Phổ cập AI cho mọi người là tầm nhìn chiến lược của Intel trong bối cảnh xu thế trí tuệ nhân tạo đang tăng cao và bùng nổ ở tương lai gần.
AI đang là xu thế cực kỳ phổ biến ở hiện tại và chắc chắn sẽ bùng nổ trong tương lai không xa. Có thể chúng ta thấy AI vẫn là thứ gì đó cao siêu và khó tiếp cận từ khía cạnh cá nhân, tuy nhiên có 1 công ty không nghĩ như vậy. Qua những thông tin chia sẻ, các sản phẩm cung cấp ra thị trường và định hướng lâu dài, tầm nhìn của Intel là phổ thông hóa AI.
Khó khăn và cơ hội từ thị trường máy tính
Có thể thấy thế giới hiện nay đang vận hành nhờ công nghệ và sản phẩm bán dẫn là chủ yếu, không chỉ góp sức ở mảng sản xuất, tài chính mà còn cả ở ngành y tế, giáo dục cũng như hành chính công. Trước thời điểm COVID-19, thị trường bán dẫn Việt Nam phát triển mạnh mẽ, kéo theo công cuộc chuyển đổi số khu vực công và tư nhân diễn ra nhanh chóng. Ngay trong đại dịch, nhu cầu sở hữu máy tính cá nhân để phục vụ làm việc, học tập từ xa rất lớn, nhiều doanh nghiệp đã phải xây dựng mới, bổ sung thêm cơ sở hạ tầng kỹ thuật số để đáp ứng nhu cầu này.
Sau khi COVID-19 qua đi, nhu cầu về máy tính vẫn tăng trưởng nhưng chậm lại, dù vậy nhiều doanh nghiệp vẫn tiếp tục duy trì mô hình làm việc kết hợp, linh hoạt hơn và phần nào giảm thiểu chi phí. Xu hướng số hoá mạnh thúc đẩy nhu cầu cao, đặc biệt là từ đám mây (cloud) đến khách hàng và vùng biên (edge). Hiện tại có không ít gián đoạn và thử thách từ nền kinh tế toàn cầu nói chung, tuy nhiên triển vọng phục hồi nhẹ là có trong nửa cuối năm 2023.
Phía các nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) dù lượng hàng tồn tăng lên, nhưng lượng hàng này đã được điều chỉnh ở mức lành mạnh hơn. Phía người dùng và thị trường, nhu cầu cũng đang dần tăng trở lại thể hiện ở xu hướng xử lý dữ liệu được thực hiện ở vùng biên nhiều hơn, tận dụng nhiều trí tuệ nhân tạo hơn, thay vì chỉ xử lý ở các trung tâm dữ liệu như trước. Điều đó cho thấy trong tương lai, những giải pháp cho khách hàng, chẳng hạn như vi xử lý, sẽ xử lý tại vùng biên nhiều hơn, và nhu cầu máy tính cá nhân của khách hàng cũng tăng cao hơn.
Hồi đầu năm 2023, Intel ra mắt vi xử lý thế hệ 13 cho cả laptop và desktop. Ngay sau đó, Intel hợp tác với rất nhiều OEM và trong năm nay sẽ cho ra mắt hơn 160 hệ thống máy tính, bao gồm laptop, cùng với các hãng như ASUS, Acer, Dell, Lenovo, Panasonic, Fujitsu, Samsung… bởi vì nhu cầu về giải pháp thương mại của thị trường rất cao, đến từ xu thế chuyển đổi số mạnh mẽ. Mặt khác, vi xử lý Intel Xeon thế hệ 4 đã ra mắt chính thức, đạt mốc 1 triệu đơn vị được bán ra trên toàn cầu, sẽ là nền tảng hạ tầng mạnh mẽ cho nhu cầu xử lý AI.
Ông Simon Chan – Tổng Giám đốc khu vực Đông Nam Á/Đông Á, Úc, và New Zealand, nhóm Kinh doanh, Marketing & Truyền thông, Tập đoàn Intel – nhận định nhu cầu thị trường Đông Nam Á và Việt Nam đang ở mức rất lành mạnh. Ông cho rằng nền kinh tế Việt Nam rất trẻ trung và năng động, Intel hiện đã trở lại mức tăng trưởng bình thường và cũng kỳ vọng sẽ tiếp tục bình ổn trong nửa sau của năm nay.
Xu hướng AI và tầm nhìn phổ thông hóa AI từ Intel
Trí thông minh nhân tạo hay AI không mới, nhưng nó đang là đề tài vô cùng nóng hổi, được bàn luận sôi nổi và thu hút nhiều sự chú ý. Chiến lược về AI của Intel là mang đến cho khách hàng nhiều lựa chọn, cụ thể là những giải pháp phù hợp với mọi yêu cầu và cấp độ liên quan đến sức mạnh hay hiệu suất hoạt động của máy tính, áp dụng vào tất cả các lĩnh vực từ máy chủ đến vùng biên cũng như trung tâm dữ liệu. Thông qua các lựa chọn đa dạng, Intel sẽ tạo ra nhiều nền tảng kết hợp về công nghệ dành cho AI. Lấy ví dụ, Intel có hàng loạt giải pháp kết hợp để phù hợp như CPU tích hợp bộ tăng tốc AI, các FPGA và GPU có bộ tăng tốc AI được thiết kế, xây dựng riêng cho nhu cầu hoặc mục đích cụ thể.
Các sản phẩm và giải pháp của Intel là tập hợp nhiều dòng và cơ sở hạ tầng khác nhau, kết hợp với khả năng lập trình hợp nhất thông qua mã nguồn mở như oneAPI. Nhờ đó, giải pháp của Intel có thể hỗ trợ chuẩn bị, huấn luyện và suy luận AI, tạo điều kiện cho máy học (machine learning, hỗ trợ học sâu (deep learning) và tạo ra những mô hình nền tảng cho Generative AI. Intel cung cấp rất nhiều lựa chọn, đa dạng và linh hoạt từ phần cứng hiệu năng cao, tối ưu hiệu suất sử dụng năng lượng hay tối ưu về chi phí.
Những hoạt động của Intel cũng đồng nghĩa với việc phổ thông hóa AI, hay nói chi tiết hơn là phổ thông hóa trong việc tiếp cận và sử dụng AI. Sử dụng mã nguồn mở giúp đảm bảo tính đơn giản trong việc triển khai, từ đó doanh nghiệp không bị bó buộc với bất kỳ nhà cung cấp nào mà có nhiều lựa chọn hơn. Intel cũng chuẩn bị sẵn sàng hệ sinh thái để cung cấp và triển khai những giải pháp này cho cả doanh nghiệp và khu vực công. Trong vài tháng tới, vi xử lý Intel Core thế hệ 14 sẽ xuất hiện với tên mã Meteor Lake, tích hợp sẵn bộ tăng tốc AI (VPU – Vision Processing Unit), phục vụ chủ yếu cho các tác vụ AI ở tại máy tính cá nhân của mỗi người. Intel đang hợp tác với Microsoft để đảm bảo rằng những giá trị và lợi ích của công nghệ này được trao đến tay phần lớn người tiêu dùng.
Có thể thấy AI là cơ hội mới và có giá trị khổng lồ, ước tính khoảng 40 tỉ USD. Nhìn lại khoảng thời gian gần đây, các ứng dụng và dịch vụ AI trở nên cực kỳ phổ biến, từ ChatGPT, Bing AI đến Google Bard dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn hay các AI chuyên hình ảnh như Midjourney, DALL-E hay Stable Diffusion. Dù vậy, tầm nhìn của Intel rộng hơn và nhân văn hơn khi muốn phổ thông hóa AI thông qua hệ sinh thái mở, mã nguồn mở trong khi vẫn đảm bảo tính an ninh và bảo mật. Tất cả những điều này dựa trên một software stack nhất quán, các lập trình viên chỉ cần lập trình một lần trên một software stack, ví dụ như oneAPI, sau đó có thể sử dụng cho nhiều nền tảng khác nhau. Mục tiêu của Intel là đưa AI hoạt động ở khắp nơi và ai cũng nhận được lợi ích và giá trị từ AI, chứ không phải chỉ hoạt động trên một hệ thống khép kín và có nhiều người không tiếp cận được, hoặc bị trói chặt với một nhà cung cấp duy nhất.
phổ thông hóa AI đặc biệt quan trọng với thị trường Việt Nam. Nền kinh tế Việt Nam trẻ và năng động, việc số hóa diễn ra nhanh và mạnh mẽ, vì vậy chắc chắn cần sự trợ giúp từ AI. Intel sẽ tiếp tục làm việc với các đối tác để đảm bảo là tất cả các giải pháp này sẽ được triển khai và ứng dụng được ở Việt Nam. Khoảng 60% AI hiện nay chạy ở trên các bộ xử lý đa năng, khi đó, vi xử lý Intel Xeon rất lý tưởng cả về kinh tế lẫn kỹ thuật. Không phải doanh nghiệp nào cũng có nhu cầu chạy AI với mô hình khổng lồ, cần đến 176 tỉ tham số, phần lớn chỉ cần chạy ở mức khoảng 7 – 10 tỉ nên các giải pháp của Intel là rất hợp lý. Trong trường hợp các công ty có nhu cầu chạy ở cấp độ 176 tỉ tham số, Intel vẫn có giải pháp riêng để phục vụ tối ưu nhất.
Những lợi thế của Intel so với thị trường bán dẫn
Intel đang là một tập đoàn sở hữu vị thế rất độc đáo trên thị trường bán dẫn. Intel vừa có chiều sâu vừa có chiều rộng ở nhiều mặt, từ phần mềm, bán dẫn và nền tảng đến công nghệ đóng gói, xử lý và cả quy mô sản xuất lớn. Những yếu tố này tổng hợp lại mang tới sức mạnh độc nhất, giữ Intel ở vị thế tốt để khai thác thị trường trong bối cảnh toàn cầu đang số hóa nhiều hơn.
Không chỉ tận dụng lợi thế khi thế giới đang số hóa, Intel còn gặp được nhu cầu máy tính của người dùng ngày càng trở nên đặc biệt và chuyên nghiệp. Người dùng ngày nay không còn yêu cầu đơn lẻ từng chức năng hay phần cứng (CPU, GPU, FPGA, AI…) mà họ cần một tổng hòa hợp lý, đầy đủ và linh hoạt. Điểm mấu chốt cần Intel giải quyết là việc tối ưu tất cả những thành phần này để tạo ra giải pháp đáp ứng được đúng nhu cầu của khách hàng. Khi khách hàng muốn sức mạnh, hiệu năng cao hoặc cân đối chi phí, Intel luôn có cách để đo ni đóng giày những giải pháp phù hợp.
Nhờ việc có thể kết hợp linh hoạt tất cả thành phần này, Intel cung cấp những giải pháp từ vùng biên đến vùng biên, từ máy tính cá nhân đến vùng biên, hay cho đến trung tâm dữ liệu, và thậm chí còn là mảng 5G, hoặc công nghệ xe tự lái. Tất cả đều là những cơ hội rất lớn để ứng dụng công nghệ AI. Nhờ vào việc vừa có chiều sâu vừa có chiều rộng, Intel sẽ tiếp tục là nhà dẫn đầu toàn cầu trong bối cảnh số hoá và tiếp tục hỗ trợ doanh nghiệp trong quá trình chuyển đổi số.
Phổ thông hóa AI cần khả năng tính toán phức tạp và hệ sinh thái mở
Các mô hình AI trong tương lai càng ngày càng sử dụng lượng dữ liệu lớn hơn nữa để có thể cung cấp các kết quả, phản hồi hữu ích cho doanh nghiệp. Khách hàng sẽ ứng dụng AI để giải quyết các thách thức trong kinh doanh, tận dụng AI theo cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí với hạ tầng sẵn có, từ phần cứng tới phần mềm. AI thực sự hữu dụng nếu diễn ra trong thời gian thực với độ chính xác cao, tốc độ phản hồi nhanh cũng như hiệu suất tốt. Để đạt được kết quả như vậy, các mô hình AI cần có hạ tầng điện toán phù hợp, tức là khả năng tính toán cực nhanh, có thể mở rộng dễ dàng và tính bền vững cao. Điều này dẫn tới nhu cầu tính toán phức tạp kết hợp với hệ sinh thái mở cho các kịch bản AI khác nhau.
Khi người dùng, doanh nghiệp hay khách hàng nói chung kỳ vọng về AI trong tương lai với tốc độ và hiệu suất ngày càng nhanh hơn, nhu cầu về sức mạnh tính toán cũng tăng theo cấp số nhân. Điều này không chỉ đơn giản chỉ cần bổ sung thêm CPU, thêm GPU hay trung tâm dữ liệu mới mà có 2 lĩnh vực chính cần xem xét. Đầu tiên là xác định loại khối lượng công việc AI cần xử lý (chatbot, mô hình AI tổng quát, nhận diện hình ảnh…) và thứ hai là chi phí tiếp cận.
Thông thường người ta hay nghĩ tới GPU khi nói đến xử lý các khối lượng công việc AI, tuy nhiên thực tế có cách thay thế GPU hiệu quả hơn để hoàn thành 1 số tác vụ AI là sử dụng CPU đa năng (general purpose CPU) – thứ đang nằm trong đa số các trung tâm dữ liệu hiện tại. Chẳng hạn như thay vì đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3, các tổ chức, doanh nghiệp sẽ chọn đào tạo các mô hình có quy mô nhỏ hơn. Thực tế họ sẽ tối ưu bằng cách sử dụng các mô hình được đào tạo sẵn, tiến hành tinh chỉnh theo nhu cầu bằng các dữ liệu nhỏ hơn bằng phần mềm AI của Intel và phần mềm mã nguồn mở theo các tiêu chuẩn riêng của ngành, dĩ nhiên chúng hoạt động trên general purpose CPU.
Ngược lại nếu nhu cầu cần thiết đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn, các bộ tăng tốc AI (AI accelerator) chuyên dụng của Intel như Gaudi2 sẽ là giải pháp thay thế cho GPU truyền thống. Xét ở tính cạnh tranh về chi phí máy chủ và toàn bộ hệ thống, Gaudi2 tốt hơn so với GPU. Hiệu năng MLPerf của Intel Gaudi2 kết hợp với những cải tiến trong phần mềm khiến nó trở thành 1 giải pháp thay thế với tỉ lệ hiệu năng/giá hấp dẫn hơn NVIDIA H100 chẳng hạn. Nhìn chung các ứng dụng AI khác nhau sẽ cần các cấu hình điện toán tương ứng, kết hợp để giải quyết được nhu cầu về chức năng, độ chính xác và tính đa dạng trong phần cứng, kiến trúc CPU hay GPU. Không có 1 lời giải chung cho tất cả nhu cầu AI mà tính linh hoạt là yếu tố ưu tiên, kèm theo khả năng mở rộng để đáp ứng yêu cầu khối lượng công việc thay đổi, giúp AI có tính thực tiễn cao.
Để tiến tới phổ thông hóa AI, chúng ta cần hệ sinh thái mở với phần mềm là chìa khóa quan trọng. Khi có bộ khung phần mềm (software framework) và bộ công cụ (toolkit) được tối ưu hóa, phần cứng sẽ được hỗ trợ tốt hơn trong xử lý công việc AI, từ đó hiệu năng cao hơn, hiệu suất tốt hơn cho nhu cầu kinh doanh. Các nhà phát triển cần tiếp cận theo kiểu xây 1 lần và triển khai mọi nơi, tức là xây dựng bộ khung ban đầu với các giải pháp linh hoạt để dễ dàng triển khai cho tất cả các dạng AI. Intel có oneAPI Toolkit cho phép doanh nghiệp có thể phát triển mã nguồn 1 lần và chạy được mã nguồn đó trên nhiều nền tảng phần cứng khác nhau.
Những công cụ như oneAPI giúp doanh nghiệp tối đa hóa hiệu suất giải quyết công việc AI trong khi tiết kiệm chi phí, đồng thời cũng giảm thiểu độ phức tạp của việc quản lý trên nhiều nền tảng phần cứng. Với hệ sinh thái mở, người ta sẽ dễ dàng tiếp cận hơn, phổ biến rộng rãi hơn và chi phí rẻ hơn. Nhờ đó, các rào cản của AI từ trước tới nay sẽ được loại bỏ, trong khi cho phép nhà phát triển xây dựng và triển khai AI ở bất kỳ nơi đâu, ưu tiên khía cạnh theo nhu cầu (sức mạnh, giá cả hay hiệu năng), tùy ý chọn lựa phần cứng và phần mềm phù hợp cho từng công việc cụ thể.
AI đang là 1 xu hướng mạnh mẽ, mở ra nhiều khả năng mới cho doanh nghiệp phát triển. Dù chọn dịch vụ AI đám mây hay tự triển khai giải pháp tại chỗ, doanh nghiệp cần chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai mở rộng về sau. Đó là khả năng hỗ trợ các khía cạnh ứng dụng đa dạng, triển khai mô hình AI trên nhiều nền tảng dễ dàng. Tổng kết lại, sự chuẩn bị tốt nhất cho AI là môi trường điện toán phức tạp và hệ sinh thái mở – 2 khía cạnh quan trọng để đón đầu sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo trong tương lai rất gần.
