Nền tảng Cloud AI của Google dẫn đầu trên ba lĩnh vực trọng tâm về khả năng mô hình.

Bối cảnh và nội dung chính

Một lãnh đạo sản phẩm AI tại Google Cloud, Michael Gerstenhaber, đã chia sẻ quan điểm về ba ranh giới chính đang định hình khả năng và triển khai thực tế của các mô hình AI tiên tiến hiện nay. Quan điểm này xuất hiện trong một cuộc phỏng vấn về chiến lược AI doanh nghiệp và sự tiến hóa của các hệ thống mô hình lớn trên nền tảng Vertex AI của Google.

Ba “ranh giới” năng lực mô hình AI

Gerstenhaber nêu ba tiêu chí khác nhau mà các mô hình AI phải đối mặt khi phát triển — không chỉ đơn thuần cạnh tranh về độ “thông minh”:

1. Trí tuệ thô (raw intelligence) – khả năng hiểu, lý luận và trả lời chính xác trong các nhiệm vụ phức tạp, ví dụ như viết mã, phân tích dữ liệu hay tạo nội dung chuyên sâu. Trong bối cảnh này, ưu tiên là chất lượng đầu ra so với tốc độ phản hồi.

2. Tốc độ phản hồi (response time) – một yếu tố quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu trả lời tức thì, như hỗ trợ khách hàng trực tiếp. Với các dịch vụ thời gian thực, mô hình phải nhanh và ổn định để tạo trải nghiệm tốt.

3. Chi phí và khả năng mở rộng ở quy mô lớn (cost-effective scalability) – nếu một mô hình quá đắt để chạy ở quy mô lớn không đoán trước, thì dù nó có trí tuệ cao đến đâu cũng khó được triển khai rộng rãi. Đây là ranh giới liên quan đến khả năng triển khai và duy trì chi phí theo nhu cầu thực tế trong doanh nghiệp.

Theo Gerstenhaber, việc tối ưu hóa đồng thời cả ba yếu tố này sẽ quyết định mô hình nào có khả năng triển khai rộng rãi và hữu dụng trong nhiều ứng dụng hơn, đặc biệt khi AI ngày càng được dùng trong sản xuất, hỗ trợ nhân viên và dịch vụ khách hàng.

Khó khăn trong việc áp dụng AI “agent”

Bài phỏng vấn cũng nhấn mạnh rằng một số khó khăn hạ tầng như kiểm toán mô hình, quản lý quyền truy cập dữ liệu và các quy trình triển khai sản xuất vẫn khiến việc áp dụng rộng rãi các hệ thống “agent AI” trong doanh nghiệp còn bị hạn chế. Vertex AI của Google đang cố gắng giải quyết những thiếu sót này bằng các công cụ hỗ trợ tuân thủ, audit và tích hợp với hệ thống doanh nghiệp.

Lợi thế tích hợp theo chiều dọc của Google

Gerstenhaber cho rằng một trong những lợi thế của Google là khả năng tích hợp dọc toàn bộ ngăn xếp công nghệ AI, từ thiết kế chip, cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu đến các API và nền tảng phát triển ứng dụng. Sự kiểm soát này giúp Google tối ưu hóa hiệu suất và chi phí theo cả ba ranh giới đang được đặt ra, từ đó hỗ trợ các doanh nghiệp tốt hơn khi triển khai mô hình AI phức tạp ở quy mô lớn.

Tầm quan trọng đối với doanh nghiệp

Khung đánh giá ba ranh giới này giúp các tổ chức xác định tiêu chí phù hợp khi chọn mô hình AI cho các mục tiêu cụ thể. Thay vì chỉ chú trọng độ thông minh thô, các đội kỹ thuật và kiến trúc sư AI cần cân nhắc tốc độ phản hồi và chi phí vận hành để đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả trong sản xuất.

Ngoài ra, quan điểm này phản ánh cách ngành AI dần chuyển từ thử nghiệm sang triển khai sản xuất thực tế, khi nhu cầu ứng dụng ngày càng tăng trong doanh nghiệp ở các lĩnh vực như hỗ trợ khách hàng, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình.