Nhà Đầu Tư Thành Công

Hiểu về nhà máy AI: Định nghĩa, vai trò, lợi ích và thách thức

Posted on by Huy truong minh
  • Nhà máy trí tuệ nhân tạo (AI) là khái niệm để chỉ nền tảng toàn diện xử lý dữ liệu lớn và đào tạo các mô hình AI dựa trên cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm được phát triển bởi Nvidia.
  • Các nhà máy AI có vai trò trung gian quan trọng trong chuỗi giá trị AI toàn cầu, kết nối các yếu tố đầu vào (phần cứng, phần mềm và dữ liệu) với các ứng dụng đầu ra được xây dựng dựa trên mô hình AI.
  • Nhà máy AI, thay vì tạo ra sản phẩm vật lý như một nhà máy sản xuất công nghiệp, tạo ra các mô hình và dịch vụ AI có thể ứng dụng vào nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau.
  • Với vai trò là trung tâm tạo giá trị của ngành AI, nhà máy AI có tiềm năng rất lớn trong cả ngắn hạn và dài hạn trong bối cảnh nhu cầu hạ tầng xử lý dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình AI sẽ phát triển với tốc độ vượt bậc bám theo tốc tăng trưởng của toàn ngành AI nói chung. Theo dự báo của Infinitive Data Expert, quy mô thị trường AI có thể đạt 1,600 tỷ USD vào năm 2030, mở rộng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm ( CAGR) là 39% từ nay tới năm 2030.
  • Việc đầu tư nhà máy AI có các rào cản như chi phí đầu tư ban đầu rất cao, nguồn nhân lực chuyên môn khan hiếm, quy định pháp lý từ chính phủ Mỹ về hạn chế xuất khẩu các thiết bị AI và có năng lực tính toán cao, và rủi ro về công nghệ thay đổi, cũng như sự phụ thuộc vào số ít nhà cung cấp. Để giảm áp lực tài chính và hạn chế các rủi ro trên, các công ty cung cấp dịch vụ công nghệ thường xây dựng hợp tác chiến lược với các đối tác lớn như Nvidia, AWS, hoặc các công ty công nghệ lớn và phân chia quá trình phát triển nhà máy AI thành các giai đoạn.

Định nghĩa

Nhà máy trí tuệ nhân tạo (AI) là khái niệm có nguồn gốc từ Nvidia, để mô tả các nền tảng toàn diện xử lý dữ liệu lớn và đào tạo các mô hình AI dựa trên cơ sở hạ tầng phần cứng (hệ thống máy chủ DGX kết hợp GPU hiệu năng cao như H100) và phần mềm (NVIDIA CUDA và AI Enterprise) mà họ phát triển.

Vai trò của nhà máy AI trong chuỗi giá trị AI

Các nhà máy AI có vai trò trung gian quan trọng trong chuỗi giá trị AI toàn cầu, kết nối các yếu tố đầu vào (phần cứng, phần mềm và dữ liệu) với các ứng dụng đầu ra được xây dựng dựa trên mô hình AI và sau đó tùy chỉnh các ứng dụng này để tích hợp chúng vào thực tế nhằm phục vụ khách hàng cuối cùng.

Cách một nhà máy AI hoạt động

Nhà máy AI, thay vì tạo ra sản phẩm vật lý như một nhà máy sản xuất công nghiệp, tạo ra các mô hình và dịch vụ AI có thể ứng dụng vào nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Hoạt động của một nhà máy AI bao gồm một chuỗi các giai đoạn được thiết kế để chuyển dữ liệu thô thành các mô hình AI có thể triển khai và tạo giá trị thực tiễn. Các bước chính bao gồm:

Tiềm năng và giá trị kinh tế một nhà máy AI có thể mang lại

Với vai trò là trung tâm tạo giá trị của ngành AI, nhà máy AI có tiềm năng rất lớn trong cả ngắn hạn và dài hạn trong bối cảnh nhu cầu hạ tầng xử lý dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình AI sẽ phát triển với tốc độ vượt bậc bám theo tốc tăng trưởng của toàn ngành AI nói chung.

Theo dự báo của Infinitive Data Expert, quy mô thị trường AI có thể đạt 1,600 tỷ USD vào năm 2030, mở rộng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm ( CAGR) là 39% từ nay tới năm 2030.

Việc đầu tư một nhà máy AI có thể mang lại các giá trị sau cho một công ty dịch vụ công nghệ:

  1. Gia tăng doanh thu:
  • Công ty dịch vụ công nghệ sở hữu nhà máy AI cũng có thể tự phát triển mô hình AI của riêng mình và tích hợp chúng vào các ứng dụng với mục đích sử dụng nội bộ (phân tích khách hàng, cải tiến sản phẩm) để tăng hiệu quả hoạt động hay bán các ứng dụng AI ra bên ngoài
  • Nhà máy AI cũng có thể thương mại hóa sức mạnh tính toán của các máy chủ AI thông qua cung cấp dịch vụ đa dạng, từ phần cứng cơ bản (bare metal) đến các giải pháp AI tinh vi, cho các khách hàng tổ chức bên ngoài
  1. Cho thuê hạ tầng phần cứng (Bare Metal as a Service – BmaaS)
  2. Dịch vụ AI trên nền tảng đám mây (AI-as-a-Service- AIaaS) như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giá máy tính, phân tích dữ liệu lớn.
  3. Dịch vụ huấn luyện mô hình AI tùy chỉnh (Model Training-as-a-Service).
  4. Dịch vụ triển khai AI (Model Deployment-as-a-Service) vào hệ thống của khách hàng (on-premise) hoặc trên nền tảng đám mây.
  5. Dịch vụ tư vấn và tùy chỉnh AI.
  6. Dịch vụ giám sát và quản lý mô hình (MLOps-as-a-Service).
  7. Lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn.
  8. Nghiên cứu và phát triển AI dựa trên yêu cầu của khách hàng.

2.Giảm chi phí vận hành:

  • Tiết kiệm chi phí tính toán: Việc tự xây dựng nhà máy AI giúp giảm sự phụ thuộc vào nền tảng đám mây bên ngoài, tối ưu hóa chi phí khi cần phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn trong nội bộ.
  • Tối ưu hóa năng suất lao động: Sử dụng AI để tự động hóa các quy trình công việc và nâng cao hiệu quả của chính công ty công nghệ sở hữu nhà máy AI.

3. Định vị công ty ở phân khúc cao hơn trong chuỗi giá trị, qua đó nâng cao giá trị thương hiệu: Việc cung cấp giải pháp và hạ tầng AI tiên tiến có thể giúp nâng vị thế của công ty dịch vụ công nghệ (IT services provider) trong chuỗi giá trị ngành CNTT so với việc chỉ cung cấp dịch vụ công nghệ cơ bản (bảo trì, hạ tầng, gia công phần mềm)

Rào cản và rủi ro đối với việc đầu tư nhà máy AI

Chi phí đầu tư ban đầu cao.Các phần cứng như GPU chuyên dụng, máy chủ hiệu năng cao rất dắt đỏ.  Trong khi chi phí cho các framework AI và phần mềm quản lý hạ tầng cũng không hề nhỏ, chưa kể đến chi phí vận hành cao do nhà máy AI cần lượng điện năng lớn và hệ thống làm mát hiệu quả

Nguồn nhân lực chuyên môncũng là một rào cản đối với việc đầu tư nhà máy AI. Việc vận hành một nhà máy AI có cung cấp các dịch vụ AI cao cấp sẽ đòi hỏi đội ngũ chuyên gia AI, kỹ sư phần mềm, và nhà khoa học dữ liệu (data scientist) chuyên môn cao, vốn khan hiếm và thường yêu cầu mức lương cạnh tranh. Nếu

Rủi ro ảnh hưởng tới khả năng mở rộng quy mô.Việc nhập khẩu các GPU chuyên dụng của Nvidia có thể bị hạn chế bởi các quy định pháp lý từ chính phủ Mỹ, đặc biệt là đối với các mẫu GPU cao cấp như A100, H100, và các sản phẩm liên quan đến AI và HPC (High-Performance Computing). Vào năm 2023, Mỹ đã mở rộng các hạn chế xuất khẩu, yêu cầu Nvidia phải xin giấy phép trước khi vận chuyển các sản phẩm này đến các quốc gia như Trung Quốc, Saudi Arabia, UAE, và cả Việt Nam. Các giấy phép này thường được xét duyệt với quan điểm hạn chế, điều này có thể làm chậm hoặc cản trở việc xuất khẩu, ảnh hưởng đến khả năng mở rộng dịch vụ nhà máy AI​.

Rủi ro công nghệ.Công nghệ AI phát triển rất nhanh, dẫn đến rủi ro thiết bị và hệ thống lỗi thời trong thời gian ngắn.

Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp. Thị trường thiết bị GPU chuyên dụng cho các máy chủ AI bị thống trị bởi Nvidia với 90% thị phần, do đó sự phụ thuộc vào số ít các nhà sản xuất phần cứng là không tránh khỏi, qua đó, có thể làm giảm tính linh hoạt và gia tăng chi phí đầu tư nhà máy AI.

Đứng trước các rào cản trên, các công ty cung cấp dịch vụ công nghệ thường xây dựng hợp tác chiến lược với các đối tác như Nvidia, AWS, hoặc các công ty công nghệ lớn và phân chia quá trình phát triển nhà máy AI thành các giai đoạn để giảm áp lực tài chính và rủi ro.

Theo VDSC, link gốc

Trả lời