Tóm tắt

Khi AI được đưa từ giai đoạn thử nghiệm lên sản xuất, nhu cầu về GPU-as-a-Service (GPUaaS) ngày càng rõ rệt. Mô hình này cung cấp GPU hiệu năng cao theo yêu cầu, giúp doanh nghiệp triển khai AI nhanh hơn, tiết kiệm chi phí, và linh hoạt hơn—trả tiền theo nhu cầu và giảm gánh nặng vận hành.

Đặt vấn đề: Nhu cầu cơ sở hạ tầng AI ngày càng cao

AI, đặc biệt là các ứng dụng như đào tạo mô hình LLM lớn và real-time inferencing, đòi hỏi hiệu năng tính toán cao và khả năng mở rộng vượt xa khả năng của hạ tầng doanh nghiệp truyền thống. GPUaaS trở thành giải pháp tối ưu khi hạ tầng AI càng phức tạp và yêu cầu khắt khe hơn.

Giải pháp: GPU-as-a-Service – Mô hình dịch vụ hạ tầng GPU trên đám mây

• GPUaaS cho phép doanh nghiệp thuê GPU thay vì đầu tư phần cứng đắt đỏ tại chỗ (on-premises).

• Mô hình này cung cấp:
  • Khả năng mở rộng elastically theo nhu cầu tính toán.

  • Thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn (time-to-market).

  • Kiểm soát chi phí theo mô hình “pay-as-you-go”.

  • Giảm tải quản trị IT trong các ứng dụng yêu cầu GPU cao.

• Đến nay, nhu cầu sử dụng GPU chuyên dụng đã lan rộng từ Y tế, Tài chính đến Ô tô; GPUaaS giúp tiếp cận GPU nhanh chóng trong vòng vài phút thay vì vài tháng.

Bối cảnh thị trường: Hyperscalers và các đối thủ mới nổi

• Các nhà cung cấp lớn như AWS, Microsoft Azure, Google Cloud từng chiếm ưu thế nhờ đầu tư hạ tầng AI quy mô lớn. Theo Gartner, hyperscalers chiếm 56% số server tối ưu cho AI năm 2024.

• Tuy nhiên, trong vài năm tới, các nhà cung cấp khác (non-hyperscalers) tăng trưởng đầu tư nhanh hơn: 45% so với 30% của hyperscalers. Họ tập trung vào triển khai nhanh, dịch vụ AI chuyên biệt, và hạ tầng có chiều hướng địa phương hóa hoặc phục vụ yêu cầu về chủ quyền dữ liệu (sovereign AI infrastructure).

Lợi ích khi ứng dụng GPUaaS cho doanh nghiệp

• Tối ưu tốc độ triển khai AI: GPUaaS cho phép truy cập và sử dụng GPU hiệu năng cao ngay lập tức.

• Tối ưu chi phí và quản lý: Trả tiền theo nhu cầu — tránh chi phí lớn ban đầu và giảm gánh nặng vận hành.

• Linh hoạt và mở rộng theo nhu cầu: Thích ứng với khối lượng công việc AI thay đổi, dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp.

• Giảm áp lực quản trị hạ tầng: Nhà cung cấp chịu trách nhiệm bảo trì phần cứng, cập nhật, và an ninh.

• Đáp ứng nhu cầu địa phương hóa/tuân thủ: Các nhà cung cấp chuyên biệt giúp tối ưu chi phí và đáp ứng chuẩn mực quy định từng thị trường.

Kết luận 

GPU-as-a-Service đã trở thành nền tảng thiết yếu cho hạ tầng AI có thể mở rộng, mang lại giải pháp linh hoạt, hiệu quả và phù hợp với xu hướng doanh nghiệp hiện đại. Đặc biệt, các nhà cung cấp “phi hyperscaler” đang nổi lên mạnh mẽ nhờ khả năng đáp ứng chuyên biệt.

Thông tin hãng cung cấp giải pháp:

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

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