Bỏ qua đám mây là từ bỏ AI! Công ty của bạn có đang từ bỏ tương lai không?

AI, có thể bắt đầu với cơ sở hạ tầng hiện tại không?  
 

Áp dụng AI không chỉ đơn giản là thêm chức năng AI.

Một cấu trúc cho phép dữ liệu chảy liên tục,
Cơ sở hạ tầng cho phép AI mở rộng tự do,
và thiết kế giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn phải được thực hiện trước.

Đặc biệt, để sử dụng AI, dữ liệu phải nằm trên đám mây hơn là tại chỗ để có thể sử dụng nhanh hơn,
và hình thức SaaS hiệu quả hơn Local LLM. Môi trường đám mây cũng cung cấp nền tảng để sử dụng linh hoạt và hiệu quả các LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) khác nhau.

Nói cách khác, xác định rõ ràng môi trường cơ sở hạ tầng tối ưu để triển khai AI một cách ổn định và có thể ứng phó với những thay đổi trong tương lai là bước đầu tiên.

Trước tiên, bạn phải kiểm tra xem hệ thống hiện tại có cấu trúc và môi trường để xử lý việc thực thi AI hay không,
và điều phải kiểm tra bắt buộc lúc này là cấu trúc cơ sở hạ tầng và cấu trúc kết nối giữa các hệ thống, tức là 「chẩn đoán cấu trúc」.

Rào cản đầu tiên chặn AI là 「cơ sở hạ tầng」.

Theo McKinsey, 70% các công ty trong Fortune 500 vẫn đang vận hành các hệ thống kế thừa từ 20 năm trở lên,
đây là nợ công nghệ điển hình cản trở sự nhanh nhẹn và khả năng mở rộng cần thiết để áp dụng AI.

Đặc biệt, chiến lược hiện đại hóa CNTT dựa trên AI tạo sinh có thể rút ngắn
chi phí xuống dưới một nửa và tốc độ phát triển giảm 40-50% so với những công việc mất nhiều năm trước đây.

Tuy nhiên, để những đổi mới này trở thành hiện thực, cần có những điều kiện tiên quyết rõ ràng.

McKinsey chỉ định 「chuyển đổi đám mây」 là điều kiện tiên quyết không thể đảo ngược để thực thi AI,
và nói rằng cấu trúc AI orchestration kết nối hữu cơ và vận hành hàng trăm tác nhân AI tạo sinh
không thể được triển khai trong môi trường tại chỗ.

Vấn đề là nhiều công ty vẫn đang thảo luận về áp dụng AI mà không nhận thức được liệu có nợ công nghệ hay không.
Nếu không chẩn đoán chính xác các điều kiện cơ sở hạ tầng cốt lõi cần thiết để thực thi AI, ngay cả khi chuyển sang đám mây, AI cũng sẽ bị dừng lại.

※ Nguồn: McKinsey, 「AI for IT modernization: Faster, cheaper, better」, 2024.12.2

So sánh cơ sở hạ tầng để thực thi AI: Đám mây vs Tại chỗ

Nơi nào để thực thi AI?
「Đám mây hay tại chỗ」 lựa chọn này dẫn đến sự khác biệt về khả năng cạnh tranh trong khả năng mở rộng, tính linh hoạt và khả năng sử dụng dữ liệu.

1️⃣Khả năng mở rộng

Tại chỗ, việc thêm GPU hoặc bộ nhớ mất từ vài tuần đến vài tháng,
nhưng đám mây có thể mở rộng hàng trăm môi trường tính toán chỉ bằng một cú nhấp chuột trong vài phút.
Trong các công việc như 「đào tạo AI」 yêu cầu tài nguyên quy mô lớn, sự khác biệt tốc độ này dẫn đến sự khác biệt về khả năng cạnh tranh.

2️⃣Tính linh hoạt

Tại chỗ, thay đổi môi trường hoặc kiểm tra công nghệ mới yêu cầu công việc chuẩn bị phức tạp,
nhưng đám mây có thể tạo cơ sở hạ tầng thử nghiệm trong vài phút và xóa ngay sau khi thử nghiệm,
có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ thử nghiệm và cải thiện mô hình AI.

3️⃣Khả năng sử dụng dữ liệu

AI không thể hoạt động đúng cách mà không có 「dữ liệu tốt」.
Tại chỗ, dữ liệu bị phân tán ở các bộ phận hoặc hệ thống khác nhau nên khó tích hợp,
nhưng đám mây nhanh chóng thu thập và kết nối dữ liệu nội bộ và bên ngoài để cung cấp môi trường học tập dựa trên dữ liệu của AI.

Cuối cùng, điểm khởi đầu của thiết kế cơ sở hạ tầng AI không phải là 「nơi đặt máy chủ」
mà phải bắt đầu từ môi trường nào có thể thực thi AI nhanh hơn và linh hoạt hơn.
Câu trả lời cho điều đó là đám mây.

Chuyển đổi đơn giản không hoàn thành chuyển đổi đám mây.

AI trên đám mây không thể được xây dựng trên 「cơ sở hạ tầng không xác định」.
Bước nhảy thành công trong thời đại AI bắt đầu từ 「hiển thị rõ ràng hệ thống hiện tại」.

Nhiều công ty nghĩ rằng chuyển đổi kết thúc khi chuyển sang đám mây,
nhưng thực tế hệ thống hiện tại được liên kết như thế nào, dữ liệu chảy từ đâu và phụ thuộc vào cái gì
hầu hết các trường hợp không được hiểu rõ ràng trước khi thực hiện chuyển đổi.

Chỉ với thông tin được liệt kê đơn giản không thể thiết kế chiến lược chuyển đổi đám mây.

• Không xác định được sự phụ thuộc giữa các hệ thống → Sự cố không lường trước xảy ra trong quá trình chuyển đổi
• Dòng dữ liệu bị gián đoạn → Ngừng hoạt động kinh doanh và lỗi kết nối hệ thống
• Cấu trúc kết nối bị bỏ sót → Ưu tiên chuyển đổi sai và trì hoãn lịch trình
• Để lại tài sản không sử dụng và trùng lặp → Lãng phí chi phí và tăng rủi ro bảo mật

Hyper Mig: Công cụ chiến lược để 「kết nối」 cấu trúc

Hyper Mig (Hyper Mig) của Megazone Cloud tập hợp kinh nghiệm chuyển đổi đám mây và chuyên môn kỹ thuật,
cho phép chuyển đổi chiến lược bằng cách phân tích toàn diện các mối quan hệ liên quan giữa cơ sở hạ tầng, ứng dụng và cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp.

Vượt quá việc thu thập kho hàng đơn giản, nó tạo ra dữ liệu cơ sở cho chẩn đoán cấu trúc và lập kế hoạch chiến lược chuyển đổi đám mây,
và cung cấp 「thông tin chi tiết có cấu trúc」 cần thiết để lập kế hoạch chiến lược đám mây.

• Thu thập mà không cần tác nhân máy chủ, DB, ứng dụng, mạng (Agentless)
• Trực quan hóa sự phụ thuộc (Dependency) giữa các thành phần
• Tạo bản đồ cấu trúc dựa trên lưu lượng thực tế
• Xác định tài sản không sử dụng và trùng lặp

Hyper Mig là bước đầu tiên để tạo liên kết ổn định giữa AI và đám mây.

Chiến lược AI, chuyển đổi thành công là khởi đầu.

AI không phải là 「chức năng」 mà là 「chiến lược được thực thi trên môi trường」.

Tuy nhiên, nhiều công ty chỉ hiểu được số lượng máy chủ rồi thực hiện chuyển đổi
và gặp phải những sự cố không lường trước và tổn thất chi phí không cần thiết.

Hyper Mig phân tích bối cảnh và dòng chảy của hệ thống
để cung cấp hướng dẫn chiến lược cho hành trình chuyển đổi hướng tới cơ sở hạ tầng AI.

Nếu bạn muốn thực thi AI đúng cách,
đây là lúc để suy nghĩ về nền tảng với Hyper Mig.

📍 [Hyper Mig Series] Chinh phục hoàn toàn chuyển đổi AI và đám mây

Tập 1: Bỏ qua đám mây là từ bỏ AI! Công ty của bạn có đang từ bỏ tương lai không?
Tập 2: Chuyển đổi đám mây, thiết kế cơ sở hạ tầng AI… Không biết sự phụ thuộc là thất bại.
Tập 3: AI, đám mây, bây giờ được thực thi với 「Hyper Mig」.

📧 Hyper Mig Inquiry : hyper_mig@megazone.com 
🎬Hyper Mig YouTube Channel : bấm vào đây

✍️bởi Shin Jeong-ran, Specialty Service Unit