Khi nhu cầu về trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng tăng vọt, nhu cầu về hạ tầng tính toán hiệu năng cao và có khả năng mở rộng cũng theo đó tăng mạnh. Tuy nhiên, các nền tảng điện toán đám mây hyperscale truyền thống đang trở thành nút thắt đắt đỏ. Các đội ngũ doanh nghiệp vận hành mô hình AI lớn và khối lượng công việc suy luận (inference) đang nhận ra rằng những nhà cung cấp đám mây tập trung như AWS, Azure hay Google Cloud không còn mang lại sự linh hoạt, chi phí hợp lý hay độ phủ toàn cầu mà AI hiện đại đòi hỏi.

Điều này mở ra một mô hình mới: cơ sở hạ tầng đám mây phân tán. Được xây dựng để phục vụ làn sóng AI kế tiếp, mô hình này mang lại sức mạnh GPU đạt chuẩn doanh nghiệp với mức chi phí thấp hơn nhiều, độ phủ toàn cầu và không phí ẩn.

Thách thức của suy luận thời gian thực: Vì sao từng mili-giây đều quan trọng

Với ngày càng nhiều ứng dụng AI trong robotics, logistics và sản xuất, suy luận thời gian thực không chỉ là một chỉ số hiệu năng – mà là yêu cầu cốt lõi. Các hệ thống tự động như xe tự lái hay robot trong kho phải đưa ra quyết định trong tích tắc, nơi chỉ vài mili-giây trễ có thể quyết định thành công hay thất bại nghiêm trọng.

Nhu cầu xử lý dữ liệu ngay tại chỗ đang thúc đẩy doanh nghiệp chuyển sang kiến trúc edge-first, đưa khối lượng công việc AI rời khỏi trung tâm dữ liệu tập trung để tiến gần hơn đến nguồn dữ liệu.

Tuy nhiên, các dịch vụ đám mây công cộng vốn được thiết kế cho ứng dụng tổng quát lại khó đáp ứng yêu cầu khắt khe này:

Độ trễ cao: Gửi dữ liệu lên đám mây để xử lý rồi nhận phản hồi có thể gây trễ hàng trăm mili-giây. Trong khi đó, một chiếc xe tự lái cần phản ứng với vật cản trên đường trong dưới 10ms – điều mà đám mây tập trung không thể đảm bảo.

Giới hạn băng thông: Các thiết bị edge như drone hay cánh tay robot có thể tạo ra hàng terabyte dữ liệu mỗi giờ. Việc truyền khối lượng dữ liệu khổng lồ này lên đám mây vừa tốn kém vừa phi thực tế.

Rủi ro kết nối: Trong môi trường công nghiệp, kết nối mạng có thể không ổn định. Nếu phụ thuộc vào đám mây tập trung, một sự cố mạng nhỏ có thể làm ngừng toàn bộ hoạt động quan trọng.

Bảo mật và quyền riêng tư: Trong các ngành như y tế hay sản xuất, dữ liệu nhạy cảm phải được lưu trữ tại chỗ vì quy định và bảo mật. Việc gửi dữ liệu lên đám mây công cộng làm gia tăng rủi ro.

Chuyển dịch sang kiến trúc Edge-First: Robotics, Logistics và Manufacturing

Robotics: Trao quyền cho hệ thống tự động ra quyết định

Trong robotics, Edge AI là động lực của thế hệ hệ thống tự động mới. Từ cobot trên dây chuyền sản xuất đến drone cứu hộ, xử lý dữ liệu tại chỗ giúp robot nhận diện môi trường, hiểu tình huống phức tạp và phản ứng ngay lập tức mà không cần phụ thuộc đám mây. Đây là yếu tố sống còn trong các tình huống như điều hướng xe tự hành hay tránh va chạm.

Logistics: Tối ưu chuỗi cung ứng theo thời gian thực

Ngành logistics đang trải qua cuộc chuyển mình lớn với Edge AI là trung tâm. Các kho thông minh như của DHL triển khai camera AI và cảm biến để:

tự động phân loại hàng hóa,

tối ưu quản lý tồn kho,

rút ngắn thời gian giao hàng.

Xử lý dữ liệu cục bộ giúp doanh nghiệp có tầm nhìn theo thời gian thực và điều chỉnh ngay lập tức để tăng hiệu quả vận hành.

Manufacturing: Vận hành Nhà máy thông minh trong kỷ nguyên Industry 4.0

Trong sản xuất, Edge AI là nền tảng của các nhà máy thông minh. Các ứng dụng bao gồm:

bảo trì dự đoán (predictive maintenance),

tự động kiểm soát chất lượng,

tối ưu hóa quy trình sản xuất theo thời gian thực.

Việc xử lý dữ liệu ngay tại xưởng giúp ngăn ngừa hỏng hóc, phát hiện lỗi sản phẩm chính xác hơn cả con người và ra quyết định nhanh chóng để giảm lãng phí.

Giải pháp: Cụm GPU bare-metal tại chỗ

Để đáp ứng nhu cầu suy luận thời gian thực ở edge, doanh nghiệp cần cơ sở hạ tầng GPU bare-metal đặt tại chỗ.

Bare-metal GPUs: Cho phép truy cập trực tiếp phần cứng, không bị overhead từ ảo hóa. Điều này giúp hiệu năng ổn định, nhất quán, đặc biệt quan trọng trong môi trường mà từng mili-giây đều đáng giá. Các nghiên cứu cho thấy bare-metal có thể đạt thông lượng cao hơn 100% so với instance ảo hóa.

Cụm GPU đặt tại chỗ (localized clusters): Xử lý dữ liệu ngay gần nguồn, giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông, hạn chế rủi ro kết nối và đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không rời khỏi hệ thống nội bộ.

Aethir: Dẫn đầu hạ tầng GPU phi tập trung cho Edge AI

Aethir đang tiên phong với mạng lưới GPU bare-metal toàn cầu, được thiết kế chuyên biệt cho nhu cầu edge AI. Nhờ tập hợp sức mạnh tính toán từ mạng lưới phân tán các nhà cung cấp, Aethir mang đến GPU chuẩn doanh nghiệp với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với đám mây truyền thống.

Hơn 435,000 GPU tại 94 quốc gia.

Cung cấp GPU bare-metal (H100, H200, B200) kèm kết nối mạng tốc độ cao và lưu trữ NVMe.

Đảm bảo tuân thủ quy định dữ liệu địa phương, giảm thiểu độ trễ.

AI đang dịch chuyển mạnh mẽ ra edge, và nhu cầu về các cụm GPU bare-metal tại chỗ sẽ tiếp tục bùng nổ. Với hạ tầng phi tập trung và cam kết về hiệu năng, Aethir đang trao quyền cho thế hệ doanh nghiệp AI tiếp theo khai phá toàn bộ tiềm năng của Edge Computing.