Ubuntu sử dụng AI cục bộ thay vì tích hợp hệ điều hành trên nền tảng đám mây

Trang chủ InfoQ Tin tức Ubuntu sử dụng AI cục bộ thay vì tích hợp hệ điều hành trên nền tảng đám mây DevOps Ubuntu sử dụng AI cục bộ thay vì tích hợp hệ điều hành trên nền tảng đám mây Ngày 16 tháng 5 năm 2026 2 đọc tối thiểu bởi Sergio De Simone Viết cho InfoQ Nuôi dưỡng sự tò mò của bạn. Trợ giúp 550k+ toàn cầu nhà phát triển cao cấp mỗi tháng luôn ở phía trước. Hãy liên lạc Hãy nghe bài viết này - 0:00 Âm thanh sẵn sàng để phát Trình duyệt của bạn không hỗ trợ phần tử âm thanh. 0:00 0:00 Bình thường1,25x1,5x thích Danh sách đọc Ubuntu đã vạch ra chiến lược AI của mình, mô tả nó như một sự khởi đầu có chủ ý từ các xu hướng trong ngành hướng tới các hệ điều hành ưu tiên AI, tập trung vào đám mây. Thay vào đó, công ty cho biết Ubuntu sẽ tập trung vào các bản phát hành trong tương lai vào trí tuệ cục bộ, thiết kế mô-đun và kiểm soát người dùng nghiêm ngặt. Canonical có kế hoạch tích hợp các mô hình AI vào hệ điều hành của mình trong năm nay theo cách mà kỹ sư phần mềm Ubuntu Jon Seager mô tả là "cách thức tập trung và có nguyên tắc ủng hộ các mô hình trọng lượng mở" phù hợp với các giá trị của công ty. Ông nói thêm rằng các nhà phát triển sẽ đặc biệt quan tâm để tránh các yêu cầu kéo cẩu thả của AI "đã được đưa vào các dự án nguồn mở mà không cần quan tâm, cân nhắc hoặc suy nghĩ kỹ". Sự tích hợp này sẽ bao gồm cả việc sử dụng AI một cách ngầm định cũng như rõ ràng. Cái trước nâng cao chức năng hệ điều hành hiện có, chẳng hạn như chuyển lời nói thành văn bản, trong khi cái sau bổ sung hỗ trợ cho các tính năng gốc AI, hướng tới người dùng và quy trình làm việc tác nhân mà người dùng tích cực tương tác, bao gồm soạn thảo tài liệu và khắc phục sự cố tự động. Có một số nhiệm vụ nhất định mà các công cụ AI không cần phải đắn đo. Trong những trường hợp này, các công cụ AI có thể hoạt động tự chủ và tạo ra kết quả xuất sắc - đặc biệt khi công việc mang tính chất máy móc và chúng được cung cấp bối cảnh phù hợp. Trong những trường hợp khác, họ gặp khó khăn. Một yếu tố trọng tâm trong cách tiếp cận của Canonical là sự phụ thuộc vào các mô hình cục bộ và suy luận trên thiết bị, mà Seager lưu ý sẽ là yếu tố hỗ trợ chính cho nhiều tổ chức: Tùy thuộc vào ngành và cơ sở khách hàng của bạn, có thể có những hạn chế về mô hình và công cụ nào có thể được sử dụng (nếu có tại thời điểm này) nhưng đó là nơi mà quyền truy cập vào các công cụ suy luận ngoại tuyến, cục bộ và riêng biệt để LLM gọi có thể là vô giá. Để giúp người dùng Ubuntu sử dụng các mô hình cục bộ dễ dàng hơn, HĐH sẽ cung cấp các snap suy luận như một công cụ trực tiếp và đơn giản hóa để cài đặt các mô hình cục bộ được tối ưu hóa cho phần cứng hiện tại. Việc cài đặt nhanh nemotron-3-nano dễ dàng hơn so với việc xử lý Ollama, Huggingface và hàng loạt lượng tử hóa mô hình, và thao tác nhanh sẽ cung cấp cho bạn các bit được tối ưu hóa cho silicon cụ thể của bạn nếu công ty silicon đó đã đóng góp chúng. Cũng như các snap khác, các snaps suy luận sẽ phải tuân theo các quy tắc giam giữ, hạn chế quyền truy cập vào máy và dữ liệu của người dùng. Thông báo của Canonical đã gây ra một số cuộc thảo luận trực tuyến. Trên Reddit, trong khi một số người bình luận mô tả đây là một quan điểm hợp lý và hợp lý, thì những người khác bày tỏ sự không tin tưởng rõ ràng vào việc tích hợp AI trong Ubuntu và bác bỏ ý tưởng biến nó trở thành một tính năng mặc định, đồng thời cảnh báo rằng động thái đó có thể khiến họ rời khỏi HĐH. Bất chấp những lo ngại này, Seager lưu ý rằng về tổng thể sẽ không có cách nào để vô hiệu hóa AI: Tôi không nghĩ rằng chúng tôi sẽ giới thiệu một “killswitch AI toàn cầu”, chủ yếu là vì đó là một việc rất phức tạp để thực hiện “một cách trung thực” do ngày nay mọi người sử dụng phần mềm trên Ubuntu theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, hệ điều hành sẽ cho phép người dùng loại bỏ bất kỳ tính năng nào họ không thích chỉ bằng cách gỡ cài đặt các snaps tương ứng. Về tác giả Sergio De Simone Hiển thị thêmHiển thị ít hơn Đánh giá bài viết này Nhận con nuôi phong cách Tác giả đã liên hệ Nội dung này nằm trong chủ đề DevOps Chủ đề liên quan: Phát triển DevOps AI, ML & Kỹ thuật dữ liệu Hệ điều hành Linux Đại lý Mô hình ngôn ngữ lớn Bài xã luận liên quan Nhà tài trợ liên quan Phổ biến trên toàn InfoQ Cangjie, một ngôn ngữ biên dịch mã nguồn mở mới với Trình xử lý hiệu ứng gốc và các kiểu dữ liệu đại số Cloudflare giới thiệu quy trình làm việc V2 với khả năng thực thi xác định và quy trình làm việc đồng thời 50 nghìn Tổng hợp tin tức Java: GraalVM, Spring AI, JobRunr, GlassFish, Grails, Groovy, Quarkus Agent MCP Từ Java EE đến Quarkus và LLM: Cẩm nang của Adam Bien dành cho các hệ thống nhàm chán, chứng minh được tương lai Những điều tôi đã học được khi xây dựng hệ thống đa tác nhân từ đầu Netflix phục vụ 84% kết quả truy vấn từ bộ nhớ đệm bằng bộ nhớ đệm nhận biết khoảng thời gian trong Apache Druid Nội dung liên quan Bản tin InfoQ Bản tóm tắt nội dung của tuần trước trên InfoQ được gửi vào Thứ Ba hàng tuần. Tham gia cộng đồng gồm hơn 250.000 nhà phát triển cấp cao. Xem ví dụ Nhập địa chỉ email của bạn Chọn quốc gia của bạn Chọn một quốc gia Tôi đồng ý để InfoQ.com xử lý dữ liệu của tôi như được giải thích trong Thông báo về Quyền riêng tư này. Chúng tôi bảo vệ sự riêng tư của bạn.