Giải pháp đến từ 'Đám mây' cho thị trường AI, Deep Learning tại Việt Nam

AI - Artificial Intelligence, hay cụ thể hơn, "machine learning" hay "deep learning" là những chủ đề ngày càng nóng trong giới công nghệ. Mọi ông lớn công nghệ đều ứng dụng mạnh mẽ AI vào sản phẩm.

Ông Lương Văn Lý – CTO (Giám đốc Công nghệ) tại iRender Việt Nam, nhà cung cấp hiệu suất điện toán đám mây nhận định đưa ra đề xuất để phát triển công nghệ này tại Việt Nam.

- Ông đánh giá gì về thị trường AI của Việt Nam hiện nay?

- Thị trường tất nhiên rất tiềm năng rồi. Nhu cầu thị trường thì lớn, mà khả năng đáp ứng lại vừa thiếu cả về nhân sự lẫn hạ tầng công nghệ. Vì chi phí để tiếp cận công nghệ còn cao so với mặt bằng thu nhập.

Khi mà sinh viên, khách hàng cá nhân chưa tiếp cận được chi phí nghiên cứu AI đủ hợp lý, thì chúng ta chưa thể có đội ngũ nhân sự dồi dào trong lĩnh vực này so với thế giới được. Tại thị trường quốc tế, tôi rất thường gặp những bạn học sinh độ tuổi trung học đã có thể tự nghiên cứu và phát triển những dự án AI cá nhân cho riêng mình, khi hạ tầng điện toán của họ đủ tiện, đủ rẻ, thì nhân sự trong lĩnh vực AI sẽ tự phát triển rất nhanh cả về chất lượng và số lượng.

- Anh có đề xuất gì để người Việt tiếp cận AI nhiều hơn?

- Trước hết, chúng ta phải bình dân hóa chi phí hiệu suất điện toán đám mây – Cloud Computing. Và mấu chốt là, giải pháp phải đủ tiện dụng, thân thiện để ai cũng có thể tiếp cận sử dụng dễ dàng nhất. Chúng tôi đã triển khai giải pháp này bên mảng đồ họa. Ở đó có câu chuyện khá giống với AI: khách hàng cá nhân không tiếp cận được với những giải pháp hạ tầng mạnh mẽ, đủ rẻ và tiện dụng, từ đó trước khi "sáng tạo" họ đã phải tính toán "sáng tạo vừa vừa thôi" để phù hợp với hạ tầng điện toán của họ, vì thế hạn chế rất lớn về sản phẩm thương mại, và khó thỏa mãn được người dùng cuối – người xem. Giải pháp của iRender ra đời bước đầu đã giải quyết dứt điểm được nút thắt đó và khách hàng phản hồi rất khả quan, với giải pháp Cloud Rendering của iRender, khách hàng của chúng tôi trải rộng từ nhóm các họa sĩ cá nhân, đến các studio đình đám đều có thể kết xuất các dự án đồ họa một cách nhanh gọn và mạnh mẽ, quan trọng nhất là chi phí bình dân, và rất tiện dụng thân thuộc, chỉ dễ như việc đặt 1 chuyến Grab vậy. Ngay cả một sinh viên kiến trúc, không cần quá hiểu biết về công nghệ thông tin, trình độ tin học văn phòng cũng có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ điện toán đám mây để giải quyết đồ án thiết kế ở trường đại học.

- Người tiêu dùng được lợi gì?

- Khi tháo gỡ được nút thắt cổ chai về kỹ thuật hạ tầng điện toán, sự sáng tạo của các hoạ sĩ sẽ không còn bị giới hạn. Điều đó chắp cánh cho không chỉ các dự án đồ họa cá nhân hay dự án thương mại trở nên chất lượng hơn, người xem – chính là end users – thỏa mãn hơn, khi đó thị trường tự có sự tiến hóa và tăng trưởng.
Và liên hệ sang thị trường AI - với cách tiếp cận thị trường từ những khách hàng tiềm năng như sinh viên còn ngồi trên ghế nhà trường, nếu các bạn trẻ có thể tiếp cận điện toán đám mây như một giải pháp bình dân, tất nhiên nhu cầu học tập và nghiên cứu xu hướng công nghệ mới này sẽ không còn rào cản.

Đó là giải pháp cho thị trường AI Việt Nam của chúng tôi, cũng chính là tham vọng của chúng tôi – bình dân hóa dịch vụ điện toán đám mây trong nước.

- Anh có thể chia sẻ những kết quả mà iRender đã đạt được?

- Chúng tôi đã thương mại hóa giải pháp của mình trong lĩnh vực đồ họa từ lâu, có thể tự tin để khẳng định iRender là một trong những công ty cung cấp giải pháp Cloud Rendering ra thế giới, với khách hàng cá nhân, doanh nghiệp trải khắp toàn cầu. Hiện giờ, chúng tôi đang phục vụ khoảng 10,000 khách hàng trên khắp thế giới trong lĩnh vực đồ họa. Và cạnh tranh rất sòng phẳng cùng các công ty toàn cầu trong lĩnh vực Cloud Rendering với cấp độ cao nhất của thị trường này.

Riêng đối với AI, iRender rất chú trọng thị trường trong nước, bởi như tôi nhận định, đây là một thị trường non trẻ và tiềm năng. Chúng tôi chỉ mới mở dịch vụ cho khách hàng AI/Deep Learning chừng 1 tháng, nhưng đã đón nhận nhu cầu rất lớn từ khách hàng cá nhân, cùng những phản hồi tích cực về giải pháp.

Kim Uyên