Được xuất bản cách đây 7 giây vào ngày 7 tháng 3, 2025

Tác giả: bởi Gary Espinosa

Khi nhắc đến AI, cả với người không chuyên lẫn kỹ sư AI, có lẽ điều đầu tiên xuất hiện trong tâm trí là điện toán đám mây. Nhưng tại sao lại như vậy? Phần lớn là vì Google, OpenAI và Anthropic đang dẫn đầu xu hướng này, nhưng họ không mã nguồn mở các mô hình của mình cũng như không cung cấp các tùy chọn triển khai tại chỗ.

Tất nhiên, họ có các giải pháp cho doanh nghiệp, nhưng hãy nghĩ thử xem — liệu bạn có thực sự muốn tin tưởng dữ liệu của mình cho bên thứ ba không? Nếu không, AI tại chỗ chắc chắn là giải pháp tốt nhất, và đó chính là chủ đề chúng ta sẽ bàn đến hôm nay. Vậy nên, hãy cùng đi sâu vào chi tiết về cách kết hợp hiệu quả của tự động hóa với tính bảo mật của triển khai cục bộ.

Tương lai của AI là triển khai tại chỗ

Thế giới AI đang bị ám ảnh bởi đám mây. Nó bóng bẩy, có khả năng mở rộng và hứa hẹn dung lượng lưu trữ vô hạn mà không cần đến những máy chủ cồng kềnh kêu ù ù ở đâu đó trong phòng sau. Điện toán đám mây đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp quản lý dữ liệu, cung cấp quyền truy cập linh hoạt vào sức mạnh tính toán tiên tiến mà không cần chi phí đầu tư hạ tầng ban đầu quá lớn.

Nhưng đây là một bước ngoặt: không phải tổ chức nào cũng muốn — hoặc nên — nhảy vào xu hướng đám mây. Đó là lúc AI triển khai tại chỗ xuất hiện, một giải pháp đang lấy lại vị thế trong các ngành công nghiệp, nơi mà sự kiểm soát, tốc độ và bảo mật có giá trị cao hơn sự tiện lợi.

Hãy tưởng tượng việc chạy các thuật toán AI mạnh mẽ trực tiếp trong cơ sở hạ tầng của bạn, không cần đi qua các máy chủ bên ngoài và không phải thỏa hiệp về quyền riêng tư. Đó chính là sức hấp dẫn cốt lõi của AI tại chỗ — nó đặt dữ liệu, hiệu suất và các quyết định hoàn toàn trong tay bạn. Đó là việc xây dựng một hệ sinh thái được thiết kế riêng cho các yêu cầu độc đáo của bạn, không bị ảnh hưởng bởi các lỗ hổng tiềm tàng từ các trung tâm dữ liệu từ xa.

Tuy nhiên, cũng giống như bất kỳ giải pháp công nghệ nào hứa hẹn quyền kiểm soát toàn diện, những đánh đổi là có thật và không thể bỏ qua. Có những rào cản đáng kể về tài chính, hậu cần và kỹ thuật, và để vượt qua chúng đòi hỏi phải hiểu rõ cả những phần thưởng tiềm năng lẫn các rủi ro cố hữu.

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn. Tại sao một số công ty lại quyết định rút dữ liệu của họ khỏi vòng tay ấm áp của đám mây và cái giá thực sự của việc giữ AI ở lại nội bộ là gì?

Tại sao các công ty đang cân nhắc lại chiến lược ưu tiên đám mây

Kiểm soát chính là yếu tố quyết định. Đối với các ngành mà tuân thủ quy định và tính nhạy cảm của dữ liệu là không thể thương lượng, việc gửi dữ liệu lên các máy chủ của bên thứ ba có thể là một trở ngại lớn. Các tổ chức tài chính, cơ quan chính phủ và các tổ chức y tế đang dẫn đầu xu hướng này. Việc triển khai hệ thống AI tại chỗ cho phép kiểm soát chặt chẽ hơn về việc ai có thể truy cập dữ liệu — và khi nào. Dữ liệu nhạy cảm của khách hàng, tài sản trí tuệ và thông tin kinh doanh bí mật hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của tổ chức.

Các quy định như GDPR ở Châu Âu, HIPAA ở Mỹ hay các quy định riêng biệt của lĩnh vực tài chính thường yêu cầu các biện pháp kiểm soát nghiêm ngặt về cách và nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu. So với việc thuê ngoài, giải pháp triển khai tại chỗ mang lại con đường tuân thủ đơn giản hơn vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi sự quản lý trực tiếp của tổ chức.

Chúng ta cũng không thể bỏ qua khía cạnh tài chính — việc quản lý và tối ưu hóa chi phí đám mây có thể là một công việc đầy gian nan, đặc biệt nếu lưu lượng truy cập bắt đầu tăng vọt. Đến một lúc nào đó, điều này trở nên không khả thi và các công ty buộc phải cân nhắc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Bây giờ, trong khi các startup có thể cân nhắc sử dụng các máy chủ GPU được lưu trữ để triển khai các giải pháp đơn giản

Nhưng còn một lý do khác thường bị bỏ qua: tốc độ. Đám mây không phải lúc nào cũng đáp ứng được độ trễ cực thấp cần thiết cho các ngành như giao dịch tần suất cao, hệ thống xe tự hành hoặc giám sát công nghiệp theo thời gian thực. Khi từng mili giây đều quan trọng, ngay cả dịch vụ đám mây nhanh nhất cũng có thể trở nên chậm chạp.

Mặt tối của AI triển khai tại chỗ

Đây là lúc hiện thực phũ phàng xuất hiện. Việc thiết lập AI tại chỗ không đơn giản chỉ là cắm vài máy chủ và nhấn “bắt đầu”. Yêu cầu về hạ tầng là cực kỳ khắc nghiệt. Nó đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ như các máy chủ chuyên dụng, GPU hiệu năng cao, các mảng lưu trữ khổng lồ và thiết bị mạng phức tạp. Hệ thống làm mát cũng cần được lắp đặt để xử lý lượng nhiệt đáng kể sinh ra từ phần cứng này, và mức tiêu thụ năng lượng có thể rất lớn.

Tất cả điều này dẫn đến chi phí đầu tư ban đầu rất cao. Nhưng gánh nặng tài chính không phải là lý do duy nhất khiến AI tại chỗ trở thành một thách thức lớn.

Sự phức tạp trong việc quản lý một hệ thống như vậy đòi hỏi chuyên môn rất cao. Không giống như các nhà cung cấp đám mây — những người chịu trách nhiệm bảo trì hạ tầng, cập nhật bảo mật và nâng cấp hệ thống — giải pháp tại chỗ đòi hỏi một đội ngũ IT chuyên trách với kỹ năng bao gồm bảo trì phần cứng, an ninh mạng và quản lý mô hình AI. Nếu không có nhân sự phù hợp, cơ sở hạ tầng mới tinh của bạn có thể nhanh chóng trở thành một gánh nặng, tạo ra các điểm nghẽn thay vì giải quyết chúng.

Hơn nữa, khi các hệ thống AI ngày càng phát triển, nhu cầu nâng cấp thường xuyên là điều không thể tránh khỏi. Để duy trì vị thế dẫn đầu, việc làm mới phần cứng liên tục trở thành gánh nặng dài hạn về chi phí và sự phức tạp trong vận hành. Đối với nhiều tổ chức, gánh nặng kỹ thuật và tài chính này đủ để khiến sự linh hoạt và khả năng mở rộng của đám mây trở nên hấp dẫn hơn rất nhiều.

Mô hình Lai: Giải pháp trung hòa thực tế?

Không phải công ty nào cũng muốn hoàn toàn chuyển sang đám mây hay triển khai tại chỗ. Nếu tất cả những gì bạn sử dụng chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để trích xuất và phân tích dữ liệu thông minh, thì việc sử dụng một máy chủ riêng có thể là quá mức cần thiết. Đây chính là lúc các giải pháp lai phát huy tác dụng, kết hợp những ưu điểm tốt nhất của cả hai thế giới. Các khối lượng công việc nhạy cảm được giữ lại trong nội bộ, được bảo vệ bởi các biện pháp an ninh của chính công ty, trong khi các tác vụ có thể mở rộng và không quá quan trọng sẽ chạy trên đám mây, tận dụng sự linh hoạt và sức mạnh xử lý của nó.

Hãy lấy ngành sản xuất làm ví dụ, được không? Giám sát quy trình theo thời gian thực và bảo trì dự đoán thường dựa vào AI triển khai tại chỗ để có phản hồi với độ trễ thấp, đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra ngay lập tức để ngăn chặn các sự cố thiết bị tốn kém.

Trong khi đó, các phân tích dữ liệu quy mô lớn — chẳng hạn như xem xét dữ liệu vận hành trong nhiều tháng để tối ưu hóa quy trình làm việc — có thể vẫn diễn ra trên đám mây, nơi dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý gần như không giới hạn.

Chiến lược lai này cho phép các công ty cân bằng hiệu suất với khả năng mở rộng. Nó cũng giúp giảm chi phí bằng cách giữ các hoạt động quan trọng và tốn kém tại chỗ, trong khi các khối lượng công việc ít quan trọng hơn có thể tận dụng hiệu quả chi phí của điện toán đám mây.

Tóm lại là — nếu nhóm của bạn muốn sử dụng các công cụ diễn giải lại văn bản, hãy để họ làm và tiết kiệm tài nguyên cho các tác vụ xử lý dữ liệu quan trọng hơn. Hơn nữa, khi các công nghệ AI tiếp tục phát triển, các mô hình lai sẽ có thể cung cấp sự linh hoạt để mở rộng theo nhu cầu kinh doanh đang thay đổi.

Bằng Chứng Thực Tế: Những Ngành Công Nghiệp Nổi Bật Với AI Triển Khai Tại Chỗ

Bạn không cần phải tìm đâu xa để thấy các câu chuyện thành công của AI triển khai tại chỗ. Một số ngành công nghiệp đã nhận ra rằng lợi ích của AI tại chỗ hoàn toàn phù hợp với nhu cầu vận hành và tuân thủ quy định của họ:

Tài Chính
Khi nghĩ về nó, tài chính chính là mục tiêu hợp lý nhất và đồng thời cũng là ứng cử viên tốt nhất để sử dụng AI triển khai tại chỗ. Các ngân hàng và công ty giao dịch không chỉ đòi hỏi tốc độ mà còn cần sự bảo mật chặt chẽ. Hãy thử nghĩ xem — các hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực cần xử lý một lượng lớn dữ liệu giao dịch ngay lập tức, đánh dấu các hoạt động đáng ngờ chỉ trong vòng vài phần nghìn giây.

Tương tự, giao dịch thuật toán và các phòng giao dịch nói chung phụ thuộc vào khả năng xử lý siêu nhanh để nắm bắt các cơ hội thị trường thoáng qua. Giám sát tuân thủ đảm bảo rằng các tổ chức tài chính đáp ứng các nghĩa vụ pháp lý, và với AI triển khai tại chỗ, các tổ chức này có thể tự tin quản lý dữ liệu nhạy cảm mà không cần sự tham gia của bên thứ ba.

Chăm Sóc Sức Khỏe

Quyền riêng tư của dữ liệu bệnh nhân là điều không thể thương lượng. Các bệnh viện và các cơ sở y tế khác sử dụng AI triển khai tại chỗ và phân tích dự đoán trên hình ảnh y tế để tối ưu hóa quy trình chẩn đoán và dự đoán kết quả của bệnh nhân.

Lợi ích là gì? Dữ liệu không bao giờ rời khỏi máy chủ của tổ chức, đảm bảo tuân thủ các luật bảo mật nghiêm ngặt như HIPAA. Trong các lĩnh vực như nghiên cứu hệ gen, AI triển khai tại chỗ có thể xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng mà không làm lộ thông tin nhạy cảm ra các rủi ro bên ngoài.

Thương Mại Điện Tử

Chúng ta không cần phải nghĩ ở quy mô quá lớn lao. Các công ty thương mại điện tử có cấu trúc ít phức tạp hơn nhiều nhưng vẫn phải đáp ứng nhiều yêu cầu khác nhau. Ngoài việc tuân thủ các quy định của PCI, họ còn phải cẩn trọng về cách thức và lý do xử lý dữ liệu của mình.

Nhiều người sẽ đồng ý rằng không có ngành nào phù hợp hơn để sử dụng AI, đặc biệt là trong quản lý dữ liệu nguồn, định giá động và hỗ trợ khách hàng. Đồng thời, dữ liệu này tiết lộ rất nhiều thói quen của người tiêu dùng và trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các hacker khao khát tiền bạc và sự chú ý.

Vậy, AI On-Prem Có Đáng Đầu Tư Không?

Điều đó phụ thuộc vào các ưu tiên của tổ chức bạn. Nếu tổ chức của bạn coi trọng quyền kiểm soát dữ liệu, bảo mật và độ trễ siêu thấp hơn tất cả, thì việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng on-premises có thể mang lại lợi ích đáng kể trong dài hạn. Các ngành có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hoặc phụ thuộc vào các quy trình ra quyết định theo thời gian thực sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ cách tiếp cận này.

Tuy nhiên, nếu khả năng mở rộng và tối ưu chi phí là ưu tiên cao hơn trong danh sách của bạn, thì việc tiếp tục sử dụng đám mây — hoặc áp dụng giải pháp hybrid — có thể là lựa chọn thông minh hơn. Khả năng mở rộng theo nhu cầu và chi phí ban đầu thấp hơn của đám mây khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn hơn cho các công ty có khối lượng công việc biến động hoặc ngân sách hạn chế.

Cuối cùng, bài học rút ra không phải là chọn bên nào. Mà là nhận ra rằng AI không phải là một giải pháp phù hợp cho tất cả. Tương lai sẽ thuộc về các doanh nghiệp có thể kết hợp linh hoạt giữa hiệu suất và quyền kiểm soát để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình — cho dù điều đó diễn ra trên đám mây, on-premises hay ở đâu đó giữa hai lựa chọn này.