1 Nền tảng
Tại sao AI Cục bộ? Lý do Kinh doanh cho Quyền Sở hữu
Vào đầu thập niên 2020, trí tuệ nhân tạo là dịch vụ bạn thuê — theo giờ, theo token, theo lệnh gọi API. Đến năm 2026, mô hình này đã thay đổi. Phần cứng cần thiết để chạy trí thông minh cấp độ GPT-4
giờ đặt vừa trên bàn làm việc và có giá thấp hơn một chiếc xe ô tô đã qua sử dụng.
Tiếp tục phụ thuộc vào AI chỉ trên đám mây tạo ra một tình thế tiến thoái lưỡng nan chiến lược:
- Chi phí leo thang. Phí API tính theo token tăng tỷ lệ thuận với mức sử dụng. Một công ty luật xử lý 1.000 hợp đồng mỗi ngày có thể phải đối mặt với chi phí API hàng năm là ~938 triệu ₫.
- Lộ dữ liệu. Mọi truy vấn gửi đến API đám mây đều là dữ liệu rời khỏi mạng của bạn và tiếp xúc với các rủi ro bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư.
- Không thể tùy chỉnh hoặc tùy chỉnh tốn kém. Các mô hình đám mây mang tính chung chung. Chúng không thể dễ dàng hoặc hiệu quả về chi phí được tinh chỉnh trên dữ liệu tùy chỉnh, quy trình kinh doanh nội bộ hoặc thông tin kinh doanh.
Phần cứng AI cục bộ giải quyết cả ba vấn đề. Nó biến phí API biến đổi thành tài sản cố định, đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi mạng LAN và cho phép tùy chỉnh sâu thông qua tinh chỉnh trên dữ liệu kinh doanh.
2 Giảm Chi phí
Lượng tử hóa: Chạy Mô hình AI Lớn hơn trên Phần cứng Rẻ hơn
Lượng tử hóa là một khái niệm thay đổi cơ bản kinh tế học của AI cục bộ.
Nói đơn giản, lượng tử hóa nén lượng bộ nhớ chiếm dụng của mô hình AI. Một mô hình chuẩn lưu trữ mỗi tham số dưới dạng số dấu phẩy động 16-bit (FP16). Lượng tử hóa giảm xuống còn 8-bit (Int8), 4-bit (Int4) hoặc thấp hơn — thu nhỏ đáng kể lượng bộ nhớ cần thiết để chạy mô hình.
Lượng tử hóa dẫn đến giảm nhẹ chất lượng đầu ra — thường không đáng kể đối với các tác vụ kinh doanh như tóm, soạn thảo và phân tích — để đổi lấy giảm đáng kể chi phí phần cứng.
Mô hình 400B ở độ chính xác đầy đủ yêu cầu ~800 GB bộ nhớ — khoản đầu tư máy chủ ~5,2 tỷ ₫. Cùng mô hình đó được lượng tử hóa thành Int4 chỉ yêu cầu ~200 GB và có thể chạy trên hai máy tính mini DGX Spark (dựa trên Superchip GB10) được liên kết với giá 208 triệu ₫.
Hỗn hợp các Chuyên gia (MoE)
Hỗn hợp các Chuyên gia là một kỹ thuật kiến trúc mô hình AI khác giúp triển khai các mô hình khổng lồ mà không tốn chi phí bộ nhớ khổng lồ.
Thay vì sử dụng tất cả tham số cho mỗi câu hỏi, mô hình MoE chỉ kích hoạt một phần nhỏ công suất của nó thông qua kích hoạt thưa thớt.
Mô hình MoE 2 nghìn tỷ tham số như Llama 4 Behemoth chỉ kích hoạt 288B tham số mỗi truy vấn — cung cấp trí thông minh đẳng cấp hàng đầu với một phần nhỏ chi phí bộ nhớ.
Mô hình MoE kém hiệu quả hơn một chút ở các nhiệm vụ đơn giản như tóm tắt và phân loại so với mô hình dày đặc cùng kích thước. Đối với công việc tri thức và suy luận như phân tích phức tạp, tạo mã và nghiên cứu, mô hình MoE vượt trội.
Kích hoạt thưa thớt giúp tốc độ suy luận và thời gian phản hồi nhanh hơn.
3 Máy tính Mini
Máy tính Mini AI ~39 triệu ₫ - 261 triệu ₫
Phát triển mang tính đột phá nhất năm 2026 là điện toán AI dung lượng cao trong hệ số dạng máy tính mini. Các thiết bị không lớn hơn một quyển sách bìa cứng giờ đây có thể ch các mô hình AI mà hai năm trước cần cả phòng máy chủ.
Hệ sinh thái NVIDIA GB10 (DGX Spark)
Dẫn đầu Hiệu suất
NVIDIA DGX Spark đã định nghĩa phân khúc này. Năm 2026, Siêu chip GB10 — kết hợp CPU ARM Grace với GPU Blackwell — đã tạo ra cả một hệ sinh thái. ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI và Supermicro đều sản xuất hệ thống dựa trên GB10, mỗi loại có hệ số dạng, giải pháp làm mát và phần mềm đi kèm khác nhau.
Bằng cách kết nối hai đơn vị GB10 qua cổng mạng tốc độ cao chuyên dụng, hệ thống tập hợp tài nguyên thành không gian bộ nhớ 256 GB. Điều này mở khóa khả năng chạy các mô hình rất lớn — 400B+ tham số đã lượng tử hóa — hoàn toàn trên bàn làm việc của bạn với tổng đầu tư phần cứng khoảng 208 triệu ₫.
Máy tính Mini AMD Ryzen AI Max (Strix Halo)
Chi phí Thấp nhất
Kiến trúc AMD Ryzen AI Max+ Strix Halo
đã tạo ra một phân khúc hoàn toàn mới về máy tính mini AI giá rẻ. Một loạt nhà sản xuất — GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM — giờ đây xuất xưởng các hệ thống bộ nhớ thống nhất 128 GB với giá dưới ~52 triệu ₫.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Dẫn đầu Dung lượng
Mac Studio chiếm một vị trí độc đáo trong bối cảnh AI cục bộ. Kiến trúc Bộ nhớ Thống nhất (UMA) của Apple cung cấp tới 256 GB bộ nhớ có thể truy cập bởi cả CPU và GPU trong một đơn vị để bàn nhỏ gọn duy nhất — không cần phân cụm.
Điều này khiến nó trở thành thiết bị đơn lẻ phải chăng
duy nhất có thể tải các mô hình nguồn mở lớn nhất. Một mô hình 400 tỷ tham số được lượng tử hóa thành Int4 hoàn toàn vừa trong bộ nhớ ở cấu hình 256 GB.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Thách thức Sắp ra mắt
Thế hệ tiếp theo M5 Ultra của Apple, dự kiến ra mắt cuối năm 2026, được đồn đoán sẽ khắc phục điểm yếu chính của M4: hiệu suất huấn luyện mô hình AI. Được xây dựng trên quy trình 2nm của TSMC, nó dự kiến sẽ cung cấp cấu hình lên đến 512 GB bộ nhớ thống nhất với băng thông vượt quá 1.2 TB/s.
M5 Ultra 512 GB sẽ là thiết bị tiêu dùng đầu tiên có khả năng chạy các mô hình tiên phong chưa lượng tử hóa (độ chính xác đầy đủ). Băng thông bộ nhớ cao 1.2+ TB/s hỗ tr quy trình làm việc AI tự chủ đòi hỏi suy luận thông lượng cao bền vững với các cửa sổ ngữ cảnh rất dài.
Tiiny AI
Siêu máy tính AI bỏ túi
Ra mắt trên Kickstarter năm 2026 với giá 36,5 triệu ₫, Tiiny.ai Pocket AI Computer là siêu máy tính bỏ túi với bộ nhớ LGDDR5X 80GB và SSD 1TB hỗ trợ chạy mô hình AI 120B cục bộ ở bất cứ đâu.
Với trọng lượng 300 gram (142×22×80mm) và nguồn USB-C tiêu chuẩn, nó hỗ trợ ứng dụng kinh doanh sáng tạo. Tiiny AI báo cáo tốc độ đầu ra 21,14 token/giây cho GPT-OSS-120B.
Tenstorrent
Phần cứng Nguồn Mở
Dẫn dắt bởi kiến trúc sư chip huyền thoại Jim Keller, Tenstorrent đại diện cho một triết lý cơ bản khác biệt: phần cứng nguồn mở xây dựng trên RISC-V, phần mềm nguồn mở và mở rộng mô-đun thông qua chuỗi kết nối.
Các lõi AI Tensix
được thiết kế để mở rộng tuyến tính: không giống GPU, vật lộn với chi phí giao tiếp khi bạn thêm nhiều card hơn, chip Tenstorrent được xây dựng để lát hiệu quả.
Hợp tác với Razer, Tenstorrent đã phát hành một bộ tăng tốc AI ngoài nhỏ gọn kết nối với bất kỳ máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn nào qua Thunderbolt — biến phần cứng hiện có thành máy trạm AI mà không cần thay thế bất cứ thứ gì.
AI NAS — Lưu trữ Gắn mạng
Lưu trữ + AI
Định nghĩa về NAS đã chuyển từ lưu trữ thụ động sang trí tuệ chủ động. Một thế hệ mới thiết bị lưu trữ mạng tích hợp trực tiếp xử lý AI — từ suy luận dựa trên NPU nhẹ đến triển khai LLM tăng tốc GPU toàn phần.
NAS hỗ trợ AI loại bỏ nhu cầu thiết bị AI riêng biệt và cho phép xử lý trực tiếp khối lượng dữ liệu lớn hơn với độ trễ truyền mạng bằng không.
Cần trợ giúp chọn mini-PC AI phù hợp cho doanh nghiệp?
Kỹ sư chúng tôi có thể đánh giá nhu cầu phần cứng AI và triển khai hệ thống AI được cấu hình đầy đủ.
Nhận Đánh Giá Phần Cứng Miễn Phí →4 Workstations
Workstations & PC để bàn AI 78 triệu ₫ - 391 triệu ₫
Phân khúc workstation sử dụng card đồ họa PCIe rời và vỏ tháp tiêu chuẩn. Khác với kiến trúc thống nhất cố định của phân khúc mini-PC, phân khúc này mang lại tính mô-đun — bạn có thể cấp linh kiện riêng lẻ, thêm GPU hoặc thay card khi công nghệ phát triển.
Hiểu VRAM so với Tốc độ
Hai yếu tố cạnh tranh xác định lựa chọn GPU cho AI:
Card tiêu dùng (như RTX 5090) tối đa hóa tốc độ nhưng cung cấp VRAM hạn chế — thường 24–32 GB. Card chuyên nghiệp (như RTX PRO 6000 Blackwell) tối đa hóa VRAM — lên đến 96 GB mỗi card — nhưng chi phí cao hơn mỗi đơn vị tính toán.
VRAM là ràng buộc then chốt. Card nhanh với bộ nhớ không đủ không thể tải mô hình AI. Card chậm hơn với đủ bộ nhớ chạy được mô hình — chỉ với thời gian phản hồi dài hơn.
GPU tiêu dùng
| Cấu hình | Tổng VRAM | Liên kết | Chi phí ước tính |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (Đã qua sử dụng) | 48 GB | NVLink | ~78 triệu ₫ |
| 2× RTX 4090 | 48 GB | PCIe Gen 5 | 104 triệu ₫ |
| 2× RTX 5090 | 64 GB | PCIe Gen 5 | 182 triệu ₫ |
GPU chuyên nghiệp
| Cấu hình | Tổng VRAM | Liên kết | Chi phí ước tính |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Giá trị tốt nhất | 96 GB | NVLink | 182 triệu ₫ |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 GB | PCIe Gen 5 | 339 triệu ₫ |
| 1× RTX PRO Blackwell | 96 GB | NVLink | 208 triệu ₫ |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 GB | PCIe Gen 5 | 834 triệu ₫ |
GPU trung tâm dữ liệu
| Cấu hình | Tổng VRAM | Liên kết | Chi phí ước tính |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 GB | PCIe 4.0 (làm mát thụ động) | 182 triệu ₫ |
| 1× A100 PCIe | 80 GB | PCIe 4.0 | 261 triệu ₫ |
| 1× H200 NVL | 141 GB | NVLink | 782 triệu ₫ |
| 4× H200 NVL | 564 GB | NVLink | 3,1 tỷ ₫ |
| 1× B200 SXM | 180 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 782 triệu ₫ |
| 8× B200 SXM | 1.440 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 6,3 tỷ ₫ |
GPU Trung Quốc
Hệ sinh thái GPU nội địa Trung Quốc đã phát triển nhanh chóng. Nhiều nhà sản xuất Trung Quốc hiện cung cấp GPU AI cấp workstation với thông số cạnh tranh và giá thấp hơn đáng kể.
| Cấu hình | Tổng VRAM | Loại bộ nhớ | Chi phí ước tính |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 GB | GDDR6 | 21.000 ₫ |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 GB | GDDR6 | 91 triệu ₫ |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 GB | GDDR6 | 169 triệu ₫ |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 GB | HBM2 | 65 triệu ₫ |
| 1× Biren BR104 | 32 GB | HBM2e | ~78 triệu ₫ |
| 8× Biren BR104 | 256 GB | HBM2e | 625 triệu ₫ |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 GB | HBM2e | 31 triệu ₫ |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 GB | HBM2e | 261 triệu ₫ |
Sắp ra mắt
| Cấu hình | Tổng VRAM | Tình trạng | Chi phí ước tính |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 GB | 128 GB | Bản mod Trung Quốc — không phải SKU tiêu chuẩn | 130 triệu ₫ |
| RTX Titan AI | 64 GB | Dự kiến 2027 | ~78 triệu ₫ |
NVIDIA DGX Station
Đỉnh cao doanh nghiệp
NVIDIA DGX Station là siêu máy tính
làm mát bằng nước, đặt cạnh bàn mang hiệu năng trung tâm dữ liệu vào môi trường văn phòng. Phiên bản mới nhất sử dụng Superchip GB300 Grace Blackwell.
Phiên bản Blackwell Ultra
tăng mật độ bộ nhớ và sức mạnh tính toán, thiết kế cho tổ chức cần đào tạo mô hình tùy chỉnh từ đầu hoặc chạy kiến trúc MoE (Hỗn hợp Chuyên gia) khổng lồ cục bộ.
-4438-p.jpg)
Dù dựa trên kiến trúc Ampere thế hệ trước, nó vẫn là tiêu chuẩn ngành cho suy luận và tinh chỉnh đáng tin cậy. Lý tưởng cho nhóm tiếp cận lĩnh vực AI khi không có ngân sách cho Blackwell.
Dù đắt, DGX Station thay thế giá đỡ máy chủ ~7,8 tỷ ₫ và cơ sở hạ tầng làm mát đi kèm. Nó cắm vào ổ cắm tường tiêu chuẩn. Điều này loại bỏ hoàn toàn chi phí phát sinh phòng máy chủ
.
Cần trợ giúp chọn workstation AI phù hợp cho doanh nghiệp?
Kỹ sư chúng tôi có thể đánh giá nhu cầu phần cứng AI và triển khai hệ thống AI được cấu hình đầy đủ.
Nhận Đánh Giá Phần Cứng Miễn Phí →5 Máy chủ
Máy chủ AI 391 triệu ₫ - 5,2 tỷ ₫
Khi doanh nghiệp bạn cần phục vụ nhiều nhân viên đồng thời, chạy mô hình hạng nền tảng ở độ chính xác đầy đủ hoặc tinh chỉnh mô hình tùy chỉnh trên dữ liệu độc quyền — bạn bước vào phân khúc máy chủ.
Đây là lĩnh vực của card tăng tốc AI chuyên dụng với bộ nhớ băng thông cao (HBM), kết nối chuyên biệt và dạng thức cạnh bàn. Phần cứng đắt hơn, nhưng chi phí mỗi người dùng giảm đáng kể ở quy mô lớn.
Intel Gaudi 3
Giá trị tốt nhất ở quy mô
Bộ tăng tốc Gaudi 3 của Intelết kế từ đầu như chip đào tạo và suy luận AI — không phải card đồ họa tái sử dụng. Mỗi card cung cấp 128 GB bộ nhớ HBM2e với mạng Ethernet 400 Gb tích hợp, loại bỏ nhu cầu adapter mạng riêng.
Gaudi 3 có sẵn ở hai dạng thức:
- Card PCIe (HL-338): Dạng thức PCIe tiêu chuẩn để tích hợp vào máy chủ hiện có. Giá ước tính: ~313 triệu ₫ mỗi card.
- OAM (Mô-đun tăng tốc OCP): Tiêu chuẩn OCP mật độ cao cho trung tâm dữ liệu đám mây. 41 triệu ₫ mỗi chip khi mua theo bộ kit 8 chip (~3,3 tỷ ₫ tổng cộng với baseboard).
Máy chủ Gaudi 3 với 8 card cung cấp tổng bộ nhớ AI 1 TB với chi phí thấp hơn nhiều so với hệ thống NVIDIA H100 tương đương.
AMD Instinct MI325X
Mật độ tối đa
AMD Instinct MI325X chứa 256 GB bộ nhớ HBM3e mỗi card — gấp đôi Intel Gaudi 3. Chỉ cần 4 card để đạt tổng bộ nhớ AI 1 TB, so với 8 card của Intel.
MI325X đắt hơn mỗi hệ thống so với Gaudi 3 nhưng nhanh hơn và đậm đặc hơn. Với khối lượng công việc đòi hỏi thông lượng tối đa — suy luận thời gian thực cho nhiều người dùng hoặc đào tạo mô hình tùy chỉnh trên tập dữ liệu lớn — khoản đầu tư cao hơn tự hoàn vốn nhờ giảm độ trễ và cơ sở hạ tầng đơn giản hơn.
Huawei Ascend
Giải pháp thay thế toàn diện
Huawei đã tái tạo toàn bộ ngăn xếp hạ tầng AI: chip tùy chỉnh (Ascend 910B/C), kết nối độc quyền (HCCS) và khung phần mềm hoàn chỉnh (CANN). Kết quả là thái độc lập hoạt động không phụ thuộc chuỗi cung ứng phương Tây và với chi phí thấp hơn nhiều so với cụm NVIDIA H100 tương đương.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Máy chủ ngân sách
Một cuộc cách mạng thầm lặng năm 2026 là sự trỗi dậy của suy luận AI dựa trên CPU. Bộ xử lý Intel Xeon 6 bao gồm AMX (Mở rộng Ma trận Nâng cao) cho phép khối lượng công việc AI trên RAM DDR5 tiêu chuẩn — rẻ hơn đáng kể so với bộ nhớ GPU.
Máy chủ Xeon 6 hai socket có thể chứa 1 TB đến 4 TB RAM DDR5 với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ bộ nhớ GPU. Tốc độ suy luận chậm, nhưng cho xử lý hàng loạt — nơi tốc độ không quan trọng nhưng trí thông minh và dung lượng là tối quan trọng — điều này mang tính cách mạng.
Ví dụ: Một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) tải lên 100.000 hóa đơn đã quét qua đêm. Máy chủ Xeon 6 chạy mô hình AI +400B để trích xuất dữ liệu hoàn hảo. Tác vụ mất 10 giờ nhưng chi phí phần cứng thấp hơn nhiều so với máy chủ GPU.
Cần trợ giúp chọn cơ sở hạ tầng máy chủ AI phù hợp?
Đội ngũ cơ sở hạ tầng của chúng tôi thiết kế và triển khai giải pháp máy chủ AI hoàn chỉnh - từ Intel Gaudi đến NVIDIA DGX - kết hợp phần mềm tùy chỉnh - để giải phóng tiềm năng AI cho doanh nghiệp của bạn.
Yêu cầu Đề xuất Kiến trúc Máy chủ →6 Edge AI
Edge AI & Nâng cấp Nâng cấp Cơ sở Hạ tầng Hiện có
Không phải doanh nghiệp vừa và nhỏ nào cũng cần máy chủ AI chuyên dụng hay mini-PC. Nhiều doanh nghiệp có thể tích hợp trí tuệ vào cơ sở hạ tầng hiện có - nâng cấp laptop, desktop và thiết bị mạng với khả năng AI với chi phí tối thiểu.
Bộ tăng tốc AI M.2: Hailo-10
Hailo-10 là module M.2 2280 tiêu chuẩn - cùng khe cắm với SSD - bổ sung xử lý AI chuyên dụng cho bất kỳ PC hiện có nào. Với giá ~~4.000 ₫ mỗi đơn vị và chỉ tiêu thụ 5–8W điện năng, nó cho phép nâng cấp AI toàn bộ đội thiết bị mà không cần thay thế phần cứng.
Ứng dụng: Chuyển văn bản cuộc họp tại chỗ (Whisper), phụ đề thời gian thực, đọc chính tả bằng giọng nói, suy luận mô hình nhỏ (Phi-3 Mini). Những card này không thể chạy LLM lớn nhưng xuất sắc với các tác vụ AI cụ thể, liên tục - đảm bảo dữ liệu giọng nói được xử lý cục bộ và không bao giờ gửi lên đám mây.
Máy tính Copilot+ (Laptop NPU)
Laptop với chip Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra hoặc AMD Ryzen AI chứa Đơn vị Xử lý Thần kinh (NPU) chuyên dụng — chip AI chuyên biệt. Chúng không thể chạy LLM lớn nhưng xử lý tác vụ AI nhỏ liên tục: chuyển giọng nói thành văn bản trực tiếp, làm mờ nền, tính năng Recall
cục bộ và chạy mô hình nhẹ như Microsoft Phi-3.
NPU được đánh giá bằng TOPS (Tỷ phép tính mỗi giây), đo lường khối lượng công việc AI chúng xử lý được. PC Copilot+ mạnh nhất năm 2026 có ~50 TOPS. TOPS cao hơn nghĩa là phản hồi nhanh hơn và khả năng xử lý mô hình AI lớn hơn một chút.
9 Mô hình AI
Mô hình AI Nguồn mở (2026–2027)
Việc chọn mô hình AI quyết định yêu cầu phần cứng - nhưng như chương Lượng tử hóa Mô hình AI đã chứng minh, lượng tử hóa cho phép các mô hình đỉnh cao chạy trên phần cứng với chi phí chỉ bằng một phần so với triển khai độ chính xác đầy đủ.
Bảng dưới đây cung cấp tổng quan về các mô hình AI nguồn mở hiện tại và sắp tới.
| Mô hình | Kích thước | Kiến trúc | Bộ nhớ (FP16) | Bộ nhớ (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Behemoth | 288B (hoạt động) | MoE (~2T tổng) | ~4 TB | ~1 TB |
| Llama 4 Maverick | 17B (hoạt động) | MoE (400B tham số tổng) | ~800 GB | ~200 GB |
| Llama 4 Scout | 17B (hoạt động) | MoE (109B tổng) | ~220 GB | ~55 GB |
| DeepSeek V4 | ~70B (hoạt động) | MoE (671B tổng) | ~680 GB | ~170 GB |
| DeepSeek R1 | 37B (hoạt động) | MoE (671B tổng) | ~140 GB | ~35 GB |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (hoạt động) | MoE (671B tổng) | ~140 GB | ~35 GB |
| Kimi K2.5 | 32B (hoạt động) | MoE (1T tổng) | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3.5 | 397B (hoạt động) | MoE (A17B) | ~1.5 TB | ~375 GB |
| Qwen 3-Max-Thinking | Lớn | Dày đặc | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B hoạt động) | MoE | ~960 GB | ~240 GB |
| Mistral Large 3 | 123B (41B hoạt động) | MoE (675B tổng) | ~246 GB | ~62 GB |
| Ministral 3 (3B, 8B, 14B) | 3B–14B | Dày đặc | ~6–28 GB | ~2–7 GB |
| GLM-5 | 44B (hoạt động) | MoE (744B tổng) | ~1.5 TB | ~370 GB |
| GLM-4.7 (Thinking) | Lớn | Dày đặc | ~1.5 TB | ~375 GB |
| MiMo-V2-Flash | 15B (hoạt động) | MoE (309B tổng) | ~30 GB | ~8 GB |
| MiniMax M2.5 | ~10B (hoạt động) | MoE (~230B tổng) | ~460 GB | ~115 GB |
| Phi-5 Reasoning | 14B | Dày đặc | ~28 GB | ~7 GB |
| Phi-4 | 14B | Dày đặc | ~28 GB | ~7 GB |
| Gemma 3 | 27B | Dày đặc | ~54 GB | ~14 GB |
| Pixtral 2 Large | 90B | Dày đặc | ~180 GB | ~45 GB |
| Stable Diffusion 4 | ~12B | DiT | ~24 GB | ~6 GB |
| FLUX.2 Pro | 15B | DiT | ~30 GB | ~8 GB |
| Open-Sora 2.0 | 30B | DiT | ~60 GB | ~15 GB |
| Whisper V4 | 1.5 | Dày đặc | ~3 GB | ~1 GB |
| Med-Llama 4 | 70B | Dày đặc | ~140 GB | ~35 GB |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Dày đặc | ~70 GB | ~18 GB |
| Finance-LLM 3 | 15B | Dày đặc | ~30 GB | ~8 GB |
| CodeLlama 4 | 70B | Dày đặc | ~140 GB | ~35 GB |
| Molmo 2 | 80B | Dày đặc | ~160 GB | ~40 GB |
| Granite 4.0 | 32B (9B hoạt động) | Hybrid Mamba-Transformer | ~64 GB | ~16 GB |
| Nemotron 3 | 8B, 70B | Dày đặc | ~16–140 GB | ~4–35 GB |
| EXAONE 4.0 | 32B | Dày đặc | ~64 GB | ~16 GB |
| Llama 5 Frontier | ~1,2T (tổng) | MoE | ~2.4 TB | ~600 GB |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Dày đặc | ~140–300 GB | ~35–75 GB |
| DeepSeek V5 | ~600B (tổng) | MoE | ~1.2 TB | ~300 GB |
| Stable Diffusion 5 | NĐB | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Dày đặc | ~400 GB | ~100 GB |
Đừng mua phần cứng trước. Xác định lớp mô hình phù hợp với nhu cầu kinh doanh, sau đó áp dụng lượng tử hóa để xác định tầng phần cứng hợp lý nhất.
Sự khác biệt giữa khoản đầu tư ~78 triệu ₫ và 3,9 tỷ ₫ thường phụ thuộc vào yêu cầu kích thước mô hình và số lượng người dùng đồng thời.
Xu hướng Định hình Lĩnh vực Mô hình AI
- Đa phương thức gốc trở thành tiêu chuẩn. Các mô hình mới được đào tạo đồng thời trên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video - không phải là các khả năng riêng biệt được thêm vào sau đào tạo. Điều này có nghĩa một mô hình duy nhất xử lý phân tích tài liệu, hiểu hình ảnh và tương tác giọng nói.
- Mô hình nhỏ khả năng mô hình lớn. Phi-5 (14B) và MiMo-V2-Flash chứng minh rằng đổi mới kiến trúc có thể nén khả năng suy luận đỉnh cao vào các mô hình chạy trên laptop. Kỷ nguyên "lớn hơn là tốt hơn" đang kết thúc.
- Chuyên môn hóa thay vì tổng quát hóa. Thay vì một mô hình khổng lồ cho mọi thứ, xu hướng hướng tới tập hợp các mô hình chuyên biệt - mô hình mã hóa, mô hình suy luận, mô hình thị giác - được điều phối bởi khung tác nhân. Điều này giảm yêu cầu phần cứng cho mỗi mô hình đồng thời cải thiện chất lượng tổng thể.
- AI Tác nhân. Các mô hình như Kimi K2.5 và Qwen 3 được thiết kế để tự động phân rã nhiệm vụ phức tạp, gọi công cụ bên ngoài và phối hợp với các mô hình khác. Mô hình
bầy tác nhân
này đòi hỏi thông lượng bền vững trong các phiên dài - ưu tiên phần cứng băng thông cao như GB10 và M5 Ultra. - Tạo video và 3D trưởng thành. Open-Sora 2.0 và FLUX.2 Pro báo hiệu việc tạo video cục bộ đang trở nên khả thi. Đến năm 2027, hãy mong đợi trợ lý chỉnh sửa video thời cứng cấp trạm làm việc.
10 Bảo mật
Kiến trúc cho Bảo mật Tối đa
Lợi thế chính của phần cứng AI cục bộ không phải hiệu suất — mà là chủ quyền dữ liệu. Khi máy chủ AI của bạn chạy sau tường lửa thay vì trên đám mây của người khác, dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi tòa nhà của bạn.
Kiến trúc API Air-Gapped cách ly vật lý máy chủ AI khỏi internet trong khi vẫn cho phép nhân viên được ủy quyền truy cập qua giao diện API.
Kiến trúc này tạo ra một Kho Kỹ thuật số
. Ngay cả khi Máy chủ Broker bị xâm phạm, kẻ tấn công chỉ có thể gửi truy vấn văn bản - họ không thể truy cập hệ thống tệp của Máy chủ AI, trọng số mô hình, dữ liệu tinh chỉnh hoặc bất kỳ tài liệu lưu trữ nào.
Cần triển khai AI bảo mật với giải pháp AI tùy chỉnh?
Kỹ sư của chúng tôi thiết kế và triển khai kiến trúc AI cách ly không khí đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi cơ sở đồng thời cung cấp khả năng AI tối tân cho doanh nghiệp của bạn.
Thảo luận Kiến trúc AI Bảo mật →11 Kinh tế
Phán quyết Kinh tế: Cục bộ vs. Đám mây
Việc chuyển đổi sang phần cứng AI cục bộ là sự dịch chuyển từ OpEx (chi phí vận hành - phí API đám mây hàng tháng) sang CapEx (chi phí vốn - đầu tư phần cứng một lần trở thành tài sản trên bảng cân đối kế toán).
Hãy xem xét công ty luật chạy mô hình 200B để phân tích hợp đồng:
Với 1.000 truy vấn mỗi ngày, DGX Spark tự hoàn vốn trong dưới 2 tháng so với chi phí API đám mây. Ở mức sử dụng cao hơn, thời gian hoàn vốn rút ngắn xuống vài tuần.
Lợi ích kinh tế càng thuận lợi hơn khi bạn tính đến:
- Nhiều nhân viên chia sẻ cùng phần cứng (DGX Spark phục vụ 2–5 người dùng đồng thời)
- Không định giá theo token — các tác vụ lập luận nhiều bước phức tạp không phát sinh thêm chi phí
- Tinh chỉnh dữ liệu độc quyền — không thể thực hiện với hầu hết API đám mây, miễn phí trên phần cứng cục bộ
- Giá trị tái bán phần cứng — Phần cứng AI giữ giá trị đáng kể trên thị trường thứ cấp