Dữ liệu mới cho thấy hầu hết các ứng dụng AI tự lưu trữ đều chạy trên CPU

Một phân tích gần đây về 161 ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) mã nguồn mở cho thấy phần lớn có thể hoạt động mà không cần phần cứng đồ họa chuyên dụng. Được công bố vào ngày 9 tháng 10 năm 2026 bởi Archestack trên DEV Community, dữ liệu này thách thức giả định phổ biến rằng việc tự lưu trữ AI đòi hỏi máy chủ GPU đắt đỏ. Kết quả này đặc biệt liên quan đến các doanh nghiệp nhỏ và những người đam mê homelab đang quản lý hạ tầng của riêng họ.

Chuyện gì đã xảy ra

Archestack duy trì một danh sách xếp hạng các công cụ AI mã nguồn mở phù hợp để tự lưu trữ. Đối với mỗi mục trong số 161 dự án, nhóm nghiên cứu đã xem xét tài liệu dự án để xác định các yêu cầu về phần cứng. Kết quả cho thấy 113 trong số các ứng dụng này chạy hoàn toàn mà không cần GPU. Có 31 dự án khác liệt kê GPU là tùy chọn, nghĩa là chúng có thể hoạt động trên bộ vi xử lý trung tâm (CPU) tiêu chuẩn nhưng có thể đạt hiệu suất tốt hơn khi được tăng tốc. Chỉ có tám dự án bắt buộc phải có GPU, trong khi chín tệp README không chỉ rõ bất kỳ ưu tiên phần cứng nào.

Phân tích này làm nổi bật một mô hình kiến trúc rõ ràng trong việc triển khai AI hiện đại. Các tác vụ tính toán nặng thường được cô lập ở lớp máy chủ mô hình. Trong số 19 dự án phục vụ mô hình được xem xét, chẳng hạn như Ollama, LocalAI, llama.cpp và vLLM, mười bốn dự án coi việc sử dụng GPU là tùy chọn. Chỉ có năm dự án phục vụ mô hình bắt buộc phải có card đồ họa. Ngoài việc phục vụ mô hình, hầu hết các thành phần như giao diện người dùng chat, hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG), cổng kết nối (gateways) và các công cụ giám sát (observability tools) giao tiếp thông qua các giao diện lập trình ứng dụng (API). Những thành phần này nhẹ và có thể chạy trên hầu hết mọi phần cứng máy chủ.

Chi tiết chính

• 113 trong số 161 ứng dụng AI mã nguồn mở được xem xét chạy mà không cần GPU.
• 31 ứng dụng liệt kê GPU là tùy chọn, trong khi chỉ có 8 ứng dụng yêu cầu GPU.
• Phục vụ mô hình là thành phần chính nơi việc tăng tốc bằng GPU đóng vai trò quan trọng, với 14 trong số 19 máy chủ cung cấp hỗ trợ GPU tùy chọn.
• Các công cụ huấn luyện hình ảnh và video là nhóm chính còn lại yêu cầu GPU, với ba công cụ huấn luyện cần có card đồ họa.
• Các công cụ xử lý giọng nói bị chia rẽ, với 6 trong số 11 công cụ có thể sử dụng GPU nếu có.
• Yêu cầu về RAM vẫn chưa được ghi chép đầy đủ, với chỉ 11 trong số 161 dự án nêu rõ nhu cầu bộ nhớ tối thiểu.

Bối cảnh

Trong các quy trình học máy truyền thống, đơn vị xử lý đồ họa (GPU) rất cần thiết cho việc huấn luyện mô hình do khả năng xử lý hiệu quả các phép toán song song. Tuy nhiên, bối cảnh đã chuyển dịch sang suy luận (inference), tức là quá trình sử dụng một mô hình đã được huấn luyện để tạo ra các dự đoán hoặc câu trả lời. Các engine suy luận hiện đại đã trở nên tối ưu hóa cao độ cho CPU, cho phép các tổ chức nhỏ hơn chạy các mô hình mạnh mẽ trên phần cứng hiện có. Việc tách rời engine mô hình khỏi giao diện người dùng cho phép các chiến lược triển khai linh hoạt.

Tự lưu trữ (self-hosting) đề cập đến việc chạy phần mềm trên máy chủ của riêng bạn thay vì phụ thuộc vào các nhà cung cấp đám mây của bên thứ ba. Cách tiếp cận này mang lại cho các tổ chức quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu và chi phí của họ, nhưng đòi hỏi họ phải quản lý hạ tầng cơ sở. Việc hiểu rõ nhu cầu phần cứng cụ thể của từng thành phần trong stack AI là rất quan trọng để lập kế hoạch chi phí hiệu quả. Bằng cách xác định những phần nào của stack thực sự cần phần cứng chuyên dụng, các đội ngũ có thể tránh lãng phí tiền bạc vào thiết bị không cần thiết.

Tại sao điều này quan trọng

Đối với các trưởng nhóm IT và nhà phát triển tại các công ty vừa và nhỏ, dữ liệu này đáng kể làm giảm rào cản gia nhập cho việc tự lưu trữ AI. Nhiều đội ngũ ngần ngại áp dụng các giải pháp AI cục bộ vì họ tin rằng mình cần mua máy chủ đắt tiền với card đồ họa cao cấp. Biết rằng phần lớn các công cụ, bao gồm cả giao diện người dùng và các lớp quản lý, chạy trên CPU tiêu chuẩn cho phép các đội ngũ này tận dụng phần cứng hiện có hoặc máy chủ ảo riêng (VPS) rẻ hơn. Điều này giúp giảm cả chi phí vốn và độ phức tạp vận hành.

Việc tách biệt mối quan tâm cũng đơn giản hóa việc mở rộng quy mô. Các đội ngũ có thể triển khai máy chủ mô hình nặng trên một máy có GPU nếu cần, trong khi chạy phần còn lại của stack ứng dụng trên các instance nhẹ và tiết kiệm chi phí. Cách tiếp cận mô-đun này có nghĩa là nếu một đội ngũ chọn máy chủ mô hình chỉ dùng CPU, họ vẫn có thể chạy một nền tảng AI đầy đủ tính năng với các giao diện chat, xử lý tài liệu và luồng công việc agent mà không gặp nút thắt cổ chai về hiệu suất ở các lớp không tính toán. Nó trao quyền cho các tổ chức bắt đầu từ quy mô nhỏ và chỉ nâng cấp những thành phần cụ thể cần nhiều sức mạnh hơn.

Bạn có thể làm gì

• Kiểm toán stack AI hiện tại của bạn để xác định thành phần nào là máy chủ mô hình so với các công cụ giao diện.
• Ưu tiên các engine phục vụ mô hình liệt kê hỗ trợ GPU là tùy chọn, chẳng hạn như Ollama hoặc llama.cpp, cho các triển khai dựa trên CPU.
• Phân bổ ngân sách cho việc nâng cấp RAM thay vì GPU, vì bộ nhớ thường là yếu tố giới hạn cho suy luận trên CPU nhưng hiếm khi được ghi chép.
• Thử nghiệm các ứng dụng đã chọn trên phần cứng hiện có trước khi mua máy chủ mới, vì 113 trong số 161 ứng dụng nên chạy được mà không cần chỉnh sửa.
• Theo dõi chặt chẽ các công cụ xử lý giọng nói, vì chúng có nhiều khả năng hưởng lợi từ việc tăng tốc bằng GPU hơn so với các công cụ dựa trên văn bản.
• Chú ý đến tài liệu dự án để cập nhật các yêu cầu về RAM, vì dữ liệu này hiện đang thiếu sót đối với hầu hết các dự án.