Your GPU Is a Kitchen With One Tiny Door

Choosing the Right Model for Your Inference Use Case

Lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí và chất lượng của GenAI, chứ không phải cơ sở hạ tầng hay tinh chỉnh prompt. Bài viết đề xuất phương pháp đánh giá lặp lại: xác định ngưỡng độ chính xác tối thiểu cho tác vụ, sau đó tìm mô hình nhỏ nhất vượt qua ngưỡng đó. Kết quả benchmark cho thấy DeepSeek V4 Flash cung cấp chất lượng dịch thuật ngang bằng Claude Sonnet 4.6 nhưng chi phí đầu vào thấp hơn 27 lần; độ dài đầu ra (verbosity) có thể triệt tiêu lợi thế giá thành của các mô hình như GLM-5.2 và Qwen3-32B. Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh không nên phụ thuộc hoàn toàn vào benchmark công khai do tình trạng bão hòa (MMLU) hay nhiễm dữ liệu (SWE-bench), mà nên đánh giá trên dữ liệu riêng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lãng phí chi phí và thời gian trong AI inference bằng cách chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu thực tế của dự án, từ đó tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất.

Snowflake Bring Your Own AI Model to AI_COMPLETE: Choose the Right Model for Every AI Workload

Snowflake cho phép doanh nghiệp nhập các mô hình AI tùy chỉnh hoặc mã nguồn mở từ Hugging Face thông qua tính năng BYOM, sử dụng trực tiếp qua hàm SQL AI_COMPLETE hoặc REST API. Tính năng này hỗ trợ linh hoạt cho các workload chuyên ngành, quản trị dữ liệu tốt hơn và chi phí hạ tầng GPU dự đoán được, hiện đang trong giai đoạn Private Preview.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các mô hình AI cá nhân hoặc mở nguồn từ Hugging Face vào Snowflake một cách dễ dàng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý chi phí cho các dự án chuyên sâu mà không cần thay đổi kiến trúc ứng dụng.

Intelligence is Free, Now What? Data Systems for, of, and by Agents – The Berkeley Artificial Intelligence Research Blog

Khi chi phí suy luận AI giảm gần bằng không, các nhà nghiên cứu Berkeley đề xuất hệ thống dữ liệu phải thay đổi theo ba hướng: (1) tối ưu hóa truy vấn đa tác nhân, xử lý xấp xỉ và điều phối chủ động cho hàng nghìn truy vấn đồng thời; (2) xây dựng hạ tầng mới cho các nhóm tác nhân quản lý trạng thái chia sẻ, bộ nhớ có cấu trúc, chỉnh sửa đồng thời và phục hồi lỗi; (3) cho phép tác nhân tự động tạo hệ thống dữ liệu tùy chỉnh (OLAP, key-value) nhưng thách thức chính là xác minh tính đúng đắn khi thông số kỹ thuật không đầy đủ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách các hệ thống dữ liệu phải thích nghi với sự phát triển nhanh chóng của các hệ thống agent, từ cơ sở hạ tầng cho đến việc tự động hóa thiết kế hệ thống thông minh bằng AI gần miễn phí.

DSpark: the DeepSeek inference upgrade that matters more than most model launches

DSpark là framework giải mã speculative mới của DeepSeek, cải thiện hiệu suất inference LLM tới 60–85% trên DeepSeek-V4 mà không cần thay đổi model. Nó khắc phục hai nhược điểm chính của các phương pháp hiện tại: drafters autoregressive chậm và suffix decay ở drafters song song, bằng cách kết hợp semi-autoregressive generation và confidence-scheduled verification. DeepSeek cũng giới thiệu DeepSpec, framework mã nguồn mở cho speculative decoding.

Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng AI của mình mà không cần thay đổi mô hình, DSpark sẽ là giải pháp mới nhất giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể.

Built for Mass Scale: Hard-Won Lessons from Teams Running High Volume Inference Workloads in Production

Các nhà lãnh đạo từ Workato, Hippocratic AI và ISMG chia sẻ kinh nghiệm vận hành khối lượng lớn suy luận AI trong sản xuất, nhấn mạnh: hiệu suất suy giảm nhanh khi AI dùng trên 50 công cụ; độ trễ P99 gây nguy hiểm cho bệnh nhân trong ứng dụng giọng nói lâm sàng; AI không nên có quyền admin mà hoạt động như ủy quyền theo thời gian cho từng hành động; trì hoãn cấu trúc dữ liệu và quy trình trước khi áp dụng AI khiến doanh nghiệp tụt hậu 2 năm về mô hình vận hành. Nhóm thống nhất rằng mở rộng suy luận AI là vấn đề cơ sở hạ tầng và quản trị, không phải mô hình.

Những kinh nghiệm thực tế từ các đội phát triển AI ở quy mô lớn sẽ giúp bạn tránh những sai lầm gây tốn kém về thời gian và chi phí khi thiết kế hệ thống inference, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và an toàn ngay từ giai đoạn xây dựng.

“Bring it to our shop”: Workday’s pitch for keeping AI agents close to your most valuable data

Workday đề xuất giữ các AI agent gần dữ liệu quan trọng nhất bằng cách nhúng các rào cản an toàn (như danh tính người dùng, quyền ngân sách) trực tiếp vào lớp inference, thay vì sử dụng cổng agent bên ngoài. Tại DevCon 2026, Workday giới thiệu các công cụ Agent-Ready Tools (dựa trên MCP), Developer Agent (xây dựng ứng dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên) và Agent Passport (xác thực, giám sát agent trong sản xuất), nhằm nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh về kiểm soát inference, độ an toàn và tin cậy thay vì công cụ phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty như Workday xây dựng hệ sinh thái AI an toàn và hiệu quả, đặc biệt là cách triển khai các guardrails trong layer xử lý logic thay vì phụ thuộc vào các gateway bên ngoài, giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong ứng dụng doanh nghiệp.

Serverless vs. Dedicated vs. Self-Hosted LLM Inference: When Self-Hosting Actually Gets Cheaper

A cost comparison of three LLM inference deployment models on DigitalOcean: Serverless Inference (pay-per-token), Dedicated Inference (reserved GPU, managed), and self-hosted GPU Droplets. Using Qwen3-32B with realistic chat and RAG workloads, the analysis finds that self-hosting only becomes cheaper than serverless once a GPU is kept busy roughly 22–48% of the time depending on latency requirements. At 5–10% utilization (typical for early-stage startups), self-hosting costs 2–4x more than serverless. The post provides break-even tables, highlights common measurement mistakes (wrong throughput benchmarking, mismatched token cost denominators, orphaned billing), and recommends defaulting to serverless until traffic is steady enough to justify a dedicated GPU.