Áp lực từ trí tuệ nhân tạo cục bộ biến RAM thành thước đo phần cứng cốt lõi trên smartphone

Đã qua thời kỳ dung lượng RAM trên smartphone chỉ đơn thuần là thông số kỹ thuật dùng để đo lường khả năng chạy đa nhiệm hoặc giữ cho các ứng dụng nền không bị khởi động lại. Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device AI) đang tái định nghĩa hoàn toàn vai trò của bộ nhớ tạm, biến RAM trở thành một trong những thước đo phần cứng quan trọng hàng đầu trên các thế hệ điện thoại thông minh hiện nay.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) biến RAM trở thành một trong những thước đo phần cứng quan trọng hàng đầu. Ảnh minh hoạ.

Gánh nặng bộ nhớ từ các mô hình ngôn ngữ cục bộ

Thay vì chuyển toàn bộ tác vụ tính toán lên các trung tâm dữ liệu đám mây, các dòng điện thoại mới đang tăng cường xử lý dữ liệu ngay trên phần cứng cục bộ. Điển hình như Google đã tích hợp mô hình Gemini Nano nhằm phục vụ các tính năng cốt lõi trên hệ điều hành Android, bao gồm nhận diện giọng nói, đọc hiểu hình ảnh, tóm tắt và hỗ trợ viết lại văn bản. Tuy nhiên, việc vận hành trơn tru những trải nghiệm này đòi hỏi thiết bị phải sở hữu dung lượng bộ nhớ đủ rộng để nạp và duy trì hoạt động của các mô hình ngôn ngữ phức tạp.

Về mặt kỹ thuật, một mô hình AI bao gồm lượng tham số khổng lồ, đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành kết quả xử lý. Khi vận hành cục bộ, một phần lớn tham số bắt buộc phải lưu trữ trực tiếp trong bộ nhớ tạm để bộ xử lý có thể liên tục trích xuất suốt chu trình suy luận. Bên cạnh đó, hệ thống còn phải dành riêng tài nguyên bộ nhớ cho dữ liệu đầu vào, ngữ cảnh tác vụ và các kết quả tính toán trung gian. Khi yêu cầu của người dùng càng chi tiết, lượng dữ liệu cần duy trì trong bộ nhớ càng gia tăng.

Hãng nghiên cứu Counterpoint Research chỉ ra rằng đây chính là một trong những rào cản kỹ thuật lớn nhất đối với AI cục bộ. Các mô hình hiện đại đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên bộ nhớ ngay từ trước khi bắt đầu chu trình suy luận. Do đó, kích thước mô hình càng lớn thì áp lực đè nặng lên dung lượng và băng thông bộ nhớ của thiết bị càng trở nên gay gắt.

Sự chuyển dịch trong kiến trúc phần cứng bán dẫn

Thực tế này buộc các nhà sản xuất chip phải thay đổi tư duy thiết kế hệ thống. Thay vì chỉ tập trung gia tăng sức mạnh tính toán thuần túy cho bộ xử lý thần kinh (NPU), các hãng bán dẫn bắt đầu dồn trọng tâm tối ưu hóa cấu trúc bộ nhớ. Đơn cử, Qualcomm đã cải tiến kiến trúc Hexagon NPU thế hệ mới với dung lượng bộ nhớ dùng chung mở rộng thêm 50%.

Cải tiến này giúp đưa dữ liệu mô hình, trạng thái xử lý và kết quả trung gian lại gần NPU hơn, qua đó giảm tần suất truy xuất dữ liệu ra bộ nhớ ngoài và rút ngắn thời gian phản hồi cho các tác vụ AI. Dẫu vậy, hiệu năng tổng thể của AI vẫn phụ thuộc vào sự phối hợp nhịp nhàng giữa NPU, CPU, GPU cùng băng thông bộ nhớ, kết hợp với các giải pháp tối ưu hóa như kỹ thuật lượng tử hóa – phương pháp từng được Qualcomm áp dụng để đưa mô hình Stable Diffusion lên nền tảng Android nhằm hạ thấp băng thông lẫn mức tiêu hao năng lượng.

Chuẩn mực mới từ 12 GB đến 16 GB RAM

Hệ quả rõ nét nhất của làn sóng công nghệ này là sự nâng cấp mạnh mẽ về tiêu chuẩn bộ nhớ trên các dòng điện thoại cao cấp. Dòng Galaxy S26 của Samsung hiện đặt mức RAM khởi điểm từ 12 GB, thậm chí phiên bản bộ nhớ trong 1 TB được trang bị tới 16 GB RAM nhằm đảm bảo hệ sinh thái Galaxy AI vận hành mượt mà.

Tương tự, Apple cũng xác định mối liên hệ chặt chẽ giữa tài nguyên phần cứng và các tính năng thông minh. Nhằm vận hành mô hình AI tiên tiến nhất trên máy để xử lý giọng nói biểu cảm hay tính năng đọc chính tả nâng cao, hãng yêu cầu thiết bị phải sở hữu tối thiểu 12 GB bộ nhớ hợp nhất. Những mẫu máy không đạt tiêu chuẩn phần cứng này sẽ không nằm trong danh sách hỗ trợ. Mặc dù kiến trúc bộ nhớ hợp nhất của Apple cho phép CPU, GPU và NPU dùng chung một không gian lưu trữ – không tương đương tuyệt đối với RAM trên nền tảng Android – song quy định này phản ánh rõ nét sức ép mà AI đặt lên bộ nhớ.

Xu hướng mở rộng bộ nhớ được dự báo sẽ tiếp diễn khi AI trên thiết bị chuyển dịch từ các tác vụ đơn lẻ như chỉnh sửa ảnh hay tóm tắt văn bản sang vai trò trợ lý ảo toàn diện, có khả năng hiểu ngữ cảnh dài và thực thi chuỗi hành động phức tạp liên tiếp. Để kiểm soát chi phí và năng lượng, các hãng công nghệ đang tích cực nghiên cứu mô hình AI thu gọn, kỹ thuật lượng tử hóa và cơ chế chỉ kích hoạt từng phần mô hình khi cần. Tuy vậy, sở hữu dung lượng bộ nhớ lớn vẫn là điều kiện tiên quyết không thể thay thế trên smartphone thế hệ mới.