Mối quan hệ cộng sinh giữa AI và điện toán đám mây được nằm ở sự tự động hóa. Việc triển khai AI hợp lý hóa các quy trình đơn giản, từ đó sẽ tăng hiệu quả và cho phép nhân tài CNTT tập trung vào phát triển sáng tạo hơn.
AI và điện toán đám mây đang thúc đẩy các doanh nghiệp phát triển theo nhiều cách ngoài CNTT. Trong khi thị trường điện toán đám mây được dự đoán sẽ tăng gấp đôi từ quy mô hiện tại lên 947 tỷ USD vào năm 2026 thì thị trường AI dự kiến sẽ tăng hơn 5 lần lên 309 tỷ USD.
1. Sự hợp nhất giữa AI và điện toán đám mây
AI và điện toán đám mây phối hợp với nhau để tự động hóa các tác vụ như ra quyết định, bảo mật, quản lý và phân tích dữ liệu. Khả năng của AI trong việc sử dụng học máy (Machine Learning - ML) và tạo ra những diễn giải khách quan về những hiểu biết dựa trên dữ liệu giúp tăng năng suất trong các quy trình này và có khả năng tiết kiệm một khoản tiền đáng kể cho công ty.
Khi thuật toán học máy được sử dụng để áp dụng phần mềm AI trong cài đặt đám mây, người dùng và người tiêu dùng sẽ được cung cấp trải nghiệm trực quan và kết nối. Chỉ có hai trường hợp tích hợp liền mạch này cho phép thực hiện nhiều chức năng, chẳng hạn như tìm kiếm, phát nhạc và mua hàng.
Trong các mô hình ML, bộ dữ liệu lớn được sử dụng để huấn luyện thuật toán. Dữ liệu này có thể có cấu trúc, không có cấu trúc hoặc thô sẽ cần CPU và GPU mạnh để xử lý. Chỉ có sự kết hợp lý tưởng giữa các hệ thống đám mây công cộng, riêng tư hoặc lai (dựa trên các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ) mới có thể cung cấp lượng điện toán khổng lồ như vậy như hiện nay. Hơn nữa, điện toán đám mây AI cũng cho phép các dịch vụ được sử dụng trong ML, chẳng hạn như điện toán không có máy chủ, xử lý hàng loạt và điều phối vùng chứa.
2. Các ứng dụng của AI trong Điện toán đám mây
Các nhà phát triển có thể lưu trữ nền tảng AI mà không cần xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng riêng biệt bằng cách sử dụng các dịch vụ đám mây công cộng. Để kiểm tra và triển khai các ứng dụng AI, các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình và cài đặt được xác định trước.
Hơn nữa, bằng cách vận hành chúng từ đám mây và sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất do công ty sản xuất, các dịch vụ AI nói chung như chuyển giọng nói thành văn bản, phân tích và trực quan hóa không phải lúc nào cũng cần mô hình ML có thể được cải thiện tốt hơn.
Một số ứng dụng dựa trên AI phổ biến trên đám mây bao gồm:
IoT: Các kiến trúc và dịch vụ đám mây hỗ trợ Internet có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu do nền tảng AI tạo ra trên các thiết bị IoT. Chatbots: Chatbots là phần mềm dựa trên AI phổ biến, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các cuộc trò chuyện với người dùng, một lợi ích cho dịch vụ khách hàng đảm bảo cho sự hài lòng tức thời. Nền tảng đám mây lưu trữ và xử lý dữ liệu được thu thập bởi chatbot và dịch vụ đám mây kết nối chúng với các ứng dụng thích hợp để xử lý thêm. Dữ liệu khách hàng cũng được đưa trở lại ứng dụng chatbot nằm trên đám mây. Business Intelligence: BI là một ứng dụng chính thống khác, nơi điện toán đám mây AI có thể thu thập dữ liệu về thị trường, đối tượng mục tiêu và đối thủ cạnh tranh của khách hàng. Đám mây một lần nữa tạo điều kiện thuận lợi cho việc lưu trữ và truyền dữ liệu trong khi AI chạy dữ liệu đó thông qua các mô hình phân tích dự đoán. AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS): Các nhà cung cấp đám mây công cộng hiện cung cấp dịch vụ gia công AI, cho phép các công ty thử nghiệm phần mềm và thuật toán ML mà không gặp rủi ro với cơ sở hạ tầng chính của họ. Họ có thể triển khai các ứng dụng AI có sẵn với chi phí chỉ bằng một phần chi phí của AI nội bộ với mức tiết kiệm CAPEX (chi phí vốn) đáng kể. Điện toán đám mây nhận thức: Điện toán nhận thức là việc sử dụng các mô hình AI để tái tạo và mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người trong các tình huống phức tạp. Những công ty như IBM và Google đã xây dựng nền tảng đám mây nhận thức để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về nhận thức dưới dạng dịch vụ cho các doanh nghiệp và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng công nghệ này trong tài chính, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và các ngành khác.
3. Ưu điểm của việc triển khai AI trong điện toán đám mây
3.1 Tiết kiệm chi phí
Theo truyền thống, các trung tâm dữ liệu kinh doanh sử dụng các máy chủ đắt tiền với nhiều GPU để chạy các mô hình dựa trên ML. Chi phí phát triển, thử nghiệm và triển khai các mô hình này đã giảm đáng kể nhờ những tiến bộ về ảo hóa trong cả đám mây công cộng và riêng tư. Điều này đã giúp nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ có được một sân chơi bình đẳng.
3.2 Năng suất
Các thuật toán dựa trên AI đòi hỏi thời gian và nỗ lực đáng kể của quản trị viên trong việc xây dựng môi trường sản xuất và thử nghiệm, quản lý phần mềm cũng như cung cấp tài nguyên phần cứng cho hoạt động điện toán và lưu trữ. Đám mây lai được quản lý tập trung hoặc đám mây công cộng sẽ loại bỏ điều này, khiến nhân viên CNTT phải tập trung vào các nhiệm vụ không lặp lại.
3.3 Tự động hóa
Điện toán đám mây AI đang được tích hợp trực tiếp vào cơ sở hạ tầng để hỗ trợ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và hợp lý hóa khối lượng công việc. Công nghệ AI có thể được sử dụng để giám sát, quản lý và tự phục hồi các thành phần đám mây công cộng và riêng lẻ trong môi trường đám mây lai.
3.4 Phân tích
Để có thêm thông tin chi tiết, dữ liệu được tìm thấy trong phần lớn khối lượng công việc trên đám mây phải được đánh giá. Việc khai thác dữ liệu theo thời gian thực cũng như việc tạo bảng điều khiển và phân tích gốc cho từng ứng dụng này được thực hiện đơn giản bằng các mô hình dựa trên AI.
***3.5 Quản lý dữ liệu ***
Thông qua việc tạo và xử lý dữ liệu theo thời gian thực, trí tuệ nhân tạo (AI) tăng cường khối lượng công việc trên nền tảng đám mây trong chăm sóc khách hàng, tiếp thị, ERP và quản lý chuỗi cung ứng. Ví dụ: các giải pháp hỗ trợ AI có thể tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều hoạt động, bao gồm đặt giá thầu theo chương trình trong quảng cáo truyền thông, chống gian lận trong dịch vụ tài chính, phát hiện mối đe dọa trong bảo mật CNTT và đề xuất mua hàng tùy chỉnh trong bán lẻ. Dataflow là một nền tảng phân tích phát trực tuyến được cung cấp bởi Google Cloud.
3.6 Công cụ Saas
Có lẽ cách sử dụng thuật toán rõ ràng và phổ biến nhất trong điện toán đám mây AI là tận dụng sự tích hợp của chúng vào các công cụ SaaS chính thống để giúp chúng mang lại nhiều chức năng và giá trị hơn cho người dùng cuối.
Ví dụ: Salesforce đã thêm “Einstein”, một thuật toán dựa trên AI, vào hệ thống CRM hàng đầu của mình để giúp khách hàng hiểu được khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra, tìm ra các mẫu trong dữ liệu này và rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để cải thiện chiến lược bán hàng của họ. Đây chỉ là một ví dụ trong bối cảnh có hàng trăm công cụ SaaS được hỗ trợ bởi AI.
4. Những khó khăn trong việc triển khai điện toán đám mây AI
4.1. Bảo mật dữ liệu cá nhân
Cách tiếp cận trả tiền theo nhu cầu sử dụng của công nghệ SaaS cho phép hàng triệu doanh nghiệp trên toàn thế giới tạo ra sản phẩm mới, đạt được hiệu quả trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu và thậm chí mở rộng ra các thị trường chưa được khai thác. Tuy nhiên, các công ty thường xuyên sử dụng ứng dụng đám mây để xử lý dữ liệu về khách hàng, nhà cung cấp và thị trường của họ mà hầu như không hiểu rõ về các mối nguy hiểm bảo mật liên quan đến điện toán đám mây công cộng.
Việc xử lý dữ liệu bằng AI thành công cụ SaaS trong cài đặt đám mây công cộng sẽ làm tăng những mối nguy hiểm này lên gấp 10 lần. Khi các quy trình và ranh giới dành cho thuật toán điện toán đám mây AI không được xác định rõ ràng, thông tin bí mật của công ty có thể dễ bị vi phạm an ninh hoặc truy cập bất hợp pháp.
4.2. Kết nối
Bất kỳ thuật toán hoặc hệ thống xử lý dữ liệu nào trên đám mây đều phụ thuộc vào một thứ để duy trì hoạt động: kết nối Internet ổn định. Kết nối mạng kém có thể làm chậm quá trình ML và làm mất đi mục đích liên quan đến các giao dịch và phân tích theo thời gian thực.
5. Tương lai của Điện toán đám mây AI
Khi điện toán đám mây phổ biến hơn trong mọi lĩnh vực của ngành CNTT, tốc độ tăng trưởng doanh thu chắc chắn sẽ chậm lại. Do đó, các nhà đầu tư kỳ vọng sự bùng nổ của AI sẽ tiếp thêm sinh lực cho điện toán đám mây khi các công ty công nghệ lớn ngày càng tìm cách khai thác trí tuệ nhân tạo trên đám mây.
Trong khi các doanh nghiệp đang đầu tư đáng kể vào trí tuệ nhân tạo (AI), bộ phận CNTT của họ cần phải làm việc nhanh chóng để luôn cập nhật kiến thức và kỹ năng cần thiết để tích hợp và mở rộng thành công các giải pháp điện toán đám mây AI. Cách tốt nhất để đảm bảo bộ phận CNTT có đủ thời gian để tích hợp hiệu quả công nghệ AI trước khi các tổ chức đối thủ vượt mặt là áp dụng nó càng sớm càng tốt. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.