Current Research 2026: AI Agents, Inference và Triển khai AI

Current Research là báo cáo nghiên cứu định kỳ của DigitalOcean về các xu hướng đang định hình sự phát triển của các doanh nghiệp công nghệ số trên toàn cầu — từ Ý đến Ấn Độ. Trong phiên bản mới nhất này, nhóm nghiên cứu tiếp tục mở rộng những phát hiện từ báo cáo Current Research tháng 2/2025 về cách các doanh nghiệp công nghệ đang phát triển ứng dụng AI, đồng thời cập nhật thêm các xu hướng nổi bật như AI agents và inference.

Trong hơn một thập kỷ qua, DigitalOcean đã tập trung đơn giản hóa hạ tầng cloud cho cộng đồng lập trình viên. Hiện nay, triết lý đó tiếp tục được áp dụng vào lĩnh vực AI, với mục tiêu cung cấp cho các doanh nghiệp AI-native và các tổ chức công nghệ số những nền tảng hạ tầng và công cụ cần thiết để xây dựng thế hệ ứng dụng tiếp theo.

Khi trọng tâm của ngành công nghiệp chuyển dịch từ huấn luyện mô hình (training) sang vận hành mô hình trong thực tế (inference), DigitalOcean đang định vị mình như một Inference Cloud dành cho các đội ngũ cần mở rộng AI ở môi trường production. Ở thời điểm hiện tại, việc triển khai AI vẫn còn khá phức tạp — bị bao phủ bởi những kỳ vọng phóng đại, chi phí tiềm ẩn và hệ sinh thái công cụ chưa thực sự đồng bộ. Chính vì vậy, báo cáo Current Research được thực hiện nhằm loại bỏ “nhiễu thông tin”, cung cấp góc nhìn thực tế từ cộng đồng kỹ thuật để giúp doanh nghiệp hiểu rõ điều gì đang thực sự diễn ra, từ đó đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả hơn.

Báo cáo năm nay tổng hợp ý kiến từ hơn 1.100 lập trình viên, CTO và nhà sáng lập tại nhiều công ty công nghệ trên toàn thế giới. Nội dung đi sâu phân tích những thách thức vẫn còn tồn tại cũng như các cơ hội khiến việc triển khai AI trở nên đáng đầu tư đối với những doanh nghiệp đã mạnh dạn tích hợp AI vào quy trình vận hành sản phẩm.

Ngoài ra, báo cáo cũng cung cấp cái nhìn tổng quan về các mô hình AI, công cụ và xu hướng hạ tầng phổ biến, đặc biệt là sự chuyển dịch quan trọng từ training mô hình sang chạy inference. Đây được xem là một bước ngoặt của thị trường: nếu training là quá trình xây dựng mô hình, thì inference chính là giai đoạn vận hành sản phẩm AI trong thực tế.

Những phát hiện chính

Doanh nghiệp đã chuyển từ khám phá AI sang triển khai thực tế
Tỷ lệ công ty đang tích cực triển khai giải pháp AI, tối ưu hiệu năng AI hoặc coi AI là thành phần cốt lõi trong chiến lược kinh doanh đã tăng lên 52%, so với 35% vào năm 2024.

Chi phí inference là rào cản lớn nhất khi mở rộng AI
Có 49% người tham gia khảo sát cho biết chi phí inference cao là thách thức hàng đầu khi triển khai AI ở quy mô lớn.

Lập trình viên tập trung tích hợp AI thay vì huấn luyện mô hình từ đầu
Phần lớn hoạt động phát triển AI hiện nay không liên quan đến việc training mô hình mới (chỉ 15% người khảo sát cho biết họ làm điều này). Thay vào đó:

• 64% đang tích hợp API AI từ bên thứ ba vào ứng dụng
• 61% sử dụng cách tiếp cận kết hợp nhiều công cụ hoặc công cụ chuyên biệt, thay vì một stack AI tích hợp duy nhất

Tương lai thuộc về hệ thống AI agentic
Đa số người tham gia khảo sát (60%) cho rằng “Applications and agents” sẽ mang lại giá trị dài hạn lớn nhất trong stack AI của họ. Đồng thời, chi tiêu cho lĩnh vực này cũng đang tăng mạnh: 37% cho biết đây là hạng mục AI có mức tăng ngân sách cao nhất trong 12 tháng tới.

AI agents không còn chỉ là xu hướng — chúng đang tạo ra hiệu quả thực tế

• 53% doanh nghiệp sử dụng AI agents ghi nhận sự cải thiện năng suất hoặc tiết kiệm thời gian cho nhân viên
• 44% cho biết AI agents đã giúp tạo ra những năng lực kinh doanh mới
• Dù 14% vẫn chưa thấy lợi ích rõ rệt, 67% cho biết họ đã cải thiện hiệu suất công việc nhờ AI agents

Kiến trúc một nhà cung cấp duy nhất rất hiếm
Chỉ 23% tổ chức sử dụng một nhà cung cấp cloud duy nhất cho cả mô hình, dữ liệu và hạ tầng. Phần lớn doanh nghiệp phải sử dụng nhiều công cụ khác nhau, và các thách thức lớn nhất đều liên quan đến độ phức tạp hệ thống và chi phí vận hành.

Những phát hiện liên quan đến chi phí, độ phức tạp và rào cản triển khai AI so với ROI tiềm năng cho thấy nhu cầu cấp thiết phải đơn giản hóa toàn bộ workflow AI. Điều này đồng nghĩa với việc cung cấp cho lập trình viên các công cụ giúp họ xây dựng AI agents và chạy inference mà không phải đối mặt với những phức tạp không cần thiết.

Mức độ sử dụng AI: Từ xu hướng “buzz” đến giá trị kinh doanh thực tế

Khi thị trường AI dần trưởng thành và vượt qua giai đoạn “hype”, việc thử nghiệm tràn lan đang nhường chỗ cho triển khai có mục tiêu rõ ràng hơn. Điều này dẫn đến sự tích hợp AI sâu hơn trong nội bộ doanh nghiệp, đặc biệt với trọng tâm là tăng năng suất cho đội ngũ phát triển phần mềm.

Hiện tại, 25% người tham gia khảo sát cho biết họ đang tích cực triển khai giải pháp AI, tăng mạnh so với 13% vào năm 2024.

Một điểm đáng chú ý là dù việc triển khai AI ngày càng trưởng thành, chỉ số đo lường mức độ sử dụng AI tổng thể lại giảm nhẹ — từ 79% năm 2024 xuống 77% năm 2025. Điều này có thể phản ánh giai đoạn thử nghiệm quy mô lớn và hiệu ứng “hype” trong giai đoạn 2023–2024. Khi thị trường chuyển sang ứng dụng thực tế, tỷ lệ sử dụng có xu hướng ổn định và thực chất hơn.

Đối với các tổ chức đã triển khai AI, mức độ sử dụng AI cho các mục đích nội bộ đều tăng trên diện rộng. Xu hướng này cho thấy AI đang được tích hợp sâu hơn vào hoạt động vận hành của doanh nghiệp, thay vì chỉ dừng ở các thử nghiệm ban đầu.

Đối với các tổ chức đã triển khai AI, mức độ ứng dụng công nghệ này cho các hoạt động nội bộ đang gia tăng trên nhiều khía cạnh. Xu hướng này cho thấy AI không còn chỉ được thử nghiệm ở quy mô nhỏ, mà đang được tích hợp sâu hơn vào quy trình vận hành và hệ thống làm việc của doanh nghiệp, đặc biệt trong những tổ chức đã sớm áp dụng công nghệ này.

Khi được hỏi về các trường hợp sử dụng AI agents mà họ đang theo đuổi, 54% người tham gia khảo sát cho biết ưu tiên hàng đầu của họ là tạo sinh và tái cấu trúc mã nguồn (code generation/refactoring).

Các công cụ dành cho lập trình viên (developer tools) đang dẫn đầu danh sách các sản phẩm AI được xây dựng, chiếm 36%. Theo sau là business intelligence và phân tích dữ liệu (32%), tự động hóa hỗ trợ khách hàng (30%), và trợ lý năng suất (30%).

Bốn nhóm ứng dụng này đều phản ánh cùng một ưu tiên chiến lược của doanh nghiệp: tận dụng AI để tối ưu hiệu suất, nâng cao năng lực vận hành và đạt được nhiều kết quả hơn với nguồn lực ít hơn.

Vậy hiện nay các tổ chức đang tương tác và triển khai AI theo cách nào? Theo kết quả khảo sát, 64% người tham gia cho biết họ đang tích hợp các API AI từ bên thứ ba vào ứng dụng của mình. Trong khi đó, 46% đang xây dựng hoặc triển khai AI agents — bao gồm các hệ thống tự động hoặc các agent được thiết kế để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể.

Hạ tầng AI: Hệ sinh thái ngày càng phân mảnh

Không gian AI đang trở nên cạnh tranh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, khi xét đến hạ tầng AI — bao gồm compute, storage và GPU — phục vụ cho các doanh nghiệp công nghệ số và các công ty AI-native, thị trường không vận hành theo mô hình “người thắng chiếm tất cả”.

Theo kết quả khảo sát, 61% người tham gia cho biết họ đang sử dụng nhiều công cụ khác nhau được kết hợp lại để xây dựng hạ tầng AI, hoặc áp dụng mô hình hybrid giữa nhiều công cụ riêng lẻ và một stack tích hợp. Trong khi đó, chỉ 23% sử dụng một nhà cung cấp cloud duy nhất có khả năng cung cấp đồng thời mô hình, dữ liệu và hạ tầng.

Chi phí (75%) và mức độ dễ sử dụng (61%) là hai yếu tố quan trọng hàng đầu mà các tổ chức cân nhắc khi lựa chọn hạ tầng AI. Điều này cho thấy ngoài năng lực công nghệ, doanh nghiệp ngày càng ưu tiên những nền tảng có mô hình chi phí minh bạch và trải nghiệm triển khai đơn giản, giúp rút ngắn thời gian đưa AI vào vận hành thực tế.

Đối với các tổ chức đang sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau, những thách thức lớn nhất chủ yếu xoay quanh độ phức tạp của hệ thống và chi phí vận hành. Cụ thể, người tham gia khảo sát đã chỉ ra một số vấn đề nổi bật như: phải sử dụng nhiều công cụ hoặc API riêng biệt (50%), khó dự đoán và kiểm soát chi phí (49%), độ phức tạp trong triển khai và điều phối hệ thống (48%), cũng như những khó khăn trong việc quản lý bảo mật giữa nhiều công cụ khác nhau (34%).

Mô hình AI: OpenAI dẫn đầu, nhưng cuộc cạnh tranh đang thu hẹp

Thị trường các mô hình nền tảng (foundation models) phục vụ cho việc phát triển AI agents hiện vẫn tập trung quanh một số nhà cung cấp lớn.

Ba nhà cung cấp LLM phổ biến nhất cho phát triển AI agents hiện nay là OpenAI, Anthropic và Google. Trong đó, OpenAI đang nắm lợi thế tiên phong khi được 72% người tham gia khảo sát sử dụng. Theo sau là Anthropic (47%) và Google (50%), cho thấy khoảng cách cạnh tranh giữa các nền tảng đang dần thu hẹp.

Bên cạnh đó, các mô hình mã nguồn mở cũng đang từng bước mở rộng thị phần. Hai mô hình Llama của Meta và DeepSeek đều được 21% người tham gia khảo sát sử dụng, mang lại cho các đội ngũ phát triển sự linh hoạt và khả năng kiểm soát cao hơn đối với AI stack của mình.

Đặc biệt, sự phát triển của DeepSeek được đánh giá là đáng chú ý khi mô hình này chỉ mới ra mắt vào cuối năm 2024, nhưng đã nhanh chóng đạt mức độ áp dụng gần tương đương với Llama trong cộng đồng phát triển.

Inference: Tích hợp quan trọng hơn việc xây dựng từ đầu

Trọng tâm của ngành AI hiện đang dịch chuyển từ giai đoạn huấn luyện mô hình (training) sang giai đoạn hậu huấn luyện — inference, nơi các mô hình AI được đưa vào vận hành để tạo ra dự đoán và cung cấp năng lực cho các ứng dụng thực tế. Đây cũng là lĩnh vực đang tiêu tốn phần lớn ngân sách đầu tư cho AI.

Việc tập trung vào tích hợp và triển khai mô hình trong thực tế đã làm lộ rõ một rào cản lớn đối với việc mở rộng AI: chi phí vận hành inference ở quy mô lớn.

Theo khảo sát, gần một nửa số người tham gia (44%) cho biết họ đang dành phần lớn ngân sách AI của mình — từ 76% đến 100% — cho inference, thay vì cho quá trình huấn luyện mô hình.

Sự thay đổi này đang tái định nghĩa kỳ vọng đối với vai trò của lập trình viên. Thành công của một developer giờ đây không chỉ được đánh giá qua khả năng xây dựng hệ thống, mà còn qua năng lực tích hợp và triển khai các công nghệ AI vào ứng dụng thực tế.

Kết quả nghiên cứu cho thấy phần lớn công việc liên quan đến AI diễn ra sau giai đoạn huấn luyện mô hình ban đầu. Chỉ 15% người tham gia khảo sát cho biết họ chủ yếu tập trung vào việc huấn luyện mô hình từ đầu. Thay vào đó, hoạt động phổ biến nhất hiện nay là tích hợp các API AI từ bên thứ ba vào ứng dụng, với 64% tổ chức đang triển khai theo hướng này.

Khi được hỏi về những yếu tố đang hạn chế khả năng mở rộng AI, 49% người tham gia khảo sát cho biết chi phí inference ở quy mô lớn chính là rào cản lớn nhất.

AI Agents: Lợi ích thực tế nhưng vẫn ở giai đoạn đầu

AI agents — các hệ thống AI tự động có khả năng thực hiện một hoặc nhiều nhiệm vụ một cách độc lập — đang ngày càng được quan tâm. Tuy nhiên, giá trị thực tế mà công nghệ này mang lại vẫn là chủ đề được thảo luận rộng rãi. Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại một khoảng cách giữa những tổ chức đã đạt được lợi ích rõ rệt từ AI agents và những đơn vị vẫn chưa nhận thấy hiệu quả cụ thể, cho thấy việc áp dụng AI agents trên diện rộng vẫn còn ở giai đoạn đầu.

Theo khảo sát, 53% người tham gia cho biết việc sử dụng AI agents đã giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện năng suất làm việc của nhân viên, cho thấy đây là một khoản đầu tư có tiềm năng mang lại giá trị thực tế. Mặc dù 14% cho biết họ chưa ghi nhận lợi ích rõ ràng, nhưng đa số tổ chức (67%) đã trải nghiệm sự cải thiện năng suất khi triển khai AI agents.

Cụ thể:

• 25% ghi nhận mức tăng năng suất từ 1–25%
• 17% ghi nhận mức tăng 26–50%
• 9% ghi nhận mức tăng 51–75%
• 9% cho biết năng suất tăng hơn 75%, một mức cải thiện rất đáng kể

Không chỉ dừng lại ở việc tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất, 44% người tham gia khảo sát cho biết việc triển khai AI agents đã trực tiếp giúp doanh nghiệp tạo ra những năng lực kinh doanh mới.

Kết quả khảo sát cho thấy sự đồng thuận rõ rệt về nơi tạo ra giá trị dài hạn trong AI stack. Cụ thể, 60% người tham gia cho rằng ứng dụng và AI agents là yếu tố mang lại giá trị lớn nhất trong dài hạn. Trong khi đó, chỉ 19% đánh giá cao hạ tầng, và 17% lựa chọn nền tảng (platforms).

Theo 37% người tham gia khảo sát, ứng dụng và AI agents cũng là lĩnh vực được dự đoán sẽ tăng trưởng ngân sách đầu tư mạnh nhất trong 12 tháng tới.

Khi đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức trong việc mở rộng triển khai AI agents, 33% người tham gia khảo sát cho biết doanh nghiệp của họ hiện đang thử nghiệm các dự án thí điểm quy mô nhỏ với phạm vi giới hạn. Bên cạnh đó, 28% tổ chức vẫn đang trong giai đoạn khám phá và thử nghiệm ý tưởng, trong khi 23% đã bắt đầu triển khai các workload AI ở giai đoạn production ban đầu.

Bên cạnh những tín hiệu tích cực và tiềm năng phát triển, việc triển khai AI agents vẫn đi kèm với nhiều thách thức. Theo 41% người tham gia khảo sát, mối lo ngại về độ tin cậy của hệ thống là rào cản lớn nhất khi mở rộng việc sử dụng AI agents. Tiếp theo là khó khăn trong việc tích hợp với các ứng dụng hiện có, được 31% người khảo sát đề cập.

Mặc dù việc sử dụng AI agents đang gia tăng nhanh chóng, việc triển khai các hệ thống agent hoàn toàn tự động trong môi trường production vẫn đang ở giai đoạn phát triển ban đầu. Theo khảo sát, 50% người tham gia cho biết họ đang thử nghiệm hoặc triển khai AI agents. Tuy nhiên, trong số này chỉ 10% đã mở rộng quy mô sử dụng hoặc xem AI agents là thành phần cốt lõi trong chiến lược kinh doanh.

Trong thời gian tới, xu hướng áp dụng AI agents được dự đoán sẽ tiếp tục mở rộng. 38% những người chưa từng thử nghiệm AI agents cho biết họ dự định bắt đầu thử nghiệm hoặc triển khai công nghệ này vào năm 2026.

Xét riêng các kế hoạch cho năm 2026:

• 26% người tham gia khảo sát cho biết tổ chức của họ đã lên kế hoạch thí điểm hoặc thử nghiệm AI agents
• 44% cho biết chưa có kế hoạch thử nghiệm
• 17% vẫn chưa chắc chắn về định hướng triển khai

Đáng chú ý, đối với những tổ chức chưa có kế hoạch cho năm 2026, điều này khá bất ngờ bởi thông thường đội ngũ phát triển phần mềm vẫn sẽ tham gia vào các cuộc thảo luận về khả năng thử nghiệm AI, ngay cả khi doanh nghiệp chưa đưa ra quyết định chính thức.

Việc không thử nghiệm và triển khai AI agents cũng có thể khiến doanh nghiệp bỏ lỡ những cơ hội đáng kể. Theo 32% người tham gia khảo sát, một trong những lợi ích nổi bật khi sử dụng AI agents là giảm nhu cầu tuyển dụng thêm nhân sự nhờ khả năng tự động hóa công việc.

Xu hướng này cũng liên quan trực tiếp đến sự gia tăng ngân sách AI trong 12 tháng tới, khi 37% người tham gia dự đoán đầu tư cho các ứng dụng và AI agents sẽ tiếp tục mở rộng.

Về loại AI agents đang được sử dụng phổ biến hiện nay:

• Agent thực hiện một nhiệm vụ duy nhất (single-task agent) chiếm 44%
• Agent đa nhiệm (multi-task agent) chiếm 29%
• Nhiều agent phối hợp với nhau (multi-agent systems) chiếm 17%

Theo khảo sát, 40% người tham gia cho biết mọi đầu ra từ AI agents vẫn phải được con người kiểm duyệt trước khi sử dụng. Trong khi đó, chỉ 10% tổ chức đã triển khai AI agents hoàn toàn tự động trong môi trường production.

Về các cơ chế kiểm soát và đảm bảo an toàn (guardrails), 58% người tham gia khảo sát cho biết họ đang áp dụng các điểm kiểm duyệt yêu cầu sự phê duyệt của con người trong quá trình vận hành AI.

AI Agents và Inference: Tương lai của việc xây dựng ứng dụng AI

Tiếp nối những phát hiện từ báo cáo Current Research tháng 2/2025, nghiên cứu mới nhất cho thấy khoảng cách vẫn còn khá lớn giữa những tổ chức tiên phong và những doanh nghiệp vẫn chưa chính thức áp dụng AI. Một nhóm nhỏ các “first movers” đã chủ động xây dựng workflow production dựa trên AI, trong khi nhiều tổ chức khác vẫn chưa triển khai AI một cách chính thức trong hoạt động của mình.

Bên cạnh đó, một nhóm trung gian cũng đang hình thành — những tổ chức đã bắt đầu thử nghiệm AI nhưng chưa thực sự khai thác được các lợi ích về năng suất và cơ hội kinh doanh mà AI có thể mang lại khi được triển khai trong môi trường production.

Trong bối cảnh này, inference được xem là nền tảng cốt lõi cho tương lai agentic của AI. Khi các ứng dụng AI ngày càng phát triển thành những hệ thống tự động và tự chủ, nhu cầu về khả năng xử lý với thông lượng cao và độ trễ thấp sẽ ngày càng gia tăng. Tuy nhiên, nhiều thách thức vẫn tồn tại, bao gồm độ tin cậy của kết quả từ AI agents, chi phí inference, cũng như việc tìm ra giải pháp tích hợp tối ưu để vận hành các workload AI/ML ở quy mô lớn.

Dù vậy, dữ liệu nghiên cứu cũng đưa ra một thông điệp rõ ràng cho các doanh nghiệp: đừng chờ đến khi AI agents trở nên phổ biến mới bắt đầu triển khai. Ngay từ bây giờ, các tổ chức nên bắt đầu thử nghiệm, sau đó từng bước xây dựng lộ trình chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang các workflow production, nhằm sẵn sàng tận dụng cơ hội khi AI bước vào giai đoạn tăng trưởng mạnh trong năm 2026.

Những doanh nghiệp bắt đầu sớm có nhiều khả năng đạt được lợi ích về năng suất và các cơ hội kinh doanh mới, tương tự như những tổ chức tiên phong đã và đang trải nghiệm.

Phương pháp nghiên cứu

Khảo sát được thực hiện thông qua nền tảng Qualtrics trong khoảng thời gian từ 09/10/2025 đến 21/11/2025, thu thập hơn 1.100 phản hồi. Bảng câu hỏi do DigitalOcean xây dựng và được phân phối qua email dưới dạng liên kết khảo sát tới cả khách hàng của DigitalOcean và những người không phải khách hàng.

Về cơ cấu nghề nghiệp của người tham gia khảo sát:

• 25% là full-stack developers
• 17% là CEO, nhà sáng lập hoặc chủ doanh nghiệp
• 11% là back-end developers
• 7% là CTO
• 3% là systems architects
• 3% là system administrators

Các vai trò khác — từ chuyên gia DevOps đến nhân sự marketing — chiếm tổng cộng 54%. Ngoài ra, 5% thuộc nhóm “khác”, bao gồm các vị trí như machine learning engineer, data scientist, lãnh đạo cấp cao không kỹ thuật, sinh viên/giảng viên/nghiên cứu học thuật và tư vấn công nghệ tự do.

Người tham gia khảo sát đến từ 102 quốc gia, trong đó:

• 28% ở Hoa Kỳ
• 7% tại Vương quốc Anh
• 6% tại Canada
• 4% tại Ấn Độ
• 3% tại Đức và Hà Lan
• 2% tại Ý

Xây dựng ứng dụng AI với Gradient™ AI Inference Cloud của DigitalOcean

Trong hơn một thập kỷ qua, DigitalOcean đã xây dựng các giải pháp hạ tầng tích hợp dành cho cộng đồng lập trình viên, đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau — bao gồm cả xu hướng mới khi developer ngày càng đóng vai trò như những người tích hợp công nghệ.

Nền tảng Gradient™ AI được thiết kế chuyên biệt cho workload AI/ML, hướng tới các doanh nghiệp công nghệ số và các công ty AI-native, giúp đơn giản hóa chi phí và giảm đáng kể độ phức tạp khi bắt đầu triển khai AI.

DigitalOcean cũng liên tục mở rộng các giải pháp hạ tầng AI nhằm hỗ trợ các tổ chức thử nghiệm, phát triển và triển khai các workflow AI agentic, đồng thời cung cấp những cơ chế guardrails hữu ích để đảm bảo quá trình vận hành an toàn và hiệu quả.

Một ví dụ tiêu biểu là Character.ai, nền tảng đã chuyển các workload production sang Inference Cloud của DigitalOcean để xử lý hơn một tỷ truy vấn mỗi ngày. Nhờ sử dụng hạ tầng chạy trên GPU AMD Instinct™, họ đã tăng gấp đôi thông lượng inference trong môi trường production và cải thiện hiệu quả chi phí tới 50%.

Trong Gradient™ AI Inference Cloud, DigitalOcean cung cấp đầy đủ các giải pháp AI/ML — từ GPU hiệu năng cao đến nền tảng GenAI giúp việc tiếp cận AI trở nên dễ dàng hơn cho mọi tổ chức. Doanh nghiệp có thể đăng ký sử dụng nền tảng hoặc liên hệ với đội ngũ tư vấn của DigitalOcean để tìm hiểu thêm về các giải pháp phù hợp với nhu cầu AI/ML của mình.