GIẢI PHÁP GIÚP DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ GIẢM CHI PHÍ VẬN HÀNH AI

Nhiều tổ chức đầu tư mạnh vào AI nhưng nhanh chóng nhận ra rằng chi phí duy trì, hạ tầng và nhân sự có thể tốn kém ngân sách lớn hơn dự kiến. Vì vậy, doanh nghiệp cần một chiến lược tối ưu toàn diện từ lựa chọn mô hình, quản lý dữ liệu, đến tự động hóa vận hành  nhằm vừa tiết kiệm chi phí, vừa duy trì hiệu suất cao và khả năng mở rộng trong dài hạn. Bài viết dưới đây, AI First sẽ gợi ý tới bạn đọc 6 cách giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành AI hiệu quả.

Những điểm chính trong bài viết:

• Hiểu đúng chi phí vận hành AI: Bao gồm toàn bộ vòng đời duy trì, cập nhật và khai thác mô hình; hiểu rõ giúp doanh nghiệp kiểm soát hiệu suất, giảm lãng phí và tăng ROI.
• Cấu trúc chi phí AI: Gồm 4 nhóm chính: hạ tầng, dữ liệu, mô hình/công cụ, nhân sự
• Nguyên nhân khiến chi phí AI đội lên: Hạ tầng dư thừa, mô hình quá lớn, dữ liệu không chuẩn, thiếu tự động hóa, không đo lường chi phí và vận hành thủ công.
• Giải pháp giảm chi phí AI: Tối ưu mô hình AI, tận dụng cloud linh hoạt, chuẩn hóa dữ liệu, tự động hóa vận hành, tối ưu lưu trữ, đo lường chi phí theo thời gian thực.
• So sánh mô hình AI: Tự xây phù hợp doanh nghiệp lớn, chi phí cao nhưng tùy chỉnh sâu; AI có sẵn phù hợp SME, chi phí thấp, triển khai nhanh và dễ mở rộng.
• Lời khuyên chiến lược: Đánh giá chi phí toàn diện, bắt đầu tối ưu từ hạ tầng, theo dõi liên tục, thử nghiệm nhỏ rồi mở rộng, tận dụng mô hình mã nguồn mở hoặc nền tảng sẵn có.

1. Hiểu đúng chi phí vận hành AI

Chi phí vận hành AI là toàn bộ chi phí để duy trì, quản lý và khai thác hệ thống trí tuệ nhân tạo sau khi mô hình đã được huấn luyện và đưa vào sử dụng thực tế. Đây là phần chi tiêu để mô hình duy trì hiệu suất, phục vụ người dùng, và cập nhật dữ liệu chi phí duy trì vòng đời của mô hình AI, đảm bảo nó luôn hoạt động ổn định, chính xác và mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Việc hiểu đúng và kiểm soát tốt chi phí vận hành AI là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất ,giảm lãng phí và tăng ROI AI.

2. Chi phí vận hành AI gồm những gì?

Chi phí vận hành AI bao gồm nhiều hạng mục khác nhau, được chia thành bốn nhóm chính: hạ tầng, dữ liệu, mô hình và nhân sự. Hiểu rõ cấu trúc chi phí này giúp doanh nghiệp xác định khu vực nào đang tiêu tốn nhiều nguồn lực nhất và ưu tiên tối ưu đúng chỗ thay vì cắt giảm dàn trải.

• Chi phí hạ tầng: gồm máy chủ, GPU, điện toán đám mây, bộ nhớ lưu trữ và băng thông. Đây là khoản chi lớn nhất, đặc biệt với các mô hình AI cần xử lý dữ liệu lớn hoặc hoạt động 24/7.
• Chi phí dữ liệu: bao gồm thu thập, gán nhãn, làm sạch dữ liệu và lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu không được chuẩn hóa có thể làm tăng đáng kể chi phí tính toán và bảo trì.
• Chi phí mô hình và công cụ: liên quan đến việc huấn luyện, fine-tune, triển khai, cập nhật và giám sát mô hình AI, cùng các API hoặc phần mềm hỗ trợ (như OpenAI, Hugging Face, Vertex AI...).
• Chi phí nhân sự và vận hành: bao gồm đội ngũ kỹ sư AI, chuyên viên dữ liệu, quản trị hệ thống, và chi phí đào tạo, phối hợp giữa các bộ phận.

3. 6 nguyên nhân khiến chi phí vận hành AI đội lên

Nhiều doanh nghiệp triển khai AI với kỳ vọng nâng cao hiệu suất và tối ưu chi phí, nhưng thực tế lại rơi vào tình trạng AI càng chạy, chi phí càng tăng. Nguyên nhân không nằm ở việc công nghệ quá đắt đỏ, mà chủ yếu đến từ cách triển khai, quản trị và tối ưu hạ tầng chưa phù hợp. 

Dưới đây là 5 lý do phổ biến khiến chi phí vận hành AI tăng cao mà các doanh nghiệp cần lưu ý:

• Hạ tầng tính toán dư thừa hoặc không được tối ưu: Nhiều doanh nghiệp đầu tư GPU hoặc thuê Cloud ở mức cao hơn nhu cầu thực tế, khiến tài nguyên bị lãng phí mà hiệu suất không tăng tương xứng.
• Triển khai mô hình AI quá lớn so với mục tiêu sử dụng: Thay vì chọn mô hình gọn nhẹ (lightweight model), nhiều tổ chức sử dụng mô hình phức tạp để xử lý những tác vụ đơn giản, dẫn đến chi phí huấn luyện và vận hành tăng vọt.
• Dữ liệu chưa được làm sạch và chuẩn hóa: Dữ liệu trùng lặp, thiếu cấu trúc hoặc không liên quan khiến chi phí lưu trữ và xử lý tăng cao, đồng thời kéo dài thời gian huấn luyện mô hình.
• Thiếu quy trình tự động hóa và giám sát: Khi chưa áp dụng MLOps hoặc FinOps, việc triển khai và bảo trì mô hình còn phụ thuộc nhiều vào thao tác thủ công, khiến chi phí nhân sự và thời gian tăng đáng kể.
• Không có cơ chế đo lường chi phí và hiệu quả định kỳ: Nhiều doanh nghiệp không theo dõi chi phí theo thời gian thực, dẫn đến khó phát hiện điểm lãng phí và không thể điều chỉnh kịp thời.
• Nhân sự và quy trình vận hành chưa tự động hóa: Nhiều doanh nghiệp vẫn triển khai, giám sát và bảo trì mô hình theo cách thủ công, trong khi chưa tận dụng các nền tảng MLOps hoặc công cụ tự động hóa để chuẩn hóa quy trình.

4. Cách giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành AI hiệu quả

Giảm chi phí vận hành AI không đơn thuần là cắt giảm ngân sách, mà là tối ưu toàn bộ vòng đời của hệ thống AI từ mô hình, dữ liệu, hạ tầng đến vận hành. Doanh nghiệp muốn khai thác AI bền vững cần có chiến lược rõ ràng, đo lường được và linh hoạt điều chỉnh theo thực tế. 

Dưới đây là những chiến lược giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà vẫn giữ hiệu suất vận hành tối ưu:

• Tối ưu mô hình AI
• Tận dụng hạ tầng điện toán đám mây linh hoạt
• Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đầu vào
• Tự động hóa quy trình vận hành AI
• Tối ưu lưu trữ và truy xuất dữ liệu
• Đo lường và kiểm soát chi phí vận hành theo thời gian thực

4.1. Tối ưu mô hình AI

Một mô hình AI càng lớn thì càng tiêu tốn nhiều tài nguyên GPU, điện năng và thời gian huấn luyện. Doanh nghiệp nên áp dụng các kỹ thuật tối ưu mô hình như knowledge distillation, quantization hoặc model pruning để rút gọn kích thước mà vẫn giữ độ chính xác cao. Ngoài ra, thay vì xây dựng từ đầu, có thể fine-tune mô hình mã nguồn mở như LLaMA, Mistral hoặc Falcon, giúp tiết kiệm đến 80–90% chi phí huấn luyện so với đào tạo một mô hình hoàn toàn mới.

4.2. Tận dụng hạ tầng điện toán đám mây linh hoạt

Hạ tầng AI tiêu tốn rất nhiều tài nguyên tính toán, nhưng chi phí có thể được tối ưu nhờ cloud computing linh hoạt. Doanh nghiệp nên chọn mô hình thanh toán “Pay-as-you-go” thay vì thuê cố định, để chỉ trả tiền cho tài nguyên thực sự sử dụng. Kết hợp với Auto Scaling, hệ thống sẽ tự động mở rộng khi tải cao và thu hẹp khi không cần thiết, tránh lãng phí tài nguyên nhàn rỗi.
Ngoài ra, việc kết hợp giữa cloud và on-premise (Hybrid AI Infrastructure) cho phép doanh nghiệp tận dụng sức mạnh GPU nội bộ cho tác vụ ổn định, trong khi dùng cloud cho giai đoạn huấn luyện cao điểm, tối ưu cả chi phí lẫn hiệu suất.

4.3. Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đầu vào

Dữ liệu là nhiên liệu của AI, nhưng nếu dữ liệu bẩn, chi phí vận hành sẽ tăng gấp nhiều lần mà kết quả vẫn kém hiệu quả. Việc chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đầu vào giúp giảm đáng kể khối lượng tính toán, lưu trữ và huấn luyện.
Theo các nghiên cứu, chỉ riêng việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp và nhiễu có thể giảm 25–30% chi phí hạ tầng AI. Doanh nghiệp nên áp dụng các công cụ ETL (Extract – Transform – Load) hoặc AI Data Cleaning Tools như Databricks, Snowflake, hay Trifacta để tự động hóa quy trình này. Một pipeline dữ liệu gọn gàng sẽ giúp AI học nhanh hơn và tốn ít năng lượng hơn.

4.4. Tự động hóa quy trình vận hành AI

Một hệ thống AI vận hành thủ công không chỉ tốn nhân lực mà còn dễ lỗi và khó mở rộng. Doanh nghiệp nên áp dụng MLOps (Machine Learning Operations) để tự động hóa toàn bộ quy trình  từ huấn luyện, triển khai đến giám sát mô hình. Khi MLOps được triển khai, các bước kiểm thử, theo dõi hiệu suất và cập nhật mô hình được xử lý tự động, giảm sự phụ thuộc vào kỹ sư thủ công. 

Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí nhân sự kỹ thuật, mà còn rút ngắn thời gian triển khai mô hình từ vài tuần xuống chỉ còn vài giờ, đồng thời tăng tính ổn định và khả năng mở rộng hệ thống.

4.5. Tối ưu lưu trữ và truy xuất dữ liệu

Chi phí lưu trữ và truy xuất dữ liệu có thể chiếm tới 30–40% tổng chi phí vận hành AI, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu video, hình ảnh hoặc log hệ thống. Giải pháp là áp dụng cơ chế nén dữ liệu thông minh, sử dụng hệ thống lưu trữ phân cấp (tiered storage)  lưu dữ liệu quan trọng trên SSD tốc độ cao và dữ liệu ít dùng trên các nền tảng lưu trữ rẻ hơn như object storage hoặc cold storage.
Doanh nghiệp cũng nên định kỳ loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc ít giá trị để giảm tải hệ thống. Bằng cách này, không chỉ giảm chi phí hạ tầng, mà còn tăng tốc độ truy xuất và hiệu quả vận hành.

4.6. Đo lường và kiểm soát chi phí vận hành theo thời gian thực

Để kiểm soát chi phí AI hiệu quả, doanh nghiệp cần thiết lập dashboard giám sát chi phí theo thời gian thực, theo dõi các chỉ số như GPU hours, API usage, storage cost hay network bandwidth. Việc đặt ngưỡng cảnh báo (threshold alerts) giúp phát hiện sớm những điểm vượt chi phí và điều chỉnh kịp thời.
Ngoài ra, định kỳ đánh giá hiệu quả từng mô-đun AI giúp xác định đâu là phần mang lại giá trị cao, đâu là phần nên tắt bớt hoặc tối ưu lại. Cách tiếp cận này biến AI từ “khoản chi cố định” thành một khoản đầu tư có kiểm soát và sinh lời.

5. So sánh mô hình tự xây AI với dùng AI có sẵn

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa mô hình AI tự xây (In-house AI) và AI có sẵn giúp doanh nghiệp đánh giá lựa chọn phù hợp để giảm chi phí vận hành AI mà vẫn đảm bảo hiệu quả lâu dài:

6. Lời khuyên giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành AI

Tiết kiệm chi phí vận hành AI không phải là việc cắt giảm đột ngột, mà là một quá trình tối ưu có chiến lược. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ những bước nhỏ, có thể kiểm soát và đo lường được. Dưới đây là một số lời khuyên thực tế giúp bạn khởi động hành trình này hiệu quả hơn:

• Đánh giá lại toàn bộ chi phí hiện tại: Hãy lập bảng chi tiết tất cả các khoản chi liên quan đến AI từ hạ tầng, dữ liệu, nhân sự, đến bảo trì. Việc nhìn thấy bức tranh tổng thể là bước đầu tiên để xác định đâu là phần đang tiêu tốn nhiều nhất.
• Bắt đầu tối ưu từ hạ tầng: Đây là phần dễ tác động và thấy kết quả nhanh nhất. Triển khai cơ chế autoscaling, dùng spot instance, hoặc chuyển bớt workload sang mô hình hybrid có thể giúp giảm chi phí rõ rệt trong vài tuần đầu.
• Theo dõi và đo lường thường xuyên: Xây dựng dashboard theo dõi chi phí AI theo thời gian thực. Khi có dữ liệu minh bạch, đội ngũ kỹ thuật sẽ chủ động hơn trong việc điều chỉnh và tối ưu tài nguyên.
• Bắt đầu nhỏ, thử nghiệm trước khi mở rộng: Hãy chọn một bài toán cụ thể, đo lường được ROI (ví dụ: tự động hóa chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu bán hàng) để thử nghiệm trước. Khi chứng minh được hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng dần mà không lãng phí tài nguyên.
• Tận dụng mô hình mã nguồn mở hoặc nền tảng sẵn có: Sử dụng mô hình open-source như LLaMA, Mistral, Gemma hoặc API AI thương mại (OpenAI, Claude, Gemini...) để thử nghiệm nhanh. Đây là cách tiết kiệm 70–90% chi phí mà vẫn đạt chất lượng cao.

Bài viết trên AI First đã giúp bạn nhận diện những nguyên nhân khiến chi phí đội lên và giải pháp giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành AI. Đồng thời, so sánh giữa việc lựa chọn giải pháp AI tự xây và AI có sẵn cũng cung cấp góc nhìn thực tế để các nhà lãnh đạo cân nhắc mô hình phù hợp với năng lực và mục tiêu của doanh nghiệp. Hãy bắt đầu từ những bước tối ưu nhỏ, liên tục đo lường và cải tiến vì AI chỉ thật sự tạo giá trị khi được vận hành thông minh và bền vững.