Mở đầu: AI không chỉ là thuật toán mà còn là nền tảng hạ tầng

Trong cuộc đua AI, tất cả các chú thích thường được dành cho thuật toán, nền tảng nền tảng, hay các giải pháp AI được lựa chọn. Tuy nhiên, thành công thực tế không chỉ đến từ phần mềm mà còn hỗ trợ phần cứng nền tảng phía sau.

Theo báo cáo Deloitte Tech Trends 2025, họ đang bước vào kỷ nguyên “phần cứng tiếp tục thu thập thế giới” — lần này là những phần cứng được tối ưu hóa cho AI, từ silicon đến toàn bộ chuỗi hạ tầng. CIO và CTO cần tái định hình cấu hình tầng từ kiến ​​trúc cốt lõi, thay vì chỉ vay công nghệ từ trước.

1. Chuyển từ phần cứng đa năng sang phần cứng chuyên dụng

Hệ thống máy chủ thông thường không đủ sức đáp ứng khối lượng và yêu cầu tính toán chuyên sâu của các mô hình AI hiện đại — đặc biệt là trong huấn luyện và suy luận thời gian thực ở cạnh. Deloitte gọi đây là sự nặng nổ của các kiến ​​trúc chuyên ngành như TPU, công cụ thần kinh … trong các ngành như y tế, tài chính chính, ô tô để tạo thế lợi cạnh tranh, không chỉ mua sẵn, mà là thiết kế kế hoạch chiến lược silicon riêng.

2. AI Stack Mới: Phần Cứng Như Yếu Tố Khác Biệt Chiến Lược

Trong bối cảnh đang thay đổi, phần cứng không còn là lớp hạ tầng “vô hình” mà trở thành nền tảng tạo lợi thế cạnh tranh. Các doanh nghiệp tiên phong không chỉ tận dụng hệ thống cũ mà tái sinh kiến ​​trúc toàn bộ để phục vụ AI:

• Môi trường tính toán, kết hợp CPU, GPU, DSA và tốc độ tăng tốc.
• Hệ thống bộ nhớ và kho lưu trữ gắn chặt, giảm tốc độ và tăng băng thông.
• Hạ tầng cạnh sẵn sàng để thực hiện suy luận trong môi trường giới hạn.
• Các kiến ​​trúc thần kinh hình thái và lấy cảm hứng từ lượng tử, dù còn sơ khai nhưng đang phát triển trong các lĩnh vực như mô phỏng khoa học và tính toán xác thực.
  

Đây không chỉ là câu chuyện về hiệu năng mà còn là cách tối ưu năng lượng, giảm chi phí và mở ra các chức năng mới — từ robot tiên tiến đến AI trên thiết bị. Deloitte nhấn mạnh: “Tương lai của AI sẽ không bị giới hạn bởi phần cứng hiện tại. Thay vào đó, phần cứng sẽ tiến hóa để đáp ứng nhu cầu của AI.”

3. Chi phí chuyển dữ liệu — tác nhân bị bỏ quên

Dữ liệu chuyển giữa bộ nhớ, CPU/GPU và kho lưu trữ khiến hệ thống dễ dàng bị tắc nghẽn cổ chai. Quy trình làm việc AI như thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) liên quan đến xử lý tỷ lệ tham số và exabyte dữ liệu, dẫn đến GPU không hoạt động, chi phí năng lượng tăng cao và hiệu suất giảm thiểu nghiêm trọng.

Các giải pháp hiện đại như:

• Tính toán trong bộ nhớ , xử lý gần bộ nhớ giảm băng thông,
• Hệ thống bộ nhớ băng thông cao , kết nối nội bộ nhanh chóng giữa các nút
  

đang được áp dụng để giảm bớt các nút thắt có giới hạn hiệu suất.

3. Suy luận biên và vai trò của “Nền tảng dữ liệu hợp nhất”

AI Inference ngày càng được chuyển ra Edge — nơi dữ liệu được sinh ra — để đáp ứng yêu cầu về độ trễ, băng thông và bảo mật. Điều này đặt phần cứng yêu cầu phải:

• Nhẹ nhàng, tiết kiệm năng lượng, bền bỉ.
• Chạy Prune/quintize mô hình.
• Đồng bộ mượt mà với hệ thống trung tâm.
  

Deloitte dự báo mô hình kết hợp (đám mây + biên) sẽ phổ biến và ở trung tâm chính là silicon dành riêng cho AI , được thiết kế riêng cho khối lượng công việc biên.

4. Hạ tầng AI sinh thái – Chiến lược và vững chắc

Huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn có thể tiêu thụ năng lượng tương thích hàng trăm hộ gia đình. Vì vậy, tính bền vững không thể bỏ qua:

• Phần cứng hiệu ứng.
• Điều chỉnh khối lượng công việc thông minh theo năng lượng tiêu thụ.
• Xử lý tại phòng để giảm chuyển dữ liệu, tiết kiệm chi phí và giảm môi trường.
  

Đây không còn là mục tiêu kỹ thuật mà là chiến lược kinh doanh song hành cùng ESG.

5. Từ quyết định IT đến chiến lược doanh nghiệp

Deloitte nhấn mạnh rằng, hãy quyết định phần cứng hạ tầng hiện tại AI không chỉ là vấn đề của phòng CNTT. Đây là yếu tố chiến lược, ảnh hưởng đến:

• Tốc độ ra sản phẩm,
• Trải nghiệm khách hàng,
• Tối ưu chi phí,
• Khả năng ứng dụng để thay đổi trường.
  

Unitas cũng tin rằng: phần cứng hạ tầng tip mở tương lai, hãy quyết định định hướng đổi mới của doanh nghiệp.

Kết luận

Kỷ nguyên AI trong doanh nghiệp không dừng chỉ ở phần mềm hay dữ liệu. Yếu tố quyết định nằm ở phần cứng hạ tầng được thiết kế chuyên biệt cho AI, cùng khả năng quản lý dữ liệu hệ thống nhất (thông minh dữ liệu hợp nhất). Khi phần cứng, dữ liệu và chiến lược được kết nối, doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn xây dựng lợi ích bảo vệ cạnh tranh bền vững, giảm chi phí vận hành và mở ra không gian đổi mới.

Trong bức tranh này, DDN nổi lên như một trong những nhà cung cấp hạ tầng trọng yếu. Với thế mạnh về giải pháp lưu trữ hiệu quả cao (lưu trữ HPC và AI), DDN giúp các tổ chức xử lý khối lượng dữ liệu đạt được hiệu quả, loại bỏ nút thắt cổ chai và hỗ trợ khối lượng công việc AI phức tạp như huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn hoặc suy luận trong thời gian thực. Đây chính là yếu tố then chốt để AI không chỉ mạnh mẽ về mặt công nghệ mà còn khả thi và bền vững khi phát triển khai ở quy mô doanh nghiệp.

Giải pháp cung cấp thông tin của hãng:

Unitas   là nhà phân phối ủy quyền tại Việt Nam của các công ty công nghệ nghệ thuật: Commvault, ExaGrid, VergeIO, Nexsan, DDN, Tintri, MinIO, LogicMonitor, Netgain, Kela, UltraRed, Sling, Quokka, An toàn, Hackuity, Cyabra, Cymetrics, ThreatDown, F-Secure, OutSystems, Micas Networks ….

Liên hệ Unitas ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết!