Từ Training Sang Inference: Chiến Trường Mới Của AI

Ngành AI đang chứng kiến một sự dịch chuyển căn bản. Nếu năm 2023 bị chi phối bởi cuộc đua huấn luyện những mô hình lớn hơn, thì giai đoạn 2024–2025 lại là kỷ nguyên của inference ở quy mô lớn. Khi doanh nghiệp chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế, kinh tế AI đang được viết lại — và những công ty làm chủ hạ tầng inference sẽ định hình làn sóng đổi mới tiếp theo.

Theo Markets and Markets, thị trường AI Inference toàn cầu được định giá 76,25 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ đạt 254,98 tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng CAGR 19,2%. 

EdgeCore dự đoán rằng đến năm 2030, 70% nhu cầu data center toàn cầu sẽ đến từ ứng dụng inference, thay vì chỉ là một phần nhỏ như vài năm trước. Sự dịch chuyển này buộc các tổ chức phải nghĩ lại toàn bộ chiến lược đầu tư hạ tầng.

Chi Phí Ẩn Của Virtualization: Tại Sao Bare Metal Quan Trọng

Các nhà cung cấp cloud truyền thống xây dựng hệ thống dựa trên virtualization, nhưng đối với inference workloads, lớp trừu tượng này lại trở thành gánh nặng:

• Tranh chấp băng thông bộ nhớ khi nhiều VM chia sẻ tài nguyên
  
  
• Overhead CPU cho quản lý lớp ảo hóa
  
  
• Độ trễ I/O từ lưu trữ và mạng ảo hóa
  
  
• Hiệu ứng “noisy neighbor” trong môi trường multi-tenant
  

Bare-metal GPU loại bỏ toàn bộ những chi phí này, mang lại:

• Cải thiện độ trễ cho ứng dụng real-time
  
  
• Hiệu suất ổn định, không bị chia sẻ tài nguyên
  
  
• Tận dụng tối đa băng thông bộ nhớ — yếu tố sống còn cho inference
  
  
• Kiểm soát trực tiếp phần cứng để tối ưu hóa
  

Ví dụ: Character.AI báo cáo rằng hệ thống bare-metal tối ưu của họ mang lại lợi thế chi phí 13,5 lần so với việc dùng API thương mại hàng đầu.

Lợi Thế Đặc Biệt Của Aethir: Dân Chủ Hóa AI Hiệu Năng Cao

Ngoài hiệu suất từ bare-metal, Aethir còn cung cấp những tính năng giúp mở rộng quyền tiếp cận hạ tầng AI tiên tiến:

Zero Egress Fees - Lợi Thế Lớn Của Aethir

Trong khi cloud truyền thống thu 0,08–0,12 USD/GB phí data transfer, Aethir hoàn toàn miễn phí egress. Điều này cho phép startup AI phục vụ khách hàng toàn cầu mà không bị phạt băng thông, đồng thời có giá minh bạch và dễ dự đoán.

→ Với Character.AI xử lý 20.000 query/giây, chi phí tiết kiệm mỗi tháng có thể lên tới hàng trăm ngàn USD.

Phần Cứng Enterprise Với Giá Startup-Friendly

GPU H100 của Aethir chỉ từ 1,45 USD/giờ, không yêu cầu hợp đồng dài hạn. Doanh nghiệp có thể triển khai chỉ trong 24–48 giờ, phá bỏ rào cản vốn có của hạ tầng AI.

Quy Mô Toàn Cầu, Hiệu Suất Địa Phương

Aethir đã triển khai 435.000 GPU Containers tại hơn 200 địa điểm toàn cầu, đảm bảo inference low-latency ở bất kỳ đâu — yếu tố then chốt với AI hướng tới người dùng.

Kỷ Nguyên Inference-Heavy: Ai Đang Dẫn Dắt Nhu Cầu?

1. Consumer AI Applications:

Character.AI xử lý hơn 20.000 query/giây (~20% khối lượng query Google Search). Tương tự, Perplexity và Claude (Anthropic) cũng phải đối mặt với hàng triệu cuộc hội thoại đồng thời.

2. Enterprise RAG Systems:

Các hệ thống retrieval-augmented generation cho CSKH, quản lý tri thức, ra quyết định… đòi hỏi hạ tầng inference chuyên dụng.

3. Autonomous Systems:

Waymo, Cruise cần inference cực thấp để ra quyết định thời gian thực, với hàng nghìn yêu cầu inference mỗi giây trên một xe.

4. Financial Services:

Các công ty như Two Sigma, Citadel chạy inference cho mọi giao dịch, yêu cầu độ trễ dưới mili-giây.

5. Healthcare AI:

Viz.ai, Aidoc xử lý hàng triệu bản quét y tế mỗi ngày, mỗi bản quét cần nhiều vòng inference — trực tiếp ảnh hưởng đến chăm sóc bệnh nhân.

Đặc Điểm Tiêu Thụ Tài Nguyên Của Inference

Memory Bandwidth là tối thượng:

Inference bị giới hạn bởi băng thông bộ nhớ, không phải compute. Ví dụ, để tạo 1.000 token/giây với mô hình 70B tham số cần tới 140 TB/s, vượt xa khả năng của 1 GPU.

Batch Size nhỏ:

Training thường batch size 256–2048, nhưng inference chỉ 1–32, nhấn mạnh nhu cầu tối ưu độ trễ.

Thách Thức KV Cache:

Với mô hình 70B, phục vụ 100 người dùng đồng thời / 8K context, chỉ riêng KV cache có thể cần 200GB bộ nhớ GPU. Character.AI đã tối ưu để giảm dung lượng KV cache 20 lần.

Lựa Chọn Phần Cứng Đúng Cho Inference

• Latency-Critical (Realtime AI): H100/H200 + InfiniBand.
  
  
• High-Throughput Batch: L40S hoặc nhiều A100 với RoCE.
  
  
• Cost-Optimized: L4 hoặc RTX 4090 clusters.
  

→ Aethir cung cấp tất cả các cấu hình này với triển khai nhanh và giá cạnh tranh.

Kinh Tế Chiến Lược Của Inference

Phí egress cloud truyền thống:

• AWS: 0,09 USD/GB
  
  
• Azure: 0,087 USD/GB
  
  
• Google Cloud: 0,08–0,12 USD/GB
  
  

Aethir: 0 phí egress → loại bỏ biến số chi phí, đảm bảo giá dự đoán được, cho phép mở rộng toàn cầu không lo phí băng thông.

Framework Xây Dựng Chiến Lược Inference

1. Profile workload (tokens/giây, P50/P95 latency, batch size).
   
   
2. Tính toán chi phí thực tế (compute + egress + overhead).
   
   
3. Chọn tier phần cứng phù hợp (H100/H200, L40S/A100, L4/4090).
   
   
4. Tối ưu triển khai (KV cache, quantization, phân phối địa lý).

Thực Tế Cạnh Tranh: Tốc Độ + Chi Phí Là Tất Cả

• Character.AI giảm chi phí inference 33 lần từ cuối 2022.
  
  
• Cerebras đạt 450 token/giây với Llama3.1-70B, nhanh hơn 20 lần GPU thông thường.
  
  
• Perplexity duy trì tốc độ phản hồi nhanh hơn 40% nhờ tối ưu hạ tầng.
  

→ Doanh nghiệp nào kiểm soát hạ tầng inference sẽ kiểm soát unit economics và trải nghiệm người dùng.

Dân Chủ Hóa AI Qua Đổi Mới Hạ Tầng

Cách mạng AI không đến từ mô hình lớn hơn chỉ dành cho Big Tech, mà từ khả năng tiếp cận hạ tầng inference hiệu năng cao cho startup, doanh nghiệp khu vực, trường đại học, dự án open-source.

Aethir mang lại:

• Bare-metal performance
  
  
• Zero egress fees
  
  
• Triển khai linh hoạt
  

→ Gỡ bỏ rào cản, trao quyền cho thế hệ AI mới cạnh tranh bằng ý tưởng, không phải bằng ngân sách hạ tầng.

Tương Lai Inference-First

Xu hướng nổi bật:

• Test-Time Scaling: inference có thể tốn gấp 100 lần compute so với mô hình truyền thống.
  
  
• Edge Inference: 5G + Edge mở ra workloads nhạy cảm độ trễ.
  
  
• Multimodal Models: yêu cầu 3–5 lần compute inference so với text-only.
  
  
• Longer Context: 128K+ tokens tăng khối lượng bộ nhớ tuyến tính.

Kết Luận: Hạ Tầng Là Yếu Tố Bình Đẳng Cạnh Tranh

Khi inference trở thành trọng tâm, hiệu quả hạ tầng — chứ không phải kích thước mô hình — sẽ quyết định ai thắng thị trường.

Ví dụ Character.AI đạt lợi thế chi phí 13,5 lần nhờ bare-metal inference tối ưu. Aethir với zero egress fees, triển khai nhanh, giá hợp lý làm cho các tối ưu này trở nên khả thi cho mọi công ty, không chỉ enterprise.

Tương lai AI thuộc về những ai có thể triển khai hiệu quả, chứ không chỉ những ai có thể chi trả đắt đỏ.