Xây dựng hạ tầng AI quốc gia: Nền tảng cho chủ quyền số và phát triển bền vững

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang trở thành động lực tăng trưởng của mọi nền kinh tế, yêu cầu cấp thiết đặt ra cho Việt Nam là xây dựng hệ thống hạ tầng AI đủ mạnh, đủ an toàn và đủ chủ động. Các doanh nghiệp công nghệ trong nước cùng chuyên gia quốc tế nhận định, muốn phát triển AI bền vững, Việt Nam phải đồng thời làm chủ hạ tầng tính toán, dữ liệu và công nghệ mở, qua đó bảo đảm chủ quyền số và tạo nền tảng cho một hệ sinh thái đổi mới sáng tạo tự chủ.

Hạ tầng tính toán - "điểm tựa" cho các mô hình AI thế hệ mới

Tại diễn đàn công nghệ mở được tổ chức gần, đại diện FPT, Arista Networks, Viettel, Quantum và Câu lạc bộ Phần mềm Tự do Nguồn mở Việt Nam (VFOSSA) đã đưa ra những góc nhìn toàn diện, từ hạ tầng trung tâm dữ liệu, mạng siêu tốc, lưu trữ thế hệ mới đến các cấu phần dữ liệu mở, mã nguồn mở và mô hình phát triển AI mở. Những đề xuất này gợi mở về hướng đi cần thiết để hình thành Trung tâm AI quốc gia và hệ sinh thái AI theo chuẩn quốc tế.

Các mô hình AI tạo sinh, đặc biệt là những mô hình có hàng tỷ tham số, đòi hỏi công suất tính toán và hạ tầng mạng vượt xa khả năng của các trung tâm dữ liệu truyền thống. Theo phân tích từ FPT và Arista Networks, những cụm huấn luyện AI hiện đại yêu cầu kết nối băng thông 400-800 Gbps, độ trễ cực thấp, cùng khả năng xử lý lưu lượng các luồng dữ liệu có dung lượng rất lớn cùng đường truyền dữ liệu ở tốc độ tối đa.

Kiến trúc mạng truyền thống không còn phù hợp. Thay vào đó, các mô hình trung tâm dữ liệu AI phải áp dụng kiến trúc mô hình kết nối dạng phân tầng giữa các thiết bị mạng, giúp phân bổ lưu lượng đồng đều, giảm tắc nghẽn và bảo đảm độ trễ thấp cho các cụm GPU (bộ xử lý đồ họa) quy mô lớn, cho phép mở rộng tới hàng chục nghìn GPU mà không gây tắc nghẽn. FPT cho biết các tủ máy (rack) dành cho AI thế hệ mới phải đáp ứng mức công suất rất lớn, từ 60 đến 120 kW cho mỗi rack, đồng thời tích hợp các giải pháp làm mát bằng chất lỏng trực tiếp như DTC hoặc RDHx để xử lý lượng nhiệt tỏa ra trong quá trình vận hành. Các rack này cũng cần trang bị hệ thống giám sát thời gian thực để theo dõi nhiệt độ, tải điện, áp suất và cảnh báo sớm rủi ro.

Robot hình người xuất hiện tại AI4VN 2025.

Song song với yêu cầu về kết nối mạng tốc độ cao, hạ tầng tính toán đặt trong nước (on-shore) được xem là yếu tố mang tính quyết định. Viettel hiện sở hữu các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, từ 30MW đến 140MW, và đang phát triển mô hình nhà máy AI cùng dịch vụ GPU theo yêu cầu, cho phép các cơ quan, doanh nghiệp huấn luyện và vận hành mô hình AI ngay trong lãnh thổ Việt Nam mà không phụ thuộc vào hạ tầng nước ngoài. Đây là nền tảng để hình thành AI có chủ do Việt Nam tự xây dựng, tự vận hành và tự kiểm soát, bảo đảm tuân thủ pháp lý, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và tạo ra giá trị kinh tế ngay trong nước. Các chuyên gia cho rằng, nếu không sở hữu hạ tầng tính toán quy mô lớn, Việt Nam sẽ không thể chủ động phát triển mô hình AI tiếng Việt, AI chuyên ngành hay hệ thống phân tích dữ liệu quốc gia.

Dữ liệu mở và công nghệ mở - hướng đi chiến lược cho Việt Nam

Một hệ sinh thái AI mạnh không chỉ dựa vào phần cứng. Dữ liệu và mô hình đóng vai trò lõi quyết định. Đại diện Quantum chỉ ra rằng trên 90% dữ liệu hiện nay là dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm hình ảnh, video, tài liệu, cảm biến IoT… Dữ liệu này phát sinh với tốc độ bùng nổ, khiến các hệ thống lưu trữ truyền thống nhanh chóng quá tải.

PGS.TS. Ngô Hồng Sơn, Chủ tịch VFOSSA nhấn mạnh: Khi Việt Nam xây dựng dữ liệu mở (Mới đây là dự án dữ liệu tiếng Việt phục vụ huấn luyện AI nguồn mở, dữ liệu đó, nếu thực sự là 'mở' thì phải được toàn cầu truy cập và sử dụng không phân biệt quốc gia. Dữ liệu mở sẽ phát huy giá trị khi được dùng để chia sẻ tri thức, tăng năng lực AI (chẳng hạn về tiếng Việt) và đóng góp cho cộng đồng trong nước lẫn quốc tế.

Trung tâm dữ liệu – nền tảng quan trọng để triển khai nhà máy AI và dịch vụ GPU theo yêu cầu.

Theo ông Ngô Hồng Sơn, để phát triển hệ sinh thái AI nguồn mở, Việt Nam cần tiến hành ba nhóm hành động trọng tâm gồm: Hoàn thiện thể chế và pháp lý: Ban hành quy định tuân thủ giấy phép nguồn mở và dữ liệu mở; Áp dụng mô hình "public money, public code" của một số quốc gia đã thành công như Thụy Sĩ, Hàn Quốc, Singapore. Chính sách khuyến khích và đầu tư: Có chương trình hành động cụ thể, không chỉ dừng lại ở việc khuyến khích; Ưu tiên các dự án R&D trọng điểm, yêu cầu công bố kết quả dưới dạng các giấy phép mở. Các đại học lớn trong nước cần tiên phong vai trò dẫn dắt, phát triển các xây dựng mô hình AI mở. Xây dựng cộng đồng và tiêu chuẩn kỹ thuật: Phát triển cộng đồng doanh nghiệp - đại học - chuyên gia cùng tham gia; Xây dựng tiêu chuẩn mở và mô hình tương thích giữa công nghệ mở và công nghệ sở hữu riêng.

Những phân tích từ các doanh nghiệp và chuyên gia cho thấy Việt Nam đang đứng trước cơ hội đặc biệt để xây dựng năng lực AI quốc gia. Tuy nhiên, cơ hội chỉ có thể chuyển hóa thành sức mạnh thực tế khi được dẫn dắt bởi một chiến lược tổng thể, đồng bộ và có trọng tâm. Trước hết, cần hạ tầng tính toán đủ mạnh, bao gồm cụm GPU quy mô lớn, mạng tốc độ cao và các trung tâm dữ liệu đạt chuẩn quốc tế, đáp ứng yêu cầu huấn luyện mô hình AI thế hệ mới. Song song với đó là hệ sinh thái dữ liệu và công nghệ mở, trong đó dữ liệu mở, mô hình mở và chuẩn mở được triển khai thống nhất dưới một khung pháp lý rõ ràng, ổn định và bảo đảm chủ quyền số.

Bên cạnh nền tảng kỹ thuật và pháp lý, Việt Nam cần một chương trình đầu tư dài hạn, có cơ chế khuyến khích doanh nghiệp cùng các trường, viện nghiên cứu tham gia phát triển mô hình AI, cung cấp dữ liệu, đóng góp mã nguồn mở và thử nghiệm các ứng dụng thực tế. Sự kết nối giữa Nhà nước - doanh nghiệp - viện trường sẽ tạo nên hệ sinh thái AI khép kín, giúp Việt Nam không chỉ ứng dụng mà còn sáng tạo, làm chủ.

AI không chỉ là xu hướng công nghệ; đây là hạ tầng mới của nền kinh tế. Trong thời gian tới, Việt Nam cần một hệ sinh thái AI mở, tự chủ, an toàn, nơi các doanh nghiệp, nhà nước và cộng đồng cùng xây dựng năng lực mới cho kỷ nguyên số.

Theo mst.gov.vn