89% lãnh đạo CNTT ưu tiên Agentic AI nhưng thiếu ngân sách

Nghiên cứu của IDC và Intel cho thấy 89% lãnh đạo CNTT xem Agentic AI là ưu tiên trọng yếu, nhưng chỉ 56% được cấp đủ ngân sách hạ tầng để triển khai.

Tập đoàn Intel vừa công bố kết quả nghiên cứu do tổ chức dữ liệu quốc tế IDC phối hợp thực hiện, chỉ ra bước chuyển dịch quan trọng trong làn sóng AI doanh nghiệp. Agentic AI, dạng tác nhân AI có khả năng tự chủ thực hiện nhiều bước xử lý, đang khiến bài toán AI chuyển từ thách thức về thuật toán sang thách thức trực tiếp về hạ tầng CNTT.

Khác với mô hình AI truyền thống chỉ tiếp nhận câu lệnh và trả về phản hồi đơn lẻ, một agent trong môi trường doanh nghiệp phải liên tục truy xuất dữ liệu độc quyền, kích hoạt mô hình, gọi ứng dụng nghiệp vụ, thực thi mã và áp dụng chính sách an ninh nhiều lần để hoàn tất một tác vụ. Quy trình đa bước này đặt áp lực lớn lên năng lực xử lý, thông lượng mạng và cách phân bổ tài nguyên của toàn hệ thống.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và ngân sách thực tế

Theo khảo sát, 89% người ra quyết định CNTT đánh giá Agentic AI sẽ giữ vai trò trọng yếu trong 12 đến 24 tháng tới. Tuy nhiên, hạ tầng dành riêng cho Agentic AI lại là hạng mục nhận đầu tư thấp nhất: chỉ 56% tổ chức xác nhận được cấp ngân sách đầy đủ hoặc thỏa đáng.

IDC cho rằng cơ hội không nằm ở việc chạy đua mua sắm phần cứng rời rạc, mà ở việc xác lập chiến lược hạ tầng phù hợp với cách vận hành thực tế. Hạ tầng cho Agentic AI cần triển khai linh hoạt theo mô hình kết hợp, đa dạng hóa năng lực tính toán không đồng nhất và liên tục tối ưu phân bổ tài nguyên theo từng tác vụ.

Về vị trí dữ liệu, 55% doanh nghiệp duy trì cách tiếp cận cân bằng giữa hạ tầng nội bộ (on-premises) và đám mây công cộng, trong khi 38% ưu tiên chủ yếu hoặc hoàn toàn cho hệ thống nội bộ. 45% xác định hiện đại hóa hoặc hợp nhất trung tâm dữ liệu là ưu tiên CNTT hàng đầu năm 2026. Nguyên nhân là nhiều ứng dụng nghiệp vụ và kho dữ liệu độc quyền đã tồn tại lâu năm trên môi trường phân tán, buộc Agentic AI phải vận hành gần nguồn dữ liệu vì yêu cầu về độ trễ, chi phí băng thông, bảo mật và tuân thủ pháp lý.

CPU, GPU và lợi thế của kiến trúc x86

Khảo sát ghi nhận nhận thức mới về năng lực điện toán: 27% người mua xem GPU quyết định hiệu năng, 23% coi trọng CPU, nhưng khoảng một nửa cho rằng hiệu năng phụ thuộc vào từng ngữ cảnh cụ thể, nơi cả CPU lẫn GPU đều cần thiết. Khoảng 40% người mua ưu tiên máy chủ tiêu chuẩn có khả năng tăng tốc ma trận, vector hoặc hỗ trợ thẻ cắm PCIe.

Intel cho biết dòng vi xử lý Xeon được thiết kế để đáp ứng môi trường này, tích hợp sẵn tính năng tăng tốc ma trận và vector trên nền Performance-core, kết hợp Efficient-core mật độ cao nhằm mở rộng năng lực điều phối mà không yêu cầu tái cấu trúc toàn bộ trung tâm dữ liệu.

Về lựa chọn kiến trúc, dù x86 và Arm được đánh giá gần như tương đương về mức độ phù hợp lý thuyết (87,5% so với 87,2%), x86 vẫn dẫn đầu ở 9 trên 12 tiêu chí khi triển khai thực tế quy mô lớn, gồm tính tương thích phần mềm (88% so với 80%), khả năng mở rộng (89% so với 81%), độ tin cậy và phục hồi (88% so với 82%), mức độ phổ biến (88% so với 77%) và chiều sâu chuyên môn kỹ thuật (92% so với 83%). Arm nhỉnh hơn về giá thành, hiệu quả năng lượng và độ hài lòng người dùng.

Intel cũng chủ động tối ưu hóa các khung phần mềm nguồn mở như PyTorch, vLLM và OpenVINO nhằm đảm bảo tính linh hoạt, không ràng buộc vào kiến trúc độc quyền. Theo Intel, Xeon tiếp tục giữ vai trò nền tảng cho ứng dụng, dữ liệu và năng lực điện toán đa dụng, đồng thời đảm nhận việc điều phối, bảo mật, kết nối mạng và tích hợp công cụ xoay quanh quá trình suy luận tăng tốc, trong khi GPU và các bộ tăng tốc khác đảm nhận những tác vụ chuyên biệt đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn.