DeepSeek Làm Phủ Phàng: Tại Sao Cơ Sở Hạ Tầng AI-Native, Không Phải Mô Hình, Sẽ Định Nghĩa Sự Thành Công Của Doanh Nghiệp

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng lái một chiếc Ferrari trên những con đường sụp đổ. Dù chiếc xe có nhanh đến đâu, tiềm năng của nó cũng sẽ bị浪 phí nếu không có một nền tảng vững chắc để hỗ trợ nó. Đó là một phép ẩn dụ cho cảnh quan AI của doanh nghiệp ngày nay. Các doanh nghiệp thường quá tập trung vào những mô hình mới như DeepSeek-R1 hoặc OpenAI o1 trong khi bỏ qua tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng để khai thác giá trị từ chúng. Thay vì chỉ tập trung vào việc ai xây dựng những mô hình tiên tiến nhất, các doanh nghiệp cần bắt đầu đầu tư vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, linh hoạt và bảo mật để cho phép họ làm việc hiệu quả với bất kỳ mô hình AI nào, thích nghi với tiến bộ công nghệ và bảo vệ dữ liệu của họ.

Với việc phát hành DeepSeek, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có nguồn gốc gây tranh cãi, ngành công nghiệp hiện đang bị chi phối bởi hai câu hỏi:

• DeepSeek có thực sự hay chỉ là một trò ảo giác?
• Chúng ta có đầu tư quá nhiều vào các công ty như OpenAI và NVIDIA?

Những bình luận trên Twitter mang tính hài hước cho rằng DeepSeek làm được những gì công nghệ Trung Quốc làm tốt nhất: “gần như tốt, nhưng rẻ hơn nhiều.” Những người khác cho rằng nó có vẻ quá tốt để trở thành sự thật. Một tháng sau khi phát hành, thị trường của NVIDIA (NVDA ) đã giảm gần 600 tỷ đô la và Axios cho rằng đây có thể là một sự kiện tuyệt chủng cấp độ đối với các công ty vốn đầu tư mạo hiểm. Các tiếng nói quan trọng đang đặt câu hỏi liệu cam kết 500 tỷ đô la của Dự án Stargate towards đầu tư cơ sở hạ tầng AI vật lý có cần thiết, chỉ 7 ngày sau khi công bố.

Và ngày hôm nay, Alibaba vừa phát hành một mô hình mà họ cho là vượt trội so với DeepSeek!

Các mô hình AI chỉ là một phần của phương trình. Đó là đối tượng mới, bóng bẩy – không phải toàn bộ gói cho các doanh nghiệp. Điều gì đang thiếu là cơ sở hạ tầng AI-native.

Một mô hình cơ bản chỉ là một công nghệ – nó cần có các công cụ AI-native có khả năng để biến thành một tài sản kinh doanh mạnh mẽ. Khi AI phát triển với tốc độ chóng mặt, một mô hình bạn áp dụng ngày hôm nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai. Điều mà các doanh nghiệp thực sự cần không phải là mô hình “tốt nhất” hoặc “mới nhất” – mà là các công cụ và cơ sở hạ tầng để thích nghi một cách dễ dàng với các mô hình mới và sử dụng chúng một cách hiệu quả.

Dù DeepSeek có đại diện cho sự đổi mới phá vỡ hay chỉ là một sự cường điệu không phải là câu hỏi thực sự. Thay vào đó, các tổ chức nên đặt sự hoài nghi của họ sang một bên và tự hỏi liệu họ có cơ sở hạ tầng AI phù hợp để duy trì sự linh hoạt khi các mô hình được cải tiến và thay đổi. Và họ có thể chuyển đổi giữa các mô hình một cách dễ dàng để đạt được mục tiêu kinh doanh của mình mà không cần phải tái thiết lại mọi thứ?

Mô Hình vs. Cơ Sở Hạ Tầng vs. Ứng Dụng

Để hiểu rõ hơn về vai trò của cơ sở hạ tầng, hãy xem xét ba thành phần của việc khai thác AI:

1. Các Mô Hình: Đây là những động cơ AI của bạn – Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini và DeepSeek. Chúng thực hiện các nhiệm vụ như hiểu ngôn ngữ, phân loại dữ liệu, dự đoán và nhiều hơn nữa.
2. Cơ Sở Hạ Tầng: Đây là nền tảng trên đó các mô hình AI hoạt động. Nó bao gồm các công cụ, công nghệ và dịch vụ quản lý cần thiết để tích hợp, quản lý và mở rộng các mô hình trong khi phù hợp với nhu cầu kinh doanh. Điều này thường bao gồm công nghệ tập trung vào Compute, Data, Orchestration và Integration. Các công ty như Amazon và Google cung cấp cơ sở hạ tầng để chạy các mô hình và các công cụ để tích hợp chúng vào ngăn xếp công nghệ của một doanh nghiệp.
3. Ứng Dụng / Trường Hợp Sử Dụng: Đây là các ứng dụng mà người dùng cuối nhìn thấy và sử dụng các mô hình AI để đạt được kết quả kinh doanh. Hàng trăm sản phẩm đang xuất hiện trên thị trường từ các công ty hiện có gắn AI vào các ứng dụng hiện có (ví dụ: Adobe, Microsoft Office với Copilot) và các thách thức AI-native (Numeric, Clay, Captions).

Trong khi các mô hình và ứng dụng thường đánh cắp sự chú ý, cơ sở hạ tầng im lặng cho phép mọi thứ hoạt động cùng nhau một cách trơn tru và thiết lập nền tảng cho cách các mô hình và ứng dụng hoạt động trong tương lai. Nó đảm bảo rằng các tổ chức có thể chuyển đổi giữa các mô hình và mở khóa giá trị thực sự của AI – mà không cần phải phá vỡ ngân sách hoặc làm gián đoạn hoạt động.

Tại Sao Cơ Sở Hạ Tầng AI-Native Là then chốt

Mỗi LLM đều có những điểm mạnh khác nhau. Ví dụ, ChatGPT rất tốt cho AI đối thoại, trong khi Med-PaLM được thiết kế để trả lời các câu hỏi y tế. Cảnh quan AI đang được tranh giành đến mức mô hình hàng đầu ngày hôm nay có thể bị vượt qua bởi một đối thủ cạnh tranh rẻ hơn, tốt hơn vào ngày mai.

Không có cơ sở hạ tầng linh hoạt, các công ty có thể tìm thấy mình bị khóa vào một mô hình, không thể chuyển đổi mà không cần phải xây dựng lại toàn bộ ngăn xếp công nghệ của họ. Đó là một vị trí tốn kém và không hiệu quả. Bằng cách đầu tư vào cơ sở hạ tầng không phụ thuộc vào mô hình, các doanh nghiệp có thể tích hợp các công cụ tốt nhất cho nhu cầu của họ – cho dù đó là chuyển từ ChatGPT sang DeepSeek, hay áp dụng một mô hình hoàn toàn mới được phát hành vào tháng tới.

Một mô hình AI đang ở giai đoạn tiên tiến ngày hôm nay có thể trở nên lỗi thời trong vài tuần. Hãy xem xét các tiến bộ về phần cứng như GPU – các doanh nghiệp sẽ không thay thế toàn bộ hệ thống máy tính của họ cho GPU mới nhất; thay vào đó, họ sẽ đảm bảo rằng hệ thống của họ có thể thích nghi với các GPU mới hơn một cách liền mạch. Các mô hình AI cũng đòi hỏi sự thích nghi này. Cơ sở hạ tầng phù hợp đảm bảo rằng các doanh nghiệp có thể nâng cấp hoặc chuyển đổi mô hình của họ một cách nhất quán mà không cần phải tái thiết lại toàn bộ quy trình làm việc.

Nhiều công cụ doanh nghiệp hiện tại không được xây dựng với AI trong tâm trí. Hầu hết các công cụ dữ liệu – như những công cụ thuộc về ngăn xếp phân tích truyền thống – được thiết kế cho việc xử lý dữ liệu thủ công, nặng về mã. Việc gắn AI vào các công cụ hiện có thường tạo ra sự không hiệu quả và hạn chế tiềm năng của các mô hình tiên tiến.

Các công cụ AI-native, mặt khác, được xây dựng để tương tác một cách liền mạch với các mô hình AI. Chúng đơn giản hóa các quy trình, giảm sự phụ thuộc vào người dùng kỹ thuật và tận dụng khả năng của AI để không chỉ xử lý dữ liệu mà còn trích xuất các thông tin có thể hành động. Các giải pháp AI-native có thể trừu tượng hóa dữ liệu phức tạp và làm cho nó có thể sử dụng được bởi AI để truy vấn hoặc trực quan hóa.

Các then chốt Của Sự Thành Công Của Cơ Sở Hạ Tầng AI

Để bảo vệ tương lai cho doanh nghiệp của bạn, hãy ưu tiên các yếu tố nền tảng sau cho cơ sở hạ tầng AI:

Lớp Trừu Tượng Dữ Liệu

Hãy nghĩ về AI như một “trẻ em siêu năng lực.” Nó rất mạnh mẽ nhưng cần ranh giới rõ ràng và quyền truy cập được kiểm soát vào dữ liệu của bạn. Một lớp trừu tượng dữ liệu AI-native hoạt động như một cổng kiểm soát, đảm bảo rằng các LLM của bạn chỉ truy cập thông tin liên quan và tuân theo các giao thức bảo mật đúng. Nó cũng có thể cho phép truy cập nhất quán vào siêu dữ liệu và ngữ cảnh bất kể bạn đang sử dụng mô hình nào.

Khả Năng Giải Thích và Tin Cậy

Các đầu ra của AI thường có thể cảm thấy như những hộp đen – hữu ích, nhưng khó tin cậy. Ví dụ, nếu mô hình của bạn tóm tắt sáu tháng khiếu nại của khách hàng, bạn cần hiểu không chỉ cách kết luận này được đưa ra mà còn những điểm dữ liệu cụ thể nào đã thông báo cho kết luận này.

Cơ sở hạ tầng AI-native phải bao gồm các công cụ cung cấp khả năng giải thích và lập luận – cho phép con người theo dõi đầu ra của mô hình trở lại nguồn của chúng và hiểu lý do tại sao đầu ra đó lại như vậy. Điều này tăng cường sự tin cậy và đảm bảo kết quả nhất quán và có thể lặp lại.

Lớp Nghĩa

Một lớp nghĩa tổ chức dữ liệu để cả con người và AI có thể tương tác với nó một cách trực quan. Nó trừu tượng hóa sự phức tạp kỹ thuật của dữ liệu thô và trình bày thông tin kinh doanh có ý nghĩa như ngữ cảnh cho các LLM trong khi trả lời các câu hỏi kinh doanh. Một lớp nghĩa được nuôi dưỡng tốt có thể giảm đáng kể các ảo giác của LLM.

Ví dụ, một ứng dụng LLM với một lớp nghĩa mạnh mẽ có thể không chỉ phân tích tỷ lệ khách hàng rời đi của bạn mà còn giải thích tại sao khách hàng lại rời đi, dựa trên cảm xúc được gắn thẻ trong các đánh giá của khách hàng.

Lincoln và Khả Năng Thích Nghi

Cơ sở hạ tầng của bạn cần cho phép sự linh hoạt – cho phép các tổ chức chuyển đổi giữa các mô hình hoặc công cụ dựa trên nhu cầu thay đổi. Các nền tảng với kiến trúc mô-đun hoặc đường ống có thể cung cấp sự linh hoạt này. Các công cụ như vậy cho phép các doanh nghiệp thử nghiệm và triển khai nhiều mô hình đồng thời và sau đó mở rộng các giải pháp cho thấy ROI tốt nhất.

Lớp Quản Lý Để Đảm Bảo Trách Nhiệm AI

Quản lý AI là xương sống của sử dụng AI có trách nhiệm. Các doanh nghiệp cần các lớp quản lý mạnh mẽ để đảm bảo rằng các mô hình được sử dụng một cách có đạo đức, bảo mật và trong khuôn khổ quy định. Quản lý AI quản lý ba điều.

• Kiểm Soát Truy Cập: Ai có thể sử dụng mô hình và dữ liệu nào mà nó có thể truy cập?
• Minh Bạch: Đầu ra được tạo ra như thế nào và các khuyến nghị của AI có thể được kiểm toán không?
• Giảm thiểu Rủi Ro: Ngăn chặn AI đưa ra quyết định không được ủy quyền hoặc sử dụng dữ liệu nhạy cảm một cách không đúng.

Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó một mô hình mã nguồn mở như DeepSeek được cấp quyền truy cập vào thư viện tài liệu SharePoint . Nếu không có quản lý, DeepSeek có thể trả lời các câu hỏi có thể bao gồm dữ liệu công ty nhạy cảm, có thể dẫn đến vi phạm bảo mật hoặc phân tích bị thông tin sai lệch có thể gây hại cho doanh nghiệp. Các lớp quản lý giảm thiểu rủi ro này, đảm bảo rằng AI được triển khai một cách chiến lược và bảo mật trên toàn tổ chức.

Tại Sao Cơ Sở Hạ Tầng Là Rất Quan Trọng Bây Giờ

Hãy quay lại với DeepSeek. Mặc dù tác động lâu dài của nó vẫn còn không chắc chắn, nhưng rõ ràng là sự cạnh tranh AI toàn cầu đang nóng lên. Các công ty hoạt động trong không gian này không còn có thể dựa vào giả định rằng một quốc gia, nhà cung cấp hoặc công nghệ nào sẽ duy trì sự thống trị mãi mãi.

Nếu không có cơ sở hạ tầng mạnh mẽ:

• Các doanh nghiệp sẽ gặp rủi ro cao hơn khi bị kẹt với các mô hình lỗi thời hoặc không hiệu quả.
• Quá trình chuyển đổi giữa các công cụ sẽ trở thành một quá trình tốn thời gian và tốn kém.
• Các đội sẽ thiếu khả năng kiểm toán, tin cậy và hiểu rõ đầu ra của các hệ thống AI.

Cơ sở hạ tầng không chỉ làm cho việc áp dụng AI trở nên dễ dàng hơn – nó mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI.

Xây Dựng Đường Sắt Thay Vì Mua Động Cơ

Các mô hình như DeepSeek, ChatGPT hoặc Gemini có thể thu hút tiêu đề, nhưng chúng chỉ là một phần của bức tranh AI lớn hơn. Sự thành công thực sự của doanh nghiệp trong kỷ nguyên này phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ, linh hoạt và có thể thích nghi, cho phép các doanh nghiệp chuyển đổi và mở rộng một cách liền mạch.

Đừng bị phân tâm bởi “Ferrari” của các mô hình AI. Hãy tập trung vào xây dựng “đường” – cơ sở hạ tầng – để đảm bảo rằng công ty của bạn sẽ phát triển mạnh mẽ bây giờ và trong tương lai.

Để bắt đầu tận dụng AI với cơ sở hạ tầng linh hoạt, có thể mở rộng và được tùy chỉnh cho doanh nghiệp của bạn, đã đến lúc hành động. Hãy ở phía trước đường cong và đảm bảo rằng tổ chức của bạn đã sẵn sàng cho bất cứ điều gì mà cảnh quan AI mang lại tiếp theo.