Các doanh nghiệp đang cần hệ thống CNTT kết hợp, bao gồm đám mây công cộng, lưu trữ riêng và giải pháp tại rìa, để khai thác tối đa tiềm năng AI trong bối cảnh triển khai Generative AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn.
Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến, các doanh nghiệp đang đối mặt với một thách thức quan trọng: thiết kế cơ sở hạ tầng CNTT phù hợp để hỗ trợ AI. Chia sẻ với TechTimes, ông Alastair Edwards, nhà phân tích trưởng của Canalys cho rằng, việc triển khai AI trong doanh nghiệp đòi hỏi một cách tiếp cận kết hợp phức hợp, bao gồm ba thành phần chính: điện toán đám mây công cộng, hệ thống lưu trữ riêng (private/hosted), và các giải pháp tại rìa (edge).
AI: Cơ hội lớn nhưng không chia đều cho tất cả các đối tác
Theo một khảo sát nhanh của Canalys từ tháng 4 đến tháng 5 năm 2024 với 393 người tham gia, 53% cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) mang đến cơ hội “to lớn” hoặc đáng kể. Những con số này phản ánh sự quan tâm mạnh mẽ của các đối tác đến tiềm năng mà AI mang lại.
Dự kiến, các dịch vụ liên quan đến AI tổng quát (Gen AI) sẽ đạt giá trị lên tới 159 tỷ USD vào năm 2028. Đây là một thị trường đầy hấp dẫn, mang lại cơ hội tăng trưởng vượt bậc cho các doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ và dịch vụ hỗ trợ AI.
Tuy nhiên, không phải tất cả các đối tác đều được hưởng lợi một cách đồng đều từ sự bùng nổ này. Các yếu tố như năng lực tích hợp AI, chiến lược ứng dụng AI trong thực tế, và sự cạnh tranh khốc liệt sẽ đóng vai trò quyết định đến mức độ thành công của từng doanh nghiệp.
Điện toán đám mây và hệ thống lưu trữ riêng
Các dịch vụ đám mây công cộng như AWS, Microsoft Azure, Alibaba Cloud và Huawei Cloud đóng vai trò nền tảng, cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ và khả năng mở rộng linh hoạt. Tuy nhiên, Edwards nhấn mạnh rằng nhiều doanh nghiệp vẫn cần hệ thống lưu trữ riêng để xử lý các tác vụ AI nhạy cảm hoặc liên quan đến bảo mật dữ liệu. Những hệ thống này sử dụng GPU mạnh mẽ, phù hợp với các “nhà máy AI” (AI factories) để xử lý khối lượng công việc lớn một cách hiệu quả.
Một yếu tố quan trọng khác là các giải pháp bảo mật và khả năng làm mát hệ thống, đặc biệt khi nhu cầu xử lý tăng cao. Các tổ chức cũng cần tích hợp các mô hình AI-as-a-service để tối ưu hóa khả năng triển khai và tiết kiệm chi phí.
Vai trò của các giải pháp tại rìa
Việc triển khai AI tại biên (edge AI) trở thành một xu hướng tất yếu khi các doanh nghiệp muốn mang lại khả năng xử lý dữ liệu ngay tại nơi phát sinh, giảm độ trễ và tăng tốc độ ra quyết định. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như sản xuất, bán lẻ, và chăm sóc sức khỏe, nơi thời gian phản hồi nhanh chóng là yếu tố sống còn.
Khó khăn trong triển khai Generative AI
Mặc dù tiềm năng của Generative AI là rất lớn, nhưng việc chuyển đổi từ giai đoạn thử nghiệm (POC) sang giai đoạn triển khai thực tế đang gặp nhiều khó khăn. Theo khảo sát từ Canalys, chỉ có 14% số dự án Generative AI đạt được mức triển khai toàn diện. Ngược lại, 36% tổ chức cho biết họ thậm chí chưa có bất kỳ dự án Generative AI nào. Điều này phản ánh sự phức tạp trong việc quản lý dữ liệu, đảm bảo chất lượng mô hình và tích hợp vào hệ thống hiện có.
Vai trò của đối tác kênh
Để giải quyết những thách thức này, các đối tác kênh đóng vai trò quan trọng trong việc tư vấn, xây dựng và tối ưu hóa hệ thống AI. Edwards chỉ ra rằng sự hợp tác giữa các doanh nghiệp và các nhà cung cấp giải pháp CNTT là yếu tố quyết định, giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ một cách hiệu quả và bền vững.
Kết luận
Sự phát triển của AI trong doanh nghiệp không chỉ là một cơ hội mà còn là một thách thức lớn về mặt cơ sở hạ tầng. Những yếu tố như tính bảo mật, hiệu quả xử lý tại rìa, và tích hợp hệ thống phức tạp là những bước đi cần thiết để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ này. Như Edwards nhận định, việc xây dựng một nền tảng CNTT kết hợp chính là chìa khóa để thúc đẩy đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.