image Thứ Hai, 23/03/2026

Thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam trước thách thức kép “xanh và AI”

Hoàng Hà

10/01/2025

Chia sẻ

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là ChatGPT và các công cụ generative AI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh), đã thúc đẩy nhu cầu với ngành dữ liệu, đặc biệt là các trung tâm dữ liệu có công suất công nghệ thông tin lớn (hyperscale)...

Các tiêu chuẩn
Các tiêu chuẩn "xanh" ngày càng trở nên quan trọng đối với trung tâm dữ liệu. Ảnh minh họa

Trung tâm dữ liệu AI khác biệt đáng kể so với các trung tâm dữ liệu truyền thống, cả về mặt thiết kế và cơ sở hạ tầng. Các trung tâm dữ liệu truyền thống được xây dựng dựa trên các thiết kế lâu đời được thiết kế riêng cho các ứng dụng CNTT thông thường. Các hệ thống này chủ yếu dựa vào quá trình xử lý tuần tự các tác vụ trên CPU, một phương pháp hầu như không thay đổi trong nhiều năm.

TRIỂN KHAI TRUNG TÂM DỮ LIỆU AI ĐANG ĐỐI MẶT VỚI NHIỀU THÁCH THỨC LỚN

Ngược lại, các trung tâm dữ liệu AI được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu riêng biệt của các ứng dụng hiện đại, đặc biệt là các ứng dụng liên quan đến các tập dữ liệu khổng lồ. Các ứng dụng này yêu cầu phân tích dữ liệu tự động và trích xuất giá trị hiệu quả từ dữ liệu, đòi hỏi một cách tiếp cận cơ bản khác đối với thiết kế trung tâm dữ liệu.

Phần cứng trong các trung tâm dữ liệu AI được thiết kế đặc biệt để phục vụ các ứng dụng AI, bao gồm các máy chủ, thiết bị mạng và các thành phần khác, khác biệt rõ rệt so với các trung tâm dữ liệu truyền thống. Các trung tâm dữ liệu AI cũng sử dụng các kết nối tốc độ cao, chẳng hạn như cổng 800G, để đạt tốc độ lên đến 3,2Tbps cho mỗi máy chủ. Điều này thường được ví như một "siêu xa lộ" trong trung tâm dữ liệu.

Để tối ưu hóa chi phí ở quy mô lớn, các công ty internet và đám mây đã phát triển các trung tâm dữ liệu khác biệt rất nhiều so với các mô hình truyền thống. Các cơ sở tiên tiến này thường đóng vai trò là nền tảng cho các trung tâm dữ liệu đám mây hiện đại và được xây dựng theo các tiêu chuẩn sáng tạo, chẳng hạn như Dự án điện toán mở (OCP), nhấn mạnh vào tính tùy chỉnh và hiệu quả trong cả phần cứng và cơ sở hạ tầng mạng.

Hiện nay, các trung tâm dữ liệu truyền thống vẫn được sử dụng để xử lý phần lớn các công việc hàng ngày. Tuy nhiên, chúng cần được nâng cấp để đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao của ứng dụng AI. Một ví dụ điển hình là nhu cầu về công suất điện đã tăng lên đáng kể. Đồng thời, các trung tâm dữ liệu cũng cần tìm cách giảm tiêu thụ năng lượng và thúc đẩy các giải pháp bền vững hơn.

Ông Lê Hoài Nam, Chủ nhiệm Câu lạc bộ Điện toán đám mây và Trung tâm dữ liệu Việt Nam, cho biết trung tâm dữ liệu AI đánh dấu một sự thay đổi lớn so với trung tâm dữ liệu truyền thống. Chúng đòi hỏi kết nối nội bộ tốc độ cao, phần cứng chuyên biệt và các thiết kế tối ưu để huấn luyện mô hình AI. Việc chuyển đổi sang AI yêu cầu đánh giá lại thiết kế và hạ tầng trung tâm dữ liệu truyền thống nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về công suất, tốc độ và tính bền vững.

Tuy nhiên, theo các chuyên gia, triển khai trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức lớn. Ông Võ Đại Chuyên, Trưởng phòng Hệ thống Kỹ thuật và Hạ tầng GreenNode, cho biết thách thức đầu tiên chính là chi phí. Đây là một rào cản đáng kể, bởi xây dựng một hệ thống AI đòi hỏi khoản đầu tư rất lớn.

Ngoài ra, việc tìm kiếm một đội ngũ chuyên gia có đủ năng lực để xây dựng và quản lý trung tâm dữ liệu AI cũng không hề dễ dàng và thường phải cần đến đội ngũ nhân sự, chuyên gia nước ngoài. Việc phối hợp với nhiều đối tác ở các múi giờ khác nhau cũng là một thách thức đáng kể.

Trên thế giới, trước nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn và nhu cầu về AI tăng nhanh, các tập đoàn công nghệ hàng đầu như Amazon Web Services, Microsoft và Google đã tích cực thuê và phát triển các hyperscaler, chiếm 60% tổng công suất trung tâm dữ liệu hyperscale trên toàn cầu.

TRUNG TÂM DỮ LIỆU CẦN NGUỒN ĐIỆN HẾT SỨC ỔN ĐỊNH 24/365

Bên cạnh đó, các tiêu chuẩn "xanh" ngày càng trở nên quan trọng, khi các khách hàng quốc tế yêu cầu trung tâm dữ liệu phải đạt được các chứng nhận xanh. Mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon liên quan đến hoạt động AI, đặc biệt là đối với các mô hình sản xuất quy mô lớn, tạo ra tác động lớn đến môi trường. 

Theo ông Nguyễn Lê Châu, Tổng Giám Đốc Sunteco, việc đào tạo một mô hình AI lớn như GPT-3 tiêu thụ khoảng 1287 MW/h, tương đương với lượng điện được một hộ gia đình trung bình ở Hoa Kỳ sử dụng trong hơn 120 năm. Và lượng khí thải tạo ra khi đào tạo một mô hình AI lớn duy nhất (11 tỷ tham số) có thể lên tới 284 tấn CO₂ tương tự như lượng khí thải trong suốt vòng đời của năm chiếc ô tô. 

Microsoft từng triển khai trung tâm dữ liệu dưới đáy biển, dù thành công song đã phải xóa bỏ dự án, do còn nhiều thách thức về bảo trì và vận hành
Microsoft từng triển khai trung tâm dữ liệu dưới đáy biển, dù thành công song đã phải xóa bỏ dự án, do còn nhiều thách thức về bảo trì và vận hành

Viện Nghiên cứu Năng lượng Hoa Kỳ dự đoán, mức độ phát thải khí carbon trung bình của lưới điện năm 2023 là 481gr carbon dioxide mỗi kilowatt giờ, nhưng từ năm năm 2025 đến 2029, chip AI có thể tạo ra 1,1 tỷ tấn carbon dioxide và lượng khí thải carbon này cần khoảng 50 tỷ cây xanh trưởng thành để hấp thụ mỗi năm.

Năm 2025 đến 2029, mức tiêu thụ điện toàn cầu sẽ đạt 153.000 terawatt giờ. Điều này có nghĩa là chip AI sẽ chiếm 1,5% lượng điện tiêu thụ trong 5 năm tới và chiếm một phần lớn trong việc tiêu thụ năng lượng toàn cầu. Việc sử dụng năng lượng này cũng sẽ phát thải ra môi trường lượng khí carbon tương đối lớn.

Theo ước tính của IEA, lượng điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu toàn thế giới đạt khoảng 240-340 tỷ kWh (lớn hơn điện năng tiêu thụ của cả nước Việt Nam). Hầu hết trung tâm dữ liệu tại Việt Nam chỉ dùng nguồn điện lưới do Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) cung cấp. Năng lượng tái tạo có khả năng không sản xuất đủ đáp ứng nhu cầu, kéo theo bài toán phát triển bền vững các nguồn năng lượng tái tạo.

Theo ông Phạm Nguyễn, Tổng Giám Đốc công ty CP Trung tâm Dữ liệu Xanh (EcoDC), ở Việt Nam, những thách thức kết nối trung tâm dữ liệu trực tiếp với điện năng lượng tái tạo thực sự vẫn còn, vì đó là nguồn điện không liên tục, phụ thuộc vào thời tiết trong khi trung tâm dữ liệu lại cần nguồn hết sức ổn định 24/7, đúng hơn là 24/365. Do đó trung tâm dữ liệu vẫn chủ yếu nối lưới về mặt vật lý.

Việt Nam hiện có 33 trung tâm dữ liệu với tổng số 48 nhà cung cấp và ước tính công suất khoảng 150MW tính đến quý 2/2024, đứng thứ sáu về nguồn cung trung tâm dữ liệu ở Đông Nam Á, xếp sau Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia và Philippines. Các khu vực phía Bắc và phía Nam chiếm 94% nguồn cung trung tâm dữ liệu hiện có, khu vực miền Trung chỉ chiếm 6%. Các trung tâm chính nằm ở Hà Nội và TP. HCM, với lần lượt là 16 và 13 cơ sở đã được thiết lập.

Tháng 7/2024, Việt Nam mở cửa thị trường trung tâm dữ liệu cho nhà đầu tư nước ngoài. Từ tháng 1/2025, Luật Viễn thông 2023 chính thức có hiệu lực cho phép đầu tư nước ngoài 100% vào các dịch vụ trung tâm dữ liệu. Dự đoán, các thương vụ hợp tác giữa các nhà đầu tư và các nhà vận hành trung tâm dữ liệu sẽ diễn ra, đẩy nhanh tốc độ mở rộng thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam.


Lộ khoảng trống giữa nhận thức và thực thi, tuân thủ bảo vệ dữ liệu cá nhân

Theo các chuyên gia, thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở việc thiếu quy định pháp luật, mà ở khoảng cách giữa quy định và thực tiễn tuân thủ...

19:33 20/03/2026
Cộng đồng công nghệ Việt Nam bắt sóng “tôm hùm AI” OpenClaw

Quan sát trên mạng xã hội cho thấy OpenClaw đang rất thu hút cộng đồng mạng Việt Nam, thậm chí đã có nhiều nhóm, page về OpenClaw, chia sẻ cách cài đặt, sử dụng và bàn luận về OpenClaw...

16:30 19/03/2026
Các nước Bắc Âu chia sẻ kinh nghiệm phân cấp và quản trị số với Việt Nam

Chuyển đổi số được xem không chỉ là câu chuyện công nghệ mà còn là quá trình tái cấu trúc quản trị, đòi hỏi cách tiếp cận toàn diện, dựa trên dữ liệu và hướng tới bao trùm xã hội...

16:30 19/03/2026
Dịch vụ Internet vệ tinh Starlink sẽ đối mặt áp lực cạnh tranh cao tại Việt Nam

Chất lượng hạ tầng viễn thông Việt Nam được đánh giá đạt mức cao, tạo ra rào cản đáng kể đối với các dịch vụ mới như Starlink...

16:29 19/03/2026
Đẩy mạnh công nghệ, AI phát triển kinh doanh, doanh nghiệp Việt chưa đầu tư tương xứng cho bảo mật

Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ, đặc biệt là các nền tảng AI và điện toán đám mây, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và gia tăng doanh thu. Tuy nhiên, tốc độ thay đổi trong chiến lược an ninh mạng lại chậm hơn nhiều…

16:29 19/03/2026
Công nghệ phát triển quá nhanh, doanh nghiệp cần thay đổi chiến lược an ninh mạng

Trong bối cảnh các cuộc tấn công sử dụng AI có thể thay đổi nhanh chóng, việc phát hiện chậm vài giờ hoặc vài ngày có thể dẫn đến mất khả năng kiểm soát toàn bộ hệ thống…

09:17 18/03/2026
Xoá sổ “ngành công nghiệp lừa đảo” xuyên quốc gia: Công nghệ là lá chắn then chốt

Trước sự biến tướng tinh vi của các mạng lưới lừa đảo trực tuyến tại Đông Nam Á, giới chuyên gia an ninh mạng nhận định các đợt truy quét vật lý là chưa đủ…

13:58 17/03/2026
Từ 4G đến 5G và hướng tới 6G: Cuộc đua tốc độ và bài toán an toàn thông tin

Sự phát triển nhanh chóng của các thế hệ mạng di động, đặc biệt là 5G, đang mở ra khả năng kết nối tốc độ cao chưa từng có...

15:51 16/03/2026
Môi trường đổi mới sáng tạo ở Việt Nam "còn nhiều thách thức"

Hệ sinh thái của các nước phát triển đã hoàn chỉnh, các cấu phần đều chuyên nghiệp và vận hành trơn tru trong điều kiện tiêu chuẩn. Còn ở Việt Nam, nhiều thứ vẫn đang trong quá trình hình thành…

12:03 14/03/2026
Nhu cầu tiêu thụ điện của AI và trung tâm dữ liệu đặt ra thách thức năng lượng sạch cho Việt Nam

Trong bối cảnh AI, trung tâm dữ liệu và kinh tế số đang phát triển nhanh chóng, bài toán năng lượng của Việt Nam không chỉ là đảm bảo đủ nguồn cung điện…

09:34 13/03/2026