CEO IBM: AI trọng số mở đạt 90% hiệu quả với chi phí chỉ bằng một phần mười

Doanh nghiệp có cần trả mức giá cao gấp 10 lần để đổi lấy phần hiệu quả còn lại của trí tuệ nhân tạo? Trong cuộc họp công bố kết quả kinh doanh quý III, Tổng giám đốc IBM Arvind Krishna đặt ra câu hỏi này khi cho rằng các mô hình AI trọng số mở đang trở thành lựa chọn hấp dẫn cho hệ thống triển khai tại chỗ.

Mô hình trọng số mở cho phép tiếp cận các tham số đã được học trong quá trình huấn luyện, nhờ đó doanh nghiệp có thể tải về và tự vận hành theo điều kiện giấy phép. Khái niệm này không đồng nghĩa với việc toàn bộ mã nguồn, dữ liệu huấn luyện hay quy trình phát triển đều được công khai.

Theo Krishna, năm 2024, các mô hình đóng thuộc nhóm tiên tiến nhất vẫn vượt xa lựa chọn mở. Ông minh họa rằng trong một bài đánh giá bao quát nhiều năng lực, mô hình dẫn đầu có thể đạt 70 điểm, trong khi mô hình mở chỉ đạt 20–30 điểm. Đến cuối năm 2025, khoảng cách đã thu hẹp, chẳng hạn từ mức 70 so với 20–30 xuống còn 70 so với 50.

Hiện nay, theo đánh giá của lãnh đạo IBM, mô hình trọng số mở có thể đạt khoảng 90% hiệu quả của các mô hình hàng đầu, trong khi chi phí xử lý token chỉ bằng 10–25%. Token là đơn vị văn bản mà mô hình xử lý, có thể là một phần của từ, một từ hoặc dấu câu. Đây là nhận định của Krishna, không phải kết quả kiểm chứng độc lập được công bố kèm theo.

Krishna thừa nhận một số công việc vẫn cần năng lực của các mô hình tiên tiến nhất. Tuy nhiên, ông cho rằng phần lớn tác vụ quen thuộc trong doanh nghiệp — như tóm tắt thư điện tử, xem xét hợp đồng, trả lời cuộc gọi của khách hàng hay soạn thư — có thể được thực hiện tốt bằng phương án rẻ hơn nhiều.

Lập luận này đặt trọng tâm vào mức độ phù hợp với công việc thay vì chỉ chạy đua theo điểm đánh giá. Nếu một mô hình chi phí thấp đã đáp ứng yêu cầu, doanh nghiệp sẽ khó biện minh cho khoản chi lớn hơn chỉ để có thêm năng lực mà tác vụ không cần đến.

IBM cho biết đang chứng kiến sự quan tâm tăng mạnh đối với hạ tầng AI tại chỗ, tức hệ thống chạy trong cơ sở do doanh nghiệp kiểm soát thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào dịch vụ đám mây bên ngoài. Theo Krishna, nhiều doanh nghiệp có thể xây dựng một hệ thống AI hữu ích chỉ với hai hoặc ba tủ máy chủ.

Quy mô phần cứng gọn không có nghĩa là việc triển khai sẽ đơn giản. Krishna chỉ ra hàng loạt câu hỏi mà doanh nghiệp phải giải quyết: ai phụ trách nhân hệ điều hành, ai tối ưu mạng và ai bảo đảm các bộ xử lý đồ họa phối hợp hiệu quả?

Bộ xử lý đồ họa, thường gọi là GPU, được dùng rộng rãi để thực hiện các phép tính song song của AI. Khi một mô hình chạy trên nhiều GPU, các thiết bị cần có kết nối mạng đủ nhanh và độ trễ thấp để trao đổi dữ liệu. Vì vậy, khoảng cách giữa chúng trên mạng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản hồi.

Một khâu khác là lưu đệm, tức giữ lại những kết quả hoặc dữ liệu có thể tái sử dụng để giảm việc tính toán lặp lại. Tối ưu tốt lớp này giúp hệ thống phản hồi nhanh hơn.

Krishna cho biết IBM sẽ phát triển phần mềm nhằm đơn giản hóa quá trình triển khai AI, nhưng chưa đưa ra giải pháp cụ thể cho toàn bộ những thách thức nhân lực và vận hành nói trên. Ông cũng kỳ vọng nhu cầu AI tại chỗ sẽ thúc đẩy doanh số thẻ tăng tốc Spyre dành cho máy tính lớn của IBM. Đây là phần cứng chuyên dụng giúp xử lý các tác vụ AI trên nền tảng máy tính lớn, vốn thường phục vụ những hoạt động nghiệp vụ quan trọng.

Trong quý III, IBM ghi nhận tổng doanh thu 17,1 tỷ USD, tăng 5% so với cùng kỳ. Mảng hạ tầng đạt 3,7 tỷ USD, cũng tăng 5%, nhưng tốc độ cải thiện thấp hơn các đối thủ Dell, HPE và Lenovo.

Mảng phần mềm tăng 9%, lên 7,8 tỷ USD. Red Hat nổi bật với mức tăng trưởng 11%, trong khi doanh thu định kỳ hằng năm tăng 30%. Chỉ số doanh thu định kỳ hằng năm phản ánh quy mô nguồn thu lặp lại được quy đổi theo năm, thay vì chỉ tính doanh thu ghi nhận trong một quý.

Các sản phẩm ảo hóa của Red Hat đã giành được những hợp đồng trị giá tổng cộng 800 triệu USD, cùng danh mục cơ hội bán hàng tiềm năng thêm 750 triệu USD. Công nghệ ảo hóa cho phép nhiều máy tính ảo dùng chung một máy chủ vật lý. IBM nhận thấy dư địa tăng trưởng khi một số khách hàng VMware cân nhắc chuyển nền tảng, nhưng các cơ hội bán hàng tiềm năng chưa đồng nghĩa với doanh thu chắc chắn.

Ở mảng máy tính lớn, Krishna cho biết thế hệ z17 đã tạo ra doanh thu cao hơn 1 tỷ USD so với bất kỳ thế hệ tiền nhiệm nào. Các mẫu IBM Z mới có thể lắp trong tủ máy chủ cũng mang lại đợt ra mắt phân khúc tầm trung mạnh nhất trong gần hai thập niên. Dù vậy, doanh thu máy tính lớn trong quý giảm 20%, diễn biến IBM cho là phù hợp với chu kỳ sản phẩm khi z17 đã ra mắt được 18 tháng. Cổ phiếu hãng giảm khoảng 1–2% sau những biến động trong phiên giao dịch ngoài giờ.

Song song với báo cáo kinh doanh, IBM Cloud ghi nhận một sự cố được xếp ở mức nghiêm trọng nhất, liên quan đến hoạt động bảo trì khẩn cấp. Trong 90 phút, người dùng không thể khởi tạo tài nguyên mới hoặc tạo đám mây riêng ảo — môi trường mạng được cô lập về mặt logic bên trong hạ tầng đám mây của nhà cung cấp.

Với IBM Classic Cloud, dịch vụ bắt nguồn từ thương vụ mua SoftLayer năm 2013, khách hàng được thông báo chức năng khởi tạo và quản lý tài nguyên sẽ được khôi phục trước 08:00 giờ UTC ngày 22/10. Theo mốc thời gian được công bố, sự gián đoạn tại môi trường này kéo dài ít nhất 16 giờ.

Đợt bảo trì bắt đầu vài giờ sau khi các lỗ hổng nghiêm trọng trong PHP, ngôn ngữ lập trình phổ biến cho ứng dụng web, được công bố. Tuy nhiên, chưa có xác nhận rằng việc vá các lỗ hổng này là nguyên nhân dẫn đến bảo trì khẩn cấp.