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 giaSố hóa, khai thác kho tư liệu bằng AI, bảo đảm an ninh mạng và xác thực thông tin là những yêu cầu đặt ra đối với báo chí trong quá trình chuyển đổi số, đặc biệt với nguồn tư liệu nghiệp vụ được tích lũy qua nhiều năm của báo chí công an nhân dân…
Khi hạ tầng năng lượng ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và công nghệ điều khiển, bảo vệ hệ thống công nghệ thông tin, công nghệ vận hành công nghiệp và nâng cao năng lực ứng phó sự cố trở thành yêu cầu quan trọng đối với an ninh năng lượng quốc gia…
Với AI, doanh nghiệp có thể cải thiện năng suất, tối ưu hóa quy trình, gia tăng lợi nhuận và duy trì khả năng cạnh tranh. Tác động này diễn ra ở mọi quy mô, từ các tập đoàn lớn đến doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Ngược lại, những doanh nghiệp chậm thích ứng với công nghệ có nguy cơ đánh mất lợi thế và tụt lại phía sau thị trường…
Cloud và AI đang thay đổi nhanh cách ngân hàng xây dựng sản phẩm, vận hành hệ thống và khai thác dữ liệu. Nhưng khi hạ tầng trở nên phân tán hơn, kết nối nhiều hơn và phụ thuộc vào nhiều bên hơn, bài toán bảo mật cũng thay đổi…
Để hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu hiệu quả cần có sự phối hợp của cả một hệ sinh thái dịch vụ, từ kết nối thị trường, xây dựng thương hiệu, kể câu chuyện sản phẩm đến phát triển dữ liệu và chuyển đổi số…
Trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh, thị trường nhiều biến động, cần kết nối những xu hướng đang định hình kinh tế toàn cầu với các quyết định thực tế của doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách...
Từ một khóa học chuyển đổi số, Vàng Thị Mơi bắt đầu xây dựng dịch vụ thiết kế và hỗ trợ kinh doanh trực tuyến cho các hộ kinh doanh. Với Mơi, ứng dụng công nghệ số không chỉ là sử dụng AI hay mạng xã hội, mà còn giúp người dân giải quyết những nhu cầu thiết thực trong cuộc sống…
Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình môi trường kinh doanh toàn cầu. Thách thức lớn nhất của doanh nghiệp không đơn thuần là ứng dụng AI, mà là nhận diện đúng cơ hội, tái định hình phương thức quản trị, đổi mới mô hình vận hành và chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị kinh doanh thực sự…
Ở mức cao nhất, hệ thống có thể tự động giải quyết thủ tục hành chính khi dữ liệu đủ để xác định người dân đáp ứng các điều kiện theo quy định. Khi đó, hệ thống chủ động xử lý và thông báo kết quả, người dân không phải tự khởi tạo và thực hiện từng bước thủ tục như trước…
Một trong những điểm nghẽn trong đào tạo nhân lực ngành bán dẫn là các trường đại học cùng phát triển nhiều lĩnh vực đào tạo, từ chương trình học đến hạ tầng, phòng thí nghiệm và đội ngũ giảng viên…