Công nghệ
01/10/2026 10:25Cuộc đua RAM trên smartphone bước vào kỷ nguyên mới: Khi trí tuệ nhân tạo trở thành kẻ "ngốn" bộ nhớ
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device AI) đang tái định nghĩa hoàn toàn vai trò của bộ nhớ tạm, biến RAM trở thành một trong những thước đo phần cứng quan trọng hàng đầu trên các thế hệ điện thoại thông minh hiện đại.
Áp lực khổng lồ từ những mô hình AI chạy trực tiếp trên máy
Thay vì chuyển toàn bộ tác vụ tính toán lên máy chủ đám mây, các dòng smartphone mới đang tích cực xử lý dữ liệu ngay trên phần cứng của máy. Đơn cử như Google hiện ứng dụng mô hình Gemini Nano nhằm phục vụ các tính năng cốt lõi trên hệ điều hành Android như nhận diện giọng nói, đọc hiểu hình ảnh, tóm tắt và viết lại văn bản. Tuy nhiên, để hiện thực hóa những trải nghiệm này, việc chỉ trang bị chip xử lý chuyên dụng là chưa đủ, mà thiết bị bắt buộc phải có dung lượng bộ nhớ đủ rộng để nạp và vận hành các mô hình ngôn ngữ phức tạp.
Bản chất của một mô hình AI bao gồm lượng tham số khổng lồ – những giá trị then chốt giúp chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành kết quả xử lý. Khi hoạt động trên thiết bị, một phần đáng kể các tham số này phải được lưu trữ trực tiếp trong bộ nhớ để bộ xử lý có thể trích xuất trong suốt quá trình suy luận. Chưa dừng lại ở đó, hệ thống còn phải phân bổ tài nguyên bộ nhớ cho dữ liệu đầu vào, ngữ cảnh tác vụ và các kết quả tính toán trung gian. Yêu cầu của người dùng càng phức tạp, lượng dữ liệu cần duy trì trong bộ nhớ lại càng tăng vọt.
Hãng nghiên cứu Counterpoint Research chỉ rõ đây chính là một trong những rào cản kỹ thuật lớn nhất đối với AI cục bộ. Theo đó, các mô hình hiện đại đòi hỏi một lượng bộ nhớ đáng kể ngay từ trước khi bắt đầu chu trình suy luận; mô hình càng phình to thì áp lực đè nặng lên dung lượng và băng thông bộ nhớ của thiết bị càng gay gắt.
Thực tế này buộc các nhà sản xuất bán dẫn phải thay đổi tư duy thiết kế. Thay vì chỉ chăm chút tăng cường sức mạnh cho bộ xử lý thần kinh (NPU), họ bắt đầu dồn trọng tâm vào hệ thống bộ nhớ. Đơn cử như Qualcomm đã nâng cấp kiến trúc Hexagon NPU thế hệ mới với bộ nhớ dùng chung mở rộng thêm 50%. Cải tiến này giúp đưa các dữ liệu mô hình, trạng thái xử lý và kết quả trung gian lại gần NPU hơn, từ đó giảm thiểu tần suất truy xuất ra bộ nhớ ngoài và gia tăng đáng kể tốc độ phản hồi cho các tác vụ AI. Dẫu vậy, hiệu năng AI tổng thể vẫn là bài toán phối hợp nhịp nhàng giữa NPU, CPU, GPU, băng thông bộ nhớ cùng các giải pháp tối ưu hóa như kỹ thuật lượng tử hóa – phương pháp từng được Qualcomm áp dụng để đưa mô hình Stable Diffusion lên Android nhằm hạ thấp băng thông lẫn mức tiêu hao năng lượng.
Tiêu chuẩn mới từ 12 GB đến 16 GB và hướng đi cho tương lai
Tác động rõ nét nhất của làn sóng AI là sự dịch chuyển mạnh mẽ về dung lượng bộ nhớ trên phân khúc smartphone cao cấp. Dòng Galaxy S26 của Samsung hiện đặt mức RAM khởi điểm từ 12 GB, thậm chí phiên bản bộ nhớ 1 TB được ưu ái trang bị tới 16 GB RAM để phục vụ hệ sinh thái Galaxy AI thâm nhập sâu hơn vào từng trải nghiệm người dùng.
Về phía Apple, hãng cũng công khai mối liên hệ mật thiết giữa tài nguyên phần cứng và các tính năng thông minh. Để vận hành mô hình AI mạnh nhất trên máy nhằm hỗ trợ giọng nói biểu cảm hay tính năng đọc chính tả nâng cao, "Táo khuyết" yêu cầu thiết bị phải sở hữu tối thiểu 12 GB bộ nhớ hợp nhất; những mẫu máy không đáp ứng mốc này sẽ hoàn toàn bị loại khỏi danh sách hỗ trợ. Do đặc thù kiến trúc bộ nhớ hợp nhất của Apple cho phép CPU, GPU và các bộ xử lý chia sẻ chung một không gian lưu trữ, con số 12 GB trên iPhone không tương đương tuyệt đối với 12 GB RAM truyền thống trên Android, song thông số này đã minh chứng rõ ràng cho áp lực bộ nhớ mà AI đang tạo ra.
Xu hướng mở rộng bộ nhớ được dự báo sẽ còn tiếp diễn khi AI trên thiết bị nâng cấp từ các tác vụ cơ bản như sửa ảnh hay tóm tắt văn bản thành những trợ lý ảo toàn diện, đủ sức hiểu ngữ cảnh dài, xử lý âm thanh, hình ảnh và thực thi chuỗi hành động liên tiếp. Dù vậy, điều này không đồng nghĩa các nhà sản xuất sẽ lao vào cuộc đua tăng RAM vô tội vạ. Các hãng công nghệ đang nỗ lực giải bài toán phần cứng bằng cách phát triển những mô hình AI thu gọn, ứng dụng kỹ thuật lượng tử hóa hay xây dựng kiến trúc chỉ kích hoạt từng phần mô hình khi có nhu cầu thực tế. Dù các giải pháp này giúp tối ưu hóa đáng kể khối lượng tính toán, nhu cầu về một dung lượng bộ nhớ lớn vẫn là điều kiện tiên quyết không thể xóa bỏ trên các smartphone thế hệ mới.
PV (SHTT)
Bài đọc nhiều
