KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ game PC, console, retro online và phần mềm hữu ích

Một bản trình bày nội bộ của Google, được các phương tiện truyền thông trích dẫn gần đây, cho thấy công ty đang lên kế hoạch tăng năng lực phục vụ mô hình AI với tốc độ chưa từng có: nhân đôi công suất phục vụ mọi sáu tháng và đạt mức tăng 1.000 lần trong vòng 4–5 năm tới. Tài liệu này nêu bật những thách thức kỹ thuật, hạ tầng và chi phí mà Google phải đối mặt khi nhu cầu truy vấn và ứng dụng các mô hình lớn (LLM) tiếp tục bùng nổ.

Theo nội dung bài trình bày, mức tăng tốc phục vụ AI không chỉ đơn thuần là thêm máy chủ: nó đòi hỏi mở rộng lõi xử lý chuyên dụng như TPU/GPU, tăng băng thông mạng nội bộ, nâng công suất điện và giải pháp làm mát trong trung tâm dữ liệu. Google mô tả kịch bản tăng trưởng dịch vụ AI là liên tục và nhanh đến mức truyền thống mở rộng từng cụm dữ liệu một sẽ khó đáp ứng kịp.

Điều này dẫn tới nhiều hệ quả: ưu tiên phát triển phần cứng tăng tốc, tối ưu phần mềm để giảm chi phí inference, sử dụng kỹ thuật nén mô hình, lượng tử hóa và caching thông minh để giảm nhu cầu xử lý trực tiếp. Đồng thời, Google cũng phải cân nhắc phân phối tải giữa các vùng địa lý để giảm độ trễ và chi phí mạng.

Mở rộng năng lực như trong bản trình bày đồng nghĩa với đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng — gồm chip, máy chủ, điện và làm mát — khiến chi phí vận hành tăng mạnh. Bản trình bày nêu rõ ràng nhu cầu cân bằng giữa hiệu năng AI và chi phí điện năng, đồng thời đưa ra các kịch bản giảm thiểu tác động môi trường thông qua tối ưu hạ tầng và hiệu suất năng lượng của chip.

Với khối lượng truy vấn dự kiến tăng nhanh, cả chi phí trực tiếp cho phần cứng lẫn chi phí năng lượng đều trở thành yếu tố quyết định lợi thế cạnh tranh. Google — như mọi công ty đẩy mạnh AI — cần lựa chọn giữa mở rộng quy mô trung tâm dữ liệu truyền thống, đầu tư vào chip chuyên dụng, hoặc tăng cường tích hợp xử lý biên (edge) để giảm bớt áp lực hạ tầng trung tâm.

Bản trình bày đề xuất một loạt biện pháp: tăng tỉ lệ sử dụng accelerators, tối ưu hóa phần mềm inference, xây dựng các lớp cache cho mô hình phổ biến, và phát triển kiến trúc phân tán nhằm tận dụng vùng địa lý. Cách tiếp cận này phản ánh xu hướng trong ngành: nâng cao hiệu suất trên mỗi watt và mỗi chip là chìa khóa để duy trì tốc độ tăng trưởng dịch vụ AI.

Dù vậy, triển khai thực tế vẫn còn nhiều rủi ro: chuỗi cung ứng chip, giới hạn vật lý của trung tâm dữ liệu, chi phí vốn và các vấn đề pháp lý — đặc biệt khi nhu cầu dữ liệu và mô hình gia tăng nhanh chóng.

Tài liệu nội bộ nói lên điều nhiều người trong ngành đã nhận thấy: việc đưa AI vào quy mô dịch vụ đòi hỏi thay đổi sâu rộng về hạ tầng và chiến lược. Google đang dự đoán một đường cong tăng trưởng phi tuyến tính, và để theo kịp, họ phải đầu tư mạnh vào phần cứng, tối ưu hóa phần mềm và cân bằng giữa chi phí lẫn tác động môi trường. Độc giả muốn tìm hiểu chi tiết hơn có thể tham khảo bài viết tổng hợp tại PC Gamer hoặc các bài phân tích chuyên sâu trên The Verge.

Đọc thêm: PC Gamer — bài viết nguồn | The Verge — phân tích liên quan