Vì sao trí tuệ nhân tạo cục bộ biến dung lượng RAM trở thành thông số sống còn trên smartphone?

Trong nhiều năm, dung lượng bộ nhớ truy xuất ngẫu nhiên (RAM) trên điện thoại thông minh chủ yếu phục vụ nhu cầu chạy đa nhiệm hoặc duy trì ứng dụng nền không bị tải lại. Bước sang giai đoạn mới, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device AI) đang thay đổi căn bản vai trò của linh kiện này. Bộ nhớ tạm nay đã vươn lên thành một trong những thước đo phần cứng quan trọng hàng đầu, quyết định trực tiếp khả năng xử lý các tác vụ thông minh thế hệ mới.

Áp lực bộ nhớ từ các mô hình tính toán cục bộ

Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên máy chủ đám mây như trước, các dòng máy hiện đại đang chuyển dịch sang tính toán trực tiếp trên phần cứng cục bộ. Google hiện tích hợp mô hình Gemini Nano phục vụ các tính năng nền tảng trên hệ điều hành Android như nhận diện giọng nói, đọc hiểu hình ảnh, tóm tắt và hỗ trợ viết văn bản. Để vận hành trơn tru những trải nghiệm này, sự hiện diện của chip xử lý chuyên dụng là chưa đủ nếu thiếu không gian bộ nhớ tạm đủ lớn.

Về mặt kỹ thuật, một mô hình AI bao gồm hàng tỷ tham số quyết định việc chuyển hóa dữ liệu đầu vào thành kết quả suy luận. Khi kích hoạt trên điện thoại, phần lớn các tham số này phải được nạp sẵn vào RAM để chip xử lý trích xuất liên tục. Ngoài ra, hệ thống còn cần dung lượng dự phòng cho dữ liệu đầu vào, ngữ cảnh tác vụ và các phép tính trung gian. Khi yêu cầu từ người dùng phức tạp hơn, lượng tài nguyên cần duy trì sẽ tăng vọt.

Theo số liệu từ đơn vị nghiên cứu Counterpoint Research, việc duy trì bộ nhớ chính là rào cản kỹ thuật lớn nhất đối với AI cục bộ. Các mô hình hiện đại đòi hỏi một lượng RAM đáng kể ngay từ trước khi bắt đầu chu trình suy luận. Khi kích thước mô hình ngày một phình to, áp lực đè nặng lên dung lượng lẫn băng thông truyền tải của linh kiện này càng trở nên gay gắt.

Tái cấu trúc kiến trúc vi xử lý và bài toán băng thông

Thực tế vận hành buộc các nhà sản xuất chất bán dẫn phải định hình lại tư duy thiết kế phần cứng. Thay vì chỉ dồn sức nâng cao năng lực tính toán của bộ xử lý thần kinh (NPU), các hãng công nghệ bắt đầu ưu tiên tối ưu hóa đường truyền và kiến trúc bộ nhớ.

Điển hình, Qualcomm đã nâng cấp kiến trúc vi xử lý Hexagon NPU thế hệ mới với bộ nhớ dùng chung mở rộng thêm 50%. Giải pháp này đặt dữ liệu mô hình, trạng thái xử lý và kết quả trung gian nằm sát NPU hơn, hạn chế tối đa việc truy xuất ra bộ nhớ ngoài và gia tăng đáng kể tốc độ phản hồi. Dù vậy, hiệu năng tổng thể vẫn phụ thuộc vào sự đồng bộ giữa NPU, CPU, GPU cùng các kỹ thuật nén mô hình như lượng tử hóa – phương pháp từng giúp đưa mô hình Stable Diffusion lên Android nhằm giảm tải băng thông và điện năng tiêu thụ.

Nhà sản xuất / Nền tảng	Giải pháp kỹ thuật	Mức dung lượng RAM yêu cầu
Qualcomm (Hexagon NPU)	Mở rộng bộ nhớ dùng chung 50%, áp dụng lượng tử hóa dữ liệu	Tối ưu theo kiến trúc chip xử lý di động
Samsung (Galaxy S26)	Cấu hình chuyên biệt phục vụ hệ sinh thái Galaxy AI	Khởi điểm 12 GB, bản 1 TB trang bị 16 GB
Apple (iOS)	Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất chia sẻ chung giữa CPU, GPU và NPU	Tối thiểu 12 GB cho các mô hình AI nâng cao

Thiết lập chuẩn mực mới từ 12 GB đến 16 GB

Làn sóng AI đang thúc đẩy mạnh mẽ sự gia tăng dung lượng bộ nhớ trên phân khúc điện thoại cao cấp. Dòng máy Galaxy S26 của Samsung hiện đặt tiêu chuẩn khởi điểm từ 12 GB RAM, thậm chí phiên bản bộ nhớ 1 TB được trang bị tới 16 GB RAM nhằm đảm bảo hệ sinh thái Galaxy AI thâm nhập sâu vào các tác vụ thường nhật.

Ở chiều hướng tương tự, Apple cũng xác lập mối liên hệ trực tiếp giữa tài nguyên phần cứng và các tiện ích thông minh. Để xử lý mô hình AI mạnh nhất trên máy – hỗ trợ giọng nói biểu cảm hay tính năng đọc chính tả nâng cao – thiết bị bắt buộc phải có tối thiểu 12 GB bộ nhớ hợp nhất. Dù kiến trúc hợp nhất của Apple cho phép CPU, GPU và NPU chia sẻ chung không gian lưu trữ, con số 12 GB vẫn phản ánh rõ sức ép nặng nề mà tác vụ tính toán thông minh đặt lên bộ nhớ.

Xu hướng mở rộng bộ nhớ được dự báo sẽ tiếp diễn khi AI di động nâng cấp từ các tác vụ đơn lẻ như chỉnh sửa ảnh hay tóm tắt văn bản thành các trợ lý ảo toàn diện. Song song với việc tăng dung lượng, các nhà sản xuất đang tìm cách tối ưu bằng những mô hình thu gọn và kiến trúc chỉ kích hoạt từng phần khi cần, nhằm kiểm soát phần cứng mà vẫn đảm bảo hiệu năng xử lý cao nhất.