Với giới khởi nghiệp công nghệ Việt, Nguyễn Văn Tuấn – cựu Phó Tổng giám đốc VCCorp không phải là một cái tên còn xa lạ. Ông là người tiên phong sáng lập một số sàn thương mại điện tử đời đầu tại Việt Nam như Rongbay, Enbac, Muare, Muachung và sau đó là hệ thống chuyển đối số Bizfly.
Sau nhiều năm lăn lộn trong lĩnh vực thương mại điện tử, cựu Phó Tổng giám đốc VCCorp vừa bất ngờ tham gia vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Theo đó, ông Tuấn và các cộng sự vừa tuyên bố việc nghiên cứu, thử nghiệm và chạy thử thành công mô hình điện toán biên dùng cho việc huấn luyện và thực thi các mô hình AI mang tên Salala AI Edge Computing.
Kết quả của dự án này có thể biến tất cả các thiết bị thông minh của người dùng như smartphone, smart TV, PC/Laptop… thành các thiết bị biên để tham gia huấn luyện mô hình AI.
Trao đổi với VietNamNet, ông Nguyễn Văn Tuấn cho biết, nhu cầu về các hệ thống thiết bị dùng cho việc đào tạo, huấn luyện AI trên thế giới đang cao hơn mức cung của thị trường. Người mua thậm chí phải đặt hàng nhà cung cấp trước nửa năm mới có thiết bị.
Quá trình đào tạo AI theo cách truyền thống thường diễn ra tập trung, với chi phí đắt đỏ. Hiện trên thế giới chưa có mô hình nào sử dụng thiết bị đầu cuối để đào tạo AI. Trong bối cảnh đó, cựu lãnh đạo VCCorp đang ấp ủ việc phát triển một mô hình huấn luyện AI mới dựa trên nền kinh tế chia sẻ.
“Trước đây các thiết bị như điện thoại, TV máy tính khá yếu, chưa hỗ trợ tính toán đa luồng cho AI. Về kỹ thuật, việc huấn luyện AI theo kiểu phân tán cũng rất khó xử lý, đòi hỏi hàm lượng công nghệ cao và không phải ai cũng làm được. Tôi muốn khéo léo ứng dụng mô hình kinh tế chia sẻ như AirBnB, Grab, Uber… để tận dụng hạ tầng thiết bị sẵn có và tiết kiệm giá thành huấn luyện AI”, ông Tuấn nói.
Với cách làm này, chi phí huấn luyện AI sẽ giảm xuống, chỉ bằng 1/3 so với mức chi trả hiện tại. Chỉ tốn vài chục triệu mỗi tháng là doanh nghiệp hoặc startup có nhu cầu đã có thể triển khai huấn luyện và thực thi các mô hình AI trên nền tảng.
Theo ông Nguyễn Văn Tuấn, mô hình Salala AI Edge Computing sẽ tạo điều kiện cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ không đủ nguồn lực có thể tiếp cận AI với chi phí thấp.
Trước câu hỏi của phóng viên về việc sử dụng smartphone, laptop để huấn luyện AI liệu có ảnh hưởng đến hiệu năng và tuổi thọ của thiết bị, ông Tuấn cho biết, Salala có công nghệ nhận biết hiệu năng của từng thiết bị, từ đó tính toán để sử dụng hợp lý, không gây hại cho người dùng. Mô hình này cũng không sử dụng hay thu thập dữ liệu lưu trữ trên thiết bị.
Trong bối cảnh thế giới đang “khát” hạ tầng phần cứng phục vụ cho trí tuệ nhân tạo, nếu phát triển thành công, mô hình sử dụng thiết bị thông minh để huấn luyện AI sẽ giúp bù đắp vào phần thiếu hụt của thị trường.