Trung tâm dữ liệu chuyển mình thành 'nhà máy AI' trong cuộc đua công nghệ
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một công nghệ đơn thuần mà đã trở thành năng lực sản xuất then chốt của xã hội hiện đại, ngành trung tâm dữ liệu đang trải qua một sự chuyển dịch mạnh mẽ. Ông Lê Bá Tân, CEO Viettel IDC, nhấn mạnh tại Hội nghị Thượng đỉnh về Trung tâm Dữ liệu và Hạ tầng đám mây (DCCI Summit) 2026 ở Hà Nội rằng: "AI không chỉ là một công nghệ nữa mà trở thành năng lực sản xuất trong xã hội ngày nay. Nếu không có AI, năng lực cạnh tranh, khả năng sinh lời và tạo ra hiệu quả cho doanh nghiệp sẽ bị hạn chế rất nhiều".
Cuộc đua ứng dụng AI thúc đẩy tăng trưởng chưa từng có
Với sự bùng nổ của AI trong các lĩnh vực từ y tế, năng lượng tái tạo, dự báo thời tiết, bán dẫn đến logistics, ngành trung tâm dữ liệu đang bước vào giai đoạn tăng trưởng chưa từng có. Báo cáo từ công ty nghiên cứu thị trường Gartner dự báo đến năm 2026, tổng tiêu dùng toàn cầu cho các ứng dụng và hạ tầng AI sẽ đạt 2.500 tỉ USD, tăng 44% so với năm 2025, trong đó 55% là đầu tư cho hạ tầng.
Tuy nhiên, "nút thắt" lớn nhất nằm ở sự khác biệt căn bản giữa hạ tầng AI và trung tâm dữ liệu truyền thống. Hạ tầng AI sử dụng các máy chủ GPU với mật độ công suất siêu cao, tải điện biến động, kiến trúc đa dạng và áp lực triển khai nhanh chóng. Điều này đòi hỏi những thay đổi sâu sắc trong thiết kế, xây dựng và vận hành, dẫn đến làn sóng chuyển dịch từ các trung tâm dữ liệu truyền thống thành các "nhà máy AI".
Sự khác biệt giữa trung tâm dữ liệu truyền thống và nhà máy AI
Ông Nguyễn Tuấn Anh, Quản lý Giải pháp thuộc khối Quản lý Năng lượng của Schneider Electric Việt Nam, giải thích: "Một trung tâm dữ liệu truyền thống có hàng dãy tủ rack nhưng chỉ đạt công suất vài MW hay tới vài chục MW. Trong khi đó, một nhà máy AI cùng công suất có thể chỉ cần vài tủ hay dãy tủ rack, với mật độ công suất gấp 5, 10, 20 lần trung tâm dữ liệu cũ, thậm chí cao hơn nữa".
Nhu cầu AI bùng nổ là nguyên nhân chính buộc các trung tâm dữ liệu phải gấp rút thay đổi. Thú vị là, chính AI lại trở thành công cụ đắc lực để tối ưu hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các trung tâm dữ liệu, giúp đáp ứng những yêu cầu vận hành ngày càng phức tạp.
AI như đòn bẩy tối ưu hóa hiệu suất năng lượng
Đại diện Schneider Electric cho biết, để tối ưu hiệu suất năng lượng trong các trung tâm dữ liệu, cần xử lý đồng thời cả phía cung và cầu. Phía cầu bao gồm các thiết bị IT cần được khai thác tối đa năng lực tính toán trên mỗi kW tiêu thụ; phía cung là hệ thống điện và làm mát cần giảm tổn hao xuống mức thấp nhất. Ở trung tâm của hai phía này là phần mềm quản lý hạ tầng trung tâm dữ liệu (DCIM), nơi AI phát huy vai trò quan trọng.
Ông Tuấn Anh chia sẻ: "DCIM giúp quản lý công suất, quản lý dung lượng, quản lý vận hành, liên kết hài hòa hoạt động giữa hệ thống IT và hệ thống cơ điện". Tại trung tâm dữ liệu, hệ thống quản trị ảo hóa IT giúp tối ưu thiết bị thông qua kỹ thuật ảo hóa. Thay vì để nhiều máy chủ chạy lãng phí ở mức 5 - 10% công suất, hệ quản trị IT sẽ "gom" các tác vụ vào một vài máy chủ để đẩy công suất lên 60 - 80%, sau đó tắt những máy không cần thiết. Khi đó, hệ thống DCIM tích hợp AI sẽ tự động phối hợp với hệ quản trị IT để điều chỉnh việc điều phối năng lượng làm mát cho khu vực đang hoạt động.
Ứng dụng AI trong quản lý hệ thống điện và làm mát
Với hệ thống điện, thay vì bảo trì theo lịch cố định, AI giám sát "sức khỏe" thiết bị 24/7 để đưa ra dự báo thực tế. Ví dụ, bộ lưu điện (UPS) có các bộ phận như quạt hay tụ điện thường phải thay thế định kỳ trong khoảng 5 - 6 năm, nhưng nếu được quản trị với sự hỗ trợ của AI, thời gian sử dụng có thể kéo dài lên tới 7 - 9 năm, giúp giảm chi phí thay mới và hạn chế rác thải công nghệ.
Ở hệ thống làm mát - khu vực tiêu tốn tới 30 - 40% tổng năng lượng của một trung tâm dữ liệu, giải pháp "Cooling Optimize" sử dụng thuật toán AI để phân tích nhiệt độ theo thời gian thực, từ đó tự động điều chỉnh công suất làm mát vừa đủ theo nhu cầu thực tế, tránh lãng phí.
Thách thức và cơ hội cho khu vực Đông Nam Á
Ông Luke Timmins, Giám đốc giải pháp trung tâm dữ liệu khu vực Đông Nam Á của Johnson Controls, nhận định Đông Nam Á đang nổi lên như một điểm đến mới của các trung tâm dữ liệu AI, song đi kèm là áp lực kỹ thuật ngày càng lớn. Dẫn số liệu từ Uptime Institute, ông cho biết các sự cố liên quan đến hệ thống làm mát gây gián đoạn hoạt động nhiều gấp 20 lần so với sự cố an ninh mạng, trong khi rủi ro cháy nổ cũng cao gấp 3 lần. Theo ông, điều này khiến hệ thống làm mát không còn chỉ là hạ tầng phụ trợ mà đã trở thành yếu tố chiến lược trong thiết kế trung tâm dữ liệu AI.
Thực tế, nhiều dự án trong khu vực đang phải điều chỉnh từ giai đoạn đầu để chuyển từ mô hình trung tâm dữ liệu phục vụ điện toán đám mây sang hạ tầng dành cho AI, vốn đòi hỏi cao hơn về mật độ máy chủ, công suất điện và khả năng tản nhiệt.
Định hướng xây dựng trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam
Về định hướng xây dựng trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam, ông Tuấn Anh nhấn mạnh các chủ đầu tư cần có cách tiếp cận đặc biệt để giải quyết sự lẫn lộn giữa tải công suất thấp truyền thống và tải công suất cực cao của AI. Trong đó, ưu tiên thiết kế hạ tầng dựa trên nhu cầu thực tế của từng ứng dụng AI thay vì áp dụng một công thức chung máy móc. Tiếp đến là tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong việc quản lý và áp dụng các khuyến cáo công nghệ mới nhất để đảm bảo tính bền vững.
Sự chuyển dịch này không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là yếu tố sống còn để các doanh nghiệp duy trì năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số hóa toàn cầu.
