Kinh tế thế giới

Đối với Đông Nam Á, làn sóng AI không chỉ dừng lại ở việc giúp doanh nghiệp tăng doanh thu thông qua ứng dụng công nghệ này. Quan trọng hơn, khu vực còn có cơ hội hưởng lợi từ nhu cầu ngày càng tăng đối với hạ tầng trong toàn bộ chuỗi giá trị AI để tạo ra nguồn tăng trưởng mới.

Ông Edmund Leong, Giám đốc Khối Ngân hàng Doanh nghiệp Tập đoàn và Nhóm Giải pháp ngành của UOB, nhận định: “AI không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà còn là câu chuyện về tăng trưởng kinh tế.”

Theo ông Leong, ngày càng nhiều doanh nghiệp ứng dụng các mô hình AI để nâng cao hiệu quả vận hành và tối ưu quy trình làm việc trong nhiều lĩnh vực như y tế, dịch vụ tài chính và sản xuất.

Hiện nay, việc triển khai các mô hình AI đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ. "Năng lực tính toán này đến từ các máy chủ AI dùng để huấn luyện và vận hành các mô hình AI, qua đó thúc đẩy dòng vốn đầu tư trên toàn bộ hệ sinh thái", ông nói thêm.

Những thành phần này đều tập trung vào các trung tâm dữ liệu, hiện đang trở thành hạt nhân của hệ sinh thái hạ tầng AI. Trong vài năm gần đây, tốc độ phát triển trung tâm dữ liệu tại Đông Nam Á đã tăng mạnh.

Theo ông Leong, phần lớn sự bùng nổ này hiện tập trung tại Malaysia, trong khi Thái Lan, Indonesia và Việt Nam cũng đang tích cực mở rộng công suất.

Tuy nhiên, để các trung tâm dữ liệu hoạt động hiệu quả, khu vực cần đầu tư đồng bộ vào nhiều yếu tố như nguồn điện ổn định, hệ thống làm mát và quỹ đất xây dựng – tất cả đều cần nguồn vốn rất lớn. Vì vậy, việc tài trợ vốn cho hạ tầng AI có thể quan trọng không kém việc phát triển chính công nghệ AI.

Tuy nhiên, chuyên gia này cho rằng nguồn vốn cho các dự án hạ tầng AI không chỉ đến từ các ngân hàng cho vay. Với các tổ chức tài chính như UOB, vai trò của họ ngày nay vượt xa hoạt động cấp tín dụng truyền thống.

Ông mô tả ngân hàng là một "siêu kết nối" của dòng vốn, giúp các dự án huy động nguồn lực thông qua các khoản vay hoặc tiếp cận thị trường vốn bằng cách phát hành trái phiếu hay cổ phiếu.

Khi hạ tầng AI mở rộng tại nhiều quốc gia trong khu vực, các tổ chức tài chính có mạng lưới hoạt động xuyên biên giới như UOB ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối các dòng vốn đầu tư quốc tế.

"Nhiều trung tâm dữ liệu hiện thuộc sở hữu của các nhà vận hành quản lý nhiều cơ sở tại các quốc gia khác nhau," ông Leong cho biết. Điều này đồng nghĩa với việc lượng vốn lưu chuyển xuyên biên giới cũng rất lớn.

Tuy nhiên, không phải dự án nào trong hệ sinh thái AI cũng đủ điều kiện để ngân hàng tài trợ. Hạ tầng AI là lĩnh vực đòi hỏi vốn đầu tư rất lớn. Vì vậy, cam kết dài hạn của các nhà đầu tư là yếu tố then chốt.

Ngoài việc cung cấp tài chính, ông Leong cho rằng để một dự án AI thành công còn cần sự phối hợp của nhiều bên. Theo đó, các dự án thường phải làm việc với cơ quan quản lý địa phương, các đơn vị cung cấp điện và nước nhằm đảm bảo nguồn cung ổn định, cũng như các doanh nghiệp viễn thông để xây dựng hạ tầng kết nối dữ liệu.

Trong bối cảnh đó, các ngân hàng như UOB đóng vai trò là "chất xúc tác" kết nối tất cả các bên liên quan nhằm giúp dự án được triển khai thành công.

Ông cũng cho biết nhiều dự án hạ tầng AI trong khu vực hiện được dẫn dắt bởi những nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn có khả năng phục vụ khách hàng ở nhiều thị trường khác nhau.

Các nhà cung cấp này đang đầu tư mạnh để đáp ứng nhu cầu phát triển nhanh của AI, đặc biệt là AI tác nhân. Theo ông John Kain, Giám đốc Dịch vụ Tài chính và Phát triển Thị trường của Amazon Web Services (AWS), điều đáng chú ý nhất là phạm vi công việc mà các tác nhân AI có thể đảm nhận đang ngày càng mở rộng. Hiện nay, thế giới đã chuyển từ việc AI chỉ trả lời câu hỏi sang việc AI có thể đảm nhận và vận hành toàn bộ quy trình công việc từ đầu đến cuối.

Ông Kain cho biết các hệ thống này đòi hỏi hạ tầng được thiết kế chuyên biệt, bao gồm các trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng tái tạo cũng như các loại chip tùy biến nhằm đạt hiệu suất cao hơn.

Mặc dù vậy, việc xây dựng hạ tầng AI không đồng nghĩa doanh nghiệp sẽ tự động cải thiện hiệu quả kinh doanh. Cả ông Leong và ông Kain đều cho rằng thách thức tiếp theo là chuyển các khoản đầu tư vào AI thành tăng trưởng doanh thu thực sự.

"Điều chúng tôi không mong muốn là doanh nghiệp đầu tư vào AI chỉ vì chạy theo xu hướng mà không xác định rõ mục tiêu cuối cùng," ông Leong nói.

Chuyên gia Kain cũng cho rằng các doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược triển khai rõ ràng để AI thực sự giúp nâng cao năng suất. Theo ông, những doanh nghiệp triển khai AI thành công nhất đều bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh, sau đó mới đồng bộ các mục tiêu này trong toàn tổ chức.

"Cách tiếp cận đó giúp họ không chỉ đầu tư vào công nghệ mà còn đầu tư vào con người và quy trình, những yếu tố quyết định AI có thể phát huy hiệu quả hay không", ông Kain nhấn mạnh.

Ông cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp thành công đều xây dựng cơ chế quản trị AI ngay từ đầu, cho phép nhân viên thử nghiệm AI trong môi trường an toàn, đồng thời đảm bảo các ứng dụng mới có thể triển khai trên quy mô lớn.

Các chuyên gia đều đồng thuận rằng, Đông Nam Á cần vượt qua hai nút thắt lớn nếu muốn phát triển mạnh hạ tầng AI.

Thứ nhất là nguồn điện. Khu vực cần đầu tư mạnh hơn vào năng lượng tái tạo và hạ tầng lưới điện để đáp ứng tốc độ mở rộng của các trung tâm dữ liệu.

Ước tính trong vòng 5 năm tới, khoảng 150 tỷ USD có thể được đầu tư vào hạ tầng năng lượng của khu vực, bao gồm các dự án năng lượng tái tạo và chuyển dịch năng lượng.

ASEAN không thiếu tài nguyên. Tầm nhìn lớn của ASEAN là tối ưu hóa việc phân bổ nguồn điện trong toàn khu vực.

Thứ hai là nguồn cung chất bán dẫn. Hiện nay, thị trường khu vực vẫn thiếu chip bán dẫn và chip nhớ. Dù vậy, các chuyên gia vẫn kỳ vọng những tiến bộ công nghệ cùng với việc mở rộng năng lực sản xuất sẽ dần làm giảm chi phí đầu tư hạ tầng AI, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động.

Khi hai rào cản này dần được tháo gỡ, chi phí xây dựng hạ tầng AI sẽ trở nên hợp lý hơn đối với doanh nghiệp, qua đó thúc đẩy AI được ứng dụng rộng rãi hơn trong toàn bộ nền kinh tế.

Cẩm Anh