Loại chip tí hon có thể thay đổi ai là người được dùng AI

Sự thay đổi này nghe có vẻ nặng tính kỹ thuật. Nhưng thực tế, nó có thể thay đổi việc ai được dùng máy tính mạnh. Nó thay đổi nơi dữ liệu đi đến. Nó cũng giúp cuộc sống hàng ngày bớt phụ thuộc vào đám mây (cloud).

Sự thật quan trọng nhất lại rất đơn giản. Việc gửi dữ liệu qua lại với máy chủ từ xa thường chậm, tốn kém và ngốn điện. Nó cũng gây ra rủi ro về quyền riêng tư. Điều này rất đáng lo vì cuộc sống hiện đại phụ thuộc nhiều vào thiết bị kết nối. Điện thoại lắng nghe giọng nói. Ô tô theo dõi đường đi và người đi bộ. Cảm biến nhà máy tìm kiếm lỗi. Thiết bị y tế theo dõi giọng nói, cử động và nhịp tim. Khi mọi hành động đều chờ máy chủ từ xa, mạng internet yếu sẽ là một rào cản lớn. Chi phí sẽ tăng lên và sự chậm trễ cũng vậy.

Đó là lý do các hãng làm chip và thiết bị đang chạy đua trong vài năm qua. Họ muốn đưa nhiều sức mạnh tính toán hơn vào chính thiết bị. Đây không còn là một thử nghiệm nhỏ nữa. Apple đã đưa các bộ xử lý thần kinh vào điện thoại và laptop. Qualcomm bán chip hỗ trợ AI cho thiết bị di động. Nvidia, Arm và Intel đều đang cạnh tranh trong thị trường điện toán biên. Các công ty khởi nghiệp còn tiến xa hơn. Họ thiết kế những con chip chuyên dụng để làm một việc cụ thể cho AI. Những con chip này chỉ dùng một phần nhỏ năng lượng so với chip thông thường. Các nhà phân tích tại Gartner đã coi edge AI là một xu hướng công nghệ lớn từ nhiều năm nay. Các báo cáo từ IDC cũng dự đoán mức chi cho công nghệ này sẽ tăng nhanh, bởi các công ty đều muốn xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó sinh ra.

Điểm mới không chỉ là chip ngày càng nhanh hơn. Nó còn nằm ở việc chip đạt hiệu quả cao với kích thước nhỏ đáng kinh ngạc. Các nhà nghiên cứu đang phát triển những thiết kế máy tính mô phỏng não bộ và tính toán ngay trong bộ nhớ. Những thiết kế này giúp giảm việc chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ và vi xử lý. Đây vốn là nguyên nhân gây tốn điện nhất. IBM, Intel và vài công ty khởi nghiệp đã công bố nhiều kết quả khả quan. Các thiết kế lấy cảm hứng từ não người có thể giảm mạnh lượng điện tiêu thụ cho việc nhận diện hình ảnh và phân tích cảm biến. Lĩnh vực này vẫn còn rất mới. Nhiều bản thử nghiệm chưa sẵn sàng sản xuất hàng loạt. Nhưng hướng đi đã rõ ràng. AI hiệu quả không còn đồng nghĩa với một cỗ máy nóng ran, đắt tiền và phải cắm vào máy chủ khổng lồ.

Nguyên nhân sâu xa là một giới hạn vật lý khó nhằn. Trong nhiều năm, ngành công nghệ tăng hiệu năng bằng cách thu nhỏ chip và nhồi nhét thêm bóng bán dẫn. Điều đó vẫn tiếp tục, nhưng ngày càng khó và đắt đỏ hơn. Cùng lúc đó, khối lượng công việc của AI đã bùng nổ. Cơ quan Năng lượng Quốc tế cảnh báo các trung tâm dữ liệu đang tiêu thụ lượng điện khổng lồ. Giải pháp không phải lúc nào cũng là xây thêm trung tâm dữ liệu to hơn. Trong nhiều trường hợp, việc không gửi dữ liệu đi ngay từ đầu lại là cách thông minh. Một chiếc đồng hồ thông minh có thể phát hiện cú ngã. Cảm biến nông trại có thể báo tình trạng cây trồng. Máy trợ thính có thể lọc giọng nói theo thời gian thực mà không cần kết nối cloud. Khi đó, việc xử lý dữ liệu tại chỗ không chỉ là cho tiện. Nó trở thành một yêu cầu thiết kế bắt buộc.

Đã có những dấu hiệu cho thấy công nghệ này thay đổi đời thực ra sao. Trong y tế, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm công cụ edge AI để báo động nhịp tim bất thường. Nó cũng có thể theo dõi nhịp thở mà không cần gửi mọi dữ liệu thô về máy chủ. Ở những vùng nông thôn mạng yếu, điều này rất quan trọng. Ủy ban Truyền thông Liên bang Mỹ từng nhiều lần chỉ ra khoảng cách lớn về internet tốc độ cao, nhất là ở vùng sâu vùng xa. Trong sản xuất, các hệ thống AI tại chỗ đang được dùng để kiểm tra linh kiện cực nhanh. Điều này giúp giảm rác thải và thời gian ngừng máy. Trên xe cộ, tốc độ là yếu tố sống còn. Một chiếc ô tô không thể đợi máy chủ từ xa quyết định xem vật cản trên đường là một đứa trẻ, một chiếc xe đạp hay một túi nilon.

Lợi ích về quyền riêng tư cũng rất rõ ràng. Nhiều người dùng đang lo lắng vì thiết bị liên tục tải lên âm thanh, hình ảnh và dữ liệu sức khỏe. Các vụ rò rỉ dữ liệu cho thấy nỗi sợ này là có cơ sở. Báo cáo hàng năm của IBM luôn chỉ ra rằng rò rỉ dữ liệu cá nhân gây thiệt hại lớn cho cả công ty lẫn người dùng. Khi thiết bị tự phân tích nhiều hơn, dữ liệu nhạy cảm sẽ ít bị tuồn ra ngoài. Bản thân điều này không giải quyết triệt để vấn đề riêng tư. Phần mềm lỗi, bảo mật kém và công ty làm ăn mờ ám vẫn có thể gây hại cho người dùng. Nhưng việc tự xử lý dữ liệu tại chỗ sẽ giúp giảm bớt thông tin cá nhân trôi nổi trên hệ thống máy chủ của các công ty.

Đây cũng là câu chuyện về quyền tiếp cận trên toàn cầu. AI trên cloud cần hạ tầng mạnh, dàn máy chủ lớn và hệ thống thanh toán ổn định. Mô hình này thường chỉ có lợi cho các công ty và quốc gia giàu có. Những con chip AI nhỏ hơn, rẻ hơn có thể phá bỏ rào cản đó. Ở Ấn Độ, một phần châu Phi và châu Mỹ Latinh, nhiều người dùng điện thoại di động nhưng mạng internet cố định lại kém hoặc đắt đỏ. AI tại chỗ trên những chiếc điện thoại hoặc công cụ giá rẻ sẽ rất hữu ích. Nó giúp nhiều người được dùng tính năng dịch thuật, khám sức khỏe, học tập và tư vấn nông nghiệp. Khoảng cách kỹ thuật số sẽ không biến mất chỉ nhờ một con chip tốt hơn. Nhưng thiết kế phần cứng có thể làm sâu sắc thêm sự bất bình đẳng, hoặc giúp thu hẹp nó.

Tuy nhiên, không nên ảo tưởng về phát minh này. Những con chip AI tí hon có giới hạn rõ ràng. Chúng thường chỉ chạy được các mô hình nhỏ. Chúng có thể rất giỏi một việc nhưng lại kém ở việc khác. Việc cập nhật chúng cũng có thể gặp khó khăn. Bảo mật sẽ ngày càng quan trọng hơn khi AI được chia nhỏ ra hàng triệu thiết bị. Một chiếc camera thông minh hay cảm biến y tế bảo mật kém có thể trở thành mục tiêu tấn công. Thế giới từng chứng kiến hậu quả của những phần cứng kết nối mạng kém an toàn. Vụ tấn công Mirai botnet năm 2016 đã biến các thiết bị bảo mật yếu thành công cụ đánh sập internet trên diện rộng. Những thiết bị điện toán biên mạnh mẽ hơn sẽ cần được bảo vệ kỹ lưỡng ngay từ đầu.

Điều này đặt ra những lựa chọn cho chính sách và ngành công nghiệp sắp tới. Các công ty nên thiết kế hệ thống với luật lệ rõ ràng về việc dữ liệu nào giữ lại, dữ liệu nào tải lên và tại sao. Các cơ quan quản lý nên yêu cầu giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Họ cũng cần quy định về cập nhật bảo mật và thời gian hỗ trợ thiết bị tối thiểu. Việc mua sắm công cũng có thể giúp ích. Trường học, bệnh viện và cơ quan giao thông có thể ưu tiên chọn những nhà cung cấp chú trọng hiệu quả và quyền riêng tư. Họ nên tránh các hệ thống lúc nào cũng bắt buộc phải kết nối cloud. Các tổ chức tiêu chuẩn và cơ quan quản lý viễn thông cũng đóng vai trò quan trọng. Họ cần đảm bảo các thiết bị này hoạt động ổn định trên nhiều mạng và có thể vá lỗi lâu dài.

Bài học sâu sắc nhất lại rất dễ bị lãng quên giữa những ồn ào về AI. Phát minh mới quan trọng nhất không phải lúc nào cũng là mô hình lớn nhất hay sự kiện ra mắt rầm rộ nhất. Đôi khi, nó chỉ là một mảnh phần cứng thầm lặng giúp trao thêm sức mạnh cho người dùng. Những con chip AI tí hon sẽ không thay thế hoàn toàn cloud. Chúng cũng không làm biến mất nhu cầu máy tính quy mô lớn. Nhưng chúng mở ra một hướng đi khác. Hướng đi này giúp các dịch vụ số cao cấp trở nên nhanh hơn, rẻ hơn và riêng tư hơn cho người bình thường. Trong công nghệ, tương lai thường có vẻ rất đồ sộ, cho đến khi nó bất ngờ thu nhỏ lại vừa vặn trong lòng bàn tay bạn.