AI (trí tuệ nhân tạo) và cloud computing (điện toán đám mây) được xem là hai trụ cột quan trọng thúc đẩy sự tăng trưởng của các doanh nghiệp trong bối cảnh hiện nay. Nếu như thị trường cloud computing được dự báo sẽ tăng trưởng gấp đôi so với hiện tại vào năm 2026, thì thị trường AI cũng có khả năng phát triển gấp 5 lần trong khoảng thời gian tương tự.
AI và cloud computing, tưởng như là hai khái niệm độc lập, nhưng lại có mối liên hệ với nhau, tác động lẫn nhau theo nhiều cách, mà nếu doanh nghiệp biết tận dụng sẽ có thể mang lại những lợi ích to lớn. Trong bài viết này, hãy cùng Hostify.vn tìm hiểu vai trò của AI trong cloud computing và những lợi thế mà nó tạo ra cho doanh nghiệp.
AI và cloud computing có thể được sử dụng kết hợp để tự động hóa các tiến trình như phân tích dữ liệu, quản lý dữ liệu, bảo mật, và ra quyết định. Nhờ khả năng thực thi các tác vụ học máy và diễn giải thông tin dựa trên dữ liệu, AI giúp cải thiện tính hiệu quả trong các tiến trình nêu trên, từ đó giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí trên nhiều lĩnh vực.
Ứng dụng của phần mềm AI dựa trên các thuật toán học máy trong môi trường đám mây cũng mang lại trải nghiệm trực quan và xuyên suốt cho khách hàng và người dùng. Alexa và Siri là hai trong số những ví dụ về sự kết hợp của AI và cloud computing, mở ra vô số chức năng thú vị, từ tìm kiếm giọng nói, phát nhạc, hay mua sắm.
Trong các mô hình học máy, thuật toán được huấn luyện bằng những bộ dữ liệu kích thước rất lớn. Những dữ liệu này có thể có cấu trúc, phi cấu trúc, hoặc dữ liệu thuần túy, và cần CPU lẫn GPU mạnh mẽ để xử lý. Chỉ các hệ thống kết hợp public cloud, private cloud, hoặc hybrid cloud mới có thể đáp ứng được nhu cầu này. Ngoài ra, cloud computing tích hợp AI còn là nền tảng cho các cloud service như serverless computing, batch processing, và container orchestration.
Với các dịch vụ public cloud, nhà phát triển không cần xây dựng và quản lý hạ tầng riêng để lưu trữ các nền tảng AI. Họ có thể sử dụng cấu hình và mô hình sẵn có để thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI.
Chưa hết, các dịch vụ phổ thông dựa trên AI nhưng không đòi hỏi một mô hình học máy – như speech-to-text, phân tích, và trực quan hóa số liệu – có thể được cải thiện nếu chạy từ đám mây sử dụng dữ liệu bên thứ nhất do doanh nghiệp tạo ra.
Một số ứng dụng phổ biến của AI trong cloud computing bao gồm:
– IoT: các cloud architecture và cloud service hỗ trợ cho công nghệ IoT có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu tạo ra bởi các nền tảng AI trên các thiết bị IoT.
– Chatbot: chatbot là những phần mềm AI sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các cuộc trò chuyện với người dùng. Các cloud platform lưu trữ và xử lý dữ liệu chatbot thu thập được, và các cloud service sẽ liên kết chúng với các ứng dụng liên quan để xử lý sâu hơn nữa. Dữ liệu khách hàng còn được đưa ngược lại cho chatbot, vốn nằm trên đám mây, để cải thiện tính hiệu quả trong các cuộc trò chuyện về sau.
– Thu thập thông tin kinh doanh (BI): BI là một ứng dụng phổ biến khác của AI trong cloud computing. AI có thể cung cấp dữ liệu về thị trường, nhóm đối tượng mục tiêu, và các đối thủ. Trong khi đó, đám mây sẽ lưu trữ và truyền dữ liệu để AI đưa chúng vào các mô hình phân tích dự báo.
– AI-as-a-Service (AIaaS): các nhà cung cấp public cloud hiện hỗ trợ các dịch vụ cho thuê AI, để doanh nghiệp thử nghiệm phần mềm và các thuật toán học máy mà không phải lo ngại hạ tầng chính bị ảnh hưởng. Họ có thể triển khai các ứng dụng AI sẵn có với chi phí rất thấp so với AI “chính chủ”.
– Cognitive cloud computing: cognitive computing là việc sử dụng các mô hình AI để giả lập tiến trình suy nghĩ của con người trong những tình huống phức tạp. Các công ty như IBM và Google đã xây dựng các cognitive cloud platform nhằm cung cấp dịch vụ cognitive cloud computing cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới, đồng thời phổ cập công nghệ này vào các lĩnh vực tài chính, bán lẻ, y tế, và một số ngành công nghiệp khác.
AI được ví như topping trên chiếc bánh cloud computing. Dưới đây là những lý do tại sao AI trong cloud computing là combo hoàn hảo mà mọi doanh nghiệp nên tận dụng.
Các mô hình học máy truyền thống chạy trên các hệ thống đắt đỏ với nhiều GPU, trong các trung tâm dữ liệu của doanh nghiệp. Với sự xuất hiện của công nghệ ảo hóa trong cả public cloud và private cloud, chi phí xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình này đã giảm đáng kể. Nhờ đó, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ hiện đã có cơ hội tiếp cận lĩnh vực đầy tiềm năng này.
Các thuật toán AI đòi hỏi rất nhiều thời gian và nỗ lực để quản lý, cụ thể là xây dựng môi trường thử nghiệm và sản xuất, quản lý phần mềm, và phân phối tài nguyên phần cứng cho hoạt động xử lý và lưu trữ. Một hybrid cloud hoặc public cloud được quản lý tập trung sẽ giải quyết vấn đề này, giúp đội ngũ IT của doanh nghiệp tập trung vào các tác vụ khác quan trọng hơn.
AI trong cloud computing còn được nhúng vào hạ tầng để giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại và đơn giản hóa khối lượng công việc mỗi ngày. Trong môi trường hybrid cloud, các công cụ AI có thể được sử dụng để giám sát, quản lý, và tự khắc phục các vấn đề trong public cloud và private cloud.
Dữ liệu hiện diện trong các tiến trình đám mây cần được phân tích để thu thập nhiều thông tin hơn. Các mô hình AI giúp đơn giản hóa việc khai thác dữ liệu thời gian thực.
Hiển nhiên, không có gì là hoàn hảo, và việc kết hợp AI trong cloud computing vẫn đi kèm những quan ngại, chủ yếu là vấn đề quyền riêng tư dữ liệu và khả năng kết nối.
Mô hình dùng bao nhiêu trả bấy nhiêu của công nghệ SaaS cho phép hàng ngàn công ty trên toàn thế giới sử dụng dữ liệu, cải thiện hiệu quả công việc, phát triển sản phẩm mới, thậm chí là lấn sân sang những lĩnh vực mạo hiểm. Tuy nhiên, để lam những điều đó, họ phải đưa dữ liệu khách hàng, đối tác, và thị trường vào các ứng dụng đám mây, bất chấp những rủi ro bảo mật của public cloud.
Khi AI xử lý dữ liệu trong các công cụ SaaS trên public cloud, nó càng làm những rủi ro này tăng cao hơn. Dữ liệu nhạy cảm của doanh nghiệp có thể bị lộ hoặc bị truy xuất trái phép.
Cuối cùng, bất kỳ thuật toán hoặc hệ thống xử lý dữ liệu nào trên đám mây cũng phụ thuộc vào đường truyền internet để hoạt động ổn định. Kết nối mạng kém có thể làm chậm các tiến trình học máy và triệt tiêu những lợi ích của việc triển khai AI trong cloud computing!
Bài liên quan