Ông Alexey Navolokin từ AMD nhận định sự trỗi dậy của Agentic AI đòi hỏi năng lực tính toán vượt trội, đặt ra bài toán lớn về hạ tầng cho các quốc gia như Việt Nam.

Trong bối cảnh các chính phủ và ngành công nghiệp toàn cầu đang chạy đua để nắm giữ vị thế dẫn đầu về Trí tuệ nhân tạo (AI), động lực này đang giao thoa với các thực tế nhân khẩu học cấp bách như già hóa dân số, thu hẹp lực lượng lao động và nhu cầu tái thiết năng suất. Theo ông Alexey Navolokin, Tổng Giám đốc khu vực Châu Á – Thái Bình Dương của AMD, sự trỗi dậy của AI tác vụ (Agentic AI) hứa hẹn sẽ thúc đẩy mạnh mẽ quá trình chuyển đổi này.

Khác biệt hoàn toàn so với các mô hình truyền thống chỉ phản hồi thụ động các truy vấn, Agentic AI sở hữu khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện hành động trên nhiều hệ thống khác nhau. Thay vì chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi về gợi ý du lịch, một hệ thống Agentic AI có thể tự động đặt vé máy bay, cập nhật lịch làm việc, gửi nhắc nhở và thậm chí điều chỉnh lịch trình dựa trên thời tiết hoặc sự chậm trễ chuyến bay mà không cần sự nhắc nhở từng bước từ con người và đó là cơ hội lớn mà AMD nhìn thấy.

Những hệ thống tiên tiến nhất của AMD phải phải chịu áp lực chuyển dịch từ phản hồi thụ động sang các hệ thống cộng tác chủ động đòi hỏi năng lực tính toán lớn hơn đáng kể, không chỉ cho các tác vụ đơn lẻ mà cho cả các quy trình làm việc kéo dài liên quan đến suy luận và thích ứng liên tục.

Thách thức hạ tầng và vai trò của Việt Nam

Khi công nghệ Agentic AI trưởng thành và mức độ chấp nhận mở rộng, thế giới đang thực sự bổ sung hàng tỷ “người dùng ảo” vào mạng lưới điện toán toàn cầu. Ông Navolokin đặt ra vấn đề cốt lõi cho mọi quốc gia, trong đó có Việt Nam, là liệu cơ sở hạ tầng AI hiện tại có đủ khả năng sẵn sàng để hỗ trợ quy mô và độ phức tạp này hay không.

Việc chuẩn bị hạ tầng không chỉ dừng lại ở việc mua sắm thiết bị mà còn đòi hỏi một chiến lược tổng thể để đáp ứng khối lượng công việc ngày càng tăng của các tác nhân AI tự chủ trong tương lai.

Tầm quan trọng của CPU trong kiến trúc AI hiện đại

Mặc dù các bộ xử lý đồ họa (GPU) thường chiếm ưu thế trong các thảo luận về AI, đặc biệt là trong việc đào tạo và vận hành các mô hình quy mô lớn, đại diện AMD khẳng định bộ xử lý trung tâm (CPU) đóng vai trò quan trọng không kém trong việc vận hành hệ thống phía sau hậu trường. CPU chịu trách nhiệm xử lý các tác vụ thiết yếu như di chuyển dữ liệu, quản lý bộ nhớ, điều phối luồng và tổ chức khối lượng công việc cho GPU.

Thực tế, nhiều tác vụ AI, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lên tới 13 tỷ tham số, nhận diện hình ảnh, phát hiện gian lận và hệ thống gợi ý, có thể vận hành hiệu quả trên các máy chủ chỉ sử dụng CPU hiệu năng cao như dòng AMD EPYC 9005 Series. Khi các mô hình phát triển theo hướng kiến trúc mô-đun như hệ thống chuyên gia hỗn hợp (MoE) được phổ biến bởi DeepSeek và các đơn vị khác, nhu cầu về điều phối tài nguyên thông minh ngày càng tăng.

Lúc này, CPU của AMD phải cung cấp chỉ số lệnh trên mỗi chu kỳ (IPC) cao, đầu vào/đầu ra (I/O) nhanh và khả năng quản lý nhiều tác vụ đồng thời với độ chính xác tuyệt đối. Bên cạnh đó, khả năng kết nối đóng vai trò là “chất keo” liên kết hệ thống, với các bộ điều khiển giao diện mạng thông minh (NIC) giúp định tuyến dữ liệu an toàn và giảm tải lưu lượng cho các thành phần xử lý chính.