Cơ Sở Hạ Tầng AI: Top 10 Nhà Cung Cấp Tốt Nhất 2026

Nhiều đội ngũ đang khám phá cơ sở hạ tầng AI hiện đang chuyển đổi từ các dự án thử nghiệm nhỏ sang triển khai ở quy mô toàn diện, nhưng rồi nhanh chóng nhận ra rằng các hệ thống hiện tại của họ không thể bắt kịp. Trong năm 2025, chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI đã tăng vọt 166% so với cùng kỳ năm trước khi các tổ chức tìm cách đảm bảo đủ năng lực tính toán và lưu trữ để hỗ trợ khối lượng công việc ngày càng nặng nề.

Tuy nhiên, ngay cả với mức đầu tư này, 82% các đội ngũ vẫn phải đối mặt với tình trạng hiệu suất chậm trễ, và các vấn đề liên quan đến băng thông đã tăng từ 32% lên 53% chỉ trong một năm. Những điểm nghẽn này gây khó khăn cho việc huấn luyện mô hình một cách hiệu quả, quản lý các quy trình dữ liệu và mở rộng các thử nghiệm mà không gặp sự cố trễ mạng.

Đồng thời, thị trường rộng lớn hơn cũng đang tăng tốc mạnh mẽ. Lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI được dự báo sẽ đạt mốc 87,6 tỷ USD vào năm 2025, với mức tăng trưởng dự kiến lên đến 197,64 tỷ USD vào năm 2030, theo tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ổn định ở mức 17,71%. Các máy chủ tăng tốc hiện chiếm 91,8% tổng chi tiêu cho máy chủ AI, báo hiệu một sự chuyển dịch quyết định sang phần cứng được tối ưu hóa cho các tác vụ học máy.

Khi niềm tin vào khả năng thực thi AI ngày càng tăng, được hỗ trợ bởi hơn 246 tỷ USD vốn đầu tư liên quan đến cơ sở hạ tầng, áp lực lựa chọn các hệ thống có thể hỗ trợ vận hành AI đáng tin cậy và tối ưu chi phí ngày càng lớn. Trước hết, cần hiểu rõ những yếu tố nào đang định hình bối cảnh này và cách các quyết định đúng đắn về hạ tầng có thể giúp doanh nghiệp tránh được các vấn đề mở rộng quy mô phổ biến.

Tìm hiểu thêm: Generative AI: 10 Xu Hướng Ứng Dụng Thực Tiễn Năm 2025

Cơ sở hạ tầng AI là gì?

Cơ sở hạ tầng AI đề cập đến các hệ thống phần cứng, phần mềm và mạng chuyên dụng cho phép huấn luyện, triển khai và mở rộng quy mô của học máy (ML) và các mô hình học sâu (deep learning). Khác với các môi trường công nghệ thông tin (IT) truyền thống, cơ sở hạ tầng AI xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ, các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp và các chu trình huấn luyện lại liên tục, tất cả đều đòi hỏi môi trường tính toán phân tán với thông lượng cao và độ trễ thấp.

Cơ sở hạ tầng AI hiện đại thường bao gồm:

• Tài nguyên tính toán: GPU, TPU hoặc các bộ tăng tốc AI được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận trong học sâu.
• Hệ thống lưu trữ: Ổ SSD tốc độ cao hoặc lưu trữ đối tượng (object storage) để quản lý các bộ dữ liệu quy mô petabyte.
• Hệ thống mạng: Các kết nối có độ trễ cực thấp (như InfiniBand hoặc NVLink) để đồng bộ hóa đa GPU.
• Ngăn xếp phần mềm (Software stack): Các framework (TensorFlow, PyTorch, JAX), công cụ điều phối (Kubernetes, Ray) và các công cụ giám sát.

Tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng này nằm ở tác động trực tiếp của nó đến hiệu suất mô hình, chi phí và khả năng mở rộng. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên một kiến trúc lỗi thời có thể mất thời gian gấp 5–10 lần và tốn kém hơn do sử dụng tài nguyên kém hiệu quả. Tương tự, sự lựa chọn giữa các cụm GPU dựa trên đám mây và máy chủ AI tại chỗ sẽ ảnh hưởng đến tính linh hoạt, chi phí vận hành và mức tiêu thụ năng lượng.

Khi AI tạo sinh và các mô hình đa phương thức mở rộng sang các lĩnh vực như chẩn đoán y tế, dự báo tài chính và tạo mã lập trình, các doanh nghiệp cần một cơ sở hạ tầng AI được xây dựng chuyên biệt để quản lý quy trình dữ liệu, tăng tốc thử nghiệm và triển khai các mô hình với sự quản trị chặt chẽ và độ tin cậy cao ở quy mô lớn.

Cách đánh giá nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI

Việc lựa chọn nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI phù hợp đòi hỏi sự cân bằng giữa hiệu suất, chi phí, tính linh hoạt và khả năng tích hợp hệ sinh thái:

• Tính sẵn sàng và hiệu suất của phần cứng: Tìm kiếm khả năng tiếp cận các GPU và bộ tăng tốc AI hiện đại, chẳng hạn như NVIDIA H100, AMD MI300X hoặc Google TPUv5.
• Khả năng mở rộng và điều phối đa GPU: Đánh giá mức độ dễ dàng khi mở rộng khối lượng công việc theo chiều ngang trên nhiều GPU hoặc nhiều node.
• Sự minh bạch về chi phí và tính linh hoạt: Kiểm tra các tùy chọn định giá theo nhu cầu (on-demand) so với đặt trước (reserved), các tùy chọn spot instance và tính năng thanh toán theo giây.
• Hệ sinh thái nhà phát triển và tích hợp: Đánh giá khả năng hỗ trợ API, SDK và khả năng tương thích với các công cụ như Hugging Face, MLflow hoặc Modal.

Top 10 công ty cung cấp cơ sở hạ tầng AI hàng đầu

Cơ sở hạ tầng AI đang nhanh chóng trở thành xương sống của sự đổi mới công nghệ. Từ việc quản lý các cụm GPU hiệu năng cao đến việc cung cấp các API suy luận được tối ưu hóa, các nhà cung cấp hàng đầu hiện nay đang định hình lại cách các đội ngũ huấn luyện, tinh chỉnh và triển khai các mô hình học máy. Hãy cùng khám phá top 10 công ty cơ sở hạ tầng AI đang thúc đẩy khả năng mở rộng, hiệu suất và hiệu quả chi phí trong năm 2026.

Nhà cung cấp	Phù hợp nhất cho	Tính năng nổi bật	Chi phí
DigitalOcean Gradient™ AI Platform	Các startup và nhà phát triển xây dựng tác nhân AI (AI agents) có khả năng mở rộng.	Quy trình làm việc AI đơn giản hóa, suy luận không máy chủ (serverless inference), minh bạch chi phí.	Bắt đầu từ $0.15/1 triệu token.
CoreWeave	Khối lượng công việc huấn luyện và suy luận thâm dụng GPU.	GPU NVIDIA H100/A100, khả năng mở rộng gốc Kubernetes (Kubernetes-native).	HGX H100 theo nhu cầu: $49.24/giờ.
Runpod	Khối lượng công việc AI hướng cộng đồng.	Chia sẻ GPU, các pod linh hoạt, suy luận không máy chủ.	Cloud cộng đồng H200: $3.59/giờ (instance 80 GB).
Lambda Labs	Đám mây GPU chi phí hợp lý để huấn luyện.	Các cụm GPU chuyên dụng, tùy chọn triển khai tại chỗ (on-prem).	H100: $2.69/GPU/giờ.
Modal	Triển khai và điều phối ứng dụng AI.	Môi trường chạy serverless gốc Python (Python-native), tự động mở rộng.	Miễn phí: $0/tháng kèm $30 tín dụng hàng tháng (cá nhân); Nhóm: $250/tháng.
AWS SageMaker AI	Khối lượng công việc AI doanh nghiệp ở quy mô lớn.	Chip Trainium, tích hợp sâu với hệ sinh thái SageMaker.	Mô hình thanh toán theo mức sử dụng (Pay-as-you-go).
Azure AI Foundry	Triển khai và điều phối mô hình cấp doanh nghiệp.	Dịch vụ OpenAI (OpenAI Service), ML Studio, đánh chỉ mục vector.	Giá tùy chỉnh theo nhu cầu.
NVIDIA Run.ai	Điều phối và tối ưu hóa GPU.	Bể GPU ảo (Virtual GPU pools), lập lịch khối lượng công việc.	Giá tùy chỉnh theo nhu cầu.
Fireworks.ai	Suy luận mô hình nhanh và lưu trữ (hosting).	Độ trễ được tối ưu hóa, hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở.	GPU H100 80 GB: $4/giờ.
Together.ai	Huấn luyện và tinh chỉnh LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn).	Lưu trữ LLM mở, các API có khả năng mở rộng.	H100 SXM: $2.99/GPU/giờ.

Nền tảng DigitalOcean Gradient™ AI: Dành cho startup và nhà phát triển xây dựng tác nhân AI có khả năng mở rộng

Nền tảng Gradient AI của DigitalOcean cho phép các doanh nghiệp kỹ thuật số, các công ty ưu tiên chiến lược AI và các nhà phát triển có thể triển khai, tinh chỉnh và cung cấp dịch vụ mô hình AI một cách toàn diện. Hệ thống đi kèm với khả năng điều phối được tích hợp sẵn, quy trình xử lý dữ liệu tinh giản và các công cụ hỗ trợ tác nhân, mang đến một nền tảng đám mây và AI hoàn chỉnh cần thiết để xây dựng và mở rộng các ứng dụng hiện đại mà không gặp trở ngại về vận hành.

Nền tảng Gradient cho phép người dùng khởi tạo các ứng dụng AI dựa trên tác nhân, bao gồm chatbot, quy trình làm việc đa tác nhân và tạo sinh tăng cường truy xuất với yêu cầu quản lý hạ tầng ở mức tối thiểu. Sự tập trung vào sự thuận tiện cho nhà phát triển và khả năng lặp lại nhanh chóng chính là yếu tố giúp nền tảng này trở nên khác biệt trong thị trường cơ sở hạ tầng AI vốn đang rất chật chội.

Các tính năng chính của Gradient AI:

• Truy cập một chạm: Tiếp cận các mô hình mã nguồn mở và đã được huấn luyện trước (bao gồm GPT-4, Llama 2, Mistral) ngay trong nền tảng chỉ với một cú nhấp chuột.
• Suy luận không máy chủ (Serverless inference): Tự động mở rộng quy mô mà không tốn chi phí nhàn rỗi hay yêu cầu phải lập kế hoạch dung lượng trước.
• Hỗ trợ tích hợp: Dành cho việc tạo cơ sở tri thức, các quy trình gọi hàm (function-calling) và quản lý phiên bản/khôi phục mô hình.
• SDK/API nhúng: Giúp các nhà phát triển xây dựng sản phẩm chỉ trong vài giờ thay vì vài tuần.

Chi phí Gradient AI:

• Bắt đầu từ $0.15/1 triệu token.

CoreWeave: Nền tảng tối ưu cho đào tạo chuyên sâu về GPU

CoreWeave được xây dựng chuyên biệt cho các khối lượng công việc AI đòi hỏi năng lực tính toán cao. Đây là nền tảng tập trung vào cơ sở hạ tầng AI sử dụng sức mạnh của GPU, được thiết kế đặc biệt để huấn luyện và vận hành các mô hình lớn.

Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào đa dạng các dòng GPU, bao gồm NVIDIA A100 và H100, thông qua các tùy chọn mở rộng linh hoạt cùng hệ thống mạng có độ trễ thấp. Nhờ đó, các nhà phát triển có thể nhanh chóng triển khai các cụm huấn luyện, điểm cuối suy luận hoặc môi trường mô phỏng mà không cần tốn quá nhiều công sức quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.

Các tính năng chính của CoreWeave:

• Instance GPU chuyên dụng: Cung cấp các dòng NVIDIA A40, A100, H100 được vận hành với sự điều phối của Kubernetes.
• Instance linh hoạt: Các tùy chọn instance có thể ngắt giúp tối ưu hóa chi phí cho khối lượng công việc phù hợp.
• Tích hợp mạnh mẽ: Hỗ trợ các framework học máy (ML) phổ biến như PyTorch, JAX và TensorFlow.
• Hỗ trợ đa dạng: Tương thích tốt với các tác vụ huấn luyện đa nút (multi-node) và công nghệ container.

Chi phí sử dụng CoreWeave:

• HGX H100 theo nhu cầu (On-demand): $49.24/giờ
• HGX H200 theo nhu cầu (On-demand): $50.44/giờ

Lưu ý: Mức giá của CoreWeave cho các node HGX H100 và H200 có phần cao hơn mặt bằng chung bởi nền tảng này được tối ưu hóa cho các khối lượng công việc AI quy mô lớn và chuyên sâu về tính toán. Những tác vụ này phụ thuộc nhiều vào các cụm đa GPU, kết nối băng thông cao và hiệu suất đạt chuẩn doanh nghiệp.

RunPod: Giải pháp tối ưu cho các tác vụ AI hướng tới cộng đồng

RunPod mang đến một cơ sở hạ tầng AI linh hoạt, dựa trên sức mạnh cộng đồng, được thiết kế lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà giáo dục và các dự án Machine Learning (ML) quy mô nhỏ. Mô hình chia sẻ GPU của RunPod giúp phổ cập quyền truy cập vào phần cứng mạnh mẽ thông qua giao diện web và API trực quan, dễ sử dụng.

Với mô hình hybrid, RunPod hỗ trợ cả Pod bền vững và phi máy chủ (serverless). Điều này cho phép các đội ngũ kỹ thuật duy trì quy trình huấn luyện mô hình liên tục hoặc khởi tạo môi trường tạm thời cho các tác vụ suy luận ngắn hạn. Ngoài ra, thông qua thị trường cộng đồng, người dùng có thể chia sẻ các môi trường đã được tối ưu hóa sẵn cho những nền tảng cụ thể như Stable Diffusion hay Llama.

Các tính năng nổi bật của RunPod:

• Môi trường độc lập: Các Pod GPU riêng biệt cho phép các nhóm thực hiện đào tạo hoặc suy luận trong môi trường container hóa với khả năng tái lập cao.
• Tiếp cận GPU linh hoạt: Thị trường của RunPod cung cấp quyền truy cập phân đoạn vào các dòng GPU cao cấp. Điều này hỗ trợ việc thử nghiệm và mở rộng quy mô một cách tiết kiệm chi phí mà không yêu cầu cam kết thuê toàn bộ phần cứng chuyên dụng.
• Triển khai nhanh chóng: Các nhà phát triển có thể triển khai các mô hình ML tùy chỉnh một cách thần tốc thông qua Docker image hoặc tích hợp API đơn giản, giúp hợp lý hóa quy trình lưu trữ và suy luận trên nền tảng cơ sở hạ tầng AI này.

Chi phí sử dụng RunPod:

• Community Cloud H200: 3,59 USD/giờ (Phiên bản 80 GB).
• Secure Cloud H200: 3,59 USD/giờ (Dung lượng 80 GB).

Lambda Labs: Giải pháp đám mây GPU với chi phí hợp lý

Lambda Labs là đơn vị cung cấp cơ sở hạ tầng AI lấy nhà phát triển làm trung tâm, luôn ưu tiên hiệu suất, sự minh bạch về chi phí và tính linh hoạt. Công ty cung cấp các cụm GPU cả trên đám mây lẫn tại chỗ, được tối ưu hóa chuyên biệt cho các tác vụ Machine Learning và Học sâu .

Cơ sở hạ tầng AI của Lambda được ứng dụng rộng rãi trong giới học thuật, các phòng thí nghiệm nghiên cứu và các công ty khởi nghiệp AI nhờ môi trường “plug-and-play”. Các môi trường này được cấu hình sẵn với CUDA, cuDNN cùng nhiều thư viện ML phổ biến. Ngoài ra, giải pháp mã nguồn mở Lambda Stack của hãng giúp đơn giản hóa đáng kể quy trình thiết lập môi trường cho các nhà phát triển ML.

Các tính năng nổi bật của Lambda Labs:

• Truy cập GPU hiệu năng cao: Cung cấp quyền truy cập với khả năng mở rộng linh hoạt vào các dòng GPU NVIDIA cao cấp, phục vụ hiệu quả cho quá trình đào tạo, suy luận và các tác vụ nghiên cứu.
• Môi trường được tối ưu hóa: Cung cấp các môi trường được tinh chỉnh riêng cho các framework phổ biến như PyTorch và TensorFlow nhằm nâng cao hiệu suất đào tạo.
• Triển khai linh hoạt: Hỗ trợ đa dạng các mô hình thiết lập từ tại chỗ, đám mây đến hybrid, đáp ứng nhu cầu của các đội ngũ cần một chiến lược cơ sở hạ tầng AI linh hoạt.

Chi phí sử dụng Lambda Labs:

• H100: 2,69 USD/GPU/giờ.

Modal: Nền tảng phát triển ứng dụng AI linh hoạt

Modal mang đến khả năng điều phối ứng dụng tối ưu bằng cách kết hợp điện toán phi máy chủ với quy trình tự động hóa ưu tiên nhà phát triển. Thay vì phải tự tay thiết lập và quản lý cơ sở hạ tầng AI phức tạp, các nhà phát triển chỉ cần chạy các hàm Python với khả năng tự động mở rộng quy mô trên đám mây.

Nền tảng của Modal giúp trừu tượng hóa các container và cụm máy chủ, cho phép tập trung tối đa vào tính tái lập và khả năng mở rộng cho các tác vụ Machine Learning. Đây là giải pháp hiệu quả cho các quy trình suy luận, xử lý hàng loạt và các ứng dụng AI thời gian thực đòi hỏi độ trễ cực thấp.

Các tính năng nổi bật của Modal:

• Vận hành không máy chủ: Chạy các chức năng AI mà không cần cung cấp máy chủ vật lý, lý tưởng cho các đường ống suy luận và các tác vụ đào tạo nhẹ.
• Mở rộng linh hoạt: Cho phép mở rộng quy mô các hàm Python trên các cụm tính toán với gánh nặng quản lý cơ sở hạ tầng AI ở mức tối thiểu.
• Quản lý tự động: Tự động xử lý việc quản lý phiên bản, lập lịch trình và mở rộng quy mô cho các chức năng ML đã được triển khai.

Chi phí sử dụng Modal:

• Gói Miễn phí: 0 USD/tháng (Đi kèm 30 USD tín dụng hàng tháng cho cá nhân).
• Gói Nhóm (Team): 250 USD/tháng.
• Gói Doanh nghiệp (Enterprise): Giá tùy chỉnh theo nhu cầu.

AWS SageMaker AI: Giải pháp cho khối lượng công việc AI cấp doanh nghiệp

AWS SageMaker AI là một nền tảng “tất cả trong một” (all-in-one), bao trùm toàn bộ quy trình từ đào tạo, triển khai, xây dựng đường ống dữ liệu đến giám sát. Được thiết kế dành riêng cho các đội ngũ cần năng lực Machine Learning (ML) ở quy mô công nghiệp, nền tảng này đảm bảo tính bảo mật cao, độ tin cậy và sự tuân thủ các tiêu chuẩn khắt khe.

AWS SageMaker AI là lựa chọn cơ sở hạ tầng AI lý tưởng cho các doanh nghiệp đã tham gia vào hệ sinh thái AWS, cũng như các đơn vị đang phát triển ứng dụng ML đòi hỏi sự hỗ trợ và vận hành ở cấp độ doanh nghiệp.

Các tính năng nổi bật của AWS SageMaker:

• SageMaker Studio: Cung cấp môi trường phát triển tích hợp (IDE) thống nhất trên nền tảng web, phục vụ trọn vẹn quy trình làm việc của dự án ML.
• SageMaker Autopilot: Tự động hóa toàn bộ quy trình ML thông qua các kỹ thuật AutoML, bao gồm thiết kế đặc trưng, lựa chọn thuật toán và tinh chỉnh siêu tham số.
• Triển khai linh hoạt: Cung cấp các điểm cuối cho suy luận thời gian thực và xử lý hàng loạt với khả năng tự động mở rộng. Ngoài ra, tính năng điểm cuối đa mô hình giúp tối ưu hóa chi phí, cùng với suy luận không máy chủ dành cho các lưu lượng truy cập không liên tục, đáp ứng linh hoạt mọi tình huống sử dụng cơ sở hạ tầng AI.

Chi phí sử dụng AWS SageMaker AI:

• Mô hình thanh toán linh hoạt: Tính phí theo mức sử dụng thực tế (Pay-as-you-go).

Azure AI Foundry: Phát triển mô hình AI cấp doanh nghiệp

Microsoft Azure AI Foundry hỗ trợ người dùng doanh nghiệp xây dựng, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI trên quy mô toàn cầu. Nền tảng này đóng vai trò là trung tâm quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), embeddings và các điểm cuối suy luận, tất cả đều được vận hành dựa trên cơ sở hạ tầng AI đám mây cấp doanh nghiệp mạnh mẽ của Azure.

Foundry tích hợp Azure Machine Learning Studio, OpenAI Service và AI Search vào một quy trình làm việc thống nhất. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các đội ngũ kỹ thuật đang phát triển các hệ thống đa phương thức hoặc hệ thống dựa trên truy xuất.

Các tính năng nổi bật của Azure AI Foundry:

• Quản lý tập trung: Cung cấp nền tảng thống nhất cho việc thử nghiệm, tinh chỉnh, triển khai và giám sát mô hình.
• Linh hoạt nguồn tài nguyên: Cho phép tích hợp các mô hình của bên thứ ba hoặc tự đào tạo mô hình riêng bằng cách sử dụng các cụm GPU và CPU mạnh mẽ của Azure.
• An toàn và tuân thủ: Hỗ trợ các tổ chức duy trì tính tuân thủ quy định và đảm bảo các thực hành triển khai an toàn trên cơ sở hạ tầng AI của doanh nghiệp.

Chi phí sử dụng Azure AI Foundry:

• Giá tùy chỉnh: (Liên hệ trực tiếp với Microsoft để nhận báo giá theo nhu cầu).

NVIDIA Run.ai: Giải pháp điều phối GPU tối ưu

Run.ai cung cấp một lớp điều phối GPU giúp trừu tượng hóa và ảo hóa tài nguyên tính toán trên các môi trường đa đám mây và hybrid. Bộ lập lịch khối lượng công việc AI của hãng đảm bảo tối đa hóa hiệu suất sử dụng GPU thông qua việc phân bổ tài nguyên động theo nhu cầu thực tế.

Cơ sở hạ tầng AI của Run.ai cho phép chia sẻ GPU theo phân đoạn, giúp loại bỏ tình trạng tài nguyên tính toán nhàn rỗi. Điều này đặc biệt hiệu quả trong việc tối ưu hóa chi phí cho các môi trường R&D doanh nghiệp đang vận hành nhiều thử nghiệm song song.

Các tính năng nổi bật của Run.ai:

• Tối ưu hóa tài nguyên: Cho phép tận dụng tối đa GPU bằng cách gộp tài nguyên giữa các đội nhóm và dự án khác nhau.
• Phân bổ thông minh: Phân bổ năng lực tính toán một cách thông minh nhằm giảm thiểu thời gian chờ và cải thiện thông lượng đào tạo mô hình.
• Quản lý thống nhất: Hợp nhất quy trình quản lý tài nguyên, giám sát và mở rộng quy mô cho các đội ngũ nhân sự AI lớn.

Chi phí sử dụng Run.ai:

• Giá tùy chỉnh: (Liên hệ trực tiếp để nhận báo giá theo mô hình doanh nghiệp).

Fireworks.ai: Tối ưu hóa tốc độ suy luận mô hình

Fireworks.ai tập trung tối đa vào việc tăng tốc độ suy luận và triển khai AI một cách thần tốc. Nền tảng này cung cấp một lớp API thống nhất giúp vận hành các mô hình trọng số mở và mô hình độc quyền với độ trễ thấp cùng khả năng mở rộng có thể dự đoán trước.

Cơ sở hạ tầng AI của Fireworks.ai hỗ trợ mạnh mẽ các mô hình phổ biến như Llama 3, Gemma và Mistral, mang đến cho các nhà phát triển một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí so với việc tự vận hành máy chủ. Ngoài ra, Fireworks.ai còn đặc biệt chú trọng vào tối ưu hóa thời gian chạy, mang lại tốc độ tạo token vượt trội so với các thiết lập suy luận truyền thống.

Các tính năng nổi bật của Fireworks.ai:

• Tốc độ siêu tốc: Mang lại tốc độ suy luận cực nhanh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và mô hình tạo sinh nhờ kiến trúc phục vụ được tối ưu hóa.
• Triển khai tức thì: Cho phép triển khai nhanh chóng thông qua các mô hình đã được tối ưu hóa sẵn mà không cần bận tâm về việc quản lý phần cứng GPU.
• Giảm độ trễ: Giảm thiểu thời gian phản hồi nhờ các kernel được tối ưu hóa và chiến lược bộ nhớ đệm hiệu quả.

Chi phí sử dụng Fireworks.ai:

• GPU H100 80 GB: 4 USD/giờ.
• GPU H200 141 GB: 6 USD/giờ.

10. Together.ai: Nền tảng chuyên biệt cho đào tạo LLM

Together.ai đại diện cho thế hệ tiếp theo của cơ sở hạ tầng AI mở dành cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nền tảng đám mây này cung cấp giải pháp toàn diện cho việc đào tạo, lưu trữ và vận hành các mô hình lớn ở quy mô mở rộng.

Với khả năng hỗ trợ hạ tầng đa đám mây và các công cụ tinh chỉnh tiên tiến, Together.ai cho phép các nhà phát triển tích hợp các LLM tùy chỉnh vào ứng dụng một cách hiệu quả. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các công ty khởi nghiệp đang xây dựng trợ lý AI, chatbot và các công cụ nghiên cứu đòi hỏi tính minh bạch cùng sự linh hoạt cao.

Các tính năng nổi bật của Together.ai:

• Tối ưu hóa đào tạo: Cung cấp các cụm tính toán được thiết kế riêng nhằm tối ưu hiệu quả đào tạo LLM và khả năng mở rộng đa nút.
• Hiệu suất cao: Cho phép vận hành các LLM phổ biến với độ trễ thấp thông qua hệ thống suy luận đã được tối ưu hóa.
• Hợp tác hiệu quả: Hỗ trợ đắc lực cho các đội ngũ xây dựng hoặc tinh chỉnh mô hình thông qua việc chia sẻ bộ dữ liệu và tài nguyên tính toán trên nền tảng cơ sở hạ tầng AI này.

Chi phí sử dụng Together.ai:

• H100 SXM: 2,99 USD/GPU/giờ.
• H200: 3,79 USD/GPU/giờ.

Xây dựng ứng dụng với Nền tảng AI DigitalOcean Gradient™

Nền tảng AI DigitalOcean Gradient™ giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình xây dựng và triển khai các tác nhân AI (AI agents) mà không yêu cầu người dùng phải tự mình quản lý hệ thống cơ sở hạ tầng AI phức tạp. Người dùng có thể kiến tạo các tác nhân tùy chỉnh, được quản lý toàn diện và vận hành dựa trên sức mạnh của những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hàng đầu thế giới đến từ Anthropic, DeepSeek, Meta, Mistral và OpenAI.

Từ các chatbot tương tác với khách hàng cho đến các quy trình làm việc đa tác nhân phức tạp, DigitalOcean Gradient™ cho phép tích hợp công nghệ AI vào ứng dụng chỉ trong vài giờ. Nền tảng này áp dụng cơ chế thanh toán minh bạch dựa trên mức sử dụng thực tế, giúp doanh nghiệp loại bỏ hoàn toàn gánh nặng vận hành và bảo trì cơ sở hạ tầng AI.

Các tính năng nổi bật:

• Suy luận không máy chủ (Serverless inference): Tận dụng các LLM hàng đầu với khả năng tích hợp API đơn giản.
• Quy trình RAG: Kết hợp với cơ sở tri thức (knowledge bases) giúp tinh chỉnh khả năng truy xuất thông tin.
• Gọi hàm (Function calling): Cho phép truy cập thông tin theo thời gian thực một cách linh hoạt.
• Phối hợp đa tác nhân: Hỗ trợ đội ngũ đa tác nhân và định tuyến tác nhân thông minh cho các tác vụ phức tạp.
• Rào chắn bảo vệ (Guardrails): Tích hợp sẵn tính năng kiểm duyệt nội dung và phát hiện dữ liệu nhạy cảm.
• Tích hợp dễ dàng: Cung cấp các đoạn mã chatbot có thể nhúng (embeddable snippets) để tích hợp nhanh vào website.
• Quản lý phiên bản: Hỗ trợ quản lý phiên bản và khôi phục (rollback), đảm bảo an toàn cho quá trình thử nghiệm.

Hãy bắt đầu với Nền tảng AI DigitalOcean Gradient™ ngay hôm nay để sở hữu trọn bộ công cụ cần thiết giúp xây dựng, vận hành và quản lý những đột phá công nghệ tiếp theo.

Tìm hiểu thêm: GradientAI Platform: Đột Phá Mới Trong Phát Triển AI

🚀 Liên hệ chuyên gia của CloudAZ để được tư vấn lộ trình triển khai giải pháp DigitalOcean phù hợp nhất dành cho doanh nghiệp của bạn!