Để tối ưu hóa chi phí hoạt động, bảo mật và dữ liệu thời gian thực, doanh nghiệp dần chuyển qua Edge AI và Physical AI thay cho cloud.

Từ Cloud AI qua Edge AI

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhiều thập niên qua luôn phải phụ thuộc vào những cải tiến của năng lực phần cứng. Dù các khái niệm học máy (Machine Learning) đã được định hình từ khá sớm, hạ tầng tính toán có nhiều giới hạn trước đây khiến các mô hình chỉ ngừng lại ở nghiên cứu lý thuyết. Trong thời gian qua, những bước nhảy vọt về năng lực xử lý là yếu tố quyết định giúp các mô hình AI tiên tiến phát triển. Tuy nhiên, khoảng thời gian đầu lại phụ thuộc quá lớn vào điện toán đám mây (Cloud AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM), bắt buộc toàn bộ dữ liệu phải gom về các trung tâm dữ liệu tập trung (Data Center) để tính toán.

Mô hình xử lý tập trung trên máy chủ đám mây cho thấy nhiều điểm yếu khi áp dụng vào thực tế: độ trễ cao, phải duy trì mạng Internet liên tục, chi phí băng thông lớn, tiêu thụ năng lượng khổng lồ và không thể không kể tới rủi ro rò rỉ dữ liệu riêng tư. Những điều này khiến cho Cloud AI không thể đáp ứng được những tác vụ cần phản hồi tức thì. Chính vì vậy, ngành công nghệ trên thế giới đang chuyển hướng sang điện toán biên (Edge AI) và AI vật lý (Physical AI). Thay vì sử dụng LLM, các thiết bị biên ưu tiên chạy mô hình thị giác - ngôn ngữ (Vision-Language Model - VLM) và mô hình thị giác - ngôn ngữ - hành động (Vision-Language-Action - VLA) để thu thập dữ liệu đa phương thức (multimodal), phân tích tại chỗ rồi kích hoạt thao tác cơ học tương ứng ngay lập tức.

Qua hơn 40 năm phát triển hạ tầng biên, Intel đã đồng hành cùng quá trình tiến hóa từ thiết bị nhúng chức năng cố định (Fixed Function Embedded Design), hệ thống vạn vật kết nối (IoT), thị giác máy tính (Computer Vision) tới các hệ thống AI tự vận hành (Agentic AI) và Physical AI hiện nay. Giờ đây, các thiết bị cơ khí (như cánh tay robot công nghiệp hay robot hình người - Humanoid) không còn tiếp nhận dữ liệu thụ động, thay vào đó có thể tự tính toán và tương tác trực tiếp với môi trường thực tế. Khái niệm trung tâm dữ liệu kiểu truyền thống đang chuyển đổi thành trung tâm trí tuệ (Intelligence Center), cần các vi mạch bán dẫn thiết kế theo yêu cầu riêng (Purpose-built Silicon / Custom Silicon), kết hợp linh hoạt giữa CPU, GPU và vi mạch chuyên dụng (ASIC). Một ví dụ điển hình là dự án hợp tác đồng chế tạo silicon bảo mật thế hệ mới giữa Intel và Fortinet.

Dải sản phẩm đa dạng

Vị thế của Intel trong phân khúc tính toán tại biên được khẳng định qua hơn 100,000 đợt triển khai thương mại và hơn 250 triệu thiết bị cung ứng ra thị trường trong 10 năm qua. Bên cạnh năng lực sản xuất phần cứng bán dẫn tự thân, Intel cũng rất tích cực trong mảng phần mềm mã nguồn mở, đóng góp hơn 75,000 lượt hiệu chỉnh cho nhân hệ điều hành Linux (Linux Kernel) trong 1 thập kỷ. Những đóng góp của Intel vượt xa các đối thủ trong ngành (gấp 2 lần AMD, gấp 5 lần NVIDIA và gấp 13 lần Qualcomm). Định hướng của Intel là xây dựng hệ sinh thái mở (Open Ecosystem), hỗ trợ các đơn vị phát triển giải pháp linh hoạt, không bị lệ thuộc vào bất kỳ kiến trúc phần cứng hay phần mềm độc quyền nào.

Dải phần cứng Edge AI của Intel được thiết kế theo từng nhóm tải công việc (workload), tích hợp sẵn các bộ tăng tốc AI (Integrated AI Acceleration). Ở phân khúc cần hiệu năng cao và khả năng mở rộng (Scalable Performance), dòng CPU Intel Xeon là chủ lực với bộ tăng tốc AI tích hợp trên CPU. Nhờ đó, Intel Xeon có thể xử lý các luồng dữ liệu phức tạp tại máy chủ biên hoặc các Intelligence Center. Khi hệ thống cần xử lý đồ họa và đa phương tiện chuyên sâu (Scalable AI, Graphics, and Media), giải pháp kết hợp giữa đồ họa rời Intel Arc (GPU AI) cùng vi xử lý Intel Core Ultra tích hợp NPU AI sẽ "tham chiến".

Đối với phân khúc phổ thông đặt yêu cầu cao về hiệu quả năng lượng (Mainstream Efficiency), các CPU Intel Core Ultra và Intel Core sẽ đáp ứng với NPU chuyên dụng cùng công nghệ Intel AI Boost. Khi tích hợp NPU, các giải pháp AI chạy trực tiếp tại chỗ sẽ có mức tiêu thụ điện năng rất thấp. Điều này giúp máy hoạt động mát mẻ, nâng cao độ bền linh kiện, đồng thời có khả năng tính toán ổn định ngay cả khi ngắt kết nối mạng.

Ở nhóm thiết bị cơ bản, dòng vi xử lý Intel Core và Intel Atom đáp ứng các tác vụ điều khiển tự động. Riêng Intel Atom có lợi thế lớn về chi phí đầu tư, mức tiêu hao điện rất thấp cùng độ bền cao trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt. Tại Việt Nam, Intel Atom cũng như các mini PC Intel NUC vẫn được nhiều doanh nghiệp sử dụng cho thiết bị IoT, hay các hệ thống điều khiển tự động hóa cần cấu hình vừa đủ.

Các bộ công cụ chuyên ngành

Để triển khai thành công các giải pháp Edge AI thì mức độ tối ưu của phần mềm đi kèm là rất quan trọng. Intel đã chuẩn hóa khung phần cứng kết hợp phần mềm thông qua hệ sinh thái Intel AI Edge Systems. Với các bộ công cụ này, nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM), nhà thiết kế gốc (ODM), nhà phát triển phần mềm độc lập (ISV) và nhà tích hợp hệ thống (SI) có thể tiết kiệm chi phí nghiên cứu và rút ngắn thời gian thương mại hóa.

Đối với mảng robot và Physical AI, Intel cung cấp nền tảng tham chiếu robot (Robotics Reference Platform) với thiết kế dạng module, tích hợp sẵn bo mạch tính toán (Compute board), bo mạch giao tiếp (Carrier board), hỗ trợ các chuẩn giao tiếp công nghiệp tốc độ cao như EtherCAT, CAN-HD cùng GMSL. Đi chung với phần cứng là bộ phần mềm Robotics AI Suite, có các bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) kết hợp khả năng điều khiển theo thời gian thực (Real-time control) và nhận thức thị giác AI (AI Perception). Những ứng dụng có thể kể tới như chế tạo tay máy tự động, xe tự hành trong kho (AGV/AMR) và robot hình người.

Nhằm giải quyết bài toán của từng ngành nghề, Intel đã xây dựng 6 bộ công cụ phần mềm Edge AI chuyên ngành (Intel Edge AI Suite). Đây là các khung mẫu dựng sẵn, giúp các đơn vị tích hợp không phải viết lại mã nguồn từ đầu. Trong đó, Metro AI Suite chuyên dùng cho phân tích camera giám sát an ninh đô thị, bãi xe thông minh (Smart Parking) và hệ thống thu phí không dừng (Smart Tolling). Trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp, Manufacturing AI Suite cung cấp công cụ thị giác x86 để kiểm tra mối hàn (Weld Detect), điều khiển giao diện người - máy (HMI) và giám sát hệ thống tuabin gió theo thời gian thực.

Bên cạnh đó, Retail AI Suite chuẩn hóa các tính năng cho ngành bán lẻ như nhận diện sản phẩm tại quầy tính tiền tự động (Self-Checkout) hay giao tiếp qua AI hội thoại (Conversational AI). Mảng giáo dục có Education AI Suite, hỗ trợ phân tích mức độ tương tác của học sinh trong lớp học và phát cảnh báo khi rời khỏi khu vực quan sát. Còn lĩnh vực y tế, Health & Life Sciences AI Suite hỗ trợ kết nối thiết bị theo dõi chỉ số sinh hiệu (Patient monitoring), phân tích hình ảnh y khoa đa phương thức, đưa ra cảnh báo lâm sàng tại chỗ cho đội ngũ y bác sĩ trong khi giữ an toàn dữ liệu bệnh nhân.

Những triển khai thực tế

Mảng Edge AI của Intel có hơn 130 đối tác phần cứng và phần mềm trên thế giới, chia thành 3 nhóm khách hàng trọng tâm. Những khách hàng này gồm các nhà sản xuất phần cứng OEM/ODM (như Advantech, ASUS, ASRock, Dell Technologies, DFI, Lanner, Lenovo, Vecow...), các đơn vị phát triển phần mềm độc lập ISV và SI (như Network Optix, Meld CX, Neorockco...), cùng các doanh nghiệp ứng dụng cuối (Enterprise End-User). Chuỗi liên kết này cho phép nhà sản xuất phần cứng rút ngắn chu kỳ đưa sản phẩm ra thị trường, giúp đơn vị phần mềm tập trung vào tính năng chuyên biệt, còn doanh nghiệp thì giảm chi phí điện và bảo đảm an toàn dữ liệu.

Công nghệ Edge AI của Intel đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tế trên thế giới. Kiosk pha cà phê tự động Ella ở Singapore dùng chip Intel Core Ultra Series 3 thiết kế dạng SoC để xử lý từ nhận diện đơn hàng, tính toán công thức pha chế, điều khiển tay máy đến giao tiếp với khách hàng tại chỗ. Chuỗi cửa hàng KFC ứng dụng trợ lý ảo KFC Assistant tại quầy tự thanh toán để rút ngắn thời gian phục vụ. Trong ngành xe hơi, công nghệ thị giác AI được gắn trực tiếp vào dây chuyền để phát hiện lỗi linh kiện. Hay các mẫu xe điện thông minh ngày nay hoạt động tương tự như máy tính di động, xử lý dữ liệu từ hàng chục ngàn cảm biến tại chỗ để điều hướng an toàn.

Tại Việt Nam, công nghệ tính toán biên cũng đã đi vào vận hành thực tế thông qua các đối tác phần mềm quốc tế. Hệ thống quản lý an ninh khuôn viên của trường Quốc tế Sài Gòn kết hợp cùng phần mềm Network Optix chạy trên nền tảng Intel, xử lý dữ liệu từ hơn 300 camera AI kiểm soát ra vào. Công ty Meld CX triển khai các kiosk tự động tích hợp thị giác máy tính để tăng trải nghiệm dịch vụ thương mại. Trong khi đó, Neorockco cung cấp thiết bị AI Vision nhúng chip Intel cho các nhà máy tại Việt Nam, tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng (QC) sản phẩm liên tục trên dây chuyền, giảm can thiệp thủ công.

Tốc độ ứng dụng và giá trị kinh tế tại Việt Nam

Tốc độ tiếp nhận và chuyển đổi sang Edge AI tại Việt Nam đang diễn ra nhanh nhờ nhiều yếu tố thuận lợi (cơ cấu dân số trẻ, tốc độ đô thị hóa cao, chủ trương chuyển đổi số). Phần lớn truyền thông đại chúng nhắm tới các công cụ AI đám mây dạng tạo sinh (Generative AI) do lượng xem và tương tác, doanh nghiệp và đơn vị hạ tầng nội địa lại âm thầm triển khai Edge AI vào sâu trong vận hành.

Tại sao Intel Atom và Intel NUC lại được ưa chuộng ở doanh nghiệp Việt Nam? Câu trả lời nằm ở chi phí đầu tư hợp lý, độ ổn định cao và cấu hình vừa đủ cho các hệ thống giám sát an ninh, điều khiển giao thông hay tự động hóa sản xuất. Các nhà tích hợp hệ thống nội địa cũng đang tận dụng bộ công cụ Metro AI Suite để xây dựng các giải pháp đô thị thông minh (Smart City), trạm thu phí không dừng (Smart Tolling) tại nhiều địa phương cả nước.

Đối với doanh nghiệp, việc áp dụng Edge AI đem lại lợi ích trực tiếp về tổng chi phí sở hữu (TCO) và tính sẵn sàng của hệ thống. Doanh nghiệp cắt giảm được khoản tiền lớn duy trì băng thông và thuê máy chủ đám mây, đồng thời bảo đảm hệ thống vẫn chạy liên tục 24/7 kể cả khi đứt kết nối Internet. Toàn bộ dữ liệu nhạy cảm trong sản xuất hay thông tin khách hàng được bảo mật trên thiết bị nội bộ, không rò rỉ ra bên ngoài. Còn người dân thì sao? Các giải pháp biên giúp trải nghiệm dịch vụ tại quầy thanh toán tự động diễn ra liền mạch, đồng thời các ứng dụng quản lý giao thông, y tế và trường học thông minh sẽ nâng cao chất lượng sống và an toàn cho cộng đồng.