Chuyên gia AI bàn cách tối ưu công nghệ trong bối cảnh tài nguyên hạn chế

Ngày 13.3, Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC) 2025 tiếp tục chào đón những chuyên gia từ Honeywell, VinAI, Google Brain, UT Austin, Nouslogic Telehealth…

Họ mang đến những góc nhìn đa chiều về cách ngành công nghiệp có thể khai thác AI mà không bị phụ thuộc hoàn toàn vào tài nguyên hữu hạn.

Tối ưu hóa công nghệ

Tại hội nghị, ông Nguyễn Mai Dương - Cục trưởng Cục Đổi mới sáng tạo (Bộ KH-CN) khẳng định Bộ Bộ KH-CN đang tích cực xây dựng và hoàn thiện cơ chế, chính sách nhằm thúc đẩy hệ sinh thái khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo quốc gia, tạo điều kiện cho doanh nghiệp và startup nâng cao năng lực, mở rộng hợp tác, phát triển bền vững.

“Chúng tôi tin rằng, với sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và công nghệ bán dẫn, Việt Nam đang bước vào một chu kỳ cơ hội mới, nơi KH-CN và đổi mới sáng tạo không chỉ là động lực tăng trưởng mà còn là chìa khóa giúp đất nước bứt phá, vươn tầm mạnh mẽ trên bản đồ công nghệ toàn cầu”, ông Dương nói.

Ông Nguyễn Mai Dương - Cục trưởng Cục Đổi mới sáng tạo (Bộ KH-CN) chia sẻ tại AISC 2025 - Ảnh: BTC

TS Bùi Hải Hưng từ Viện nghiên cứu VinAI nhìn nhận trong nhiều năm qua, sự phát triển của AI luôn đi kèm với việc tăng cường dữ liệu, khả năng tính toán và tài nguyên. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc tiêu tốn nhiều chi phí hơn, đòi hỏi nhiều phần cứng mạnh mẽ hơn.

Việc phần cứng ngày càng đắt đỏ, tiêu thụ nhiều năng lượng và tạo ra những vấn đề bền vững đòi hỏi ngành công nghiệp phải tìm kiếm những giải pháp mới để tối ưu hóa hiệu suất AI mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào tài nguyên vô hạn.

Ông Bùi Hải Hưng nhận thấy Việt Nam có thể không có tài nguyên dồi dào như Thung lũng Silicon, nhưng chúng ta có một lợi thế quan trọng - con người và sự kiên trì. Chúng ta không cần một hệ thống AI lớn nhất, mà cần một hệ thống hiệu quả nhất.

Ông Bùi Hải Hưng có những chia sẻ về những điều Việt Nam có thể cải thiện để tối ưu AI - Ảnh: BTC

Nhìn về tương lai, ông Hưng nhận định mục tiêu của các tổ chức AI tại Việt Nam là tiếp tục cải thiện khả năng tiếp cận công nghệ AI, giải quyết bài toán tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất.

Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình AI gọn nhẹ hơn, hiệu quả hơn, có thể hoạt động tốt trong môi trường tính toán giới hạn. Song song đó, hợp tác với các công ty toàn cầu, phát triển mã nguồn mở và tiếp tục đầu tư vào nhân tài sẽ là chìa khóa để Việt Nam khẳng định vị thế của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

“Việc làm chủ AI trong môi trường hạn chế tài nguyên không phải là về việc chạy đua phần cứng, mà là về việc tư duy chiến lược và tối ưu hóa công nghệ”, ông Hưng kết luận.

Khai thác AI một cách tối ưu nguồn tài nguyên

Tại Hội nghị AISC 2025, TS Lê Viết Quốc - một trong những chuyên gia hàng đầu về AI và học sâu (Deep Learning) tại Google đã có những chia sẻ xoay quanh chủ đề “Kết nối đổi mới Đông - Tây để tiên phong trong bán dẫn và AI”.

Theo TS Lê Viết Quốc, AI ngoài là một công cụ, còn là chìa khóa để vượt qua mọi giới hạn của KH-CN. Nếu con người có thể thực sự giải mã được cách thức hoạt động của trí thông minh thì việc tìm ra phương pháp chữa trị ung thư, phát triển vật liệu mới hay tạo ra năng lượng tái tạo hiệu quả hơn đều trở nên khả thi.

TS Christopher Nguyễn (Aitomatic) và TS Lê Viết Quốc (Google) tại tọa đàm AISC 2025 - Ảnh: BTC

Hiện nhiều tổ chức nghiên cứu đang tập trung vào tối ưu hóa mô hình AI, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn ngay cả khi không có nguồn dữ liệu khổng lồ. Đây là hướng đi quan trọng để đưa AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn trên toàn cầu, đặc biệt là ở những quốc gia có hạ tầng công nghệ chưa thực sự phát triển mạnh mẽ.

“AI không nên là một công nghệ độc quyền của các tập đoàn lớn. Nếu chúng ta có thể tự động hóa quá trình xây dựng AI thì nhiều người hơn sẽ có thể tiếp cận và sáng tạo với nó”, ông Quốc nói.

Ngoài ra, ông Quốc cho rằng phát triển những nền tảng AI tự động sẽ giúp các công ty khởi nghiệp, nhà nghiên cứu và thậm chí cả những người không chuyên có thể khai thác tiềm năng của AI mà không cần chuyên môn sâu về khoa học dữ liệu.

Bên cạnh những tiềm năng to lớn, TS Lê Viết Quốc cũng nhận định rằng AI đang đối mặt với những thách thức không hề nhỏ, đặc biệt là về tính bền vững và hiệu suất năng lượng.

Giải pháp cho vấn đề này là tối ưu hóa mô hình và cải thiện thuật toán học máy, giúp AI học hiệu quả hơn mà không cần tiêu tốn quá nhiều tài nguyên.

Ngoài ra, ông Quốc cho biết hướng đi mới như AI sinh thái (Green AI) cũng đang được quan tâm, nhằm phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hoạt động với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao.

Nhật Anh