Viết nam trước cơ hội làn sóng trung tâm dữ liệu AI
Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ và sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu, Việt Nam đang đứng trước một xu thế mới có thể mang lại những thay đổi sâu rộng trong hạ tầng số quốc gia: sự hình thành và lan tỏa của các trung tâm dữ liệu chuyên biệt cho AI — hay còn gọi là trung tâm dữ liệu AI. Bài viết trên VnEconomy cho thấy, khi AI không còn là công nghệ chỉ dành cho “phòng lab” mà đã bước vào cuộc sống người dùng, doanh nghiệp và quốc gia, thì nhu cầu về hạ tầng lưu trữ, xử lý dữ liệu – đặc biệt dữ liệu lớn (big data) và dữ liệu thời gian thực (real-time) — trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.
Một trong những doanh nghiệp dẫn đầu trong nhận định này là IPTP Networks – một tập đoàn hạ tầng và viễn thông toàn cầu với kinh nghiệm hơn 29 năm. Tại vùng đất hợp tác với thành phố Đà Nẵng, IPTP Networks đang đầu tư khoảng 200 triệu USD để xây dựng dự án trung tâm dữ liệu AI mang tên AIDC DeCenter tại Khu công nghệ cao Đà Nẵng.
Vậy thực chất làn sóng trung tâm dữ liệu AI ở Việt Nam có thật hay chỉ là lời đồn? Những động lực, rủi ro, và bài toán cần giải pháp là gì? Bài viết dưới đây sẽ đi qua phân tích chi tiết.
2. Động lực thúc đẩy – tại sao “trung tâm dữ liệu AI” lại cần thiết
2.1. AI – dữ liệu là nhiên liệu
Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt các mô hình lớn (large models), chatbot, xử lý hình ảnh, video, phân tích dữ liệu thời gian thực… đều đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và hạ tầng tính toán mạnh mẽ. Và một thành phần quan trọng nhưng dễ bị bỏ qua là hạ tầng lưu trữ và trung tâm dữ liệu – nơi “dữ liệu sống” được thu thập, lưu giữ, truy xuất, và kết nối với các dịch vụ sử dụng.
Ông Vladimir Kangin – CEO IPTP Networks – nhấn mạnh rằng: “AI là vấn đề quốc gia, không chỉ là chuyện an ninh bảo mật mà còn là nhu cầu lưu trữ thông tin. Người dùng bình thường cũng phải lưu trữ data, do đó trước sau cũng phải phát triển AI để tối ưu vận hành sử dụng trong công cuộc chuyển đổi số quốc gia.”
2.2. Nhu cầu từ thị trường và quốc phòng
Theo ông Kangin, nhu cầu đầu tiên về trung tâm dữ liệu AI tới từ lĩnh vực quốc phòng – vì công nghệ ứng dụng lớn trong quốc phòng sau đó lan tỏa vào xã hội. Ví dụ như GPS ban đầu dùng quân sự sau này trở thành công nghệ phổ biến trên điện thoại.
Về phía thị trường, nếu các doanh nghiệp phát triển AI thì sẽ có nhu cầu sử dụng trung tâm dữ liệu chuyên biệt. Trong khi các trung tâm dữ liệu siêu lớn (hyperscale) thường được xây bởi các “big tech” với nhu cầu nội tại rất lớn.
2.3. Chính sách “lưu trữ data trong nước”
Một trong những động lực rất đáng chú ý là chủ trương của Việt Nam về việc dữ liệu của người dùng, doanh nghiệp trong nước nên được lưu trữ và xử lý tại Việt Nam – để bảo đảm an ninh dữ liệu và chủ quyền số. Ông Kangin cho rằng điều này tạo ra nhu cầu rất lớn cho trung tâm dữ liệu trong nước, khi mà nhiều công ty hiện đang lưu dữ liệu Việt Nam ở Singapore, Hồng Kông… trước sau sẽ phải chuyển về VN.
2.4. Chi phí đầu tư và tỷ suất lợi nhuận hấp dẫn
Theo số liệu của Cushman & Wakefield, trong khối APAC thì Việt Nam là một trong những nước có số lượng trung tâm dữ liệu nhỏ nhất so với các quốc gia còn lại. Tuy vậy, tính theo đầu tư trên megawatt, Việt Nam đang là một trong hai quốc gia có giá xây thấp nhất và tỷ suất lợi nhuận cao nhất (chỉ sau Singapore). Đây rõ ràng là tín hiệu hấp dẫn cho nhà đầu tư.
3. Tình trạng hiện tại & các bài toán lớn
3.1. Tình trạng trung tâm dữ liệu ở Việt Nam
Hiện nay, các trung tâm dữ liệu chủ yếu tập trung tại hai khu vực lớn là Hà Nội (Khu công nghệ cao Hòa Lạc) và TP. Hồ Chí Minh (Khu chế xuất Tân Thuận). Tuy nhiên, theo chuyên gia, việc dồn quá nhiều tại hai vùng này là chưa hợp lý nếu xét tới khả năng kết nối, ổn định và phân tán rủi ro.
3.2. Bài toán điện, kết nối và phân bố địa lý
Một trong những thách thức lớn là vấn đề điện – trung tâm dữ liệu lớn cần nguồn điện mạnh, ổn định và mát – nếu không đáp ứng thì rất khó vận hành. Ông Kangin cho biết: “Ở Việt Nam, trung tâm dữ liệu lớn nhất hiện nay chỉ mới đạt 30 MW (của Viettel ở Hòa Lạc). Vấn đề chính ở đây là điện.”
Về kết nối, dù Việt Nam có hơn 200 tuyến cáp biển và cáp đất quốc tế, đảm bảo kênh truyền siêu tốc, độ trễ thấp đến các điểm quốc tế nhưng để tận dụng và kết nối nội địa hiệu quả vẫn là thách thức.
Phân bố địa lý cũng được đặt vấn đề: thay vì chỉ tập trung hai vùng, nên xây thêm “mọi 100 km dọc tuyến từ Bắc vào Nam nên có một trung tâm dữ liệu” – ý kiến này nhằm giảm rủi ro tập trung và nâng khả năng “cạnh tranh” địa phương.
.3. Rủi ro “bão hòa” thị trường & so sánh quốc tế
Trên thế giới, các trung tâm dữ liệu lớn đang có dấu hiệu chững lại; ví dụ ở Mỹ một vài hyperscale bị tạm dừng. Nhưng theo nhận định, Việt Nam vẫn còn nhiều “khoảng trống” và tiềm năng lớn. Tuy nhiên điều này cũng đặt ra cảnh báo về việc đầu tư ào ạt mà không có quy hoạch, hoặc thiếu chuẩn bị về hạ tầng sẽ dẫn tới lãng phí.
3.4. Bài toán tiêu điện – “40% trung tâm dữ liệu AI có nguy cơ thiếu điện vào năm 2027”
Một tin bài khác trên VnEconomy cho hay: “40% trung tâm dữ liệu AI có nguy cơ thiếu điện vào năm 2027” tại Việt Nam. Điều này đặt ra cảnh báo về tính khả thi và tính bền vững của hạ tầng nếu nhà đầu tư và cơ quan quản lý không sẵn sàng.
4. Cơ hội lớn – nhưng cần chiến lược rõ ràng
4.1. Cơ hội đầu tư và phát triển
Khi nhìn vào toàn cảnh, rõ ràng cơ hội ở Việt Nam là rất lớn:
Các địa phương như Đà Nẵng đã và đang tạo điều kiện hỗ trợ nhà đầu tư. Ví dụ, IPTP chọn Đà Nẵng vì có hạ tầng cáp biển cập bờ, khu công nghệ cao, và địa phương hỗ trợ tốt.
Nhu cầu nội địa về dữ liệu và AI đang tăng trưởng nhanh.
Chủ trương lưu trữ dữ liệu trong nước tạo lợi thế.
Chi phí đầu tư thấp, tỷ suất tốt.
Xu hướng toàn cầu: các công ty lớn công nghệ đang tìm kiếm địa điểm mới để đặt trung tâm dữ liệu, Việt Nam có thể là điểm đến.
4.2. Vai trò của các công ty trong nước
Không chỉ nhà đầu tư quốc tế, các doanh nghiệp Việt – đặc biệt các hãng viễn thông, công nghệ – sẽ đóng vai trò then chốt. Ông Kangin cho rằng Viettel sẽ đẩy mạnh về AI vì có vai trò và trách nhiệm liên quan tới lĩnh vực đó. Điều này đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp trong nước nếu tham gia tốt sẽ có lợi thế chiến lược.
4.3. Mô hình và phân khúc thị trường
Trung tâm dữ liệu AI không phải chỉ tập trung vào “hyperscale” – tức là các trung tâm cực lớn từ 100 MW trở lên (và chủ yếu dành cho các big tech). Ông Kangin chia rõ rằng: “Cứ trên 100 MW thì gọi là hyperscale… nhu cầu phụ thuộc vào big tech.”
Như vậy thị trường có thể phân thành:
- Trung tâm dữ liệu AI quy mô lớn (hyperscale) – đòi hỏi vốn lớn, điện lớn, chủ yếu dành cho “ông lớn”.
- Trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ/ vừa, phục vụ doanh nghiệp Việt, ứng dụng AI, blockchain, tài chính – vốn cũng rất tiềm năng (ví dụ IPTP nói khoảng 10% doanh thu từ blockchain)
4.4. Thời gian thu hồi vốn và chu kỳ đầu tư
IPTP Networks ước tính giải ngân 200 triệu USD, nhưng giai đoạn đầu chỉ 20 triệu USD; thu hồi vốn chậm nhất là 7 năm, trong kịch bản tích cực là 3-4 năm.
Điều này cho thấy dù tiềm năng lớn, nhưng cũng cần kiên nhẫn và chiến lược rõ ràng.
Triển vọng: “làn sóng” sẽ diễn ra như thế nào?
Ông Kangin dự báo trong tương lai gần sẽ có khoảng 2-3 trung tâm dữ liệu hyperscale tại Việt Nam, nếu nhiều công ty “big tech” quyết định vào thị trường Việt Nam. Nếu Việt Nam có thêm 10–20 trung tâm dữ liệu hyperscale thì các “big tech” nội địa cũng phải chiếm từ 2-3 trung tâm.
Điều đó nghĩa là thị trường sẽ dịch chuyển từ giai đoạn khởi động → mở rộng nhanh → đến chu kỳ cạnh tranh và dần ổn định.
Dự báo cho thấy công suất trung tâm dữ liệu của Việt Nam có thể đạt gần 1.000 MW vào năm 2030.
Như vậy, trong vòng 5–7 năm tới sẽ là giai đoạn then chốt để các nhà đầu tư, doanh nghiệp, nhà quản lý hành động nếu không muốn bị tụt hậu.
Làn sóng trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam không chỉ là dự đoán mà đang có dấu hiệu rõ ràng. Với nhu cầu dữ liệu ngày càng lớn, sự phát triển nhanh của AI, chủ trương bảo hộ dữ liệu trong nước, cộng với chi phí đầu tư và triển vọng lợi nhuận hấp dẫn – Việt Nam có thể trở thành điểm đến hấp dẫn cho đầu tư trung tâm dữ liệu AI.
Tuy nhiên, để tận dụng tốt cơ hội này, không thể chỉ “chờ sóng tới” mà cần chiến lược rõ ràng từ phía nhà nước, nhà đầu tư và doanh nghiệp: từ quy hoạch hạ tầng điện, kết nối, phân bố địa lý, tới tận dụng tài nguyên có sẵn, hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng, xây dựng khung pháp lý. Nếu làm tốt, mạng lưới trung tâm dữ liệu AI sẽ là một trong những trụ cột hạ tầng quan trọng để Việt Nam bứt phá mạnh mẽ trong chuyển đổi số, xây dựng nền kinh tế số, xã hội số.
Ngược lại, nếu chủ quan, đầu tư thiếu bài bản hay bỏ qua rủi ro hạ tầng, sẽ có thể bỏ lỡ cơ hội – hoặc tệ hơn là chịu tổn thất lớn khi thị trường bão hòa hoặc vận hành không hiệu quả.
Với lời khuyên từ các chuyên gia như ông Kangin: “Làm sớm sẽ nắm bắt được cơ hội, còn nếu sau 5-10 năm nữa sẽ trễ mất.”
