Việt Nam đang thể hiện tham vọng mạnh mẽ trở thành một nhân tố chủ chốt trong cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu, một mục tiêu được củng cố trong "Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo" [1] .
Làn sóng đầu tư vào các trung tâm dữ liệu trên khắp cả nước là minh chứng rõ ràng nhất cho quyết tâm này. Tuy nhiên, mặc dù trung tâm dữ liệu là "xương sống" không thể thiếu để đào tạo các mô hình AI phức tạp, nhưng một chiến lược chỉ tập trung vào chúng sẽ không đầy đủ và có nguy cơ tạo ra một hệ sinh thái AI tập trung, dễ bị tổn thương.
Để đạt được mục tiêu tăng trưởng toàn diện, Việt Nam cần một chiến lược cơ sở hạ tầng AI toàn diện hơn, áp dụng mô hình điện toán phân tán. Cách tiếp cận này cân bằng sức mạnh của đám mây với khả năng xử lý trên thiết bị của Máy tính cá nhân (PC) tích hợp AI, được trang bị Bộ xử lý thần kinh (NPU) và các thiết bị biên chuyên dụng, một bước tiến cần thiết để dân chủ hóa AI và tăng cường khả năng phục hồi quốc gia.
Tham vọng lớn, thách thức cơ bản
Với mục tiêu gia nhập nhóm bốn quốc gia ASEAN hàng đầu về AI vào năm 2030, Chính phủ Việt Nam đã xác định AI là công nghệ nền tảng. Quyết tâm chính trị này đã thúc đẩy một thị trường AI sôi động, đạt giá trị khoảng 750 triệu đô la vào năm 2024 [2] và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên tới 18% từ năm 2024 đến năm 2030 [3] , có khả năng đóng góp tới 130 tỷ đô la cho nền kinh tế vào năm 2040 [4] .
Những nỗ lực của Việt Nam đã được quốc tế ghi nhận, xếp hạng 59/193 quốc gia về "Chỉ số sẵn sàng ứng dụng AI của Chính phủ năm 2023" của Oxford Insights [5] . Hệ sinh thái trong nước cũng đang phát triển mạnh mẽ, dẫn đầu là các tập đoàn công nghệ lớn và cộng đồng khởi nghiệp năng động.
Tuy nhiên, đằng sau những con số đầy hứa hẹn này là những thách thức nền tảng. Việt Nam đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực AI đẳng cấp thế giới và cơ sở hạ tầng dữ liệu chưa đầy đủ, cả hai đều rất quan trọng để đào tạo các mô hình AI mạnh mẽ. Điều này tạo ra một nghịch lý: Việt Nam có tầm nhìn và nhiệt huyết, nhưng nền tảng về nguồn nhân lực và dữ liệu vẫn chưa đủ cho một cuộc đua dài hạn.
Việc tập trung quá mức vào việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn có nguy cơ làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt này ở một số địa điểm trung tâm, làm gia tăng khoảng cách giữa tham vọng và thực tế.
Trung tâm dữ liệu: Nền tảng quan trọng nhưng chưa đủ
Sự bùng nổ trong đầu tư trung tâm dữ liệu tại Việt Nam là điều dễ hiểu, với tổng công suất 51 MW vào năm 2024 [6] dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể. Việt Nam là một điểm đến hấp dẫn do chi phí xây dựng thấp và một số lợi nhuận đầu tư cao nhất trong khu vực.
Tuy nhiên, chiến lược chỉ dựa vào đám mây bộc lộ một số điểm yếu cố hữu. Mặc dù tỷ lệ thâm nhập internet cao (79,1%) [7] , chất lượng kết nối ở nhiều vùng nông thôn và miền núi vẫn chưa ổn định, làm hạn chế nghiêm trọng hiệu quả của các ứng dụng AI dựa trên đám mây đối với một bộ phận lớn dân số. Khoảng cách vật lý này cũng tạo ra độ trễ, tiêu tốn năng lượng truyền dữ liệu và làm tăng rủi ro an ninh mạng.
Hơn nữa, các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ một lượng điện khổng lồ, gây áp lực đáng kể lên lưới điện quốc gia, có thể làm xói mòn lợi thế chi phí thấp ban đầu mà nó mang lại. Đáng lo ngại hơn, với tỷ lệ hơn 1,77 triệu người trên mỗi megawatt công suất trung tâm dữ liệu [8] , một bộ phận lớn dân số Việt Nam vẫn chưa được tiếp cận dịch vụ. Việc chỉ dựa vào việc xây dựng thêm trung tâm dữ liệu để thu hẹp khoảng cách này là một chiến lược tốn kém, chậm chạp, có nguy cơ làm trầm trọng thêm khoảng cách số.
Mô hình phân tán: Con đường hướng tới AI toàn diện và bền vững
Giải pháp là bổ sung cho các trung tâm dữ liệu một mô hình điện toán phân tán, tạo ra một hệ sinh thái AI ba trụ cột hài hòa. Trung tâm dữ liệu (Đám mây) là nơi các mô hình lớn được huấn luyện và các phân tích phức tạp được thực hiện. Máy tính cá nhân AI (Máy trạm) là các nút xử lý mạnh mẽ ở phía người dùng để chạy các tác vụ suy luận và tích hợp AI vào công việc hàng ngày. Thiết bị biên (Edge Devices), danh mục này bao gồm điện thoại thông minh và cảm biến IoT để xử lý các tác vụ suy luận thời gian thực trực tiếp tại nguồn dữ liệu.
Trong mô hình này, NPU và máy tính AI là động lực cho quá trình dân chủ hóa AI. Việc tích hợp NPU vào máy tính AI mang lại những lợi ích mang tính cách mạng. Các tác vụ AI chạy trên NPU không chỉ nhanh hơn mà còn tiết kiệm năng lượng hơn đáng kể.
Quan trọng hơn, việc xử lý dữ liệu cục bộ giúp tăng cường bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời cho phép các ứng dụng AI hoạt động mà không cần kết nối internet. Đây là một lợi thế quan trọng để đưa AI đến với người dân ở những khu vực kết nối kém, trực tiếp giải quyết những hạn chế của mô hình tập trung.
NPU trở thành động lực cho quá trình "dân chủ hóa" và "phổ cập hóa" AI, phá vỡ sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng trung tâm tốn kém và trao quyền cho các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ ở những khu vực khó khăn.
Lộ trình cho Việt Nam
Lợi thế cạnh tranh bền vững của Việt Nam không nằm ở phần cứng, mà nằm ở hệ sinh thái phần mềm được xây dựng dựa trên phần cứng. Việc phát triển các ứng dụng được tối ưu hóa cho NPU để giải quyết các nhu cầu cụ thể trong các lĩnh vực như nông nghiệp hay y tế sẽ không chỉ phục vụ thị trường nội địa mà còn mang lại tiềm năng xuất khẩu to lớn, tạo ra một nền tảng kinh tế vững chắc.
Một chiến lược AI chỉ tập trung vào các trung tâm dữ liệu là không đủ để giải quyết những thách thức trong tương lai. Sự phát triển cần thiết là áp dụng một chiến lược điện toán phân tán, cân bằng sức mạnh của đám mây với trí thông minh của máy tính cá nhân AI và các thiết bị biên.
Lựa chọn của Việt Nam không phải là giữa "trung tâm dữ liệu hay máy tính cá nhân AI", mà là xây dựng một hệ thống thần kinh số hoàn chỉnh, thông minh và phân tán cho toàn bộ nền kinh tế. Nắm bắt tầm nhìn toàn diện này là con đường hiệu quả nhất để Việt Nam hiện thực hóa tham vọng trở thành quốc gia AI hàng đầu, không chỉ bằng quy mô của các trung tâm dữ liệu, mà còn bằng việc ứng dụng AI rộng rãi, công bằng và sáng tạo trong cuộc sống của mọi người dân.
Tài liệu tham khảo
[1] Chiến lược quốc gia về Nghiên cứu và Phát triển và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, https://en.baochinhphu.vn/national-strategy-on-rd-and-application-of-artificial-intelligence-11140663.htm
[2] Triển vọng thị trường Trí tuệ nhân tạo Việt Nam đến năm 2030 - Nexdigm, https://www.nexdigm.com/market-research/report-store/vietnam-artificial-intelligence-market-research-report/
[3] Việt Nam đứng thứ hai Đông Nam Á về lợi nhuận đầu tư vào trung tâm dữ liệu, https://en.vneconomy.vn/vietnam-ranks-second-in-southeast-asia-for-data-center-investment-returns.htm
[4] Báo cáo Nền kinh tế AI Việt Nam 2025, https://en.baochinhphu.vn/ai-may-contribute-around-us120-130-bln-to-viet-nams-economy-by-2040-111250617092512573.htm
[5] Chính phủ Việt Nam xếp hạng 59 về mức độ sẵn sàng ứng dụng AI: Báo cáo, https://vss.gov.vn/english/news/Pages/vietnam-social-security.aspx?CateID=0&ItemID=11811
[6] Chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu của Việt Nam dao động từ 5,5 đến 8,5 triệu đô la Mỹ cho mỗi Megawatt, Báo cáo của Cushman & Wakefield, https://www.cushmanwakefield.com/en/vietnam/news/2025/02/vietnam-data-centre-costs-report
[7] Báo cáo quốc gia về Việt Nam: Tự do trên mạng năm 2024, https://freedomhouse.org/country/vietnam/freedom-net/2024
[8] Việt Nam vươn lên trở thành điểm đến đầu tư trung tâm dữ liệu hàng đầu, https://vir.com.vn/vietnam-powers-up-as-prime-data-centre-investment-destination-132378.html
#AMD