AI tại biên và tương lai trí tuệ nhân tạo từ chip đến robot

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước vào giai đoạn "lột xác" mạnh nhất kể từ khi thuật ngữ này xuất hiện lần đầu trong giới khoa học máy tính vào giữa thế kỷ trước, khi công nghệ chỉ tồn tại trong các bài báo học thuật, nay đã đi vào cuộc sống của hàng tỷ người dùng trên khắp thế giới. AI đã len lỏi vào từng ngóc ngách của cuộc sống hiện đại, từ trợ lý giọng nói trên điện thoại thông minh, hệ thống chẩn đoán hỗ trợ bác sĩ, cho đến các dây chuyền sản xuất tự động và phương tiện giao thông không người lái, khiến hàng tỷ người trên thế giới tiếp xúc với AI mỗi ngày dù họ có ý thức được điều đó hay không.

Toàn cầu đang bước vào cuộc tranh giành vị thế AI với nguồn lực tài chính đổ vào ở mức độ mà nhiều chuyên gia gọi đây là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, nhiều tập đoàn công nghệ đẩu tư hàng trăm tỷ đô la vào xây dựng trung tâm dữ liệu, phát triển chip thế hệ mới và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tập đoàn FPT triển khai hạ tầng AI mới tại FPT AI Factory

Tại Việt Nam, làn sóng AI đang kéo theo những thay đổi cụ thể trong nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, từ khi Chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 với mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm dẫn đầu khu vực về AI. Các doanh nghiệp từ ngân hàng, bảo hiểm đến bán lẻ và y tế đều đang triển khai giải pháp AI để tự động hoá quy trình và nâng cao năng suất, tạo ra một thị trường ứng dụng AI trong nước ngày càng sôi động. Tuy nhiên, phần lớn các ứng dụng AI tại Việt Nam vẫn đang phụ thuộc vào điện toán đám mây, tức là sức mạnh xử lý nằm hoàn toàn ở các máy chủ trong các trung tâm dữ liệu ở nơi khác, chứ không vận hành trực tiếp trên thiết bị người dùng đang cầm trên tay.

Xu thế đó đang thay đổi từng ngày khi AI tại biên (Edge AI) với khả năng xử lý thông minh ngay trên thiết bị mà không cần kết nối liên tục lên đám mây đang trở thành hướng đi được nhiều nhà sản xuất chip và thiết bị lựa chọn, đặc biệt trong bối cảnh AI tạo sinh bắt đầu lan toả từ các siêu máy chủ xuống thiết bị tiêu dùng hằng ngày. Tạp chí Điện tử và Ứng dụng đã có cuộc trao đổi với ông Dean Leo, Giám đốc cấp cao về tiếp thị, Bộ phận kinh doanh giải pháp AI tại biên của Hãng bán dẫn Microchip (Hoa Kỳ) để hiểu rõ hơn AI đang vận hành theo kiến trúc nào và sẽ đi về đâu trong những năm tới.

Ông Dean Leo, Giám đốc cấp cao về tiếp thị, Bộ phận kinh doanh giải pháp AI tại biên của Hãng bán dẫn Microchip (Hoa Kỳ) phân tích xu hướng AI tại biên và AI vật lý năm 2026

PV: Các ứng dụng AI của Microchip trải dài từ biên mạng đến môi trường điện toán đám mây. Ông đánh giá thế nào về sức mạnh tổng hợp từ sự kết hợp hai lĩnh vực này?

Ông Dean Leo: AI trong môi trường điện toán đám mây và AI tại biên sở hữu những lợi thế khác nhau mà khách hàng thường coi là bài toán đánh đổi, xét trên các phương diện như hiệu suất tính toán, giới hạn bộ nhớ, độ tin cậy của kết nối, hiệu suất sử dụng năng lượng, quyền riêng tư dữ liệu, quy mô giải pháp và chi phí vận hành. Môi trường điện toán đám mây tiếp tục giữ vai trò phù hợp cho hoạt động đào tạo và cập nhật mô hình chuyên sâu về tính toán, dù tài nguyên đám mây không phải lúc nào cũng sẵn sàng cho mọi ứng dụng, đồng thời vẫn chiếm ưu thế trong các ứng dụng hiệu suất cao. Trong bối cảnh xây dựng trung tâm dữ liệu và công nghệ AI tăng tốc với nhịp độ chưa từng có, AI trên đám mây đang thu hút sự chú ý lớn của giới truyền thông và cộng đồng công nghệ.

Tuy nhiên, AI tại biên lại thể hiện khả năng suy luận ngay tại chỗ và tức thời, cho phép từng giải pháp được "định cỡ phù hợp" về hiệu suất, bộ nhớ, kết nối, hiệu quả năng lượng, bảo mật, quy mô và chi phí chính xác theo yêu cầu của từng ứng dụng cụ thể thay vì phụ thuộc vào một cơ sở hạ tầng đám mây chung. Lịch sử công nghệ cho thấy sức mạnh tính toán luôn di chuyển theo một chiều nhất định, từ các máy tính trung tâm khổng lồ xuống máy tính cá nhân rồi xuống điện thoại thông minh, và sức mạnh suy luận AI cũng đang đi theo đúng quỹ đạo đó khi lan toả dần từ lõi mạng ra các thiết bị đầu cuối. Mỗi ứng dụng tự quyết định sự phối hợp cần thiết giữa AI tại biên và AI đám mây để hoàn thành công việc, còn nếu bạn muốn hình dung rõ hơn về tốc độ của xu thế này, hãy nghĩ đến những gì chiếc điện thoại trong túi bạn có thể làm được với AI trong vòng 10 năm tới.

PV: Ông đánh giá thế nào về bối cảnh thị trường trung tâm dữ liệu AI vào năm 2026?

Ông Dean Leo: Thị trường trung tâm dữ liệu AI trong năm 2026 bị chi phối bởi hai áp lực song hành là nhu cầu hiệu suất ngày càng cao và các ràng buộc về năng lượng. Các khoản đầu tư hàng trăm tỷ đô la từ những công ty điện toán đám mây lớn đang làm bùng nổ nhu cầu về các địa điểm xây dựng mới, trong đó mỗi địa điểm đòi hỏi nhiều gigawatt điện năng cùng hệ thống làm mát bằng chất lỏng mật độ cao. Chính áp lực đó tạo ra cơ hội lớn trong các ứng dụng như quản lý điện công suất lớn, đo lưu lượng dòng chính xác, phát hiện rò rỉ chất làm mát và quản lý pin với chức năng phát hiện thoát nhiệt.

Lĩnh vực mạng và kết nối cũng mở ra nhiều tiềm năng với các thiết bị chuyển mạch Ethernet công nghiệp và thiết bị chuyển mạch PCIe Gen 6 theo tiến trình 3nm đầu tiên trong ngành. Thị trường cũng ghi nhận nhu cầu tăng cao về các bộ điều khiển NVMe, RAID và lưu trữ nhiều ổ đĩa, cùng các thiết bị lớp vật lý META-DX2 800 GbE với khả năng cài đặt lại tín hiệu định thời, máy chủ NTP, đồng hồ chủ PTP và đồng hồ nguyên tử.

PV: Ngoài phần cứng, thế giới công cụ phần mềm và khung giải pháp Học Máy đang hỗ trợ nhà phát triển AI như thế nào?

Ông Dean Leo: Phần cứng và phần mềm phải phối hợp nhịp nhàng thì nhà phát triển mới có thể đảm bảo thiết kế thành công và đúng hạn. Bộ công cụ phát triển Machine Learning dưới dạng plug-in trong môi trường MPLAB X IDE là xuất phát điểm tốt để các nhà phát triển mở rộng năng lực trong việc thu thập dữ liệu AI, dán nhãn, lựa chọn, xây dựng, đào tạo, kiểm tra và triển khai mô hình học máy cho thiết bị mục tiêu. Ngoài ra, các nhà phát triển còn có thể nhập mô hình xây dựng trên nền tảng tiêu chuẩn công nghiệp ở định dạng LiteRT (tiền thân là TensorFlow Lite) vào môi trường MPLAB X IDE dành cho vi điều khiển, bộ điều khiển tín hiệu kỹ thuật số và bộ vi xử lý.

Với các nhà phát triển SoC FPGA hoặc FPGA, bộ công cụ VectorBlox phục vụ tối ưu hoá mô hình và nhập chúng vào Libero IDE. Tất cả các công cụ này đều có thể truy cập trong trình chỉnh sửa VS Code phổ biến thông qua bộ tiện ích mở rộng MPLAB chính thức. Thực tế đó cho thấy các nhà phát triển phần mềm hiện nay có nhiều lựa chọn ngang ngửa với các nhà thiết kế phần cứng, và điều này thể hiện rõ nhất trong các ứng dụng AI tại biên mạng so với bất kỳ phân khúc nào khác trong ngành hiện nay.

PV: AI tạo sinh và điện toán biên mạng đang làm thay đổi kiến trúc chip bán dẫn. Đây là thách thức hay cơ hội, và kế hoạch phát triển sản phẩm của trong tương lai sẽ đi theo hướng nào?

Ông Dean Leo: AI tạo sinh tạo ra cơ hội lớn cho AI tại biên, dù mỗi thiết kế chip mới đi kèm với thách thức kỹ thuật riêng mà các nhà sản xuất phải vượt qua trước khi đưa sản phẩm ra thị trường. Xu thế lan toả của AI tạo sinh từ trung tâm dữ liệu sang các thiết bị biên như thiết bị IoT công nghiệp và tiêu dùng, điện thoại thông minh và ô tô đang diễn ra do bốn nhu cầu thực tiễn thúc đẩy, gồm nhu cầu về độ trễ thấp hơn, kết nối tin cậy hơn với công cụ suy luận AI, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tốt hơn và giảm chi phí băng thông truyền dữ liệu lên xuống đám mây.

Quá trình đó sẽ được hiện thực hoá qua việc thu nhỏ quy mô mô hình xuống mức chấp nhận được cho thiết bị biên thông qua các kỹ thuật lượng tử hoá, cắt tỉa và ghép nối, trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao hơn ngưỡng chấp nhận của ứng dụng. Một số ứng dụng AI tại biên sẽ đòi hỏi sản phẩm mới tích hợp Bộ xử lý Nơ-ron hoạt động trực tiếp trên phần cứng, trong khi những ứng dụng khác hoàn toàn có thể triển khai bằng phần mềm trên các thiết bị chi phí thấp vốn đã tồn tại nhiều năm. Lộ trình sản phẩm trong tương lai phải bao phủ cả hai góc độ này để phục vụ được nhiều khách hàng nhất.

PV: AI vật lý đang được xem là xu hướng quyết định nhất hiện nay. Ông định vị như thế nào trước kỷ nguyên này?

Ông Dean Leo: AI vật lý chắc chắn là lĩnh vực thú vị nhất trong AI tại biên hiện nay, bởi đây là nơi trí tuệ nhân tạo hiện diện hữu hình và dễ nhận thấy nhất đối với người dùng cuối. Robot, máy bay không người lái và phương tiện tự hành được điều khiển bởi AI sẽ bùng nổ trong hai thập kỷ tới, phủ rộng trên mọi lĩnh vực của đời sống từ nhà riêng, môi trường làm việc, hoạt động mua sắm, giao thông cho đến giáo dục, theo đúng nghĩa đen là hiện diện ở khắp mọi nơi.

Để đáp ứng yêu cầu đó, các nền tảng điện toán phục vụ AI vật lý cần đảm bảo tiêu chuẩn an toàn chức năng, được minh chứng qua các báo cáo FMEDA, mã chẩn đoán an toàn chức năng, hướng dẫn an toàn và trình biên dịch được chứng nhận. Bên cạnh an toàn chức năng, bảo mật thiết bị với cách tiếp cận "an toàn ngay từ trong thiết kế" tập trung vào độ tin cậy nền tảng phần cứng cũng trở thành yếu tố không thể thiếu, thể hiện qua các phần tử bảo mật có thể cấu hình, chống can thiệp, bảo vệ khoá mật mã và xác thực thiết bị an toàn. Nếu bạn đang tìm kiếm hành trình triển khai AI vật lý cho sản phẩm của mình, cơ hội hợp tác với các đối tác công nghệ đang rộng mở hơn.

Việt Nam lần đầu ứng dụng robot AI chủ động trong phẫu thuật thay khớp Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh chính thức được Sở Y tế TP.HCM cấp phép triển khai hệ thống robot phẫu thuật CUVIS-Joint, công nghệ ...

Robot hình người thu thập dữ liệu và quản trị tại công trường ở Anh Một con robot hình người nặng 30 kg tên Douglas đang tự mình đi khắp công trường xây dựng tại Anh, chụp ảnh 360 độ, ...

10 công nghệ định hình xe điện và xe tự lái tại CES 2026 Triển lãm CES 2026 chứng kiến các nhà sản xuất ô tô không còn cạnh tranh về tốc độ hay khả năng tăng tốc. Họ ...