Tầm nhìn toàn diện cho kỷ nguyên AI của Việt Nam: Vượt ra ngoài giới hạn Trung tâm Dữ liệu

Làn sóng đầu tư vào các trung tâm dữ liệu trên toàn quốc là minh chứng rõ ràng nhất cho quyết tâm này. Dù các trung tâm dữ liệu là "xương sống" không thể thiếu để huấn luyện các mô hình AI phức tạp, một chiến lược chỉ tập trung vào chúng là chưa hoàn chỉnh 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 hạ tầng AI tổng thể hơn, áp dụng mô hình tính toán phân tán. Cách tiếp cận này cân bằng sức mạnh của đám mây với khả năng xử lý tại chỗ của Máy tính Cá nhân AI (AI PC) được trang bị Bộ xử lý Thần kinh (NPU) và các thiết bị biên chuyên dụng, một bước tiến hóa cần thiết để dân chủ hóa AI và tăng cường khả năng phục hồi quốc gia.

Tham vọng lớn trước những thách thức nền tảng

Với mục tiêu lọt vào nhóm 4 quốc gia dẫn đầu ASEAN 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, được định giá khoảng 750 triệu USD vào năm 2024 và dự báo sẽ tăng trưởng với tốc độ kép hàng năm (CAGR) lên đến 18% trong giai đoạn 2024 - 2030, có khả năng đóng góp tới 130 tỷ USD cho nền kinh tế vào năm 2040.

Nỗ lực của Việt Nam được quốc tế ghi nhận, với thứ hạng 59/193 quốc gia về "Chỉ số sẵn sàng AI của Chính phủ năm 2023" theo Oxford Insights. Hệ sinh thái trong nước cũng phát triển mạnh với sự dẫn dắt của các tập đoàn công nghệ lớn và một cộng đồng khởi nghiệp năng động.

Tuy nhiên, đằng sau những con số đầy hứa hẹn 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 một hạ tầng dữ liệu chưa tương xứng, vốn là yếu tố sống còn để huấn luyện các mô hình AI mạnh mẽ. Điều này tạo ra một nghịch lý: Việt Nam có tầm nhìn và sự hưởng ứng, nhưng nền tảng về nhân lực và dữ liệu vẫn chưa đủ vững chắc cho một cuộc đua đường dài.

Việc chỉ tập trung xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn có nguy cơ làm trầm trọng thêm sự thiếu hụt này tại một vài địa điểm trung tâm, nới rộng khoảng cách giữa tham vọng và thực tế.

Trung tâm Dữ liệu: Nền tảng quan trọng nhưng chưa đủ

Sự bùng nổ đầu tư vào trung tâm dữ liệu tại Việt Nam là điều dễ hiểu, với tổng công suất 51 MW vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng mạnh. Việt Nam là điểm đến hấp dẫn nhờ chi phí xây dựng thấp và lợi suất đầu tư cao hàng đầu khu vực.

Tuy nhiên, một chiến lược chỉ dựa vào đám mây bộc lộ nhiều điểm yếu cố hữu. Mặc dù tỷ lệ thâm nhập internet cao (79,1%), chất lượng kết nối ở nhiều vùng nông thôn, miền núi vẫn không ổn định, hạn chế nghiêm trọng hiệu quả của các ứng dụng AI phụ thuộc vào đám mây đối với một bộ phận lớn dân số. Khoảng cách vật lý này còn tạo ra độ trễ, tiêu tốn năng lượng truyền tải và làm tăng rủi ro an ninh mạng.

Thêm vào đó, các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ lượng điện khổng lồ, gây áp lực lớn lên lưới điện quốc gia, có thể làm xói mòn chính lợi thế chi phí thấp ban đầu. Đáng báo động hơn, với tỷ lệ hơn 1,77 triệu người trên mỗi megawatt công suất trung tâm dữ liệu ^[8], Việt Nam có một lượng lớn dân số chưa được phục vụ đầy đủ. Việc chỉ trông chờ xây thêm trung tâm dữ liệu để thu hẹp khoảng cách này là một chiến lược tốn kém, chậm chạp và có nguy cơ làm sâu sắc thêm sự bất bình đẳng số.

Mô hình phân tán: Con đường dẫn đến AI toàn diện và bền vững

Giải pháp là bổ sung cho các trung tâm dữ liệu bằng một mô hình tính toán phân tán, tạo ra một hệ sinh thái AI ba trụ cột hoạt động hài hòa. Trung tâm Dữ liệu (Đám mây) là nơi huấn luyện các mô hình lớn và thực hiện các phân tích phức tạp. PC AI (Máy trạm) là các nút xử lý mạnh mẽ ở phía người dùng để chạy các tác vụ suy luận (inference) và tích hợp AI vào công việc hàng ngày. Thiết bị Biên (Edge Devices) gồm điện thoại thông minh, cảm biến IoT, để xử lý các tác vụ suy luận thời gian thực ngay tại nguồn dữ liệu.

Trong đó NPU và PC AI chính là động cơ dân chủ hóa AI. Việc tích hợp NPU vào PC 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 ngay tại chỗ 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 lợi ích then chốt để mang AI đến với người dân ở các vùng có kết nối kém, trực tiếp giải quyết những hạn chế của mô hình tập trung.

NPU trở thành một động cơ "dân chủ hóa" và "toàn diện hóa" AI, phá vỡ sự phụ thuộc vào hạ tầng trung tâm đắt đỏ và trao quyền cho các cá nhân, doanh nghiệp nhỏ ở những vùng khó khăn.

Lộ trình hành động cho Việt Nam

Lợi thế cạnh tranh bền vững của Việt Nam không nằm ở phần cứng mà ở hệ sinh thái phần mềm được xây dựng trên đó. Việc phát triển các ứng dụng tối ưu hóa cho NPU để giải quyết các nhu cầu đặc thù như nông nghiệp hay y tế không chỉ phục vụ thị trường trong nước mà còn có tiềm năng xuất khẩu to lớn, tạo ra một "con hào" kinh tế vững chắc.

Một chiến lược AI chỉ tập trung vào trung tâm dữ liệu là chưa đủ để giải quyết bài toán của tương lai. Bước tiến hóa cần thiết là áp dụng một chiến lược tính toán phân tán, cân bằng sức mạnh của đám mây với trí thông minh của PC AI và thiết bị biên.

Sự lựa chọn của Việt Nam không phải là "trung tâm dữ liệu hay PC AI", mà là việc xây dựng một hệ thần kinh kỹ thuật số hoàn chỉnh, thông minh và phân tán cho cả nền kinh tế. Việc nắm bắt tầm nhìn toàn diện này là con đường hiệu quả nhất để Việt Nam hiện thực hóa tham vọng trở thành một quốc gia dẫn đầu về AI, không chỉ bởi quy mô của các trung tâm dữ liệu, mà bởi sự ứng dụng AI rộng khắp, công bằng và đổi mới trong cuộc sống của mọi người dân.