Vượt ra ngoài đám mây: Khám phá những lợi ích và thách thức của việc triển khai AI tại chỗ

Khi bạn đề cập đến AI, với cả người bình thường và kỹ sư AI, đám mây có lẽ là điều đầu tiên xuất hiện trong đầu. Nhưng tại sao, chính xác là như vậy? Phần lớn là vì Google, OpenAI và Anthropic dẫn đầu, nhưng họ không mở mã nguồn các mô hình của họ và họ cũng không cung cấp các lựa chọn địa phương. 

Tất nhiên, họ có các giải pháp doanh nghiệp, nhưng hãy nghĩ về điều này—bạn có thực sự muốn tin tưởng bên thứ ba với dữ liệu của mình không? Nếu không, AI tại chỗ là giải pháp tốt nhất và là những gì chúng ta đang giải quyết ngày hôm nay. Vì vậy, hãy giải quyết vấn đề cốt lõi của việc kết hợp hiệu quả của tự động hóa với bảo mật của triển khai cục bộ. 

Tương lai của AI là tại chỗ

Thế giới AI bị ám ảnh bởi đám mây. Nó bóng bẩy, có thể mở rộng và hứa hẹn lưu trữ vô tận mà không cần máy chủ cồng kềnh chạy ầm ầm trong phòng sau. Điện toán đám mây đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp quản lý dữ liệu, cung cấp khả năng truy cập linh hoạt vào sức mạnh tính toán tiên tiến không cần chi phí ban đầu cao cho cơ sở hạ tầng. 

Nhưng đây là sự thay đổi: không phải mọi tổ chức đều muốn—hoặc nên—tham gia vào xu hướng đám mây. Hãy tham gia AI tại chỗ, một giải pháp đang giành lại sự liên quan trong các ngành công nghiệp mà khả năng kiểm soát, tốc độ và bảo mật quan trọng hơn sự hấp dẫn của sự tiện lợi.

Hãy tưởng tượng việc chạy các thuật toán AI mạnh mẽ trực tiếp trong cơ sở hạ tầng của riêng bạn, không có đường vòng qua các máy chủ bên ngoài và không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Đó là sức hấp dẫn cốt lõi của AI tại chỗ—nó đặt dữ liệu, hiệu suất và khả năng ra quyết định của bạn vào tay bạn. Đó là về việc xây dựng một hệ sinh thái được thiết kế riêng cho các yêu cầu độc đáo của bạn, thoát khỏi các lỗ hổng tiềm ẩn của các trung tâm dữ liệu từ xa. 

Tuy nhiên, giống như bất kỳ giải pháp công nghệ nào hứa hẹn kiểm soát hoàn toàn, sự đánh đổi là có thật và không thể bỏ qua. Có những rào cản đáng kể về tài chính, hậu cần và kỹ thuật, và việc vượt qua chúng đòi hỏi phải hiểu rõ cả phần thưởng tiềm năng và rủi ro vốn có.

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn. Tại sao một số công ty lại rút dữ liệu của họ khỏi đám mây và chi phí thực sự để duy trì AI nội bộ là gì?

Tại sao các công ty đang xem xét lại tư duy đám mây đầu tiên

Kiểm soát là tên của trò chơi. Đối với các ngành công nghiệp mà việc tuân thủ quy định và tính nhạy cảm của dữ liệu là không thể thương lượng, ý tưởng chuyển dữ liệu đến các máy chủ của bên thứ ba có thể là một sự phá vỡ thỏa thuận. Các tổ chức tài chính, cơ quan chính phủ và tổ chức chăm sóc sức khỏe đang dẫn đầu ở đây. Có hệ thống AI nội bộ có nghĩa là kiểm soát chặt chẽ hơn đối với việc ai truy cập vào cái gì—và khi nào. Dữ liệu khách hàng nhạy cảm, sở hữu trí tuệ và thông tin kinh doanh bí mật hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của tổ chức bạn.

Các môi trường pháp lý như GDPR ở Châu Âu, HIPAA ở Hoa Kỳ hoặc các quy định cụ thể của ngành tài chính thường yêu cầu kiểm soát chặt chẽ về cách thức và địa điểm lưu trữ và xử lý dữ liệu. So với việc thuê ngoài, giải pháp tại chỗ cung cấp con đường tuân thủ đơn giản hơn vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi phạm vi quản lý trực tiếp của tổ chức.

Chúng ta cũng không thể quên khía cạnh tài chính—quản lý và tối ưu hóa chi phí đám mây có thể là một việc khó khăn, đặc biệt là nếu giao thông bắt đầu tăng nhanh. Sẽ đến lúc điều này không khả thi và các công ty phải cân nhắc sử dụng LLM địa phương. 

Bây giờ, trong khi các công ty khởi nghiệp có thể cân nhắc sử dụng máy chủ GPU được lưu trữ cho các triển khai đơn giản

Nhưng có một lý do khác thường bị bỏ qua: tốc độ. Đám mây không phải lúc nào cũng có thể cung cấp độ trễ cực thấp cần thiết cho các ngành công nghiệp như giao dịch tần suất cao, hệ thống xe tự hànhhoặc giám sát công nghiệp theo thời gian thực. Khi tính bằng mili giây, ngay cả dịch vụ đám mây nhanh nhất cũng có thể trở nên chậm chạp. 

Mặt tối của AI tại chỗ

Đây là nơi thực tế cắn. Thiết lập AI tại chỗ không chỉ là cắm một vài máy chủ và nhấn "bắt đầu". Yêu cầu về cơ sở hạ tầng rất khắc nghiệt. Nó đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ như máy chủ chuyên dụng, GPU hiệu suất cao, mảng lưu trữ lớn và thiết bị mạng tinh vi. Hệ thống làm mát cần được lắp đặt để xử lý lượng nhiệt đáng kể do phần cứng này tạo ra và mức tiêu thụ năng lượng có thể rất lớn. 

Tất cả điều này chuyển thành chi phí vốn trả trước caoNhưng không chỉ gánh nặng về tài chính khiến việc triển khai AI tại chỗ trở thành một nỗ lực khó khăn. 

Sự phức tạp của việc quản lý một hệ thống như vậy đòi hỏi chuyên môn cao. Không giống như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, xử lý việc bảo trì cơ sở hạ tầng, cập nhật bảo mật và nâng cấp hệ thống, giải pháp tại chỗ đòi hỏi một nhóm CNTT chuyên dụng có các kỹ năng bao gồm bảo trì phần cứng, an ninh mạng và quản lý mô hình AI. Nếu không có đúng người, cơ sở hạ tầng mới sáng bóng của bạn có thể nhanh chóng trở thành gánh nặng, tạo ra các nút thắt thay vì loại bỏ chúng.

Hơn nữa, khi các hệ thống AI phát triển, nhu cầu nâng cấp thường xuyên trở nên không thể tránh khỏi. Luôn đi trước xu hướng có nghĩa là phải thường xuyên làm mới phần cứng, làm tăng thêm chi phí dài hạn và sự phức tạp trong hoạt động. Đối với nhiều tổ chức, gánh nặng về kỹ thuật và tài chính là đủ để làm cho khả năng mở rộng và tính linh hoạt của đám mây có vẻ hấp dẫn hơn nhiều.

Mô hình lai: Một giải pháp trung gian thực tế?

Không phải mọi công ty đều muốn chuyển sang đám mây hoặc tại chỗ. Nếu tất cả những gì bạn đang sử dụng là LLM để trích xuất dữ liệu thông minh và phân tích, thì một máy chủ riêng biệt có thể là quá mức cần thiết. Đó là lúc các giải pháp lai phát huy tác dụng, kết hợp những khía cạnh tốt nhất của cả hai thế giới. Các khối lượng công việc nhạy cảm vẫn được lưu trữ nội bộ, được bảo vệ bởi các biện pháp bảo mật của riêng công ty, trong khi các tác vụ có thể mở rộng, không quan trọng chạy trên đám mây, tận dụng tính linh hoạt và sức mạnh xử lý của đám mây.

Hãy lấy ngành sản xuất làm ví dụ, chúng ta sẽ làm thế chứ? Việc giám sát quy trình theo thời gian thực và bảo trì dự đoán thường dựa vào AI tại chỗ để có phản hồi độ trễ thấp, đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra ngay lập tức để ngăn ngừa các lỗi thiết bị tốn kém. 

Trong khi đó, phân tích dữ liệu quy mô lớn—chẳng hạn như xem xét dữ liệu hoạt động trong nhiều tháng để tối ưu hóa quy trình làm việc—vẫn có thể xảy ra trên đám mây, nơi dung lượng lưu trữ và xử lý gần như không giới hạn.

Chiến lược kết hợp này cho phép các công ty cân bằng hiệu suất với khả năng mở rộng. Nó cũng giúp giảm chi phí bằng cách giữ các hoạt động tốn kém, ưu tiên cao tại chỗ trong khi cho phép các khối lượng công việc ít quan trọng hơn được hưởng lợi từ hiệu quả về chi phí của điện toán đám mây. 

Tóm lại là—nếu nhóm của bạn muốn sử dụng các công cụ diễn đạt lại, hãy để họ và tiết kiệm tài nguyên cho việc xử lý dữ liệu quan trọng. Bên cạnh đó, khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, các mô hình lai sẽ có thể cung cấp sự linh hoạt để mở rộng quy mô theo nhu cầu kinh doanh đang thay đổi.

Bằng chứng thực tế: Các ngành công nghiệp nơi AI tại chỗ tỏa sáng

Bạn không cần phải tìm đâu xa để tìm ví dụ về những câu chuyện thành công của AI tại chỗ. Một số ngành công nghiệp đã nhận thấy rằng lợi ích của AI tại chỗ hoàn toàn phù hợp với nhu cầu hoạt động và quy định của họ:

Tài chính

Khi bạn nghĩ về điều đó, tài chính là mục tiêu hợp lý nhất và đồng thời, ứng cử viên tốt nhất để sử dụng AI tại chỗ. Các ngân hàng và công ty giao dịch không chỉ yêu cầu tốc độ mà còn yêu cầu bảo mật chặt chẽ. Hãy nghĩ về điều này—các hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu giao dịch ngay lập tức, đánh dấu hoạt động đáng ngờ trong vòng vài mili giây. 

Tương tự như vậy, giao dịch thuật toán và phòng giao dịch nói chung dựa vào quá trình xử lý cực nhanh để nắm bắt các cơ hội thị trường thoáng qua. Giám sát tuân thủ đảm bảo rằng các tổ chức tài chính đáp ứng các nghĩa vụ pháp lý và với AI tại chỗ, các tổ chức này có thể tự tin quản lý dữ liệu nhạy cảm mà không cần sự tham gia của bên thứ ba.

phù hợp túi tiền

Quyền riêng tư dữ liệu bệnh nhân không thể thương lượng. Bệnh viện và các các tổ chức y tế sử dụng AI tại chỗ và phân tích dự đoán trên hình ảnh y tế, để đơn giản hóa chẩn đoán và dự đoán kết quả điều trị cho bệnh nhân. 

Lợi thế? Dữ liệu không bao giờ rời khỏi máy chủ của tổ chức, đảm bảo tuân thủ các luật bảo mật nghiêm ngặt như HIPAA. Trong các lĩnh vực như nghiên cứu về bộ gen, AI tại chỗ có thể xử lý nhanh chóng các tập dữ liệu khổng lồ mà không để lộ thông tin nhạy cảm với các rủi ro bên ngoài.

Thương mại điện tử

Chúng ta không cần phải suy nghĩ theo quy mô rộng lớn như vậy. Các công ty thương mại điện tử ít phức tạp hơn nhiều nhưng vẫn cần phải kiểm tra rất nhiều hộp. Thậm chí vượt ra ngoài tuân thủ các quy định của PCI, họ phải cẩn thận về cách thức và lý do họ xử lý dữ liệu của mình. 

Nhiều người sẽ đồng ý rằng không có ngành nào là ứng cử viên tốt hơn cho việc sử dụng AI, đặc biệt là khi nói đến quản lý nguồn cấp dữ liệu, giá cả năng động và hỗ trợ khách hàng. Đồng thời, dữ liệu này tiết lộ rất nhiều thói quen và là mục tiêu chính của những tin tặc đói tiền và đói sự chú ý. 

Vậy, AI tại chỗ có đáng không?

Điều đó phụ thuộc vào các ưu tiên của bạn. Nếu tổ chức của bạn coi trọng việc kiểm soát dữ liệu, bảo mật, và độ trễ cực thấp trên hết, việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng tại chỗ có thể mang lại lợi ích đáng kể trong dài hạn. Các ngành có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hoặc những ngành dựa vào quy trình ra quyết định theo thời gian thực sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​cách tiếp cận này.

Tuy nhiên, nếu khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí là những ưu tiên hàng đầu của bạn, thì việc gắn bó với đám mây—hoặc áp dụng giải pháp kết hợp—có thể là động thái thông minh hơn. Khả năng mở rộng theo nhu cầu của đám mây và chi phí trả trước tương đối thấp hơn khiến đây trở thành lựa chọn hấp dẫn hơn đối với các công ty có khối lượng công việc hoặc hạn chế về ngân sách không ổn định.

Cuối cùng, điều quan trọng thực sự không phải là chọn phe. Mà là nhận ra rằng AI không phải là giải pháp phù hợp với mọi trường hợp. Tương lai thuộc về các doanh nghiệp có thể kết hợp tính linh hoạt, hiệu suất và khả năng kiểm soát để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ—cho dù điều đó xảy ra trên đám mây, tại cơ sở hay ở đâu đó ở giữa.