Khi Việt Nam đang thể hiện tham vọng mạnh mẽ để trở thành một nhân tố chủ chốt trong cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu, đã có làn sóng đầu tư vào các trung tâm dữ liệu trên khắp cả nước. Tuy nhiên, mặc dù trung tâm dữ liệu là “xương sống” không thể thiếu để đào tạo các mô hình AI phức tạp, Việt Nam còn cần một chiến lược cơ sở hạ tầng AI toàn diện hơn, áp dụng mô hình điện toán phân tán để tránh tạo ra một hệ sinh thái AI tập trung và dễ bị tổn thương.
Cách tiếp cận này cân bằng sức mạnh của đám mây với khả năng xử lý trên thiết bị của Máy tính cá nhân (PC) tích hợp AI, được trang bị Bộ xử lý thần kinh (NPU) và các thiết bị biên chuyên dụng, một bước tiến cần thiết để dân chủ hóa AI và tăng cường khả năng phục hồi quốc gia.
Tuy nhiên, đằng sau những con số đầy hứa hẹn đã đạt được như giá trị khoảng 750 triệu USD của năm 2024 và xếp hạng 59/193 quốc gia về “Chỉ số sẵn sàng ứng dụng AI”, Việt Nam đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực đẳng cấp thế giới và cơ sở hạ tầng dữ liệu chưa đầy đủ, vốn đều rất quan trọng để đào tạo các mô hình mạnh mẽ. Đây cũng tạo nên một nghịch lý: khi Việt Nam có tầm nhìn và nhiệt huyết, nhưng nền tảng về nguồn nhân lực và dữ liệu vẫn chưa đủ cho một cuộc đua dài hạn.
Đối với trung tâm dữ liệu, Việt Nam được coi là một điểm đến hấp dẫn do chi phí xây dựng thấp và một số lợi nhuận đầu tư cao nhất trong khu vực, đạt tổng công suất 51 MW vào năm 2024. Tuy nhiên, do chất lượng kết nối ở nhiều vùng nông thôn và miền núi vẫn chưa ổn định, hiệu quả của các ứng dụng AI trên đám mây đã bị hạn chế đối với một bộ phận lớn dân số, tạo ra độ trễ do khoảng cách vật lý, tiêu tốn năng lượng truyền tải và tăng rủi ro an ninh mạng.
Giải pháp là bổ sung cho các trung tâm dữ liệu một mô hình điện toán phân tán, tạo ra một hệ sinh thái AI ba “trụ cột” hài hòa: huấn luyện và phân tích của mô hình lớn được thực hiện tại trung tâm dữ liệu (đám mây), xử lý các tác vụ của người dùng tại máy tính cá nhân AI (máy trạm), và xử lý tác vụ thời gian thực trực tiếp tại nguồn dữ liệu của các thiết bị biên (edge device).
Qua giải pháp này, NPU trở thành động lực cho quá trình “dân chủ hóa” và “phổ cập hóa” AI, phá vỡ sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng trung tâm tốn kém và trao quyền cho các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ ở những khu vực khó khăn.
Từ đó có thể thấy, lợi thế cạnh tranh bền vững của Việt Nam không nằm ở phần cứng, mà nằm ở hệ sinh thái phần mềm được xây dựng dựa trên phần cứng. Lựa chọn của Việt Nam không phải là giữa “trung tâm dữ liệu hay máy tính cá nhân AI”, mà là xây dựng một hệ thống thần kinh số hoàn chỉnh, thông minh và phân tán cho toàn bộ nền kinh tế, phát triển các ứng dụng được tối ưu hóa cho NPU, cân bằng sức mạnh của đám mây với trí thông minh của máy tính cá nhân AI và các thiết bị biên.
