Thu hẹp “khoảng cách Agentic AI”: Thách thức hạ tầng cho làn sóng AI tiếp theo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Chúng ta đã chứng kiến sự bùng nổ của AI Tạo sinh (Generative AI) với các mô hình như ChatGPT, có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh và thậm chí cả mã nguồn một cách ấn tượng. Tuy nhiên, một làn sóng AI mới, mạnh mẽ hơn và có khả năng tự chủ cao hơn, đang dần hình thành: Agentic AI (AI tác nhân).

Nhưng để khai thác hết tiềm năng của Agentic AI, chúng ta cần đối mặt và giải quyết một “khoảng cách” quan trọng – khoảng cách về hạ tầng công nghệ.

Agentic AI là gì và tại sao nó khác biệt?

Không giống như các mô hình AI truyền thống thường thực hiện các tác vụ cụ thể khi được yêu cầu, Agentic AI được thiết kế để hoạt động tự chủ hơn. Hãy tưởng tượng chúng như những “tác tử” (agent) thông minh có khả năng:

  1. Đặt mục tiêu và Lập kế hoạch: Tự xác định các bước cần thiết để đạt được một mục tiêu phức tạp.
  2. Lý luận và Ra quyết định: Phân tích tình huống, đánh giá các lựa chọn và đưa ra quyết định hành động.
  3. Sử dụng công cụ: Tương tác với các phần mềm, API, hoặc thậm chí các hệ thống vật lý khác để thực hiện nhiệm vụ.
  4. Ghi nhớ và Học hỏi: Lưu trữ thông tin từ các tương tác trước đó và sử dụng kinh nghiệm để cải thiện hiệu suất trong tương lai.
  5. Hành động tự chủ: Chủ động thực hiện các bước trong kế hoạch mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Ví dụ, thay vì chỉ trả lời câu hỏi “Thời tiết hôm nay thế nào?”, một Agentic AI có thể được giao nhiệm vụ “Lên kế hoạch và đặt vé cho chuyến đi cuối tuần đến Đà Lạt, ưu tiên chuyến bay sáng và khách sạn gần trung tâm”. Nó sẽ tự tìm kiếm thông tin chuyến bay, so sánh giá khách sạn, kiểm tra lịch trình của bạn và thậm chí tiến hành đặt vé nếu được phép.

“Khoảng cách Agentic AI” (The Agentic AI Gap)

Sự tự chủ và khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp của Agentic AI đặt ra những yêu cầu khổng lồ về hạ tầng công nghệ, tạo ra cái gọi là “Khoảng cách Agentic AI”. Đây là khoảng cách giữa tiềm năng đáng kinh ngạc của Agentic AI và khả năng hiện tại của hạ tầng (đặc biệt là lưu trữ và xử lý dữ liệu) để hỗ trợ chúng một cách hiệu quả.

Những thách thức hạ tầng chính:

  1. Quy mô và Tốc độ Dữ liệu Khủng Khiếp: Agentic AI cần truy cập và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau (văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến…) trong thời gian thực để đưa ra quyết định kịp thời. Hạ tầng lưu trữ phải đủ lớn và đủ nhanh để đáp ứng yêu cầu này.
  2. Luồng Công Việc (Workflow) Phức Tạp: Các tác vụ của Agentic AI thường bao gồm nhiều bước, liên quan đến việc truy xuất, xử lý, và lưu trữ dữ liệu liên tục. Điều này đòi hỏi một hệ thống lưu trữ có khả năng xử lý song song hiệu quả và độ trễ thấp.
  3. Yêu Cầu Hiệu Năng Cao: Từ việc huấn luyện các mô hình nền tảng khổng lồ đến việc thực thi các tác vụ suy luận phức tạp trong thời gian thực, Agentic AI đòi hỏi hiệu năng tính toán và truy cập dữ liệu cực cao. Bất kỳ nút thắt cổ chai nào trong hệ thống lưu trữ đều có thể làm giảm đáng kể hiệu quả của AI.
  4. Truy Cập Dữ Liệu Liên Tục và Nhất Quán: Agentic AI cần một “bộ nhớ” đáng tin cậy để lưu trữ trạng thái, kinh nghiệm và kiến thức đã học. Hạ tầng lưu trữ phải đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, nhất quán và có thể truy cập nhanh chóng.
  5. An Toàn, Bảo Mật và Quản Trị: Khi AI ngày càng tự chủ hơn, việc đảm bảo an toàn dữ liệu, kiểm soát truy cập và tuân thủ các quy định về quản trị trở nên cực kỳ quan trọng. Hạ tầng phải tích hợp các cơ chế bảo mật mạnh mẽ.

Thu hẹp khoảng cách: Vai trò của hạ tầng lưu trữ hiệu năng cao

Để Agentic AI phát huy hết tiềm năng, chúng ta không thể chỉ tập trung vào việc phát triển các mô hình AI thông minh hơn. Việc xây dựng một nền tảng hạ tầng vững chắc, đặc biệt là hệ thống lưu trữ dữ liệu, là yếu tố then chốt.

Các giải pháp lưu trữ thế hệ mới cần phải:

  • Cực kỳ nhanh chóng: Cung cấp tốc độ đọc/ghi dữ liệu cao và độ trễ thấp để đáp ứng các luồng công việc phức tạp.
  • Khả năng mở rộng linh hoạt: Dễ dàng mở rộng dung lượng và hiệu năng khi nhu cầu dữ liệu tăng lên.
  • Hiệu quả và Tối ưu chi phí: Xử lý hiệu quả các loại dữ liệu khác nhau và tối ưu hóa chi phí lưu trữ.
  • Đáng tin cậy và An toàn: Đảm bảo tính toàn vẹn, sẵn sàng và bảo mật cho dữ liệu.

Hướng tới tương lai

Agentic AI hứa hẹn mang lại những thay đổi đột phá trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hóa các quy trình kinh doanh phức tạp, trợ lý cá nhân thông minh hơn, đến việc thúc đẩy nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, việc hiện thực hóa tầm nhìn này đòi hỏi một sự đầu tư nghiêm túc vào việc nâng cấp và xây dựng hạ tầng công nghệ phù hợp.

Việc giải quyết “Khoảng cách Agentic AI” không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn là một cơ hội để xây dựng nền tảng cho tương lai của trí tuệ nhân tạo – một tương lai nơi AI không chỉ thông minh mà còn có khả năng hành động một cách tự chủ và hiệu quả. Các tổ chức cần nhận thức rõ tầm quan trọng của hạ tầng dữ liệu và lựa chọn những giải pháp đủ mạnh mẽ để không bị tụt lại phía sau trong cuộc cách mạng AI tiếp theo.

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) cho AI với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005. Chúng tôi hiện là đối tác phân phối của DataDirect Networks cho các giải pháp lưu trữ hiệu năng cao trong AI, Deep Learning.

Chúng tôi cũng là nhà phân phối chính thức của NVIDIA cho các hệ thống điện toán hiệu năng cao dựa trên GPU như siêu máy tính Trí tuệ Nhân tạo NVIDIA DGX và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh xử lý của các dòng GPU Data Center tối tân nhất, cùng hệ lưu trữ song song của DDN và mạng tốc độ cao từ Mellanox (thuộc NVIDIA).

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng DDN của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan
Vanito Hoang
Góp ý / Liên hệ tác giả