Sóng AI
Writer
AI đang bước vào giai đoạn cách mạng kinh tế tiếp theo, giống như điện từng làm thay đổi công nghiệp. Thay vì chỉ là giải pháp điểm, AI cần tích hợp hệ thống để thay đổi tận gốc cách tổ chức hoạt động.
Cơ sở hạ tầng AI bao gồm 6 lĩnh vực cốt lõi: nền tảng dữ liệu, mô hình AI, phần cứng trung tâm dữ liệu, mạng lưới, chất bán dẫn và bộ nhớ/lưu trữ. Tất cả phải hoạt động đồng bộ để đảm bảo hiệu suất, độ mở rộng và hiệu quả.
Cách mạng AI hiện tại được thúc đẩy bởi GPU hiệu năng cao, dữ liệu khổng lồ và cải tiến thuật toán, chuyển từ học máy sang học sâu, và hiện là AI tạo sinh như LLMs, ChatGPT.
NVIDIA mô tả quy trình phát triển AI gồm 4 bước: chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, tối ưu hóa và triển khai suy luận. Các tổ chức lớn như Mercedes-Benz, Deutsche Bank hay ngành dược đã chứng minh lợi ích thực tế của AI.
Luật mở rộng AI (scaling laws) từ OpenAI và DeepMind chứng minh rằng hiệu suất AI tỷ lệ thuận với quy mô mô hình, dữ liệu và tài nguyên tính toán. Đầu tư càng lớn, hiệu quả kinh tế càng siêu cấp.
Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft dự kiến đầu tư 315 tỷ USD vào AI trong năm 2025. OpenAI và đối tác còn lập Dự án Stargate trị giá 500 tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu AI khổng lồ tại Texas, với cụm GPU lên đến 100.000.
Trung tâm dữ liệu đang chuyển mình thành trung tâm AI, với 80% đơn vị vận hành lên kế hoạch tăng dung lượng, tăng mật độ rack, dùng làm mát bằng chất lỏng, năng lượng mặt trời, thậm chí cả hạt nhân để đáp ứng nhu cầu điện năng AI ngày càng lớn.
Edge AI đang nổi lên như xu hướng tất yếu. AI không chỉ chạy trên đám mây mà còn cần triển khai tại thiết bị, nơi dữ liệu được tạo ra – giúp tiết kiệm chi phí, tăng quyền riêng tư và độ trễ thấp.
Các kỹ thuật suy luận ở thời điểm kiểm tra (test-time inference scaling) đang giúp AI điều chỉnh tài nguyên linh hoạt tùy theo bài toán, tăng hiệu quả vận hành.
Agentic AI, nơi các AI hoạt động tự động như “đại lý” tại biên (edge), là tương lai. Dell, Qualcomm, Intel và Verizon đều nhắm đến hệ sinh thái hybrid AI, nơi AI hoạt động xuyên suốt từ thiết bị đến biên, lên đám mây.
DeepSeek (Trung Quốc) huấn luyện LLM mạnh chỉ với chi phí khoảng 6 triệu USD (không bao gồm GPU), gây rúng động thị trường. Điều này kích hoạt lại “Nghịch lý Jevons” – càng tối ưu thì nhu cầu lại càng tăng.
Cuộc đua AI giờ là cuộc chạy đua địa chính trị Mỹ - Trung về AI và sức mạnh tính toán. Dù chưa có AGI thật sự, các quốc gia đang đầu tư như thể đó là điều chắc chắn.
AI đang trở thành cơ sở hạ tầng trung tâm cho cách mạng kinh tế toàn cầu. Chỉ riêng 4 Big Tech đã chi 315 tỷ USD trong năm 2025 cho hạ tầng AI. Dự án Stargate của OpenAI thêm 500 tỷ USD trong 5 năm. Edge AI, agentic AI và test-time inference scaling mở ra kỷ nguyên AI phân tán. Dù AGI còn gây tranh cãi, cơ sở hạ tầng AI đang được xây dựng như thể đó là tương lai không thể tránh khỏi.
AI infrastructure—mapping the next economic revolution
Staggering global investments into AI infrastructure are poised to drive the economy into the intelligence era. But how does it all fit together?
www.rcrwireless.com
Cơ sở hạ tầng AI bao gồm 6 lĩnh vực cốt lõi:
1. Nền tảng dữ liệu (Data Platforms)
Vai trò: Là nền móng của toàn bộ hệ thống AI. Nếu dữ liệu không chất lượng, mô hình AI sẽ học sai hoặc vô ích.
Các chức năng chính:
Tích hợp dữ liệu: Kết nối nhiều nguồn dữ liệu (IoT, CRM, cảm biến, hệ thống quản trị…).
Quản trị và chuẩn hóa: Đảm bảo dữ liệu có cấu trúc tốt, đúng định dạng, đầy đủ và không trùng lặp.
Điều phối dữ liệu (Orchestration): Tự động hóa luồng xử lý dữ liệu từ thu thập – làm sạch – chuyển đổi – lưu trữ – phân phối.
Công nghệ tiêu biểu: Delta Lake, Apache Kafka, Snowflake, Databricks.
2. Mô hình AI (AI Models)
Vai trò: Là “bộ não” của hệ thống, phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán, nhận dạng, tạo sinh nội dung hoặc ra quyết định.
Phân loại:
Machine Learning truyền thống: như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, SVM.
Deep Learning: dùng mạng nơ-ron sâu để xử lý hình ảnh, âm thanh, văn bản.
Generative AI và LLMs: như GPT, Claude, LLaMA, Gemini – tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc, code, v.v.
Đặc điểm quan trọng: AI ngày càng đa phương thức (multimodal) và có khả năng tương tác tự nhiên hơn.
3. Phần cứng trung tâm dữ liệu (Data Center Hardware)
Vai trò: Cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để huấn luyện và suy luận AI, nhất là các mô hình lớn.
Thành phần:
GPU, TPU, NPU: gia tốc tính toán AI hàng đầu.
Cụm HPC (High Performance Computing): các hệ thống tính toán hiệu năng cao dùng cho AI đào tạo quy mô lớn.
Hệ thống làm mát: gồm điều hòa không khí, làm mát bằng chất lỏng, hoặc nhúng máy chủ trong dung dịch (immersion cooling).
Xu hướng: thiết kế trung tâm dữ liệu AI chuyên biệt với mật độ rack cao, tối ưu luồng gió, tiết kiệm điện.
4. Mạng lưới (Networking)
Vai trò: Truyền tải khối lượng dữ liệu khổng lồ giữa các máy chủ, thiết bị biên và đám mây.
Yêu cầu:
Băng thông cực cao để xử lý thời gian thực.
Độ trễ thấp để AI phản ứng nhanh trong các ứng dụng như xe tự lái, camera thông minh.
Công nghệ tiêu biểu: Ethernet tốc độ 400G, kết nối quang học, 5G private, Edge-to-Cloud Fabric.
Mạng lưới phân tán: cần thiết cho AI tại biên, IoT và ứng dụng trong nhà máy, bệnh viện, xe tự hành.
5. Chất bán dẫn (Semiconductors)
Vai trò: Là "bộ cơ" trong hệ thống AI, đảm nhiệm tính toán, xử lý đồ họa, suy luận hoặc huấn luyện.
Phân loại chip AI:
CPU: Xử lý tổng hợp, thường được dùng phối hợp.
GPU: Rất mạnh cho huấn luyện và suy luận AI, như NVIDIA A100, H100.
TPU (Tensor Processing Unit): do Google phát triển chuyên cho AI.
ASIC và FPGA: cho ứng dụng chuyên biệt.
Xu hướng: ngày càng tăng tốc độ, giảm tiêu thụ điện năng, tích hợp AI-native.
6. Bộ nhớ và lưu trữ (Memory and Storage)
Vai trò: Đảm bảo AI có thể truy xuất nhanh chóng lượng dữ liệu cực lớn trong huấn luyện và suy luận.
Thành phần chính:
HBM (High Bandwidth Memory): bộ nhớ tốc độ siêu cao gắn trực tiếp vào GPU.
DDR5 RAM: bộ nhớ chính nhanh hơn, nhiều luồng.
NVMe SSD: ổ cứng tốc độ cực nhanh, phù hợp truy xuất mô hình và dữ liệu thời gian thực.
Vấn đề hiện tại: tường bộ nhớ (memory wall) – tốc độ tính toán nhanh hơn tốc độ truyền dữ liệu từ bộ nhớ → giải pháp đang là xử lý trong bộ nhớ (PIM) và tối ưu pipeline lưu trữ.
6 lĩnh vực trên tạo thành một hệ sinh thái cơ sở hạ tầng AI liên kết chặt chẽ. Không một lĩnh vực nào có thể hoạt động hiệu quả nếu thiếu các thành phần còn lại. Để mở rộng AI toàn cầu một cách bền vững, các doanh nghiệp và quốc gia phải đầu tư đồng đều cả về dữ liệu, tính toán, mạng lưới, bộ nhớ và mô hình. Cơ sở hạ tầng AI không chỉ là nền móng, mà còn là yếu tố quyết định tốc độ, khả năng mở rộng và tác động của AI đến nền kinh tế số.
Nguồn: Songai.vn
