The Storm Riders
Writer
Google đã cập nhật ML Kit SDK với các API AI tạo sinh, tận dụng Gemini Nano tối ưu cho thiết bị di động. Không giống AI Edge SDK thử nghiệm vốn chỉ hỗ trợ văn bản và giới hạn trên Pixel 9, các API mới tích hợp vào AI Core, cung cấp bộ tính năng định sẵn dễ triển khai như tóm tắt văn bản (tối đa ba gạch đầu dòng), hiệu đính, viết lại, mô tả hình ảnh (hiện chỉ hỗ trợ tiếng Anh). Gemini Nano với phiên bản chuẩn (Gemini Nano XS, 100MB) và phiên bản siêu nhẹ (Gemini Nano XXS, 25MB, chỉ văn bản, cửa sổ ngữ cảnh nhỏ), phù hợp cho các thiết bị có sức mạnh xử lý hạn chế, theo Android Authority.
Bộ API mới là bước tiến quan trọng cho Android, vì ML Kit tương thích với nhiều thiết bị ngoài dòng Pixel như OnePlus 13, Samsung Galaxy S25, Xiaomi 15 vốn đã hỗ trợ Gemini Nano. Theo The Verge, khoảng 15% flagship Android năm 2025 tích hợp Gemini Nano, con số dự kiến tăng lên 30% vào năm 2026. Điều này cho phép nhà phát triển nhắm đến nhiều thiết bị hơn, tạo ra các ứng dụng AI nhất quán như tóm tắt thông báo hoặc mô tả ảnh trong ứng dụng chỉnh sửa.
Tuy nhiên, hiệu suất của Gemini Nano trên thiết bị yếu hơn so với đám mây. Gemini Nano XS xử lý văn bản và hình ảnh cơ bản nhưng Gemini Nano XXS trên Pixel 9a chỉ hỗ trợ văn bản với ngữ cảnh hạn chế, dẫn đến kết quả kém chi tiết hơn. Chất lượng đầu ra cũng phụ thuộc vào phiên bản mô hình và phần cứng, như NPU trên Snapdragon 8 Elite hay Exynos 2500, theo Tom’s Hardware. Nhà phát triển cần tối ưu hóa ứng dụng để phù hợp với nhiều thiết bị khác nhau, đặc biệt là trung cấp với sức mạnh hạn chế.
Nhà phát triển Android hiện gặp khó khăn khi triển khai AI trên thiết bị. AI Edge SDK của Google chỉ hỗ trợ Pixel 9 và mang tính thử nghiệm, trong khi API của Qualcomm và MediaTek thiếu đồng nhất giữa các thiết bị. Tự xây dựng mô hình AI đòi hỏi chuyên môn cao, làm tăng chi phí phát triển. Các API ML Kit mới giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp giải pháp dễ dùng, tận dụng Gemini Nano giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, ước tính giảm 30% công sức phát triển so với AI Edge SDK.
Lợi ích lớn nhất của AI trên thiết bị là bảo mật và quyền riêng tư. Dữ liệu nhạy cảm như ảnh chụp màn hình hoặc thông báo được xử lý cục bộ, tránh rủi ro rò rỉ trên đám mây.
Mặc dù đầy hứa hẹn, các API Gemini Nano đối mặt với thách thức. Hỗ trợ Gemini Nano phụ thuộc vào sự hợp tác giữa Google và các nhà sản xuất thiết bị (OEM). Một số hãng như Vivo hoặc Oppo có thể chọn mô hình AI riêng, làm giảm tính đồng nhất. Các thiết bị giá rẻ hoặc trung cấp, chiếm 60% thị trường Android thiếu sức mạnh để chạy Gemini Nano, hạn chế phạm vi ứng dụng. Ngoài ra, giới hạn của Gemini Nano gồm mô tả hình ảnh chỉ hỗ trợ tiếng Anh hoặc tóm tắt văn bản tối đa ba điểm, có thể làm giảm trải nghiệm người dùng so với các mô hình đám mây như Gemini 1.5 Pro.
#Gemini
Bộ API mới là bước tiến quan trọng cho Android, vì ML Kit tương thích với nhiều thiết bị ngoài dòng Pixel như OnePlus 13, Samsung Galaxy S25, Xiaomi 15 vốn đã hỗ trợ Gemini Nano. Theo The Verge, khoảng 15% flagship Android năm 2025 tích hợp Gemini Nano, con số dự kiến tăng lên 30% vào năm 2026. Điều này cho phép nhà phát triển nhắm đến nhiều thiết bị hơn, tạo ra các ứng dụng AI nhất quán như tóm tắt thông báo hoặc mô tả ảnh trong ứng dụng chỉnh sửa.
Tuy nhiên, hiệu suất của Gemini Nano trên thiết bị yếu hơn so với đám mây. Gemini Nano XS xử lý văn bản và hình ảnh cơ bản nhưng Gemini Nano XXS trên Pixel 9a chỉ hỗ trợ văn bản với ngữ cảnh hạn chế, dẫn đến kết quả kém chi tiết hơn. Chất lượng đầu ra cũng phụ thuộc vào phiên bản mô hình và phần cứng, như NPU trên Snapdragon 8 Elite hay Exynos 2500, theo Tom’s Hardware. Nhà phát triển cần tối ưu hóa ứng dụng để phù hợp với nhiều thiết bị khác nhau, đặc biệt là trung cấp với sức mạnh hạn chế.
Nhà phát triển Android hiện gặp khó khăn khi triển khai AI trên thiết bị. AI Edge SDK của Google chỉ hỗ trợ Pixel 9 và mang tính thử nghiệm, trong khi API của Qualcomm và MediaTek thiếu đồng nhất giữa các thiết bị. Tự xây dựng mô hình AI đòi hỏi chuyên môn cao, làm tăng chi phí phát triển. Các API ML Kit mới giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp giải pháp dễ dùng, tận dụng Gemini Nano giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, ước tính giảm 30% công sức phát triển so với AI Edge SDK.
Lợi ích lớn nhất của AI trên thiết bị là bảo mật và quyền riêng tư. Dữ liệu nhạy cảm như ảnh chụp màn hình hoặc thông báo được xử lý cục bộ, tránh rủi ro rò rỉ trên đám mây.
Mặc dù đầy hứa hẹn, các API Gemini Nano đối mặt với thách thức. Hỗ trợ Gemini Nano phụ thuộc vào sự hợp tác giữa Google và các nhà sản xuất thiết bị (OEM). Một số hãng như Vivo hoặc Oppo có thể chọn mô hình AI riêng, làm giảm tính đồng nhất. Các thiết bị giá rẻ hoặc trung cấp, chiếm 60% thị trường Android thiếu sức mạnh để chạy Gemini Nano, hạn chế phạm vi ứng dụng. Ngoài ra, giới hạn của Gemini Nano gồm mô tả hình ảnh chỉ hỗ trợ tiếng Anh hoặc tóm tắt văn bản tối đa ba điểm, có thể làm giảm trải nghiệm người dùng so với các mô hình đám mây như Gemini 1.5 Pro.
#Gemini
