Ở nhóm trưởng thành, một công bố năm 2021 của Vero và Decision Lab cho hay có tới 85% người Việt có chơi ít nhất một trò chơi, tỷ lệ cao nhất thế giới.

Nghiên cứu đánh giá Việt Nam là thị trường tăng trưởng hấp dẫn cho ngành game bởi đây là một trong những nước có dân số trẻ nhất trong khu vực Đông Nam Á và có tỷ lệ game thủ ở độ tuổi trưởng thành cao nhất thế giới. 

Theo thống kê, có khoảng 1/3 dân số Việt Nam đang tham gia các trò chơi thuộc bộ môn thể thao điện tử.

Trong khảo sát của Samsung, giảm căng thẳng và thư giãn (84%) được bình chọn là lý do hàng đầu cho việc chơi game. Nhiều người dành ra trung bình khoảng 6 tiếng mỗi tuần cho thú vui này.

Hầu hết mọi người (89%) thích tham gia trò chơi một cách thoải mái tại nhà. Khoảng 69% người sẵn sàng tham gia mua bán trong game, mua vé xem các giải đấu điện tử, đăng ký streamer,... với mức chi trung bình khoảng hơn 600.000 đồng/tháng.

Dựa trên tổng thời gian chơi và xem các nội dung game hoặc esports, nghiên cứu đã xác định được bốn kiểu game thủ điển hình trong khu vực bao gồm: game thủ chuyên nghiệp, người đam mê game, người chơi thông thường kiêm người xem, và người chơi thông thường. 

Người đam mê game và game thủ chuyên nghiệp đầu tư rất nhiều cho sở thích của họ, các hoạt động hàng đầu liên quan đến game gồm có: xem video chơi game, thảo luận về game với người khác, đọc tin tức và cập nhật về game, chi tiền cho các vật phẩm trong game và cuối cùng là theo dõi những game thủ hàng đầu trên mạng xã hội.

Trái với lo ngại cho rằng chơi game tạo ra hành động bạo lực, không ít nghiên cứu gần đây tiết lộ rằng có một số cách mà các game thủ - đặc biệt là trẻ em - có thể hưởng lợi từ việc chơi game thường xuyên.

Theo nghiên cứu năm 2020 do National Literacy Trust (Vương quốc Anh) thực hiện, trung bình 2 trong số 5 game thủ có động lực hơn để đọc về trò chơi từ các nguồn như trang tin tức và sách.

Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy 73% nói rằng trò chơi khiến họ cảm thấy như mình là một phần của câu chuyện, thúc đẩy họ quan tâm đến các câu chuyện theo cách có thể dẫn đến việc đọc hoặc viết.

Nghiên cứu năm 2022 của tác giả Timothy Jordan (Đại học Bang Georgia), phát hiện thấy game thủ sở hữu kỹ năng ra quyết định tốt hơn, đồng thời nhận thấy một số vùng não chủ chốt hoạt động tối ưu hơn.

Bộ TT&TT sẽ kết nối, mở rộng thị trường cho Game Việt

Một báo cáo do Samsung Electronics công bố cho thấy cứ 10 người dùng trực tuyến trong khu vực Đông Nam Á và Úc thì có 7 người chơi trò chơi điện tử.

Tại Việt Nam, có 59% người được khảo sát cho hay chơi game nhiều lần mỗi tuần.

Con số chứng tỏ ngày càng nhiều người tìm đến game như một phương thức giải trí và giải toả căng thẳng.

Ở nhóm trưởng thành, một công bố năm 2021 của Vero và Decision Lab cho hay có tới 85% người Việt có chơi ít nhất một trò chơi, tỷ lệ cao nhất thế giới.

Nghiên cứu đánh giá Việt Nam là thị trường tăng trưởng hấp dẫn cho ngành game bởi đây là một trong những nước có dân số trẻ nhất trong khu vực Đông Nam Á và có tỷ lệ game thủ ở độ tuổi trưởng thành cao nhất thế giới. 

Theo thống kê, có khoảng 1/3 dân số Việt Nam đang tham gia các trò chơi thuộc bộ môn thể thao điện tử.

Trong khảo sát của Samsung, giảm căng thẳng và thư giãn (84%) được bình chọn là lý do hàng đầu cho việc chơi game. Nhiều người dành ra trung bình khoảng 6 tiếng mỗi tuần cho thú vui này.

Hầu hết mọi người (89%) thích tham gia trò chơi một cách thoải mái tại nhà. Khoảng 69% người sẵn sàng tham gia mua bán trong game, mua vé xem các giải đấu điện tử, đăng ký streamer,... với mức chi trung bình khoảng hơn 600.000 đồng/tháng.

Dựa trên tổng thời gian chơi và xem các nội dung game hoặc esports, nghiên cứu đã xác định được bốn kiểu game thủ điển hình trong khu vực bao gồm: game thủ chuyên nghiệp, người đam mê game, người chơi thông thường kiêm người xem, và người chơi thông thường. 

Người đam mê game và game thủ chuyên nghiệp đầu tư rất nhiều cho sở thích của họ, các hoạt động hàng đầu liên quan đến game gồm có: xem video chơi game, thảo luận về game với người khác, đọc tin tức và cập nhật về game, chi tiền cho các vật phẩm trong game và cuối cùng là theo dõi những game thủ hàng đầu trên mạng xã hội.

Trái với lo ngại cho rằng chơi game tạo ra hành động bạo lực, không ít nghiên cứu gần đây tiết lộ rằng có một số cách mà các game thủ - đặc biệt là trẻ em - có thể hưởng lợi từ việc chơi game thường xuyên.

Theo nghiên cứu năm 2020 do National Literacy Trust (Vương quốc Anh) thực hiện, trung bình 2 trong số 5 game thủ có động lực hơn để đọc về trò chơi từ các nguồn như trang tin tức và sách.

Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy 73% nói rằng trò chơi khiến họ cảm thấy như mình là một phần của câu chuyện, thúc đẩy họ quan tâm đến các câu chuyện theo cách có thể dẫn đến việc đọc hoặc viết.

Nghiên cứu năm 2022 của tác giả Timothy Jordan (Đại học Bang Georgia), phát hiện thấy game thủ sở hữu kỹ năng ra quyết định tốt hơn, đồng thời nhận thấy một số vùng não chủ chốt hoạt động tối ưu hơn.

Bộ TT&TT sẽ kết nối, mở rộng thị trường cho Game Việt

Chi phí đào tạo và “suy luận” các mô hình ngôn ngữ lớn khác biệt so với công nghệ điện toán trước đây. Ngay cả khi đã phát triển hay đào tạo phần mềm, vẫn cần lượng lớn năng lực điện toán để vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn vì chúng thực hiện hàng tỷ tính toán mỗi lần trả lời một truy vấn. Trong khi đó, cung cấp ứng dụng hay trang web nhẹ nhàng hơn nhiều.

Các phép tính cũng cần phần cứng chuyên biệt. Dù chip máy tính truyền thống vẫn có thể chạy mô hình máy học, tốc độ lại rất chậm. Hầu hết việc đào tạo và can thiệp đều diễn ra trên GPU – vốn dành cho game 3D – nhưng nay đã thành tiêu chuẩn cho ứng dụng AI vì chúng có thể thực hiện nhiều phép tính đơn giản đồng thời.

Nvidia sản xuất hầu hết GPU cho ngành công nghiệp AI. Con chip data center của hãng lên tới 10.000 USD.

Đào tạo và suy luận

Các nhà phân tích và chuyên gia công nghệ ước tính quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 của OpenAI mất hơn 4 triệu USD. Các công cụ hiện đại hơn sẽ tốn kém hơn. Chẳng hạn, mô hình LlaMA của Meta công bố tháng trước sử dụng 2.048 GPU Nvidia A100 để đào tạo 1,4 nghìn tỷ token (750 từ tương đương 1.000 token) trong khoảng 21 ngày.

Clement Denlangue, CEO startup HuggingFace, cho biết quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn Bloom của họ mất hơn 2,5 tháng, cần đến siêu máy tính tương đương 500 GPU. Những tổ chức phát triển mô hình ngôn ngữ lớn phải thận trọng khi đào tạo lại phần mềm vì rất đắt đỏ.

Ông chia sẻ, không phải lúc nào các mô hình này cũng được đào tạo. Chính vì vậy một số mô hình như ChatGPT lại không có kiến thức về các sự kiện gần đây, mà dừng lại ở năm 2021.

Nếu sử dụng mô hình máy học đã được đào tạo để dự đoán hay tạo văn bản, kỹ sư dùng đến mô hình “suy luận”, còn đắt hơn cả đào tạo. Với một sản phẩm phổ biến như ChatGPT (100 triệu người dùng vào tháng 1), ước tính OpenAI phải bỏ ra 40 triệu USD để xử lý hàng triệu truy vấn mà mọi người nạp vào trong tháng đó.

Chi phí sẽ đội lên nhiều lần khi các công cụ này được dùng hàng tỷ lần mỗi ngày. Theo các chuyên gia tài chính, chatbot Bing AI của Microsoft – sử dụng mô hình ChatGPT – cần ít nhất 4 tỷ USD hạ tầng để phản hồi người dùng.

Trong trường hợp của Latitude, dù không mất tiền đào tạo mô hình ngôn ngữ, chi phí suy luận vào khoảng nửa cent/lần cho hàng triệu yêu cầu mỗi ngày.

Để gieo mầm cho AI, các nhà đầu tư mạo hiểm và Big Tech đã đầu tư hàng tỷ USD vào các startup chuyên về AI tạo sinh. Microsoft rót khoảng 10 tỷ USD cho OpenAI. Salesforce Ventures gần đây ra mắt quỹ 250 triệu USD dành riêng cho các startup trong lĩnh vực này.

Trông chờ vào thay đổi

Không rõ phát triển AI có còn tốn kém không khi ngành công nghiệp tiến xa hơn. Các công ty làm mô hình ngôn ngữ, nhà sản xuất bán dẫn và startup đều nhìn thấy cơ hội khi chi phí vận hành phần mềm AI giảm.

Nvidia – hãng nắm 95% thị phần chip AI – tiếp tục phát triển những phiên bản mạnh mẽ hơn cho máy học. CEO Jensen Huang tin rằng trong 10 năm tới, AI sẽ hiệu quả hơn “một triệu lần” không chỉ nhờ vào cải tiến của chip, mà còn do phần mềm và linh kiện máy tính khác.

Một số startup tập trung giải quyết chi phí khi vận hành AI, chẳng hạn D-Matrix. Startup này xây dựng hệ thống nhằm tiết kiệm chi phí suy luận bằng cách xử lý nhiều hơn trong bộ nhớ máy tính thay vì chỉ trên GPU. Theo nhà sáng lập D-Matrix, vấn đề là mọi người sử dụng GPU để thực hiện gần như mọi suy luận và mua các hệ thống đắt tiền từ Nvidia. Tuy nhiên, khối lượng công việc tăng rất nhanh và không có cách nào mà GPU theo kịp được vì nó không được làm ra cho điều đó. Nó được làm ra để đào tạo, tăng tốc đồ họa.

Delangue, CEO HuggingFace, tin rằng nhiều công ty sẽ được phục vụ tốt hơn nếu tập trung vào mô hình nhỏ, riêng biệt có chi phí đào tạo và vận hành thấp hơn, thay vì dùng mô hình ngôn ngữ lớn. Trong khi đó, tháng trước, OpenAI thông báo sẽ giảm giá truy cập mô hình GPT cho các doanh nghiệp, chỉ còn 1/5 cent cho mỗi 750 từ. Thay đổi lớn này mang đến cơ hội cho những hãng như Latitude hướng tới phục vụ người dùng tốt nhất.

(Theo CNBC)

ChatGPT có thể tạo cuộc cách mạng trên xe hơi

Trước khi ChatGPT của OpenAI xuất hiện và làm khuynh đảo thế giới với khả năng đáp ứng nhiều yêu cầu khác nhau, startup nhỏ bé Latitude đã “gây sốt” với game AI Dungeon. AI Dungeon sử dụng AI tạo ra những câu chuyện thần tiên.

Dù vậy, khi phổ biến hơn, chi phí duy trì game nhập vai này tăng vọt. Người chơi càng nhiều, hóa đơn Lattitude phải trả cho OpenAI - công ty cung cấp công nghệ ngôn ngữ GPT đứng sau game – càng cao.

CEO Nick Walton còn phát hiện các nhà tiếp thị nội dung đã sử dụng AI Dungeon viết bài quảng bá, một tác dụng mà nhóm của ông chưa từng nghĩ đến.

Vào cao điểm năm 2021, Walton ước tính Latitude chi gần 200.000 USD/tháng cho phần mềm AI tạo sinh của OpenAI và Amazon Web Services (AWS) để theo kịp hàng triệu truy vấn từ người dùng mỗi ngày. Với một startup, vài trăm nghìn USD/tháng cho AI là con số khổng lồ.

Đến cuối năm 2021, Latitude chuyển sang dùng phần mềm của AI21 Labs, rẻ hơn GPT của OpenAI, kết hợp với tích hợp mô hình ngôn ngữ miễn phí, nguồn mở nhằm giảm thiểu chi phí. Hóa đơn AI tạo sinh của startup giảm xuống dưới 100.000 USD/tháng. Họ cũng thu phí người dùng để bù đắp.

Câu chuyện của Latitude hé lộ phần nào thực tế không mấy “màu hồng” phía sau sự bùng nổ của AI tạo sinh. Cái giá cho sự phát triển và duy trì phần mềm vô cùng lớn, cả cho doanh nghiệp phát triển công nghệ nền lẫn những ai dùng AI cho phần mềm của mình.

Chỉ có các tên tuổi lớn như Microsoft, Meta, Alphabet mới có nguồn vốn ngoại cỡ dẫn đầu cuộc chơi. Song việc biên lợi nhuận của các ứng dụng AI thấp hơn nhiều so với SaaS có thể ngăn cản đà bùng nổ hiện tại.

Chi phí đào tạo và “suy luận” các mô hình ngôn ngữ lớn khác biệt so với công nghệ điện toán trước đây. Ngay cả khi đã phát triển hay đào tạo phần mềm, vẫn cần lượng lớn năng lực điện toán để vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn vì chúng thực hiện hàng tỷ tính toán mỗi lần trả lời một truy vấn. Trong khi đó, cung cấp ứng dụng hay trang web nhẹ nhàng hơn nhiều.

Các phép tính cũng cần phần cứng chuyên biệt. Dù chip máy tính truyền thống vẫn có thể chạy mô hình máy học, tốc độ lại rất chậm. Hầu hết việc đào tạo và can thiệp đều diễn ra trên GPU – vốn dành cho game 3D – nhưng nay đã thành tiêu chuẩn cho ứng dụng AI vì chúng có thể thực hiện nhiều phép tính đơn giản đồng thời.

Nvidia sản xuất hầu hết GPU cho ngành công nghiệp AI. Con chip data center của hãng lên tới 10.000 USD.

Đào tạo và suy luận

Các nhà phân tích và chuyên gia công nghệ ước tính quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 của OpenAI mất hơn 4 triệu USD. Các công cụ hiện đại hơn sẽ tốn kém hơn. Chẳng hạn, mô hình LlaMA của Meta công bố tháng trước sử dụng 2.048 GPU Nvidia A100 để đào tạo 1,4 nghìn tỷ token (750 từ tương đương 1.000 token) trong khoảng 21 ngày.

Clement Denlangue, CEO startup HuggingFace, cho biết quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn Bloom của họ mất hơn 2,5 tháng, cần đến siêu máy tính tương đương 500 GPU. Những tổ chức phát triển mô hình ngôn ngữ lớn phải thận trọng khi đào tạo lại phần mềm vì rất đắt đỏ.

Ông chia sẻ, không phải lúc nào các mô hình này cũng được đào tạo. Chính vì vậy một số mô hình như ChatGPT lại không có kiến thức về các sự kiện gần đây, mà dừng lại ở năm 2021.

Nếu sử dụng mô hình máy học đã được đào tạo để dự đoán hay tạo văn bản, kỹ sư dùng đến mô hình “suy luận”, còn đắt hơn cả đào tạo. Với một sản phẩm phổ biến như ChatGPT (100 triệu người dùng vào tháng 1), ước tính OpenAI phải bỏ ra 40 triệu USD để xử lý hàng triệu truy vấn mà mọi người nạp vào trong tháng đó.

Chi phí sẽ đội lên nhiều lần khi các công cụ này được dùng hàng tỷ lần mỗi ngày. Theo các chuyên gia tài chính, chatbot Bing AI của Microsoft – sử dụng mô hình ChatGPT – cần ít nhất 4 tỷ USD hạ tầng để phản hồi người dùng.

Trong trường hợp của Latitude, dù không mất tiền đào tạo mô hình ngôn ngữ, chi phí suy luận vào khoảng nửa cent/lần cho hàng triệu yêu cầu mỗi ngày.

Để gieo mầm cho AI, các nhà đầu tư mạo hiểm và Big Tech đã đầu tư hàng tỷ USD vào các startup chuyên về AI tạo sinh. Microsoft rót khoảng 10 tỷ USD cho OpenAI. Salesforce Ventures gần đây ra mắt quỹ 250 triệu USD dành riêng cho các startup trong lĩnh vực này.

Trông chờ vào thay đổi

Không rõ phát triển AI có còn tốn kém không khi ngành công nghiệp tiến xa hơn. Các công ty làm mô hình ngôn ngữ, nhà sản xuất bán dẫn và startup đều nhìn thấy cơ hội khi chi phí vận hành phần mềm AI giảm.

Nvidia – hãng nắm 95% thị phần chip AI – tiếp tục phát triển những phiên bản mạnh mẽ hơn cho máy học. CEO Jensen Huang tin rằng trong 10 năm tới, AI sẽ hiệu quả hơn “một triệu lần” không chỉ nhờ vào cải tiến của chip, mà còn do phần mềm và linh kiện máy tính khác.

Một số startup tập trung giải quyết chi phí khi vận hành AI, chẳng hạn D-Matrix. Startup này xây dựng hệ thống nhằm tiết kiệm chi phí suy luận bằng cách xử lý nhiều hơn trong bộ nhớ máy tính thay vì chỉ trên GPU. Theo nhà sáng lập D-Matrix, vấn đề là mọi người sử dụng GPU để thực hiện gần như mọi suy luận và mua các hệ thống đắt tiền từ Nvidia. Tuy nhiên, khối lượng công việc tăng rất nhanh và không có cách nào mà GPU theo kịp được vì nó không được làm ra cho điều đó. Nó được làm ra để đào tạo, tăng tốc đồ họa.

Delangue, CEO HuggingFace, tin rằng nhiều công ty sẽ được phục vụ tốt hơn nếu tập trung vào mô hình nhỏ, riêng biệt có chi phí đào tạo và vận hành thấp hơn, thay vì dùng mô hình ngôn ngữ lớn. Trong khi đó, tháng trước, OpenAI thông báo sẽ giảm giá truy cập mô hình GPT cho các doanh nghiệp, chỉ còn 1/5 cent cho mỗi 750 từ. Thay đổi lớn này mang đến cơ hội cho những hãng như Latitude hướng tới phục vụ người dùng tốt nhất.

(Theo CNBC)

ChatGPT có thể tạo cuộc cách mạng trên xe hơi

Trong những ngày đầu tháng 3 này, Hoa hậu Hoàn vũ Thái Lan 2007 có chuyến công tác sang Việt Nam với vai trò giám khảo, đào tạo thí sinh cho một cuộc thi nhan sắc.  Farung Yuthithum quyến rũ với dáng váy đuôi cá màu đỏ rực rỡ kết hợp chi tiết đính kết tạo điểm nhấn ở phần ngực  của NTK Đỗ Mạnh Cường. Tông trang điểm sắc lạnh càng tôn lên nét quyền quý, quyến rũ của người đẹp 29 tuổi. Đây cũng là trang phục cô diện trên ghế giám khảo của cuộc thi nhan sắc. Nhan sắc của xứ sở chùa vàng duyên dáng với thiết kế đầm xòe cổ điển màu đen quyền lực, cuốn hút. Cũng với sắc đỏ rực rỡ, Farung Yuthithum đơn giản, nhẹ nhàng hơn với thiết kế kết hợp phom bodycon cùng tà cape ngắn ngang gối. Hoa văn trên nền ren với những khoảng hở chừng mực mang đến sự gợi cảm cho Hoa hậu Hoàn vũ Thái Lan 2007

Cũng với sắc đen, Farung Yuthithum chọn thiết kế khác có phom bodycon cổ điển cũng với phần nơ ngay thắt eo. Trang sức, túi xách được cô kết hợp vừa phải, chừng mực khắc họa hình ảnh người phụ nữ thành thị hiện đại, quý phái.

Ngân An

Ảnh: Huy Nguyễn

Hoa hậu Hoàn vũ Thái Lan 2007 Farung Yuthithum khoe vẻ đẹp không tì vết trong những thiết kế của NTK Đỗ Mạnh Cường.

Trong những ngày đầu tháng 3 này, Hoa hậu Hoàn vũ Thái Lan 2007 có chuyến công tác sang Việt Nam với vai trò giám khảo, đào tạo thí sinh cho một cuộc thi nhan sắc.  Farung Yuthithum quyến rũ với dáng váy đuôi cá màu đỏ rực rỡ kết hợp chi tiết đính kết tạo điểm nhấn ở phần ngực  của NTK Đỗ Mạnh Cường. Tông trang điểm sắc lạnh càng tôn lên nét quyền quý, quyến rũ của người đẹp 29 tuổi. Đây cũng là trang phục cô diện trên ghế giám khảo của cuộc thi nhan sắc. Nhan sắc của xứ sở chùa vàng duyên dáng với thiết kế đầm xòe cổ điển màu đen quyền lực, cuốn hút. Cũng với sắc đỏ rực rỡ, Farung Yuthithum đơn giản, nhẹ nhàng hơn với thiết kế kết hợp phom bodycon cùng tà cape ngắn ngang gối. Hoa văn trên nền ren với những khoảng hở chừng mực mang đến sự gợi cảm cho Hoa hậu Hoàn vũ Thái Lan 2007

Cũng với sắc đen, Farung Yuthithum chọn thiết kế khác có phom bodycon cổ điển cũng với phần nơ ngay thắt eo. Trang sức, túi xách được cô kết hợp vừa phải, chừng mực khắc họa hình ảnh người phụ nữ thành thị hiện đại, quý phái.

Ngân An

Ảnh: Huy Nguyễn