Google phát hành ứng dụng cho phép chạy mô hình AI không cần online

Ưu điểm của việc chạy AI cục bộ:

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Đây là lợi ích lớn nhất. Dữ liệu của bạn không cần phải rời khỏi thiết bị cá nhân để được xử lý. Điều này giảm thiểu đáng kể nguy cơ rò rỉ dữ liệu hoặc bị bên thứ ba truy cập trái phép.

Đặc biệt quan trọng đối với dữ liệu nhạy cảm hoặc cá nhân.

Tốc độ và độ trễ thấp

Do quá trình xử lý diễn ra ngay trên thiết bị, không có độ trễ do truyền dữ liệu đi và đến máy chủ đám mây.

Điều này cực kỳ quan trọng cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì, như trợ lý giọng nói, nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực, hoặc các hệ thống điều khiển tự động.

Hoạt động ngoại tuyến

Sau khi mô hình được tải xuống, ứng dụng AI có thể hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet, rất hữu ích ở những khu vực có mạng kém hoặc không ổn định.

Chi phí thấp hơn

Mặc dù có thể yêu cầu đầu tư ban đầu vào phần cứng mạnh hơn, nhưng về lâu dài, bạn không phải trả phí cho việc sử dụng tài nguyên đám mây (API calls, data transfer, compute time), có thể tiết kiệm chi phí đáng kể cho các ứng dụng sử dụng thường xuyên.

Tùy chỉnh và kiểm soát

Người dùng có toàn quyền kiểm soát mô hình, có thể tinh chỉnh (fine-tune) hoặc tối ưu hóa nó để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình mà không bị ràng buộc bởi các quy tắc của nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

Nhược điểm của việc chạy AI cục bộ

Yêu cầu phần cứng cao

Để chạy các mô hình AI phức tạp (đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn - LLM), thiết bị cần có đủ RAM, CPU mạnh và quan trọng nhất là GPU (card đồ họa) với VRAM (bộ nhớ GPU) đủ lớn để xử lý các phép tính song song. Điều này có thể đòi hỏi đầu tư vào phần cứng đắt tiền hơn.

Kích thước mô hình

Các mô hình AI, đặc biệt là LLM, có thể rất lớn (vài GB đến hàng trăm GB), chiếm nhiều không gian lưu trữ và cần thời gian để tải xuống.

Phức tạp trong cài đặt và quản lý

Việc thiết lập và chạy các mô hình AI cục bộ đôi khi đòi hỏi kiến thức kỹ thuật nhất định về lập trình, quản lý môi trường phần mềm và tối ưu hóa phần cứng.

Giới hạn về hiệu suất

Mặc dù nhanh hơn về độ trễ, nhưng một thiết bị cá nhân khó có thể sánh được với sức mạnh tính toán khổng lồ của các trung tâm dữ liệu đám mây, đặc biệt là khi huấn luyện mô hình hoặc xử lý khối lượng dữ liệu lớn.