- Chiến lược cloud-first từng thống trị trong hơn một thập kỷ, nhưng sự bùng nổ của AI đang buộc doanh nghiệp phải đánh giá lại vai trò của cloud và on-premises.
- Theo phân tích của Deloitte, hạ tầng được xây dựng cho cloud-first không còn phù hợp với “kinh tế AI”, khi các mô hình, agent và khối lượng suy luận tăng mạnh.
- Chi phí cloud leo thang là vấn đề lớn nhất: dù chi phí token AI đã giảm tới 280 lần trong hai năm, nhiều doanh nghiệp vẫn phải trả hóa đơn cloud hàng tháng lên tới hàng chục triệu USD.
- Deloitte chỉ ra “điểm bùng phát” khi chi phí cloud vượt 60–70% tổng chi phí của hệ thống on-premises tương đương, khiến đầu tư vốn trở nên hấp dẫn hơn chi phí vận hành.
- Độ trễ là rào cản nghiêm trọng: các ứng dụng AI cần phản hồi dưới 10 mili giây khó có thể chấp nhận xử lý hoàn toàn trên cloud.
- Tính bền bỉ và khả năng chống gián đoạn khiến on-premises được đánh giá cao cho các tác vụ AI quan trọng, không thể ngừng hoạt động khi mất kết nối cloud.
- Chủ quyền dữ liệu thúc đẩy nhiều doanh nghiệp “hồi hương” hạ tầng, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp bên ngoài khu vực pháp lý.
- Deloitte đề xuất mô hình ba tầng: cloud cho tính linh hoạt, on-premises cho chi phí và hiệu suất ổn định, edge cho các quyết định thời gian thực.
- Các kiến trúc sư hệ thống cho rằng hybrid cho phép vừa tận dụng cloud để thử nghiệm, vừa giữ dữ liệu nhạy cảm và workload độ trễ thấp tại chỗ.
📌 AI đang đảo ngược tư duy cloud-first từng được coi là mặc định. Với chi phí tăng cao, yêu cầu độ trễ thấp, chủ quyền dữ liệu và độ bền hệ thống, mô hình hybrid nổi lên như giải pháp cân bằng. Cloud vẫn quan trọng cho thử nghiệm và mở rộng, nhưng on-premises và edge trở lại trung tâm cho AI sản xuất quy mô lớn. Doanh nghiệp muốn tối ưu lợi tức đầu tư, AI buộc phải thiết kế hạ tầng linh hoạt, thay vì phụ thuộc một lựa chọn duy nhất.
Tổng hợp.
