Triển Khai AI Không Dễ: Những Thách Thức Lớn Của Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp ngày nay đều hiểu rõ tiềm năng to lớn của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML): từ tối ưu hóa vận hành, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến đổi mới sản phẩm và tăng trưởng doanh thu.

Nhưng khi bước vào triển khai thực tế, phần lớn doanh nghiệp gặp những rào cản rất cụ thể – từ hạ tầng, vận hành, đến nhân sự kỹ thuật.

Bài viết sau đây chỉ ra 4 thách thức lớn khi chuẩn bị môi trường để triển khai các ứng dụng AI và làm sao một ứng dụng như Rafay có thể giúp doanh nghiệp tăng tốc tạo ra các ứng dụng AI.

THÁCH THỨC #1: Xây Nền Tảng AI Mất Quá Nhiều Thời Gian

Nhiều doanh nghiệp cố gắng xây dựng hạ tầng AI nội bộ để phục vụ nhu cầu phát triển mô hình. Nhưng sự thật là:

• Cần 18–24 tháng để tự phát triển nền tảng hỗ trợ GPU, Kubernetes, CI/CD, bảo mật…

• Trong thời gian đó, phần cứng AI và yêu cầu thị trường đã thay đổi.

• Không dễ tìm kiếm các nhân tài trong các lĩnh vực DevOps, AIOps để vận hành.

• Trong khi đó Developer và Data Scientist không thể chờ đợi.

Rafay giải quyết thế nào?

Rafay cung cấp nền tảng PaaS AI/ML GPU sẵn sàng sử dụng:

• Cho phép tự phục vụ GPU như dùng dịch vụ của các Public Cloud AWS, GCP, Azure

• Giảm từ hàng tháng còn vài phút để khởi tạo môi trường AI: K8s, Kubeflow, Nvidia NIM, Slurm, RAY…

• Không cần đội DevOps xây hạ tầng từ đầu mọi thứ đã sẵn sàng bằng một nút click chuột.

Mô hình Rafay:

THÁCH THỨC #2: Lãng Phí GPU – Chi Phí Vận Hành Tăng Cao

GPU rất mạnh nhưng cũng rất đắt đỏ. Trong các mô hình triển khai truyền thống:

• Một ứng dụng thường chiếm trọn GPU, dù không cần hết công suất

• Dẫn đến GPU rảnh rỗi nhưng không chia được cho các team khác dẫn đến chi phí đầu tư cao nhưng không hiệu quả.

Rafay làm tốt hơn nhờ:

• Hỗ trợ chia sẻ GPU theo từng phần (fractional GPU & memory)

• Tích hợp với Nvidia KAI Scheduler

• Cho phép nhiều ứng dụng chia nhau một GPU

Tham khảo demo thiết lập Nvidia KAI Scheduler với Rafay:

THÁCH THỨC #3: Quản Lý GPU Kubernetes Multi-Cloud Cực Kỳ Phức Tạp

Doanh nghiệp triển khai AI ở data center, multi-cloud hoặc edge sẽ đối mặt với:

• Thiếu dashboard GPU tập trung. Khi vận hành phải sử dụng nhiều dashboard khác nhau dẫn đến cần nhiều nhân sự để vận hành.

• Khó đồng bộ cấu hình, chính sách bảo mật (SSO, RBAC…).

• Mỗi nhóm (Dev, Data, Ops, Sec…) thao tác rời rạc.

Rafay hợp nhất tất cả:

• Dashboard GPU Health & Performance thời gian thực

• Quản lý tập trung Kubernetes AI clusters

• Tích hợp bảo mật Zero Trust + SSO

• Tạo trải nghiệm đồng nhất cho các nhóm từ Dev đến Finance

Xem Rafay tạo môi trường cho các đội Dev, Data, AI, Ops và Fin cùng nhau làm việc:

THÁCH THỨC #4: Đốt Cháy Nguồn Lực Kỹ Thuật Vào Việc Không Tạo Giá Trị

Bạn thuê kỹ sư để xây dựng mô hình AI, nhưng họ lại phải:

• Tốn thời gian vận hành, cấu hình hạ tầng

• Fix lỗi hệ thống, scale GPU, tích hợp bảo mật

Điều này làm chậm hành trình đổi mới và tiêu hao nhân sự giỏi.

Rafay giúp bạn tập trung đúng chỗ:

• Tự động hóa triển khai AI/ML

• Turnkey GPU Kubernetes Platform: không cần phát triển từ đầu

• Cho phép đội ngũ kỹ sư dành thời gian cho việc tạo ra giá trị AI thật sự

Vậy AI không chỉ là công nghệ – mà là lợi thế cạnh tranh sống còn.

Tuy nhiên, những thách thức trong triển khai AI có thể làm chậm, làm đắt, và làm rối hành trình chuyển đổi của doanh nghiệp.

Đó là lý do Rafay ra đời: Một nền tảng PaaS AI/ML được thiết kế riêng cho GPU cloud và doanh nghiệp hiện đại.

CSC Distribution – Đối Tác Chính Thức của Rafay tại Việt Nam

Bạn đang chuẩn bị triển khai AI? Bạn cần nền tảng GPU Cloud mạnh mẽ, sẵn sàng và tiết kiệm?

Liên hệ CSC Distribution để trải nghiệm demo và nhận tư vấn chuyên sâu về hành trình ứng dụng AI hiệu quả với Nvidia và Rafay.