Đà Nẵng kết nối hệ sinh thái AI từ bài toán thực tế

Ngày 22/9, Trung tâm Hỗ trợ khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Đà Nẵng phối hợp với Viettel IDC và Panduit tổ chức sự kiện “Đà Nẵng - Điểm đến mới của hệ sinh thái AI”. Chương trình quy tụ hơn 100 đại biểu đến từ các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp, trường đại học và cộng đồng đổi mới sáng tạo tại Đà Nẵng và khu vực.

Panduit là doanh nghiệp công nghệ đến từ Hoa Kỳ, tập trung vào các giải pháp hạ tầng kết nối, điện và cơ sở hạ tầng cho trung tâm dữ liệu. Tại chương trình, Panduit tập trung vào các yêu cầu về hạ tầng vật lý phục vụ trung tâm dữ liệu AI, trong đó có thiết kế, kết nối, điện, làm mát và khả năng mở rộng.

Các nội dung được trao đổi tập trung vào một vấn đề đang được nhiều tổ chức quan tâm: lựa chọn bài toán AI nào để bắt đầu, sử dụng mô hình công nghệ và hạ tầng ra sao, đồng thời chuẩn bị thế nào để một giải pháp có thể vận hành ổn định sau giai đoạn thử nghiệm.

Toàn cảnh sự kiện “Đà Nẵng - Điểm đến mới của hệ sinh thái AI”.

Đưa AI vào những bài toán cụ thể

Theo các nội dung được chia sẻ tại sự kiện, điểm bắt đầu của một dự án AI không nhất thiết là lựa chọn mô hình hay đầu tư ngay vào hệ thống tính toán. Trước hết cần xác định công việc cần cải thiện, người sử dụng, dữ liệu hiện có, tiêu chí đánh giá và người chịu trách nhiệm khi giải pháp được đưa vào quy trình.

Một bài toán phù hợp để thử nghiệm cần có chủ nghiệp vụ rõ ràng, dữ liệu có thể tiếp cận hợp lệ, phạm vi đủ hẹp để đánh giá và rủi ro có thể kiểm soát. Các tiêu chí nghiệm thu cũng cần được xác định ngay từ đầu thay vì chỉ dựa vào việc một bản demo có thể hoạt động.

Khi chuyển sang sử dụng thực tế, nhiều vấn đề có thể phát sinh như dữ liệu cũ, quyền truy cập khác nhau, câu hỏi không có đáp án, tải cao điểm hoặc khả năng tích hợp với hệ thống hiện có. Với các trợ lý sử dụng dữ liệu nội bộ, dữ liệu cần được làm sạch, phân quyền và cập nhật; hệ thống cũng phải có khả năng ghi nhận nguồn thông tin và chuyển sang người xử lý khi không đủ căn cứ.

Chi phí vì vậy không chỉ nằm ở mô hình hoặc tài nguyên tính toán, mà còn gồm dữ liệu, tích hợp, bảo mật, kiểm thử, hỗ trợ người dùng và duy trì chất lượng trong quá trình vận hành.

Một trong những mục tiêu của chương trình là giúp các doanh nghiệp, trường đại học và startup tìm được điểm kết nối phù hợp. Doanh nghiệp có thể đưa ra bài toán thực tế; trường đại học cung cấp nguồn lực nghiên cứu, nhân lực; startup có cơ hội tiếp cận dữ liệu, môi trường thử nghiệm và khách hàng; các đơn vị công nghệ cung cấp giải pháp và hạ tầng.

Các diễn giả trao đổi tại phiên tọa đàm về triển khai AI trong thực tế.

Theo thông tin được chuẩn bị cho chương trình, hệ sinh thái khởi nghiệp của Đà Nẵng có khoảng 200 doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo, 12 vườn ươm và 6 quỹ đầu tư khởi nghiệp. Đây là số liệu của toàn bộ hệ sinh thái khởi nghiệp của thành phố, không phải riêng lĩnh vực AI.

Vấn đề được đặt ra tiếp theo là nâng chất lượng kết nối để một bài toán của doanh nghiệp có thể tìm được nhóm nghiên cứu, đối tác triển khai và nguồn lực phù hợp; kết quả nghiên cứu có thêm cơ hội được kiểm chứng, chuyển giao và thương mại hóa.

Hạ tầng AI phải gắn với nhu cầu thực tế

Cùng với bài toán ứng dụng, hạ tầng tính toán là một nội dung được quan tâm tại sự kiện. Theo Viettel IDC, việc lựa chọn hạ tầng cần xuất phát từ đặc điểm của từng bài toán thay vì mặc định mọi nhu cầu đều phải đầu tư một hệ thống riêng.

Tùy quy mô và yêu cầu, doanh nghiệp có thể cân nhắc sử dụng ứng dụng dạng dịch vụ, nền tảng hoặc API, thuê GPU, thuê cụm AI riêng, đầu tư hạ tầng tại chỗ hoặc kết hợp giữa tại chỗ và cloud.

Khách tham dự trải nghiệm các giải pháp công nghệ tại sự kiện.

Các yếu tố cần tính đến gồm dữ liệu, số lượng người dùng đồng thời, thời gian phản hồi, yêu cầu bảo mật, khả năng tích hợp và tổng chi phí trong vòng đời. Một cấu hình chỉ có ý nghĩa sau khi được kiểm thử trên dữ liệu đại diện, với các chỉ số như chất lượng kết quả, tỷ lệ lỗi, thông lượng, thời gian phản hồi p95 và chi phí cho mỗi tác vụ đạt yêu cầu.

Với hạ tầng đầu tư riêng, bài toán cũng mở rộng sang hệ thống điện, làm mát, mạng, giám sát, dự phòng và nhân sự vận hành. Phương án làm mát cần được lựa chọn theo thiết bị và mật độ thiết kế, thay vì mặc định mọi tải AI đều sử dụng cùng một giải pháp.

Các giải pháp hạ tầng được giới thiệu tại sự kiện.

Ông Trần Việt Cường, Giám đốc Phát triển dự án Panduit Việt Nam cho rằng, nhiều doanh nghiệp đầu tư rất lớn cho GPU, thiết bị IT và phần mềm nhưng đôi khi bỏ qua hạ tầng kết nối. Theo ông, chất lượng thiết bị kết nối, khả năng vận hành, bảo trì và khả năng mở rộng trong tương lai đều cần được tính đến ngay từ đầu.

“Nhiều doanh nghiệp đầu tư rất lớn cho GPU, thiết bị IT và phần mềm nhưng đôi khi bỏ qua hạ tầng kết nối. Chất lượng thiết bị kết nối, khả năng vận hành, bảo trì và khả năng mở rộng trong tương lai đều cần được tính đến ngay từ đầu. Khi đầu tư AI Data Center, không chỉ nên so sánh chi phí từng thiết bị mà cần tính tổng thể chi phí để đảm bảo hệ thống vận hành ổn định”.

Ông Trần Việt Cường, Giám đốc Phát triển dự án Panduit Việt Nam.

Đại diện Panduit cũng cho rằng doanh nghiệp có thể đầu tư hạ tầng AI theo từng giai đoạn phù hợp với nhu cầu và năng lực tài chính. Tuy nhiên, ngay từ bước thiết kế cần tính đến khả năng mở rộng để hạn chế phải đầu tư lại khi quy mô hệ thống tăng.

Đáng chú ý, chương trình đưa ra một lộ trình 90 ngày mang tính đề xuất cho một bài toán có phạm vi phù hợp và dữ liệu đủ sẵn sàng. Hai tuần đầu tập trung xác định chủ nghiệp vụ, hiện trạng, quyền tiếp cận dữ liệu và bộ kiểm thử. Sau đó là xây dựng bản thí điểm, kiểm thử tải, tình huống lỗi, bảo mật, chi phí và phương án vận hành.

Khi kết thúc thử nghiệm, kết quả có thể dẫn tới ba hướng: mở rộng, điều chỉnh hoặc dừng. Theo tài liệu chương trình, thời gian thực tế có thể thay đổi tùy thủ tục mua sắm, phê duyệt và điều kiện dữ liệu của từng đơn vị.

Cách tiếp cận này nhằm giúp các tổ chức có thêm căn cứ trước khi quyết định đầu tư hoặc mở rộng, thay vì chỉ đánh giá một giải pháp AI qua khả năng trình diễn.

Hướng tới hệ sinh thái AI gắn với ứng dụng

Từ góc độ phát triển hệ sinh thái, Đà Nẵng định hướng kết nối nghiên cứu, đào tạo, doanh nghiệp, startup, ứng dụng và hạ tầng. Trong đó, Trung tâm Hỗ trợ khởi nghiệp đổi mới sáng tạo Đà Nẵng được đặt vào vai trò kết nối nguồn lực, hỗ trợ hình thành danh mục bài toán AI, kết nối môi trường thử nghiệm, đào tạo theo dự án và thúc đẩy thương mại hóa kết quả nghiên cứu.

Ông Etha, Giám đốc kinh doanh khu vực Đông Nam Á.

Ông Etha, Giám đốc kinh doanh khu vực Đông Nam Á cho biết, sự kiện hướng tới việc quy tụ các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, chuyên gia công nghệ, tư vấn viên, đơn vị tích hợp hệ thống và các đối tác để cùng trao đổi về cơ sở hạ tầng hỗ trợ các giải pháp mới về AI, trung tâm dữ liệu và doanh nghiệp.

“Sự kiện nhằm quy tụ các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, chuyên gia công nghệ, tư vấn viên, các đơn vị tích hợp hệ thống và đối tác để cùng thảo luận về cơ sở hạ tầng hỗ trợ thế hệ giải pháp mới về AI, trung tâm dữ liệu và doanh nghiệp.

Chúng tôi nhận thấy Đà Nẵng đang nằm ở vị trí trung tâm của sự chuyển mình phát triển này, với nhu cầu ngày càng tăng về cơ sở hạ tầng mạng và điện có khả năng thích ứng cao”, ông nói.

Theo tài liệu chương trình, Đà Nẵng đặt mục tiêu đến năm 2030 vào nhóm 300 hệ sinh thái khởi nghiệp toàn cầu và hỗ trợ hình thành khoảng 500 doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo. Với AI, định hướng được nêu là hình thành trung tâm huấn luyện, thử nghiệm và sản xuất AI cấp quốc gia. Đây là các mục tiêu phát triển, không phải những kết quả đã đạt được.

Để hiện thực hóa những mục tiêu này, bên cạnh số lượng doanh nghiệp và dự án công nghệ, các kết quả từ ứng dụng thực tế, chuyển giao, thương mại hóa và đào tạo gắn với dự án sẽ là những yếu tố cần được quan tâm.

Sự kiện “Đà Nẵng - Điểm đến mới của hệ sinh thái AI” vì vậy tập trung vào việc kết nối những nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp với nguồn lực nghiên cứu, công nghệ và hạ tầng. Sau chương trình, các bên hướng tới tiếp tục lựa chọn những bài toán phù hợp để thử nghiệm, đánh giá hiệu quả và từng bước đưa các giải pháp AI vào ứng dụng.