Local AI có phải 'phao cứu sinh' cho các công ty công nghệ?

Trong hoàn cảnh đó, Local AI, mô hình xử lí AI ngay trên thiết bị hoặc trong hạ tầng nội bộ của doanh nghiệp, đang nổi lên như một hướng đi đầy hứa hẹn. Nhiều CEO công nghệ hàng đầu thế giới đã công khai nhắc tới xu hướng này, trong khi ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển một phần khối lượng công việc AI từ đám mây về thiết bị hoặc máy chủ riêng. Nhưng liệu Local AI có thực sự là “phao cứu sinh” cho ngành công nghệ?

Khi các CEO công nghệ bắt đầu nói về AI cục bộ

Trong vài năm qua, phần lớn cuộc đua AI xoay quanh các mô hình khổng lồ được vận hành trên những cụm siêu máy tính đắt đỏ. Tuy nhiên, cùng với áp lực chi phí, nhiều lãnh đạo công nghệ đang dần chuyển trọng tâm sang khả năng sở hữu và vận hành AI tại chỗ.

Một trong những người lên tiếng rõ ràng nhất là CEO Microsoft Satya Nadella. Trong nhiều phát biểu gần đây trên The Times of India, Nadella cho rằng giá trị lâu dài không nằm ở việc doanh nghiệp sử dụng những mô hình AI mạnh nhất của OpenAI hay Anthropic, mà ở việc xây dựng các hệ thống tri thức riêng dựa trên dữ liệu, quy trình và kinh nghiệm nội bộ của chính mình. Ông ví các mô hình nền tảng chỉ như “động cơ”, còn lợi thế cạnh tranh nằm ở chiếc “xe” mà doanh nghiệp tự xây dựng quanh động cơ đó.

Thông điệp này được nhiều chuyên gia xem là lời khuyến khích doanh nghiệp giảm phụ thuộc vào các dịch vụ AI đám mây bên ngoài và phát triển các hệ thống AI riêng, đặt gần dữ liệu và hoạt động kinh doanh của mình hơn.

Ở một góc độ khác, chính Microsoft cũng đang đối mặt với áp lực hạ tầng AI. Satya Nadella từng thừa nhận công ty có thời điểm sở hữu lượng GPU lớn nhưng không đủ điện năng và trung tâm dữ liệu để đưa tất cả vào vận hành. Điều đó cho thấy ngay cả những tập đoàn sở hữu nguồn lực tưởng như vô hạn cũng đang gặp giới hạn vật lí và tài chính khi theo đuổi AI quy mô lớn.

Apple là một trong những doanh nghiệp thúc đẩy mạnh mẽ khái niệm AI chạy trực tiếp trên thiết bị. Báo cáo kỹ thuật năm 2025 trên trang chủ của hãng cho biết Apple đã phát triển mô hình ngôn ngữ khoảng 3 tỉ tham số được tối ưu để chạy ngay trên iPhone, iPad và Mac thay vì phải gửi mọi yêu cầu lên đám mây.

Triết lí của Apple khá rõ ràng: những tác vụ phổ biến nên được xử lí cục bộ để giảm chi phí, tăng tốc độ phản hồi và bảo vệ quyền riêng tư.

Local AI đang được triển khai như thế nào?

Local AI không có nghĩa là hoàn toàn tách khỏi đám mây. Thay vào đó, đây là mô hình kết hợp, trong đó những tác vụ đơn giản hoặc dữ liệu nhạy cảm được xử lí tại thiết bị hoặc máy chủ doanh nghiệp, còn các yêu cầu phức tạp mới được chuyển tới các mô hình lớn trên cloud.

Apple là ví dụ tiêu biểu. Hãng cho phép các nhà phát triển truy cập trực tiếp vào các mô hình AI cục bộ thông qua Foundation Models Framework. Theo TechCrunch, nhiều ứng dụng iOS đã bắt đầu tích hợp các mô hình này nhằm bổ sung các tính năng AI mà không phải trả chi phí suy luận (inference cost) cho nhà cung cấp dịch vụ AI bên ngoài.

Một xu hướng tương tự đang diễn ra trong cộng đồng mã nguồn mở. Các nền tảng như Ollama, llama.cpp, MLX hay MLC-LLM cho phép doanh nghiệp chạy các mô hình ngôn ngữ ngay trên laptop, máy trạm hoặc máy chủ nội bộ. Một nghiên cứu về suy luận AI trên chip Apple Silicon cho thấy nhiều mô hình hiện nay đã có thể vận hành hoàn toàn trên thiết bị mà không cần gửi dữ liệu ra ngoài, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu năng đủ dùng cho nhiều tác vụ doanh nghiệp.

Đáng chú ý hơn, theo trang arXiv, nhóm nghiên cứu từ Đại học Stanford vừa công bố dự án OpenJarvis, hệ thống AI cá nhân chạy trên thiết bị. Theo nghiên cứu, việc tối ưu đúng cách có thể giúp AI cục bộ đạt độ chính xác gần tương đương các mô hình đám mây hàng đầu trong nhiều bài kiểm tra, đồng thời giảm chi phí API tới khoảng 800 lần và giảm độ trễ khoảng 4 lần.

Những kết quả này đang khiến giới công nghệ đặt câu hỏi: liệu có thực sự cần gửi mọi truy vấn lên các trung tâm dữ liệu trị giá hàng tỉ USD?

“Phao cứu sinh” cho các công ty công nghệ hay chỉ là một phần của lời giải?

Dù đầy hứa hẹn, Local AI không phải cây đũa thần giải quyết mọi vấn đề. Thách thức đầu tiên là năng lực xử lí. Những mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay vẫn đòi hỏi lượng tính toán khổng lồ. Chính Apple, doanh nghiệp được xem là tiên phong về AI cục bộ, vẫn phải duy trì hệ thống Private Cloud Compute cho các tác vụ suy luận phức tạp.

Thậm chí năm 2026, hãng còn mở rộng hạ tầng này sang các máy chủ của Google Cloud và Nvidia để đáp ứng nhu cầu xử lí ngày càng lớn. Nói cách khác, Local AI hiện mới phù hợp với một phần công việc, chưa thể thay thế hoàn toàn AI đám mây.

Vấn đề thứ hai là chất lượng mô hình. Các mô hình nhỏ chạy trên thiết bị thường có chi phí thấp hơn nhưng năng lực suy luận vẫn kém hơn các hệ thống hàng đầu như GPT-5, Claude hay Gemini trong các nhiệm vụ phức tạp. Điều này buộc doanh nghiệp phải cân bằng giữa chi phí và hiệu quả.

Ngoài ra còn là bài toán quản trị. Theo trang arXiv, một nghiên cứu mới về AI trên thiết bị cảnh báo rằng việc AI chạy cục bộ không đồng nghĩa với việc mọi rủi ro riêng tư biến mất. Các hệ thống AI vẫn có thể truy cập email, lịch làm việc, tài liệu, ảnh chụp màn hình và nhiều nguồn dữ liệu khác. Do đó, vấn đề không chỉ là AI chạy ở đâu mà còn là dữ liệu được quản lí như thế nào.

Tuy nhiên, với doanh nghiệp Việt Nam, Local AI có thể là một lựa chọn thực tế hơn so với việc xây dựng những mô hình nền tảng khổng lồ. Thay vì cạnh tranh với OpenAI hay Anthropic, các doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình mã nguồn mở, tinh chỉnh bằng dữ liệu tiếng Việt và vận hành trên hạ tầng riêng. Cách tiếp cận này giúp kiểm soát chi phí, bảo vệ dữ liệu khách hàng và giảm phụ thuộc vào các nhà cung cấp nước ngoài.

Tương lai nhiều khả năng không thuộc về Cloud AI hay Local AI một cách tuyệt đối, mà là sự kết hợp giữa hai mô hình. Cloud AI vẫn sẽ đảm nhiệm những tác vụ đòi hỏi năng lực suy luận mạnh nhất. Trong khi đó, Local AI sẽ xử lí phần lớn các công việc thường ngày, nơi chi phí, tốc độ và quyền riêng tư quan trọng hơn sức mạnh tính toán tối đa.

Sau giai đoạn “đốt tiền” để mở rộng năng lực AI, ngành công nghệ đang bước vào thời kỳ mới: thay vì hỏi mô hình nào mạnh nhất, doanh nghiệp bắt đầu hỏi mô hình nào hiệu quả nhất. Và chính trong sự chuyển dịch đó, Local AI đang nổi lên như một mắt xích quan trọng của hệ sinh thái AI thế hệ tiếp theo.

Bùi Tú