Muốn làm chủ AI, phải làm chủ hạ tầng

Xây hạ tầng linh hoạt để làm chủ AI

Theo ông Đặng Triều Dương - Phó Giám đốc Khối kinh doanh, FPT Smart Cloud (Tập đoàn FPT) Việt Nam đang bước vào giai đoạn AI phát triển mạnh mẽ với tốc độ tăng trưởng thị trường doanh nghiệp khoảng 31% mỗi năm trong giai đoạn 2026-2034. Số doanh nghiệp ứng dụng AI tiếp tục tăng nhanh song phần lớn vẫn ở giai đoạn ứng dụng cơ bản.

Từ thực tế đó, ông đặt ra một câu hỏi mang tính nền tảng: Nếu một mô hình AI của Việt Nam được huấn luyện trên GPU thuê ở nước ngoài, dữ liệu lưu trữ ngoài lãnh thổ và việc suy luận phụ thuộc vào API của doanh nghiệp quốc tế thì liệu đó có còn là AI mang chủ quyền Việt Nam hay không?

Theo ông, chủ quyền AI thực chất bắt đầu từ chủ quyền hạ tầng.

Hiện nay, nhiều hệ thống AI trong nước vẫn phụ thuộc vào GPU, trung tâm dữ liệu, nền tảng điện toán đám mây và các dịch vụ quốc tế. Điều này kéo theo hàng loạt rủi ro như mất quyền kiểm soát dữ liệu y tế, tài chính và dữ liệu công dân; chi phí vận hành tăng theo quy mô AI; nguy cơ gián đoạn do biến động địa chính trị và hạn chế khả năng làm chủ tri thức, công nghệ của quốc gia.

Nhìn từ kinh nghiệm tại nhiều quốc gia trong khu vực hiện đã coi hạ tầng AI là vấn đề an ninh kinh tế. Singapore, Malaysia, Nhật Bản và Hàn Quốc đều đầu tư mạnh vào trung tâm dữ liệu, GPU, AI Factory và các nền tảng AI nội địa nhằm đảm bảo chủ quyền hạ tầng. Trong khi đó, Việt Nam cần xây dựng đồng thời ba lớp nền tảng gồm hạ tầng điện toán, dữ liệu - mô hình và các ứng dụng AI. Nếu lớp hạ tầng không thuộc quyền làm chủ của Việt Nam thì các lớp phía trên sẽ thiếu nền móng vững chắc.

Không chỉ đặt vấn đề về quyền làm chủ, AI còn khiến bài toán thiết kế hạ tầng trở nên phức tạp hơn. Theo ông Lê Nguyễn Minh Quân, chuyên gia công nghệ tại Intel Việt Nam, sự phát triển của AI tác vụ và các hệ thống AI thế hệ mới đang tạo ra những yêu cầu đa dạng về năng lực tính toán. Đến năm 2028, khoảng 80% chu kỳ tính toán AI được dự báo dành cho hoạt động suy luận. Các tác vụ đòi hỏi đồng thời năng lực xử lý cao, độ trễ thấp và khả năng tối ưu hiệu năng theo chi phí, mức tiêu thụ điện năng.

Theo ông Quân không có một cấu hình phần cứng duy nhất phù hợp với mọi bài toán AI. Tỷ lệ sử dụng CPU và GPU thay đổi tùy từng loại tác vụ. Với AI tác vụ, một quy trình có thể đồng thời thực hiện nhiều công việc như xử lý dữ liệu, xây dựng câu lệnh, phân tích, gọi công cụ và sinh nội dung. Vì vậy, thiết kế hạ tầng cần dựa trên đặc điểm thực tế của từng loại tác vụ thay vì chỉ tập trung đầu tư vào GPU.

Điều này đặt ra yêu cầu xây dựng kiến trúc hạ tầng theo hướng linh hoạt, có khả năng kết hợp nhiều loại phần cứng và kiến trúc. Một hệ thống mở, hỗ trợ nhiều nhà cung cấp sẽ giúp giảm sự phụ thuộc vào một cấu hình công nghệ duy nhất, đồng thời tạo dư địa mở rộng khi công nghệ AI tiếp tục thay đổi. Lớp phần mềm điều phối cũng trở thành một thành phần quan trọng để kết nối, phân bổ và khai thác hiệu quả các nguồn lực tính toán khác nhau.

Bài toán năng lượng

Thực tế, AI không chỉ cần GPU và trung tâm dữ liệu mà còn đòi hỏi nguồn điện ổn định, liên tục. TS Nguyễn Mạnh Cường, Phòng Phát triển Hệ thống điện, Viện Năng lượng (Bộ Công Thương) cho biết nhu cầu phụ tải điện vẫn có xu hướng tăng cao. Trong khi đó, nếu đầu tư nguồn điện, nhất là nguồn điện nền, không được cải thiện, nguy cơ thiếu công suất điện nền có thể xuất hiện từ năm 2027.

Như vậy, bài toán xây dựng hạ tầng số quốc gia không thể tách rời quy hoạch năng lượng. Trung tâm dữ liệu, đặc biệt các trung tâm phục vụ AI, sẽ trở thành những phụ tải lớn và cần được tính toán ngay từ khâu quy hoạch. Theo TS. Nguyễn Mạnh Cường, các trung tâm dữ liệu nên được ưu tiên đặt tại miền Trung và miền Nam, gần những khu vực có tiềm năng năng lượng tái tạo cao.

Cách tiếp cận này cho thấy hạ tầng số không chỉ nằm trong phạm vi máy chủ, GPU hay đường truyền. Đằng sau một trung tâm dữ liệu là nguồn điện, lưới truyền tải, hệ thống làm mát, lưu trữ năng lượng và nhiều cấu phần vật lý khác. Vì vậy, phát triển AI ở quy mô lớn đòi hỏi sự đồng bộ giữa hạ tầng tính toán và hạ tầng năng lượng.

Ở góc độ chủ quyền quốc gia, ông Đặng Triều Dương cho rằng Việt Nam không cần lựa chọn giữa việc mở cửa với công nghệ quốc tế và xây dựng năng lực trong nước. Hướng đi phù hợp là phát triển song song, trong đó từng bước hình thành năng lực tính toán, trung tâm dữ liệu, nền tảng AI và hệ sinh thái công nghệ trong nước. Những tác vụ chiến lược cần có phương án triển khai trên lãnh thổ Việt Nam.

"Tăng trưởng hai con số của Việt Nam không thể xây dựng hoàn toàn trên hạ tầng của quốc gia khác. AI "Make in Vietnam" cần được vận hành trên nền tảng điện toán "Make in Vietnam"- ông Đặng Triều Dương nhấn mạnh.