So sánh Local AI và AI on Cloud: Giải pháp nào tốt nhất cho doanh nghiệp?

Gần đây đã có một vài sự cố lớn cho thấy việc dựa vào các dịch vụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên điện toán đám mây tiềm ẩn nhiều rủi ro. Điều này cũng giải thích tại sao một số hệ thống AI cần truy cập internet liên tục và thanh toán định kỳ, trong khi những hệ thống khác, như Sigma Eclipse, có thể hoạt động ngoại tuyến và không mất phí cho mỗi yêu cầu. 

Bài viết này sẽ so sánh Local AI và AI on Cloud dựa trên việc đánh giá quyền riêng tư, độ trễ, khả năng mở rộng, chi phí và các trường hợp sử dụng khi các doanh nghiệp lựa chọn ứng dụng.

Sơ lược về Local AI và AI on Cloud

Local AI (Trí tuệ nhân tạo cục bộ) là mô hình triển khai AI trong đó quá trình suy luận, huấn luyện được thực hiện trực tiếp trên thiết bị người dùng hoặc hệ thống tại chỗ, chẳng hạn như máy tính cá nhân, điện thoại thông minh hoặc phần cứng chuyên dụng, mà không cần truy cập internet liên tục.

📍 Tìm hiểu chi tiết về Local AI tại bài viết: Chi tiết về Local AI, ứng dụng và lợi ích khi triển khai 

AI on Cloud (Trí tuệ nhân tạo trên đám mây) là sự kết hợp giữa công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây (Cloud Computing), cho phép doanh nghiệp triển khai sử dụng mô hình AI mạnh mẽ mà không cần đầu tư hạ tầng phần cứng phức tạp. Đám mây là một mạng lưới các máy chủ từ xa lưu trữ và quản lý dữ liệu, ứng dụng và tài nguyên điện toán. Người dùng có thể truy cập các tài nguyên này từ bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet.

Trong bối cảnh hơn 90% doanh nghiệp đã và đang ứng dụng điện toán đám mây ở nhiều mức độ khác nhau, việc triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) trên nền tảng cloud không còn là xu hướng, mà đã trở thành bước đi tất yếu. AI đám mây cho phép doanh nghiệp tiếp cận năng lực tính toán mạnh mẽ, linh hoạt mở rộng và triển khai nhanh chóng mà không cần đầu tư hạ tầng phức tạp.

Từ lãnh đạo cấp cao đến đội ngũ vận hành, AI dựa trên đám mây đang được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ ra quyết định, tối ưu quy trình và nâng cao hiệu suất làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Một số nền tảng AI đám mây tiêu biểu:

AWS AI (Amazon Web Services): Cung cấp hệ sinh thái dịch vụ AI toàn diện, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và các công cụ học máy sẵn sàng triển khai trên quy mô lớn.

Google Cloud AI: Tập trung vào các mô hình AI tạo sinh và dịch vụ AI cho thị giác, giọng nói, dịch thuật và xử lý văn bản. Nền tảng này cũng hỗ trợ phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh.

Microsoft Azure AI: Mang đến các giải pháp AI linh hoạt cho nhận dạng giọng nói, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính cùng nền tảng học máy có khả năng tùy biến cao, phù hợp với nhiều kịch bản doanh nghiệp.

Bảng so sánh Local AI và AI on Cloud

AI trên nền tảng đám mây có thể bộc lộ những hạn chế nhất định, đặc biệt liên quan đến khả năng mở rộng linh hoạt theo đặc thù nghiệp vụ và mức độ bảo mật đối với dữ liệu, thuật toán độc quyền. Với các tổ chức yêu cầu kiểm soát chặt chẽ dữ liệu và hiệu suất xử lý theo thời gian thực, AI cục bộ (Local AI) đang nổi lên như một lựa chọn phù hợp hơn.

AI cục bộ là mô hình triển khai trí tuệ nhân tạo trong đó dữ liệu được xử lý và mô hình được thực thi trực tiếp trên thiết bị tại chỗ, như điện thoại thông minh, máy tính cá nhân hoặc máy chủ nội bộ, thay vì phụ thuộc vào hạ tầng đám mây. Cách tiếp cận này tạo ra sự khác biệt rõ rệt so với các giải pháp AI cloud truyền thống.

• Bảo mật dữ liệu: AI cục bộ xử lý dữ liệu ngay tại chỗ, hạn chế tối đa việc truyền thông tin ra bên ngoài. Điều này giúp giảm rủi ro rò rỉ dữ liệu, tránh phụ thuộc vào nhà cung cấp đám mây bên thứ ba và đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt như tài chính, y tế, chính phủ và doanh nghiệp sở hữu dữ liệu nhạy cảm.
• Độ trễ: Do không cần gửi dữ liệu lên máy chủ từ xa, AI cục bộ cho phép xử lý gần như tức thời. Trong các kịch bản cần phản hồi nhanh hoặc xử lý thời gian thực, độ trễ thấp của AI cục bộ là lợi thế mà AI đám mây khó có thể cạnh tranh.
• Chi phí: AI đám mây thường đi kèm các chi phí định kỳ cho lưu trữ, truyền dữ liệu và năng lực tính toán. Ngược lại, AI cục bộ tận dụng hạ tầng sẵn có, giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí vận hành lâu dài, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu lớn và tần suất xử lý cao.
• Kiểm soát: Với AI cục bộ, doanh nghiệp toàn quyền sở hữu mô hình, dữ liệu và thuật toán. Không giống các nền tảng cloud nơi mô hình và tài nguyên thường ở dạng “thuê dùng”, AI cục bộ giúp bảo vệ tri thức nội bộ, giữ vững lợi thế cạnh tranh và chủ động trong chiến lược phát triển công nghệ dài hạn.

Việc lựa chọn giữa AI trên nền tảng đám mây và AI cục bộ phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh cụ thể, nhưng đối với các trường hợp sử dụng đòi hỏi tính bảo mật và độ trễ thấp, AI cục bộ rõ ràng có những ưu điểm vượt trội.

Lựa chọn Local AI hay AI on Cloud cho doanh nghiệp của bạn?

Thuật toán cho cả hai mô hình có thể được minh họa bằng sơ đồ sau:

Sự khác biệt cốt lõi giữa AI đám mây và AI cục bộ nằm ở nơi diễn ra quá trình tính toán và kéo theo đó là cách dữ liệu được xử lý và truyền tải. Với AI cục bộ, toàn bộ tác vụ AI được thực thi trực tiếp trên thiết bị của người dùng, thay vì gửi dữ liệu lên máy chủ từ xa. Cách tiếp cận này cho phép người dùng kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và quyền riêng tư của mình.

Sigma Eclipse là một ví dụ tiêu biểu cho mô hình AI cục bộ. Khi kích hoạt chế độ Eclipse trong Sigma Browser, mọi tác vụ AI sẽ được xử lý ngay trên thiết bị, đảm bảo dữ liệu không rời khỏi môi trường cục bộ. Điều này đặc biệt phù hợp với những người dùng và tổ chức đặt ưu tiên cao cho bảo mật và tính tự chủ công nghệ.

Ở góc độ thực tiễn, Sigma Eclipse mang đến sự cân bằng giữa tính riêng tư, khả năng kiểm soát và sự tiện lợi trong sử dụng. Trong khi AI đám mây vẫn chiếm ưu thế với các bài toán tính toán quy mô lớn hoặc những dịch vụ cần tích hợp sâu với hệ sinh thái bên ngoài, AI cục bộ chứng minh rằng các tác vụ AI hằng ngày hoàn toàn có thể được xử lý hiệu quả ngay trên thiết bị cá nhân, mà không đánh đổi dữ liệu người dùng. 

"Chiến lược cơ sở hạ tầng AI hiện nay quan trọng không kém gì việc lựa chọn mô hình. Các hệ thống quản lý vòng đời dữ liệu (LLM) cục bộ không thay thế điện toán đám mây mà bổ sung cho nó đối với các tổ chức muốn có sự riêng tư, kiểm soát và chi phí có thể dự đoán được ở quy mô lớn”. Theo Evan Borden, Chuyên gia AI.

Hãy đưa ra lựa chọn đúng cho doanh nghiệp của bạn

Các hoạt động AI trên đám mây có tính khả dụng cao và có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn với chi phí ban đầu thấp hơn. Tuy nhiên, chi phí vận hành liên tục, nguy cơ bị tấn công, độ trễ cao và thiếu khả năng kiểm soát mô hình khiến điện toán đám mây kém khả thi hơn về lâu dài. Đây là lúc AI cục bộ phát huy vai trò như một giải pháp thay thế khả thi hoặc là sự bổ sung phù hợp cho các hoạt động đám mây hiện có.

Các doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng các nhu cầu của mình: khả năng mở rộng, quyền riêng tư, chi phí và độ trễ khi lựa chọn giải pháp AI đám mây hoặc AI cục bộ. 

Hy vọng bài viết so sánh Local AI và AI on Cloud sẽ giúp bạn có những chiến lược phù hợp cho doanh nghiệp.

Nguồn: 
https://www.konvoy.vc/newsletters/local-vs-cloud-ai
https://www.webai.com/blog/cloud-ai-vs-local-ai-which-is-best-for-your-business
https://www.sigmabrowser.com/blog/cloud-ai-vs-local-ai-exploring-data-privacy