Thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam trước thách thức kép “xanh và AI”
Hoàng Hà
10/01/2025
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)...
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.
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.
Dòng sự kiện:
Kiến trúc dữ liệu quốc giaViệt Nam và Hàn Quốc hướng tới tăng cường hợp tác nghiên cứu, phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), xây dựng hạ tầng dữ liệu và đào tạo nhân lực, qua đó nâng cao năng lực làm chủ công nghệ và mở rộng cơ hội hợp tác cho doanh nghiệp hai nước.
AI không chỉ là câu chuyện công nghệ hay sử dụng thêm vài công cụ mới. Điều quan trọng hơn là làm thế nào để một doanh nghiệp nhỏ có thể làm được những việc lớn hơn, với nguồn lực thông minh hơn…
Việc mở rộng hợp tác giữa các lĩnh vực không chỉ giúp kết nối tri thức mà còn tạo cơ hội để khoa học đóng góp vào việc giải quyết những vấn đề chung của nhân loại…
Khi AI được tích hợp vào các quy trình nghiệp vụ, doanh nghiệp phải đối mặt với những rủi ro không chỉ đến từ hệ thống mạng mà còn từ nội dung câu lệnh, phản hồi của mô hình và hoạt động của các tác tử AI…
Giá trị của một kết quả nghiên cứu khoa học chính là mức giá mà thị trường sẵn sàng trả và người bán đồng ý giao dịch…
Khi các vấn đề an ninh mạng, quyền riêng tư và niềm tin số ngày càng trở nên quan trọng, mật mã tiếp tục giữ vai trò nền tảng trong bảo vệ thông tin và bảo đảm an toàn cho các hoạt động trên môi trường số…
Xây dựng hạ tầng công nghệ vững chắc cùng năng lực làm chủ các sản phẩm AI của doanh nghiệp Việt được xem là hai trụ cột then chốt nhằm tạo đòn bẩy phát triển AI tại TP.HCM và trên cả nước.
Đánh giá thị trường năng lượng tái tạo Việt Nam sẽ bùng nổ mạnh mẽ trong 1 đến 3 năm tới, đại diện Tập đoàn Cornex (Trung Quốc) đã chia sẻ những giải pháp nhằm tháo gỡ điểm nghẽn hạ tầng cùng cơ hội hợp tác chuyển giao công nghệ và tài chính thiết thực giữa hai nước cho các doanh nghiệp.
Ngày 27/10/2026, tại Hà Nội, Cục An ninh mạng, Bộ Công an phối hợp với Hiệp hội An ninh mạng quốc gia tổ chức Chương trình Diễn tập an ninh mạng quốc gia năm 2026, với kịch bản mô phỏng tấn công vào hệ thống thông tin của một tổ chức tài chính...
Thay vì phun thuốc, bón phân trên toàn bộ diện tích, dữ liệu thu thập từ thiết bị bay không người lái có thể giúp xác định khu vực cần can thiệp. Đây là hướng ứng dụng công nghệ nhằm giảm chi phí đầu vào và nâng cao hiệu quả sản xuất nông nghiệp…