Popular Cơ sở hạ tầng AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build và Runpod, helping you work more efficiently.
Not Diamond là một cơ sở hạ tầng đa mô hình thông minh dành cho các nhà phát triển. Nó sử dụng định tuyến mô hình dự đoán và thích ứng prompt tự động để giúp các nhóm tăng tốc phát triển, cải thiện độ chính xác của AI và tối ưu hóa chi phí bằng cách tự động chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tốt nhất cho bất kỳ tác vụ nào.
Điều phối LLM
Supabase là một giải pháp thay thế mã nguồn mở cho Firebase, cung cấp một giải pháp backend hoàn chỉnh được xây dựng trên Postgres. Nó cung cấp một bộ công cụ bao gồm cơ sở dữ liệu, xác thực, API tức thì, edge functions, đăng ký thời gian thực, lưu trữ và nhúng vector để tăng tốc quá trình phát triển ứng dụng từ nguyên mẫu đến sản xuất.
Backend
Hopsworks là một AI Lakehouse thời gian thực và là Kho tính năng (Feature Store) tiên tiến nhất trong ngành. Nó được thiết kế cho MLOps, hợp nhất dữ liệu và tính toán để xây dựng và vận hành các hệ thống AI thời gian thực, đáng tin cậy. Nó hỗ trợ mọi framework, đám mây hoặc môi trường tại chỗ, cho phép phát triển mô hình nhanh hơn và giảm chi phí đáng kể.
Cơ sở dữ liệu
Zeet là một nền tảng DevOps và vận hành đám mây toàn diện được thiết kế để đơn giản hóa việc triển khai và quản lý các dịch vụ và cơ sở hạ tầng đám mây. Nó trao quyền cho các nhà phát triển, SRE và các nhóm DevOps bằng cách tự động hóa CI/CD, quản lý Kubernetes và các hoạt động đa đám mây, cho phép họ tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Triển khai
Cerebrium là một nền tảng cơ sở hạ tầng AI không máy chủ được thiết kế để các nhà phát triển triển khai, quản lý và mở rộng các mô hình học máy một cách dễ dàng. Nó trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng phức tạp, cung cấp các tính năng như tự động co giãn, khởi động nguội nhanh và truy cập GPU trả theo mức sử dụng, cho phép các nhóm xây dựng các ứng dụng AI hiệu suất cao mà không cần quản lý máy chủ.
Serverless
HIVE Digital Technologies là công ty hàng đầu thế giới trong việc xây dựng và vận hành các trung tâm dữ liệu tiên tiến, sử dụng năng lượng xanh. Công ty cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao (HPC) và đám mây GPU cho các giải pháp AI, bên cạnh hoạt động khai thác Bitcoin quy mô lớn, tập trung vào tính bền vững và chủ quyền dữ liệu.
HPC
Eventual đang xây dựng tương lai của cơ sở hạ tầng dữ liệu với Daft, một công cụ truy vấn mã nguồn mở, hiệu suất cao cho dữ liệu đa phương thức. Nó cho phép các kỹ sư xử lý hình ảnh, video, âm thanh và văn bản ở quy mô petabyte với sự đơn giản của SQL, giúp tăng tốc đáng kể các quy trình làm việc AI và ML mà không cần chuyên môn sâu về hệ thống phân tán.
Học máy
Ratio1 là một hệ điều hành AI phi tập trung được cung cấp bởi blockchain. Nó tạo ra một siêu máy tính toàn cầu bằng cách kết nối các thiết bị nhàn rỗi, cho phép người dùng kiếm tiền từ phần cứng của họ hoặc truy cập sức mạnh tính toán GPU giá cả phải chăng và có thể mở rộng cho các ứng dụng và phát triển AI.
GPU
OctoAI là một nền tảng điện toán hiệu suất cao dành cho các nhà phát triển để chạy, tinh chỉnh và mở rộng các mô hình AI tạo sinh một cách hiệu quả. Nền tảng này cung cấp các điểm cuối API được tối ưu hóa, sẵn sàng cho sản xuất cho các mô hình mã nguồn mở phổ biến như Llama, Mixtral và Stable Diffusion. Bằng cách tập trung vào tối ưu hóa hệ thống sâu, OctoAI cung cấp tốc độ suy luận nhanh hơn và chi phí thấp hơn, cho phép các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng AI có thể mở rộng mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
API
Grafbase là một nền tảng API cấp doanh nghiệp để mở rộng quy mô GraphQL Federation. Nó cung cấp một cổng tự lưu trữ hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust, mang lại tốc độ và bảo mật vô song. Một tính năng chính là hỗ trợ gốc cho Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), cho phép các tác nhân AI truy vấn API của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, biến nó thành một giải pháp bền vững cho tương lai để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.
Tích hợp Mô hình
Higress.AI là một Cổng AI (AI Gateway) mã nguồn mở tiên tiến được thiết kế cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Nó đơn giản hóa việc tích hợp và quản lý các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Tác tử AI bằng cách cung cấp một proxy API thống nhất cho hơn 100 mô hình. Các tính năng chính bao gồm chuyển đổi REST sang MCP, bộ nhớ đệm ngữ nghĩa, giới hạn tốc độ dựa trên token và một hệ thống plugin mạnh mẽ, cho phép xây dựng cơ sở hạ tầng ứng dụng AI an toàn, có khả năng mở rộng và quan sát được.
Triển khai mô hình
Fluidstack là một nền tảng đám mây AI hàng đầu cung cấp các cụm GPU chuyên dụng, hiệu suất cao để huấn luyện và phục vụ các mô hình AI tiên tiến. Nền tảng này cho phép triển khai nhanh chóng hàng nghìn GPU, dịch vụ được quản lý hoàn toàn với sự hỗ trợ của chuyên gia 24/7 và giá cả minh bạch không có phí truyền dữ liệu ra ngoài, giúp các nhóm AI mở rộng quy mô mà không gặp trở ngại về cơ sở hạ tầng.
Giải pháp Doanh nghiệp
Pave Robotics cung cấp giải pháp robot tự hành, Tracer, để trám các vết nứt trên nhựa đường. Nó sử dụng cảm biến và nhận thức do AI cung cấp để phát hiện vết nứt, loại bỏ mảnh vụn và bôi keo trám nóng với độ chính xác dưới milimet, hoạt động 24/7 để tiết kiệm thời gian và chi phí lao động đồng thời cải thiện chất lượng sửa chữa.
Thành phố Thông minh
Codesphere là một nền tảng IDE đám mây và DevOps tất cả trong một, hợp nhất việc phát triển, triển khai và quản lý. Nó cung cấp một giải pháp đa đám mây, có chủ quyền, được thiết kế để tăng tốc thời gian ra mắt thị trường, giảm chi phí và đơn giản hóa cơ sở hạ tầng phức tạp mà không cần chuyên môn về Kubernetes. Nền tảng này sẵn sàng cho AI và được xây dựng cho bảo mật và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp.
IDE Đám mây
GreenNode là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây AI toàn diện, cung cấp các giải pháp GPU NVIDIA hiệu suất cao cho các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập tức thì vào các tài nguyên tiên tiến như GPU H100, cơ sở hạ tầng có thể mở rộng và sự hỗ trợ chuyên môn từ AI Lab. Tập trung vào hiệu quả chi phí và hiệu suất, GreenNode giúp tăng tốc quá trình huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận mô hình, với sự hiện diện mạnh mẽ tại Đông Nam Á.
Huấn luyện mô hình
Cerebras cung cấp nền tảng suy luận và huấn luyện AI nhanh nhất thế giới, được cung cấp bởi Wafer Scale Engine (WSE) mang tính cách mạng. Nền tảng này mang lại tốc độ và độ trễ thấp vô song cho các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như Llama 4 và Qwen3, cho phép các ứng dụng AI thời gian thực cho nhà phát triển và doanh nghiệp thông qua API đám mây linh hoạt và triển khai tại chỗ.
Mô hình ngôn ngữ lớn
HyperMink cung cấp Inferenceable, một máy chủ suy luận AI miễn phí, mã nguồn mở và có thể tự lưu trữ. Được xây dựng trên Node.js và llama.cpp, nó cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ, đảm bảo quyền riêng tư, kiểm soát và hiệu quả chi phí dữ liệu hoàn toàn. AI của bạn, Quy tắc của bạn.
LLM Cục bộ
Rekor là một nền tảng trí tuệ đường bộ được hỗ trợ bởi AI, thu thập, kết nối và tổ chức dữ liệu di chuyển toàn cầu. Nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động cho các lĩnh vực giao thông, chính phủ, thực thi pháp luật và thương mại để tăng cường an toàn, hiệu quả và quy hoạch đô thị thông qua thị giác máy tính và học máy tiên tiến.
Nhận diện hình ảnh
Unsloth là một thư viện mã nguồn mở hiệu suất cao được thiết kế để tăng tốc đáng kể việc tinh chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó cho phép huấn luyện nhanh hơn tới 30 lần trong khi sử dụng ít hơn tới 90% bộ nhớ, giúp việc tùy chỉnh mô hình AI nâng cao có thể truy cập được trên phần cứng tiêu chuẩn.
Học máy
GPUX là một nền tảng đám mây GPU phi tập trung và không máy chủ dành cho việc suy luận mô hình AI nhanh chóng và giá cả phải chăng. Nó cho phép các nhà phát triển chạy mô hình qua API và chủ sở hữu GPU kiếm tiền bằng cách đóng góp phần cứng của họ vào mạng P2P.
Triển khai mô hình
Runpod là một nền tảng đám mây được thiết kế cho AI và học máy, cung cấp khả năng tính toán GPU có thể mở rộng để triển khai, huấn luyện và chạy các mô hình AI. Nó cung cấp GPU không máy chủ, các mẫu dựng sẵn và giá cả hiệu quả về chi phí để đơn giản hóa toàn bộ quy trình phát triển AI, từ ý tưởng đến sản xuất.
Học máy
Denvr Dataworks cung cấp một nền tảng đám mây AI hiệu suất cao để huấn luyện, suy luận và khoa học dữ liệu. Nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng tích hợp theo chiều dọc với các dịch vụ tính toán GPU theo yêu cầu và chuyên dụng. Được thiết kế riêng cho các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp, nó có Chương trình Ascend, cung cấp các khoản tín dụng tính toán đáng kể để đẩy nhanh sự đổi mới AI.
Đào tạo mô hình
Rivet là một thư viện mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng thời gian thực, có khả năng mở rộng với trạng thái bền vững. Nó cung cấp các "actor" tính toán có trạng thái, tồn tại lâu dài giúp đơn giản hóa các tác vụ phức tạp như tạo tác nhân AI, ứng dụng cộng tác và trò chơi nhiều người chơi. Với các tính năng như giao tiếp thời gian thực tích hợp, khả năng chịu lỗi và triển khai tại biên, Rivet mang đến một giải pháp thay thế mạnh mẽ, có thể tự lưu trữ cho các dịch vụ như Durable Objects của Cloudflare.
Backend
Hatchet là một hàng đợi tác vụ phân tán, chịu lỗi được thiết kế để chạy các tác nhân AI, tác vụ nền và các đường ống dữ liệu ở quy mô lớn. Nó cung cấp hiệu suất thông lượng cao, độ trễ thấp, đảm bảo không có tác vụ nào bị rớt. Với các SDK cho Python, Go và TypeScript, các nhà phát triển có thể dễ dàng điều phối các quy trình công việc phức tạp, lên lịch công việc và giám sát việc thực thi bằng các công cụ quan sát tích hợp. Nó có thể được sử dụng như một dịch vụ đám mây được quản lý hoặc tự lưu trữ.
Hàng đợi tác vụCơ sở hạ tầng AI cung cấp các nền tảng, dịch vụ và phần cứng cơ bản cần thiết để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Các công cụ này cung cấp tài nguyên tính toán có thể mở rộng, chẳng hạn như GPU và TPU, cùng với phần mềm chuyên dụng để quản lý toàn bộ vòng đời học máy. Chúng rất cần thiết cho các nhà phát triển và tổ chức cần xử lý các bộ dữ liệu lớn và các phép tính phức tạp, cho phép tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh ở quy mô lớn. Cơ sở hạ tầng này trừu tượng hóa sự phức tạp của việc quản lý phần cứng, cho phép các nhóm tập trung vào phát triển mô hình và đổi mới.
Cơ sở hạ tầng AI rất quan trọng đối với các công ty công nghệ, viện nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng năng lực AI độc quyền. Nó được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phát triển hệ thống thị giác máy tính cho tự động hóa công nghiệp và triển khai các công cụ đề xuất thời gian thực cho các nền tảng thương mại điện tử. Các nhóm khoa học dữ liệu dựa vào nó để quản lý việc theo dõi thử nghiệm phức tạp và quản lý phiên bản mô hình.
Khi chọn Cơ sở hạ tầng AI, hãy xem xét các nhu cầu tính toán cụ thể, chẳng hạn như loại và số lượng GPU cần thiết. Đánh giá khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng xử lý khối lượng công việc biến động. Đánh giá tính toàn diện của các công cụ MLOps để hợp lý hóa quy trình làm việc của bạn. Cuối cùng, phân tích mô hình định giá — trả theo mức sử dụng, các phiên bản dành riêng hoặc không máy chủ — để phù hợp với ngân sách và mô hình sử dụng của bạn.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu hoặc một công ty khởi nghiệp AI cần huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên một bộ dữ liệu độc quyền. Họ sử dụng một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI để truy cập vào một cụm gồm hàng trăm GPU hiệu suất cao. Điều này cho phép họ tiến hành huấn luyện phân tán một cách hiệu quả, giảm thời gian huấn luyện từ vài tháng xuống còn vài tuần. Các môi trường được cấu hình sẵn và giải pháp lưu trữ dữ liệu của nền tảng giúp đơn giản hóa quy trình thiết lập, cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào kiến trúc mô hình và thử nghiệm thay vì quản lý phần cứng.
Một công ty thương mại điện tử muốn triển khai một mô hình học máy để đề xuất sản phẩm theo thời gian thực. Họ sử dụng dịch vụ lưu trữ mô hình được quản lý từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI. Dịch vụ này cung cấp một điểm cuối API có thể mở rộng, tự động xử lý các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập trong các sự kiện bán hàng. Các công cụ giám sát tích hợp cho phép đội ngũ vận hành của họ theo dõi độ trễ và tỷ lệ lỗi, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà. Bằng cách sử dụng dịch vụ được quản lý, công ty tránh được sự phức tạp của việc thiết lập và duy trì cơ sở hạ tầng phục vụ của riêng mình.
Một nhóm khoa học dữ liệu doanh nghiệp quản lý hàng chục mô hình đang hoạt động. Họ áp dụng một nền tảng MLOps để tinh giản toàn bộ quy trình làm việc của mình. Nền tảng này cung cấp các công cụ để quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm và đăng ký mô hình. Điều này tạo ra một dấu vết có thể tái tạo và kiểm toán được cho mọi mô hình. Các đường ống CI/CD của họ được tích hợp với nền tảng, tự động hóa quy trình kiểm thử, xác thực và triển khai các phiên bản mô hình mới, giúp giảm đáng kể lỗi thủ công và tăng tốc thời gian đưa các tính năng AI mới ra thị trường.
Một nhà phát triển đang xây dựng một chatbot chuyên dụng cho ngành luật. Thay vì huấn luyện một mô hình từ đầu, họ sử dụng một API không máy chủ từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng để tinh chỉnh một mô hình nền tảng lớn. Họ tải lên một bộ dữ liệu Hỏi & Đáp pháp lý nhỏ, đã được tuyển chọn vào dịch vụ. Nền tảng xử lý toàn bộ quá trình tinh chỉnh trên cơ sở hạ tầng được quản lý của mình. Sau khi hoàn tất, nhà phát triển có quyền truy cập vào một điểm cuối API riêng cho mô hình tùy chỉnh của họ, cho phép tích hợp dễ dàng vào ứng dụng của họ mà không cần quản lý bất kỳ máy chủ nào.
Một công ty thị giác máy tính cần xử lý hàng triệu hình ảnh để chuẩn bị cho việc huấn luyện mô hình. Họ sử dụng các dịch vụ lưu trữ đám mây và xử lý dữ liệu từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI. Họ xây dựng một đường ống tự động kích hoạt các công việc xử lý — như thay đổi kích thước và chuẩn hóa — mỗi khi có hình ảnh mới được tải lên. Cách tiếp cận không máy chủ này cho phép họ xử lý lượng lớn dữ liệu song song mà không cần cấp phát hoặc quản lý máy chủ, đảm bảo bộ dữ liệu của họ luôn sẵn sàng cho lần chạy huấn luyện tiếp theo.
Một công ty dịch vụ tài chính đang phát triển một mô hình phát hiện gian lận sử dụng dữ liệu khách hàng nhạy cảm. Họ yêu cầu một môi trường an toàn và có tính cộng tác. Họ sử dụng một nền tảng AI chuyên dụng cung cấp các môi trường phát triển bị cô lập (notebook) với các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt. Các nhà khoa học dữ liệu có thể cộng tác phát triển mô hình mà không làm lộ dữ liệu thô. Các tính năng bảo mật tích hợp và chứng nhận tuân thủ của nền tảng đảm bảo rằng tất cả các hoạt động phát triển đều tuân thủ các quy định của ngành, cho phép đổi mới trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cơ sở hạ tầng AI là toàn bộ tập hợp phần cứng, phần mềm và dịch vụ cần thiết để phát triển, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI. Nó bao gồm các tài nguyên tính toán mạnh mẽ như GPU, lưu trữ dữ liệu chuyên dụng, mạng và các nền tảng MLOps. Về cơ bản, đó là nền tảng mà trên đó tất cả các ứng dụng AI được xây dựng, cung cấp sức mạnh và công cụ cần thiết cho toàn bộ vòng đời học máy.
Việc chọn cơ sở hạ tầng AI phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Đầu tiên, hãy đánh giá nhu cầu về hiệu suất của bạn: bạn cần loại GPU hoặc bộ tăng tốc nào và số lượng bao nhiêu? Thứ hai, hãy xem xét khả năng mở rộng và tính linh hoạt để xử lý sự tăng trưởng trong tương lai. Thứ ba, hãy đánh giá các khả năng MLOps để đảm bảo chúng hỗ trợ quy trình làm việc của bạn. Cuối cùng, hãy so sánh các mô hình định giá (ví dụ: trả theo mức sử dụng so với các phiên bản dành riêng) để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất về chi phí cho các mô hình sử dụng của bạn.
Các thuật ngữ này mô tả các cấp độ quản lý dịch vụ khác nhau trong điện toán đám mây cho AI:
Các thành phần cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI hoạt động cùng nhau để hỗ trợ vòng đời học máy. Chúng thường bao gồm:
Cơ sở hạ tầng AI chuyên dụng chủ yếu dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu và các tổ chức đang xây dựng, huấn luyện hoặc triển khai các mô hình AI tùy chỉnh của riêng họ. Mặc dù người dùng cuối có thể tương tác với AI thông qua các ứng dụng SaaS, nhưng những người tạo ra các ứng dụng đó lại phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Nếu công việc của bạn liên quan đến việc xử lý các bộ dữ liệu lớn, chạy các công việc huấn luyện phức tạp hoặc phục vụ các mô hình ở quy mô lớn, bạn cần một giải pháp cơ sở hạ tầng AI chuyên dụng.
