Giải pháp nào khi tài nguyên phần cứng đang dần cạn kiệt?

Chia sẻ tại Hội nghị quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC) 2025 ngày 13/3, ông Vũ Quốc Huy - Giám đốc Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) cho rằng, chúng ta không chỉ là những người tham gia vào cuộc cách mạng này mà là những kiến trúc sư của một kỷ nguyên mới.

Việc làm chủ AI trong môi trường hạn chế tài nguyên không phải là về việc chạy đua phần cứng, mà là về việc tư duy chiến lược và tối ưu hóa công nghệ. Ảnh: Duyên Nguyễn

“Việt Nam sẵn sàng đón nhận thách thức này. Với cam kết chiến lược trong việc xây dựng một hệ sinh thái hỗ trợ đổi mới, chúng ta hướng đến mục tiêu trở thành một nhân tố quan trọng trên bản đồ công nghệ toàn cầu. NIC cam kết tiên phong trong việc dẫn dắt quốc gia bước vào một kỷ nguyên phát triển công nghệ mới” - ông Huy nhấn mạnh.

Ông Nguyễn Mai Dương - Cục trưởng Cục Đổi mới sáng tạo Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN), khẳng định Bộ đang tích cực xây dựng và hoàn thiện cơ chế, chính sách nhằm thúc đẩy hệ sinh thái khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo quốc gia, tạo điều kiện cho doanh nghiệp và startup nâng cao năng lực, mở rộng hợp tác và phát triển bền vững.

“Chúng tôi tin rằng, với sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn, Việt Nam đang bước vào một chu kỳ cơ hội mới, nơi khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo không chỉ là động lực tăng trưởng, mà còn là chìa khóa giúp đất nước bứt phá, vươn tầm mạnh mẽ trên bản đồ công nghệ toàn cầu”, ông Dương chia sẻ.

Đi tìm lời giải hạn chế tài nguyên AI

TS. Bùi Hải Hưng từ Viện nghiên cứu VinAI nhìn nhận, trong nhiều năm qua, sự phát triển của AI luôn đi kèm với việc tăng cường dữ liệu, khả năng tính toán và tài nguyên. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc tiêu tốn nhiều chi phí hơn, đòi hỏi nhiều phần cứng mạnh mẽ hơn.

TS. Hưng đề cập đến một câu hỏi lớn: “Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không có đủ tài nguyên?” Việc phần cứng ngày càng đắt đỏ, tiêu thụ nhiều năng lượng, và tạo ra những vấn đề bền vững đòi hỏi ngành công nghiệp phải tìm kiếm những giải pháp mới để tối ưu hóa hiệu suất AI mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào tài nguyên vô hạn.

Theo chuyên gia Bùi Hải Hưng, một số tổ chức đã phải đối mặt với bài toán hạn chế tài nguyên, đặc biệt là các nhóm nghiên cứu AI tại Trung Quốc, khi họ gặp rào cản về xuất khẩu GPU. Thay vì phụ thuộc vào tài nguyên dồi dào như các trung tâm công nghệ lớn OpenAI hay DeepMind, họ đã tìm cách làm được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn. Điều này thể hiện rõ trong việc tối ưu hóa chi phí huấn luyện mô hình AI, từ hàng trăm triệu đô la xuống chỉ còn vài triệu, thông qua các cải tiến về kiến trúc mô hình, học tăng cường và tối ưu hóa ở cấp độ vi mô.

Tại Việt Nam, TS. Bùi Hải Hưng nhận xét vấn đề hạn chế tài nguyên còn rõ rệt hơn. Khi người sáng lập MiniEye chuyển từ Mỹ về Việt Nam để xây dựng phòng nghiên cứu AI, ông đã nhận thấy một môi trường với nhiều thách thức nhưng cũng đầy cơ hội. Mặc dù không có cùng mức tài nguyên như ở Silicon Valley, Việt Nam lại có một nguồn nhân lực tiềm năng, với những tài năng AI xuất sắc có thể tận dụng để phát triển các giải pháp sáng tạo, hướng tới mục tiêu làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn.

“Việt Nam có thể không có tài nguyên dồi dào như Thung lũng Silicon, nhưng chúng ta có một lợi thế quan trọng - con người và sự kiên trì. Chúng ta không cần một hệ thống AI lớn nhất, mà cần một hệ thống hiệu quả nhất”, ông nói.

Lấy ví dụ về MiniEye, ông cho biết dự án này đã tiên phong triển khai chương trình AI Residency, thu hút và đào tạo hơn 100 chuyên gia AI trẻ tại Việt Nam. Nhiều người trong số họ sau này đã theo học các chương trình tiến sĩ tại những đại học hàng đầu thế giới. Đây là một chiến lược không chỉ giúp xây dựng lực lượng AI trong nước mà còn nâng tầm vị thế của Việt Nam trên bản đồ nghiên cứu AI toàn cầu.

Nhìn về tương lai, TS. Hưng nhận định mục tiêu của các tổ chức AI tại Việt Nam là tiếp tục cải thiện khả năng tiếp cận công nghệ AI, giải quyết bài toán tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất. Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình AI gọn nhẹ hơn, hiệu quả hơn, có thể hoạt động tốt trong môi trường tính toán giới hạn. Song song đó, hợp tác với các công ty toàn cầu, phát triển mã nguồn mở và tiếp tục đầu tư vào nhân tài sẽ là chìa khóa để Việt Nam khẳng định vị thế của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

TS. Hưng cho rằng, việc làm chủ AI trong môi trường hạn chế tài nguyên không phải là về việc chạy đua phần cứng, mà là về việc tư duy chiến lược và tối ưu hóa công nghệ.

Với sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn, Việt Nam đang bước vào một chu kỳ cơ hội mới, nơi khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo không chỉ là động lực tăng trưởng, mà còn là chìa khóa giúp đất nước bứt phá, vươn tầm mạnh mẽ trên bản đồ công nghệ toàn cầu.

Khai thác AI một cách tối ưu nguồn tài nguyên

TS.Christopher Nguyễn - chuyên gia hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning) tại Google cho biết, nhiều tổ chức nghiên cứu đang tập trung vào việc tối ưu hóa mô hình AI, giúp chúng hoạt động hiệu quả ngay cả khi không có nguồn dữ liệu khổng lồ - một yếu tố quan trọng để AI có thể phổ biến hơn trên toàn cầu, đặc biệt ở những quốc gia có hạ tầng công nghệ còn hạn chế. Tuy nhiên xét ở góc độ nào đó, sức mạnh của AI không chỉ dừng lại ở một công cụ đơn thuần.

Đồng ý với nhận định này, TS. Lê Viết Quốc - đến từ Google cho rằng, trí tuệ nhân tạo ngoài là một công cụ, còn là chìa khóa để vượt qua mọi giới hạn của khoa học và công nghệ. Nếu con người có thể thực sự giải mã được cách thức hoạt động của trí thông minh, thì việc tìm ra phương pháp chữa trị ung thư, phát triển vật liệu mới hay tạo ra năng lượng tái tạo hiệu quả hơn đều trở thành khả thi. Chính niềm tin này đã định hướng cho hành trình nghiên cứu và sáng tạo của ông trong lĩnh vực AI.

Hiện nay, nhiều tổ chức nghiên cứu đang tập trung vào tối ưu hóa mô hình AI, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn ngay cả khi không có nguồn dữ liệu khổng lồ. Đây là hướng đi quan trọng để đưa AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn trên toàn cầu, đặc biệt là ở những quốc gia có hạ tầng công nghệ chưa thực sự phát triển mạnh mẽ.

"AI không nên là một công nghệ độc quyền của các tập đoàn lớn. Nếu chúng ta có thể tự động hóa quá trình xây dựng AI, nhiều người hơn sẽ có thể tiếp cận và sáng tạo với nó”, TS. Quốc nói. Đồng thời theo ông, phát triển những nền tảng AI tự động sẽ giúp các công ty khởi nghiệp, nhà nghiên cứu và thậm chí cả những người không chuyên có thể khai thác tiềm năng của AI mà không cần chuyên môn sâu về khoa học dữ liệu.

Bên cạnh những tiềm năng to lớn, TS. Lê Viết Quốc cũng nhận định rằng AI đang đối mặt với những thách thức lớn, đặc biệt là về tính bền vững và hiệu suất năng lượng. Việc đào tạo các mô hình AI quy mô lớn tiêu tốn lượng tài nguyên khổng lồ, từ điện năng đến phần cứng cao cấp như GPU và TPU. “AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, nhưng nếu không kiểm soát tốt, nó có thể trở thành một gánh nặng về năng lượng và tài nguyên”, TS. Quốc nhận định.

Giải pháp cho vấn đề này là tối ưu hóa mô hình và cải thiện thuật toán học máy, giúp AI học hiệu quả hơn mà không cần tiêu tốn quá nhiều tài nguyên. Ngoài ra, hướng đi mới như AI sinh thái (Green AI) cũng đang được quan tâm, nhằm phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hoạt động với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao.