Tweet
Sự phân biệt giữa “Features from AI” (Tính năng từ AI) và “Systems for AI” (Hệ thống cho AI) — một cách nhìn rất hay dành cho người mới bắt đầu để hiểu rõ AI không chỉ là sản phẩm đầu ra, mà còn là một hạ tầng phức tạp phía sau.
🎯 1. Features from AI – Những tính năng tạo ra bởi AI
Đây là các ứng dụng mà người dùng cuối nhìn thấy và sử dụng. Thường được cung cấp dưới dạng SaaS (Software-as-a-Service).
✅ Ví dụ:
📌 Mô hình triển khai: SaaS
Bạn chỉ cần kết nối internet, tạo tài khoản và sử dụng. Ví dụ: ChatGPT, Canva AI, hoặc Zoom có AI lọc tiếng ồn.
🏗️ 2. Systems for AI – Những hệ thống xây dựng nên AI
Đây là nền tảng kỹ thuật phía sau giúp AI hoạt động được. Thường được triển khai trên Cloud hoặc tại chỗ (On-premises), đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu.
🧠 Thành phần gồm:
📌 Mô hình triển khai: Cloud hoặc On-prem
Các công ty lớn như Google, Meta có data center riêng (on-prem), trong khi nhiều startup chọn dịch vụ cloud như AWS, Azure, GCP để tiết kiệm chi phí ban đầu.
🔥 Vì sao hiểu được điều này quan trọng?
Nhiều người nhầm lẫn AI chỉ là “con chatbot thông minh”, nhưng thực tế AI là một chuỗi giá trị từ:
🎯 Người học AI nên hiểu cả hai mặt:
🎯 1. Features from AI – Những tính năng tạo ra bởi AI
Đây là các ứng dụng mà người dùng cuối nhìn thấy và sử dụng. Thường được cung cấp dưới dạng SaaS (Software-as-a-Service).
✅ Ví dụ:
- Background noise removal: Gỡ bỏ tiếng ồn nền khi họp Zoom, Google Meet.
- Self-service tools: Chatbot trên website hỗ trợ khách hàng 24/7.
- Predictive analytics in troubleshooting (t-shoot): Dự đoán và chẩn đoán lỗi trong hệ thống mạng hoặc IT.
- AI assistants: Siri, Alexa, Google Assistant — giúp bạn đặt lịch, hỏi thông tin, điều khiển nhà thông minh.
📌 Mô hình triển khai: SaaS
Bạn chỉ cần kết nối internet, tạo tài khoản và sử dụng. Ví dụ: ChatGPT, Canva AI, hoặc Zoom có AI lọc tiếng ồn.
🏗️ 2. Systems for AI – Những hệ thống xây dựng nên AI
Đây là nền tảng kỹ thuật phía sau giúp AI hoạt động được. Thường được triển khai trên Cloud hoặc tại chỗ (On-premises), đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu.
🧠 Thành phần gồm:
- DNN Model Design: Thiết kế mô hình mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network).
- Back-end và front-end networks: Hệ thống mạng để vận hành model AI trong thực tế.
- Data storage: Lưu trữ dữ liệu huấn luyện — có thể là petabyte dữ liệu hình ảnh, văn bản, video,...
- Deep Learning Frameworks và SDKs: TensorFlow, PyTorch, ONNX,... dùng để lập trình và huấn luyện AI.
📌 Mô hình triển khai: Cloud hoặc On-prem
Các công ty lớn như Google, Meta có data center riêng (on-prem), trong khi nhiều startup chọn dịch vụ cloud như AWS, Azure, GCP để tiết kiệm chi phí ban đầu.
🔥 Vì sao hiểu được điều này quan trọng?
Nhiều người nhầm lẫn AI chỉ là “con chatbot thông minh”, nhưng thực tế AI là một chuỗi giá trị từ:
- thiết kế → huấn luyện → triển khai → trải nghiệm người dùng.
🎯 Người học AI nên hiểu cả hai mặt:
- Làm AI (Systems for AI): dành cho kỹ sư, developer.
- Dùng AI (Features from AI): dành cho doanh nghiệp, marketer, end-user.