Doanh nghiệp muốn đưa AI vào vận hành nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu?

Một nhà máy muốn dùng AI để phát hiện sản phẩm lỗi. Camera chụp sản phẩm trên dây chuyền, AI phân tích hình ảnh và nếu phát hiện bất thường, hệ thống cảnh báo ngay cho bộ phận sản xuất.

Thiếu một mắt xích, toàn bộ hệ thống có thể hoạt động không hiệu quả. Vì vậy, thay vì mua từng thiết bị rồi tự ghép lại, doanh nghiệp có thể xây một hệ thống AI Infrastructure hoàn chỉnh theo đúng nhu cầu sử dụng.

Thay vì gửi hàng nghìn hình ảnh hoặc video sản xuất lên cloud, doanh nghiệp có thể đặt hệ thống xử lý AI ngay tại nhà máy.

Ưu điểm lớn là dữ liệu sản xuất được xử lý ngay tại chỗ. Mô hình này phù hợp để đánh giá cho nhà máy điện tử, linh kiện ô tô, cơ khí chính xác, semiconductor, thực phẩm, logistics, kho hàng và textile. Với những nhà máy đã có camera hoặc MES nhưng chưa biết cách đưa AI vào vận hành, đây có thể là bước tiếp theo tương đối thực tế.

Một tập đoàn có thể có hàng chục nghìn tài liệu: quy trình, hợp đồng, tài liệu kỹ thuật, hướng dẫn sản xuất, quy định nội bộ, báo cáo và dữ liệu khách hàng. Nhân viên có thể hỏi về quy trình hoặc yêu cầu tìm toàn bộ tài liệu liên quan một dự án; AI tìm trong kho tài liệu của chính doanh nghiệp, tổng hợp và trả lời.

Doanh nghiệp có thể lựa chọn kiến trúc Private AI, trong đó dữ liệu quan trọng được xử lý trên hạ tầng kiểm soát riêng thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào AI công cộng. Cách tiếp cận này đặc biệt đáng cân nhắc với ngân hàng, tài chính, tập đoàn lớn, sản xuất, bệnh viện và tổ chức sở hữu nhiều dữ liệu nhạy cảm.

Các công ty AI Việt Nam cũng có một bài toán rất thực tế: cần năng lực tính toán để phát triển và vận hành mô hình AI. Khi lượng sử dụng tăng, doanh nghiệp phải cân nhắc giữa cloud, GPU server riêng hoặc mô hình hybrid.

Một hệ thống có thể được thiết kế dựa trên nhu cầu thực tế thay vì đơn giản mua càng nhiều GPU càng tốt. Ví dụ: GPU Compute + Storage + Network + AI Platform được cấu hình thành môi trường phục vụ development, inference hoặc các workload AI cụ thể.

Các trường đại học Việt Nam đang mở thêm ngành AI, semiconductor, robotics và data science. Một AI Lab có thể cần AI/GPU Server, Storage, Network, môi trường phát triển AI và công cụ quản lý tài nguyên.

Thay vì từng khoa tự mua thiết bị riêng lẻ, trường có thể xây dựng một AI Computing Center dùng chung cho sinh viên và nhóm nghiên cứu.

Hình ảnh CT, MRI, X-ray và các dữ liệu y tế có thể tạo ra lượng dữ liệu rất lớn. Khi bệnh viện bắt đầu ứng dụng AI, bài toán không chỉ là mua một phần mềm chẩn đoán.

Cần tính tới toàn bộ chuỗi lưu trữ → xử lý → AI → bảo mật → backup → khả năng mở rộng. Vì vậy AI infrastructure và data infrastructure có thể trở thành một phần quan trọng của quá trình chuyển đổi số y tế.

Khi nhu cầu AI tăng, data center không chỉ cần thêm server. Hệ thống phải giải quyết đồng thời Compute, Storage, Network, Security, Database, Management và Maintenance.

Việt Nam đang phát triển nhanh về data center, cloud và AI. Đây cũng là một trong những nhóm thị trường mà các giải pháp hạ tầng doanh nghiệp của Hàn Quốc có thể tìm kiếm cơ hội hợp tác.

Doanh nghiệp không nên bắt đầu bằng câu hỏi “Một hệ thống AI giá bao nhiêu?” mà nên bắt đầu bằng câu hỏi “Chúng tôi đang muốn giải quyết vấn đề gì?”

• Nhà máy: muốn giảm kiểm tra thủ công.
• Ngân hàng: muốn nhân viên tìm tài liệu nhanh hơn.
• Công ty AI: cần thêm khả năng xử lý mô hình.
• Đại học: cần AI Lab cho 200–300 sinh viên.
• Bệnh viện: cần xử lý và lưu trữ dữ liệu hình ảnh.

Từ bài toán đó mới xác định cần bao nhiêu compute, GPU, storage và phần mềm. Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng một PoC nhỏ trước khi đầu tư hệ thống lớn.

KVBiz hiện tìm kiếm các doanh nghiệp Việt Nam có nhu cầu thực tế trong các nhóm: AI/GPU Server, Private AI, Enterprise AI, AI cho nhà máy, AI Vision, Enterprise Storage, AI Lab, Data Infrastructure, Data Center/AI Data Center và xây dựng hạ tầng CNTT doanh nghiệp.

Doanh nghiệp không cần phải biết trước mình cần loại server hay GPU nào. Chỉ cần mô tả bài toán. Từ nhu cầu đó có thể đánh giá kiến trúc phù hợp, khả năng PoC, hạ tầng cần thiết và phương án kết nối với đối tác công nghệ Hàn Quốc.