Kỷ nguyên AI Agent: Đã đến lúc định giá lại vai trò của CPU

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

22-09-2026 23:46:54 Nguồn: QbitAI

Tỷ lệ CPU và GPU tiến dần về mức 1:1

Kim Lỗi đưa tin từ Tô Châu

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Trong kỷ nguyên Agent, giá trị của CPU thực sự cần được đánh giá lại.

Tại sao lại nói như vậy?

Bởi vì Agent đang làm thay đổi tỷ lệ tính toán trong AI—

Từ mức một CPU đi kèm bốn GPU (1:4), nay đã chuyển sang một CPU đi kèm một GPU (1:1).

Đây chính là nhận định được đưa ra bởi gã khổng lồ chip Intel tại Hội nghị Đổi mới Công nghệ và Hệ sinh thái Công nghiệp (Intel Connection) vừa diễn ra ở Tô Châu—

Khi AI bắt đầu biết sử dụng công cụ và thực thi tác vụ, CPU cần đảm nhận nhiều công việc điều phối, xử lý dữ liệu và thực thi hơn, do đó giá trị của nó trong toàn bộ hệ thống AI cũng cần được cân nhắc lại.

Không chỉ vậy, CEO Intel Pat Gelsinger (Trần Lập Vũ) cũng thẳng thắn chia sẻ trong bài phát biểu qua video:

Là nền tảng của điện toán hiện đại, x86 tiếp tục thúc đẩy điện toán phát triển theo hướng ứng dụng thông minh.

Nhìn vào mức tăng vọt 12% của cổ phiếu Intel ngày hôm qua, có thể thấy thị trường đã gián tiếp công nhận tầm quan trọng của CPU trong kỷ nguyên Agent.

Khi xu hướng đã rõ ràng như vậy, thì giá trị của CPU trong toàn bộ hệ thống nên được tính toán lại như thế nào?

Tại sao lại cần nhiều CPU hơn?

Trước khi trả lời câu hỏi giá trị được đánh giá lại ra sao, chúng ta cần hiểu tại sao CPU lại trở thành mặt hàng khan hiếm trong kỷ nguyên Agent.

Thực tế, ông Trần Bảo Lập (Chen Baoli), Phó chủ tịch bộ phận Trung tâm dữ liệu của Intel kiêm Tổng giám đốc khu vực Trung Quốc, đã lấy một ví dụ về tác vụ mà chúng ta có thể giao cho Agent mỗi ngày: tổng hợp tin tức.

Trong tác vụ này, người dùng cần thiết lập yêu cầu cho Agent: mỗi sáng lúc 8 giờ, hãy giúp tôi thu thập tin tức AI của ngày hôm trước và hoàn thành bản tóm tắt.

Mặc dù yêu cầu chúng ta đưa ra chỉ là một câu nói, nhưng khối lượng công việc thực sự đằng sau Agent không hề đơn giản như vẻ ngoài.

Bởi vì nó phải lên mạng tìm kiếm tài liệu, nội dung thu về có thể là trang web, cũng có thể là báo cáo PDF hoặc video. Thông tin ở nhiều định dạng khác nhau cần được trích xuất và xử lý trước khi chuyển cho mô hình lớn (Large Model) phân tích.

Theo quan điểm của ông Trần Bảo Lập, chính những công việc tiền xử lý này lại rất phù hợp để CPU đảm nhận.

Hơn nữa, một lần gọi mô hình thường là chưa đủ. Agent phải phân tách tác vụ, gọi công cụ, sau đó dựa vào kết quả để quyết định bước tiếp theo. Nếu bước trước chưa hoàn thành, các công việc phụ thuộc phía sau sẽ phải chờ đợi.

Về điểm này, Viện sĩ nước ngoài của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc, Viện trưởng sáng lập Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thông minh (AIR) thuộc Đại học Thanh Hoa, ông Trương Á Cần (Zhang Yaqin), cũng đã đề cập khi giải thích về Agent tại hội nghị:

Nó có khả năng lập kế hoạch, hành động, thử sai và lặp lại xung quanh mục tiêu cho đến khi hoàn thành tác vụ. Câu trả lời do mô hình đưa ra sẽ trở thành cơ sở cho hành động tiếp theo, và kết quả hành động lại tiếp tục bước vào vòng xử lý mới.

Như vậy, những việc CPU cần xử lý ngày càng nhiều. Ngoài việc tính toán mô hình, các khâu thực thi, điều phối và xử lý dữ liệu đều phải bắt kịp nhịp độ làm việc của Agent.

Để giải thích sự thay đổi này, ông Trần Bảo Lập đã đơn giản hóa trung tâm dữ liệu thành ba phần phối hợp với nhau:

Ngoài ra, công việc của CPU còn xuyên suốt các khâu này. Tính toán tăng tốc cần tiền xử lý dữ liệu, hệ thống lưu trữ cần điều phối dữ liệu, và việc Agent thực thi tác vụ cũng cần sự phối hợp kịp thời của các nguồn lực khác nhau.

Vì vậy, dù hiệu năng GPU trong một hệ thống có mạnh đến đâu, vẫn cần dữ liệu được gửi đến kịp thời và các tác vụ tiếp theo được tiếp nối. Nếu khâu xử lý và vận chuyển dữ liệu bị nghẽn, các tài nguyên tính toán đắt đỏ có thể bị bỏ không, và tốc độ hoàn thành toàn bộ tác vụ cũng sẽ bị ảnh hưởng.

Đây cũng là lý do Intel liên tục nhấn mạnh vào CPU: khối lượng tính toán mà Agent cần đang tăng lên, để hệ thống sử dụng hiệu quả các nguồn lực tính toán này, cần phải bổ sung cả năng lực thực thi và điều phối.

Khi xét đến khía cạnh mua sắm của doanh nghiệp, vấn đề lại càng cụ thể hơn.

Trong vài tháng qua, ông Trần Bảo Lập và đội ngũ đã trao đổi với các đối tác phần mềm và các nhà sản xuất Internet trong nước, phản hồi nhận được là khách hàng không chỉ quan tâm đến việc có thể chạy bao nhiêu Agent, mà còn coi trọng năng lực và độ tin cậy của từng Agent.

Ví dụ, một số nghiệp vụ cần khởi chạy số lượng lớn sandbox trong thời gian ngắn để cung cấp môi trường chạy cho Agent. Hệ thống phải phản hồi kịp thời, và các tác vụ đang chạy cũng phải được tiếp tục xử lý.

Hay như việc chạy nhiều Agent cùng lúc trên một thiết bị, khi số lượng tăng lên, liệu mỗi Agent có còn nhận được phản hồi trong thời gian yêu cầu hay không? Con số này mới là yếu tố quyết định dịch vụ có thực sự sử dụng được hay không.

Vì vậy, khởi chạy được bao nhiêu Agent và để bao nhiêu Agent làm việc ổn định thực chất là hai chuyện khác nhau.

Các bài kiểm tra và tối ưu hóa mà ông Trần Bảo Lập giới thiệu tại hiện trường chính là đang khảo sát đồng thời cả số lượng và hiệu suất của từng Agent. Do đó, việc đánh giá CPU đã có tham chiếu cụ thể hơn, bao gồm khả năng xử lý đồng thời, thời gian phản hồi và khả năng hỗ trợ các tác vụ thực tế.