AI PC: Cơ hội tối ưu chi phí và tái định hình nhân sự cho doanh nghiệp Việt

AI đang chuyển mình từ một công cụ trả lời câu hỏi thành một “lực lượng lao động số” có khả năng thực hiện công việc. Theo đại diện AMD, sự dịch chuyển này sẽ thay đổi cách doanh nghiệp tổ chức nhân sự, lập ngân sách và xây dựng hạ tầng.

Một ngày làm việc trong tương lai gần có thể bắt đầu bằng việc nhân viên mở máy tính và giao nhiệm vụ cho nhiều AI agent. Một agent tổng hợp tài liệu cho cuộc họp, agent khác kiểm tra dữ liệu, trong khi một agent nữa theo dõi các đầu việc chưa hoàn thành.

Thay vì trực tiếp thực hiện từng thao tác, nhân viên đặt mục tiêu, theo dõi tiến độ và kiểm tra kết quả. Phía sau trải nghiệm tưởng như đơn giản đó là hàng loạt quá trình suy luận, truy xuất dữ liệu và gọi công cụ đang diễn ra đồng thời.

Viễn cảnh này không còn chỉ nằm trên các bản trình diễn. Theo Work Trend Index 2025 của Microsoft, 53% lãnh đạo tại châu Á - Thái Bình Dương tham gia khảo sát cho biết tổ chức của họ đã sử dụng agent để tự động hóa một số luồng công việc hoặc quy trình kinh doanh. Con số này cao hơn mức trung bình toàn cầu là 46%, trong đó Việt Nam cũng nằm trong nhóm thị trường được khảo sát.

Tuy nhiên, càng nhiều AI cùng làm việc, lượng tài nguyên điện toán được sử dụng càng lớn. Chi phí không còn chỉ phụ thuộc vào số nhân viên hoặc số tài khoản phần mềm, mà còn tăng theo số lượng agent và mức độ hoạt động của chúng.

Trao đổi với chúng tôi, ông Alexey Navolokin, Tổng giám đốc AMD khu vực châu Á - Thái Bình Dương, cho rằng doanh nghiệp đang chuyển từ việc mua một công cụ AI sang vận hành AI như một phần thường xuyên trong hoạt động.

Ông Alexey Navolokin, Tổng giám đốc AMD khu vực châu Á - Thái Bình Dương. Ảnh: AMD.

“Một nhân viên giờ đây có thể kích hoạt đồng thời nhiều agent và sub-agent chạy song song trên các quy trình công việc khác nhau. Vì vậy, mức tiêu thụ tài nguyên điện toán sẽ tăng theo hoạt động của agent chứ không phải theo số người ngồi tại bàn làm việc”, ông Navolokin nhận định.

Đây cũng là bối cảnh của một bài toán do AMD đưa ra. Theo phân tích của hãng, đội ngũ 500 AI PC xử lý một nửa tác vụ cục bộ và một nửa trên đám mây có thể tiết kiệm dự kiến 40-60% chi phí trong ba năm so với phương án chỉ sử dụng cloud.

Một nhân viên, nhiều “đồng nghiệp” AI

Trong làn sóng AI đầu tiên, công cụ thường chờ người dùng nhập câu hỏi rồi mới phản hồi. Nhân viên sử dụng chatbot để tóm tắt tài liệu, soạn email, tạo nội dung hoặc tìm một thông tin đã biết.

AI agent đưa cách tương tác này sang một giai đoạn khác. Agent có thể nhận một mục tiêu, tự chia công việc thành nhiều bước, lựa chọn công cụ, tương tác với ứng dụng doanh nghiệp và đánh giá kết quả trung gian trước khi tiếp tục.

Theo ông Navolokin, hai cách sử dụng AI này sẽ cùng tồn tại. Chatbot vẫn phù hợp với những nhiệm vụ có phạm vi rõ ràng, trong khi agent hữu ích hơn với công việc nhiều bước, phụ thuộc vào ngữ cảnh và cần thực hiện hành động.

“Nhân viên sẽ ngày càng vượt ra khỏi việc prompt AI từng tác vụ một để chuyển sang giao phó kết quả cho các agent có thể hoạt động ở chế độ nền”, đại diện AMD cho biết.

Những công việc có thể giao cho agent gồm nghiên cứu, chuẩn bị tài liệu, truy xuất kiến thức nội bộ, theo dõi đầu việc sau cuộc họp và phối hợp giữa nhiều ứng dụng. Trong các quy trình phức tạp hơn, agent còn có thể hỗ trợ đối soát thông tin giữa các hệ thống, giám sát vận hành hoặc điều phối phê duyệt.

Sự thay đổi này không đồng nghĩa con người hoàn toàn rời khỏi quy trình. Khi AI đảm nhiệm nhiều thao tác thường ngày, nhân viên sẽ dành nhiều thời gian hơn cho việc xác định mục tiêu, kiểm tra kết quả và xử lý tình huống ngoại lệ.

“Vai trò của nhân viên sẽ ngày càng chuyển sang thiết lập mục tiêu, rà soát kết quả, xử lý ngoại lệ và đưa ra các quyết định đòi hỏi tư duy phản biện, sáng tạo, chuyên môn lĩnh vực và trách nhiệm giải trình”, ông Navolokin nói.

AI agent có thể thực hiện các quy trình nhiều bước, trong khi nhân viên đặt mục tiêu, kiểm tra kết quả và xử lý ngoại lệ. Ảnh: AMD.

Nói cách khác, AI có thể đảm nhiệm một phần công việc thực thi, nhưng con người vẫn chịu trách nhiệm về bối cảnh, chất lượng và quyết định cuối cùng. AMD cho rằng những mô hình hiệu quả trong hai đến ba năm tới sẽ tập trung vào tăng cường năng lực nhân viên, thay vì loại con người khỏi vòng lặp.

Sự xuất hiện của nhiều “đồng nghiệp” AI đồng thời đặt ra bài toán tài chính. Một nhân viên có thể kích hoạt nhiều agent và sub-agent, trong khi mỗi agent liên tục duy trì ngữ cảnh, suy luận, truy xuất thông tin và sử dụng công cụ.

Doanh nghiệp vì vậy không thể chỉ lập ngân sách dựa trên số người, số nhà phát triển hoặc số giấy phép ứng dụng. Họ còn phải dự tính năng lực AI cần thiết để hỗ trợ lượng công việc do các agent tạo ra.

“Thay đổi lớn nhất là chuyển từ lập ngân sách cho các công cụ AI sang lập kế hoạch cho hoạt động AI. Mục tiêu không đơn thuần là chi nhiều hơn cho AI, mà là chi tiêu thông minh hơn”, đại diện AMD nhận định.

Khi một nhân viên vận hành nhiều agent, nhu cầu điện toán tăng theo số lượng và mức độ phức tạp của tác vụ, thay vì chỉ theo số tài khoản phần mềm. Ảnh: AMD.

Điều đó đòi hỏi bộ phận tài chính, CNTT và kinh doanh phải cùng xem xét năng lực điện toán, thiết bị, bảo mật, quản trị và kết quả có thể đo lường được. Năng suất nhân viên, thời gian hoàn thành tác vụ, chi phí inference và tỷ lệ công việc được tự động hóa trở thành những chỉ số quan trọng hơn một con số TOPS đơn lẻ.

Mức tự chủ của AI cũng cần được cân nhắc. Một agent có quyền truy cập nhiều ứng dụng và tự thực hiện hành động sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn trong quy trình phức tạp, nhưng đồng thời kéo theo chi phí và rủi ro quản trị lớn hơn.

Theo ông Navolokin, doanh nghiệp nên sử dụng hệ thống AI ít phức tạp nhất nhưng vẫn có thể cung cấp kết quả mong muốn một cách đáng tin cậy, thay vì mặc định mọi chatbot đều cần trở thành agent.

Đưa AI từ đám mây về bàn làm việc

Đám mây đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của AI nhờ khả năng cung cấp tài nguyên lớn và mở rộng linh hoạt. Nhưng nếu mọi yêu cầu của nhân viên và agent đều được gửi lên cloud, chi phí inference có thể phát sinh liên tục.

Cùng lúc đó, AI PC đang tiến từ một nhóm sản phẩm mới thành phần đáng kể của thị trường máy tính. Gartner từng dự báo hơn 143 triệu AI PC có thể được xuất xưởng trong năm 2026, tương đương khoảng 55% thị trường PC toàn cầu.

Sự phổ biến của phần cứng chưa tự động chứng minh hiệu quả đầu tư. Với doanh nghiệp, câu hỏi quan trọng không chỉ là máy tính có NPU hay đạt bao nhiêu TOPS, mà thiết bị có thể xử lý được công việc nào và giảm bao nhiêu thời gian hoặc chi phí.

“AI PC đang trở thành một lớp ngày càng quan trọng của cơ sở hạ tầng AI doanh nghiệp vì đưa năng lực điện toán AI trực tiếp đến nơi công việc diễn ra”, ông Navolokin cho biết.

Theo AMD, những tác vụ thường xuyên, cần phản hồi nhanh hoặc liên quan đến dữ liệu nhạy cảm có thể chạy cục bộ trên AI PC sử dụng AMD Ryzen AI hoặc tại edge. Cách xử lý này có thể giảm độ trễ, hạn chế việc đưa dữ liệu ra ngoài và giảm một phần chi phí cloud định kỳ.

Danh mục Ryzen AI của AMD trải từ các hệ thống phục vụ năng suất phổ thông đến những thiết bị dành cho phát triển và vận hành AI cục bộ. Với môi trường doanh nghiệp, Ryzen AI PRO bổ sung các tính năng liên quan đến bảo mật, quản lý thiết bị và tính ổn định của nền tảng.

AMD Ryzen AI PRO 400 Series hướng tới AI PC doanh nghiệp, hỗ trợ xử lý các tác vụ AI ngay trên thiết bị. Ảnh: AMD.

Các mô hình lớn, hoạt động huấn luyện hoặc tác vụ cần năng lực điện toán quy mô cao vẫn được xử lý trên đám mây hay hạ tầng trung tâm dữ liệu sử dụng CPU AMD EPYC và GPU AMD Instinct.

Ba thành phần CPU, GPU và NPU cũng đảm nhiệm những vai trò khác nhau. CPU vận hành hệ điều hành, lập lịch tiến trình, xử lý lệnh gọi công cụ, quản lý bộ nhớ và điều phối hoạt động của agent.