Tại sao các hãng laptop đột ngột muốn mọi thứ đều có AI?

Ngành công nghiệp công nghệ luôn vận hành theo các chu kỳ tập trung và phi tập trung. Trong thập kỷ qua, cloud chính là trung tâm của vũ trụ. Mọi tính năng thông minh trên laptop của bạn đều phải dựa vào máy chủ tại các trung tâm dữ liệu xa xôi. Điều này đang thay đổi cực nhanh. Các nhà sản xuất laptop như Intel, AMD và Apple đang đưa trí thông minh trở lại thiết bị cục bộ. Họ thực hiện điều này bằng cách thêm một phần silicon chuyên dụng gọi là Neural Processing Unit (NPU) vào mọi cỗ máy mới. Sự thay đổi này không chỉ nằm ở tốc độ, mà còn là về hiệu suất năng lượng và quyền riêng tư. Khi máy tính có thể xử lý các mô hình phức tạp mà không cần kết nối internet, nó trở nên mạnh mẽ hơn và bớt phụ thuộc vào các gói đăng ký. Ngành công nghiệp gọi đây là kỷ nguyên AI PC. Đây là thay đổi quan trọng nhất đối với kiến trúc bên trong của laptop kể từ khi bộ vi xử lý đa nhân ra đời. Quá trình chuyển đổi này nhằm biến laptop từ một công cụ thụ động thành một trợ lý chủ động, hiểu được ngữ cảnh mà không làm cạn kiệt pin chỉ trong hai giờ.

Để hiểu tại sao điều này lại xảy ra, bạn cần nhìn vào phần cứng. Một chiếc laptop tiêu chuẩn có CPU cho các tác vụ chung và GPU cho dữ liệu hình ảnh. Cả hai đều không hoàn hảo cho trí tuệ nhân tạo. CPU quá chậm cho các phép toán khổng lồ mà các mô hình hiện đại yêu cầu. GPU thì nhanh nhưng tiêu tốn lượng điện năng khủng khiếp. Neural Processing Unit là con chip chuyên dụng được thiết kế để xử lý các phép toán đặc thù trong machine learning. Nó sử dụng rất ít điện năng để thực hiện hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Điều này cho phép laptop chạy cục bộ một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc trình tạo ảnh. Bằng cách chuyển các tác vụ này sang NPU, CPU và GPU được giải phóng để xử lý công việc thông thường. Kiến trúc này ngăn laptop bị quá nhiệt khi bạn sử dụng các tính năng thông minh. Nó cũng có nghĩa là các tính năng như chỉnh sửa giao tiếp mắt trong cuộc gọi video có thể chạy liên tục ở chế độ nền mà bạn không hề cảm thấy hiệu năng bị sụt giảm. Các nhà sản xuất đang đặt cược rằng sự hiệu quả này sẽ thuyết phục người dùng nâng cấp phần cứng đã cũ của họ.

Nỗ lực thúc đẩy phần cứng cục bộ cũng là phản ứng trước chi phí ngày càng tăng của cloud computing. Mỗi khi bạn yêu cầu một AI dựa trên cloud tóm tắt tài liệu, nhà cung cấp phải tốn tiền điện và bảo trì máy chủ. Bằng cách chuyển công việc đó sang laptop của bạn, các công ty như Microsoft và Google tiết kiệm hàng tỷ đô la chi phí hạ tầng. Sự thay đổi này thực tế đã chuyển hóa đơn chi phí tính toán AI từ nhà cung cấp phần mềm sang người tiêu dùng mua phần cứng. Đây là một nước đi khôn ngoan, phù hợp với mục tiêu kinh doanh của các gã khổng lồ silicon như Intel và AMD. Họ cần một lý do mới để mọi người mua máy tính mỗi ba năm. AI PC cung cấp lý do đó bằng cách hứa hẹn các tính năng mà đơn giản là sẽ không chạy tốt trên các máy cũ. Bạn có thể tìm thêm thông tin chi tiết về những thay đổi này trong các hướng dẫn về phần cứng AI toàn diện của chúng tôi, nơi theo dõi sự phát triển của silicon tiêu dùng. Đây không chỉ là xu hướng cho các máy trạm cao cấp, mà đang trở thành tiêu chuẩn cho mọi chiếc laptop tiêu dùng bán ra trên toàn cầu.

Tác động toàn cầu của quá trình chuyển đổi này tập trung vào chủ quyền dữ liệu và năng lượng. Các chính phủ và tập đoàn lớn ngày càng lo lắng về việc dữ liệu của họ đi đâu. Nếu một ngân hàng ở Đức sử dụng AI trên cloud để phân tích hồ sơ tài chính nhạy cảm, dữ liệu đó có thể rời khỏi quốc gia. AI cục bộ giải quyết vấn đề này bằng cách giữ dữ liệu ngay trên laptop. Điều này đáp ứng các luật bảo mật nghiêm ngặt như GDPR ở châu Âu và các quy định tương tự ở châu Á. Nó cũng làm giảm dấu chân năng lượng toàn cầu của internet. Các trung tâm dữ liệu tiêu thụ một lượng điện năng đáng kinh ngạc để di chuyển và xử lý thông tin. Nếu một phần đáng kể công việc đó diễn ra trên hàng triệu laptop đang nằm trên bàn làm việc, áp lực lên lưới điện toàn cầu sẽ giảm bớt. Cách tiếp cận phi tập trung này có khả năng phục hồi tốt hơn. Nó cho phép một nhân viên ở khu vực có kết nối internet kém sử dụng các công cụ tiên tiến vốn trước đây chỉ dành cho những người có kết nối cáp quang tốc độ cao. Sự dân chủ hóa sức mạnh tính toán này là động lực chính cho thị trường công nghệ quốc tế.

Trong một ngày làm việc điển hình, tác động của một chiếc laptop AI-native là rất tinh tế nhưng thường xuyên. Hãy tưởng tượng bạn bắt đầu buổi sáng với một cuộc họp video. Trước đây, việc làm mờ nền hoặc loại bỏ tiếng ồn sẽ khiến quạt laptop kêu rất to. Với NPU, các tác vụ này diễn ra âm thầm và gần như không tốn pin. Trong cuộc họp, một mô hình cục bộ sẽ phiên âm cuộc trò chuyện và xác định các đầu việc cần làm theo thời gian thực. Bạn không cần tải âm thanh lên máy chủ, điều này bảo vệ các bí mật công ty được thảo luận trong phòng. Sau đó, bạn cần tìm một bảng tính cụ thể từ năm ngoái. Thay vì tìm kiếm tên tệp, bạn yêu cầu máy tính tìm tài liệu mà bạn đã thảo luận về ngân sách cho văn phòng Tokyo. Laptop quét chỉ mục cục bộ các tệp của bạn và tìm thấy nó ngay lập tức. Đây là sự khác biệt giữa một công cụ tìm kiếm và một công cụ trí tuệ cục bộ. Nó hiểu nội dung công việc của bạn thay vì chỉ dựa vào các nhãn bạn đặt cho nó.

Đến chiều, bạn có thể cần tạo một hình ảnh cho bài thuyết trình. Thay vì chờ đợi hàng đợi trên một trang web, bạn sử dụng phiên bản cục bộ của Stable Diffusion. Hình ảnh xuất hiện trong vài giây vì NPU được tối ưu hóa cho chính tác vụ này. Bạn cũng có thể nhận được một báo cáo dài mà bạn không có thời gian đọc. Bạn kéo nó vào một cửa sổ cục bộ và nhận ngay bản tóm tắt ba đoạn. Quy trình làm việc này nhanh hơn vì không có độ trễ mạng. Bạn không phải đợi tín hiệu di chuyển qua đại dương rồi quay lại. Máy tính mang lại cảm giác phản hồi nhanh hơn vì quá trình xử lý diễn ra ngay sát đầu ngón tay bạn. Đây là thực tế thiết thực của AI PC. Nó không phải là một tính năng lớn làm thay đổi mọi thứ, mà là hàng trăm cải tiến nhỏ giúp cỗ máy trở nên trực quan hơn. Mục tiêu là loại bỏ sự ma sát giữa suy nghĩ của bạn và kết quả đầu ra kỹ thuật số.

Sự hoài nghi kiểu Socrates là cần thiết khi đánh giá các tuyên bố này. Chúng ta phải tự hỏi liệu NPU có thực sự là một công cụ hữu ích hay chỉ là cách để biện minh cho mức giá cao hơn. Hầu hết các tính năng AI hiện tại là các thủ thuật phần mềm mà về mặt kỹ thuật có thể chạy trên phần cứng cũ, dù chậm hơn. Liệu ngành công nghiệp có đang tạo ra một nhu cầu tổng hợp cho silicon mới? Ngoài ra còn có câu hỏi về tuổi thọ. Các mô hình AI đang tăng về kích thước và độ phức tạp mỗi tháng. Một chiếc laptop mua hôm nay có thể có NPU với khả năng thực hiện 40 nghìn tỷ phép tính mỗi giây, nhưng liệu điều đó có đủ cho các mô hình của ? Chúng ta có thể đang bước vào kỷ nguyên mà phần cứng trở nên lỗi thời nhanh hơn nhiều so với thập kỷ trước. Nếu chức năng cốt lõi của hệ điều hành phụ thuộc vào một con chip cụ thể, bạn sẽ mất khả năng tiếp tục sử dụng máy tính của mình trong mười năm. Điều này tạo ra một lượng lớn rác thải điện tử. Chúng ta cũng phải xem xét sự đánh đổi về quyền riêng tư. Một AI lập chỉ mục mọi thứ bạn làm để trở nên hữu ích cũng là một AI có hồ sơ hoàn hảo về toàn bộ cuộc đời bạn. Ai kiểm soát chỉ mục đó và liệu nó có thể bị trát hầu tòa không?

Lớp kỹ thuật của quá trình chuyển đổi này là nơi các hạn chế thực sự xuất hiện. Để NPU hữu ích, các nhà phát triển phần mềm phải viết mã có thể giao tiếp với nó. Điều này đòi hỏi các API tiêu chuẩn như Windows DirectML hoặc Intel OpenVINO. Hiện tại, hệ sinh thái đang bị phân mảnh. Một tính năng chạy trên Apple Mac có thể không hoạt động trên laptop Windows với chip AMD. Ngoài ra còn có vấn đề về băng thông bộ nhớ. Các mô hình AI yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ được di chuyển nhanh chóng giữa bộ nhớ và bộ xử lý. Hầu hết các laptop hiện nay đều gặp nút thắt ở đây. Ngay cả khi NPU nhanh, nó có thể dành phần lớn thời gian để chờ RAM cung cấp dữ liệu. Đây là lý do tại sao chúng ta thấy sự chuyển dịch sang các kiến trúc bộ nhớ thống nhất, nơi CPU, GPU và NPU đều chia sẻ cùng một vùng dữ liệu tốc độ cao. Điều này cải thiện hiệu năng nhưng khiến laptop không thể nâng cấp sau khi mua. Bạn không thể chỉ thêm RAM sau này vì bộ nhớ được hàn ngay cạnh bộ xử lý để đạt tốc độ tối đa.

Người dùng chuyên nghiệp (power users) nên xem xét kỹ các thông số kỹ thuật trước khi tin vào những lời quảng cáo. Ngành công nghiệp sử dụng một chỉ số gọi là TOPS để đo hiệu năng AI. Tuy nhiên, TOPS là một con số thô không tính đến cách con chip xử lý các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như độ chính xác INT8 hoặc FP16. Một con chip có TOPS cao vẫn có thể gặp khó khăn với các mô hình cụ thể nếu kiến trúc của nó không được tối ưu hóa cho chúng. Ngoài ra còn có các giới hạn nhiệt cần xem xét. Một chiếc laptop mỏng nhẹ có thể có NPU mạnh mẽ, nhưng nếu nó không thể tản nhiệt, hệ thống sẽ giảm tốc độ sau vài phút sử dụng nặng. Lưu trữ cục bộ là một yếu tố khác. Chạy các mô hình lớn cục bộ đòi hỏi hàng gigabyte dung lượng chỉ riêng cho trọng số mô hình. Nếu bạn mua một chiếc laptop với ổ cứng nhỏ, bạn sẽ nhanh chóng hết chỗ. Phân khúc thị trường dành cho dân công nghệ hiện đang là nghĩa địa của các phần cứng dành cho người dùng sớm, hứa hẹn nhiều nhưng thiếu hỗ trợ phần mềm để thực hiện. Chúng ta vẫn đang chờ đợi một tiêu chuẩn phổ quát giúp phần mềm AI thực sự có thể di chuyển giữa tất cả các thương hiệu phần cứng.

Bạn có câu chuyện, công cụ, xu hướng hoặc câu hỏi về AI mà bạn nghĩ chúng tôi nên đề cập không? Gửi cho chúng tôi ý tưởng bài viết của bạn — chúng tôi rất muốn nghe từ bạn.

Điểm mấu chốt là AI PC là một sự thay đổi kiến trúc thực sự, nhưng hiện tại nó vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Đối với hầu hết mọi người, lợi ích ngày nay chỉ giới hạn ở các cuộc gọi video tốt hơn và chỉnh sửa ảnh nhanh hơn một chút. Giá trị thực sự sẽ xuất hiện trong hai năm tới khi các hệ điều hành tích hợp suy luận cục bộ vào mọi ngóc ngách của giao diện người dùng. Bạn không nên vội vàng thay thế một chiếc laptop đang hoạt động chỉ để lấy một miếng dán NPU. Tuy nhiên, khi bạn nâng cấp, sự hiện diện của một con chip AI chuyên dụng sẽ là bắt buộc để có trải nghiệm tốt. Ngành công nghiệp đang rời xa cloud cho các tác vụ hàng ngày. Điều này sẽ dẫn đến những chiếc laptop riêng tư hơn, hiệu quả hơn và có khả năng xử lý công việc phức tạp mà không cần kết nối internet. Đó là sự trở lại với ý tưởng về máy tính cá nhân như một cỗ máy mạnh mẽ tự thân. Marketing có thể ồn ào, nhưng công nghệ nền tảng là bước đi cần thiết cho thập kỷ điện toán tiếp theo.

Lưu ý của biên tập viên: Chúng tôi tạo trang web này như một trung tâm tin tức và hướng dẫn AI đa ngôn ngữ dành cho những người không phải là chuyên gia máy tính, nhưng vẫn muốn hiểu trí tuệ nhân tạo, sử dụng nó tự tin hơn và theo dõi tương lai đang đến gần.