Chuyên gia RMIT: Năng lượng ổn định là nền tảng then chốt cho chủ quyền AI Việt Nam
Theo các chuyên gia từ trường Đại học RMIT, năng lượng ổn định, chi phí hợp lý cần được xem là nền tảng chiến lược của AI, bên cạnh dữ liệu, chip và hạ tầng điện toán.
Khi quy mô trung tâm dữ liệu tăng nhanh, bài toán chủ quyền AI cũng ngày càng gắn chặt với khả năng bảo đảm nguồn điện dài hạn.
Tham vọng AI bắt đầu từ năng lượng ổn định
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: thuật toán, dữ liệu, chip và năng lượng.
Ông cho rằng Việt Nam khó có thể cạnh tranh với Mỹ và Trung Quốc trên cả bốn phương diện, bởi nguồn lực để phát triển những mô hình AI đa dụng lớn nhất thế giới, kiểm soát nguồn cung chip AI tiên tiến hay sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ là rất hạn chế. Tuy nhiên, năng lượng là lĩnh vực Việt Nam có thể chủ động xây dựng lựa chọn chiến lược riêng.
“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”, Tiến sĩ Kang nhấn mạnh.
Quy mô hạ tầng điện toán tại Việt Nam đang tăng nhanh. Theo ông Trần Quý Hưng, chuyên gia AI và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại RMIT, 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 lớn khác đang được lên kế hoạch.
Vì vậy, bài toán không đơn thuần là Việt Nam có thể sản xuất bao nhiêu MW điện, mà còn là khả năng cung cấp nguồn điện ổn định cho các trung tâm dữ liệu, những cơ sở gần như không thể chấp nhận gián đoạn.
Đây cũng là điều kiện quan trọng nếu Việt Nam muốn tập trung vào AI chuyên biệt, tận dụng dữ liệu, ngôn ngữ và lợi thế kiến thức địa phương thay vì chạy đua trực diện với các mô hình AI lớn nhất thế giới.
“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”, Tiến sĩ Kang nói.
Bên cạnh điện cho máy chủ, làm mát cũng là một phần đáng kể trong chi phí vận hành. Các nghiên cứu cho thấy hệ thống làm mát thường chiếm khoảng 30-40% tổng mức tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu, tùy theo thiết kế và công nghệ.
Với khí hậu nhiệt đới, Việt Nam càng phải tính đến bài toán này khi mở rộng hạ tầng AI. Điện năng dùng để duy trì nhiệt độ phù hợp cho máy chủ không chỉ là vấn đề kĩ thuật mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh tế của trung tâm dữ liệu.
Tiến sĩ Kang cho rằng đường bờ biển dài có thể mở ra hướng nghiên cứu các phương thức làm mát khác biệt. Việt Nam có thể cân nhắc những địa điểm ven biển, kết hợp nguồn điện và hệ thống làm mát bằng nước biển nếu đáp ứng các yêu cầu về môi trường, kĩ thuật và kinh tế.
Ông Trần Quý Hưng dẫn chứng Trung Quốc đã tiến tới triển khai các mô hình trung tâm dữ liệu dưới nước, trong đó có cơ sở tại Hải Nam và một trung tâm công suất 24 MW tại Thượng Hải kết nối với nguồn điện gió ngoài khơi. Tuy nhiên, theo ông, Việt Nam nên nghiên cứu khả năng áp dụng thay vì sao chép mô hình, bởi các vấn đề về bảo trì, kết nối, ăn mòn, an ninh và chi phí vẫn cần được giải quyết.
Không chỉ có điện, Việt Nam cần một chiến lược năng lượng cho AI
Theo ông Hưng, Việt Nam nên theo đuổi một tổ hợp công nghệ thay vì phụ thuộc vào một nguồn năng lượng duy nhất. Năng lượng tái tạo, mở rộng lưới điện, hệ thống lưu trữ và thiết kế trung tâm dữ liệu hiệu quả hơn cần được triển khai đồng thời.
Điện gió ngoài khơi là một hướng đáng chú ý. Với tiềm năng kĩ thuật lên tới hàng trăm GW, nguồn năng lượng này có thể đóng vai trò quan trọng trong chiến lược điện dài hạn, đồng thời tạo điều kiện để hình thành các cụm hạ tầng AI gần nguồn điện và khu vực ven biển.
Điện hạt nhân cũng có thể trở thành một lớp bổ sung trong bài toán bảo đảm nguồn cung. Việt Nam đã khởi động lại chương trình điện hạt nhân và tháng 3/2026 kí thỏa thuận với Nga về dự án Ninh Thuận 1, gồm hai lò phản ứng với tổng công suất 2.400 MW.
Tuy nhiên, Tiến sĩ Kang cho rằng không nên đánh đồng điện hạt nhân truyền thống với các lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR). Hai công nghệ này có thể đảm nhiệm những vai trò khác nhau trong tương lai.
“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 kĩ thuật”, ông nói.
Từ góc độ chính sách, Tiến sĩ Kang đề xuất ba ưu tiên. Thứ nhất, nguồn điện ổn định với chi phí hợp lý phải trở thành một phần của chiến lược AI quốc gia, thay vì chỉ được xem là vấn đề tiện ích.
Thứ hai, Việt Nam cần xác định những địa điểm có thể phát triển đồng bộ nguồn năng lượng, trung tâm dữ liệu, kết nối cáp quang và hệ thống làm mát. Các khu vực ven biển có thể được nghiên cứu nhờ khả năng kết hợp điện gió ngoài khơi và các giải pháp làm mát phù hợp.
Thứ ba, dòng vốn đầu tư nước ngoài vào trung tâm dữ liệu cần được gắn với quá trình xây dựng năng lực trong nước, từ đào tạo nhân lực, nghiên cứu, hợp tác công nghệ đến phát triển các ứng dụng AI phục vụ nền kinh tế Việt Nam.
Suy cho cùng, chủ quyền AI không chỉ nằm ở việc Việt Nam sở hữu bao nhiêu mô hình hay chip AI. Nếu thiếu điện ổn định, mọi năng lực tính toán đều khó phát huy giá trị. “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 luận.
Đây cũng có thể là điểm khác biệt trong chiến lược AI của Việt Nam: thay vì chạy đua trên mọi mặt trận với các cường quốc công nghệ, Việt Nam cần xác định những mắt xích có thể chủ động kiểm soát và biến chúng thành nền tảng cho năng lực AI dài hạn.
