AI đặt ra “bài kiểm tra” cho mạng 5G tại châu Á - Thái Bình Dương

Theo nghiên cứu mới nhất về mức độ sẵn sàng của mạng 5G do Ookla công bố, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi cách đánh giá chất lượng mạng di động. 

Ookla đã khảo sát 22 thị trường trên thế giới, trong đó có 9 quốc gia châu Á - Thái Bình Dương gồm Hàn Quốc, Nhật Bản, Australia, Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia, Philippines và Ấn Độ.

AI KHIẾN TỐC ĐỘ TẢI LÊN TRỞ THÀNH "ĐIỂM NGHẼN" MỚI CỦA MẠNG 5G

Khác với các phương pháp đánh giá truyền thống vốn tập trung vào tốc độ tải xuống và vùng phủ sóng, khung đánh giá mới của Ookla xem xét hàng loạt yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm AI như tốc độ tải lên, độ trễ đa máy chủ, độ trễ khi mạng chịu tải, độ trễ kết nối tới các nền tảng điện toán đám mây và mức dao động độ trễ.

Các tiêu chí này được đo lường trên nhiều dạng ứng dụng AI khác nhau, từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trợ lý AI hội thoại bằng giọng nói, AI đa phương thức, thực tế tăng cường (AR), AI tạo video cho tới các hệ thống AI tác tử.

Theo Ookla, phần lớn các mạng 5G hiện nay đã đủ khả năng đáp ứng các ứng dụng AI dựa trên văn bản trong điều kiện thông thường. Tuy nhiên, khoảng cách giữa các thị trường bắt đầu xuất hiện rõ rệt đối với những tác vụ yêu cầu tốc độ tải lên lớn hơn, độ trễ thấp hơn và kết nối ổn định hơn tới hạ tầng đám mây.

Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất là vai trò ngày càng quan trọng của băng thông tải lên.

Khác với các ứng dụng truyền thống như xem video hay lướt web chủ yếu tiêu thụ dữ liệu theo chiều tải xuống, AI tạo sinh liên tục gửi dữ liệu từ thiết bị người dùng lên máy chủ để xử lý. Điều này khiến lưu lượng theo chiều tải lên tăng mạnh, trong khi phần lớn mạng 5G hiện nay vẫn được thiết kế để ưu tiên tải xuống.

Theo ước tính của Ookla, các ứng dụng LLM có tỷ lệ lưu lượng tải lên/tải xuống khoảng 29/71. Với AI hội thoại bằng giọng nói và AI tác tử, tỷ lệ này gần đạt mức cân bằng 50/50. Trong khi đó, các ứng dụng AR và AI đa phương thức có thể đẩy lưu lượng tải lên lên khoảng 40%.

Trong nhóm các nước châu Á - Thái Bình Dương, Indonesia có tỷ trọng lưu lượng tải lên cao nhất, chiếm 23,9% tổng lưu lượng 5G, với tốc độ tải lên trung vị đạt 26,38 Mbps. Thái Lan đứng thứ hai với 14,2%, tiếp theo là Malaysia (11,6%), Nhật Bản (10,5%), Philippines (8,8%), Singapore (7,9%), Ấn Độ và Hàn Quốc (đều 7,5%), trong khi Australia đạt 7,3%.

Nếu xét tốc độ tải lên tuyệt đối, Hàn Quốc dẫn đầu khu vực với tốc độ trung vị 45,27 Mbps, tiếp theo là Malaysia đạt 34,78 Mbps và Singapore đạt 30,25 Mbps. Cả Thái Lan và Indonesia cũng vượt ngưỡng 20 Mbps mà Ookla xem là mức cần thiết để hỗ trợ các ứng dụng AI đa phương thức và AR.

Theo Ookla, điều quan trọng không phải là tỷ trọng lưu lượng tải lên mà là tốc độ tải lên thực tế. Một thị trường có tỷ lệ upload thấp vẫn có thể đáp ứng các ứng dụng AI nếu tổng băng thông đủ lớn. Tuy nhiên, trong bộ dữ liệu gồm 86 nhà mạng toàn cầu được khảo sát, chưa đến một nửa đạt ngưỡng 20 Mbps cho các ứng dụng AI yêu cầu cao.

ĐỘ TRỄ: YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM AI THỜI GIAN THỰC

Nếu tốc độ tải lên là điều kiện cần thì độ trễ lại là yếu tố quyết định chất lượng trải nghiệm AI thời gian thực.

Singapore là thị trường có độ trễ thấp nhất trong nghiên cứu của Ookla với mức 24,6 mili giây, đồng thời là thị trường duy nhất đạt ngưỡng dưới 30 mili giây - mức tối thiểu được Ookla đặt ra cho các ứng dụng AR và AI đa phương thức.

Malaysia đứng thứ hai với 33 mili giây, tiếp theo là Australia (33,7 mili giây), Thái Lan (37,7 mili giây), Indonesia (38,4 mili giây), Philippines (40,2 mili giây), Nhật Bản (46,3 mili giây), Ấn Độ (51,6 mili giây) và Hàn Quốc (53 mili giây).

Theo bảng tiêu chuẩn của Ookla, AI dựa trên văn bản và AI tác tử yêu cầu độ trễ dưới 50 mili giây, trong khi AI hội thoại bằng giọng nói cần dưới 40 mili giây. Các ứng dụng AR và AI đa phương thức có yêu cầu khắt khe nhất với mục tiêu dưới 10 mili giây và tối thiểu phải dưới 30 mili giây.

Malaysia nổi bật khi cả sáu nhà mạng đều đáp ứng đồng thời yêu cầu về độ trễ cho cả LLM và AI giọng nói. Ba nhà mạng lớn của Singapore cũng đạt các ngưỡng này.

Trong khi đó, Hàn Quốc dù có tốc độ tải lên thuộc nhóm cao nhất thế giới nhưng hai trong ba nhà mạng vẫn có độ trễ vượt ngưỡng 50 mili giây đối với các ứng dụng LLM.

Ookla cũng đánh giá hiệu năng của mạng khi hoạt động trong điều kiện tải cao thông qua chỉ số loaded latency. Kết quả cho thấy khoảng cách giữa các thị trường lớn hơn đáng kể khi mạng bị khai thác tối đa.

Indonesia ghi nhận tỷ lệ suy giảm độ trễ thấp nhất với mức gấp 3,7 lần so với điều kiện bình thường, tiếp theo là Ấn Độ (4 lần). Philippines ở mức 5,2 lần, Nhật Bản 5,3 lần, Hàn Quốc 5,5 lần, Australia 6,8 lần, Malaysia 7,9 lần, Singapore 9,2 lần và Thái Lan cao nhất với 11,4 lần.

Dù có độ trễ thông thường thấp nhất, Singapore vẫn chứng kiến độ trễ tăng mạnh khi mạng chịu tải. Ookla cho rằng nguyên nhân đến từ mật độ người dùng cao tại các khu vực đô thị khiến nhiều thiết bị cùng cạnh tranh tài nguyên vô tuyến trong giờ cao điểm.

Tại Thái Lan, độ trễ trung vị khi mạng chịu tải lên tới 960,3 mili giây. Theo Ookla, điều này phản ánh những hạn chế trong quản lý tải mạng và hệ thống truyền dẫn, thay vì thiếu phổ tần hay vùng phủ sóng.

KẾT NỐI TỚI HẠ TẦNG ĐÁM MÂY SẼ QUYẾT ĐỊNH TRẢI NGHIỆM AI TRONG TƯƠNG LAI

Không chỉ mạng di động, Ookla cho rằng đường truyền từ nhà mạng đến các trung tâm dữ liệu đám mây - nơi phần lớn mô hình AI được xử lý - cũng ngày càng ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.

Nghiên cứu cho thấy việc lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể tạo ra chênh lệch độ trễ lên tới hàng chục mili giây ngay trong cùng một quốc gia.

Tại Australia, độ trễ kết nối đến AWS chỉ 69,3 mili giây nhưng lên tới 165,9 mili giây với Oracle Cloud Infrastructure (OCI), chênh lệch gần 100 mili giây.

Ở Đông Nam Á, OCI cũng là nền tảng có độ trễ cao nhất tại Indonesia, Malaysia, Thái Lan và Philippines khi so sánh với AWS, Microsoft Azure và Google Cloud.

Malaysia ghi nhận độ trễ tới AWS là 77 mili giây, Azure và Google Cloud đều 86 mili giây, trong khi OCI lên tới 111 mili giây. Tại Philippines, các mức tương ứng là 104, 106, 88 và 133 mili giây.

Singapore có độ trễ thấp hơn phần lớn các nước Đông Nam Á nhưng vẫn tồn tại khác biệt giữa các nền tảng, dao động từ 73-75 mili giây đối với AWS, Azure và Google Cloud, trong khi OCI đạt 96 mili giây.

Các thị trường Đông Á có lợi thế rõ rệt hơn. Hàn Quốc ghi nhận độ trễ tới AWS chỉ 40 mili giây, Azure 39 mili giây, Google Cloud 48 mili giây và OCI 43 mili giây. Nhật Bản lần lượt đạt 46, 46, 62 và 54 mili giây.

Ookla cũng đánh giá mức dao động độ trễ (cloud jitter) - yếu tố quan trọng đối với các ứng dụng AI thời gian thực. Philippines có mức jitter ở nhóm 90% cao nhất với 34,9 mili giây, tiếp theo là Malaysia (33,1 mili giây), Indonesia (27,9 mili giây), Ấn Độ (25,7 mili giây), Thái Lan (24,3 mili giây), Australia (24,2 mili giây), Nhật Bản (19,7 mili giây), Singapore (16,3 mili giây) và Hàn Quốc thấp nhất với 13,4 mili giây.

Theo Ookla, sự khác biệt chủ yếu xuất hiện ở các tình huống xấu nhất, khi mức jitter có thể cao gấp 3-6 lần giá trị trung vị, ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm AI theo thời gian thực.

Từ kết quả nghiên cứu, Ookla cho rằng các nhà mạng cần tập trung vào ba hướng đầu tư chính gồm tăng cường năng lực tải lên, tiếp tục giảm độ trễ và coi kết nối tới hạ tầng đám mây là một phần của kiến trúc mạng thay vì yếu tố bên ngoài. Các công nghệ như 5G Standalone, tối ưu kết nối và triển khai AI tại biên mạng được đánh giá sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng thế hệ ứng dụng AI mới.

Theo Ookla, khi các ứng dụng AI đa phương thức ngày càng phổ biến với khả năng đồng thời xử lý giọng nói, hình ảnh, video và dữ liệu cảm biến, cả chất lượng mạng di động lẫn đường truyền tới hạ tầng đám mây sẽ cùng quyết định trải nghiệm AI của người dùng trong tương lai.