Bình minh của Neural Edge: Thúc đẩy tham vọng AI của Anh

Vương quốc Anh (United Kingdom) đang đứng trước ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI), một làn sóng hứa hẹn sẽ định hình lại các ngành công nghiệp, tinh gọn hóa dịch vụ công và xác định lại cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, giống như bất kỳ sự thay đổi công nghệ sâu sắc nào, thành công của nó không chỉ phụ thuộc vào các thuật toán xuất sắc hay các bộ dữ liệu khổng lồ, mà còn dựa vào cơ sở hạ tầng nền tảng – những xa lộ kỹ thuật số và các nhà máy năng lượng biến tiềm năng của AI thành hiện thực. Một nút thắt cổ chai quan trọng đang nổi lên: nhu cầu về tính toán không chỉ mạnh mẽ mà còn phải tức thời. Latos Data Centres đang đi đầu trong việc thúc đẩy một tầm nhìn để giải quyết vấn đề này, ủng hộ một loại cơ sở hạ tầng điện toán mới mà họ gọi là ‘neural edge’, sẵn sàng trở thành nền tảng cho tương lai dựa trên AI của UK.

Khái niệm này nảy sinh từ một thách thức cơ bản. Trong khi các trung tâm dữ liệu tập trung, quy mô lớn đã là động cơ của kỷ nguyên điện toán đám mây, chúng thường gây ra độ trễ – sự chậm trễ vốn có trong việc truyền dữ liệu qua lại trên khoảng cách xa. Đối với nhiều ứng dụng AI mới nổi, đặc biệt là những ứng dụng đòi hỏi phân tích và phản hồi tức thì, độ trễ này không chỉ là sự bất tiện; đó là một điểm yếu chí mạng. Điện toán ‘edge’ thông thường, được thiết kế để đưa xử lý đến gần nguồn dữ liệu hơn, thường thiếu sức mạnh tính toán tuyệt đối và kiến trúc chuyên biệt cần thiết để chạy các mô hình AI phức tạp, tiêu tốn nhiều năng lượng đang ngày càng trở nên phổ biến. ‘Neural edge’, như Latos hình dung, đại diện cho một bước tiến đáng kể: các cơ sở cục bộ, mật độ cao được thiết kế đặc biệt để xử lý khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe của AI thời gian thực, đặt hiệu quả các khả năng siêu máy tính đến gần hơn nhiều nơi chúng cần thiết nhất.

Thu hẹp khoảng cách: Tại sao xử lý AI cục bộ là tối quan trọng đối với UK

Động lực hướng tới AI tinh vi không chỉ là khát vọng; nó mang trọng lượng kinh tế to lớn. Các dự báo, chẳng hạn như dự đoán của Microsoft rằng AI có thể bơm thêm 550 tỷ bảng Anh vào nền kinh tế UK trong thập kỷ tới, nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi đang bị đe dọa. Chính phủ cũng đã nhận ra sức mạnh của AI, vạch ra tham vọng tận dụng nó để đại tu các dịch vụ công, tăng cường hiệu quả trong dịch vụ dân sự, và nâng cao năng lực của cơ quan thực thi pháp luật và lực lượng ứng phó khẩn cấp. Tuy nhiên, việc hiện thực hóa những tham vọng này đòi hỏi nhiều hơn là những tuyên bố chính sách; nó đòi hỏi một cơ sở hạ tầng có khả năng hỗ trợ quyền truy cập rộng rãi, công bằng vào xử lý AI tốc độ cao.

Hãy xem xét những hạn chế của một mô hình hoàn toàn tập trung. Hãy tưởng tượng các công cụ chẩn đoán quan trọng trong bệnh viện dựa vào dữ liệu được gửi đi hàng trăm dặm để phân tích, hoặc các phương tiện tự hành điều hướng trong môi trường đô thị phức tạp với độ trễ dù chỉ là một phần nhỏ trong việc ra quyết định. Mô hình hiện tại, mặc dù mạnh mẽ cho nhiều tác vụ, lại gặp khó khăn khi tính tức thời là không thể thương lượng. ‘Neural edge’ đề xuất một sự thay đổi cơ bản, vượt ra ngoài việc lưu trữ dữ liệu đơn giản hoặc xử lý cơ bản ở ngoại vi. Nó hình dung ra các trung tâm xử lý dữ liệu nhỏ gọn nhưng cực kỳ mạnh mẽ, được phân bổ về mặt địa lý, có khả năng chạy các mạng nơ-ron phức tạp và các mô hình học máy cục bộ.

Các đặc điểm chính phân biệt ‘neural edge’ bao gồm:

• Tính toán mật độ cao: Các cơ sở này phải đóng gói sức mạnh xử lý đáng kể, thường tận dụng phần cứng chuyên dụng như GPUs (Graphics Processing Units) hoặc TPUs (Tensor Processing Units), vào các không gian tương đối nhỏ.
• Độ trễ thấp: Bằng cách giảm đáng kể khoảng cách vật lý mà dữ liệu phải di chuyển để xử lý, neural edge giảm thiểu sự chậm trễ, cho phép phản hồi gần như tức thời, rất quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực.
• Năng lượng và làm mát nâng cao: Chạy các mô hình AI phức tạp tạo ra lượng nhiệt đáng kể. Các cơ sở neural edge yêu cầu các giải pháp cung cấp năng lượng và làm mát tiên tiến được thiết kế để xử lý các khối lượng công việc cường độ cao này một cách hiệu quả và đáng tin cậy.
• Khả năng mở rộng và mô-đun hóa: Cơ sở hạ tầng cần phải thích ứng với nhu cầu ngày càng tăng. Thiết kế mô-đun cho phép bổ sung dung lượng theo từng giai đoạn, điều chỉnh đầu tư phù hợp với việc sử dụng thực tế.
• Sự gần gũi: Vị trí chiến lược gần các trung tâm dân cư, các khu công nghiệp hoặc cơ sở hạ tầng quan trọng đảm bảo rằng sức mạnh xử lý có sẵn chính xác ở nơi dữ liệu được tạo ra và cần có thông tin chi tiết.

Kiến trúc phân tán, hiệu suất cao này là thứ hứa hẹn sẽ mở khóa làn sóng đổi mới AI tiếp theo trên toàn nền kinh tế và xã hội Anh. Nó vượt qua những hạn chế của cả điện toán đám mây truyền thống và điện toán edge cơ bản, tạo ra một nền tảng phản ứng nhanh, linh hoạt và mạnh mẽ cho các dịch vụ dựa trên AI.

Giải phóng tiềm năng trên các lĩnh vực chính

Những tác động của việc xử lý AI thời gian thực, sẵn có, được hỗ trợ bởi mạng lưới neural edge, là sâu sắc và sâu rộng. Nhiều lĩnh vực khác nhau sẽ được chuyển đổi một cách cơ bản.

Cách mạng hóa dịch vụ công

Cam kết của chính phủ UK trong việc tận dụng AI để chuyển đổi khu vực công tìm thấy một yếu tố hỗ trợ mạnh mẽ trong khái niệm neural edge. Ngoài việc tinh giản các nhiệm vụ hành chính, các ứng dụng tiềm năng là rất lớn:

• Chuyển đổi chăm sóc sức khỏe: Hãy tưởng tượng các thuật toán AI hỗ trợ bác sĩ phân tích hình ảnh y tế (như X-quang hoặc MRI) trong thời gian thực tại các phòng khám hoặc bệnh viện địa phương, có khả năng dẫn đến chẩn đoán và kế hoạch điều trị nhanh hơn. Phân tích dự đoán, chạy trên các máy chủ edge cục bộ, có thể theo dõi dữ liệu bệnh nhân từ các thiết bị đeo, xác định các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, cho phép can thiệp chủ động. Ứng phó khẩn cấp có thể được tối ưu hóa thông qua phân tích giao thông thời gian thực và phân bổ nguồn lực được hỗ trợ bởi AI cục bộ.
• Thành phố thông minh hơn: Các nút neural edge có thể xử lý dữ liệu từ các cảm biến trên toàn thành phố để quản lý luồng giao thông một cách linh hoạt, giảm tắc nghẽn và ô nhiễm. Lưới điện có thể được tối ưu hóa trong thời gian thực dựa trên mô hình nhu cầu cục bộ và sản xuất năng lượng tái tạo. An toàn công cộng có thể được tăng cường thông qua phân tích thông minh cảnh quay CCTV, xác định các sự cố tiềm ẩn hoặc hỗ trợ trong các tình huống khẩn cấp với sự phối hợp phản ứng nhanh hơn – tất cả đều được xử lý cục bộ để đảm bảo tốc độ và hiệu quả.
• An ninh và thực thi pháp luật nâng cao: Phân tích thời gian thực các luồng dữ liệu, từ cửa khẩu biên giới đến không gian công cộng, có thể hỗ trợ phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa. Các mô hình cảnh sát dự đoán (được sử dụng một cách có đạo đức và trách nhiệm) có thể giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn. Xử lý dữ liệu nhạy cảm cục bộ cũng có thể giải quyết các mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư liên quan đến việc truyền dữ liệu thô qua khoảng cách xa.
• Tiến bộ giáo dục: Các nền tảng học tập cá nhân hóa có thể điều chỉnh chương trình giảng dạy và phương pháp giảng dạy trong thời gian thực dựa trên tiến độ và sự tham gia của từng học sinh, được xử lý cục bộ trong các cơ sở giáo dục hoặc các trung tâm khu vực để đảm bảo khả năng phản hồi.

Để các ứng dụng này thực sự hiệu quả và công bằng, các mô hình AI cơ bản cần phải được truy cập đồng đều và hoạt động với độ trễ tối thiểu. Neural edge cung cấp xương sống kiến trúc để biến tầm nhìn này thành hiện thực, đảm bảo rằng các khả năng AI tiên tiến không bị giới hạn ở các trung tâm trung ương mà được phân phối hiệu quả trên toàn quốc.

Củng cố và tăng tốc dịch vụ tài chính

Ngành tài chính, vốn đã là một ngành áp dụng AI đáng kể, sẽ thu được lợi ích to lớn từ tốc độ và sức mạnh do điện toán neural edge mang lại. Mặc dù các ước tính cho thấy khoảng 75% các tổ chức tài chính UK đã sử dụng AI cho các nhiệm vụ như phân tích rủi ro và phát hiện gian lận, việc thúc đẩy các khả năng thời gian thực mở ra những biên giới mới:

• Siêu cá nhân hóa: Các tác nhân AI chạy trên cơ sở hạ tầng edge có thể cung cấp lời khuyên tài chính và đề xuất sản phẩm thực sự được cá nhân hóa trong thời gian thực, dựa trên mô hình giao dịch tức thời và hành vi tài chính của khách hàng, vượt xa khả năng của các hệ thống xử lý hàng loạt hiện tại.
• Phòng chống gian lận tức thời: Việc phát hiện và chặn các giao dịch gian lận đòi hỏi phân tích trong tích tắc. Xử lý neural edge cho phép các mô hình phát hiện gian lận phức tạp chạy gần điểm giao dịch hơn, có khả năng ngăn chặn các hoạt động bất hợp pháp trước khi chúng được hoàn thành, cung cấp sự bảo vệ vượt trội so với các hệ thống dựa vào xử lý trung tâm với độ trễ cố hữu.
• Giao dịch thuật toán và quản lý rủi ro: Giao dịch tần suất cao đòi hỏi độ trễ thấp nhất có thể. Các cơ sở neural edge đặt gần các sàn giao dịch tài chính có thể cung cấp cho các nhà giao dịch khả năng xử lý cực nhanh cần thiết để thực hiện các thuật toán phức tạp và quản lý danh mục rủi ro trong điều kiện thị trường thời gian thực.
• Tương tác khách hàng nâng cao: Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI tinh vi, có khả năng hiểu ngữ cảnh và cung cấp hỗ trợ phức tạp, có thể chạy hiệu quả hơn với xử lý cục bộ, đảm bảo tương tác khách hàng mượt mà và nhanh hơn mà không có sự chậm trễ khó chịu.
• Tuân thủ hợp lý hóa (RegTech): Việc giám sát thời gian thực các giao dịch và thông tin liên lạc theo các yêu cầu quy định phức tạp có thể được thực hiện hiệu quả hơn tại edge, giúp các tổ chức duy trì tuân thủ một cách chủ động.

Trong tài chính, tốc độ đồng nghĩa với bảo mật và lợi thế cạnh tranh. Giảm độ trễ thông qua triển khai neural edge không chỉ là một cải tiến gia tăng; đó là một yếu tố hỗ trợ cơ bản cho các sản phẩm tài chính và biện pháp bảo mật thế hệ tiếp theo, bảo vệ cả tổ chức và khách hàng của họ.

Trao quyền cho các ứng dụng và trải nghiệm người tiêu dùng

Cuộc sống hàng ngày của người tiêu dùng ngày càng gắn liền với AI, thường theo những cách đòi hỏi xử lý tức thời vì sự an toàn, tiện lợi và trải nghiệm người dùng tối ưu. Neural edge rất quan trọng để hiện thực hóa toàn bộ tiềm năng của các ứng dụng này:

• Chăm sóc sức khỏe dự đoán và cá nhân hóa: Các thiết bị đeo liên tục tạo ra dữ liệu sức khỏe. Xử lý dữ liệu này cục bộ thông qua các nút neural edge có thể cho phép theo dõi sức khỏe thời gian thực, cảnh báo người dùng hoặc chuyên gia y tế về những bất thường ngay lập tức. Hãy tưởng tượng các hệ thống thông minh điều chỉnh lời nhắc dùng thuốc hoặc đề xuất thay đổi lối sống dựa trên phản hồi sinh lý tức thời.
• Nhà thực sự thông minh: Các thiết bị nhà thông minh hiện tại thường dựa vào xử lý đám mây, dẫn đến sự chậm trễ (ví dụ: độ trễ giữa việc yêu cầu loa thông minh bật đèn và đèn thực sự bật). Điện toán neural edge có thể cho phép phản hồi gần như tức thời, tích hợp liền mạch giữa các thiết bị khác nhau (hệ thống an ninh, ánh sáng, sưởi ấm, thiết bị gia dụng) và tự động hóa tinh vi hơn dựa trên hành vi của người cư ngụ và điều kiện môi trường trong thời gian thực, tất cả đều được xử lý an toàn trong nhà hoặc một nút lân cận cục bộ.
• Phương tiện tự hành: Có lẽ là ứng dụng tiêu dùng nhạy cảm nhất với độ trễ, ô tô tự lái yêu cầu phân tích liên tục, thời gian thực dữ liệu cảm biến (máy ảnh, lidar, radar) để điều hướng an toàn, xác định các mối nguy hiểm và đưa ra các quyết định lái xe quan trọng trong một phần nghìn giây. Chỉ dựa vào xử lý đám mây từ xa là không khả thi do khả năng mất kết nối và độ trễ không thể chấp nhận được. Cơ sở hạ tầng neural edge, có khả năng được nhúng bên đường hoặc trong các trung tâm khu vực, là điều cần thiết để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này cục bộ, đảm bảo an toàn và độ tin cậy của phương tiện giao thông tự hành.
• Giải trí nhập vai: Trải nghiệm Thực tế tăng cường (AR - Augmented Reality) và Thực tế ảo (VR - Virtual Reality) kết hợp liền mạch thế giới kỹ thuật số và vật lý đòi hỏi sức mạnh xử lý khổng lồ với độ trễ tối thiểu. Điện toán neural edge có thể xử lý việc kết xuất phức tạp và theo dõi thời gian thực cần thiết để tạo ra trải nghiệm nhập vai thuyết phục và thoải mái, được cung cấp trực tiếp cho người dùng mà không có độ trễ đáng kể.
• Bán lẻ thông minh: Phân tích thời gian thực hành vi của người mua hàng trong cửa hàng (trong khi tôn trọng quyền riêng tư) có thể cho phép định giá động, ưu đãi được cá nhân hóa được gửi ngay lập tức đến điện thoại của người mua hàng hoặc hệ thống thanh toán tự động hoạt động liền mạch. Xử lý edge cho phép các tương tác này diễn ra ngay lập tức, nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Để các công nghệ hướng tới người tiêu dùng này chuyển từ mới lạ sang phổ biến, chúng phải đáng tin cậy, phản ứng nhanh và an toàn. Khả năng xử lý độ trễ thấp, công suất cao do neural edge cung cấp không chỉ là mong muốn; đó là một yêu cầu cơ bản cho hoạt động an toàn và hiệu quả của chúng.

Latos Data Centres: Kiến tạo Neural Edge với các giải pháp Volumetric

Nhận thức được nhu cầu ngày càng tăng đối với loại cơ sở hạ tầng mới này, Latos Data Centres đang tích cực thúc đẩy khái niệm ‘volumetric data centres’ (trung tâm dữ liệu thể tích) của mình như một con đường thực tế hướng tới việc xây dựng năng lực neural edge của UK. Cách tiếp cận này chuyển hướng khỏi việc xây dựng trung tâm dữ liệu quy mô lớn, truyền thống sang các giải pháp linh hoạt, dễ thích ứng hơn.

Ý tưởng cốt lõi đằng sau volumetric data centres nằm ở tính mô-đun và mật độ của chúng. Chúng được thiết kế dưới dạng các đơn vị nhỏ gọn, được chế tạo sẵn, tích hợp hiệu quả năng lượng, làm mát và tài nguyên tính toán. Điều này mang lại một số lợi thế tiềm năng:

• Triển khai nhanh chóng: So với chu kỳ lập kế hoạch và xây dựng kéo dài của các trung tâm dữ liệu truyền thống, các đơn vị mô-đun có khả năng được sản xuất ngoài công trường và triển khai nhanh hơn nhiều, cho phép các tổ chức phản ứng nhanh hơn với nhu cầu AI ngày càng tăng.
• Khả năng mở rộng: Các doanh nghiệp có thể bắt đầu với việc triển khai nhỏ hơn và thêm nhiều mô-đun volumetric hơn khi nhu cầu xử lý AI của họ tăng lên. Mô hình ‘trả tiền theo mức độ phát triển’ này có thể hiệu quả về chi phí hơn so với việc xây dựng các cơ sở lớn với khoản đầu tư ban đầu đáng kể dựa trên các dự báo trong tương lai.
• Tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI: Các đơn vị này được thiết kế đặc biệt để xử lý mức tiêu thụ điện năng cao và tản nhiệt đặc trưng của phần cứng điện toán AI dày đặc, đảm bảo hoạt động đáng tin cậy cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe.
• Vị trí linh hoạt: Diện tích tiềm năng nhỏ hơn và bản chất khép kín của chúng có thể cho phép triển khai ở nhiều địa điểm hơn, gần người dùng cuối hơn hoặc các điểm cần thiết cụ thể, phù hợp với bản chất phân tán của neural edge.

Andrew Collin, Giám đốc điều hành của Latos Data Centres, nhấn mạnh vai trò quan trọng của cơ sở hạ tầng này: ‘Khái niệm ‘neural edge’ của chúng tôi rất quan trọng để hỗ trợ sự phát triển của AI ở UK. Các tổ chức chỉ có thể tận dụng tối đa tiềm năng của nó khi công nghệ đằng sau nó trở nên phổ biến và nhanh chóng. Bất kỳ nút thắt cổ chai hoặc độ trễ không cần thiết nào cũng có thể dẫn đến rủi ro gia tăng hoặc bỏ lỡ cơ hội.’ Ông định vị cách tiếp cận volumetric như một câu trả lời trực tiếp cho những thách thức này: ‘Thế hệ volumetric data centres mới mà chúng tôi đang lên kế hoạch sẽ giải quyết những vấn đề này. Chúng không phô trương, hiệu quả về chi phí và được thiết kế để cung cấp sức mạnh tính toán nhằm cho phép áp dụng AI trên thị trường đại chúng.’

Tầm nhìn này vẽ nên một bức tranh về một cảnh quan kỹ thuật số tương lai của UK rải rác các trung tâm xử lý cục bộ, mạnh mẽ này, hoạt động phối hợp với cơ sở hạ tầng đám mây hiện có để tạo ra một hệ sinh thái AI phản ứng nhanh hơn và có năng lực hơn. Tuy nhiên, sự thành công của cách tiếp cận như vậy sẽ phụ thuộc vào việc vượt qua các thách thức liên quan đến việc thu hồi địa điểm, tính sẵn có của điện năng, kết nối mạng và đảm bảo các cơ sở phân tán này có thể được quản lý hiệu quả và an toàn.

Định hướng con đường phía trước: Hệ sinh thái, Đầu tư và Tương lai

Quá trình chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng neural edge không chỉ đơn thuần là triển khai phần cứng. Nó liên quan đến sự tương tác phức tạp của công nghệ, đầu tư, chính sách và kỹ năng. Sự trỗi dậy nhanh chóng của AI, được nhấn mạnh bởi dự đoán của Accenture rằng đến năm 2032 mọi người có thể dành nhiều thời gian tương tác với các tác nhân AI hơn là các ứng dụng truyền thống, làm nổi bật nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán cơ bản.

Xây dựng tương lai này đòi hỏi:

• Đổi mới phần cứng liên tục: Những tiến bộ trong chip dành riêng cho AI (GPUs, TPUs, bộ xử lý thần kinh) là cần thiết để tăng sức mạnh xử lý đồng thời cải thiện hiệu quả năng lượng, làm cho việc triển khai edge dày đặc trở nên khả thi hơn.
• Tối ưu hóa phần mềm và thuật toán: Bản thân các mô hình AI cần được tối ưu hóa để triển khai trên các thiết bị edge, cân bằng hiệu suất với các ràng buộc về tài nguyên tính toán.
• Kết nối mạng mạnh mẽ: Mạng tốc độ cao, đáng tin cậy (bao gồm 5G tiên tiến và 6G trong tương lai) là điều cần thiết để kết nối các nút neural edge với nhau, với người dùng và với các tài nguyên đám mây trung tâm khi cần thiết.
• Đầu tư đáng kể: Việc triển khai một mạng lưới neural edge rộng khắp sẽ đòi hỏi đầu tư đáng kể từ cả khu vực tư nhân (như Latos) và các sáng kiến công cộng tiềm năng. Kế hoạch của chính phủ UK nhằm vạch ra một chiến lược dài hạn cho cơ sở hạ tầng AI, được hỗ trợ bởi cam kết đầu tư 10 năm vào cuối năm 2025, là một bước đi quan trọng theo hướng này.
• Giải quyết khoảng cách kỹ năng: Quản lý và phát triển các ứng dụng cho cơ sở hạ tầng AI phân tán này sẽ đòi hỏi một lực lượng lao động có kỹ năng về AI, khoa học dữ liệu, kỹ thuật mạng và điện toán edge.
• Điều hướng các mối quan tâm về đạo đức và quyền riêng tư: Khi quá trình xử lý trở nên cục bộ và phổ biến hơn, các khuôn khổ mạnh mẽ về quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và triển khai AI có đạo đức là tối quan trọng để duy trì niềm tin của công chúng.

‘Neural edge’ đại diện cho nhiều thứ hơn là chỉ một loại trung tâm dữ liệu mới; nó biểu thị một sự thay đổi mô hình về cách thức và vị trí diễn ra tính toán. Bằng cách đưa xử lý AI mạnh mẽ đến gần hơn với hành động, nó hứa hẹn sẽ loại bỏ các nút thắt cổ chai quan trọng, mở khóa tiềm năng thực sự của AI thời gian thực trên khắp UK. Mặc dù những thách thức vẫn còn, sự thúc đẩy phối hợp của các công ty như Latos, cùng với sự tập trung của chính phủ và những tiến bộ công nghệ đang diễn ra, cho thấy rằng nền tảng cho tương lai thông minh của Anh đang được tích cực đặt nền móng, từng bước mạnh mẽ ở vùng biên.