Sự bùng nổ với tốc độ chóng mặt của Trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu đang đặt ra một bài toán hóc búa cho các nhà quản lý hạ tầng số: Cơn khát điện năng. Khi các tác vụ tính toán AI yêu cầu mức tiêu thụ năng lượng gấp nhiều lần thông thường, thị trường trung tâm dữ liệu và Cloud buộc phải chuyển dịch sang xu hướng phát triển bền vững và tối ưu hiệu suất.
Áp lực đầu tư và nghịch lý năng lượng trong kỷ nguyên AI
Theo các báo cáo mới nhất từ Gartner, chi tiêu cho AI toàn cầu dự kiến sẽ đạt mức con số khổng lồ 2,52 nghìn tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng tới 44% so với năm trước. Dự báo con số này sẽ tiếp tục leo thang lên mức 3,3 nghìn tỷ USD vào năm 2027. Đáng chú ý, phần lớn dòng vốn này không nằm ở tầng ứng dụng mà tập trung ở phần gốc: Hạ tầng AI chiếm đến 55% tổng mức đầu tư. Điều này minh chứng cho thấy các doanh nghiệp toàn cầu đang chạy đua khốc liệt để xây dựng “nền móng” công nghệ.
Tuy nhiên, cuộc đua này đang vấp phải một rào cản vật lý lớn: Năng lượng tiêu thụ. Hiện nay trên toàn thế giới có khoảng 11.000 trung tâm dữ liệu với tổng công suất tiêu thụ điện hơn 120GW. Dù các trung tâm dữ liệu chuyên dụng cho AI (AI data center) chỉ mới phát triển và chiếm tỷ lệ chưa đầy 1% về mặt số lượng, nhưng cấu hình phần cứng siêu khủng phục vụ cho việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn đã ngốn tới 25% tổng điện năng của toàn bộ hệ thống data center toàn cầu.
Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) cũng đưa ra cảnh báo đáng ngại: Tổng điện năng tiêu thụ của các data center trên toàn thế giới có thể tăng gấp 3 lần chỉ trong vòng 10 năm tới. Phần lớn lượng điện tăng thêm này xuất phát từ các tác vụ xử lý của trí tuệ nhân tạo.
Bài toán đau đầu của doanh nghiệp: Đầu tư nhiều, hiệu quả ít?
Làn sóng AI đổ bộ mang đến cả cơ hội lẫn thách thức lớn về mặt quản trị. Khảo sát thực tế từ KPMG chỉ ra một thực trạng đáng suy ngẫm: Dù có gần 40% tổ chức, doanh nghiệp đang ráo riết mở rộng hoặc thúc đẩy ứng dụng AI trên toàn bộ quy trình vận hành của mình, nhưng chỉ có vỏn vẹn 8% ghi nhận đạt được hiệu suất đầu tư (ROI) rõ ràng.
Sự chênh lệch lớn này phản ánh một lỗ hổng nghiêm trọng: Nhiều doanh nghiệp vội vã ứng dụng AI nhưng lại thiếu một nền tảng hạ tầng số đồng bộ, tối ưu và đủ mạnh. Việc chạy các thuật toán phức tạp trên một hệ thống hạ tầng cũ kỹ không chỉ làm tăng chi phí vận hành, lãng phí tài nguyên dữ liệu mà còn kéo tụt hiệu quả kinh doanh, biến AI trở thành một “gánh nặng tài chính” thay vì động lực tăng trưởng.
Hướng đi nào cho hạ tầng dữ liệu và Cloud tại Việt Nam?
Tại thị trường trong nước, tốc độ tăng trưởng của ngành dịch vụ đám mây vô cùng ấn tượng. Dự báo quy mô thị trường Cloud Việt Nam sẽ chạm mốc 1,5 tỷ USD vào năm 2033 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên đến 30%. Riêng tại TP.HCM – trung tâm dữ liệu lớn nhất nước, bài toán dịch chuyển sang các mô hình vận hành xanh đã bắt đầu được đặt lên bàn nghị sự của các nhà điều hành.
Trước áp lực kép về hiệu suất tính toán và tiết kiệm năng lượng, đại diện các doanh nghiệp hạ tầng lớn như Viettel IDC tại DCCI Summit 2026 đã vạch ra chiến lược phát triển trung tâm dữ liệu thế hệ mới. Chiến lược này xoay quanh 3 trụ cột cốt lõi:
Mở rộng năng lực hạ tầng phần cứng: Sẵn sàng các cụm máy chủ chuyên dụng cho cấu trúc AI.
Nâng cao hiệu quả vận hành tự động: Ứng dụng chính AI để tối ưu hóa hệ thống làm mát và phân bổ tải điện.
Tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn, bền vững: Chuyển đổi dần sang sử dụng năng lượng tái tạo, giảm chỉ số PUE (Hiệu quả sử dụng điện năng).
Thay vì chỉ chạy đua mở rộng công suất thô, việc tối ưu hiệu suất, bảo đảm nguồn điện ổn định và vận hành xanh bền vững mới là chìa khóa vàng quyết định sự thành bại của các nhà cung cấp hạ tầng dữ liệu trong thập kỷ tới.
Minh Tuấn
