Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
ngày 3 tháng 7 năm 2024
Năm 2024 đang chứng kiến một sự thay đổi đáng kể trong lĩnh vực AI tạo sinh. Trong khi các mô hình dựa trên đám mây như GPT-4 tiếp tục phát triển, việc chạy các AI tạo sinh mạnh mẽ trực tiếp trên các thiết bị cục bộ đang trở nên khả thi và hấp dẫn hơn bao giờ hết. Việc triển khai AI tạo sinh cục bộ này có thể thay đổi cách mà các doanh nghiệp nhỏ, các nhà phát triển và người dùng hàng ngày hưởng lợi từ AI. Hãy cùng khám phá các khía cạnh quan trọng của xu hướng thú vị này.
Thoát Ra Khỏi Đám Mây
Truyền thống, AI tạo sinh đã dựa vào các dịch vụ đám mây để có được sức mạnh tính toán. Mặc dù đám mây đã thúc đẩy những đổi mới đáng kể, nhưng nó gặp phải nhiều thách thức khi triển khai các ứng dụng AI tạo sinh. Sự gia tăng các vụ vi phạm dữ liệu đã làm tăng mối lo ngại về việc giữ thông tin nhạy cảm an toàn. Xử lý dữ liệu cục bộ với AI trên thiết bị giúp giảm thiểu khả năng tiếp xúc với các máy chủ bên ngoài.
AI dựa trên đám mây cũng gặp khó khăn với các vấn đề về độ trễ, dẫn đến phản hồi chậm hơn và trải nghiệm người dùng kém mượt mà. AI trên thiết bị có thể giảm đáng kể độ trễ, mang lại phản hồi nhanh hơn và trải nghiệm mượt mà hơn, điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như xe tự lái và trợ lý ảo tương tác.
Một thách thức quan trọng khác đối với AI dựa trên đám mây là tính bền vững. Các trung tâm dữ liệu, xương sống của điện toán đám mây, nổi tiếng với mức tiêu thụ năng lượng cao và dấu chân carbon đáng kể. Khi thế giới đang đối mặt với biến đổi khí hậu, việc giảm thiểu tác động môi trường của công nghệ đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. AI tạo sinh cục bộ cung cấp một giải pháp thuyết phục, giảm sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng và giảm thiểu nhu cầu truyền dữ liệu liên tục.
Chi phí là một yếu tố quan trọng khác. Mặc dù các dịch vụ đám mây rất mạnh mẽ, nhưng chúng có thể đắt đỏ, đặc biệt đối với các hoạt động AI liên tục hoặc quy mô lớn. Bằng cách tận dụng sức mạnh của phần cứng cục bộ, các công ty có thể giảm chi phí vận hành, điều này đặc biệt có lợi cho các doanh nghiệp nhỏ và các công ty khởi nghiệp có thể thấy chi phí điện toán đám mây là cản trở lớn.
Ngoài ra, sự phụ thuộc liên tục vào kết nối internet là một nhược điểm đáng kể của AI dựa trên đám mây. AI trên thiết bị loại bỏ sự phụ thuộc này, cho phép hoạt động không bị gián đoạn ngay cả ở những khu vực có kết nối internet kém hoặc không có kết nối. Điều này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng di động và các khu vực xa xôi hoặc nông thôn, nơi mà truy cập internet có thể không đáng tin cậy.
Chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển đổi đáng kể hướng tới AI tạo sinh cục bộ khi các yếu tố này hội tụ lại. Sự chuyển đổi này hứa hẹn sẽ mang lại hiệu suất cao hơn, cải thiện quyền riêng tư và mở rộng quyền truy cập công nghệ AI, đưa các công cụ mạnh mẽ đến với đông đảo người dùng hơn mà không cần kết nối internet liên tục.
Sự Bùng Nổ của AI Tạo Sinh Trên Di Động với Các Đơn Vị Xử Lý Thần Kinh (NPU)
Bên cạnh những thách thức của AI tạo sinh dựa trên đám mây, việc tích hợp các khả năng AI trực tiếp vào các thiết bị di động đang nổi lên như một xu hướng then chốt trong những năm gần đây. Các nhà sản xuất điện thoại di động ngày càng đầu tư vào các chip AI chuyên dụng để nâng cao hiệu suất, hiệu quả và trải nghiệm người dùng. Các công ty như Apple với chip A-series, Huawei với bộ xử lý AI Ascend, Samsung với dòng chip Exynos và Qualcomm với các đơn vị xử lý thần kinh Hexagon đang dẫn đầu xu hướng này.
Các Đơn Vị Xử Lý Thần Kinh (NPU) đang nổi lên như những bộ xử lý AI chuyên dụng được thiết kế để triển khai AI tạo sinh trên các thiết bị di động. Các bộ xử lý lấy cảm hứng từ não bộ này xử lý các nhiệm vụ AI phức tạp một cách hiệu quả, cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn trực tiếp trên các thiết bị di động. Được tích hợp với các bộ xử lý khác, bao gồm CPU và GPU, vào các SoC (Hệ thống trên chip), các NPU phục vụ hiệu quả cho các nhu cầu tính toán đa dạng của các nhiệm vụ AI tạo sinh. Sự tích hợp này cho phép các mô hình AI tạo sinh chạy mượt mà hơn trên thiết bị, nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.
Sự Xuất Hiện của Máy Tính AI để Cải Thiện Các Tác Vụ Hàng Ngày với AI Tạo Sinh
Việc tích hợp AI tạo sinh vào các ứng dụng hàng ngày, chẳng hạn như Microsoft Office hoặc Excel, đang dẫn đến sự ra đời của máy tính AI (AI PCs). Những tiến bộ đáng kể trong các GPU tối ưu hóa cho AI đã hỗ trợ sự phát triển này. Ban đầu được thiết kế cho đồ họa 3D, các bộ xử lý đồ họa (GPU) đã chứng minh hiệu quả đáng kể trong việc chạy các mạng nơ-ron cho AI tạo sinh. Khi các GPU tiêu dùng tiến bộ để đáp ứng các công việc AI tạo sinh, chúng cũng ngày càng trở nên có khả năng xử lý các mạng nơ-ron tiên tiến cục bộ. Ví dụ, GPU Nvidia RTX 4080 cho máy tính xách tay, phát hành vào năm 2023, sử dụng sức mạnh lên đến 14 teraflops cho suy luận AI. Khi các GPU trở nên chuyên dụng hơn cho học máy (ML), việc thực thi AI tạo sinh cục bộ sẽ mở rộng đáng kể trong những ngày tới.
Các hệ điều hành tối ưu hóa cho AI hỗ trợ sự phát triển này bằng cách tăng tốc đáng kể quá trình xử lý các thuật toán AI tạo sinh trong khi tích hợp liền mạch các quy trình này vào trải nghiệm máy tính hàng ngày của người dùng. Các hệ sinh thái phần mềm đang phát triển để tận dụng các khả năng của AI tạo sinh, với các tính năng dựa trên AI như văn bản dự đoán, nhận dạng giọng nói và ra quyết định tự động trở thành những khía cạnh cốt lõi của trải nghiệm người dùng.
Những tác động của bước tiến công nghệ này là sâu sắc đối với cả người tiêu dùng cá nhân và doanh nghiệp. Đối với người tiêu dùng, sự hấp dẫn của các máy tính AI là rất lớn do sự tiện lợi và chức năng nâng cao của chúng. Đối với các doanh nghiệp, tiềm năng của các máy tính AI thậm chí còn quan trọng hơn. Việc cấp phép các dịch vụ AI cho nhân viên có thể tốn kém và có những lo ngại hợp pháp về việc chia sẻ dữ liệu với các nền tảng AI đám mây. Các máy tính AI cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí và an toàn cho những thách thức này, cho phép các doanh nghiệp tích hợp các khả năng AI trực tiếp vào hoạt động của họ mà không cần phải dựa vào các dịch vụ bên ngoài. Việc tích hợp này không chỉ giảm chi phí mà còn nâng cao bảo mật dữ liệu, giúp AI trở nên dễ tiếp cận và thiết thực hơn cho các ứng dụng tại nơi làm việc.
Biến Đổi Các Ngành Công Nghiệp Với AI Tạo Sinh và Điện Toán Biên
AI tạo sinh đang nhanh chóng biến đổi các ngành công nghiệp trên toàn cầu. Điện toán biên đưa việc xử lý dữ liệu đến gần các thiết bị hơn, giảm độ trễ và tăng cường khả năng ra quyết định trong thời gian thực. Sự kết hợp giữa AI tạo sinh và điện toán biên cho phép các phương tiện tự hành diễn giải ngay lập tức các tình huống phức tạp và các nhà máy thông minh tối ưu hóa dây chuyền sản xuất theo thời gian thực. Công nghệ này giúp thúc đẩy các ứng dụng thế hệ tiếp theo, chẳng hạn như gương thông minh cung cấp lời khuyên thời trang cá nhân hóa và máy bay không người lái phân tích sức khỏe cây trồng trong thời gian thực.
Theo một báo cáo, hơn 10.000 công ty xây dựng trên nền tảng NVIDIA Jetson hiện có thể tận dụng AI tạo sinh để tăng tốc quá trình số hóa công nghiệp. Các ứng dụng bao gồm phát hiện khuyết tật, theo dõi tài sản theo thời gian thực, lập kế hoạch tự động, tương tác giữa người và robot, và nhiều hơn nữa. ABI Research dự đoán rằng AI tạo sinh sẽ đóng góp thêm 10,5 tỷ đô la vào doanh thu cho các hoạt động sản xuất trên toàn thế giới vào năm 2033. Các báo cáo này nhấn mạnh vai trò quan trọng mà AI tạo sinh cục bộ sẽ ngày càng đóng góp trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và khuyến khích sự đổi mới trong các lĩnh vực khác nhau trong thời gian tới.
Điểm Mấu Chốt
Sự hội tụ của AI tạo sinh cục bộ, AI trên di động, máy tính AI, và điện toán biên đánh dấu một bước chuyển quan trọng trong việc khai thác tiềm năng của AI. Bằng cách thoát khỏi sự phụ thuộc vào đám mây, những tiến bộ này hứa hẹn sẽ mang lại hiệu suất cao hơn, cải thiện quyền riêng tư và giảm chi phí cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng. Với các ứng dụng trải rộng từ thiết bị di động đến máy tính AI và các ngành công nghiệp sử dụng điện toán biên, sự chuyển đổi này dân chủ hóa AI và thúc đẩy sự đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ định nghĩa lại trải nghiệm người dùng, tinh giản các hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đáng kể trên toàn cầu.