Cách hạ tầng AI đang tạo nên cuộc cách mạng kinh tế tiếp theo

• AI ngày nay đang trong giai đoạn giữa: đã chứng minh sức mạnh nhưng chưa được ứng dụng rộng khắp. Tác giả gọi đây là “thời kỳ giữa” (the between times).

• AI từng chỉ là giải pháp thay thế những công cụ phân tích truyền thống — gọi là “point solution”. Nhưng để tạo ra giá trị kinh tế thực sự, AI cần trở thành một “hệ thống” toàn diện.

• So sánh với điện: ban đầu chỉ thay thế hơi nước (giải pháp điểm), nhưng chỉ khi điện tái cấu trúc cả quy trình sản xuất (như dây chuyền linh hoạt) thì mới tạo ra tăng trưởng năng suất vượt bậc.

• Tương tự, AI cần được tích hợp sâu vào cách các tổ chức vận hành, không chỉ đơn giản thay thế con người trong một công đoạn.

• Lợi ích chính của AI là tách rời dự đoán khỏi cách thiết kế tổ chức — cho phép tái định hình cách ra quyết định.

• Các tập đoàn lớn đang chi hàng nghìn tỷ USD vì họ tin rằng AI sẽ trở thành nền tảng của một cuộc cách mạng kinh tế toàn cầu – giống như điện từng làm với công nghiệp.

• Dẫn chứng từ cuốn sách Power and Prediction (2022): AI sẽ chỉ thể hiện toàn bộ tiềm năng khi con người hiểu rõ và khai thác lợi ích của khả năng dự đoán của nó.

• AI không chỉ là thách thức kỹ thuật (thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình) mà là thách thức tổ chức – làm sao để con người đưa ra quyết định đúng lúc với sự hỗ trợ của AI.

• Các nhà sáng tạo cần chuyển từ tư duy công nghệ sang tư duy hệ thống – tạo ra “giải pháp toàn hệ thống” (system solutions) thay vì công cụ đơn lẻ.

📌AI chỉ trở thành lực lượng kinh tế khi nó được tích hợp như một hệ thống toàn diện, chứ không đơn thuần là công cụ thay thế. Giống như điện, AI cần tái cấu trúc cách tổ chức vận hành. Đó là lý do tại sao đầu tư vào hạ tầng AI là bắt buộc để tạo ra tăng trưởng kinh tế bền vững và đột phá.

https://content.rcrwireless.com/ai-infrastructure-report-2025

6 trụ cột của hạ tầng AI, vai trò của từng thành phần và lý do tại sao sự tích hợp là yếu tố then chốt.

• Hạ tầng AI là một hệ sinh thái phụ thuộc lẫn nhau, bao gồm 6 trụ cột: nền tảng dữ liệu, mô hình AI, phần cứng trung tâm dữ liệu, mạng truyền dữ liệu, bán dẫn và bộ nhớ/lưu trữ.

• AI phát triển nhanh nhờ 3 yếu tố: phần cứng tiên tiến, tập dữ liệu khổng lồ và cải tiến thuật toán liên tục.

• Quy trình AI bắt đầu từ dữ liệu: chuẩn bị và quản lý dữ liệu tốt là yếu tố quyết định hiệu quả mô hình AI.

• Mô hình AI hiện nay bao gồm cả ML truyền thống và các mô hình AI tạo sinh đa phương thức (multimodal), LLMs – mã nguồn mở và đóng.

• Phần cứng trung tâm dữ liệu (HPC) như GPU, TPU, hệ thống làm mát và thiết kế tiết kiệm năng lượng là nền tảng để xử lý tải AI nặng.

• Mạng truyền dẫn như cáp quang, Ethernet, mạng không dây và giao tiếp độ trễ thấp giúp vận chuyển khối dữ liệu lớn giữa các môi trường điện toán (cloud, edge).

• Bán dẫn AI chuyên dụng gồm: CPU, GPU, NPU, TPU và các bộ tăng tốc AI tùy biến giúp tăng tốc huấn luyện và suy luận AI.

• Bộ nhớ và lưu trữ như HBM, DDR5, NVMe giúp truy xuất và xử lý dữ liệu nhanh chóng trong các giai đoạn: huấn luyện, tinh chỉnh, suy luận.

• Mỗi thành phần đều có vai trò riêng nhưng phải được tích hợp chặt chẽ để tránh tắc nghẽn hiệu suất và giới hạn khả năng mở rộng.

• Một hạ tầng AI tích hợp chặt chẽ sẽ cho phép ứng dụng từ tự động hóa doanh nghiệp, trợ lý số đến quyết định tự động và AI tạo sinh thời gian thực.

• Sự kết hợp nhịp nhàng giữa dữ liệu chất lượng cao, mô hình mạnh, phần cứng tối ưu và mạng linh hoạt là chìa khóa giúp AI phát huy hiệu quả trong thực tế.

Bùng nổ hạ tầng AI đang mở đường cho một cuộc cách mạng kinh tế mới.

• Các khoản đầu tư vào hạ tầng AI đang tăng chóng mặt do 2 mục tiêu: thu lợi nhuận ngắn hạn từ ứng dụng AI và tiến tới AGI – trí tuệ nhân tạo tổng quát.

• OpenAI nêu 3 quan sát về kinh tế AI:

  • Trí tuệ AI tỷ lệ với logarit tài nguyên sử dụng.

  • Chi phí sử dụng AI giảm 10 lần mỗi năm → thúc đẩy sử dụng.

  • Giá trị kinh tế từ AI tăng siêu hàm mũ theo mức tăng trí tuệ.

• Định luật mở rộng AI (AI Scaling Laws): hiệu năng AI tăng khi tăng mô hình, dữ liệu và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, 3 yếu tố này cần mở rộng đồng thời, nếu không sẽ giảm hiệu quả.

• Chinchilla Scaling Hypothesis (DeepMind): tối ưu hiệu năng bằng cách cân bằng kích thước tập dữ liệu và tài nguyên tính toán thay vì chỉ tăng kích thước mô hình.

• CEO Microsoft, Satya Nadella nhấn mạnh: hạ tầng của hyperscaler (siêu trung tâm dữ liệu) giúp hiện thực hóa định luật mở rộng. Vấn đề hiện tại không còn là GPU, mà là điện năng để vận hành AI.

• NVIDIA bổ sung 2 định luật mới:

  • Post-training scaling: tinh chỉnh sau huấn luyện giúp tối ưu mô hình với ít tài nguyên hơn (fine-tuning, pruning, distillation…).

  • Test-time scaling: tối ưu mô hình trong lúc suy luận bằng cách điều chỉnh tài nguyên theo đầu vào (dynamic inference, quantization…).

• Các định luật mới làm tăng nhu cầu tính toán tại cả huấn luyện và suy luận → thúc đẩy đầu tư hạ tầng mạnh hơn.

• Tăng trưởng năng suất từ AI được ví như các cuộc cách mạng nông nghiệp và công nghiệp. Một “chế độ tăng trưởng mới” có thể khiến kinh tế toàn cầu tăng gấp đôi mỗi vài tuần.

• Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft sẽ đầu tư tổng cộng 315 tỷ USD vào hạ tầng AI chỉ trong năm 2025.

• Dự án Stargate (do OpenAI dẫn dắt) sẽ đầu tư 500 tỷ USD trong 5 năm để dẫn đầu hạ tầng AGI toàn cầu, với 100.000 GPU và hơn 10 trung tâm dữ liệu.

• Google, Amazon, Meta và Microsoft đều coi AI là đòn bẩy tăng trưởng doanh thu dài hạn và sẵn sàng dốc vốn khổng lồ vào hạ tầng – từ silicon đến trung tâm dữ liệu.

Trung tâm dữ liệu đang trở thành trung tâm của cách mạng AI

• AI đang biến đổi toàn bộ chiến lược phát triển và vận hành trung tâm dữ liệu. Từ hạ tầng phụ trợ, trung tâm dữ liệu giờ là nền tảng của đổi mới số.

• 80% nhà vận hành trung tâm dữ liệu đang tăng công suất để đáp ứng nhu cầu AI – theo khảo sát của AFCOM.

• Mật độ rack tăng gấp đôi so với năm 2021 và tiếp tục tăng vì các tác vụ AI yêu cầu GPU hiệu năng cao với mức tiêu thụ điện lớn.

• Các giải pháp được triển khai bao gồm:

  • Tối ưu luồng khí.

  • Làm mát bằng chất lỏng (liquid cooling).

  • Cảm biến giám sát thông minh.

• Làm mát bằng chất lỏng đang trở thành xu hướng chính do hiệu suất cao, bao gồm: làm mát trực tiếp tới chip (direct-to-chip cold plate) và làm mát bằng ngâm chất lỏng (immersion cooling).

• Địa lý ảnh hưởng đến thiết kế trung tâm dữ liệu, ví dụ chọn vị trí có khí hậu mát để sử dụng “free cooling” từ không khí hoặc nước bay hơi.

• Thiết kế trung tâm dữ liệu hiện đại cần:

  • Tăng khả năng chịu tải sàn.

  • Tích hợp hệ thống điện DC điện áp cao.

  • Hỗ trợ thiết bị làm mát và lưu trữ năng lượng tiên tiến.

• Tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu có thể tăng gấp đôi đến năm 2026 (theo IEA), từ 240–340 TWh (2022) lên gần 857 TWh vào 2028.

• Để giảm tác động môi trường và chi phí vận hành, trung tâm dữ liệu chuyển sang năng lượng tái tạo (55% chọn điện mặt trời, nhiều nơi cân nhắc năng lượng hạt nhân).

• AI còn giúp chính mình – sử dụng AI để quản lý điện năng, tối ưu PUE và phân phối tải năng lượng.

• Dự án Stargate của OpenAI, SoftBank và Oracle đang xây dựng hơn 10 trung tâm dữ liệu tại Texas, với cụm GPU 100.000 chiếc – tạo ra một hyperscaler mới cạnh tranh với AWS, Azure, Google Cloud.

• Dự án Stargate có mục tiêu không chỉ kinh tế mà còn mang tính địa chính trị – khẳng định vị thế Mỹ trong cuộc đua AI toàn cầu.

• AFCOM: "Mọi trung tâm dữ liệu đang trở thành trung tâm dữ liệu AI" – khẳng định vai trò trung tâm dữ liệu trong hạ tầng AI thế hệ tiếp theo.

Sự hội tụ giữa scaling khi suy luận và AI tại biên – mở ra kỷ nguyên AI phân tán thông minh

• AI đang chuyển từ huấn luyện tập trung trên đám mây sang suy luận phân tán tại thiết bị, tạo ra nhu cầu tối ưu tài nguyên tại thời điểm suy luận (test-time inference scaling).

• Test-time scaling cho phép mô hình điều chỉnh lượng tài nguyên tính toán dựa trên độ phức tạp của tác vụ, yêu cầu độ trễ và phần cứng sẵn có.

• Edge AI (AI tại biên) xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu → giảm độ trễ, tăng bảo mật, tiết kiệm băng thông và chi phí.

• Qualcomm, Intel, Dell và Verizon đều đang đẩy mạnh chiến lược AI tại biên:

  • Qualcomm gọi đây là “kỷ nguyên suy luận AI”.

  • Intel phát triển giải pháp "rack-scale" cho AI và tập trung AI inference tại biên như một lợi thế dài hạn.

  • Dell nhấn mạnh hybrid AI (biên - cloud) là tương lai.

• Agentic AI: hệ thống AI tác tử có thể tự hành động, học hỏi và điều chỉnh theo thời gian thực – đặc biệt phù hợp khi vận hành ở biên.

• Ví dụ từ Dell: trong nhà máy, AI kiểm tra chất lượng có thể tự phát hiện lỗi khi điều kiện thay đổi và điều chỉnh mô hình mà không cần gửi lại đám mây.

• Điều kiện tiên quyết để agentic AI hoạt động hiệu quả tại biên:

  • Chuẩn hóa giao tiếp giữa các tác tử AI.

  • Tích hợp hạ tầng AI từ thiết bị → edge → cloud.

• Memory wall: giới hạn khi AI chip xử lý nhanh hơn tốc độ truyền từ bộ nhớ – trở thành nút thắt cổ chai khi suy luận tại biên.

  • Giải pháp: Processing-in-Memory (PIM) – xử lý trực tiếp trong bộ nhớ để giảm chi phí, điện năng và độ trễ.

• Các công nghệ bộ nhớ mới (LPDDR5/5x) vẫn chưa đáp ứng hoàn toàn nhu cầu tốc độ AI, đặc biệt trên điện thoại hay thiết bị cá nhân.

• Verizon ra mắt "AI Connect" – tận dụng mạng viễn thông sẵn có để hỗ trợ inference thời gian thực trên quy mô lớn.

• AI tại biên cũng là lời giải cho quy định bảo mật dữ liệu và chi phí vận hành – vì dữ liệu không cần gửi về cloud.

Cú sốc DeepSeek: huấn luyện LLM chỉ với 6 triệu USD, đe dọa thế độc tôn của Big Tech?

• DeepSeek, startup AI từ Trung Quốc, công bố mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) R1 v3 được huấn luyện với chi phí chỉ 6 triệu USD, gây sốc cho thị trường AI toàn cầu.

• Mô hình được huấn luyện với 14 nghìn tỷ token và sử dụng 2.048 GPU NVIDIA H800 – tương đương huấn luyện LLaMA 70B của Meta.

• CEO Groq cho rằng: số tiền 6 triệu USD không tính hạ tầng phần cứng (GPU, điện, dữ liệu) → giá trị thực có thể lớn hơn nhiều.

• DeepSeek được đánh giá cao nhờ hiệu quả thuật toán, không chỉ dựa vào phần cứng lớn – xu hướng mới trong ngành AI.

• Phản ứng thị trường: cổ phiếu của NVIDIA, Microsoft, ASML giảm vì lo ngại sự trỗi dậy của mô hình chi phí thấp nhưng hiệu năng cao.

• Jevons Paradox áp dụng vào AI: hiệu suất càng cao, nhu cầu tính toán càng tăng. Tối ưu không giảm tổng cầu mà còn làm tăng tốc độ đầu tư hạ tầng.

• DeepSeek tập trung vào open model – mô hình mã nguồn mở đang phá thế độc quyền của các mô hình đóng (closed).

• Cạnh tranh Mỹ - Trung trong AI không còn là về thuật toán, mà là tranh giành quyền kiểm soát năng lực tính toán (compute).

• IDC nhận định: ngành AI đang chuyển dần khỏi các mô hình khổng lồ đa năng sang mô hình nhỏ, tinh chỉnh, chuyên biệt.

• Ưu điểm mô hình nhỏ:

  • Ít tốn tài nguyên.

  • Hiệu quả với các tác vụ cụ thể.

  • Dễ triển khai trên thiết bị cá nhân hoặc tại biên.

• Sự dịch chuyển này có thể giảm nhu cầu về hạ tầng khổng lồ, mở ra sân chơi mới cho các công ty nhỏ, các quốc gia mới nổi trong lĩnh vực AI.

• Nhà đầu tư nhận định: giá cổ phiếu giảm chỉ là cơ hội “mua rẻ” vì về dài hạn, hạ tầng AI vẫn sẽ tiếp tục mở rộng để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng liên tục.

AGI – giấc mơ hay hiểm họa? Cuộc chạy đua trí tuệ nhân tạo tổng quát toàn cầu đang tăng tốc!

• AGI (Artificial General Intelligence) là mục tiêu cuối cùng của nhiều công ty công nghệ – một hệ thống AI có khả năng tư duy và giải quyết vấn đề linh hoạt như con người.

• Động lực phát triển AGI không chỉ đến từ công nghệ mà còn từ kỳ vọng tăng trưởng kinh tế siêu cấp và sức mạnh địa chính trị.

• OpenAI tuyên bố sứ mệnh rõ ràng: "phát triển AGI vì lợi ích toàn nhân loại", nhưng song song đó là hàng loạt đầu tư quy mô lớn đầy tham vọng.

• Các rủi ro AGI được đưa ra:

  • Khó kiểm soát hành vi AI khi đạt mức trí tuệ tự chủ.

  • Phân phối lợi ích không đều – có thể làm tăng bất bình đẳng toàn cầu.

  • Sự phát triển thiếu kiểm soát có thể gây hệ quả không lường trước.

• Cuộc đua AGI đang diễn ra chủ yếu giữa các quốc gia và tập đoàn lớn (Mỹ, Trung Quốc, Big Tech). Đây là cuộc chiến về dữ liệu, tính toán và tài năng.

• Chiến lược kiểm soát AI giống như kiểm soát vũ khí hạt nhân – yêu cầu giám sát toàn cầu, chính sách và tiêu chuẩn đạo đức nghiêm ngặt.

• Đầu tư hạ tầng AGI như Project Stargate (500 tỷ USD) cho thấy sự nghiêm túc của các bên về khả năng đạt đến AGI trong tương lai gần.

• Có sự đối lập rõ ràng: trong khi một bên thúc đẩy phát triển nhanh chóng để chiếm lợi thế, bên khác kêu gọi kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo an toàn.

• Một AGI không kiểm soát có thể làm lung lay cấu trúc xã hội hiện tại nếu không được định hướng đúng đắn.

• Các nhà lãnh đạo ngành (như Sam Altman, Elon Musk, Geoffrey Hinton…) đều lên tiếng cảnh báo về nguy cơ của AGI nếu không có hướng phát triển minh bạch, kiểm soát và phi tập trung hóa sức mạnh.