Phát triển trung tâm dữ liệu AI: Việt Nam khó thắng nếu chạy theo cuộc đua quy mô lớn

Làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ từ năm 2023 đã thúc đẩy cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu (data center) quy mô khổng lồ trên toàn cầu. Tuy nhiên, bước sang năm 2026, xu hướng công nghệ đang dịch chuyển mạnh mẽ từ các mô hình AI “khổng lồ” sang những hệ thống nhỏ hơn, linh hoạt và tối ưu cho suy luận cùng ứng dụng thực tế.

Cách tiếp cận dựa hoàn toàn vào hạ tầng siêu lớn đang lộ rõ những giới hạn về chi phí, năng lượng và tính bền vững. Trong bối cảnh đó, các chuyên gia nhận định Việt Nam cần tái đánh giá chiến lược phát triển AI để phù hợp hơn với năng lực thực tế, thay vì tiếp tục chạy theo quy mô.

ĐẦU TƯ DATA CENTER THỜI AI

Từ năm 2023 đến 2025, ngành AI toàn cầu chủ yếu tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn với hàng trăm tỷ đến nghìn tỷ tham số, đòi hỏi hạ tầng huấn luyện khổng lồ. Điều này kéo theo sự bùng nổ đầu tư data center hyperscale (trung tâm dữ liệu khổng lồ) trên thế giới. Theo các dự báo, tiêu thụ điện của data center toàn cầu có thể tăng gấp đôi, đạt khoảng 945 TWh vào năm 2030, tương đương gần 3% tổng nhu cầu điện thế giới.

Nhưng năm 2026 được giới chuyên môn gọi là “năm của hiệu quả”. Các mô hình ngôn ngữ nhỏ – mô hình chỉ từ 1-7 tỷ tham số – đang nổi lên như lựa chọn chiến lược. Hãng nghiên cứu Gartner dự báo đến năm 2027, doanh nghiệp sẽ sử dụng mô hình chuyên biệt nhỏ gấp ba lần so với mô hình ngôn ngữ lớn đa năng.

Theo TS. Lê Quang Đạm, Tổng Giám đốc Marvell Technology Việt Nam, đồng thời là Phó Chủ tịch phụ trách kỹ thuật của Marvell – tập đoàn bán dẫn hàng đầu toàn cầu trong lĩnh vực hạ tầng dữ liệu, trong nhiều năm, năng lực AI gần như đồng nghĩa với quy mô: mô hình càng lớn, dữ liệu càng nhiều, trung tâm dữ liệu càng khổng lồ thì càng có lợi thế cạnh tranh. Logic này đã thúc đẩy các quốc gia và tập đoàn công nghệ đổ hàng tỷ USD vào việc xây dựng các siêu data center. Tuy nhiên, TS. Lê Quang Đạm cho biết cách tiếp cận “hạ tầng khổng lồ” đang bộc lộ giới hạn. Nhu cầu điện năng khổng lồ, áp lực lên lưới điện và môi trường khiến nhiều dự án data center bị chậm tiến độ.

"Việt Nam hiện vẫn chưa phải là một trong nhóm các quốc gia có hệ thống trung tâm dữ liệu AI lớn nhất thế giới. Vì vậy, nếu chỉ chạy theo quy mô, chúng ta sẽ phải cạnh tranh trực tiếp với những thị trường có lợi thế vượt trội về vốn, công nghệ và năng lượng”.

TS. Lê Quang Đạm cho rằng bước ngoặt của AI đến từ sự hội tụ của ba yếu tố: xử lý, kết nối và dữ liệu. “Hệ thống AI có thể được nhìn như một cấu trúc gồm ba phần: bộ vi xử lý như bộ não, hệ thống kết nối để truyền dữ liệu và hệ thống lưu trữ như trí nhớ. Khi cả ba cùng tiến bộ, AI mới có thể bùng nổ”, ông nói.

Tại Việt Nam, làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu đang tăng tốc với sự tham gia của cả khu vực nhà nước và doanh nghiệp lớn. Nhiều dự án data center quy mô lớn được công bố, kỳ vọng trở thành nền tảng cho phát triển AI trong nước. Theo báo cáo của Research and Markets, thị trường data center Việt Nam được định giá 1,04 tỷ USD năm 2025 và dự kiến đạt 3,18 tỷ USD vào năm 2031, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 20,48%.

Mặc dù vậy, Việt Nam hiện vẫn chưa phải là một trong nhóm các quốc gia có hệ thống trung tâm dữ liệu AI lớn nhất thế giới. Vì vậy, TS. Lê Quang Đạm cho rằng: “Nếu chỉ chạy theo quy mô, chúng ta sẽ phải cạnh tranh trực tiếp với những thị trường có lợi thế vượt trội về vốn, công nghệ và năng lượng”.

Bên cạnh đó còn một vấn đề quan trọng khác là năng lượng. Các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ điện năng rất lớn, vì vậy theo chuyên gia, bài toán không còn là nhanh nhất hay rẻ nhất, mà là làm sao để hệ thống có thể mở rộng (scale up), bền vững (sustainable) và đảm bảo an toàn, bảo mật. “Bài toán không còn đơn thuần là xây nhanh hay xây lớn, mà là xây sao cho hiệu quả, bền vững và có thể mở rộng”, ông nói.

CƠ HỘI CHO VIỆT NAM VỚI MÔ HÌNH DATA CENTER LINH HOẠT

Thực tế, TS. Lê Quang Đạm cho rằng chính sự thay đổi này mở ra một hướng đi khác cho Việt Nam: phát triển các trung tâm dữ liệu quy mô vừa và nhỏ, linh hoạt, tối ưu cho từng nhu cầu cụ thể thay vì chạy theo mô hình “siêu trung tâm”.

Theo ông, lợi thế của Việt Nam không nằm ở việc cạnh tranh về quy mô, mà ở khả năng thích ứng và tối ưu hệ thống. “Chúng ta có thể tập trung vào các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn nhưng thông minh hơn, đặc biệt là nâng cao năng lực kết nối – cả bên trong hệ thống và kết nối ra bên ngoài với tốc độ cao, độ trễ thấp,” ông gợi ý.

Bên cạnh đó, xu hướng cá nhân hóa và tùy biến hệ thống cũng đang trở nên rõ nét. Thay vì sử dụng các giải pháp tiêu chuẩn hóa, doanh nghiệp ngày càng cần những hạ tầng AI được thiết kế riêng cho từng bài toán cụ thể. Đây là cơ hội để các doanh nghiệp Việt tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị, thay vì chỉ dừng ở vai trò hạ tầng.

Một điểm đáng chú ý khác là lợi thế của Việt Nam trong lĩnh vực thiết kế vi mạch – nền tảng cốt lõi của AI. Với lợi thế khoảng 70 - 80 công ty hiện đang tham gia vào lĩnh vực thiết kế vi mạch, Việt Nam có thể kết hợp năng lực thiết kế chip với phát triển hạ tầng AI linh hoạt, tạo ra lợi thế cạnh tranh riêng.

“Việt Nam hoàn toàn có thể tham gia sâu vào chuỗi giá trị này, đặc biệt ở khâu thiết kế, nơi các kỹ sư trong nước đã chứng minh được năng lực. Trong tương lai, việc ứng dụng AI trong thiết kế vi mạch sẽ càng trở nên quan trọng, nhưng cần hiểu rõ giới hạn của AI để sử dụng hiệu quả. Để cạnh tranh trong kỷ nguyên AI, yếu tố quyết định không phải là quy mô đầu tư, mà là khả năng đổi mới sáng tạo. Chỉ có sáng tạo mới tạo ra khác biệt và giúp chúng ta đi đường dài”, TS. Lê Quang Đạm nói.