Trong bối cảnh Trí Tuệ Nhân Tạo bùng nổ trên toàn cầu, cụm từ PC AI, máy tính AI, PC Machine Learning, Deep Learning PC hay AI Workstation xuất hiện ngày càng nhiều. Không chỉ các tập đoàn công nghệ mà ngay cả doanh nghiệp nhỏ, studio sáng tạo, kỹ sư dữ liệu, lập trình viên hay sinh viên ngành AI đều có nhu cầu sở hữu một hệ thống mạnh mẽ để chạy mô hình AI, fine-tune AI, build PC AI, hoặc thậm chí tự train mô hình lớn (LLM) ngay tại nhà.

Nếu như trước đây người dùng chủ yếu thuê GPU từ cloud, thì hiện nay xu hướng chuyển sang đầu tư PC AI riêng ngày càng mạnh mẽ nhờ chi phí dài hạn thấp hơn, bảo mật dữ liệu cao hơn và khả năng tùy biến phù hợp với từng nhóm tác vụ AI.

Trong bài viết này, Hoàng Hà PC sẽ giúp bạn hiểu rõ:

• PC AI là gì và khác gì PC thông thường?

• Vì sao cần PC Machine Learning hoặc Deep Learning PC chuyên biệt?

• Cách lựa chọn GPU, CPU, RAM, SSD tối ưu cho AI.

• Nên chọn PC for AI hay cloud AI?

• Bảng giá và cấu hình PC AI – AI Workstation – PC Training AI từ cơ bản đến cao cấp nhất năm 2025.

1. PC AI là gì? Máy tính AI hoạt động như thế nào?

PC AI (AI PC) là dòng máy tính được thiết kế và tối ưu hóa chuyên biệt để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Những hệ thống này sở hữu GPU mạnh, VRAM lớn, băng thông cao cùng khả năng đọc ghi dữ liệu nhanh, giúp chạy các mô hình AI (inference) một cách mượt mà và ổn định.

Bộ PC AI siêu mạnh với GPU RTX chuyên xử lý AI và Deep Learning

Không chỉ dừng ở việc chạy mô hình, PC AI còn đáp ứng tốt nhu cầu fine-tune các mô hình như LoRA, PEFT… để tùy chỉnh theo dữ liệu riêng. Với cấu hình mạnh hơn, chúng có thể huấn luyện mô hình Machine Learning/Deep Learning, xử lý dữ liệu lớn, cũng như tạo ảnh, tạo video, sinh giọng nói bằng các công cụ AI hiện đại.

Ở cấp độ nâng cao, PC AI cho phép train các mô hình LLM như LLaMA, Mistral hay Gemma, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển sản phẩm AI nội bộ cho doanh nghiệp. Nhờ khả năng xử lý đa dạng và mạnh mẽ này, PC AI trở thành nền tảng quan trọng cho cá nhân, nhóm nghiên cứu, studio sáng tạo và các công ty muốn đi sâu vào lĩnh vực AI.

2. PC AI có khác PC thường không?

PC AI hoàn toàn khác với PC thường, bao gồm cả PC Gaming lẫn PC văn phòng. Mặc dù đều sử dụng CPU, GPU hay RAM, nhưng mục đích thiết kế và cách tối ưu hóa giữa chúng lại khác biệt rõ rệt. PC AI được xây dựng để xử lý mô hình AI, chạy tính toán ma trận, training và fine-tune, những tác vụ yêu cầu sức mạnh GPU, VRAM lớn và khả năng hoạt động liên tục ở cường độ cao, điều mà PC thông thường không đáp ứng tối ưu.

2.1 Điểm khác biệt quan trọng nhất

Những yếu tố dưới đây tạo nên sự khác biệt rõ ràng giữa PC AI và PC thông thường mà Hoàng Hà PC nghiên cứu:

GPU chuyên AI

PC Gaming có GPU mạnh để xử lý đồ họa, nhưng PC AI cần GPU sở hữu Tensor Cores, VRAM lớn (12–24–48GB) và hiệu suất tính toán FP16/FP8 vượt trội để xử lý ma trận và huấn luyện mô hình.

RAM lớn

Trong khi PC gaming chỉ cần 16–32GB, thì PC AI thường đòi hỏi 64GB–128GB RAM trở lên để chứa mô hình, batch dữ liệu và tránh nghẽn bộ nhớ khi training hoặc fine-tune.

SSD NVMe tốc độ cao & dung lượng lớn

Dataset AI có thể nặng hàng trăm GB, nên PC AI cần SSD NVMe dung lượng lớn, tốc độ đọc ghi cao để load dữ liệu nhanh và giảm bottleneck.

Khả năng chạy liên tục 24/7

Quá trình train AI kéo dài nhiều giờ hoặc nhiều ngày, đòi hỏi nguồn công suất cao, tản nhiệt mạnh và linh kiện chịu tải lâu dài.

Khả năng mở rộng Multi-GPU

AI Workstation và PC AI cao cấp có thể chạy 2–4 GPU cùng lúc, hỗ trợ parallel training, trong khi đa số PC gaming không hỗ trợ hoặc thiếu không gian và nguồn để vận hành đa GPU.

PC training AI tối ưu tốc độ huấn luyện, giảm thời gian xử lý mô hình

2.2 Vậy PC AI có chơi game được không?

Có và thậm chí chơi game rất tốt, vì PC AI sử dụng GPU mạnh hơn nhiều so với PC gaming phổ thông. Những GPU có VRAM lớn và hiệu năng xử lý cao giúp trải nghiệm game mượt mà ở mức thiết lập cao.

Tuy nhiên, chiều ngược lại thì không đúng: PC gaming, dù có GPU mạnh, nhưng lại không được tối ưu cho các tác vụ AI nặng. Chúng thiếu VRAM lớn, thiếu Tensor Cores chuyên AI, khả năng chạy 24/7 và hầu như không hỗ trợ multi-GPU. Vì vậy, PC gaming không thể thay thế PC AI trong các bài toán training, fine-tune hoặc xử lý mô hình lớn.

3. Các nhóm PC AI chuyên dụng hiện nay

Theo Hoàng Hà PC, thị trường đã phân hóa rõ ràng thành nhiều nhóm PC AI chuyên dụng, mỗi nhóm được thiết kế cho một nhu cầu và mức độ xử lý mô hình khác nhau. Dưới đây là các phân loại phổ biến nhất bạn cần nắm rõ trước khi lựa chọn cấu hình phù hợp.

3.1 PC AI cơ bản – phù hợp người mới bắt đầu AI

PC AI cơ bản là lựa chọn lý tưởng cho sinh viên, lập trình viên hoặc người mới bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống này đủ mạnh để chạy những mô hình AI phổ thông như LLM nhỏ, Stable Diffusion, xử lý Python AI, hoặc thử nghiệm các thuật toán Machine Learning cơ bản.

Dù không đạt đến mức hiệu năng của các workstation cao cấp, PC AI cơ bản vẫn mang lại trải nghiệm mượt mà cho việc nghiên cứu, học tập, chạy mô hình demo, thử nghiệm dự án cá nhân và làm quen với môi trường phát triển AI. Đây là bước khởi đầu phù hợp để xây dựng nền tảng kiến thức trước khi nâng cấp lên cấu hình mạnh hơn phục vụ huấn luyện mô hình lớn.

3.2 PC Machine Learning – xử lý ML + DL mức độ vừa

PC Machine Learning được thiết kế cho những nhu cầu xử lý AI ở mức độ trung bình, phù hợp với nhà nghiên cứu, Data Analyst, Data Scientist hoặc kỹ sư AI cấp độ mid-level. Hệ thống này thường sở hữu GPU tầm trung với VRAM lớn hơn, giúp chạy tốt các mô hình Machine Learning truyền thống và các mô hình Deep Learning vừa phải.

Nhờ hiệu năng cân bằng giữa CPU, GPU, RAM và tốc độ lưu trữ, PC Machine Learning cho phép người dùng train mô hình nhỏ đến trung bình, thử nghiệm pipeline AI, fine-tune mô hình nội bộ, cũng như xử lý hình ảnh/video AI ở mức ổn định. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các phòng lab, nhóm nghiên cứu hoặc các doanh nghiệp nhỏ đang bắt đầu ứng dụng AI vào sản phẩm.

3.3 Deep Learning PC – chuyên train mô hình nặng

Deep Learning PC là phân khúc dành cho những tác vụ AI chuyên sâu, nơi hiệu năng GPU và dung lượng VRAM đóng vai trò quyết định. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các bài toán Computer Vision, NLP, Speech-to-Text, mô hình diffusion và các mô hình mạng neuron sâu yêu cầu lượng tính toán cực lớn.

Những hệ thống này thường được trang bị GPU cao cấp, RAM lớn và khả năng hoạt động ổn định trong thời gian dài, giúp quá trình training diễn ra nhanh hơn và ít gặp lỗi bộ nhớ. Deep Learning PC phù hợp cho kỹ sư AI chuyên nghiệp, lab nghiên cứu, doanh nghiệp AI, studio sản xuất nội dung AI, hoặc bất kỳ ai cần huấn luyện mô hình nặng và tối ưu quy trình sản xuất AI ở quy mô trung bình đến lớn.

Dàn máy tính AI dành cho data scientist và AI engineer

3.4 AI Workstation – Máy chủ AI, hỗ trợ multi-GPU

AI Workstation là nhóm máy trạm cao cấp được xây dựng như một máy chủ AI thu nhỏ, với khả năng chạy 2 - 4 GPU hoặc thậm chí nhiều hơn tùy cấu hình. Đây là nền tảng mạnh mẽ dành cho các doanh nghiệp, phòng lab R&D và studio sáng tạo nội dung AI cần hiệu năng tính toán lớn, xử lý đồng thời nhiều mô hình hoặc pipeline phức tạp.

Nhờ thiết kế chuyên nghiệp, AI Workstation tối ưu cho training mô hình lớn, xử lý dataset khổng lồ, vận hành liên tục 24/7 và triển khai hệ thống AI nội bộ. Đây là lựa chọn lý tưởng khi tổ chức muốn xây dựng hạ tầng AI ổn định, bảo mật và tiết kiệm chi phí hơn so với việc phụ thuộc hoàn toàn vào cloud.

4. GPU - Yếu tố quan trọng nhất trong PC AI

GPU chính là yếu tố quyết định sức mạnh của PC AI, bởi tốc độ train nhanh hay chậm, khả năng chạy mô hình lớn hay nhỏ gần như phụ thuộc hoàn toàn vào hiệu năng GPU và dung lượng VRAM. Dưới đây là phần phân tích chi tiết hơn về vai trò của GPU trong hệ thống AI.

4.1 Tại sao GPU quan trọng đến vậy?

Lý do GPU quan trọng trong AI nằm ở bản chất của các mô hình hiện đại: chúng chứa hàng triệu đến hàng tỷ tham số, đòi hỏi khối lượng tính toán khổng lồ để suy luận hoặc huấn luyện. CPU không được thiết kế cho những tác vụ song song quy mô lớn như vậy, nên khi dùng CPU để train mô hình, tốc độ sẽ cực kỳ chậm.

GPU thì khác, chúng được tạo ra để xử lý các phép nhân ma trận song song với hàng nghìn lõi tính toán hoạt động cùng lúc. Đây chính là loại phép toán chiếm phần lớn trong Deep Learning. Nhờ khả năng xử lý song song này, GPU có thể tăng tốc độ training lên gấp hàng chục đến hàng trăm lần so với CPU, trở thành thành phần quan trọng nhất trong mọi hệ thống PC AI.

Hoàng Hà PC - Chuyên cung cấp GPU cho AI lớn nhất

4.2 Chọn GPU theo nhu cầu

Mỗi dòng GPU sẽ phù hợp cho một mức độ xử lý AI khác nhau, từ chạy mô hình nhẹ đến train mô hình lớn. Dưới đây là gợi ý lựa chọn GPU theo đúng nhu cầu và ngân sách của bạn.

RTX 4060 / 4060 Ti

Phù hợp cho người mới, chạy các mô hình AI nhẹ, inference cơ bản và thử nghiệm Python AI. Đây là lựa chọn tiết kiệm nhưng vẫn xử lý tốt các tác vụ AI phổ thông.

RTX 4070 / 4070 Super

Cho tốc độ inference nhanh hơn rõ rệt, chạy ổn định các mô hình LLM tầm 7B và các tác vụ AI trung bình. Rất phù hợp cho học tập, nghiên cứu và làm dự án nhỏ.

RTX 4080 Super

Tối ưu cho việc train mô hình vừa, xử lý Stable Diffusion tốc độ cao và workload AI sáng tạo như tạo ảnh, tạo video. Hiệu năng mạnh nhưng chi phí vẫn hợp lý.

RTX 4090

Được xem là “vua của PC AI cá nhân”. Sức mạnh vượt trội cho phép train model lớn, chạy mô hình nặng và xử lý AI chuyên sâu mà không lo thiếu VRAM.

RTX 5090

Phù hợp cho AI Workstation cao cấp, hỗ trợ train mô hình lớn với hiệu năng thế hệ mới. Dành cho doanh nghiệp hoặc người dùng cần sức mạnh vượt xa PC cá nhân.

RTX 5880 Ada

Là lựa chọn workstation chuyên nghiệp, tối ưu cho môi trường R&D, chạy mô hình dài hạn, ổn định 24/7. Cung cấp hiệu năng AI mạnh mẽ và độ bền công nghiệp.

RTX 6000 Ada / Blackwell

GPU chuyên nghiệp với VRAM 48GB, lý tưởng cho doanh nghiệp, phòng lab, studio AI cần train mô hình lớn, multimodal hoặc triển khai hạ tầng AI chuyên sâu. Đây là phân khúc GPU mạnh nhất cho PC AI hiện nay.

4.3 VRAM bao nhiêu là đủ?

Dung lượng VRAM quyết định trực tiếp việc bạn có thể chạy được mô hình lớn đến đâu và train mô hình nặng hay không. Tùy vào quy mô dự án, bạn có thể chọn mức VRAM phù hợp theo các mốc dưới đây.

8GB VRAM

Phù hợp cho những tác vụ AI cơ bản như chạy inference mô hình nhỏ, thử nghiệm thuật toán và xử lý các project nhẹ. Đây là mức tối thiểu để bắt đầu với AI.

12GB - 16GB VRAM

Đủ để fine-tune các mô hình 7B–13B, chạy LLM tầm trung và xử lý bài toán AI ứng dụng. Đây là mức VRAM phổ biến cho người dùng muốn đi xa hơn trong phát triển mô hình.

24GB VRAM

Lý tưởng cho training Computer Vision, NLP, Stable Diffusion XL và các mô hình Deep Learning vừa. VRAM 24GB giúp quá trình training ổn định và giảm lỗi thiếu bộ nhớ.

48GB VRAM

Dành cho nhu cầu chuyên nghiệp: train mô hình lớn, mô hình đa modality, LLM trên 70B hoặc các dự án R&D yêu cầu batch size lớn. Đây là phân khúc VRAM mạnh nhất cho PC AI hiện nay.

96GB VRAM

Thuộc nhóm GPU siêu cao cấp dành cho AI Workstation và máy chủ AI, cho phép train mô hình LLM cực lớn, mô hình đa modality, xử lý dataset khổng lồ và chạy batch size lớn mà không cần chia nhỏ mô hình. Đây là lựa chọn cho doanh nghiệp, phòng lab R&D và các dự án AI quy mô lớn đòi hỏi hiệu năng liên tục 24/7.

RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition tại Hoàng Hà PC

5. CPU, RAM, SSD và các thành phần khác trong máy tính AI

Bên cạnh GPU, một hệ thống PC AI mạnh mẽ còn cần sự phối hợp của CPU, RAM, SSD và nhiều thành phần quan trọng khác để đảm bảo tốc độ xử lý, độ ổn định và khả năng vận hành mô hình AI một cách tối ưu. Dưới đây là phân tích chi tiết từng yếu tố:

5.1 CPU

Mặc dù GPU chiếm tới 70% hiệu năng trong các tác vụ AI, nhưng CPU vẫn đóng vai trò quan trọng để tránh tình trạng nghẽn cổ chai. Một CPU quá yếu sẽ khiến GPU không phát huy hết sức mạnh, đặc biệt khi xử lý dữ liệu, load dataset hoặc chạy nhiều tiến trình song song.

Về lựa chọn, các CPU như Intel Core i7 / i9 hoặc AMD Ryzen 9 là phù hợp cho hầu hết người dùng AI từ cơ bản đến nâng cao. Với những hệ thống multi-GPU, CPU dòng AMD Threadripper hoặc tương đương sẽ đảm bảo đủ số nhân, luồng và băng thông để vận hành ổn định trong môi trường workstation hoặc server AI.

5.2 RAM

RAM giữ vai trò quan trọng trong việc load dataset, xử lý batch dữ liệu và vận hành mô hình mà không bị tràn bộ nhớ. Khi RAM quá thấp, hệ thống dễ gặp tình trạng swap sang ổ cứng, khiến tốc độ training hoặc inference giảm mạnh.

Đối với PC AI, mức 64GB RAM trở lên được xem là lý tưởng để làm việc với mô hình vừa đến lớn và đảm bảo sự ổn định khi chạy nhiều tác vụ AI cùng lúc. Với những workload nặng hơn hoặc dataset lớn, người dùng có thể nâng lên 96GB, 128GB hoặc 256GB để đạt hiệu quả tối đa.

5.3 SSD NVMe

Trong AI, dataset thường rất lớn, có thể từ vài chục đến hàng trăm GB nên việc trang bị SSD dung lượng 2 -  8TB là cần thiết để lưu trữ đủ dữ liệu, mô hình và các phiên bản checkpoint. SSD dung lượng nhỏ sẽ nhanh chóng đầy và gây gián đoạn quá trình làm việc.

Ngoài dung lượng, tốc độ cũng cực kỳ quan trọng. Bạn nên ưu tiên SSD NVMe Gen 4 hoặc Gen 5, vì chúng mang lại tốc độ đọc ghi cao, giúp load dataset nhanh hơn, giảm thời gian truy xuất và cải thiện hiệu suất khi training mô hình nặng.

5.4 PSU – Nguồn

Nguồn (PSU) là yếu tố then chốt giúp hệ thống PC AI hoạt động ổn định, đặc biệt khi GPU chạy tải nặng trong thời gian dài. Một bộ nguồn chất lượng kém có thể gây sập máy, giảm tuổi thọ linh kiện hoặc không đủ dòng cho GPU hoạt động hết hiệu năng.

Với PC AI, bạn nên chọn nguồn chuẩn 80 Plus Gold hoặc Platinum để đảm bảo độ ổn định và hiệu suất chuyển đổi điện tốt. Công suất nguồn sẽ phụ thuộc vào số lượng GPU: từ 1000W cho 1 GPU và có thể lên đến 1500W - 2000W đối với các hệ thống 2 - 4 GPU chuyên dụng hoặc cao hơn nếu hệ thống có 4 GPU trở lên. Nguồn mạnh và chuẩn sẽ đảm bảo toàn bộ hệ thống vận hành an toàn và bền bỉ.

5.5 Tản nhiệt và Case

Hệ thống PC AI phải xử lý các tác vụ nặng liên tục, nên tản nhiệt là yếu tố cực kỳ quan trọng để đảm bảo GPU và CPU luôn hoạt động ổn định. Nhiệt độ cao kéo dài có thể làm giảm hiệu năng, gây throttle hoặc giảm tuổi thọ linh kiện.

Bạn nên sử dụng tản AIO 360mm cho CPU để giữ mức nhiệt ổn định khi chạy đa luồng hoặc xử lý dữ liệu lớn. Case cần có airflow mạnh, nhiều quạt hút - xả và không gian thoáng để các GPU vận hành mát mẻ. Một hệ thống tản nhiệt tốt sẽ giúp PC AI chạy bền bỉ khi training mô hình trong thời gian dài.

Máy tính AI tối ưu đa nhiệm, chạy mô hình AI mượt mà

6. Application - Các ứng dụng thực tế của PC AI

PC AI không chỉ mạnh về phần cứng mà còn mang lại giá trị thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là những ứng dụng phổ biến nhất mà PC AI có thể đáp ứng hiệu quả.

6.1 Với sinh viên, kỹ sư AI, nhà khoa học dữ liệu

PC AI giúp sinh viên và kỹ sư AI dễ dàng học và thực hành Machine Learning, thử nghiệm các thuật toán cũng như xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc trong lĩnh vực AI. Việc có một hệ thống mạnh tại chỗ giúp tốc độ thử nghiệm nhanh và chủ động hơn so với việc phụ thuộc cloud.

Ngoài ra, PC AI còn cho phép train các mô hình Deep Learning như CNN, Transformer hoặc các mô hình thị giác máy tính và NLP phổ biến. Người dùng cũng có thể fine-tune các mô hình LLM như LLaMA, Mistral hay Gemma để phù hợp với nhu cầu riêng.

Nói chung, những bộ PC AI là lựa chọn lý tưởng để xây dựng và phát triển các ứng dụng AI nội bộ, giúp sinh viên, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu biến ý tưởng thành sản phẩm nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

Máy chủ AI hiệu năng cao thiết kế cho Deep Learning và AI Training

6.2 Với doanh nghiệp

PC AI mang lại lợi thế lớn cho doanh nghiệp trong việc phân tích dữ liệu dự đoán, giúp đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên mô hình thống kê và thuật toán học máy. Nhờ khả năng xử lý nhanh và ổn định, các báo cáo và dự báo được tạo ra liên tục mà không cần đầu tư hạ tầng cloud tốn kém.

Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng PC AI để tự động hóa quy trình bằng các mô hình AI tùy chỉnh: từ phân loại dữ liệu, nhận diện hình ảnh, đến tối ưu vận hành hoặc chăm sóc khách hàng tự động. Điều này giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất công việc.

Bên cạnh đó, PC AI cho phép doanh nghiệp triển khai chatbot nội bộ sử dụng LLM riêng, đảm bảo tính bảo mật dữ liệu và khả năng tùy chỉnh cao hơn so với giải pháp đám mây. Cuối cùng, doanh nghiệp có thể xây dựng pipeline AI tại chỗ (on-premise), chủ động về chi phí, bảo mật và hiệu năng thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào cloud.

6.3 Với studio sáng tạo, nhóm sản xuất nội dung số

PC AI giúp các studio sáng tạo tạo ảnh tốc độ cao bằng Stable Diffusion, cho phép thử nghiệm hàng trăm ý tưởng chỉ trong vài phút. Điều này rút ngắn đáng kể thời gian sản xuất concept, thiết kế nhân vật hoặc tạo visual cho dự án.

Bên cạnh đó, các mô hình diffusion cũng hỗ trợ render video AI nhanh hơn, giúp tạo hiệu ứng, chuyển cảnh, motion hoặc video ngắn bằng AI mà không phải chờ đợi quá lâu như trên cloud. PC AI mạnh giúp quá trình xử lý diễn ra liên tục và ổn định.

Ngoài hình ảnh và video, PC AI còn mở ra khả năng tạo AI music, AI voice, AI animation, giúp studio sản xuất nội dung đa dạng hơn: voice-over, soundtrack, animation thử nghiệm… Tất cả đều được xử lý nhanh và tiết kiệm chi phí nhờ sức mạnh GPU địa phương.

7. Bảng giá & cấu hình tham khảo PC AI – AI Workstation – Deep Learning PC tại Hoàng Hà PC

Dưới đây là các cấu hình tiêu biểu được tối ưu riêng cho nhu cầu AI. Giá có thể thay đổi theo thời điểm. Bạn có thể yêu cầu Hoàng Hà PC build PC AI theo nhu cầu riêng.

1. PC AI Cơ Bản – Entry Level (Chạy AI phổ thông)

Giá tham khảo: 26 – 32 triệu

Cấu hình tham khảo:

• CPU: Intel Core i5 / Ryzen 5

• GPU: RTX 4060 8GB

• RAM: 32GB DDR4

• SSD: 1TB NVMe

• PSU: 650W 80 Plus Bronze

• Tản: Air / AIO 240mm

Dùng cho: Chạy mô hình nhỏ, inference, Python AI, Stable Diffusion 1.5, LLM 3B–7B.

2. PC Machine Learning – Tầm Trung

Giá tham khảo: 38 – 55 triệu

Cấu hình tham khảo:

• CPU: Intel Core i7 / Ryzen 7

• GPU: RTX 4070 Super / 4070 Ti

• RAM: 64GB DDR4/DDR5

• SSD: 1TB–2TB NVMe Gen 4

• PSU: 750W–850W

Dùng cho: Fine-tune model 7B, train mô hình CV/NLP vừa, phát triển ứng dụng AI.

3. PC Training AI – Chuyên Dụng Deep Learning

Giá tham khảo: 65 – 90 triệu

Cấu hình tham khảo:

• CPU: Intel Core i9 / Ryzen 9

• GPU: RTX 4080 Super

• RAM: 64GB–128GB

• SSD: 2TB Gen 4

• PSU: 1000W–1200W

Dùng cho: Train mô hình lớn hơn, SDXL, LLM 13B, chạy AI nặng 24/7.

4. Deep Learning PC – PC AI Cao Cấp (RTX 4090)

Giá tham khảo: 95 – 135 triệu

Cấu hình tham khảo:

• CPU: Intel i9–14900K hoặc Ryzen 9 7950X

• GPU: RTX 4090 24GB

• RAM: 128GB DDR5

• SSD: 2TB–4TB Gen 4

• PSU: 1200W Platinum

• Case airflow mạnh + AIO 360mm

Dùng cho: Train mô hình transformer lớn, diffusion, CV, NLP, LLM 13B–34B.

5. AI Workstation – Máy Chủ AI Multi-GPU

Giá tham khảo: 200 – 600 triệu (Phụ thuộc GPU RTX 5090 / RTX 5880 ADA / RTX 6000 Blackwell)

Cấu hình mẫu tham khảo:

• CPU: AMD Threadripper Pro

• GPU: 2 - 4 GPU RTX 5090 hoặc RTX 6000 Blackwell

• RAM: 128GB–256GB ECC

• SSD: 4TB NVMe Gen 4

• PSU: 1600W - 2000W Platinum

• Case server airflow mạnh

Dùng cho: Train LLM lớn 70B, AI Studio, Lab nghiên cứu AI, doanh nghiệp sản xuất AI nội bộ.

PC for AI training – cấu hình mạnh, card đồ họa chuyên dụng

8. PC AI hay Cloud AI – Nên chọn cái nào?

Việc lựa chọn giữa PC AI và Cloud AI phụ thuộc vào nhu cầu thực tế. Nếu bạn cần train mô hình nhỏ đến vừa, ưu tiên bảo mật dữ liệu, hoặc chạy AI liên tục trong thời gian dài, thì PC AI mang lại chi phí rẻ hơn rất nhiều so với việc thuê GPU cloud hàng tháng.

Ngược lại, Cloud AI phù hợp khi bạn phải train mô hình cực lớn (100B+ tham số), xử lý dataset kích thước hàng terabyte hoặc cần hệ thống mở rộng linh hoạt theo từng giai đoạn dự án. Cloud giúp bạn tiếp cận hạ tầng mạnh trong thời gian ngắn mà không cần đầu tư phần cứng.

Tuy nhiên, trong 90% nhu cầu AI cá nhân và doanh nghiệp nhỏ–trung bình, PC AI vẫn là lựa chọn tối ưu vì tiết kiệm chi phí, chủ động tài nguyên và đảm bảo dữ liệu luôn nằm trong tầm kiểm soát.

9. Vì sao nên build PC AI tại Hoàng Hà PC?

Hoàng Hà PC là một trong những đơn vị dẫn đầu tại Việt Nam trong lĩnh vực Workstation cao cấp, Máy chủ AI và PC AI chuyên nghiệp, với nhiều năm kinh nghiệm phục vụ khách hàng doanh nghiệp, studio sáng tạo và kỹ sư AI. Chúng tôi hiểu rõ yêu cầu phần cứng cho từng tác vụ AI  từ inference, fine-tune đến training mô hình lớn  và luôn đặt hiệu suất thực tế của khách hàng lên hàng đầu.

Vì sao nên chọn Build PC AI tại Hoàng Hà PC

• Tư vấn đúng nhu cầu, không ép cấu hình, tối ưu chi phí theo từng tác vụ AI của khách hàng.

• Linh kiện chính hãng, bảo hành đầy đủ – minh bạch – rõ ràng.

• GPU AI chuyên dụng, được tối ưu CUDA, driver và hiệu năng trước khi bàn giao.

• Build PC AI theo yêu cầu, từ PC AI cá nhân đến AI Workstation multi-GPU cho doanh nghiệp và phòng lab.

• Hỗ trợ cài đặt môi trường AI: CUDA, cuDNN, PyTorch, TensorFlow, Jupyter Notebook…

• Đồng hành lâu dài, hỗ trợ kỹ thuật trong suốt quá trình sử dụng và nâng cấp hệ thống.

Hoàng Hà PC có kinh nghiệm nhiều năm về PC AI

Hoàng Hà PC có kinh nghiệm setup PC AI

PC Machine Learning

Các cấu hình tối ưu cho việc học và thử nghiệm ML/DL, phù hợp sinh viên, kỹ sư AI, Data Analyst. Hỗ trợ chạy mô hình nhỏ–vừa, fine-tune cơ bản và nghiên cứu thuật toán.

Deep Learning Workstation

Máy trạm chuyên huấn luyện mô hình nặng như Computer Vision, NLP, Speech, mô hình diffusion. Tích hợp GPU mạnh và VRAM lớn, đảm bảo train nhanh – ổn định 24/7.

Máy chủ AI Multi-GPU

Hệ thống 2–4 GPU (hoặc nhiều hơn) dành cho lab nghiên cứu, doanh nghiệp AI và trung tâm dữ liệu. Tối ưu băng thông, nguồn điện và tản nhiệt để chạy mô hình lớn, batch size lớn và pipeline phức tạp.

PC training AI cho studio sáng tạo

Cấu hình tối ưu cho Stable Diffusion, Gen Video, AI Animation, AI Voice, AI Music… giúp studio tạo nội dung với tốc độ cao, render nhanh và đảm bảo độ ổn định khi xử lý liên tục.

Hệ thống AI nội bộ cho doanh nghiệp (On-premise AI)

Thiết kế giải pháp AI tại chỗ: chatbot nội bộ dùng LLM riêng, phân tích dữ liệu dự đoán, xử lý văn bản – hình ảnh, tự động hóa quy trình, đảm bảo bảo mật dữ liệu 100% mà không phụ thuộc cloud.

10. Kết luận – Nên chọn PC AI như thế nào?

Dù bạn là sinh viên AI, Data Scientist, studio sáng tạo hay doanh nghiệp muốn xây dựng mô hình nội bộ, đầu tư vào PC AI luôn là lựa chọn mang lại giá trị dài hạn, giúp bạn chủ động về tốc độ xử lý, dữ liệu và chi phí so với việc phụ thuộc hoàn toàn vào cloud.

Nếu bạn mới bắt đầu, hãy ưu tiên các cấu hình PC AI cơ bản hoặc tầm trung để học ML/DL, chạy mô hình nhỏ và thử nghiệm dự án cá nhân. Chúng đủ mạnh để bạn làm quen với môi trường AI mà không tốn quá nhiều chi phí.

Nếu bạn cần train mô hình lớn hoặc mô hình tạo sinh nặng, lựa chọn hợp lý sẽ là Deep Learning PC hoặc PC AI sử dụng RTX 4090. Đây là cấu hình cân bằng giữa hiệu năng cực mạnh và chi phí đầu tư hợp lý cho người dùng cá nhân hoặc nhóm nhỏ.

Còn nếu bạn là doanh nghiệp hoặc phòng lab R&D, nơi cần xử lý dữ liệu lớn, batch size cao và chạy mô hình liên tục, thì AI Workstation multi-GPU chính là giải pháp tối ưu nhất. Hệ thống loại này cho phép mở rộng linh hoạt, hoạt động ổn định 24/7 và đáp ứng được các dự án AI cấp doanh nghiệp.

Hãy lựa chọn PC AI dựa trên mức độ nhu cầu – loại mô hình – ngân sách và bạn sẽ sở hữu một nền tảng mạnh mẽ, lâu dài để phát triển AI trong hiện tại và tương lai.