AI thúc đẩy làn sóng đầu tư hàng tỷ USD vào hạ tầng số

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những động lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghệ toàn cầu. Từ các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs), hệ thống phân tích dữ liệu đến các công cụ tự động hóa doanh nghiệp, AI đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, sản xuất, bán lẻ và dịch vụ số.

Sự phát triển nhanh chóng của AI không chỉ tạo ra nhu cầu về các giải pháp phần mềm thông minh mà còn đặt ra yêu cầu rất lớn đối với hạ tầng điện toán phía sau các hệ thống này. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI hiện đại đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ, thường cần đến hàng nghìn GPU hoạt động đồng thời trong các cụm máy tính hiệu năng cao. Điều này khiến các công ty công nghệ phải tăng cường đầu tư vào trung tâm dữ liệu, hạ tầng GPU và hệ thống mạng tốc độ cao để đáp ứng khối lượng xử lý dữ liệu ngày càng lớn.

Trên toàn cầu, nhiều tập đoàn công nghệ đang chi hàng trăm tỷ USD để mở rộng hạ tầng điện toán nhằm phục vụ sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng AI.

1. AI thúc đẩy làn sóng đầu tư quy mô lớn vào hạ tầng công nghệ

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đang khiến các công ty công nghệ trên toàn cầu tăng mạnh đầu tư vào hạ tầng điện toán. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI quy mô lớn đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ, bao gồm các cụm GPU chuyên dụng, hệ thống lưu trữ dữ liệu dung lượng lớn và mạng truyền tải tốc độ cao.

Theo Global Banking & Finance Review, các tập đoàn công nghệ lớn như Alphabet, Amazon, Microsoft và Meta dự kiến sẽ chi khoảng 650 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI vào năm 2026, tăng đáng kể so với khoảng 410 tỷ USD trong năm 2025. Phần lớn khoản đầu tư này được dành cho việc xây dựng các trung tâm dữ liệu mới, mở rộng các cụm GPU và nâng cấp hạ tầng cloud để phục vụ các khối lượng công việc AI ngày càng lớn.

Bên cạnh các nhà cung cấp nền tảng cloud, nhiều công ty trong chuỗi cung ứng hạ tầng AI cũng đang tăng cường đầu tư. Ví dụ, Nvidia đã công bố kế hoạch đầu tư khoảng 4 tỷ USD vào hai công ty công nghệ quang học Lumentum và Coherent nhằm phát triển các giải pháp kết nối dữ liệu tốc độ cao cho trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới.

Theo các chuyên gia trong ngành, xu hướng đầu tư này cho thấy khi các mô hình AI ngày càng lớn và phức tạp, thách thức của ngành công nghệ không còn chỉ nằm ở thuật toán mà còn ở khả năng xây dựng hạ tầng điện toán đủ mạnh để vận hành chúng.

2. Nút thắt của AI đang chuyển từ phần mềm sang năng lực tính toán

Trong giai đoạn đầu của trí tuệ nhân tạo, thách thức lớn nhất thường nằm ở việc phát triển các thuật toán và mô hình học máy hiệu quả. Tuy nhiên, khi các mô hình AI ngày càng mở rộng về quy mô và độ phức tạp, bài toán của ngành công nghệ cũng dần thay đổi.

Sự phát triển của AI cũng đang thúc đẩy sự xuất hiện của một thế hệ trung tâm dữ liệu mới, thường được gọi là AI data center. Khác với các trung tâm dữ liệu truyền thống được thiết kế chủ yếu cho hệ thống IT thông thường, AI data center được tối ưu cho các cụm GPU mật độ cao với yêu cầu lớn về điện năng, làm mát và băng thông mạng.

Tuy nhiên, việc xây dựng và vận hành các hạ tầng AI quy mô lớn như vậy đòi hỏi chi phí đầu tư rất lớn cũng như năng lực kỹ thuật chuyên sâu. Không phải doanh nghiệp nào cũng cần hoặc có khả năng sở hữu các cụm GPU quy mô lớn, đặc biệt khi nhu cầu tính toán AI thường biến động theo từng giai đoạn phát triển mô hình.

Chính vì vậy, nhiều tổ chức lựa chọn tiếp cận năng lực tính toán này thông qua các nền tảng điện toán đám mây.

3. Điện toán đám mây trở thành nền tảng cho việc triển khai AI trong doanh nghiệp

Điện toán đám mây đang trở thành nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai và mở rộng các ứng dụng AI. Thay vì phải đầu tư toàn bộ hạ tầng từ đầu, doanh nghiệp có thể truy cập linh hoạt vào các tài nguyên tính toán mạnh mẽ như GPU, hệ thống lưu trữ dữ liệu và mạng tốc độ cao thông qua các nền tảng cloud.

Các ứng dụng AI thường yêu cầu khối lượng tài nguyên tính toán lớn để huấn luyện và vận hành mô hình. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp chỉ cần năng lực tính toán lớn trong một số giai đoạn nhất định, chẳng hạn như khi huấn luyện mô hình hoặc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Nhờ mô hình cung cấp tài nguyên theo nhu cầu (on-demand), các nền tảng cloud cho phép doanh nghiệp mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên GPU linh hoạt theo từng khối lượng công việc, thay vì phải đầu tư cố định vào các cụm hạ tầng lớn.

Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm, phát triển và mở rộng các giải pháp AI mà vẫn tối ưu chi phí hạ tầng.

Xu hướng này cũng đang thay đổi cách doanh nghiệp đánh giá các nhà cung cấp cloud. Ngoài các yếu tố truyền thống như chi phí, độ ổn định và khả năng mở rộng, các tiêu chí mới như khả năng cung cấp phần cứng AI, hiệu năng mạng, vị trí trung tâm dữ liệu và chi phí tính toán dài hạn đang trở nên ngày càng quan trọng.

4. Kết luận

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng điện toán trên toàn cầu. Khi quy mô các mô hình AI tiếp tục mở rộng, tài nguyên cũng dần chuyển từ thuật toán sang khả năng cung cấp hạ tầng tính toán đủ mạnh để vận hành chúng.

Trong bối cảnh đó, điện toán đám mây đang trở thành cách tiếp cận phổ biến giúp doanh nghiệp tiếp cận năng lực tính toán mạnh mẽ mà không cần tự xây dựng toàn bộ hạ tầng. Cùng với xu hướng mở rộng các trung tâm dữ liệu và nền tảng cloud đạt chuẩn quốc tế, những nhà cung cấp hạ tầng số như Viettel IDC cũng đang từng bước phát triển năng lực hạ tầng điện toán và xử lý dữ liệu nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường.

Khi nhu cầu về AI và các hệ thống tính toán hiệu năng cao tiếp tục gia tăng, hạ tầng điện toán sẽ ngày càng trở thành yếu tố quan trọng định hình năng lực cạnh tranh của các nền kinh tế trong giai đoạn tiếp theo của chuyển đổi số.