Generative AI (AI tạo sinh) – một công nghệ đang thay đổi thế giới với tốc độ chóng mặt từ việc tạo ra những tác phẩm nghệ thuật độc đáo đến việc hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán bệnh, Generative AI đang mở ra những khả năng vô tận. Trong bài viết này, InterData.vn sẽ cùng bạn khám phá Generative AI là gì, những lợi ích, thách thức, và ứng dụng thực tế của nó. Đọc ngay!
Generative AI là gì?
Generative AI (AI tạo sinh) là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới hoàn toàn, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc video, thay vì chỉ phân tích hoặc hành động trên dữ liệu hiện có.
Để hiểu rõ hơn, hãy hình dung Generative AI như một “nghệ sĩ” kỹ thuật số. Thay vì vẽ tranh bằng cọ và màu, nó sử dụng các thuật toán và dữ liệu huấn luyện để “sáng tác” ra những tác phẩm mới. Điều thú vị là, Generative AI không chỉ sao chép hay lặp lại những gì đã thấy, mà còn có thể kết hợp, biến đổi, và tạo ra những thứ hoàn toàn độc đáo. Generative AI khác với AI truyền thống (traditional AI) thường tập trung vào phân tích, dự đoán.
Generative AI hoạt động dựa trên các mô hình học sâu (deep learning), được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu. Quá trình huấn luyện này giúp mô hình “học” được các mẫu và quy luật trong dữ liệu, từ đó có thể tự tạo ra nội dung mới tương tự.
Ví dụ, một mô hình Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được huấn luyện trên hàng triệu bức ảnh có thể tạo ra một bức ảnh mới về một con mèo, mặc dù nó chưa bao giờ “nhìn thấy” con mèo cụ thể đó trước đây. Tương tự, một mô hình được huấn luyện trên hàng triệu bài viết có thể viết một bài báo mới về một chủ đề nào đó.
Các mô hình của Generative AI
Có nhiều loại mô hình Generative AI, mỗi loại có kiến trúc và cách thức hoạt động riêng. Dưới đây là một vài mô hình tiêu biểu:
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs bao gồm hai mạng nơ-ron đối nghịch nhau: một “máy phát” (generator) tạo ra dữ liệu giả và một “máy phân biệt” (discriminator) cố gắng phân biệt dữ liệu thật và giả.
Hai mạng này “cạnh tranh” với nhau trong quá trình huấn luyện, giúp cải thiện khả năng tạo ra dữ liệu giống thật của máy phát. Ví dụ nổi bật của GAN là tạo ra những bức ảnh khuôn mặt người không hề tồn tại.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs học cách mã hóa dữ liệu đầu vào thành một không gian ẩn (latent space) có cấu trúc, sau đó giải mã để tạo ra dữ liệu mới tương tự. VAEs thường được sử dụng để tạo ra các biến thể của dữ liệu đầu vào.
Transformers
Transformers là một kiến trúc mạng nơ-ron sử dụng cơ chế “tự chú ý” (self-attention), cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của dữ liệu đầu vào khi tạo ra đầu ra. Transformers đặc biệt hiệu quả trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và là nền tảng của các mô hình như GPT-3, ChatGPT.
Diffusion Models
Diffusion Models tạo ra dữ liệu mới bằng cách thêm nhiễu dần dần vào dữ liệu gốc, sau đó học cách loại bỏ nhiễu để tái tạo lại dữ liệu. Mô hình này đang ngày càng phổ biến trong lĩnh vực tạo ảnh, ví dụ như Stable Diffusion và DALL-E 2.
Lợi ích của Generative AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, thúc đẩy sự sáng tạo, tăng năng suất và mở ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực.
Cụ thể, Generative AI có thể:
- Tự động hóa các tác vụ sáng tạo: Thay vì phải tự viết bài, thiết kế đồ họa, hay soạn nhạc, Generative AI có thể thực hiện những công việc này một cách nhanh chóng và hiệu quả, giải phóng thời gian cho con người để tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy phức tạp hơn.
- Tăng cường khả năng sáng tạo: Generative AI không chỉ làm thay công việc của con người, mà nó còn có thể tạo ra những ý tưởng, concept mới lạ, vượt ra ngoài những lối mòn suy nghĩ thông thường, giúp con người có thêm nguồn cảm hứng trong công việc.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: Trong kinh doanh, Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra những nội dung, sản phẩm, dịch vụ được tùy chỉnh riêng cho từng khách hàng, giúp tăng sự hài lòng và gắn kết.
- Thúc đẩy nghiên cứu và phát triển: Trong khoa học, Generative AI có thể giúp mô phỏng các thí nghiệm phức tạp, tạo ra các giả thuyết mới, và thậm chí là khám phá ra các loại thuốc hay vật liệu mới.
Ví dụ, một công ty marketing có thể sử dụng Generative AI để tạo ra hàng loạt các mẫu quảng cáo khác nhau chỉ trong vài phút, sau đó thử nghiệm để xem mẫu nào hiệu quả nhất.
Một nhà soạn nhạc có thể sử dụng Generative AI để tạo ra những giai điệu mới lạ, sau đó phát triển chúng thành một bản nhạc hoàn chỉnh. Một nhà khoa học có thể sử dụng Generative AI để mô phỏng các phản ứng hóa học, giúp tìm ra những hợp chất mới có tiềm năng ứng dụng trong y học.
Thách thức của Generative AI
Bên cạnh những lợi ích to lớn, Generative AI cũng đối mặt với nhiều thách thức đáng kể về đạo đức, kỹ thuật và xã hội.
Đạo đức và bản quyền
Một trong những thách thức lớn nhất là vấn đề đạo đức và bản quyền. Vì Generative AI được huấn luyện trên dữ liệu có sẵn, nó có thể vô tình tạo ra nội dung vi phạm bản quyền hoặc chứa đựng những thành kiến từ dữ liệu đó.
Ví dụ, một mô hình tạo ảnh có thể tạo ra hình ảnh giống hệt một tác phẩm nghệ thuật đã có bản quyền, hoặc một mô hình tạo văn bản có thể lặp lại những định kiến về giới tính hoặc chủng tộc.
Khả năng bị lạm dụng
Thách thức tiếp theo là khả năng bị lạm dụng. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể bị sử dụng để tạo ra deepfake (video hoặc hình ảnh giả mạo người khác), tin giả, hoặc các nội dung độc hại khác, gây ảnh hưởng tiêu cực đến cá nhân và xã hội. Việc phân biệt giữa nội dung do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra ngày càng trở nên khó khăn.
Hạn chế kiểm soát chất lượng đầu ra
Về mặt kỹ thuật, Generative AI vẫn còn hạn chế trong việc kiểm soát chất lượng đầu ra. Đôi khi, mô hình có thể tạo ra nội dung vô nghĩa, không logic, hoặc thậm chí là phản cảm. Việc đảm bảo tính chính xác và tin cậy của nội dung do AI tạo ra vẫn là một bài toán khó.
Chi phí phát triển và vận hành cao
Ngoài ra, chi phí phát triển và vận hành các mô hình Generative AI thường rất cao, đòi hỏi nguồn lực lớn về phần cứng, dữ liệu và nhân lực. Điều này có thể tạo ra rào cản cho các doanh nghiệp nhỏ và các nhà nghiên cứu độc lập.
Vấn đề về “hallucination”
Một vấn đề khác cần lưu ý là hiện tượng “hallucination” (ảo giác) của AI, khi mô hình tạo ra thông tin sai lệch hoặc không có thật nhưng lại trình bày như thể đó là sự thật. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như y tế, pháp luật, hay tài chính.
Sự khác biệt giữa AI truyền thống và Generative AI
AI truyền thống tập trung vào phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định, trong khi Generative AI có khả năng tạo ra nội dung mới hoàn toàn.
Để dễ hình dung, hãy tưởng tượng AI truyền thống như một người “thám tử” tài ba, có khả năng phân tích các manh mối (dữ liệu) để tìm ra hung thủ (đưa ra quyết định). Còn Generative AI giống như một “nghệ sĩ” có thể sáng tạo ra những bức tranh, bản nhạc, hoặc câu chuyện hoàn toàn mới.
AI truyền thống:
-
- Mục tiêu: Phân tích dữ liệu, nhận dạng mẫu, dự đoán, phân loại, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hiện có.
- Ví dụ: Hệ thống gợi ý phim trên Netflix, bộ lọc thư rác, hệ thống nhận diện khuôn mặt.
- Cách thức hoạt động: Sử dụng các thuật toán như hồi quy (regression), cây quyết định (decision trees), máy học hỗ trợ (support vector machines), và mạng nơ-ron (nhưng không phải loại tạo sinh).
Generative AI:
-
- Mục tiêu: Tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,…) dựa trên dữ liệu huấn luyện.
- Ví dụ: ChatGPT (tạo văn bản), Midjourney (tạo hình ảnh), Sora (tạo video).
- Cách thức hoạt động: Sử dụng các mô hình học sâu phức tạp như GANs, VAEs, Transformers, và Diffusion Models.
Tóm lại: AI truyền thống “học” từ dữ liệu để phân tích và đưa ra quyết định, còn Generative AI “học” từ dữ liệu để sáng tạo ra nội dung mới.
Ứng dụng của Generative AI trong cuộc sống
Generative AI đang nhanh chóng len lỏi vào mọi ngóc ngách của cuộc sống, mang lại những thay đổi đáng kể trong cách chúng ta làm việc, giải trí, và tương tác với thế giới xung quanh.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong các lĩnh vực khác nhau:
Marketing
Generative AI giúp các nhà tiếp thị tạo ra nội dung quảng cáo hấp dẫn, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
- Tạo nội dung quảng cáo: Viết tiêu đề, mô tả sản phẩm, kịch bản video quảng cáo, và thậm chí là tạo ra hình ảnh hoặc video quảng cáo hoàn chỉnh.
- Cá nhân hóa: Tạo ra các thông điệp quảng cáo phù hợp với từng đối tượng khách hàng dựa trên sở thích, hành vi, và dữ liệu nhân khẩu học của họ.
- Tối ưu hóa chiến dịch: Phân tích hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo, đưa ra các đề xuất cải thiện, và thậm chí là tự động điều chỉnh các thông số của chiến dịch.
- Tạo chatbot: Hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp, và giải quyết các vấn đề đơn giản.
Ví dụ: Một công ty thời trang có thể sử dụng Generative AI để tạo ra hàng trăm phiên bản quảng cáo khác nhau cho cùng một sản phẩm, sau đó thử nghiệm để xem phiên bản nào thu hút được nhiều khách hàng nhất.
Y học
Generative AI có tiềm năng cách mạng hóa ngành y, từ việc phát hiện bệnh sớm đến phát triển các phương pháp điều trị mới.
- Phát hiện bệnh: Phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI) để phát hiện các dấu hiệu sớm của bệnh, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh chính xác hơn.
- Phát triển thuốc: Tạo ra các mô hình phân tử mới có tiềm năng trở thành thuốc, giúp rút ngắn thời gian và chi phí nghiên cứu thuốc.
- Cá nhân hóa điều trị: Đưa ra các phác đồ điều trị phù hợp với từng bệnh nhân dựa trên thông tin di truyền, tiền sử bệnh, và các yếu tố khác.
- Tạo dữ liệu tổng hợp: Sinh dữ liệu tổng hợp cho mục đích huấn luyện, nghiên cứu khi dữ liệu thật bị giới hạn, riêng tư.
Ví dụ: Các nhà khoa học có thể sử dụng Generative AI để mô phỏng quá trình tương tác giữa thuốc và cơ thể người, giúp tìm ra những loại thuốc hiệu quả hơn và ít tác dụng phụ hơn.
Ngành Ô tô
Generative AI đang thúc đẩy sự phát triển của xe tự lái, cải thiện thiết kế xe, và nâng cao trải nghiệm của người dùng.
- Xe tự lái: Huấn luyện các hệ thống xe tự lái bằng cách tạo ra các tình huống giao thông giả lập, giúp xe học cách phản ứng với các tình huống khác nhau.
- Thiết kế xe: Tạo ra các mẫu thiết kế xe mới lạ, tối ưu hóa khí động học, và cải thiện tính thẩm mỹ của xe.
- Trợ lý ảo: Tích hợp vào xe hơi để cung cấp thông tin, giải trí, và hỗ trợ người lái.
Ví dụ: Các kỹ sư có thể sử dụng Generative AI để tạo ra hàng ngàn mẫu thiết kế khác nhau cho một bộ phận của xe, sau đó chọn ra mẫu thiết kế tối ưu nhất về mặt hiệu suất và chi phí.
Vận tải – Logistics
Generative AI giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng, dự báo nhu cầu, và cải thiện hiệu quả hoạt động của ngành vận tải và logistics.
- Tối ưu hóa tuyến đường: Tìm ra tuyến đường vận chuyển hàng hóa tối ưu, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
- Dự báo nhu cầu: Dự đoán nhu cầu vận chuyển hàng hóa trong tương lai, giúp các công ty chủ động hơn trong việc lập kế hoạch.
- Quản lý kho bãi: Tối ưu hóa việc sắp xếp hàng hóa trong kho, giúp tăng hiệu quả sử dụng không gian và giảm thời gian tìm kiếm hàng hóa.
Ví dụ: Một công ty vận tải có thể sử dụng Generative AI để dự báo nhu cầu vận chuyển hàng hóa tăng cao trong dịp lễ Tết, từ đó chủ động tăng cường đội xe và nhân lực để đáp ứng nhu cầu.
Du lịch
Generative AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm du lịch, cung cấp thông tin hữu ích, và tạo ra các nội dung quảng bá hấp dẫn.
- Lên kế hoạch du lịch: Tạo ra các lịch trình du lịch được tùy chỉnh theo sở thích, ngân sách, và thời gian của từng du khách.
- Cung cấp thông tin: Trả lời các câu hỏi của du khách về điểm đến, khách sạn, nhà hàng, phương tiện di chuyển,…
- Tạo nội dung quảng bá: Viết bài giới thiệu về các điểm đến, tạo ra hình ảnh và video quảng cáo du lịch hấp dẫn.
- Trợ lý ảo du lịch: Cung cấp thông tin, hỗ trợ đặt phòng, và giải đáp thắc mắc của du khách trong suốt chuyến đi.
Ví dụ: Một du khách có thể sử dụng Generative AI để lên kế hoạch cho một chuyến đi đến Đà Nẵng, bao gồm các hoạt động tham quan, ăn uống, và nghỉ ngơi phù hợp với sở thích của mình.
Top Generative AI phổ biến nhất hiện nay
Có rất nhiều mô hình và công cụ Generative AI đang được phát triển và ứng dụng, mỗi loại có những điểm mạnh và lĩnh vực ứng dụng riêng. Dưới đây là giới thiệu sơ lược về 18 Generative AI phổ biến nhất hiện nay, theo từng category:
Text Generation (Tạo văn bản)
- ChatGPT (OpenAI): Chatbot có khả năng tạo văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, viết bài luận, tóm tắt văn bản, và nhiều tác vụ khác.
- Gemini (Google): Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Google, cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT, có khả năng tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, viết mã, và trả lời câu hỏi.
- Copilot (GitHub/Microsoft): Công cụ hỗ trợ lập trình, giúp tự động hoàn thành mã, viết hàm, và tìm lỗi.
- Claude (Anthropic): Mô hình ngôn ngữ tập trung vào tính an toàn và đạo đức, có khả năng trò chuyện, trả lời câu hỏi, và tạo nội dung.
- LaMDA (Google): Mô hình ngôn ngữ đối thoại của Google, được thiết kế để tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên và hấp dẫn.
- Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm và chatbot AI, tập trung vào việc cung cấp thông tin chính xác và nguồn gốc rõ ràng.
Image Generation (Tạo hình ảnh)
- Midjourney: Tạo hình ảnh nghệ thuật và chân thực từ mô tả văn bản.
- Stable Diffusion (Stability AI): Mô hình tạo ảnh mã nguồn mở, cho phép người dùng tùy chỉnh và tạo ra nhiều loại hình ảnh khác nhau.
- DALL-E 2 (OpenAI): Tạo hình ảnh từ mô tả văn bản, nổi tiếng với khả năng tạo ra những hình ảnh độc đáo và sáng tạo.
- Adobe Firefly: Tích hợp vào các công cụ của Adobe (như Photoshop), giúp người dùng tạo và chỉnh sửa hình ảnh bằng AI.
- Leonardo AI: Nền tảng tạo ảnh tập trung vào phong cách nghệ thuật và tùy biến cao.
- Craiyon (trước đây là DALL-E mini): Phiên bản đơn giản hóa của DALL-E, tạo ảnh từ mô tả văn bản.
Video Generation (Tạo video)
- Sora (OpenAI): Tạo video ngắn từ mô tả văn bản, với độ chân thực và chi tiết cao.
- RunwayML: Nền tảng cung cấp nhiều công cụ AI, bao gồm cả tạo và chỉnh sửa video.
- Lumiere (Google): Mô hình tạo video của Google, tập trung vào chuyển động thực tế.
- Pika Labs: Tạo và chỉnh sửa video.
Audio Generation (Tạo âm thanh)
- MusicLM (Google): Tạo nhạc từ mô tả văn bản.
- Amper Music: Tạo nhạc nền cho video và podcast.
Lưu ý: Danh sách này có thể thay đổi theo thời gian, vì lĩnh vực Generative AI đang phát triển rất nhanh.
Lưu ý khi sử dụng Generative AI
Mặc dù Trí tuệ nhân tạo tạo sinh mang lại nhiều lợi ích, người dùng cần phải tỉnh táo và có trách nhiệm để tránh những rủi ro tiềm ẩn và sử dụng công nghệ này một cách hiệu quả.
Dưới đây là một số lưu ý quan trọng:
- Kiểm tra thông tin: Không nên tin tưởng hoàn toàn vào nội dung do Generative AI tạo ra. Luôn kiểm tra lại thông tin bằng các nguồn đáng tin cậy khác, đặc biệt là khi thông tin đó quan trọng hoặc có thể gây ảnh hưởng đến người khác. Generative AI có thể “bịa” ra thông tin (hiện tượng “hallucination”).
- Vấn đề bản quyền: Cần cẩn trọng khi sử dụng nội dung do Generative AI tạo ra cho mục đích thương mại, vì có thể vi phạm bản quyền của người khác. Nên tìm hiểu kỹ về các điều khoản sử dụng của công cụ Generative AI mà bạn đang dùng.
- Tránh lạm dụng: Không nên sử dụng Generative AI để tạo ra nội dung độc hại, lừa đảo, hoặc gây tổn thương cho người khác. Hãy sử dụng công nghệ này một cách có đạo đức và trách nhiệm.
- Bảo mật thông tin: Không nên cung cấp thông tin cá nhân hoặc thông tin nhạy cảm cho các công cụ Generative AI, vì có thể bị lộ hoặc sử dụng sai mục đích.
- Hiểu rõ giới hạn: Generative AI không phải là “cây đũa thần” có thể giải quyết mọi vấn đề. Nó chỉ là một công cụ hỗ trợ, và kết quả cuối cùng vẫn phụ thuộc vào sự sáng tạo và khả năng đánh giá của con người.
- Cập nhật kiến thức: Lĩnh vực Generative AI đang phát triển rất nhanh, vì vậy hãy thường xuyên cập nhật kiến thức và kỹ năng để sử dụng công nghệ này một cách hiệu quả nhất.
Tương lai của Generative AI
Generative AI được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai, mang lại những thay đổi sâu rộng trong nhiều lĩnh vực và có khả năng biến đổi cách chúng ta sống, làm việc và tương tác.
Một số xu hướng đáng chú ý bao gồm:
- Mô hình mạnh mẽ hơn: Các mô hình Generative AI sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, có khả năng tạo ra nội dung phức tạp, tinh vi, và giống thật hơn. Chúng có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách sâu sắc hơn, tạo ra hình ảnh và video với độ phân giải cao hơn, và thậm chí là tạo ra các mô hình 3D hoặc các môi trường ảo.
- Ứng dụng rộng rãi hơn: Generative AI sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hơn nữa, không chỉ giới hạn trong các lĩnh vực sáng tạo như hiện nay. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống giáo dục thông minh, hỗ trợ chẩn đoán bệnh trong y tế, hoặc tạo ra các trải nghiệm giải trí tương tác mới.
- Tương tác tự nhiên hơn: Con người sẽ có thể tương tác với Generative AI một cách tự nhiên hơn, không chỉ thông qua văn bản mà còn thông qua giọng nói, cử chỉ, và thậm chí là suy nghĩ. Điều này sẽ mở ra những khả năng mới trong việc giao tiếp giữa người và máy.
- Cá nhân hóa sâu sắc: Generative AI sẽ có khả năng tạo ra nội dung và trải nghiệm được cá nhân hóa cao độ, phù hợp với từng cá nhân dựa trên sở thích, nhu cầu, và ngữ cảnh của họ.
- Phát triển bền vững: Sẽ có nhiều nỗ lực hơn trong việc phát triển Generative AI một cách bền vững, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và xã hội. Điều này bao gồm việc sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, giảm thiểu thiên vị trong dữ liệu huấn luyện, và xây dựng các quy định đạo đức và pháp lý phù hợp.
- Kết hợp với các công nghệ khác: Generative AI có thể sẽ được tích hợp với các công nghệ khác như blockchain, Internet of Things (IoT), và thực tế ảo/thực tế tăng cường (VR/AR), tạo ra những ứng dụng hoàn toàn mới.
Tuy nhiên, tương lai của Generative AI cũng đi kèm với những thách thức. Việc đảm bảo an toàn, bảo mật, và đạo đức trong việc sử dụng công nghệ này sẽ là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết. Sự phát triển của Generative AI cũng có thể đặt ra những câu hỏi về vai trò của con người trong tương lai, và chúng ta cần chuẩn bị cho những thay đổi đó.
Generative AI không chỉ là một xu hướng công nghệ nhất thời, mà nó là một bước tiến quan trọng có thể thay đổi cách chúng ta sống, làm việc, và sáng tạo. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ này, chúng ta cần sử dụng nó một cách có trách nhiệm, đồng thời không ngừng học hỏi và cập nhật kiến thức.
Để khai thác tối đa tiềm năng của Generative AI, bạn cần một nền tảng hạ tầng mạnh mẽ và đáng tin cậy. InterData.vn cung cấp dịch vụ thuê VPS giá rẻ và Cloud Server chất lượng cao, giúp bạn triển khai các ứng dụng AI một cách dễ dàng và hiệu quả. Với phần cứng thế hệ mới, bao gồm CPU AMD EPYC, ổ cứng SSD NVMe U.2, cùng băng thông lớn và tốc độ cao, bạn có thể yên tâm rằng các mô hình Generative AI của mình sẽ hoạt động mượt mà và ổn định. Chỉ từ 3.000 VNĐ/ngày, bạn đã có thể sở hữu một cấu hình mạnh mẽ, uy tín để bắt đầu hành trình khám phá Generative AI.
Hãy liên hệ với InterData.vn ngay hôm nay để được tư vấn và trải nghiệm dịch vụ!
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
