Khánh Phạm
Moderator
Nhà máy AI là các cơ sở được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của AI, cung cấp cơ sở hạ tầng và tài nguyên để triển khai các ứng dụng và mô hình phức tạp chạy bằng AI. Do đó, nhà máy AI còn được gọi là trung tâm dữ liệu AI.
Mục đích của các nhà máy AI tương tự như các trung tâm dữ liệu – và các nhà máy vật lý. Theo cùng cách mà các nhà máy tạo ra sản phẩm, các nhà máy AI tạo ra trí thông minh, sau đó có thể được sử dụng để vận hành các mô hình AI và các tài sản khác cũng như các hệ thống CNTT.
Nhà máy AI hợp lý hóa việc sản xuất các mô hình AI thông qua các quy trình chuẩn hóa, cho phép mở rộng quy mô hiệu quả trên khắp các ngành. Chúng bao gồm các giai đoạn từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình và tận dụng tự động hóa để tăng tốc độ và hiệu quả.
Một tính năng vốn có của các nhà máy AI là tạo ra trí thông minh. Các trung tâm xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra trí thông minh và cập nhật các hệ thống mà chúng vận hành hoặc để tạo ra các đầu ra bao gồm văn bản, hình ảnh, video hoặc nội dung âm thanh. Trí thông minh do các nhà máy AI tạo ra cũng có thể được sử dụng như một lệnh để điều khiển các hệ thống bao gồm robot hoặc siêu máy tính.
Vào tháng 3 năm 2024, CEO của Nvidia là Jensen Huang đã phát biểu tại sự kiện GTC của công ty và giới thiệu bản thiết kế cho các nhà máy AI, được ông định nghĩa là những nơi mà nguyên liệu thô sẽ được biến thành thứ gì đó có giá trị và mới mẻ. “Nguyên liệu thô đầu vào là dữ liệu và điện. Thứ tạo ra là các token dữ liệu. Token này vô hình và sẽ được phân phối trên toàn thế giới. Nó rất có giá trị”, Huang cho biết và gọi các nhà máy AI là ngôi nhà của một “cuộc cách mạng công nghiệp mới”.
Ví dụ, các nhà máy AI có thể cải thiện hiệu quả thông qua tự động hóa quy trình và tối ưu hóa quy trình làm việc. Một trong những lợi ích thực sự là khả năng giảm chi phí vận hành bằng cách đơn giản hóa các quy trình sản xuất. Điều này cho phép tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng của tổ chức để mở rộng trong tương lai, do đó mang lại tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường.
Các nhà máy AI cần nhiều giải pháp về điện năng, năng lượng và làm mát hơn đáng kể so với các trung tâm dữ liệu truyền thống. Trên thực tế, vì các cơ sở này thường được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phát triển hoặc đào tạo các hệ thống mới, nên chúng cần các giá đỡ cho máy chủ hiệu suất cao, bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng, hệ thống lưu trữ lớn và cơ sở hạ tầng mạng. Để có thể xử lý khối lượng công việc có liên quan, các nhà máy AI cũng được thiết kế để xây dựng bằng phần cứng chuyên dụng, bao gồm chip AI được thiết kế riêng và bộ xử lý đồ họa (GPU).
Một thành phần quan trọng của nhà máy AI là đường ống dữ liệu, một quy trình bán tự động, có hệ thống để thu thập, dọn dẹp, tích hợp và bảo mật dữ liệu của công ty nhằm đảm bảo dữ liệu bền vững và có thể mở rộng cho các công nghệ AI.
Quá trình này, được gọi là dữ liệu hóa, chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng có thể sử dụng cho các mô hình AI. Dữ liệu chất lượng cao rất quan trọng vì độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng đầu vào của chúng.
“Như câu nói: 'Đầu vào là rác, đầu ra là rác'”, Lakhani nói trong AI Essentials for Business. “Nếu dữ liệu của bạn không được thiết lập theo cách cho phép bạn học hỏi từ khắp doanh nghiệp hoặc khách hàng của mình, thì nhà máy AI của bạn sẽ chỉ toàn rác”.
Ví dụ, Amazon sử dụng một đường ống dữ liệu tinh vi để quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử duyệt web và hành vi mua hàng. Thông qua việc dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu đó, các mô hình AI của họ có thể dự đoán chính xác sở thích của khách hàng và cá nhân hóa các đề xuất .
Việc thiết lập một đường ống dữ liệu mạnh mẽ đòi hỏi phải thiết lập các hệ thống và quy trình. Nếu không có nền tảng dữ liệu sạch, được tổ chức tốt, nhà máy AI không thể hỗ trợ hiệu quả cho việc ra quyết định và đổi mới.
2. Phát triển thuật toán
Ngoài một quy trình mạnh mẽ, bạn cần các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động được, cho phép bạn dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu .
“Bản thân dữ liệu không làm được gì cả,” Iansiti nói. “Trên thực tế, bạn cần phải tìm ra thuật toán nào bạn sẽ chọn. Bạn sẽ tìm ra loại thuật toán nào bạn cần. Bạn cần phải tìm ra cách sử dụng nó.”
Không phải mọi thuật toán đều được tạo ra như nhau. Với nhiều loại dữ liệu, bạn phải chọn một loại phù hợp với mục tiêu và mục đích kinh doanh của mình . Điều đó liên quan đến việc xem xét các đặc điểm của dữ liệu và các dự đoán hoặc kết quả mà bạn muốn đạt được.
Ví dụ, trong ngành công nghiệp ô tô, mục tiêu của Tesla là tạo ra những chiếc xe tự hành an toàn, hiệu quả thúc đẩy các lựa chọn thuật toán của hãng. Hãng sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu camera, cảm biến và radar nhằm tạo ra các dự đoán theo thời gian thực hướng dẫn các quyết định lái, phanh và tăng tốc.
Bằng cách lựa chọn các thuật toán được thiết kế để xử lý dữ liệu đầu vào phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác, Tesla liên tục cải tiến công nghệ của mình để nâng cao tính an toàn và trải nghiệm lái xe.
Tương tự như vậy, hiệu quả của nhà máy AI của bạn không chỉ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà còn phụ thuộc vào độ tinh vi và tính phù hợp của thuật toán.
3. Cơ sở hạ tầng phần mềm
Cơ sở hạ tầng phần mềm cung cấp kiến trúc nền tảng hỗ trợ thuật toán và đường truyền dữ liệu của nhà máy AI của bạn.
“Cơ sở hạ tầng thực sự là một điểm rất quan trọng”, Lakhani nói. “Bạn có thể có các đường ống dữ liệu đẹp nhất, các thuật toán đẹp nhất—nhưng nếu cơ sở hạ tầng của bạn không thể thực hiện được điều này, không thể thực hiện điều này ở quy mô lớn, thì bạn sẽ gặp phải vấn đề”.
Cơ sở hạ tầng là xương sống của nhà máy AI, kết nối các nhóm nội bộ và người dùng bên ngoài để hợp lý hóa hoạt động. Nó bao gồm phần cứng, phần mềm và mạng quản lý lưu trữ, xử lý và di chuyển dữ liệu.
Ví dụ, trong khi các thuật toán ban đầu của Netflix rất tiên tiến, cơ sở hạ tầng của họ không thể xử lý được quy mô lớn, tạo ra trải nghiệm đề xuất kém. Để giải quyết vấn đề đó, Netflix đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng đám mây có khả năng mở rộng hơn để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và đưa ra các đề xuất chính xác cho hàng triệu người đăng ký—nâng cao đáng kể trải nghiệm của người dùng và giúp duy trì tỷ lệ giữ chân cao so với các đối thủ cạnh tranh.
4. Nền tảng thử nghiệm
Thành phần cuối cùng của nhà máy AI là nền tảng thử nghiệm, nơi nhóm của bạn có thể kiểm tra, tinh chỉnh và tối ưu hóa các mô hình AI và dự đoán kết quả dựa trên các điều kiện khác nhau.
Lakhani cho biết: “Nền tảng thử nghiệm rất quan trọng vì về cơ bản, các thuật toán của bạn sẽ tạo ra một loạt các giả thuyết”. “Chúng sẽ nói, hãy thực hiện hành động X để tăng sự hài lòng của khách hàng, hãy thực hiện hành động Y để có khả năng tăng doanh số, hãy thực hiện hành động Z để thay đổi động lực của việc ai là người trả tiền trước”.
Giả thuyết của bạn có thể bao gồm những câu hỏi như:
Mục đích của các nhà máy AI tương tự như các trung tâm dữ liệu – và các nhà máy vật lý. Theo cùng cách mà các nhà máy tạo ra sản phẩm, các nhà máy AI tạo ra trí thông minh, sau đó có thể được sử dụng để vận hành các mô hình AI và các tài sản khác cũng như các hệ thống CNTT.
Nhà máy AI hợp lý hóa việc sản xuất các mô hình AI thông qua các quy trình chuẩn hóa, cho phép mở rộng quy mô hiệu quả trên khắp các ngành. Chúng bao gồm các giai đoạn từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình và tận dụng tự động hóa để tăng tốc độ và hiệu quả.
Một tính năng vốn có của các nhà máy AI là tạo ra trí thông minh. Các trung tâm xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra trí thông minh và cập nhật các hệ thống mà chúng vận hành hoặc để tạo ra các đầu ra bao gồm văn bản, hình ảnh, video hoặc nội dung âm thanh. Trí thông minh do các nhà máy AI tạo ra cũng có thể được sử dụng như một lệnh để điều khiển các hệ thống bao gồm robot hoặc siêu máy tính.
Vào tháng 3 năm 2024, CEO của Nvidia là Jensen Huang đã phát biểu tại sự kiện GTC của công ty và giới thiệu bản thiết kế cho các nhà máy AI, được ông định nghĩa là những nơi mà nguyên liệu thô sẽ được biến thành thứ gì đó có giá trị và mới mẻ. “Nguyên liệu thô đầu vào là dữ liệu và điện. Thứ tạo ra là các token dữ liệu. Token này vô hình và sẽ được phân phối trên toàn thế giới. Nó rất có giá trị”, Huang cho biết và gọi các nhà máy AI là ngôi nhà của một “cuộc cách mạng công nghiệp mới”.
Phương pháp tiếp cận nhà máy AI dành cho các công ty
Là những cơ sở được xây dựng có mục đích, các nhà máy AI cho phép triển khai toàn diện AI trong môi trường CNTT. Các trung tâm dữ liệu được thiết kế riêng này có phần cứng và phần mềm cần thiết để triển khai AI tạo ra vào hoạt động CNTT, cải thiện hiệu quả, khả năng mở rộng và đổi mới.Ví dụ, các nhà máy AI có thể cải thiện hiệu quả thông qua tự động hóa quy trình và tối ưu hóa quy trình làm việc. Một trong những lợi ích thực sự là khả năng giảm chi phí vận hành bằng cách đơn giản hóa các quy trình sản xuất. Điều này cho phép tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng của tổ chức để mở rộng trong tương lai, do đó mang lại tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường.
Nhà máy AI hoạt động như thế nào?
Ý tưởng đằng sau các nhà máy AI là chúng đào tạo các mô hình AI để tạo ra trí thông minh. Để làm như vậy, dữ liệu có liên quan được đưa vào mô hình của hệ thống máy tính để nó có thể phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. Nếu những dự đoán đó là chính xác, mô hình sẽ được "đào tạo" và có thể bắt đầu thực hiện các tác vụ mong muốn thông qua các quy trình suy luận AI.Các nhà máy AI cần nhiều giải pháp về điện năng, năng lượng và làm mát hơn đáng kể so với các trung tâm dữ liệu truyền thống. Trên thực tế, vì các cơ sở này thường được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phát triển hoặc đào tạo các hệ thống mới, nên chúng cần các giá đỡ cho máy chủ hiệu suất cao, bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng, hệ thống lưu trữ lớn và cơ sở hạ tầng mạng. Để có thể xử lý khối lượng công việc có liên quan, các nhà máy AI cũng được thiết kế để xây dựng bằng phần cứng chuyên dụng, bao gồm chip AI được thiết kế riêng và bộ xử lý đồ họa (GPU).
Các thành phần chính của nhà máy AI
1. Đường ống dữ liệuMột thành phần quan trọng của nhà máy AI là đường ống dữ liệu, một quy trình bán tự động, có hệ thống để thu thập, dọn dẹp, tích hợp và bảo mật dữ liệu của công ty nhằm đảm bảo dữ liệu bền vững và có thể mở rộng cho các công nghệ AI.
Quá trình này, được gọi là dữ liệu hóa, chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng có thể sử dụng cho các mô hình AI. Dữ liệu chất lượng cao rất quan trọng vì độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng đầu vào của chúng.
“Như câu nói: 'Đầu vào là rác, đầu ra là rác'”, Lakhani nói trong AI Essentials for Business. “Nếu dữ liệu của bạn không được thiết lập theo cách cho phép bạn học hỏi từ khắp doanh nghiệp hoặc khách hàng của mình, thì nhà máy AI của bạn sẽ chỉ toàn rác”.
Ví dụ, Amazon sử dụng một đường ống dữ liệu tinh vi để quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử duyệt web và hành vi mua hàng. Thông qua việc dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu đó, các mô hình AI của họ có thể dự đoán chính xác sở thích của khách hàng và cá nhân hóa các đề xuất .
Việc thiết lập một đường ống dữ liệu mạnh mẽ đòi hỏi phải thiết lập các hệ thống và quy trình. Nếu không có nền tảng dữ liệu sạch, được tổ chức tốt, nhà máy AI không thể hỗ trợ hiệu quả cho việc ra quyết định và đổi mới.
2. Phát triển thuật toán
Ngoài một quy trình mạnh mẽ, bạn cần các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động được, cho phép bạn dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu .
“Bản thân dữ liệu không làm được gì cả,” Iansiti nói. “Trên thực tế, bạn cần phải tìm ra thuật toán nào bạn sẽ chọn. Bạn sẽ tìm ra loại thuật toán nào bạn cần. Bạn cần phải tìm ra cách sử dụng nó.”
Không phải mọi thuật toán đều được tạo ra như nhau. Với nhiều loại dữ liệu, bạn phải chọn một loại phù hợp với mục tiêu và mục đích kinh doanh của mình . Điều đó liên quan đến việc xem xét các đặc điểm của dữ liệu và các dự đoán hoặc kết quả mà bạn muốn đạt được.
Ví dụ, trong ngành công nghiệp ô tô, mục tiêu của Tesla là tạo ra những chiếc xe tự hành an toàn, hiệu quả thúc đẩy các lựa chọn thuật toán của hãng. Hãng sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu camera, cảm biến và radar nhằm tạo ra các dự đoán theo thời gian thực hướng dẫn các quyết định lái, phanh và tăng tốc.
Bằng cách lựa chọn các thuật toán được thiết kế để xử lý dữ liệu đầu vào phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác, Tesla liên tục cải tiến công nghệ của mình để nâng cao tính an toàn và trải nghiệm lái xe.
Tương tự như vậy, hiệu quả của nhà máy AI của bạn không chỉ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà còn phụ thuộc vào độ tinh vi và tính phù hợp của thuật toán.
3. Cơ sở hạ tầng phần mềm
Cơ sở hạ tầng phần mềm cung cấp kiến trúc nền tảng hỗ trợ thuật toán và đường truyền dữ liệu của nhà máy AI của bạn.
“Cơ sở hạ tầng thực sự là một điểm rất quan trọng”, Lakhani nói. “Bạn có thể có các đường ống dữ liệu đẹp nhất, các thuật toán đẹp nhất—nhưng nếu cơ sở hạ tầng của bạn không thể thực hiện được điều này, không thể thực hiện điều này ở quy mô lớn, thì bạn sẽ gặp phải vấn đề”.
Cơ sở hạ tầng là xương sống của nhà máy AI, kết nối các nhóm nội bộ và người dùng bên ngoài để hợp lý hóa hoạt động. Nó bao gồm phần cứng, phần mềm và mạng quản lý lưu trữ, xử lý và di chuyển dữ liệu.
Ví dụ, trong khi các thuật toán ban đầu của Netflix rất tiên tiến, cơ sở hạ tầng của họ không thể xử lý được quy mô lớn, tạo ra trải nghiệm đề xuất kém. Để giải quyết vấn đề đó, Netflix đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng đám mây có khả năng mở rộng hơn để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và đưa ra các đề xuất chính xác cho hàng triệu người đăng ký—nâng cao đáng kể trải nghiệm của người dùng và giúp duy trì tỷ lệ giữ chân cao so với các đối thủ cạnh tranh.
4. Nền tảng thử nghiệm
Thành phần cuối cùng của nhà máy AI là nền tảng thử nghiệm, nơi nhóm của bạn có thể kiểm tra, tinh chỉnh và tối ưu hóa các mô hình AI và dự đoán kết quả dựa trên các điều kiện khác nhau.
Lakhani cho biết: “Nền tảng thử nghiệm rất quan trọng vì về cơ bản, các thuật toán của bạn sẽ tạo ra một loạt các giả thuyết”. “Chúng sẽ nói, hãy thực hiện hành động X để tăng sự hài lòng của khách hàng, hãy thực hiện hành động Y để có khả năng tăng doanh số, hãy thực hiện hành động Z để thay đổi động lực của việc ai là người trả tiền trước”.
Giả thuyết của bạn có thể bao gồm những câu hỏi như:
- Liệu thuật toán định giá mới có làm tăng doanh số bán hàng không?
- Liệu mô hình học máy có thể dự đoán chính xác hơn tình trạng mất khách hàng không?
- Liệu quy trình mới dựa trên AI có cải thiện được hiệu quả hoạt động không?
