Theo ông, mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên phi tập trung có những lợi thế cạnh tranh nào so với các trung tâm dữ liệu truyền thống?

Để hiểu rõ, trước tiên chúng ta cần nhìn lại bối cảnh lịch sử của việc lưu trữ và xử lý dữ liệu. Cách đây khoảng 20-30 năm, khái niệm trung tâm dữ liệu bắt đầu xuất hiện. Các tập đoàn lớn khi đó hợp tác với các công ty địa phương để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ (mini data center) tại các thị trường địa phương, nhằm đưa thiết bị lưu trữ và xử lý dữ liệu đến gần người dùng hơn, từ đó cải thiện tốc độ truy cập Internet – điều mà chúng ta đang trải nghiệm ngày nay.

Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn thứ hai, giai đoạn của cloud computing (điện toán đám mây). Dữ liệu được lưu trữ một phần trên thiết bị cá nhân như điện thoại, laptop, iPad, phần còn lại được lưu trên đám mây (cloud) mà người dùng có thể mua thêm dung lượng. Tuy nhiên, xu hướng đang dịch chuyển sang một giai đoạn mới, đó là edge computing (điện toán biên), nơi dữ liệu được phân tán gần như toàn phần, tận dụng các thiết bị biên để xử lý.

Các trung tâm dữ liệu truyền thống phải đối mặt với nhiều rào cản như chi phí và thời gian xây dựng. Để xây dựng một trung tâm dữ liệu lớn, các công ty cần xin giấy phép, quỹ đất và đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng. Riêng ở Việt Nam, việc xin giấy phép, xây dựng cơ sở vật chất có thể mất 20-24 tháng. Tổng chi phí đầu tư cho một trung tâm dữ liệu có thể lên đến hàng trăm triệu USD, thậm chí vài tỷ USD, để nhập thiết bị từ các nhà sản xuất cùng với việc duy trì hàng trăm nhân sự để vận hành.

Trong khi đó, vòng đời của thiết bị lại ngắn. Các thiết bị chuyên dụng này thường chỉ sử dụng được khoảng 4 năm (48 tháng) trước khi trở nên lỗi thời, dẫn đến chi phí khấu hao rất cao.

Ông có thể chia sẻ kỹ hơn về mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên phi tập trung sẽ được vận hành như thế nào, nhất là trong bối cảnh bùng nổ nhu cầu phát triển và sử dụng các ứng dụng AI như hiện nay?

Tận dụng xu hướng edge computing và sự phát triển mạnh mẽ của ngành AI, vốn đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt hạ tầng phần cứng nghiêm trọng, mô hình kinh tế chia sẻ mới không cần đầu tư vào trung tâm dữ liệu, quỹ đất, hay thiết bị phần cứng. Thay vào đó, mô hình này khai thác năng lực tính toán dư thừa từ các thiết bị biên như smartphone, PC, laptop, TV thông minh và thậm chí trong tương lai là ô tô điện. Tổng hợp năng lực tính toán từ các thiết bị biên trên toàn cầu ước tính lên đến 12 tỷ giờ tính toán khả dụng.

Nhờ không phải chịu các chi phí đầu tư khổng lồ như trung tâm dữ liệu truyền thống, mô hình này sẽ giảm đáng kể giá vốn. Có thể nói, mô hình này tương tự như Grab hay Airbnb trong ngành vận tải và du lịch: không cần sở hữu tài sản (xe cộ hay bất động sản) nhưng vẫn cung cấp dịch vụ hiệu quả. Kết quả là, dịch vụ hạ tầng AI của Hyra có giá chỉ bằng 40% so với giá trung bình của các “ông lớn” trên thị trường, giúp các khách hàng cá nhân và doanh nghiệp tiết kiệm tới 60% chi phí hạ tầng.

Bên cạnh những lợi thế thì đâu là các thách thức lớn nhất của mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên phi tập trung này, thưa ông?

Dù có nhiều lợi thế, mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên cũng có một số thách thức lớn khi triển khai và mở rộng.

Thứ nhất là thách thức về kỹ thuật. Việc đưa các mô hình AI và tập dữ liệu xuống các thiết bị biên như smartphone không phải là điều đơn giản. Ví dụ, framework học máy (khung học máy) của Google ra mắt năm 2016 chỉ được thiết kế cho PC và laptop. Hyra đã phải nghiên cứu và phát triển giải pháp riêng để chia nhỏ tập dữ liệu và mô hình AI, đẩy chúng xuống các thiết bị biên, tận dụng năng lực tính toán của con chip trên smartphone.

Hiện nay, trên toàn cầu, dù có vài chục công ty đang phát triển hạ tầng phi tập trung, phần lớn chỉ khai thác năng lực tính toán từ GPU và CPU trên PC/laptop. Hyra là một trong số ít tiên phong khai thác NPU trên smartphone, tạo ra lợi thế công nghệ nhưng cũng đối mặt với thách thức kỹ thuật phức tạp.

Thứ hai là thách thức về tính ổn định và động lực người dùng. Để hạ tầng phân tán hoạt động hiệu quả, các thiết bị biên cần phải online 24/7 cung cấp năng lực tính toán. Tuy nhiên, việc này có thể làm giảm tuổi thọ thiết bị, tiêu tốn pin và băng thông Internet. Vì vậy, Hyra cần đảm bảo người dùng (những người sở hữu thiết bị biên) nhận được lợi ích tài chính đều đặn để có động lực tiếp tục cho thuê năng lực tính toán. Điều này tương tự mô hình của Grab. Tài xế (người sở hữu xe) cần có việc làm thường xuyên để duy trì tham gia nền tảng. Trong trường hợp của Hyra, “khách hàng” là các doanh nghiệp và cá nhân có nhu cầu sử dụng hạ tầng AI. Nếu nhu cầu này không đủ lớn hoặc không ổn định, người dùng thiết bị biên có thể ngừng tham gia nền tảng, tương tự như tài xế bỏ ứng dụng Grab nếu không có khách đặt xe.

Thách thức thứ ba là cạnh tranh. Khi mô hình kinh doanh của Hyra được chứng minh là thành công, các “ông lớn” với nguồn lực mạnh hơn có thể sao chép ý tưởng. Tuy nhiên, Hyra có lợi thế đi đầu. Các đối thủ tiềm năng sẽ cần khoảng 18-24 tháng để nghiên cứu và phát triển giải pháp tương tự. Điều này mang lại cho Hyra cơ hội trở thành người dẫn đầu thị trường, tương tự như cách Uber đã làm trong ngành vận tải.

Ông nói mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên này cũng tương tự như Grab hay Uber trong lĩnh vực gọi xe. Trong thời gian đầu, Grab cũng như Uber đã phải “cạnh tranh khô máu”, vào cuộc khuyến mãi mạnh tay với hàng loạt chuyến đi 0 đồng. Nhiều người nói đó là một cuộc chơi “đốt tiền”. Vậy với Hyra và mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên thì sao?

Quả thật, mô hình kinh tế chia sẻ của Hyra có nhiều điểm tương đồng với Grab, Uber, đặc biệt trong cách tiếp cận khách hàng ban đầu. Giống như Grab từng áp dụng chiến lược khuyến mãi, thậm chí miễn phí các chuyến xe để hình thành thói quen sử dụng nền tảng, Hyra cũng sử dụng các chương trình ưu đãi để thu hút người dùng và khách hàng. Tuy nhiên, so với chiến lược “đốt tiền” khốc liệt của Grab – nơi họ chi trả trực tiếp bằng tiền mặt cho tài xế và cung cấp các chuyến xe miễn phí hoặc giảm giá sâu – Hyra có cách tiếp cận khác để giảm áp lực tài chính.

Thay vì trả tiền mặt ngay lập tức cho người dùng cung cấp thiết bị biên, Hyra sử dụng native token (token riêng của nền tảng) để thưởng cho họ. Những người tham gia đóng góp năng lực tính toán sẽ nhận được điểm số hoặc token thay vì tiền mặt. Các token này được thanh khoản khi Hyra niêm yết trên sàn giao dịch trong tương lai. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể áp lực tài chính trong giai đoạn đầu, vì Hyra không phải chi trả tiền mặt trực tiếp. Dù vậy, Hyra vẫn phải đầu tư vào các hoạt động tiếp thị để xây dựng thương hiệu và thu hút người dùng, nhưng chi phí này không quá lớn như các nền tảng truyền thống hoặc các mô hình “đốt tiền” của Grab.

Đối với khách hàng sử dụng dịch vụ hạ tầng AI, Hyra áp dụng chiến lược tương tự các “ông lớn” trong ngành: cấp credit miễn phí (từ 20.000 USD đến 200.000 USD) để doanh nghiệp trải nghiệm dịch vụ. Khi sử dụng hết credit, khách hàng có thể thấy được tính khả thi và độ ổn định của hạ tầng Hyra. Thông thường, quá trình từ thử nghiệm đến chuyển đổi sang trả phí mất khoảng 3-6 tháng. Sau giai đoạn này, khách hàng sẽ trả 100% bằng tiền mặt, giúp Hyra tạo dòng doanh thu ổn định. Tuy nhiên, với người dùng cung cấp thiết bị, chúng tôi tiếp tục duy trì cơ chế trả thưởng bằng token thay vì tiền mặt để tối ưu chi phí.

So sánh với các nền tảng như Gojek, vốn thất bại tại Việt Nam do cạnh tranh khốc liệt và không đủ tiềm lực tài chính để duy trì chiến lược “đốt tiền”, Hyra có lợi thế nhờ mô hình thưởng bằng token và chi phí vận hành thấp hơn. Tiềm lực tài chính của Hyra được đảm bảo thông qua việc tối ưu hóa chi phí và tận dụng mô hình kinh tế chia sẻ, giúp giảm gánh nặng đầu tư vào cơ sở hạ tầng như các trung tâm dữ liệu truyền thống. Điều này cho phép Hyra duy trì chiến lược cạnh tranh mà không rơi vào tình trạng “đốt tiền” quá mức.

Nhìn rộng ra trên thế giới thì xu hướng phát triển của mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên hiện đang ra sao và Hyra sẽ cạnh tranh ra sao khi có những ông lớn tham gia thị trường này, thưa ông?

Trên thế giới, xu hướng này đang ở giai đoạn đầu phát triển, bắt đầu nhen nhóm trong vài năm gần đây. Các mạng hạ tầng vật lý phi tập trung được ứng dụng trong nhiều ngành, nhưng riêng trong lĩnh vực điện toán biên như Hyra, hiện có khoảng 20 đơn vị trên toàn cầu đang tham gia.

Tuy nhiên, phần lớn các đơn vị này chỉ khai thác năng lực tính toán từ PC và laptop (tức là từ GPU và CPU), trong khi Hyra là đơn vị đầu tiên và duy nhất trên thế giới khai thác năng lực tính toán từ chip NPU trên điện thoại thông minh. Điều này mang lại lợi thế cạnh tranh độc đáo cho Hyra, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu hạ tầng AI đang tăng mạnh.

Ông có tính toán hay có một số liệu cụ thể để hình dung mô hình kinh tế chia sẻ hạ tầng điện toán biên phi tập trung này giúp giảm bao nhiêu phần điện năng, tài nguyên nước cũng như các nguồn lực công nghệ khác?

Rõ ràng, so với các trung tâm dữ liệu truyền thống, mô hình phi tập trung của Hyra giúp giảm đáng kể tác động đến môi trường. Các trung tâm dữ liệu tập trung tiêu tốn rất nhiều năng lượng điện và tài nguyên nước toàn cầu để làm mát hệ thống máy chủ, chưa kể chi phí đầu tư vào GPU và cơ sở hạ tầng. Ngược lại, Hyra sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để chia nhỏ các mô hình AI phức tạp và tập dữ liệu, đẩy chúng xuống các thiết bị biên như smartphone hay laptop.

Những thiết bị này vốn đã có sẵn, tiêu thụ ít băng thông Internet và điện năng hơn nhiều so với các hệ thống tập trung. Ví dụ, nếu hình dung một khối công việc nặng 100 tấn được xử lý bởi một “xe tải lớn” (trung tâm dữ liệu), thì Hyra chia nhỏ khối công việc này thành nhiều mảnh nhỏ và giao cho các “phương tiện đơn giản” (thiết bị biên), giúp tối ưu chi phí và tài nguyên.

Mặc dù chưa có báo cáo cụ thể về con số phần trăm giảm tiêu thụ năng lượng, rõ ràng mô hình này mang lại hiệu quả vượt trội về mặt môi trường và chi phí so với các trung tâm dữ liệu truyền thống.

Với một lĩnh vực còn tương đối mới mẻ như vậy, Hyra làm cách nào để thuyết phục các khách hàng - những doanh nghiệp và cá nhân sử dụng dịch vụ hạ tầng? Và vấn đề bảo mật dữ liệu sẽ được giải quyết ra sao?

Đối với khách hàng sử dụng dịch vụ hạ tầng AI của Hyra, thách thức lớn nhất là độ uy tín của một thương hiệu non trẻ. Hyra mới hoạt động sang năm thứ tư, nên so với các “ông lớn”, khách hàng có thể nghi ngờ về độ tin cậy của nền tảng. Tuy nhiên, lợi thế chi phí thấp (tiết kiệm ít nhất 60% so với thị trường) là động lực lớn để họ thử nghiệm dịch vụ. Thông thường, khách hàng không chuyển toàn bộ hệ thống ngay lập tức mà thử nghiệm từng môđun để đánh giá độ ổn định và hiệu quả trước khi mở rộng.

Đối với vấn đề bảo mật dữ liệu, chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng công nghệ, đảm bảo chỉ khách hàng có quyền truy cập và can thiệp vào dữ liệu và mô hình của họ. Hyra và bất kỳ bên thứ ba nào khác không thể xâm nhập, từ đó bảo vệ tài sản mềm của khách hàng.

Thực tế, chúng tôi chỉ khai thác năng lực tính toán từ phần cứng của thiết bị biên, không thu thập hoặc xử lý dữ liệu cá nhân của người dùng.

Liên quan đến chiến lược giá, sau giai đoạn đầu miễn phí và xây dựng thói quen người dùng, ông có thể cho biết về khung giá dự kiến của hệ thống sẽ là bao nhiêu?

Hyra triển khai chiến lược định giá tương tự như mô hình của Grab. Ban đầu, chúng tôi cung cấp dịch vụ với mức giá cực kỳ cạnh tranh, chỉ bằng khoảng 40% so với mức trung bình của các nhà cung cấp truyền thống. Mục tiêu là tạo lợi thế vượt trội để nhanh chóng thu hút người dùng và xây dựng thương hiệu.

Sau khi nền tảng đã ổn định, người dùng đã làm quen với dịch vụ và chi phí vận hành được tối ưu, chúng tôi sẽ bắt đầu điều chỉnh giá tăng dần. Kế hoạch là tăng khoảng 5% mỗi năm cho đến khi đạt ngưỡng tối đa khoảng 70% giá thị trường. Mức giá này đảm bảo các doanh nghiệp vẫn tiết kiệm được ít nhất 30% chi phí so với việc sử dụng các nhà cung cấp truyền thống.

VnEconomy 03/06/2025 13:00

Nội dung đầy đủ của bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 22-2025 phát hành ngày 2/6/2025. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:

https://postenp.phaha.vn/tap-chi-kinh-te-viet-nam/detail/1426