Trong hơn một thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo đã phát triển với tốc độ vượt xa hầu hết các công nghệ trước đó. Tuy nhiên, động lực phía sau làn sóng này không chỉ nằm ở thuật toán hay dữ liệu, mà ngày càng phụ thuộc vào tài nguyên tính toán. Khi AI chuyển từ giai đoạn nghiên cứu sang triển khai ở quy mô lớn, nhu cầu về GPU và hạ tầng AI đã tăng với tốc độ chưa từng có, tạo áp lực rõ rệt lên toàn bộ hệ sinh thái công nghệ.

Cùng VNTT tìm hiểu về Thị trường GPU và nhu cầu hạ tầng AI: Áp lực thật phía sau làn sóng trí tuệ nhân tạo qua bài viết sau.

Nhu cầu AI compute tăng trưởng theo cấp số nhân

Các nghiên cứu theo dõi dài hạn về xu hướng phát triển AI cho thấy lượng tài nguyên tính toán dùng để huấn luyện các mô hình AI hàng đầu đã tăng mạnh trong giai đoạn 2012–2022.

Theo dữ liệu tổng hợp trong AI Index Report 2023 của Stanford, training compute của các mô hình AI quan trọng đã tăng xấp xỉ 14 lần trong vòng mười năm, phản ánh xu hướng tăng trưởng theo cấp số nhân của AI compute

AI compute tăng trưởng theo cấp số nhân trong giai đoạn 2012–2022 (Epoch (2022), tổng hợp bởi Stanford AI Index 2023)

Đáng chú ý, sự gia tăng này không chỉ xuất phát từ việc mô hình ngày càng lớn, mà còn từ việc AI được huấn luyện và tái huấn luyện liên tục để phục vụ các hệ thống vận hành thực tế. Compute vì thế không còn là chi phí nghiên cứu ngắn hạn, mà đã trở thành chi phí vận hành dài hạn đối với doanh nghiệp triển khai AI ở quy mô lớn.

GPU là gì và vì sao GPU trở thành trung tâm của AI hiện đại?

GPU (Graphics Processing Unit) được thiết kế để xử lý song song hàng nghìn phép toán cùng lúc, đặc biệt phù hợp với các phép toán ma trận quy mô lớn – nền tảng của học sâu và các mô hình AI hiện đại. Trong khi CPU tối ưu cho xử lý tuần tự và đa mục đích, GPU mang lại lợi thế vượt trội khi khối lượng tính toán tăng nhanh theo quy mô mô hình.

Khi số lượng tham số của mô hình AI tăng từ hàng triệu lên hàng trăm tỷ, sự khác biệt giữa CPU và GPU không còn là vấn đề hiệu suất cận biên, mà trở thành điều kiện tiên quyết để AI có thể vận hành ở quy mô công nghiệp. GPU giúp rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện, đồng thời đảm bảo khả năng suy luận nhanh và ổn định trong các ứng dụng thời gian thực như chatbot, hệ thống gợi ý hay phân tích dữ liệu lớn.

Generative AI và giới hạn của hạ tầng truyền thống

Sự xuất hiện của Generative AI đã làm gia tăng đáng kể áp lực lên hạ tầng tính toán. Không chỉ đòi hỏi nhiều compute hơn trong giai đoạn huấn luyện, các mô hình tạo sinh còn tiêu thụ lượng lớn tài nguyên trong giai đoạn vận hành, khi phải xử lý hàng triệu yêu cầu suy luận mỗi ngày.

Các phân tích kinh tế về Generative AI chỉ ra rằng nhu cầu compute đang tăng nhanh hơn khả năng mở rộng của hạ tầng truyền thống. Trong báo cáo The Economic Potential of Generative AI (2023), McKinsey nhận định rằng GPU và năng lực compute chuyên dụng có thể trở thành nút thắt, hạn chế tốc độ triển khai và mở rộng AI trong những năm tới, khi tốc độ tăng trưởng nhu cầu vượt xa tốc độ đầu tư hạ tầng.

Trung tâm dữ liệu AI: từ hạ tầng chung sang hạ tầng chuyên biệt

Trước áp lực từ AI workloads, trung tâm dữ liệu đang trải qua quá trình tái cấu trúc sâu rộng. Thay vì phục vụ đa mục đích, ngày càng nhiều trung tâm dữ liệu được thiết kế theo hướng AI-first, nơi GPU, mạng tốc độ cao và hệ thống làm mát hiệu suất lớn trở thành các thành phần cốt lõi.

Theo phân tích trong AI Index 2023, phần lớn các hệ thống AI quan trọng hiện nay được phát triển bởi khu vực doanh nghiệp, thay vì học thuật, phản ánh xu hướng AI đã bước vào giai đoạn triển khai và thương mại hóa. Điều này đồng nghĩa với việc trung tâm dữ liệu AI không còn là hạ tầng hỗ trợ phía sau, mà trở thành nền tảng sản xuất giá trị của doanh nghiệp.

AI vừa tạo áp lực, vừa tối ưu hạ tầng

AI đang làm nhu cầu hạ tầng tăng nhanh theo cấp số nhân, đặc biệt là compute và GPU. Theo các nghiên cứu dài hạn về xu hướng AI, lượng tài nguyên tính toán dùng để huấn luyện các mô hình AI hàng đầu đã tăng mạnh trong giai đoạn 2012–2022, với mức tăng ước tính xấp xỉ 14 lần trong vòng mười năm. Sự tăng trưởng này tiếp tục gia tốc khi các mô hình Generative AI được triển khai ở quy mô lớn.

Áp lực lên hạ tầng

 

• • AI workloads tiêu thụ lượng compute và năng lượng cao hơn nhiều so với ứng dụng truyền thống.
  • GPU trở thành tài nguyên khan hiếm, chi phí compute tăng và khó mở rộng nhanh bằng hạ tầng cũ.

AI đồng thời là công cụ tối ưu hạ tầng

 

• • Các mô hình học máy được dùng để dự báo nhu cầu compute, giúp phân bổ GPU hiệu quả hơn giữa các workload.
  • AI hỗ trợ tối ưu tiêu thụ điện năng và làm mát, yếu tố chiếm tỷ trọng lớn trong chi phí vận hành trung tâm dữ liệu.
  • Các hệ thống AI có thể phát hiện sớm rủi ro, giảm downtime và kéo dài vòng đời hạ tầng.

Hàm ý cho doanh nghiệp

 

• • Doanh nghiệp chỉ mở rộng phần cứng sẽ thấy chi phí tăng nhanh và khó kiểm soát.
  • Doanh nghiệp biết dùng AI để quản lý chính hạ tầng AI có thể khai thác tốt hơn tài nguyên hiện có và giảm chi phí trên mỗi đơn vị giá trị AI tạo ra.

Hạ tầng AI và khoảng cách giữa người dẫn đầu và phần còn lại

AI không còn là công nghệ mang tính “đồng đều”. Dữ liệu nghiên cứu cho thấy phần lớn các hệ thống AI quan trọng hiện nay được phát triển và triển khai bởi khu vực doanh nghiệp, phản ánh thực tế rằng AI ở quy mô lớn đòi hỏi hạ tầng, vốn và năng lực vận hành vượt xa mức trung bình.

Khoảng cách hình thành từ hạ tầng

 

• • Doanh nghiệp đầu tư sớm vào GPU và trung tâm dữ liệu AI đạt hiệu quả vận hành cao hơn và triển khai AI nhanh hơn.
  • Khi nhu cầu compute tăng nhanh hơn nguồn cung, GPU và hạ tầng AI trở thành rào cản gia nhập tự nhiên.

Lợi thế của người đi trước

 

• • Không chỉ sở hữu nhiều GPU hơn, mà còn tích lũy được kinh nghiệm tối ưu, vận hành và mở rộng AI workloads.
  • Lợi thế này mang tính cấu trúc, rất khó sao chép trong ngắn hạn, ngay cả khi công nghệ AI ngày càng phổ biến.

Tác động dài hạn

 

• • Khoảng cách giữa nhóm dẫn đầu và phần còn lại không chỉ nằm ở mô hình hay dữ liệu, mà chủ yếu đến từ năng lực hạ tầng AI.
  • Doanh nghiệp chậm đầu tư hoặc tiếp cận hạ tầng AI theo cách ngắn hạn có nguy cơ bị khóa chặt ở mức triển khai thấp, trong khi chi phí và yêu cầu kỹ thuật tiếp tục tăng.

Doanh nghiệp cần nắm bắt gì?

Trong kỷ nguyên AI, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở việc ai thử nghiệm AI sớm hơn, mà ở ai làm chủ được hạ tầng AI tốt hơn. GPU và năng lực tính toán đang trở thành tài nguyên chiến lược, ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ triển khai, chi phí vận hành và khả năng mở rộng AI trong dài hạn.

Với doanh nghiệp, điều quan trọng không phải là “có dùng AI hay không”, mà là chuẩn bị hạ tầng để AI có thể chạy ổn định, hiệu quả và mở rộng được. Điều này đòi hỏi tư duy dài hạn về phân bổ GPU, lựa chọn mô hình hạ tầng phù hợp và tối ưu AI workloads thay vì chỉ đầu tư ngắn hạn theo dự án.

Những doanh nghiệp nắm bắt sớm và đầu tư có chiến lược vào hạ tầng AI sẽ có khả năng triển khai AI nhanh hơn, kiểm soát chi phí tốt hơn và duy trì lợi thế cạnh tranh khi AI trở thành tiêu chuẩn chung của thị trường.

Tìm hiểu thêm: AI Data Center: Hạ tầng chiến lược cho cuộc đua AI của doanh nghiệp hiện đại 

Bạn đang tìm kiếm một giải pháp quản lý khu công nghiệp và đô thị thông minh toàn diện ?

Liên hệ với VNTT ngay hôm nay để được Demo và tư vấn triển khai miễn phí !

—————————–

Công ty CP Công nghệ & Truyền thông Việt Nam (VNTT)

– Địa chỉ: Tầng 16, Toà nhà WTC Tower , Số 1, Đường Hùng Vương, Phường Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh.

– Hotline: 1800 9400 – 0274 222 0222

– Email: marketing@vntt.com.vn

– Facebook: https://facebook.com/eDatacenterVNTT

– Zalo OA: https://zalo.me/edatacentervntt