Trong bối cảnh làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ mạnh mẽ từ năm 2023, TS. Lê Quang Đạm, Tổng Giám đốc Marvell Technology Việt Nam, cùng các chuyên gia đã đưa ra nhận định quan trọng về chiến lược phát triển trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam. Từ năm 2026, xu hướng công nghệ đang dịch chuyển từ các mô hình AI khổng lồ sang hệ thống nhỏ hơn, linh hoạt và tối ưu cho suy luận, ứng dụng thực tế. Do đó, Việt Nam cần tái đánh giá cách tiếp cận để phù hợp với năng lực quốc gia, tránh chạy đua quy mô trực tiếp với các cường quốc có lợi thế vượt trội về vốn, công nghệ và năng lượng.
Cuộc Đua Trung Tâm Dữ Liệu AI Toàn Cầu và Những Giới Hạn
Giai đoạn từ năm 2023 đến 2025 đã chứng kiến ngành AI toàn cầu tập trung chủ yếu vào việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hàng trăm tỷ đến nghìn tỷ tham số. Điều này đã thúc đẩy một cuộc đua khốc liệt trong việc xây dựng các trung tâm dữ liệu hyperscale (siêu trung tâm dữ liệu) khổng lồ trên khắp thế giới. Các dự báo cho thấy, mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể tăng gấp đôi, dự kiến đạt khoảng 945 TWh vào năm 2030, chiếm gần 3% tổng nhu cầu điện năng toàn cầu. Tuy nhiên, cách tiếp cận dựa hoàn toàn vào hạ tầng siêu lớn này đang dần bộc lộ những giới hạn đáng kể về chi phí vận hành, nhu cầu năng lượng khổng lồ và tính bền vững môi trường.
"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. Tuy nhiên, 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."
Năm 2026: Kỷ Nguyên Của Hiệu Quả và Mô Hình AI Nhỏ
Bước sang năm 2026, giới chuyên môn đang gọi đây là "năm của hiệu quả" trong lĩnh vực AI. 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 hóa cho các tác vụ suy luận cùng ứng dụng thực tế. Các mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small Language Models - SLM), với chỉ từ 1-7 tỷ tham số, đang nổi lên như một lựa chọn chiến lược đầy tiềm năng. Hãng nghiên cứu Gartner dự báo rằng đến năm 2027, các doanh nghiệp sẽ sử dụng mô hình AI chuyên biệt nhỏ gấp ba lần so với các mô hình ngôn ngữ lớn đa năng hiện tại. Sự thay đổi này mở ra một hướng đi mới, khuyến khích việc phát triển các giải pháp AI tinh gọn, tiết kiệm tài nguyên và dễ dàng triển khai hơn.
Thách Thức Của Việt Nam Trong Phát Triển Trung Tâm Dữ Liệu AI Lớn
Mặc dù làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu tại Việt Nam đang tăng tốc với sự tham gia của cả khu vực nhà nước và các doanh nghiệp lớn, quốc gia chúng ta hiện vẫn chưa nằm trong nhóm các quốc gia có hệ thống trung tâm dữ liệu AI lớn nhất thế giới. Nhiều dự án data center quy mô lớn đã được công bố, với kỳ vọng trở thành nền tảng vững chắc cho sự phát triển AI trong nước. Tuy nhiên, TS. Lê Quang Đạm cảnh báo rằng nếu Việt Nam chỉ chạy theo cuộc đua quy mô, chúng ta sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh trực tiếp từ những thị trường có lợi thế vượt trội về nguồn vốn đầu tư, công nghệ tiên tiến và năng lượng dồi dào. Điều này đặt ra một thách thức lớn, đòi hỏi Việt Nam phải có một chiến lược trung tâm dữ liệu AI khác biệt và thông minh hơn.
Theo báo cáo của Research and Markets, thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam được định giá 1,04 tỷ USD vào 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%.
Ba Yếu Tố Nền Tảng Cho Sự Bùng Nổ AI: Xử Lý, Kết Nối, Dữ Liệu
TS. Lê Quang Đạm nhấn mạnh rằng bước ngoặt thực sự của AI đến từ sự hội tụ và phát triển đồng bộ của ba yếu tố cốt lõi: xử lý, kết nối và dữ liệu. Ông ví hệ thống AI như một cấu trúc phức tạp gồm ba phần không thể tách rời: bộ vi xử lý đóng vai trò như bộ não, hệ thống kết nối đảm nhiệm chức năng truyền tải dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, và hệ thống lưu trữ hoạt động như trí nhớ của toàn bộ hệ thống. Chỉ khi cả ba yếu tố này cùng tiến bộ và được tối ưu hóa, AI mới có thể thực sự bùng nổ và phát huy hết tiềm năng của mình. Việc tập trung vào cả ba khía cạnh này là chìa khóa để xây dựng một hạ tầng AI mạnh mẽ và bền vững.
Nhận định quan trọng: Hệ thống AI cần sự hội tụ của xử lý (bộ não), kết nối (truyền dữ liệu) và dữ liệu (trí nhớ) để bùng nổ.
Bài Toán Năng Lượng và Tính Bền Vững Trong Hạ Tầng AI
Một vấn đề then chốt khác trong phát triển trung tâm dữ liệu AI là nhu cầu năng lượng khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ một lượng điện năng cực lớn, gây áp lực không nhỏ lên lưới điện quốc gia và môi trường. Do đó, theo các chuyên gia, bài toán không còn đơn thuần là xây dựng hệ thống nhanh nhất hay với chi phí rẻ nhất. Thay vào đó, trọng tâm phải chuyển dịch sang việc làm thế nào để hệ thống có thể mở rộng (scale up) một cách hiệu quả, đảm bảo tính bền vững (sustainable) trong dài hạn, đồng thời vẫn duy trì được mức độ an toàn và bảo mật cao. Đây là một thách thức đa chiều, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về công nghệ, quy hoạch và chính sách năng lượng.
"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."
Cơ Hội Cho Việt Nam Với Chiến Lược Trung Tâm Dữ Liệu AI Linh Hoạt
Chính sự thay đổi trong xu hướng công nghệ AI đã mở ra một hướng đi đầy tiềm năng cho Việt Nam: phát triển các trung tâm dữ liệu quy mô vừa và nhỏ, linh hoạt, được tối ưu hóa cho từng nhu cầu cụ thể, thay vì cố gắng chạy theo mô hình "siêu trung tâm" tốn kém. TS. Lê Quang Đạm nhận định rằng lợi thế cạnh tranh của Việt Nam không nằm ở việc đua tranh về quy mô tuyệt đối, mà ở khả năng thích ứng nhanh chóng và tối ưu hóa hệ thống một cách thông minh. Việt Nam có thể tập trung vào việc xây dựng các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn nhưng thông minh
