Phi Vũ
New member
Báo cáo mới của DDN cho thấy hạ tầng và năng lượng đang kìm chân nhiều dự án AI. Hàng loạt công ty phải hủy hoặc thu hẹp chương trình vì môi trường AI quá phức tạp.
Báo cáo State of AI Infrastructure của DDN chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo không phải chìa khóa vàng cho mọi doanh nghiệp. 65% doanh nghiệp cho biết môi trường AI quá phức tạp để quản lý, và 54% đã hủy dự án AI trong hai năm qua do vấn đề hạ tầng.
"Các doanh nghiệp đang nhận ra rằng mở rộng AI không phải là vấn đề compute — đó là vấn đề tích hợp," trích lời Sven Oehme, CTO của DDN. Alex Bouzari, CEO DDN, cảnh báo: "Không có hạ tầng thống nhất hiện đại, AI không thể mở rộng." Các lãnh đạo bị chỉ trích vì theo đuổi mô hình và GPU thay vì tập trung vào lớp dữ liệu bên dưới.
Hậu quả thực tế là nhiều dự án bị hủy, chi phí tăng và thời gian triển khai kéo dài. Việc dùng quá nhiều công cụ rời rạc làm tăng độ phức tạp vận hành và khó khăn trong duy trì hiệu suất.
Hướng giải quyết gợi ý từ báo cáo bao gồm: thống nhất hạ tầng dữ liệu, ưu tiên chiến lược đám mây/hybrid phù hợp, đầu tư nâng cao năng lực nội bộ, và tối ưu hoá tiêu thụ năng lượng — trong đó đo lường hiệu suất bằng các chỉ số như "tokens per watt".
Dù AI hứa hẹn nhiều lợi ích, báo cáo nhấn mạnh rằng thành công thực sự đòi hỏi nền tảng hạ tầng gọn gàng, chiến lược rõ ràng và đội ngũ có kỹ năng. Không giải quyết phần cơ sở này, nhiều doanh nghiệp sẽ vẫn gặp rủi ro thất bại khi triển khai AI.
Báo cáo State of AI Infrastructure của DDN chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo không phải chìa khóa vàng cho mọi doanh nghiệp. 65% doanh nghiệp cho biết môi trường AI quá phức tạp để quản lý, và 54% đã hủy dự án AI trong hai năm qua do vấn đề hạ tầng.
Những nguyên nhân chính
- Hạ tầng phức tạp và phân mảnh: nhiều tổ chức gặp tình trạng silo ở lưu trữ, khả năng tính toán và đường ống dữ liệu, khiến việc mở rộng AI trở thành vấn đề tích hợp chứ không chỉ là bài toán compute.
- Thiếu kỹ năng nội bộ: 72% doanh nghiệp phải dựa vào chuyên gia bên ngoài, chỉ 12% tin tưởng hoàn toàn vào đội nội bộ. 83% công nhận đội ngũ đang gặp khó, và 98% thừa nhận có khoảng trống kỹ năng về AI.
- Chiến lược đám mây chưa tốt: 97% đồng ý rằng đám mây cần thiết để mở rộng AI, và khối lượng công việc hybrid được dự báo tăng 162% trong 12 tháng tới.
- Tiêu tốn năng lượng: 93% doanh nghiệp đang cố giảm tác động năng lượng của AI; khoảng 47% cho rằng nguồn điện và hệ thống làm mát là điểm kém hiệu quả nhất. "Tokens per watt" đang nổi lên như thước đo hiệu suất mới.
- Công nghệ lỗi thời và xếp chồng công cụ quá phức tạp: các hệ thống cũ, chiến lược sai lầm khi chỉ chạy theo mô hình và GPU mà quên lớp dữ liệu nền làm chậm tiến độ và tăng thất bại.
"Các doanh nghiệp đang nhận ra rằng mở rộng AI không phải là vấn đề compute — đó là vấn đề tích hợp," trích lời Sven Oehme, CTO của DDN. Alex Bouzari, CEO DDN, cảnh báo: "Không có hạ tầng thống nhất hiện đại, AI không thể mở rộng." Các lãnh đạo bị chỉ trích vì theo đuổi mô hình và GPU thay vì tập trung vào lớp dữ liệu bên dưới.
Hậu quả thực tế là nhiều dự án bị hủy, chi phí tăng và thời gian triển khai kéo dài. Việc dùng quá nhiều công cụ rời rạc làm tăng độ phức tạp vận hành và khó khăn trong duy trì hiệu suất.
Hướng giải quyết gợi ý từ báo cáo bao gồm: thống nhất hạ tầng dữ liệu, ưu tiên chiến lược đám mây/hybrid phù hợp, đầu tư nâng cao năng lực nội bộ, và tối ưu hoá tiêu thụ năng lượng — trong đó đo lường hiệu suất bằng các chỉ số như "tokens per watt".
Dù AI hứa hẹn nhiều lợi ích, báo cáo nhấn mạnh rằng thành công thực sự đòi hỏi nền tảng hạ tầng gọn gàng, chiến lược rõ ràng và đội ngũ có kỹ năng. Không giải quyết phần cơ sở này, nhiều doanh nghiệp sẽ vẫn gặp rủi ro thất bại khi triển khai AI.
Bài viết liên quan