Công nghệ

Theo Tiến sĩ James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học RMIT Việt Nam, chủ quyền trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên ít nhất bốn nền tảng gồm thuật toán, dữ liệu, chip và năng lượng.

Ông nhận định: “Việt Nam không có nguồn lực để xây dựng những mô hình AI đa dụng lớn nhất thế giới, kiểm soát nguồn cung chip AI tiên tiến toàn cầu hay sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ như các tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới”.

Tuy nhiên, có một lĩnh vực Việt Nam có thể chủ động đưa ra lựa chọn chiến lược của riêng mình: năng lượng.

Ông nhấn mạnh: “AI không tồn tại trên đám mây. AI vận hành trên máy móc vật lý trong các trung tâm dữ liệu, và những máy móc này cần điện liên tục để tính toán và làm mát. Nếu Việt Nam muốn thực sự đạt được chủ quyền AI thì cũng cần thảo luận về chủ quyền năng lượng”.

Tham vọng AI phụ thuộc vào nguồn điện ổn định

Quy mô hạ tầng AI đang hình thành tại Việt Nam đã ở mức đáng kể.

Ông Trần Quý Hưng, chuyên gia AI và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại RMIT, dẫn chứng thông tin Việt Nam hiện có 41 trung tâm dữ liệu đang hoạt động với tổng công suất khoảng 221 MW. Viettel cũng đang phát triển một trung tâm dữ liệu siêu quy mô công suất 140 MW tại TP HCM, trong khi nhiều dự án quy mô lớn khác đang được lên kế hoạch.

Theo ông, vấn đề không chỉ nằm ở việc Việt Nam có thể sản xuất bao nhiêu MW điện, mà còn là liệu có thể cung cấp đủ điện ổn định cho những cơ sở không thể bị gián đoạn. Việt Nam có thể có cơ hội tốt hơn khi phát triển AI chuyên biệt dựa trên dữ liệu, ngôn ngữ và những ngành mà Việt Nam có lợi thế về kiến thức địa phương.

Tiến sĩ Kang bổ sung: “AI chuyên biệt vẫn cần hạ tầng điện toán, mà hạ tầng điện toán cần các trung tâm dữ liệu. Các trung tâm dữ liệu lại cần nguồn điện ổn định. Vì vậy, năng lượng không tách rời khỏi chủ quyền AI mà chính là một trong những nền tảng của chủ quyền AI”.

Làm mát có thể trở thành lợi thế chiến lược

Các trung tâm dữ liệu cũng cần lượng điện đáng kể để loại bỏ nhiệt sinh ra từ máy chủ. Các nghiên cứu ước tính hoạt động làm mát thường chiếm khoảng 30-40% tổng mức tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu, dù tỉ lệ này thay đổi tùy theo cơ sở và công nghệ được sử dụng.

Đối với Việt Nam, thách thức này đặc biệt đáng lưu ý do khí hậu nhiệt đới. Điện năng cần thiết để duy trì nhiệt độ phù hợp cho hạ tầng điện toán vừa là vấn đề kỹ thuật, vừa là một phần đáng kể trong bài toán kinh tế của hạ tầng AI.

Tiến sĩ Kang gợi ý: “Đường bờ biển dài của Việt Nam có thể mở ra cơ hội để nghiên cứu các phương thức tiếp cận thay thế”.

Thay vì đặt tất cả các trung tâm dữ liệu trong đất liền và phụ thuộc nhiều vào điện và nước để làm mát, Việt Nam có thể cân nhắc các địa điểm ven biển và hệ thống làm mát bằng nước biển tại những nơi đáp ứng các điều kiện về môi trường và kỹ thuật.

Ông Hưng lấy ví dụ cho thấy các phương thức làm mát thay thế ngày càng khả thi về mặt kỹ thuật. Trung Quốc đã tiến tới triển khai thương mại, với một trung tâm dữ liệu dưới nước đang hoạt động tại Hải Nam và một cơ sở dưới nước công suất 24 MW tại Thượng Hải kết nối với nguồn điện gió ngoài khơi.

“Việt Nam nên nghiên cứu những dự án này thay vì đơn giản sao chép chúng”, ông Hưng nói. Theo ông, các vấn đề về bảo trì, kết nối, ăn mòn, an ninh và chi phí vẫn cần được giải quyết khi công nghệ tiếp tục phát triển.

Chiến lược năng lượng đa dạng cho AI

Nguồn điện cung cấp cho hạ tầng AI cũng là một vấn đề chiến lược cần được cân nhắc.

Ông Hưng cho rằng: “Việt Nam nên theo đuổi một tổ hợp công nghệ thay vì phụ thuộc vào một nguồn năng lượng duy nhất, trong đó năng lượng tái tạo, mở rộng lưới điện, lưu trữ năng lượng và thiết kế trung tâm dữ liệu hiệu quả hơn đều quan trọng”.

Điện gió ngoài khơi đặc biệt phù hợp với định hướng này. Ngân hàng Thế giới ước tính tiềm năng kỹ thuật điện gió ngoài khơi của Việt Nam lên tới hàng trăm GW và xác định đây là nguồn điện quan trọng trong tương lai.

Ông cũng cho rằng điện hạt nhân có thể đóng góp vào chiến lược năng lượng dài hạn. Việt Nam đã khởi động lại chương trình điện hạt nhân và vào tháng 3/2026 ký thỏa thuận với Nga về dự án Ninh Thuận 1, gồm hai lò phản ứng do Nga thiết kế với tổng công suất 2.400 MW.

Tiến sĩ Kang cho rằng điện hạt nhân truyền thống và các lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR) nên được xem là những lớp khác nhau trong chiến lược năng lượng.

“SMR vẫn cần được phát triển thêm về công nghệ, kinh tế và quy định. Dự án Ninh Thuận quy mô lớn và các SMR trong tương lai nên được xem là hai lớp khác nhau của chiến lược năng lượng: điện hạt nhân truyền thống có thể củng cố lưới điện quốc gia, trong khi SMR cuối cùng có thể trở thành một lựa chọn cho các phụ tải công nghiệp và điện toán chuyên biệt nếu công nghệ này chứng minh được tính phù hợp về mặt thương mại và kỹ thuật”, ông nói.

Biến hạ tầng thành năng lực của Việt Nam

Tiến sĩ Kang đề xuất ba ưu tiên cho Việt Nam.

Thứ nhất, nguồn điện ổn định với chi phí hợp lý cần được xem là một phần trong chiến lược AI quốc gia thay vì chỉ được coi là vấn đề tiện ích.

Thứ hai, Việt Nam cần xác định những địa điểm có thể phát triển đồng bộ năng lượng, hạ tầng trung tâm dữ liệu, kết nối cáp quang và hệ thống làm mát, bao gồm các khu vực ven biển, nơi làm mát bằng nước biển và điện gió ngoài khơi có thể mang lại những lợi thế tiềm năng.

Thứ ba, đầu tư nước ngoài vào các trung tâm dữ liệu cần đóng góp vào năng lực của Việt Nam thông qua phát triển kỹ năng, nghiên cứu, hợp tác công nghệ và các ứng dụng AI trong nước.

“Mục tiêu không nên là trở thành địa điểm đặt các máy AI của thế giới, mà phải là biến hạ tầng cần thiết để vận hành AI thành nguồn năng lực cho Việt Nam”, Tiến sĩ Kang kết lời.

Hạnh Lê