Đưa AI thành công nghệ chiến lược: 'Nút thắt' hạ tầng số

một giờ trướcBài gốc

Hạ tầng AI còn nhiều điểm nghẽn

Mới đây, Chính phủ đã ban hành Danh mục 20 nhiệm vụ phát triển công nghệ chiến lược gắn với bài toán lớn của quốc gia. Trong đó đáng chú ý là việc Việt Nam đặt mục tiêu hình thành năng lực quốc gia về AI, từng bước làm chủ một số mô hình, nền tảng, trước hết là mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, trợ lý ảo, AI chuyên ngành, AI tại biên và nền tảng phục vụ nghiên cứu, huấn luyện, đánh giá, triển khai AI.

Hướng đi này là hoàn toàn hợp lý khi vài năm trở lại đây, không chỉ trên thế giới, AI cũng đang xâm nhập vào mọi lĩnh vực của đời sống cũng như nền kinh tế của Việt Nam. Theo các báo cáo, thị trường AI Việt Nam được dự báo tăng trưởng trung bình khoảng 15,8%/năm và có thể đạt quy mô 1,52 tỷ USD vào năm 2030. Bên cạnh đó, AI được báo có thể đóng góp tới 130 tỷ USD cho nền kinh tế Việt Nam vào năm 2040. Trong đó, riêng hạ tầng AI có thể chiếm khoảng 25 tỷ USD.

FPT Fornix HCM02 của Tập đoàn FPT là một trong những Data Center đạt chuẩn hạ tầng phục vụ AI

Nếu hình dung AI là “bộ não” thì hạ tầng công nghệ chính là “xương sống”. Khi phần “xương sống” này chưa đủ mạnh, tham vọng bứt phá AI sẽ gặp rất nhiều lực cản do không phát huy được tối đa những ưu điểm mà công nghệ này mang lại. Và đây cũng chính là “nút thắt” mà Việt Nam đang gặp phải.

Trên thực tế, mặc dù nhu cầu AI đang tăng rất cao nhưng Việt Nam hiện chỉ có khoảng 15 trung tâm dữ liệu (Data Center) đạt chuẩn quốc tế. Quá ít so với con số 70 trung tâm dữ liệu của Singapore, quốc gia hàng đầu Đông Nam á về AI. Phần lớn Data Center hiện nay tại Việt Nam đa phần phục vụ lưu trữ dữ liệu và điện toán đám mây thông thường, chưa được thiết kế tối ưu cho AI quy mô lớn.

Bên cạnh đó, điện năng cũng được xem là một trong những yếu tố sống còn với AI. Theo tính toán, một mô hình AI lớn có thể ngốn lượng điện lớn gấp 2-3 lần so với các hạ tầng công nghệ khác. Cần lưu ý, trên toàn cầu trung tâm dữ liệu phục vụ AI hiện chỉ chiếm dưới 1% về số lượng, nhưng lại tiêu thụ tới khoảng 25% tổng năng lượng của toàn ngành. Điều này đã đặt ra quan ngại về khả năng đáp ứng điện năng của Việt Nam cho làn sóng AI trong tương lai khi một số địa phương phía Bắc vẫn xảy ra tình trạng thiếu điện cục bộ vào mùa cao điểm.

Ngoài ra, một “nút thắt” khác đang hiển hiện là việc phần lớn doanh nghiệp trong nước vẫn phải thuê tài nguyên xử lý AI từ các nền tảng nước ngoài như AWS, Google Cloud hay Microsoft Azure. Việc phụ thuộc vào hạ tầng ngoại khiến chi phí tăng cao, khiến nhiều doanh nghiệp nhỏ khó tiếp cận được với công nghệ này, đồng thời đặt ra nhiều vấn đề về bảo mật dữ liệu.

Theo Viện trưởng Viện Phát triển Doanh nghiệp và Chính sách Đinh Văn Hoàng, hầu hết doanh nghiệp Việt ở thời điểm hiện tại vẫn sử dụng hệ thống công nghệ thông tin cho nhu cầu của 10 năm trước thay vì thiết kế riêng cho AI. Điều này có thể thích hợp cho triển khai AI ở quy mô nhỏ nhưng sẽ nảy sinh bất cập như nghẽn dữ liệu, không thực hiện được tác vụ … từ đó khiến chi phí tăng cao và hiệu suất giảm sâu.

Nếu không giải quyết được “nút thắt” hạng tầng, AI thay vì là động lực tăng trưởng sẽ trở thành gánh nặng về mặt tài chính đối với doanh nghiệp, ông Đinh Văn Hoàng nhận định.

Cần chiến lược hạ tầng dài hạn

Cũng theo chuyên gia Đinh Văn Hoàng, muốn phát triển AI bền vững, Việt Nam cần coi hạ tầng số là một phần của hạ tầng chiến lược quốc gia, tương tự giao thông hay năng lượng. Giải pháp đầu tiên là thúc đẩy phát triển các AI Data Center quy mô lớn. Đây được xem là nền tảng quan trọng để xây dựng năng lực tính toán trong nước, giảm phụ thuộc vào nền tảng ngoại.

Những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp công nghệ lớn như Viettel, VNPT, FPT hay CMC đã bắt đầu đầu tư mở rộng hạ tầng Cloud và trung tâm dữ liệu nhằm phục vụ AI. Tuy nhiên, tốc độ này vẫn chưa đủ để đáp ứng nhu cầu AI tăng trưởng theo cấp số nhân.

Ông Đinh Văn Hoàng cho biết, Việt Nam rất cần thêm các Data Center được tối ưu ngay từ đầu cho AI với với các đơn vị xử lý (GPU) mật độ cao, làm mát hiện đại và khả năng mở rộng linh hoạt. Việc xây dựng hệ sinh thái hạ tầng AI đồng bộ gồm trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây, nền tảng dữ liệu và hệ thống bảo mật là bắt buộc.

Song song với đó cần tập trung phát triển hạ tầng năng lượng phục vụ AI, Việt Nam cần có quy hoạch điện riêng cho hạ tầng số, đồng thời khuyến khích mô hình Data Center xanh sử dụng năng lượng tái tạo.

Đưa ra giải pháp khác, chuyên gia Đinh Văn Hoàng cho rằng mô hình AI dùng chung cũng được xem là hướng đi phù hợp với Việt Nam. Thực tế cho thấy phần lớn doanh nghiệp nhỏ và vừa không đủ khả năng đầu Data Center riêng. Nếu có nền tảng hạ tầng quốc gia cho phép thuê tài nguyên AI với chi phí hợp lý, các startup công nghệ sẽ có nhiều cơ hội phát triển hơn.

Nhà nước cần có cơ chế ưu đãi cho doanh nghiệp đầu tư hạ tầng AI, đồng thời việc đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao để vận hành AI cũng là bài toán cần chung tay để giải quyết - ông Đinh Văn Hoàng chia sẻ.

Có thể thấy, Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn để tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị AI toàn cầu. Tuy nhiên, cơ hội chỉ có thể trở thành hiện thực nếu hạ tầng được đầu tư đúng mức và có chiến lược dài hạn. Trong cuộc đua AI, thuật toán có thể thay đổi rất nhanh, nhưng hạ tầng mới là nền móng quyết định năng lực cạnh tranh bền vững của mỗi quốc gia.

AI là hạ tầng trí tuệ. AI không chỉ là một công nghệ ứng dụng, nó đang trở thành một loại hạ tầng quốc gia, giống như điện, viễn thông hay Internet. Ai làm chủ được AI người đó sẽ có lợi thế vượt trội trong sản xuất, kinh doanh, trong y tế, giáo dục, quản trị quốc gia, và cả quốc phòng an ninh. Việt Nam phải có hạ tầng trí tuệ AI Việt Nam. Việt Nam đang nhanh chóng xây dựng trung tâm siêu tính toán AI quốc gia và dữ liệu AI mở.

Nguyên Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Nguyễn Mạnh Hùng

Hà Thanh

Nguồn Hà Nội Mới : https://hanoimoi.vn/dua-ai-thanh-cong-nghe-chien-luoc-nut-that-ha-tang-so-794189.html