Quên ChatGPT đi, sử dụng AI cục bộ ngay trên PC của bạn!

Khi nhắc đến AI, nhiều người thường nghĩ ngay đến ChatGPT hoặc các chatbot trực tuyến khác như Copilot, Google Gemini, Perplexity… Mặc dù chúng đang chiếm lĩnh các tiêu đề tin tức, nhưng AI không chỉ giới hạn ở đó.

AI không chỉ giới hạn ở các công cụ đám mây. Bạn có thể sử dụng AI để chỉnh sửa video, chuyển đổi âm thanh, chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ, hay thậm chí là cải thiện các cuộc họp Microsoft Teams ngay trên chiếc Copilot+ PC của mình.

Đây là 5 lý do chính bạn nên cân nhắc sử dụng AI cục bộ thay vì phụ thuộc vào các công cụ trực tuyến.

Lưu ý quan trọng trước khi bắt đầu

Trước khi đi sâu vào các lý do, cần lưu ý một yếu tố then chốt: phần cứng. Nếu không có phần cứng phù hợp, bạn sẽ không thể trải nghiệm các LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cục bộ mới nhất.

Copilot+ PC có nhiều tính năng AI cục bộ nhờ được trang bị NPU. Dù không phải mọi tác vụ AI đều cần đến NPU, nhưng chúng vẫn đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể. Do đó, trước khi dùng bất kỳ công cụ AI cục bộ nào, bạn nên tìm hiểu kỹ yêu cầu về phần cứng.

1/ Không cần kết nối internet

Đây là ưu điểm rõ ràng nhất. AI cục bộ chạy trực tiếp trên PC của bạn, trong khi các công cụ như ChatGPT và Copilot yêu cầu kết nối internet liên tục để hoạt động.

Mặc dù kết nối internet ngày càng phổ biến, thậm chí có thể truy cập Wi-Fi trên máy bay, nhưng không phải lúc nào cũng có sẵn. Khi không có kết nối, bạn không thể sử dụng các công cụ trực tuyến. Ngược lại, bạn có thể chạy các LLM như OpenAI gpt-oss:20b trên máy tính cá nhân một cách hoàn toàn ngoại tuyến, mọi lúc mọi nơi. Tuy tốc độ có thể không nhanh bằng các phiên bản mới nhất như GPT-5, nhưng sự tiện lợi này là một ưu điểm lớn.

Điều này cũng đúng với các công cụ khác, chẳng hạn như tạo ảnh. Bạn có thể chạy Stable Diffusion ngoại tuyến trên PC, trong khi các công cụ tạo ảnh trực tuyến lại yêu cầu kết nối internet. Tương tự, các tính năng AI trong trình chỉnh sửa video DaVinci Resolve cũng hoạt động ngoại tuyến, tận dụng sức mạnh xử lý ngay trên máy tính của bạn.

Do đó, AI cục bộ hoàn toàn di động và cho phép bạn làm chủ công việc tốt hơn. Bạn sẽ không còn phụ thuộc vào khả năng, độ ổn định của máy chủ hay các giới hạn dịch vụ từ các công ty. Hơn nữa, bạn cũng không bị ảnh hưởng khi họ thay đổi mô hình và ngừng hỗ trợ các phiên bản cũ mà bạn có thể ưa dùng, một vấn đề gây tranh cãi gần đây với sự ra mắt của GPT-5.

2/ Kiểm soát quyền riêng tư tốt hơn

Đây là một ưu điểm mở rộng từ ý đầu tiên, nhưng đủ quan trọng để được nhấn mạnh. Khi kết nối với một công cụ trực tuyến, bạn đang chia sẻ dữ liệu với máy chủ trên đám mây. Gần đây, đã có trường hợp các phiên trò chuyện của ChatGPT bị thu thập và xuất hiện trong kết quả tìm kiếm của Google.

Bạn không thể kiểm soát dữ liệu khi sử dụng các công cụ AI trực tuyến. Ngược lại, AI cục bộ đảm bảo dữ liệu của bạn không bao giờ rời khỏi máy tính. Điều này đặc biệt quan trọng nếu bạn thường xuyên xử lý các thông tin mật hoặc nhạy cảm.

Mặc dù ChatGPT có chế độ ẩn danh, nhưng dữ liệu vẫn rời khỏi máy tính của bạn. Ngược lại, AI cục bộ giúp giữ mọi thứ ngoại tuyến, đồng thời giúp bạn dễ dàng tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu khu vực.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng nếu bạn đẩy một LLM đã tinh chỉnh từ máy tính lên các nền tảng như Ollama, bạn sẽ chia sẻ những thay đổi đó. Tương tự, việc bật tính năng tìm kiếm web trên một mô hình cục bộ như gpt-oss:20b hoặc 120b cũng sẽ khiến bạn mất đi một phần quyền riêng tư.

3/ Chi phí và tác động môi trường

Để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cần một lượng năng lượng khổng lồ. Điều này đúng với cả ChatGPT và các AI chạy tại nhà, nhưng việc sử dụng AI cục bộ cho phép bạn kiểm soát chi phí và tác động môi trường dễ dàng hơn.

ChatGPT có gói miễn phí, nhưng thực tế, nó không hề “miễn phí” theo đúng nghĩa. Mỗi phiên làm việc của bạn đều được xử lý trên một máy chủ khổng lồ, tiêu thụ lượng điện năng lớn và gây ra những chi phí về môi trường. Việc sử dụng năng lượng cho AI và tác động của nó đến môi trường sẽ là một vấn đề cần giải quyết trong tương lai.

Khi chạy một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ, bạn có thể kiểm soát mọi thứ. Lý tưởng nhất là sử dụng năng lượng mặt trời để cấp điện cho các máy tính và thiết bị chơi game.

Tác động về chi phí cũng dễ hình dung hơn. Các công cụ AI trực tuyến có gói miễn phí, nhưng chúng không mang lại trải nghiệm tốt nhất. Đó là lý do vì sao các công ty lớn như OpenAI, Microsoft và Google đều có các gói trả phí với nhiều tính năng nâng cao hơn. Chẳng hạn, ChatGPT Pro có giá tới 200 USD mỗi tháng, tương đương 2.400 USD mỗi năm chỉ để truy cập gói cao cấp nhất. Tương tự, nếu dùng OpenAI API, bạn sẽ phải trả tiền dựa trên mức độ sử dụng.

Ngược lại, bạn có thể chạy một LLM ngay trên chiếc PC chơi game của mình. Ví dụ, một chiếc máy tính có card đồ họa RTX 5080 với 16GB VRAM hoàn toàn có thể dùng để chạy AI với một LLM mã nguồn mở miễn phí khi bạn không chơi game. Nếu đã có sẵn phần cứng, tại sao phải trả thêm tiền?

4/ Tích hợp các LLM vào quy trình làm việc

Đây là một lĩnh vực khá mới mẻ, nhưng với các công cụ như Ollama và các LLM mã nguồn mở, bạn có thể tích hợp chúng vào VS Code trên Windows 11 để tạo một trợ lý lập trình AI riêng cho mình, tất cả đều hoạt động cục bộ.

Điều này cũng liên quan đến các lý do khác. GitHub Copilot có gói miễn phí nhưng bị giới hạn; để có trải nghiệm tốt nhất, bạn phải trả phí. Tương tự, để sử dụng GitHub Copilot, Copilot thông thường, ChatGPT hay Gemini, bạn đều cần kết nối internet. Chạy LLM cục bộ không chỉ giải quyết tất cả những vấn đề này mà còn giúp bạn tích hợp AI tốt hơn vào quy trình làm việc của mình.

Điều này cũng đúng với các công cụ AI không phải là chatbot. Dù nhiều người cho rằng Copilot+ chưa đủ tốt như những lời quảng cáo, mục đích chính của công cụ này vẫn là tận dụng sức mạnh PC để tích hợp AI vào công việc hàng ngày của bạn.

AI cục bộ cũng cho bạn quyền tự do lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu. Ví dụ, một số LLM có thể tốt hơn cho lập trình. Khi dùng chatbot trực tuyến, bạn bị giới hạn trong các mô hình mà họ cung cấp, trong khi với LLM cục bộ, bạn hoàn toàn có thể tự tinh chỉnh mô hình cho những mục đích cụ thể hơn.

Với các công cụ AI cục bộ, bạn có thể tự xây dựng một quy trình làm việc riêng, được tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu của bản thân.

5/ Khả năng tự học

Đây không chỉ là kiến thức học đường, mà còn là cơ hội để bạn tự học hỏi những kỹ năng mới. Bạn có thể tìm hiểu sâu hơn về AI và cách hoạt động của chúng ngay trên chính phần cứng của mình.

ChatGPT mang lại cảm giác “thần kỳ” khi có thể thực hiện những điều tuyệt vời chỉ bằng cách gõ vài từ. Tuy nhiên, việc tự tìm hiểu về công nghệ nền tảng cũng mang lại nhiều lợi ích. Bạn có thể học về phần cứng và tài nguyên cần thiết, tự xây dựng một máy chủ AI, hay tinh chỉnh một LLM mã nguồn mở.

AI chắc chắn sẽ tồn tại. Việc tự tạo một môi trường để thử nghiệm sẽ giúp bạn học hỏi được nhiều điều. Dù là người đam mê hay chuyên nghiệp, sử dụng các công cụ cục bộ mang lại sự tự do khám phá. Bạn có thể dùng dữ liệu của riêng mình mà không phải phụ thuộc vào một mô hình duy nhất, một dịch vụ đám mây hay một gói đăng ký nào.

Tất nhiên, AI cục bộ vẫn có những nhược điểm. Trừ khi bạn sở hữu một cấu hình cực mạnh, hiệu suất sẽ là một vấn đề đáng lo ngại. Mặc dù bạn có thể chạy các LLM nhỏ hơn như Gemma, Llama hay Mistral một cách mượt mà, nhưng các mô hình mã nguồn mở lớn nhất, như gpt-oss:120b của OpenAI, thậm chí không thể hoạt động ổn định trên những PC chơi game hàng đầu hiện nay. Ngay cả gpt-oss:20b cũng sẽ chậm hơn so với ChatGPT khi chạy trên các siêu máy chủ của OpenAI.

Ngoài ra, bạn cũng không thể ngay lập tức sử dụng các mô hình mới nhất và tốt nhất như GPT-5 tại nhà. Mặc dù có một số ngoại lệ như Llama 4 mà bạn có thể tự tải về, nhưng bạn sẽ cần một phần cứng rất mạnh để chạy nó cho đến khi các phiên bản nhỏ hơn được phát triển. Các mô hình cũ cũng có kiến thức cũ hơn, không được cập nhật liên tục như các bản trực tuyến.

Dù có những nhược điểm, việc thử AI cục bộ vẫn rất hấp dẫn so với các công cụ trực tuyến. Nếu bạn đã có phần cứng phù hợp, tại sao không thử ngay?