AI PC là gì? Giải mã chi tiết xu hướng công nghệ mới và những điều bạn cần biết

AI PC (Artificial Intelligence Personal Computer) đang được các hãng công nghệ lớn như Microsoft, Intel, AMD, và Qualcomm quảng bá là bước tiến lớn tiếp theo trong ngành máy tính cá nhân. Nhưng thực sự AI PC là gì? Liệu bạn có cần một chiếc AI PC, và nó mang lại lợi ích gì so với PC thông thường? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về khái niệm AI PC, cách nó hoạt động, yêu cầu phần cứng, và liệu bạn đã sở hữu một chiếc “PC có khả năng chạy AI” hay chưa. Hãy cùng khám phá để hiểu rõ hơn về công nghệ này, từ lợi ích, hạn chế, đến tiềm năng trong tương lai, giúp bạn quyết định xem có nên đầu tư vào AI PC hay không.

AI PC là gì? Khái niệm và định nghĩa

AI PC là thuật ngữ dùng để chỉ các máy tính cá nhân được tối ưu hóa để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) một cách nhanh chóng, hiệu quả, và thường là cục bộ (không cần kết nối internet). Tuy nhiên, khái niệm này vẫn đang trong giai đoạn định hình, và các công ty công nghệ có cách hiểu khác nhau:

1. Microsoft:
   • Microsoft định nghĩa AI PC là máy tính có khả năng chạy các công cụ AI như Windows Copilot, hiện chủ yếu hoạt động trên nền tảng đám mây.
   • Microsoft đang xây dựng các tiêu chuẩn cụ thể cho AI PC, tương tự như yêu cầu phần cứng của Windows 11. Những tiêu chuẩn này có thể bao gồm phím Copilot chuyên dụng, khả năng chạy Copilot, và tích hợp NPU (Neural Processing Unit).
   • Một số báo cáo cho rằng Microsoft yêu cầu NPU đạt tối thiểu 45 TOPS (trillions of operations per second – nghìn tỷ phép tính mỗi giây) để được coi là AI PC chính thức.
2. Các nhà sản xuất chip (AMD, Intel, Qualcomm):
   • Các hãng sản xuất chip nhấn mạnh rằng AI nên được xử lý cục bộ trên máy tính, sử dụng các vi xử lý chuyên dụng như NPU, CPU, và GPU.
   • Họ tập trung vào việc phát triển các dòng chip mới với NPU tích hợp, chẳng hạn như Intel Core Ultra (Meteor Lake), AMD Ryzen 8040, và Qualcomm Snapdragon X Elite.
   • Những nhà sản xuất này cho rằng xử lý AI cục bộ mang lại tốc độ nhanh hơn, bảo mật cao hơn, và tiết kiệm năng lượng, đặc biệt trên laptop chạy pin.
3. Các nhà sản xuất PC:
   • Các hãng sản xuất máy tính (như Asus, Dell, HP) tập trung vào việc tích hợp các tính năng AI để tăng doanh số. Họ không quá quan tâm đến việc AI được xử lý cục bộ hay trên đám mây, miễn là máy tính của họ được gắn nhãn “AI PC” để thu hút người mua.
   • Một số laptop đã bắt đầu tích hợp phím Copilot và NPU, ví dụ như Asus ZenBook 14 OLED.

Hiện tại, AI PC vẫn là một khái niệm đang phát triển, nhưng có một số đặc điểm chung:

• Xử lý AI cục bộ: Tăng tốc các tác vụ AI như chatbot (LLM), tạo hình ảnh AI, chỉnh sửa video, xử lý âm thanh, hoặc phân tích dữ liệu mà không cần kết nối internet.
• Bảo mật và riêng tư: Dữ liệu được xử lý trên máy, không gửi lên đám mây, phù hợp cho doanh nghiệp và người dùng quan tâm đến quyền riêng tư.
• Hiệu suất cao hơn: Các tác vụ AI được thực hiện nhanh hơn nhờ phần cứng chuyên dụng, đặc biệt là NPU.
• Tiết kiệm năng lượng: NPU được thiết kế để xử lý AI hiệu quả, giảm tiêu thụ điện năng so với CPU hoặc GPU, đặc biệt trên laptop.

AI hoạt động như thế nào và tại sao cần AI PC?

Để hiểu rõ tại sao AI PC lại quan trọng, trước tiên chúng ta cần hiểu cách AI hoạt động và sự khác biệt giữa AI trên đám mây và AI cục bộ.

AI trên đám mây

Hiện nay, phần lớn các ứng dụng AI phổ biến đều chạy trên đám mây, bao gồm:

• Chatbot AI (LLM): Microsoft Copilot, Google Bard, OpenAI ChatGPT.
• Tạo hình ảnh AI: Bing Image Creator (nay là Microsoft Designer), Adobe Firefly.
• Tạo video AI: Runway, Pika Labs.
• Tạo âm nhạc AI: Udio, Suno.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Dịch thuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi.

Với AI trên đám mây, bạn chỉ cần truy cập qua trình duyệt trên PC hoặc điện thoại. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có một số hạn chế:

• Rủi ro bảo mật: Dữ liệu nhạy cảm (như thông tin doanh nghiệp, câu hỏi cá nhân, hoặc tài liệu nội bộ) có thể bị rò rỉ nếu gửi lên đám mây. Ví dụ, một công ty không muốn Microsoft hoặc Google biết về kế hoạch kinh doanh của họ.
• Phụ thuộc vào internet: Nếu không có kết nối mạng, bạn không thể sử dụng các công cụ AI này. Điều này đặc biệt bất tiện ở những khu vực có mạng yếu hoặc khi đi du lịch.
• Tốc độ không ổn định: Tốc độ xử lý phụ thuộc vào máy chủ đám mây, có thể chậm vào giờ cao điểm hoặc khi máy chủ gặp sự cố.
• Chi phí tiềm ẩn: Một số dịch vụ AI trên đám mây yêu cầu trả phí hoặc giới hạn số lượng truy vấn miễn phí.

AI cục bộ trên PC

Đây là nơi AI PC tỏa sáng. Khi chạy AI cục bộ, bạn có thể:

• Đảm bảo riêng tư: Dữ liệu được xử lý hoàn toàn trên máy tính, không gửi lên internet. Điều này đặc biệt quan trọng cho doanh nghiệp hoặc người dùng muốn bảo vệ thông tin cá nhân. Ví dụ, bạn có thể hỏi chatbot cục bộ về các vấn đề nhạy cảm mà không lo bị ghi lại trên đám mây.
• Tốc độ nhanh hơn (trong một số trường hợp): Với phần cứng phù hợp (như GPU hoặc NPU mạnh), xử lý AI cục bộ có thể nhanh hơn so với đám mây, đặc biệt khi không phải chờ phản hồi từ máy chủ. Tuy nhiên, hiện tại, các dịch vụ đám mây lớn như OpenAI hoặc Microsoft đã tối ưu hóa tốc độ, nên sự khác biệt không luôn rõ ràng.
• Tùy chỉnh cá nhân hóa: Các mô hình AI cục bộ có thể được “huấn luyện” để hiểu sở thích, hành vi, và dữ liệu cá nhân của bạn, mang lại kết quả chính xác và phù hợp hơn. Ví dụ, một LLM cục bộ có thể được tinh chỉnh để hiểu phong cách viết hoặc chuyên môn của bạn.
• Không phụ thuộc vào mạng: Bạn có thể sử dụng AI mọi lúc, mọi nơi, ngay cả khi không có internet. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống như làm việc ngoại tuyến, đi công tác, hoặc ở vùng sâu vùng xa.

Ví dụ thực tế

• Photoshop: Bạn có thể sử dụng AI cục bộ để xóa vật thể khỏi hình ảnh, tạo nền mới, hoặc chỉnh sửa ảnh mà không cần kết nối đám mây. Tuy nhiên, các tác vụ phức tạp hơn (như thay đổi vương miện của nhà vua thành mũ bóng chày) vẫn yêu cầu dịch vụ đám mây như Adobe Firefly.
• Chatbot cục bộ (LLM): Các công cụ như GPT4All, Llamafile, hoặc LM Studio cho phép bạn chạy chatbot trên PC, đảm bảo riêng tư và không phụ thuộc vào mạng.
• Tạo hình ảnh AI: Các ứng dụng như Fooocus cho phép bạn tạo hình ảnh AI cục bộ, phù hợp cho những ai muốn thử nghiệm mà không gửi dữ liệu lên đám mây.
• Lọc tiếng ồn AI: Một số ứng dụng AI cục bộ có thể loại bỏ tiếng ồn nền trong cuộc gọi video hoặc bản ghi âm, mang lại trải nghiệm tốt hơn mà không cần internet.

Bạn đã sở hữu một AI PC chưa?

Có thể bạn đã sở hữu một “PC có khả năng chạy AI” (AI-capable PC) mà không nhận ra. Hiện tại, máy tính cá nhân có ba thành phần chính để xử lý AI cục bộ:

1. CPU (Central Processing Unit):
   • CPU đã tồn tại hàng thập kỷ và có thể xử lý các tác vụ AI, nhưng tốc độ chậm, đặc biệt với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc tạo hình ảnh AI.
   • Phù hợp cho các tác vụ AI nhẹ, nhưng không hiệu quả với khối lượng công việc lớn. Ví dụ, chạy một LLM trên CPU có thể mất hàng phút để trả lời một câu hỏi đơn giản.
   • Nếu bạn chỉ có CPU, bạn vẫn có thể chạy AI cục bộ, nhưng hiệu suất sẽ không cao.
2. GPU (Graphics Processing Unit):
   • GPU, đặc biệt là các card đồ họa cao cấp (như Nvidia GeForce RTX 4090), là lựa chọn tốt nhất hiện nay để chạy AI cục bộ.
   • Tốc độ xử lý nhanh, đặc biệt với các tác vụ như tạo hình ảnh AI, chạy LLM, hoặc xử lý video AI. Ví dụ, một GPU mạnh có thể trả lời câu hỏi từ LLM trong vài giây, trong khi CPU có thể mất hàng phút.
   • Nếu bạn sở hữu một PC chơi game với GPU chuyên dụng, bạn đã có một “AI-capable PC”. Hiệu suất của GPU thường vượt xa NPU hiện tại trong các tác vụ AI nặng.
   • Hạn chế: GPU tiêu thụ nhiều năng lượng hơn so với NPU, đặc biệt trên laptop chạy pin.
3. NPU (Neural Processing Unit):
   • NPU là thành phần mới, được thiết kế chuyên biệt để xử lý các tác vụ AI. Nó tương tự GPU nhưng tập trung vào hiệu suất năng lượng, đặc biệt trên laptop chạy pin.
   • NPU được đo bằng TOPS (trillions of operations per second – nghìn tỷ phép tính mỗi giây), biểu thị tốc độ xử lý AI. Trong LLM, tốc độ NPU cũng được đo bằng token (đơn vị dữ liệu cơ bản, tương đương khoảng 4 ký tự văn bản). Tốc độ xử lý token quyết định tốc độ trả lời của LLM.
   • Hiện tại, các dòng chip mới như Intel Core Ultra (Meteor Lake), AMD Ryzen 8040, và Qualcomm Snapdragon X Elite đều tích hợp NPU.
   • Lợi ích chính của NPU: Tiết kiệm năng lượng, phù hợp cho laptop chạy pin. Tuy nhiên, NPU hiện tại vẫn chưa mạnh bằng GPU trong các tác vụ AI nặng.
4. Card tăng tốc AI (AI Accelerator Cards):
   • Đây là một lựa chọn mới, được giới thiệu đầu năm 2024, nhưng chưa phổ biến. Các card này có thể tăng tốc AI cục bộ, nhưng tiềm năng vẫn đang được đánh giá.

Hiệu suất NPU của các dòng chip hiện nay

• Intel Core Ultra (Meteor Lake): 34 TOPS.
• AMD Ryzen 8040 Series: 39 TOPS.
• Qualcomm Snapdragon X Elite: 45 TOPS (75 TOPS tổng cộng khi kết hợp CPU, GPU, NPU).
• Intel Lunar Lake (Core Ultra Series 2): Dự kiến 102 TOPS, ra mắt cuối 2024.
• Nvidia GPU: Không công bố hiệu suất theo TOPS, nhưng RTX 4090 đạt 83-100 TFLOPS (trillions of floating-point operations per second), mạnh hơn nhiều so với NPU hiện tại. Tuy nhiên, TFLOPS thường được dùng cho phép tính dấu chấm động, nặng hơn phép tính nguyên (TOPS) trong AI.

Bạn đã có AI PC chưa?

• Nếu bạn sở hữu một PC chơi game với GPU mạnh (như RTX 3060, RTX 4090), bạn đã có một “AI-capable PC” và có thể chạy AI cục bộ hiệu quả.
• Nếu bạn sở hữu laptop mới với chip Intel Core Ultra, AMD Ryzen 7000/8000 (có Ryzen AI), hoặc sắp tới là Snapdragon X Elite, bạn đang tiến gần đến định nghĩa AI PC của Microsoft.
• Tuy nhiên, để đáp ứng tiêu chuẩn AI PC chính thức (phím Copilot, NPU 45 TOPS, khả năng chạy Copilot), bạn có thể cần nâng cấp lên các dòng máy mới.

NPU trên AI PC có tác dụng gì?

NPU được thiết kế để xử lý AI một cách hiệu quả về năng lượng, đặc biệt trên laptop chạy pin. Hiện tại, ứng dụng chính của NPU là:

1. Windows Studio Effects:
   • Đây là công cụ AI của Microsoft để cải thiện cuộc gọi video trên Teams, bao gồm:
     • Làm mờ hoặc thay đổi nền: Tương tự tính năng trên Zoom hoặc Teams, nhưng được xử lý hiệu quả hơn nhờ NPU.
     • Lọc tiếng ồn: Loại bỏ tiếng ồn nền trong cuộc gọi video hoặc bản ghi âm.
     • Tự động điều chỉnh khung hình: Camera tự động “pan và zoom” theo khuôn mặt khi bạn di chuyển.
     • Hiệu ứng eye contact: Tạo cảm giác bạn luôn nhìn vào camera, ngay cả khi không nhìn trực tiếp.
   • Lợi ích: NPU xử lý các tác vụ này nhẹ nhàng, giúp tiết kiệm năng lượng và kéo dài thời lượng pin, đặc biệt trong các cuộc gọi video dài.
2. Tăng thời lượng pin:
   • NPU tiêu thụ ít năng lượng hơn CPU hoặc GPU khi xử lý AI, phù hợp cho laptop chạy pin. Ví dụ, một laptop với NPU có thể duy trì cuộc gọi video cả ngày mà không cần sạc.
   • Điều này đặc biệt hữu ích cho người dùng thường xuyên làm việc di động, như nhân viên văn phòng, sinh viên, hoặc người làm việc từ xa.
3. Hỗ trợ các tác vụ AI nhẹ khác:
   • Hiện tại, NPU chủ yếu xử lý các tác vụ AI nhẹ như Windows Studio Effects. Tuy nhiên, trong tương lai, NPU có thể được cải thiện để đảm nhận các tác vụ nặng hơn, như chạy LLM cục bộ hoặc tạo hình ảnh AI.

Hạn chế của NPU

• Hiệu suất chưa cao: NPU hiện tại (34-45 TOPS) vẫn yếu hơn GPU trong các tác vụ AI nặng. Ví dụ, RTX 4090 (83-100 TFLOPS) có thể xử lý LLM hoặc tạo hình ảnh AI nhanh hơn nhiều so với NPU.
• Ứng dụng hạn chế: Ngoài Windows Studio Effects, NPU chưa có nhiều ứng dụng thực tế. Các tác vụ AI nặng vẫn cần GPU hoặc đám mây.
• Cạnh tranh với GPU: GPU vẫn là lựa chọn tốt nhất cho AI cục bộ, đặc biệt với các tác vụ như tạo hình ảnh, video, hoặc chạy LLM lớn.

Yêu cầu phần cứng của AI PC theo Microsoft

Microsoft đang định nghĩa các tiêu chuẩn cho “AI PC chính thức”, bao gồm:

1. Phím Copilot:
   • Một phím chuyên dụng trên bàn phím để truy cập nhanh Copilot, công cụ AI của Microsoft.
   • Phím này đã xuất hiện trên một số laptop mới, như Asus ZenBook 14 OLED.
2. Khả năng chạy Copilot:
   • Máy tính phải hỗ trợ Copilot, hiện chủ yếu hoạt động trên đám mây. Tuy nhiên, Microsoft có thể phát hành phiên bản Copilot cục bộ trong tương lai, yêu cầu phần cứng chuyên dụng.
   • Điều này có thể trở thành điểm bán hàng lớn cho AI PC, nếu trải nghiệm Copilot cục bộ đạt chất lượng cao.
3. Tích hợp NPU:
   • Chip phải có NPU để tăng tốc AI cục bộ. NPU được đo bằng TOPS, biểu thị tốc độ xử lý AI.
   • Một số báo cáo cho rằng Microsoft yêu cầu NPU đạt tối thiểu 45 TOPS để được coi là AI PC chính thức. Nếu đúng, chỉ các máy tính dùng chip Qualcomm Snapdragon X Elite (45 TOPS) mới đáp ứng tiêu chuẩn, trong khi Intel Core Ultra (34 TOPS) không đủ.

Dự đoán tương lai

• Microsoft có thể công bố định nghĩa AI PC chính thức tại hội nghị Build vào tháng 5/2024, cùng với Surface Pro 10 và Surface Laptop 5 dùng Snapdragon X Elite.
• Trong tương lai, Microsoft có thể gắn nhãn “AI PC” chính thức, tương tự nhãn “Designed for Windows XP” trước đây, để giúp người dùng dễ dàng nhận biết.

Mua AI PC ở đâu?

Hiện tại, Microsoft chưa chính thức công bố định nghĩa AI PC, nhưng bạn có thể tìm các máy tính có NPU và phím Copilot, chẳng hạn:

• Intel Core Ultra PC: Dòng Meteor Lake (34 TOPS), nhưng chưa đạt 45 TOPS.
• AMD Ryzen 7000/8000: Phải có tính năng Ryzen AI (bao gồm NPU), hiệu suất 39 TOPS.
• Qualcomm Snapdragon X Elite: Dự kiến ra mắt giữa năm 2024, đạt 45 TOPS, đáp ứng đầy đủ tiêu chuẩn AI PC.

Một số mẫu laptop đã tích hợp NPU và phím Copilot, ví dụ:

• Asus ZenBook 14 OLED: Có NPU, phím Copilot, và hỗ trợ Microsoft Copilot.
• Dell XPS 13 (2024): Dùng Intel Core Ultra, tích hợp NPU.
• HP Spectre x360: Dùng AMD Ryzen 8040, tích hợp Ryzen AI.

Trong tương lai, Microsoft có thể gắn nhãn “AI PC” chính thức, giúp người dùng dễ dàng nhận biết các máy tính đáp ứng tiêu chuẩn.

Có nên mua AI PC không?

Hiện tại, việc mua AI PC phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Dưới đây là phân tích chi tiết về lý do nên và không nên mua AI PC.

Lý do nên mua AI PC

1. Tính riêng tư và bảo mật:
   • Dữ liệu nhạy cảm được xử lý cục bộ, không gửi lên đám mây. Điều này đặc biệt quan trọng cho doanh nghiệp hoặc người dùng muốn bảo vệ thông tin cá nhân.
   • Ví dụ, một công ty có thể chạy LLM cục bộ để phân tích tài liệu nội bộ mà không lo rò rỉ dữ liệu.
2. Tương lai của Windows:
   • Microsoft có thể tích hợp nhiều tính năng AI vào Windows 11, yêu cầu phần cứng chuyên dụng như NPU. Ví dụ, Copilot cục bộ có thể trở thành tính năng chính, đòi hỏi AI PC để hoạt động hiệu quả.
   • Nếu bạn muốn đón đầu xu hướng, AI PC là một khoản đầu tư đáng cân nhắc.
3. Ứng dụng AI mới:
   • Các ứng dụng AI cục bộ (như lọc tiếng ồn AI, chỉnh sửa video tự động, hoặc AI trong game) có thể trở nên phổ biến, đòi hỏi AI PC.
   • Ví dụ, tính năng lọc tiếng ồn AI (loại bỏ tiếng ồn nền trong cuộc gọi video) hoặc AI trong game (như Nvidia ACE) có thể yêu cầu NPU để đạt hiệu suất cao.
4. Tiết kiệm năng lượng:
   • NPU xử lý AI hiệu quả, giảm tiêu thụ điện năng so với CPU hoặc GPU, đặc biệt trên laptop chạy pin.
   • Điều này hữu ích cho người dùng thường xuyên làm việc di động, như nhân viên văn phòng, sinh viên, hoặc người làm việc từ xa.

Lý do chưa cần mua ngay

1. Hiệu suất NPU còn hạn chế:
   • NPU hiện tại (34-45 TOPS) vẫn yếu hơn GPU trong các tác vụ AI nặng. Ví dụ, RTX 4090 (83-100 TFLOPS) có thể xử lý LLM hoặc tạo hình ảnh AI nhanh hơn nhiều so với NPU.
   • Nếu bạn cần xử lý AI nặng, GPU vẫn là lựa chọn tốt hơn, và một PC chơi game với GPU mạnh đã đủ để chạy AI cục bộ.
2. Chưa có ứng dụng đột phá:
   • Hiện tại, NPU chủ yếu hỗ trợ Windows Studio Effects, chưa có nhiều ứng dụng thực tế. Các tác vụ AI nặng vẫn cần GPU hoặc đám mây.
   • Không có “killer app” (ứng dụng đột phá) để yêu cầu AI PC. Ví dụ, tính năng lọc tiếng ồn AI hoặc chỉnh sửa video tự động vẫn có thể chạy trên GPU hoặc đám mây.
3. Chi phí cao:
   • AI PC thường đắt hơn PC thông thường, đặc biệt với chip mới như Snapdragon X Elite hoặc Intel Lunar Lake.
   • Nếu bạn không cần xử lý AI cục bộ hoặc không quan tâm đến Windows Studio Effects, việc đầu tư vào AI PC có thể không cần thiết.
4. Phụ thuộc vào đám mây:
   • Nếu nhu cầu hiện tại của bạn chủ yếu là sử dụng AI trên đám mây (như Copilot, Google Bard, Adobe Firefly), một PC thông thường với GPU mạnh đã đủ để xử lý AI cục bộ khi cần.
   • Hiện tại, Microsoft chưa công bố Copilot cục bộ, và các ứng dụng AI đám mây vẫn chiếm ưu thế.

Tương lai của AI PC

AI PC chưa thực sự bùng nổ, nhưng tiềm năng là rất lớn. Dưới đây là một số dự đoán về tương lai của AI PC:

1. Tích hợp sâu vào Windows:
   • Microsoft có thể phát hành Copilot cục bộ hoặc các tính năng AI mới trong Windows 11, yêu cầu phần cứng chuyên dụng như NPU.
   • Ví dụ, Copilot cục bộ có thể trở thành trợ lý AI cá nhân, hoạt động hoàn toàn trên máy tính, không cần kết nối internet.
   • Microsoft có thể tích hợp AI vào các bản cập nhật Windows 11, làm cho AI PC trở nên hấp dẫn hơn.
2. Ứng dụng AI đột phá:
   • Các ứng dụng AI cục bộ có thể trở nên phổ biến, đòi hỏi AI PC để đạt hiệu suất cao. Một số ví dụ tiềm năng:
     • Lọc tiếng ồn AI: Loại bỏ tiếng ồn nền trong cuộc gọi video hoặc bản ghi âm, mang lại trải nghiệm tốt hơn.
     • Chỉnh sửa video tự động: AI có thể tự động chỉnh sửa video, thêm hiệu ứng, hoặc tối ưu hóa chất lượng mà không cần đám mây.
     • AI trong game: Công nghệ như Nvidia ACE có thể tích hợp AI vào nhân vật trong game, yêu cầu NPU để xử lý cục bộ.
     • Phân tích dữ liệu cá nhân: AI cục bộ có thể phân tích tài liệu, email, hoặc dữ liệu cá nhân để đưa ra gợi ý, đảm bảo riêng tư.
3. Cạnh tranh phần cứng:
   • Intel, AMD, Qualcomm, và Nvidia đang chạy đua phát triển NPU mạnh hơn. Ví dụ:
     • Intel Lunar Lake (Core Ultra Series 2) dự kiến đạt 102 TOPS, ra mắt cuối 2024.
     • Qualcomm Snapdragon X Elite đạt 45 TOPS, có thể mở rộng lên 75 TOPS khi kết hợp CPU, GPU, NPU.
   • Nvidia có thể tích hợp NPU vào GPU hoặc phát triển card tăng tốc AI riêng, cạnh tranh với các nhà sản xuất chip khác.
4. Nhãn AI PC chính thức:
   • Microsoft có thể gắn nhãn “AI PC” chính thức, tương tự nhãn “Designed for Windows XP” trước đây, để giúp người dùng dễ dàng nhận biết các máy tính đáp ứng tiêu chuẩn.
   • Nhãn này có thể bao gồm phím Copilot, NPU 45 TOPS, và khả năng chạy Copilot cục bộ.
5. Ứng dụng trong doanh nghiệp:
   • Doanh nghiệp có thể là động lực chính cho AI PC, vì họ cần xử lý dữ liệu nhạy cảm cục bộ để đảm bảo bảo mật.
   • Ví dụ, các công ty có thể chạy LLM cục bộ để phân tích tài liệu nội bộ, hoặc sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình làm việc mà không gửi dữ liệu lên đám mây.

Kết luận

AI PC là một khái niệm đang phát triển, tập trung vào việc xử lý AI cục bộ để tăng tốc độ, bảo mật, và hiệu quả năng lượng. Hiện tại, nếu bạn sở hữu một PC chơi game với GPU mạnh (như RTX 3060, RTX 4090), bạn đã có một “AI-capable PC” và có thể chạy AI cục bộ hiệu quả. Tuy nhiên, để đáp ứng tiêu chuẩn AI PC chính thức của Microsoft (phím Copilot, NPU 45 TOPS, khả năng chạy Copilot), bạn có thể cần nâng cấp lên các dòng máy mới như Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Lunar Lake, hoặc AMD Ryzen 8040.

Khi nào nên mua AI PC?

• Nếu bạn cần xử lý AI cục bộ: AI PC là lựa chọn tốt, đặc biệt với các tác vụ như chỉnh sửa ảnh, chạy chatbot cục bộ, hoặc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp.
• Nếu bạn muốn đón đầu xu hướng: Microsoft có thể tích hợp nhiều tính năng AI vào Windows 11, yêu cầu phần cứng chuyên dụng như NPU.
• Nếu bạn cần tiết kiệm năng lượng: NPU xử lý AI hiệu quả, kéo dài thời lượng pin trên laptop.

Khi nào chưa cần mua ngay?

• Nếu bạn chủ yếu dùng AI trên đám mây: Một PC thông thường với GPU mạnh đã đủ để xử lý AI cục bộ khi cần.
• Nếu chưa có ứng dụng đột phá: Hiện tại, NPU chủ yếu hỗ trợ Windows Studio Effects, chưa có nhiều ứng dụng thực tế.
• Nếu chi phí là vấn đề: AI PC thường đắt hơn PC thông thường, đặc biệt với chip mới.

Hãy theo dõi các cập nhật từ Microsoft, Intel, AMD, Qualcomm, và các nhà sản xuất PC để không bỏ lỡ những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này. AI PC có thể chưa phải là “xu hướng bắt buộc” ngay bây giờ, nhưng với tốc độ phát triển hiện tại, nó có thể trở thành tiêu chuẩn trong tương lai gần.

Xem thêm: 4 Chatbot AI miễn phí bạn có thể chạy trực tiếp trên máy tính của mình