Việt Nam muốn thành trung tâm dữ liệu AI: Phải làm chủ năng lượng
Khi AI bùng nổ, cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu đang bước sang một giai đoạn mới mà làm chủ năng lượng là khâu quyết định.
GPU Nvidia vẫn là tài sản quan trọng, nhưng làm chủ năng lượng từ nguồn điện, máy biến áp, lưới truyền tải, hệ thống làm mát, nước đến kết nối cũng đang trở thành những nút thắt quyết định tốc độ phát triển. Với Việt Nam, đây không chỉ là câu chuyện thu hút các “đại công trường” dữ liệu mà còn liên quan trực tiếp đến tham vọng xây dựng chủ quyền AI.
AI thường được hình dung như một ngành công nghệ hoạt động trên “đám mây”, nhưng phía sau những mô hình AI là những trung tâm dữ liệu tiêu thụ lượng điện và tài nguyên ngày càng lớn. Khi các hệ thống AI chuyển từ những mô hình thử nghiệm sang đào tạo và vận hành ở quy mô thương mại, yêu cầu về hạ tầng vật lí cũng tăng theo.
Theo Tiến sĩ James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học RMIT Việt Nam, chủ quyền AI dựa trên ít nhất bốn nền tảng gồm 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. 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.
Nhưng năng lượng lại là lĩnh vực Việt Nam có thể chủ động lựa chọn chiến lược. “AI không tồn tại trên đám mây. AI vận hành trên máy móc vật lí 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 nhận định.
Điện ổn định trở thành nền móng của tham vọng AI
Quy mô hạ tầng AI và trung tâm dữ liệu tại Việt Nam đang bắt đầu 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.
Những con số này cho thấy Việt Nam đã bước vào cuộc đua trung tâm dữ liệu, nhưng cũng đặt ra câu hỏi lớn hơn: Hệ thống điện có thể theo kịp tốc độ phát triển của AI hay không?
Điểm nghẽn không đơn giản nằm ở tổng công suất phát điện của cả nước. Một trung tâm dữ liệu AI cần nguồn điện liên tục và có độ ổn định rất cao. Việc một cơ sở có thể được cấp hàng chục hoặc hàng trăm MW tại một địa điểm cụ thể, vào thời điểm cụ thể, quan trọng không kém việc quốc gia có bao nhiêu MW công suất phát điện trên toàn hệ thống.
Đây là khác biệt căn bản giữa điện phục vụ một ngành sản xuất thông thường và điện phục vụ hạ tầng AI. Một nhà máy có thể điều chỉnh sản lượng khi nguồn điện gặp vấn đề, nhưng trung tâm dữ liệu phục vụ các hệ thống AI, điện toán đám mây hay các dịch vụ số quan trọng khó có thể chấp nhận những lần gián đoạn kéo dài.
Bởi vậy, cuộc đua trung tâm dữ liệu đang tạo ra một dạng nút thắt mới. Trước đây, thị trường nói nhiều về việc thiếu GPU. Nay ngay cả khi có thể tiếp cận GPU, một dự án vẫn có thể bị trì hoãn nếu chưa có trạm điện, máy biến áp, thiết bị phân phối và đường truyền tải phù hợp.
Thời gian chờ đối với một số thiết bị quan trọng của lưới điện, trong đó có máy biến áp và cáp, đã tăng mạnh trong những năm gần đây khi nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu, sản xuất công nghiệp và quá trình điện hóa cùng tăng. Điều này khiến máy biến áp, vốn ít được chú ý trong cuộc đua AI, trở thành một trong những linh kiện có thể quyết định thời điểm một trung tâm dữ liệu đi vào hoạt động.
Nói cách khác, GPU có thể là bộ não của AI, nhưng lưới điện và máy biến áp chính là hệ tuần hoàn đưa năng lượng đến bộ não đó.
Điều này cũng giải thích vì sao Malaysia đang nổi lên nhanh chóng trong thị trường trung tâm dữ liệu châu Á - Thái Bình Dương. Lợi thế của Malaysia, đặc biệt tại Johor, không chỉ nằm ở vị trí gần Singapore mà còn ở khả năng tiếp cận đất đai, điện năng và hệ sinh thái hạ tầng cần thiết cho các dự án quy mô lớn.
Với Việt Nam, bài học quan trọng là không thể xây dựng chiến lược trung tâm dữ liệu chỉ từ phía ngành công nghệ. Đây đồng thời phải là câu chuyện của ngành điện, quy hoạch đất đai, viễn thông, xây dựng và môi trường.
Tiến sĩ Kang cho rằng 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. Nhưng ngay cả chiến lược đó vẫn cần hạ tầng điện toán.
“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”, ông Kang nhận định.
Việt Nam có nhiều thuận lợi trong việc làm chủ năng lượng
Nếu điện là đầu vào lớn nhất của trung tâm dữ liệu, làm mát lại là một trong những bài toán khó nhất khi mật độ tính toán tăng lên. GPU AI hiện đại tạo ra lượng nhiệt rất lớn. Khi số lượng GPU trên mỗi giá máy tăng, thiết kế trung tâm dữ liệu truyền thống dần không còn phù hợp. Hệ thống làm mát bằng không khí đang phải nhường chỗ cho những giải pháp tiên tiến hơn, trong đó có làm mát bằng chất lỏng.
Các nghiên cứu cho thấy hệ thống làm mát có thể chiếm khoảng 30-40% tổng mức tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu, dù tỷ lệ thực tế thay đổi tùy theo thiết kế, khí hậu và công nghệ được sử dụng.
Đối với Việt Nam, đây là thách thức đặc biệt đáng chú ý. Khí hậu nhiệt đới đồng nghĩa với việc duy trì nhiệt độ thích hợp cho những cụm máy tính công suất lớn có thể đòi hỏi thêm đáng kể năng lượng. Điều đó dẫn tới một nghịch lí là càng muốn xây dựng trung tâm dữ liệu AI lớn, Việt Nam càng phải giải quyết tốt hơn bài toán tiêu thụ điện của chính hệ thống làm mát.
Nhưng Tiến sĩ Kang cho rằng đặc điểm địa lí của Việt Nam cũng có thể trở thành lợi thế. “Đường bờ biển dài của Việt Nam có thể mở ra cơ hội để nghiên cứu các phương thức tiếp cận thay thế”, ông phân tích.
Thay vì tập trung toàn bộ trung tâm dữ liệu sâu trong đất liền và phụ thuộc lớn vào điện, nước để làm mát, Việt Nam có thể nghiên cứu những địa điểm ven biển phù hợp, nơi các công nghệ sử dụng nước biển để làm mát có thể được xem xét trong những điều kiện môi trường và kĩ thuật thích hợp.
Đây không phải ý tưởng hoàn toàn mang tính lí thuyết. Ông Trần Quý Hưng dẫn chứng Trung Quốc đã tiến tới triển khai thương mại một trung tâm dữ liệu dưới nước tại Hải Nam và một cơ sở dưới nước công suất 24 MW tại Thượng Hải, kết nối với nguồn điện gió ngoài khơi.
Tuy nhiên, ông nhấn mạnh Việt Nam không nên đơn giản sao chép những mô hình này. Các vấn đề về bảo trì, kết nối, ăn mòn, an ninh và chi phí vẫn phải được giải quyết. Công nghệ có thể phù hợp ở một địa điểm nhưng không nhất thiết phù hợp ở địa điểm khác.
Điều quan trọng hơn là cách tiếp cận: Việt Nam cần coi địa điểm đặt trung tâm dữ liệu là một bài toán tích hợp, thay vì chỉ tìm một khu đất đủ lớn.
Một địa điểm lí tưởng trong tương lai có thể phải đồng thời có nguồn điện lớn, khả năng mở rộng lưới điện, nguồn năng lượng tái tạo, kết nối cáp quang, hệ thống làm mát hiệu quả và điều kiện môi trường phù hợp.
Khi đó, lợi thế của Việt Nam không còn đơn thuần là “đất rẻ” hay “chi phí vận hành thấp”, mà là khả năng cung cấp một hệ sinh thái hạ tầng AI hoàn chỉnh.
Nước cũng cần được tính vào phương trình này. Nếu hàng loạt trung tâm dữ liệu tập trung tại một khu vực, nhu cầu làm mát có thể tạo thêm áp lực lên nguồn nước địa phương. Malaysia đang trải qua chính bài toán này khi tốc độ phát triển trung tâm dữ liệu tại Johor buộc chính quyền phải quan tâm nhiều hơn tới điện, nước và tác động môi trường.
Điều đó cho thấy thành công của Malaysia cũng là một bài học cảnh báo cho Việt Nam là tăng trưởng trung tâm dữ liệu càng nhanh thì quy hoạch tài nguyên càng phải đi trước một bước.
Từ thu hút trung tâm dữ liệu đến xây dựng năng lực AI của Việt Nam
Nguồn điện phục vụ AI cũng không nên được giải quyết bằng một công nghệ duy nhất. Ông Trần Quý Hưng cho rằng Việt Nam nên theo đuổi một tổ hợp gồm năng lượng tái tạo, mở rộng lưới điện, lưu trữ năng lượng và thiết kế trung tâm dữ liệu hiệu quả hơn.
Trong đó, điện gió ngoài khơi là một lựa chọn đáng chú ý. Ngân hàng Thế giới đánh giá Việt Nam có tiềm năng kĩ thuật điện gió ngoài khơi lên tới hàng trăm GW và xem đây là một nguồn điện quan trọng trong tương lai.
Lợi thế của điện gió ngoài khơi không chỉ nằm ở quy mô tiềm năng. Với một quốc gia có đường bờ biển dài, việc kết hợp các cụm năng lượng tái tạo với những khu vực phát triển trung tâm dữ liệu có thể mở ra một hướng đi khác cho hạ tầng AI.
Điện hạt nhân cũng có thể đóng vai trò trong chiến lược dài hạn. 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.
Cách nhìn này cho thấy bài toán năng lượng cho AI cần được đặt trong tầm nhìn dài hạn. Việt Nam không nhất thiết phải tìm một “nguồn điện dành riêng cho AI”, mà cần xây dựng một hệ thống điện đủ đa dạng, ổn định và có khả năng mở rộng để đáp ứng đồng thời nhu cầu của AI, sản xuất công nghiệp và nền kinh tế số.
Tuy nhiên, hạ tầng chỉ trở thành lợi thế quốc gia nếu Việt Nam biến được những khoản đầu tư đó thành năng lực trong nước. Đây là điểm đặc biệt quan trọng khi cạnh tranh với Malaysia trong thu hút các nhà vận hành trung tâm dữ liệu và các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Việt Nam có thể thu hút vốn nước ngoài để xây dựng những trung tâm dữ liệu hàng trăm MW, nhưng nếu giá trị tạo ra chỉ dừng lại ở việc cho thuê đất, bán điện và vận hành cơ sở hạ tầng, tác động tới năng lực AI quốc gia sẽ hạn chế.
Tiến sĩ Kang đề xuất ba ưu tiên. Thứ nhất, nguồn điện ổn định với chi phí hợp lí phải được xem là một phần của chiến lược AI quốc gia thay vì chỉ được coi là một dịch vụ tiện ích.
Thứ hai, Việt Nam cần xác định những địa điểm có thể phát triển đồng bộ 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 như những không gian tiềm năng, nơi điện gió ngoài khơi và các công nghệ làm mát bằng nước biển có thể được kết hợp nếu đáp ứng các yêu cầu về kĩ thuật và môi trường.
Thứ ba, đầu tư nước ngoài vào trung tâm dữ liệu cần tạo ra năng lực cho Việt Nam thông qua đào tạo nhân lực, nghiên cứu, hợp tác công nghệ và phát triển các ứng dụng AI trong nước.
Việt Nam không nhất thiết phải sản xuất GPU tiên tiến nhất, huấn luyện mô hình AI lớn nhất hay sở hữu lượng dữ liệu lớn nhất thế giới. Nhưng Việt Nam có thể lựa chọn những mắt xích mà mình đủ khả năng kiểm soát như nguồn điện, hạ tầng dữ liệu, năng lực tính toán, dữ liệu tiếng Việt, ứng dụng chuyên biệt và đội ngũ kĩ thuật.
Như Tiến sĩ Kang kết luận, mục tiêu không nên là trở thành địa điểm đặt những máy chủ AI của thế giới, mà phải là biến hạ tầng cần thiết để vận hành AI thành nguồn năng lực cho Việt Nam.
Cuộc đua AI vì thế đang dần trở thành cuộc đua về hạ tầng. Và quốc gia nào chuẩn bị được hạ tầng tốt hơn sẽ có cơ hội thu hút không chỉ trung tâm dữ liệu, mà cả những lớp giá trị cao hơn của nền kinh tế AI.