Mạng GPU phi tập trung đang định hình tương lai điện toán AI

Trong bối cảnh ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) đang dịch chuyển từ các trung tâm dữ liệu tập trung với hiệu năng siêu cao sang những ứng dụng thực tiễn hơn như suy luận và mô hình phổ thông, mô hình mạng GPU phi tập trung đang nổi lên như một hướng đi khả thi mới. Đặc biệt, trong các tác vụ đòi hỏi xử lý phân tán hoặc suy luận – nơi mà chi phí và tính linh hoạt địa lý là yếu tố then chốt – mô hình phi tập trung đang cho thấy nhiều ưu thế.

Theo The Verge đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), các công ty công nghệ hàng đầu như Meta và OpenAI hiện vẫn đang sử dụng hàng trăm nghìn GPU để huấn luyện mô hình AI cao cấp như LLaMA 4 hay GPT-5 — đặc trưng của phương pháp “học tuyến đầu” (frontier training). Tuy nhiên, tỷ trọng những tác vụ như vậy trong toàn bộ ngành AI đang dần thu hẹp.

Ông Dneúkvi Dan Elíđason, Giám đốc điều hành của Ovia Systems (tiền thân là Gaimin), cho biết: “Đến năm 2026, khoảng 70% nhu cầu sử dụng GPU sẽ đến từ các ứng dụng suy luận, tác vụ liên quan đến AI agent và dự đoán,” đồng thời nhấn mạnh rằng điều này cho thấy hạ tầng tính toán đang chuyển từ chi phí nghiên cứu ngắn hạn sang mô hình chi phí tiện ích lâu dài.

Sự trỗi dậy của mạng GPU phi tập trung

Khi điều kiện kỹ thuật đòi hỏi như đồng bộ hóa hàng nghìn GPU không còn quá phổ biến, mạng GPU phi tập trung đang giành ưu thế ở các tác vụ thực tiễn dễ xử lý phân tán. Với sự tăng trưởng của các mô hình mã nguồn mở quy mô nhỏ, ngày càng nhiều người dùng phổ thông có thể vận hành mô hình AI với hiệu năng đáng kể ngay trên các GPU tiêu dùng như RTX 4090 hoặc RTX 5090.

Ông Mitch Liu, đồng sáng lập Theta Network, nhận xét: “Xu hướng này mở ra mô hình điện toán hiệu quả hơn và tiếp cận bình dân hơn. Cá nhân sở hữu GPU cao cấp có thể chia sẻ tài nguyên để khai thác giá trị từ chính phần cứng của mình.”

Mặc dù GPU tiêu dùng bị giới hạn về bộ nhớ và khả năng kết nối mạng, chúng vẫn rất hiệu quả cho các tác vụ như chuyển văn bản thành hình ảnh, xử lý cơ sở dữ liệu quy mô lớn, hay khám phá thuốc thông qua AI. Ông Bob Miles, CEO của Salad Technologies, bình luận: “Với các tác vụ mà độ trễ không phải là yếu tố hàng đầu, GPU tiêu dùng là lựa chọn kinh tế vượt trội.”

Lớp hỗ trợ cho trung tâm dữ liệu tập trung

Các tác vụ yêu cầu đồng bộ thấp như thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu tiền xử lý rất phù hợp với mạng GPU phân tán. Trong khi các trung tâm dữ liệu tập trung gặp hạn chế trong việc truy cập công khai vào web để thu thập dữ liệu, các mạng phi tập trung có thể linh hoạt hơn nhờ tận dụng nguồn tài nguyên của người dùng cá nhân trên toàn thế giới.

Ngoài ra, lợi thế về phân bố địa lý cũng giúp GPU trong mô hình phi tập trung gần hơn với người dùng cuối, từ đó giảm đáng kể độ trễ. Liu cho biết: “GPU phi tập trung phân bố toàn cầu, vì vậy khoảng cách vật lý đến người dùng thường ngắn hơn so với mô hình tập trung.”

Tuy nhiên, từ khóa ở đây là “bổ sung” chứ không phải “thay thế”. Các tác vụ “frontier” vẫn cần đến hạ tầng siêu cao cấp tập trung. Dù vậy, trong bối cảnh nhu cầu chuyển dịch sang suy luận – chiếm tỷ trọng lớn hơn – mạng GPU phi tập trung đang dần khẳng định vị trí của mình là “lớp hỗ trợ” linh hoạt, tiết kiệm và dễ tiếp cận trong hệ sinh thái AI toàn cầu.

Tổng kết: Trong kỷ nguyên AI phát triển nhanh chóng, “mạng GPU phi tập trung” đang nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn để bổ sung cho cơ sở hạ tầng trung tâm hóa truyền thống. Với sự gia tăng của mô hình mã nguồn mở và yêu cầu chi phí tối ưu, mạng lưới này có tiềm năng tái định hình cách AI được triển khai trong thực tiễn.