Đặt mục tiêu đưa kinh tế số chiếm 30% GRDP trong năm 2026 và 40% vào năm 2030, TP. Hồ Chí Minh định hướng hình thành sàn giao dịch dữ liệu, ít nhất hai trung tâm dữ liệu và hai khu công nghệ số tập trung...

Ngày 14/8, tại Hội nghị tăng trưởng về Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo, bà Hồ Thị Quyên, Phó Giám đốc Trung tâm Xúc tiến thương mại và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh, cho biết sự phát triển của các công nghệ lõi đang làm thay đổi phương thức quản trị, vận hành, sản xuất và phục vụ khách hàng.

Hội nghị do Trung tâm Xúc tiến Đầu tư và Thương mại TP.HCM (ITPC), Hiệp hội Truyền thông Số miền Nam Việt Nam và Tập đoàn Navee phối hợp tổ chức, tập trung vào AI, điện toán đám mây, dữ liệu và hạ tầng số.

Theo Bộ Khoa học và Công nghệ, quy mô kinh tế số Việt Nam năm 2025 đạt khoảng 72,1 tỷ USD, tương đương 14,02% GDP, trong đó kinh tế số lõi đóng góp 8,42% GDP.

Từ mục tiêu quốc gia đến định hướng của TP. Hồ Chí Minh, bà Quyên cho biết thành phố phấn đấu đưa tỷ trọng kinh tế số lên 30% GRDP ngay trong năm 2026 và 40% vào năm 2030.

Để hỗ trợ mục tiêu này, TP. Hồ Chí Minh định hướng hình thành sàn giao dịch dữ liệu, xây dựng ít nhất 2 trung tâm dữ liệu và 2 khu công nghệ số tập trung, đồng thời thúc đẩy ứng dụng các nền tảng số trong công nghiệp, logistics, bán lẻ và những lĩnh vực kinh tế chủ lực.

AI VÀ BÀI TOÁN “THUÊ HAY SỞ HỮU” HẠ TẦNG

Ở cấp độ doanh nghiệp, đầu tư vào AI chưa đồng nghĩa với việc tạo ra giá trị kinh tế tương xứng. Theo ông Nguyễn Minh Liêm, Đồng sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành Công ty cổ phần Công nghệ BYTE, ba điểm nghẽn chính nằm ở dữ liệu phân mảnh, thông tin thiếu chính xác hoặc không được cập nhật và khoảng cách giữa phân tích với thực thi.

Để AI trở thành động lực tăng trưởng, dữ liệu khách hàng cần được chuẩn hóa, thống nhất, cập nhật theo thời gian thực, đồng thời bảo đảm quyền riêng tư và khả năng khai thác. Theo ông Liêm, việc làm sạch và tập trung dữ liệu có thể giúp tăng 35% hiệu suất chi tiêu quảng cáo (ROAS) sau 12 tháng, giảm khoảng 40% chi phí trên mỗi đơn hàng (CPO) ở nhóm khách hàng hiện hữu và tăng gấp 3 lần doanh thu bán chéo nhờ xác định đúng thời điểm tương tác.

Từ đó, bài toán đầu tư vào AI không còn đơn thuần là ứng dụng hay không, mà là dữ liệu còn phải đủ khả năng tạo ra doanh thu và hiệu quả tài chính hay không. Cùng với dữ liệu, chi phí đầu tư và vận hành hạ tầng cũng là thách thức khi doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI.

Theo ông Vũ Hữu Sơn, Trưởng bộ phận Tư vấn Giải pháp tại công ty GreenNode, thị trường hạ tầng AI toàn cầu được dự báo tăng từ 158 tỷ USD lên 419 tỷ USD vào năm 2030, nhưng đi kèm là chi phí đầu tư ngày càng lớn.

Một tủ máy chủ AI có thể có giá khoảng 3,9 triệu USD, cao gấp 8 lần tủ thông thường, trong khi vòng đời công nghệ có nguy cơ rút ngắn còn 2-3 năm.

Ông Vũ Hữu Sơn, Trưởng bộ phận Tư vấn Giải pháp tại công ty GreenNode

“Một tủ máy chủ AI có thể có giá khoảng 3,9 triệu USD, cao gấp 8 lần tủ thông thường, trong khi vòng đời công nghệ có nguy cơ rút ngắn còn 2-3 năm”, ông Sơn nhấn mạnh.

Có thể hiểu doanh nghiệp phải bỏ ra khoản đầu tư rất lớn nhưng có nguy cơ chỉ khai thác được lợi thế công nghệ trong khoảng 2–3 năm trước khi phần cứng trở nên lỗi thời hoặc cần nâng cấp.

Ngoài ra, năng lượng thành một trong những giới hạn lớn đối với mở rộng hạ tầng AI. Theo ông Sơn, mật độ công suất điện cũng được dự báo đạt 27 kW mỗi rack trong năm 2026 và có thể vượt 100 kW đối với các siêu cụm AI. Nhu cầu điện cho AI toàn cầu theo đó có thể tăng từ 132 GW lên 290 GW vào năm 2030.

Trong bối cảnh này, ông Sơn cho rằng AI FinOps đang chuyển cách tiếp cận từ mua và sở hữu toàn bộ hạ tầng sang sử dụng dịch vụ linh hoạt, cho phép doanh nghiệp trả chi phí theo lượng dữ liệu thực tế được xử lý, thay vì phải bỏ vốn lớn cho tài sản công nghệ có tốc độ khấu hao nhanh.

Song song với đó, AI tại biên (edge AI) đang mở rộng nhanh, với quy mô thị trường dự báo đạt 56,8 tỷ USD vào năm 2030. Thay vì tập trung toàn bộ xử lý AI tại các trung tâm dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa một phần xử lý đến gần nơi dữ liệu được tạo ra, kết hợp GPU cho khâu huấn luyện với chip chuyên dụng để vận hành mô hình AI. Cách tiếp cận này giúp tối ưu hiệu suất trên mỗi đơn vị điện năng, đồng thời tăng khả năng kiểm soát và bảo vệ dữ liệu.

CLOUD VÀ GENAI KÉO THEO RỦI RO

Ở một hướng khác, điện toán đám mây đang trở thành hạ tầng nền cho quá trình mở rộng AI tại doanh nghiệp.

Ông Bùi Song Toàn, Phó Giám đốc Trung tâm Phát triển dịch vụ Nền tảng Cloud thuộc FPT Smart Cloud, cho biết thị trường điện toán đám mây Việt Nam được dự báo đạt 6,98 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng bình quân 10,94%/năm. Hơn một nửa doanh nghiệp hiện coi cloud là yếu tố cần thiết trong chiến lược kinh doanh và GenAI đang trở thành một động lực tăng trưởng mới.

Khoảng 75% dòng code mới tại Google hiện do AI tạo ra và tỷ lệ này có thể tiến tới 95% trong 5 năm tới. Tuy nhiên song song với đó tỷ lệ mã nguồn do AI tạo ra tiềm ẩn lỗ hổng bảo mật trong một số ngôn ngữ phổ biến dao động từ 38% đến hơn 70%.

Ông Bùi Song Toàn Phó Giám đốc Trung tâm Phát triển dịch vụ Nền tảng Cloud thuộc FPT Smart Cloud

Sự phát triển của GenAI cũng đang thay đổi cách phần mềm được phát triển. “Khoảng 75% dòng code mới tại Google hiện do AI tạo ra và tỷ lệ này có thể tiến tới 95% trong 5 năm tới”, ông Toàn dẫn chứng.

Tuy nhiên, tốc độ phát triển nhanh cũng làm gia tăng rủi ro an toàn thông tin. Theo các số liệu ông dẫn, 94% lãnh đạo coi AI là yếu tố tạo ra thay đổi lớn nhất đối với an toàn thông tin; song song với đó tỷ lệ mã nguồn do AI tạo ra tiềm ẩn lỗ hổng bảo mật trong một số ngôn ngữ phổ biến dao động từ 38% đến hơn 70%.

Rủi ro cũng đến từ các luồng kết nối nội bộ - khu vực, vốn chiếm khoảng 70-80% tổng lưu lượng hệ thống, thường chưa được doanh nghiệp chú trọng tương xứng.

Điều này đặt ra yêu cầu tăng cường tự động hóa giám sát an toàn thông tin và quản trị rủi ro đa tầng, thay vì chỉ tập trung kiểm soát các điểm tiếp xúc bên ngoài.

Từ dữ liệu, hạ tầng đến an toàn thông tin, những vấn đề được đặt ra cho thấy quá trình ứng dụng AI tại doanh nghiệp đang bước sang giai đoạn mới với những thách thức về xây dựng đủ dữ liệu, hạ tầng và năng lực quản trị để biến công nghệ thành giá trị kinh tế thực tế.