Thực hành tốt nhất về ứng dụng AI năm 2026: Từ kiểm soát chi phí đến đột phá ngành

# Thực hành tốt nhất về ứng dụng AI năm 2026: Từ kiểm soát chi phí đến đột phá ngành

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và đã thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến vận hành doanh nghiệp. Bài viết này, dựa trên các cuộc thảo luận trên X/Twitter, tổng hợp một số thực hành tốt nhất về ứng dụng AI năm 2026, bao gồm kiểm soát chi phí, lựa chọn mô hình, tác động đến ngành và ứng phó rủi ro, nhằm cung cấp hướng dẫn thiết thực cho các doanh nghiệp và cá nhân.

### 1. Kiểm soát chi phí: Nguyên tắc ưu tiên hiệu quả trong kỷ nguyên thương mại hóa mô hình

#### 1.1 Lựa chọn mô hình: Cân bằng giữa hiệu suất và chi phí

Với sự tăng trưởng bùng nổ về số lượng mô hình AI, kiểm soát chi phí trở thành yếu tố then chốt. Tweet của LanYunfeng64 đề cập đến Claude Sonnet 4.6 của Anthropic, với "trí thông minh gần Opus với một phần nhỏ chi phí". Điều này có nghĩa là khi lựa chọn mô hình, cần chú ý đến **tỷ lệ hiệu suất trên giá thành**, thay vì mù quáng theo đuổi hiệu suất cao nhất.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Đánh giá nhu cầu:** Xác định rõ ràng các tình huống ứng dụng và các chức năng cần thiết. Không phải tất cả các nhiệm vụ đều cần đến các mô hình tiên tiến nhất.
*   **Kiểm tra điểm chuẩn:** Kiểm tra hiệu suất của các mô hình khác nhau trong các tình huống thực tế, so sánh chi phí.
*   **Chú trọng hiệu quả:** Tìm kiếm các mô hình có thể giảm đáng kể chi phí trong khi chỉ giảm nhẹ hiệu suất. Ví dụ: Claude Sonnet 4.6 là một ví dụ điển hình.
*   **Mô hình nguồn mở:** Cân nhắc sử dụng các mô hình nguồn mở, chẳng hạn như Qwen 3.5 của Alibaba. LanYunfeng64 đề cập rằng giá Token của Qwen 3.5 chỉ bằng 1/18 so với Gemini 3 Pro.

#### 1.2 Tối ưu hóa phần cứng

Suy luận mô hình đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh mẽ. Tối ưu hóa phần cứng có thể giảm đáng kể chi phí vận hành.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Chọn phần cứng phù hợp:** Chọn GPU hoặc TPU phù hợp dựa trên kích thước mô hình và nhu cầu suy luận.
*   **Lượng tử hóa và tỉa thưa:** Sử dụng các kỹ thuật lượng tử hóa và tỉa thưa mô hình để giảm kích thước mô hình và độ phức tạp tính toán.
*   **Tối ưu hóa công cụ suy luận:** Sử dụng các công cụ suy luận như TensorRT, OpenVINO để tăng tốc suy luận mô hình.
*   **Tối ưu hóa dịch vụ đám mây:** Nếu sử dụng dịch vụ đám mây, hãy điều chỉnh cấu hình tài nguyên theo mức sử dụng thực tế để tránh lãng phí.

### 2. Lựa chọn và đánh giá mô hình: Cân nhắc vượt ra ngoài các chỉ số hiệu suất

#### 2.1 Lựa chọn giữa nguồn mở và nguồn đóng

Mô hình nguồn mở thường có chi phí thấp hơn, nhưng đòi hỏi nhiều nhân lực hơn để bảo trì và tùy chỉnh. Mô hình nguồn đóng thường cung cấp trải nghiệm "cắm và chạy" tốt hơn, nhưng chi phí cao hơn.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Mô hình nguồn mở:** Phù hợp với các nhóm có năng lực kỹ thuật mạnh, cần phát triển tùy chỉnh và bảo trì lâu dài.
*   **Mô hình nguồn đóng:** Phù hợp với các nhóm cần triển khai nhanh chóng, có năng lực kỹ thuật tương đối yếu, cũng như cần sự ổn định và hỗ trợ thương mại.

#### 2.2 Chỉ số đánh giá: Không chỉ là độ chính xác

Khi đánh giá mô hình AI, không thể chỉ tập trung vào các chỉ số truyền thống như độ chính xác. Cần phải xem xét tính công bằng, tính mạnh mẽ và khả năng giải thích của mô hình.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Đánh giá tính công bằng:** Sử dụng các công cụ đánh giá tính công bằng để phát hiện xem mô hình có tồn tại thành kiến hay không và thực hiện các biện pháp khắc phục. Tweet của RonDeSantis nhắc nhở chúng ta rằng AI có thể khuếch đại thành kiến của con người.
*   **Đánh giá tính mạnh mẽ:** Kiểm tra hiệu suất của mô hình khi đối mặt với nhiễu, các mẫu đối nghịch, v.v.
*   **Đánh giá khả năng giải thích:** Sử dụng các công cụ giải thích để hiểu quá trình ra quyết định của mô hình, đảm bảo hành vi của nó phù hợp với mong đợi.
*   **Phản hồi của người dùng:** Thu thập phản hồi của người dùng để hiểu hiệu suất của mô hình trong sử dụng thực tế và thực hiện các cải tiến.

#### 2.3 Tích hợp đa mô hình: Nâng cao hiệu suất tổng thể

Bằng cách tích hợp nhiều mô hình lại với nhau, có thể nâng cao hiệu suất và tính mạnh mẽ tổng thể.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Kết hợp mô hình:** Thực hiện trung bình trọng số hoặc bỏ phiếu cho đầu ra của nhiều mô hình để cải thiện độ chính xác tổng thể.
*   **Mô hình xếp tầng:** Kết nối nhiều mô hình theo chuỗi, mỗi mô hình chịu trách nhiệm cho một nhiệm vụ khác nhau, tạo thành một quy trình hoàn chỉnh.
*   **Hệ thống chuyên gia:** Xây dựng một hệ thống chuyên gia, dựa trên các đầu vào khác nhau, chọn mô hình phù hợp để xử lý.

### 3. AI Agent: Định hình lại mô hình kinh doanh

#### 3.1 Sự trỗi dậy của AI Agent
```LanYunfeng64 chỉ ra rằng AI Agent đang phát triển từ chatbot đơn giản thành một thực thể có khả năng kinh tế, có thể thực hiện các giao dịch A2A (AI-to-AI).

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Quy trình tự động hóa:** Sử dụng AI Agent để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng, phân tích dữ liệu, v.v.
*   **Xây dựng hệ sinh thái AI:** Tạo một hệ sinh thái AI Agent, cho phép các Agent cộng tác với nhau để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn.
*   **Automaton của Sigil Wen:** Học hỏi kinh nghiệm từ Automaton của Sigil Wen, cho phép Agent tự tạo ra lợi nhuận, thanh toán chi phí tính toán, tự cải thiện và sao chép.

#### 3.2 Rủi ro của AI Agent

LanYunfeng64 bày tỏ lo ngại về việc AI Agent có thể thay thế công việc của con người. Chúng ta cần chú ý đến những rủi ro sau:

*   **Rủi ro thất nghiệp:** AI Agent có thể thay thế một lượng lớn công việc kỹ năng thấp, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp gia tăng.
*   **Rủi ro đạo đức:** Quyết định của AI Agent có thể có thành kiến, thậm chí vi phạm đạo đức.
*   **Rủi ro an ninh:** AI Agent có thể bị lợi dụng cho mục đích xấu, gây ra các sự cố an ninh.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Chuyển đổi kỹ năng:** Giúp nhân viên học các kỹ năng mới, thích ứng với nhu cầu công việc trong kỷ nguyên AI.
*   **Xem xét đạo đức:** Tiến hành xem xét đạo đức đối với quá trình ra quyết định của AI Agent, đảm bảo hành vi của nó phù hợp với đạo đức.
*   **Bảo vệ an ninh:** Tăng cường bảo vệ an ninh cho AI Agent, ngăn chặn việc bị lợi dụng cho mục đích xấu.

### 4. Tác động của ngành: Sự gián đoạn và cơ hội cùng tồn tại

#### 4.1 Ứng dụng AI trong các ngành

AI đang làm thay đổi các ngành công nghiệp, dưới đây là một số kịch bản ứng dụng cụ thể:

*   **Phát triển phần mềm:** Các công cụ lập trình AI như Codex có thể cải thiện hiệu quả phát triển.
*   **Tài chính:** AI có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận, tư vấn đầu tư thông minh, v.v.
*   **Y tế:** AI có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc, điều trị cá nhân hóa, v.v.
*   **Giáo dục:** AI có thể được sử dụng để học tập cá nhân hóa, hướng dẫn thông minh, chấm bài tập, v.v.
*   **Bán lẻ:** AI có thể được sử dụng để đề xuất thông minh, quản lý hàng tồn kho, dịch vụ khách hàng, v.v.

#### 4.2 Thị trường mới nổi: Sự trỗi dậy của AI Ấn Độ

LanYunfeng64 đề cập đến Hội nghị thượng đỉnh AI Ấn Độ và lợi thế của SarvamAI trong các ứng dụng bản địa hóa ở Ấn Độ. Thị trường mới nổi có tiềm năng to lớn trong ứng dụng AI.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Chiến lược bản địa hóa:** Phát triển các ứng dụng AI bản địa hóa cho các đặc điểm của các thị trường khác nhau.
*   **Hướng dữ liệu:** Sử dụng dữ liệu địa phương để đào tạo mô hình AI, cải thiện độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình.
*   **Hợp tác cùng có lợi:** Hợp tác với các doanh nghiệp và tổ chức địa phương để cùng thúc đẩy sự phát triển của ứng dụng AI.

### 5. Triển vọng tương lai: Thách thức và cơ hội của AGI

#### 5.1 Sự xuất hiện của AGI

Mặc dù AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) chưa thực sự đến, nhưng chúng ta đã thấy AI vượt trội hơn con người trong một số lĩnh vực.

**Thách thức:**

*   **Tính an toàn của AGI:** Làm thế nào để đảm bảo AGI an toàn và có thể kiểm soát được, tránh gây ra mối đe dọa cho con người.
*   **Đạo đức của AGI:** Làm thế nào để xác định các quy tắc đạo đức của AGI, đảm bảo hành vi của nó phù hợp với các giá trị của con người.
*   **Việc làm của AGI:** AGI có thể thay thế một lượng lớn công việc, làm thế nào để đối phó với vấn đề thất nghiệp.

**Cơ hội:**

*   **Giải quyết các vấn đề toàn cầu:** AGI có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, kiểm soát dịch bệnh, nghèo đói, v.v.
*   **Thúc đẩy tiến bộ công nghệ:** AGI có thể đẩy nhanh nghiên cứu khoa học và đổi mới công nghệ, thúc đẩy sự tiến bộ của văn minh nhân loại.
*   **Tạo ra các ngành công nghiệp mới:** AGI có thể tạo ra các ngành công nghiệp và cơ hội việc làm mới.

#### 5.2 Sự cùng tồn tại của con người và AI

Chìa khóa cho tương lai là làm thế nào để con người và AI cùng tồn tại, đạt được lợi ích chung.

**Thực hành tốt nhất:**

*   **Hợp tác giữa người và máy:** Sử dụng AI như một trợ lý cho con người, cải thiện hiệu quả và chất lượng công việc.
*   **Nuôi dưỡng khả năng sáng tạo:** Khuyến khích sự đổi mới và sáng tạo, cho phép con người phát huy lợi thế trong các lĩnh vực mà AI không thể đảm nhận.
*   **Học tập suốt đời:** Duy trì thái độ học tập suốt đời, không ngừng thích ứng với các nhu cầu mới của kỷ nguyên AI.### Tóm tắt

Sự phát triển của AI mang lại những cơ hội và thách thức to lớn. Thông qua việc kiểm soát chi phí hợp lý, lựa chọn mô hình, ứng phó rủi ro và bố trí chiến lược, chúng ta có thể tận dụng tối đa tiềm năng của AI, thúc đẩy phát triển kinh tế và tiến bộ xã hội. Đối mặt với tương lai của AGI, chúng ta cần duy trì một tâm thế cởi mở, tích cực khám phá các mô hình cùng tồn tại giữa con người và AI, cùng nhau tạo ra một tương lai tươi đẹp.