IBM, nhắm vào giai đoạn "vận hành" của AI doanh nghiệp... chiến thắng hay thất bại nằm ở đám mây lai và quản trị

IBM trong thị trường trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp (AI) đang không ngừng nâng cao sự hiện diện của mình nhờ vào ba lợi thế cốt lõi: “tốc độ”, “giảm chi phí” và “an toàn”. Chiến lược then chốt của họ là “AI hỗn hợp”, cho phép AI hoạt động phù hợp với quy trình công việc thực tế ngay cả trong môi trường doanh nghiệp có quy định nghiêm ngặt và hệ thống phức tạp.

IBM mô tả chiến lược này theo mô hình “ưu tiên tải công việc” (“workload first”), “chạy mọi nơi” (“anywhere”), “quản trị tập trung” (“centralized governance”) và “trừu tượng hóa hạ tầng” (“infrastructure abstraction”). Nói cách khác, điều này giúp doanh nghiệp tích hợp AI một cách kiểm soát được, đồng thời tránh bị giới hạn bởi dịch vụ đám mây cụ thể hoặc hệ thống đơn lẻ. IBM cũng thực hiện song song chiến lược “khách hàng số 0”, tức là trước tiên áp dụng sản phẩm AI trong nội bộ của họ—một tổ chức toàn cầu có mặt tại 175 quốc gia, với 280.000 nhân viên—để kiểm nghiệm trước khi đưa ra thị trường.

Phản ứng của thị trường cũng rất tích cực. Trong báo cáo tài chính giữa tháng 4, IBM công bố tăng trưởng doanh thu từ các bộ phận phần mềm và hạ tầng. Đặc biệt, doanh thu của dòng máy chủ lớn thế hệ mới tăng mạnh 48%. Điều này được xem là kết quả của sự kết hợp giữa nhu cầu AI và nhu cầu hạ tầng doanh nghiệp hiện có.

Bước chuyển từ giai đoạn thử nghiệm AI sang vận hành

Trong sự kiện “IBM Think” dự kiến tổ chức vào ngày 12 tháng 5, cách các doanh nghiệp vượt qua giai đoạn thử nghiệm AI và chuyển sang môi trường vận hành thực tế dự kiến sẽ là chủ đề chính. Trong đó, các hệ thống AI đa tác nhân (“multi-agent AI”) có khả năng quản lý nhiều AI cùng lúc và hệ thống quản trị để kiểm soát các tác nhân này dự kiến sẽ trở thành điểm nhấn.

Trong quá trình này, IBM đang định vị mình như là “tầng kiểm soát” của AI doanh nghiệp. Ý tưởng của họ là cung cấp tích hợp đám mây hỗn hợp, đường ống dữ liệu đáng tin cậy và hạ tầng vận hành đa tác nhân. Đây có thể hiểu là một chiến lược, trong đó trọng tâm không phải cạnh tranh trực tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mà là giúp doanh nghiệp tích hợp AI một cách ổn định vào hoạt động thực tế.

Phiên bản “IBM Sovereign Core” được ra mắt đầu năm nay cũng phản ánh cùng một tư duy. Nền tảng này nhằm giúp doanh nghiệp và chính phủ kiểm soát trực tiếp các tải công việc AI và đám mây. Trong bối cảnh quyền chủ quyền dữ liệu và yêu cầu tuân thủ ngày càng nghiêm ngặt, IBM đang cố gắng nâng cao tính linh hoạt thông qua khung mở và hệ sinh thái đối tác.

Chuẩn bị cho tính an toàn “hậu lượng tử” và tính toán lượng tử

Một trụ cột khác của IBM là tính toán lượng tử. Trong các sự kiện IBM Think hàng năm, các công bố liên quan đến công nghệ lượng tử liên tục xuất hiện, năm nay cũng rất có thể sẽ công bố lộ trình liên quan.

Một ví dụ điển hình là IBM đang hợp tác với Cisco để thúc đẩy xây dựng “mạng lượng tử” (quantum internet). Mục tiêu là kết nối các máy tính lượng tử cách xa nhau và dự kiến mở rộng mạng này thành kiến trúc phân tán gồm hàng chục thiết bị.

Song song đó, các công tác bảo mật cũng đang tiến triển. IBM đang chuẩn bị cho hệ thống “an toàn hậu lượng tử” để đối phó với khả năng các thuật toán mã hóa khóa công khai hiện tại sẽ dần bị loại bỏ trước năm 2035. Bởi vì các phương pháp mã hóa phổ biến hiện nay có thể trở nên dễ bị tấn công bởi máy tính lượng tử trong tương lai.

Phía bộ phận an ninh của IBM nhấn mạnh trong các cuộc phỏng vấn gần đây rằng, điều cần thiết hiện nay là “linh hoạt mã hóa” (“cryptographic agility”), tức khả năng chuyển đổi nhanh các hệ thống mã hóa. Họ giải thích rằng, nếu hệ thống vẫn sử dụng cấu trúc mã hóa cố định như trước, sẽ rất khó ứng phó với các mối đe dọa mới.

Hợp tác với Nvidia, Arm để tăng cường khả năng truy cập dữ liệu

Ngoài công nghệ của riêng mình, IBM còn mở rộng chiến lược AI doanh nghiệp qua hợp tác và mua lại. Tháng 3 vừa qua, IBM công bố mở rộng hợp tác với Nvidia ($NVDA) để hỗ trợ triển khai AI quy mô lớn cho doanh nghiệp. Các biện pháp cụ thể bao gồm kết nối công cụ của IBM với Nvidia NeMo Retriever để thúc đẩy trích xuất tài liệu, đồng thời kết hợp lớp truy cập dữ liệu thống nhất của IBM với pipeline GPU của Nvidia.

Đầu tháng này, IBM hợp tác với Arm để công bố kế hoạch phát triển phần cứng mới dạng dual-architecture dành cho AI và các tải công việc dữ liệu lớn. Mục tiêu là đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp muốn không phụ thuộc vào kiến trúc bán dẫn cụ thể nào, có thể triển khai linh hoạt trong nhiều hệ thống khác nhau.

Ngoài ra, IBM còn mua lại công ty dữ liệu phát trực tuyến Confluent vào tháng 12 năm ngoái, nhằm nâng cao khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực. Điều này được hiểu là nhằm đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp trong môi trường đám mây hỗn hợp phức tạp, cần khai thác dữ liệu đáng tin cậy ngay lập tức.

Chủ đề cốt lõi là “vận hành AI đáng tin cậy”

Hướng đi của IBM rất rõ ràng. Họ không chỉ chạy theo các mô hình tiên tiến nhất để cạnh tranh, mà tập trung vào vận hành AI đáng tin cậy trong môi trường thực tế của doanh nghiệp. Điều này phù hợp với thực tế thị trường doanh nghiệp lớn—so với các trình diễn công nghệ hấp dẫn, việc quản lý, tuân thủ, an toàn và tích hợp dữ liệu sau khi triển khai mới là những yếu tố quan trọng hơn.

Chìa khóa là liệu IBM có thể trở thành “hệ thống ghi chép” và trung tâm vận hành của AI doanh nghiệp hay không. Liệu họ có thể duy trì vị trí trong hệ sinh thái AI hay trở thành trung tâm hạ tầng AI của doanh nghiệp? Câu trả lời dự kiến sẽ rõ ràng hơn sau sự kiện IBM Think lần này.

Các nỗ lực của IBM trong việc thúc đẩy AI hỗn hợp, tính toán lượng tử và chiến lược truy cập dữ liệu cho thấy thị trường AI doanh nghiệp đã chuyển từ giai đoạn “thử nghiệm” sang giai đoạn “vận hành cạnh tranh”.