Bẫy suy luận: Các nhà cung cấp đám mây đang bào mòn lợi nhuận AI của bạn
Trong cuộc đua chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một “chén thánh” cho các doanh nghiệp hiện đại. Từ tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng đến những ứng dụng chuyên biệt như bảo trì đường ống, AI hứa hẹn tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, một vấn đề nhức nhối đang nổi lên: chi phí đám mây tăng vọt khi triển khai AI từ thử nghiệm sang thực tế có thể "bào mòn" lợi nhuận, thậm chí khiến dự án trở nên không bền vững.
Các công ty đang nhận thấy rằng việc "trả tiền thuê" tài nguyên điện toán đám mây cho các ứng dụng AI đang tiêu tốn nhiều hơn dự kiến. Điều này buộc các CIO (Giám đốc thông tin) phải xem xét lại kiến trúc mô hình và mô hình triển khai. Đám mây giống như phương tiện công cộng, cung cấp tài nguyên dễ dàng tiếp cận thông qua mô hình thuê, giúp khởi động dự án nhanh chóng và thử nghiệm mà không cần đầu tư lớn vào GPU (bộ xử lý đồ họa) chuyên dụng. Mô hình này đặc biệt hấp dẫn đối với các startup giai đoạn đầu.
Tuy nhiên, khi dự án AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế, quy mô khối lượng công việc tăng lên chóng mặt, kéo theo đó là hóa đơn "khủng". Chi phí có thể tăng lên hơn 1000% chỉ sau một đêm, đặc biệt là trong các tác vụ suy luận (inference) cần chạy liên tục 24/7 để đảm bảo thời gian hoạt động và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Sự cạnh tranh để giành quyền truy cập GPU cũng làm tăng chi phí.
Christian Khoury, CEO của nền tảng tuân thủ AI EasyAudit AI, mô tả suy luận là "thuế đám mây" mới, đồng thời cho biết ông đã chứng kiến các công ty chứng kiến chi phí tăng từ 5.000 USD lên 50.000 USD/tháng chỉ vì lưu lượng truy cập suy luận.
Suy luận liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với giá dựa trên token có thể kích hoạt mức tăng chi phí lớn nhất. Việc liên tục cập nhật và tính chất phi tất định của các mô hình này khiến việc dự báo và kiểm soát chi phí suy luận LLM trở nên khó khăn. Ngay cả việc đào tạo các mô hình này, dù có tính "bùng nổ" (xảy ra theo cụm), cũng có thể dẫn đến hóa đơn khổng lồ do thời gian GPU nhàn rỗi từ việc cung cấp quá mức.
Rohan Sarin, người đứng đầu sản phẩm AI giọng nói tại Speechmatics, giải thích: "Tín dụng đào tạo trên các nền tảng đám mây rất đắt, và việc đào tạo lại thường xuyên trong các chu kỳ lặp lại nhanh chóng có thể nhanh chóng leo thang chi phí."
Không chỉ chi phí điện toán, "khóa chặt" vào một nhà cung cấp đám mây cũng là một vấn đề. Các doanh nghiệp đã đầu tư vào tín dụng hoặc đặt trước tài nguyên dài hạn buộc phải sử dụng các dịch vụ hiện có của nhà cung cấp đó, ngay cả khi có các giải pháp mới hơn, tốt hơn từ các nhà cung cấp khác. Việc chuyển dữ liệu giữa các khu vực hoặc nhà cung cấp cũng có thể phát sinh phí "thoát" (egress) khổng lồ.
"Một nhóm đã trả nhiều tiền hơn để di chuyển dữ liệu hơn là đào tạo các mô hình của họ," Sarin nhấn mạnh.
Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp đang chuyển sang mô hình "lai", chia sẻ khối lượng công việc: chuyển suy luận sang các vị trí đặt máy chủ (colocation) hoặc cơ sở hạ tầng tại chỗ (on-premise), trong khi để đào tạo trên đám mây với các phiên bản tạm thời (spot instances).
Khoury cho biết: "Chúng tôi đã giúp các nhóm chuyển sang vị trí đặt máy chủ cho suy luận bằng cách sử dụng các máy chủ GPU chuyên dụng mà họ kiểm soát. Điều này không 'sexy', nhưng nó cắt giảm chi phí cơ sở hạ tầng hàng tháng từ 60–80%. Mô hình lai không chỉ rẻ hơn mà còn thông minh hơn."
Một công ty SaaS đã giảm hóa đơn cơ sở hạ tầng AI hàng tháng từ khoảng 42.000 USD xuống chỉ còn 9.000 USD bằng cách chuyển khối lượng công việc suy luận ra khỏi đám mây. Một nhóm khác yêu cầu phản hồi dưới 50ms cho một công cụ hỗ trợ khách hàng AI đã phát hiện ra rằng độ trễ suy luận dựa trên đám mây là không đủ. Việc chuyển suy luận đến gần người dùng hơn thông qua vị trí đặt máy chủ không chỉ giải quyết được nút thắt hiệu suất mà còn giảm một nửa chi phí.
Mô hình hybrid cho phép kiểm soát tốt hơn số lượng tài nguyên được cung cấp cho khối lượng công việc suy luận cơ bản dự kiến, mang lại tính dự đoán cho chi phí cơ sở hạ tầng và giảm bớt nỗ lực kỹ thuật để điều chỉnh quy mô và giữ chi phí cơ sở hạ tầng đám mây trong tầm kiểm soát. Nó cũng giảm độ trễ cho các ứng dụng AI nhạy cảm về thời gian và cải thiện khả năng tuân thủ, đặc biệt đối với các nhóm hoạt động trong các ngành được quản lý chặt chẽ như tài chính, chăm sóc sức khỏe và giáo dục.
Mặc dù thiết lập hybrid đi kèm với một số phức tạp nhất định, nhưng nó thường có thể quản lý được thông qua hỗ trợ nội bộ hoặc bên ngoài.
Sarin giải thích: "Tính toán của chúng tôi cho thấy rằng một máy chủ GPU tại chỗ có giá tương đương với sáu đến chín tháng thuê phiên bản tương đương từ AWS, Azure hoặc Google Cloud, ngay cả với tỷ lệ đặt trước một năm. Vì phần cứng thường kéo dài ít nhất ba năm và thường hơn năm năm, nên điều này trở nên có lợi về chi phí trong vòng chín tháng đầu tiên."
Các doanh nghiệp nên bắt đầu với đám mây để đánh giá khối lượng công việc AI của họ, theo dõi chặt chẽ chi phí và chia sẻ báo cáo chi phí với các nhà quản lý. Dữ liệu này sẽ giúp xác định các lĩnh vực cần tối ưu hóa và mở đường cho việc triển khai hiệu quả hơn.
Tóm lại, đừng vội "dứt áo" với đám mây, hãy tối ưu hóa việc sử dụng nó. Đám mây vẫn là một công cụ tuyệt vời để thử nghiệm và đào tạo. Nhưng nếu suy luận là khối lượng công việc cốt lõi của bạn, hãy thoát khỏi "guồng quay" thuê mướn. Mô hình hybrid không chỉ rẻ hơn mà còn thông minh hơn, giúp bạn kiểm soát chi phí và đạt được hiệu quả cao nhất từ các dự án AI.