AI khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT: Xu hướng mới

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi mọi khía cạnh của doanh nghiệp, đặc biệt là cách họ nhìn nhận và đầu tư vào công nghệ. Không chỉ làm thay đổi cách ứng dụng công nghệ, AI còn khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT một cách toàn diện, chuyển dịch mạnh mẽ sang các mô hình tự chủ hơn.

Theo dự báo của Gartner, đến năm 2026, hơn 60% doanh nghiệp sẽ triển khai Private AI trên hạ tầng của mình, một con số phản ánh rõ ràng xu thế đang diễn ra. Điều này cho thấy, các tổ chức không chỉ đơn thuần sử dụng AI như một công cụ mà còn đang chủ động xây dựng nền tảng để kiểm soát, tối ưu hóa và bảo mật các ứng dụng AI của riêng mình. Sự thay đổi này không chỉ là một điều chỉnh kỹ thuật mà còn là một quyết định chiến lược, tác động sâu sắc đến chi phí, hiệu suất và khả năng cạnh tranh lâu dài của doanh nghiệp.

Xu hướng Private AI và những yếu tố thúc đẩy

Dự báo của Gartner, được các chuyên gia dẫn tại sự kiện KCD & OpenInfra Days in Vietnam, ngày 25/7, đã vẽ nên một bức tranh rõ nét về tương lai của hạ tầng AI: hầu hết doanh nghiệp sẽ chuyển dịch sang mô hình Private AI. Điều này không chỉ đơn thuần là một lựa chọn công nghệ mà còn là một chiến lược toàn diện nhằm giải quyết các thách thức cốt lõi mà AI mang lại. Private AI đề cập đến việc doanh nghiệp xây dựng và quản lý các mô hình AI, dữ liệu và môi trường tính toán liên quan trên hạ tầng vật lý của riêng mình, hoặc trên các môi trường đám mây riêng được kiểm soát hoàn toàn.

Ông Daniel Dang, chuyên gia từ ZStack, đã chỉ ra ba bài toán chính mà doanh nghiệp phải giải quyết khi đưa AI vào vận hành, đồng thời là ba yếu tố thúc đẩy mạnh mẽ xu hướng này. Các bài toán này bao gồm: chi phí vận hành khổng lồ, nhu cầu kiểm soát dữ liệu chặt chẽ và yêu cầu cao về hiệu suất cũng như khả năng tùy chỉnh. Việc tìm kiếm một giải pháp tối ưu cho ba yếu tố này đang khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT và dần chuyển sang mô hình Private AI, nơi họ có quyền kiểm soát tối đa và khả năng tùy biến linh hoạt hơn.

Tối ưu chi phí và tận dụng tài nguyên hiện có

Bài toán chi phí luôn là ưu tiên hàng đầu. Hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình học sâu và huấn luyện lớn, đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ, thường là các GPU chuyên dụng có giá thành ngày càng đắt đỏ. Khi triển khai AI trên các nền tảng đám mây công cộng, chi phí thuê tài nguyên tính toán theo giờ hoặc theo nhu cầu có thể tăng vọt không kiểm soát, đặc biệt với các tác vụ AI liên tục hoặc có quy mô lớn. Ông Daniel Dang nhấn mạnh: ‘Nếu tận dụng được máy chủ và hạ tầng hiện có, doanh nghiệp sẽ giảm đáng kể chi phí đầu tư ban đầu’. Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp đã có sẵn các trung tâm dữ liệu hoặc các máy chủ mạnh mẽ được đầu tư trước đó.

Việc đầu tư vào hạ tầng riêng cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Thay vì trả phí theo mô hình ‘pay-as-you-go’ của đám mây công cộng, họ có thể phân bổ tài nguyên vật lý cho các dự án AI một cách linh hoạt, tái sử dụng các máy chủ không còn phục vụ mục đích khác và giảm thiểu lãng phí. Về lâu dài, chi phí sở hữu tổng thể (TCO) của một hệ thống Private AI có thể thấp hơn đáng kể so với việc liên tục thuê tài nguyên đám mây, đặc biệt khi quy mô và tần suất sử dụng AI tăng lên. Điều này tạo ra một lợi thế cạnh tranh đáng kể, giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn ngân sách và đưa ra các quyết định đầu tư dài hạn hiệu quả.

Kiểm soát dữ liệu và bảo mật thông tin

Vấn đề kiểm soát dữ liệu và bảo mật thông tin là yếu tố then chốt khác khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT cho AI. Với sự gia tăng của các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR, CCPA và các tiêu chuẩn ngành, việc dữ liệu nhạy cảm được xử lý và lưu trữ ở đâu trở thành mối quan tâm hàng đầu. Khi dữ liệu doanh nghiệp được đưa lên đám mây công cộng để huấn luyện AI, luôn có những lo ngại về quyền riêng tư, chủ quyền dữ liệu và nguy cơ rò rỉ thông tin. Đặc biệt đối với các ngành như tài chính, y tế hoặc chính phủ, việc duy trì dữ liệu trong phạm vi kiểm soát là bắt buộc.

Private AI cung cấp một giải pháp lý tưởng cho vấn đề này. Bằng cách giữ dữ liệu và mô hình AI trên hạ tầng riêng, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không rời khỏi ranh giới kiểm soát của mình. Điều này giúp dễ dàng tuân thủ các quy định pháp luật và chính sách nội bộ về bảo mật. Hơn nữa, việc sở hữu hạ tầng cho phép doanh nghiệp áp dụng các biện pháp bảo mật tùy chỉnh, từ mã hóa dữ liệu ở mọi cấp độ đến các chính sách truy cập nghiêm ngặt, giảm thiểu rủi ro từ các cuộc tấn công mạng. Khả năng kiểm soát hoàn toàn vòng đời dữ liệu, từ thu thập, xử lý, lưu trữ đến xóa bỏ, là một lợi thế không thể phủ nhận của mô hình Private AI.

Nâng cao hiệu suất và khả năng tùy chỉnh

Hiệu suất là một yếu tố sống còn đối với các ứng dụng AI. Việc huấn luyện các mô hình lớn hoặc triển khai các ứng dụng AI thời gian thực yêu cầu độ trễ thấp và băng thông cao, những yếu tố mà môi trường đám mây công cộng đôi khi không thể đảm bảo một cách nhất quán do tài nguyên được chia sẻ với nhiều người dùng khác (vấn đề ‘noisy neighbor’). Khi các tài nguyên tính toán bị chia sẻ, hiệu suất có thể bị ảnh hưởng bởi tải trọng của các người dùng khác, dẫn đến sự chậm trễ và gián đoạn không mong muốn.

Với hạ tầng AI riêng, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa từng thành phần để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Điều này bao gồm việc lựa chọn các loại GPU, CPU, bộ nhớ và hệ thống lưu trữ phù hợp nhất cho từng tác vụ AI, đồng thời thiết kế mạng lưới nội bộ với độ trễ tối thiểu. Khả năng tùy chỉnh cao cấp này đảm bảo rằng các mô hình AI hoạt động ở hiệu suất tối đa, từ đó đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai sản phẩm, dịch vụ dựa trên AI. Đối với các tác vụ AI có yêu cầu khắt khe về thời gian thực như thị giác máy tính trong sản xuất hay giao dịch tài chính tốc độ cao, việc kiểm soát hoàn toàn hiệu suất là vô cùng quan trọng, giúp doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT theo hướng tối ưu hóa triệt để.

Thách thức khi triển khai hạ tầng AI riêng

Mặc dù Private AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai không phải không có thách thức. Đầu tiên là chi phí đầu tư ban đầu. Mặc dù có tiềm năng giảm chi phí về lâu dài, việc thiết lập một hạ tầng AI riêng đòi hỏi một khoản đầu tư đáng kể vào phần cứng (máy chủ, GPU, thiết bị mạng), phần mềm và các giải pháp quản lý. Điều này có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc những doanh nghiệp có ngân sách hạn chế. Việc cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích dài hạn và khả năng tài chính ban đầu là rất quan trọng.

Thứ hai là vấn đề nguồn nhân lực. Để vận hành và bảo trì một hạ tầng AI riêng phức tạp, doanh nghiệp cần có đội ngũ kỹ sư có chuyên môn sâu về hạ tầng CNTT, điện toán đám mây, học máy và DevOps. Việc tìm kiếm, đào tạo và giữ chân những tài năng này là một thách thức lớn trong bối cảnh thị trường nhân lực công nghệ đang cạnh tranh gay gắt. Sự thiếu hụt nhân lực có thể dẫn đến việc triển khai chậm trễ, vận hành không hiệu quả hoặc thậm chí là thất bại của dự án.

Cuối cùng là sự phức tạp trong quản lý và bảo trì. Hạ tầng AI riêng yêu cầu quản lý liên tục về phần cứng, phần mềm, vá lỗi bảo mật, nâng cấp và mở rộng. Điều này đòi hỏi các quy trình vận hành mạnh mẽ và các công cụ quản lý hiệu quả. Đối với nhiều doanh nghiệp, việc tự quản lý một hệ thống phức tạp như vậy có thể làm phân tán nguồn lực khỏi các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Việc tích hợp hạ tầng AI mới với các hệ thống CNTT hiện có cũng có thể phát sinh những thách thức về tương thích và độ phức tạp.

Giải pháp và lời khuyên cho doanh nghiệp

Để giải quyết những thách thức khi AI khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT, các doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng và linh hoạt. Một trong những cách tiếp cận hiệu quả là mô hình đám mây lai (hybrid cloud), kết hợp ưu điểm của cả đám mây công cộng và hạ tầng riêng. Doanh nghiệp có thể sử dụng đám mây công cộng cho các tác vụ AI thử nghiệm, có tính chất đột xuất hoặc ít nhạy cảm về dữ liệu, trong khi vẫn duy trì các ứng dụng AI cốt lõi và dữ liệu nhạy cảm trên hạ tầng riêng. Điều này giúp tối ưu hóa chi phí, linh hoạt và đảm bảo bảo mật.

Việc thiết kế hạ tầng AI riêng cần có tính mô-đun và khả năng mở rộng cao. Bắt đầu với một quy mô nhỏ, có thể mở rộng dần khi nhu cầu và khối lượng công việc AI tăng lên. Sử dụng các công nghệ mã nguồn mở (open-source) như OpenInfra, Kubernetes, OpenStack có thể giúp giảm chi phí cấp phép phần mềm và cung cấp tính linh hoạt cao. Các nền tảng này cũng thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong cộng đồng, mang lại nhiều giải pháp và công cụ hỗ trợ.

Hợp tác với các đối tác chuyên biệt về hạ tầng AI cũng là một lựa chọn thông minh. Các nhà cung cấp giải pháp có kinh nghiệm có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc thiết kế, triển khai và quản lý hạ tầng, giúp giảm gánh nặng về nguồn nhân lực và chuyên môn. Quan trọng nhất, doanh nghiệp cần có một kế hoạch chiến lược rõ ràng, bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ để đánh giá hiệu quả và điều chỉnh trước khi mở rộng quy mô. Việc đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ CNTT hiện có cũng là một khoản đầu tư cần thiết, giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc quản lý và vận hành công nghệ AI của mình.

Khởi tạo tương lai AI của bạn: Quyết định hạ tầng thông minh

Sự trỗi dậy của AI không chỉ là một cuộc cách mạng công nghệ mà còn là một lời kêu gọi hành động cho các doanh nghiệp. Việc AI khiến doanh nghiệp tính lại bài toán hạ tầng CNTT không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết để duy trì năng lực cạnh tranh. Mô hình Private AI, với khả năng tối ưu hóa chi phí, tăng cường kiểm soát dữ liệu, bảo mật và hiệu suất, đang định hình lại cách các tổ chức xây dựng tương lai số của mình. Dù có những thách thức, với chiến lược đúng đắn, sự đầu tư vào hạ tầng AI riêng sẽ là một bước đi thông minh, mở ra cánh cửa cho sự đổi mới và tăng trưởng bền vững.