Mạnh Quân
Writer
Các doanh nghiệp, nhà cung cấp hạ tầng, và chính phủ đang bước vào cuộc đua định vị năng lực AI không chỉ bằng mô hình thông minh mà còn bằng một hệ sinh thái sản xuất AI quy mô công nghiệp – nơi sức mạnh tính toán, dữ liệu và hạ tầng trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi.
“Nhà máy AI” là cách gọi mới cho những hệ thống hạ tầng khổng lồ, nơi các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được huấn luyện, vận hành và đưa vào ứng dụng thực tế. Tại Hội nghị Dell Technologies World 2025, khái niệm này được xem là trung tâm của kỷ nguyên mới, nơi AI không chỉ còn là ý tưởng trong phòng thí nghiệm mà đã trở thành một quy trình sản xuất tự động, quy mô lớn và có thể tái sử dụng như trong một nhà máy thực thụ.
Cũng giống như một nhà máy sản xuất ô tô cần dây chuyền, máy móc, nguyên liệu và công nhân, thì “nhà máy AI” cần những hệ thống máy tính cực kỳ mạnh mẽ, phần mềm điều khiển phức tạp và một mạng lưới hạ tầng kết nối rộng khắp. Trong hệ thống này, AI được “đào tạo” bằng cách cho nó học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ nhờ vào những bộ vi xử lý đặc biệt gọi là GPU hoặc XPU. GPU là loại chip xử lý được tối ưu cho việc xử lý nhiều phép tính cùng lúc, vốn rất cần thiết để AI học nhanh và hiệu quả. Còn XPU là một khái niệm rộng hơn, chỉ các loại chip chuyên biệt dành riêng cho AI – có thể kết hợp với GPU để tạo ra những cụm máy tính lai, giúp tiết kiệm chi phí vận hành và kiểm soát tốt hơn.
Sau khi được huấn luyện, AI bước sang giai đoạn “suy luận”, tức là sử dụng kiến thức đã học để phân tích và đưa ra kết luận – giống như con người suy nghĩ khi giải quyết vấn đề. Với sự phát triển của những mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay các hệ thống đa tác vụ (vừa nhìn hình, vừa đọc hiểu, vừa trả lời), khối lượng xử lý trong giai đoạn này đã tăng lên gấp nhiều lần. Nó đòi hỏi hạ tầng mạnh mẽ hơn để đảm bảo AI có thể “suy nghĩ” nhanh và chính xác trong thời gian thực.
Tiếp theo là bước “triển khai” – khi AI không còn chỉ hoạt động trong trung tâm dữ liệu nữa mà được đưa ra sử dụng tại những nơi gần người dùng hơn, như trong xe tự lái, robot giao hàng, camera an ninh hay thiết bị cảm biến trong nhà máy. Điều này đòi hỏi độ trễ cực thấp, tức là thời gian phản hồi phải nhanh chóng và ổn định – vì trong nhiều trường hợp, chỉ một giây trễ cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
Khi các quốc gia bắt đầu siết chặt luật bảo vệ dữ liệu, các doanh nghiệp cũng phải điều chỉnh để AI không “lang thang” ra khỏi biên giới quốc gia. Đây là lý do khiến khái niệm “đám mây chủ quyền” ra đời – tức là dữ liệu và AI phải nằm trong lãnh thổ quốc gia, giúp tăng tính bảo mật và kiểm soát.
Song song đó, AI không còn tách rời khỏi thế giới vật lý. Nó đang hòa vào mọi thiết bị xung quanh ta, từ máy móc trong kho hàng, camera giao thông, đến mô hình mô phỏng nhà máy (còn gọi là “bản sao số” – digital twin). Người ta dự đoán rằng vào năm 2026, sẽ có hàng chục triệu điểm AI hoạt động ngoài trung tâm dữ liệu truyền thống – tức là AI sẽ hiện diện ở mọi nơi trong đời sống và sản xuất.
Sở dĩ doanh nghiệp ngày càng đẩy mạnh đầu tư vào AI là vì họ bắt đầu thấy lợi nhuận rõ ràng hơn. Việc kết hợp các chip xử lý khác nhau giúp họ tiết kiệm chi phí. Và khi AI chứng minh được hiệu quả, nhiều công ty còn lập ra hẳn một vị trí mới là “Chief AI Officer” – người chuyên phụ trách chiến lược triển khai và phát triển AI trong tổ chức.
Tuy nhiên, bản thân AI cũng đang thay đổi rất nhanh. Mỗi bước tiến về thuật toán có thể giúp giảm đáng kể chi phí xử lý, nhưng đồng thời, các mô hình ngày càng phức tạp lại khiến nhu cầu về tính toán tăng lên nhiều lần. Đây là một “vòng xoáy” khiến AI cứ liên tục mở rộng quy mô, đòi hỏi hạ tầng ngày càng lớn mạnh hơn.
Trong bối cảnh căng thẳng giữa Mỹ và Trung Quốc, nhiều hãng công nghệ đã chuyển sản xuất khỏi Trung Quốc để tránh rủi ro địa chính trị. Họ hướng đến những địa điểm linh hoạt hơn về hậu cần, như Mexico hay Canada. Bên cạnh đó, các công nghệ mới như trung tâm dữ liệu tích hợp (coi toàn bộ trung tâm như một máy tính thống nhất), sự kết hợp giữa chip điện tử và truyền dẫn quang học, hay các nền tảng mã nguồn mở như Kubernetes đang định hình lại cách AI được phát triển và triển khai.
Tóm lại, “nhà máy AI” không phải là một nơi cụ thể, mà là một hệ sinh thái sản xuất AI công nghiệp – nơi phần cứng, phần mềm, mạng lưới và dữ liệu được tổ chức chặt chẽ để tạo ra AI mạnh mẽ hơn, thông minh hơn và phổ biến hơn. Năm 2025 được xem là điểm khởi đầu cho cuộc đua định hình vị thế AI của các quốc gia và doanh nghiệp trong thập kỷ tới. (siliconangle)
“Nhà máy AI” là cách gọi mới cho những hệ thống hạ tầng khổng lồ, nơi các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được huấn luyện, vận hành và đưa vào ứng dụng thực tế. Tại Hội nghị Dell Technologies World 2025, khái niệm này được xem là trung tâm của kỷ nguyên mới, nơi AI không chỉ còn là ý tưởng trong phòng thí nghiệm mà đã trở thành một quy trình sản xuất tự động, quy mô lớn và có thể tái sử dụng như trong một nhà máy thực thụ.
Cũng giống như một nhà máy sản xuất ô tô cần dây chuyền, máy móc, nguyên liệu và công nhân, thì “nhà máy AI” cần những hệ thống máy tính cực kỳ mạnh mẽ, phần mềm điều khiển phức tạp và một mạng lưới hạ tầng kết nối rộng khắp. Trong hệ thống này, AI được “đào tạo” bằng cách cho nó học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ nhờ vào những bộ vi xử lý đặc biệt gọi là GPU hoặc XPU. GPU là loại chip xử lý được tối ưu cho việc xử lý nhiều phép tính cùng lúc, vốn rất cần thiết để AI học nhanh và hiệu quả. Còn XPU là một khái niệm rộng hơn, chỉ các loại chip chuyên biệt dành riêng cho AI – có thể kết hợp với GPU để tạo ra những cụm máy tính lai, giúp tiết kiệm chi phí vận hành và kiểm soát tốt hơn.
Sau khi được huấn luyện, AI bước sang giai đoạn “suy luận”, tức là sử dụng kiến thức đã học để phân tích và đưa ra kết luận – giống như con người suy nghĩ khi giải quyết vấn đề. Với sự phát triển của những mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay các hệ thống đa tác vụ (vừa nhìn hình, vừa đọc hiểu, vừa trả lời), khối lượng xử lý trong giai đoạn này đã tăng lên gấp nhiều lần. Nó đòi hỏi hạ tầng mạnh mẽ hơn để đảm bảo AI có thể “suy nghĩ” nhanh và chính xác trong thời gian thực.
Tiếp theo là bước “triển khai” – khi AI không còn chỉ hoạt động trong trung tâm dữ liệu nữa mà được đưa ra sử dụng tại những nơi gần người dùng hơn, như trong xe tự lái, robot giao hàng, camera an ninh hay thiết bị cảm biến trong nhà máy. Điều này đòi hỏi độ trễ cực thấp, tức là thời gian phản hồi phải nhanh chóng và ổn định – vì trong nhiều trường hợp, chỉ một giây trễ cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
Khi các quốc gia bắt đầu siết chặt luật bảo vệ dữ liệu, các doanh nghiệp cũng phải điều chỉnh để AI không “lang thang” ra khỏi biên giới quốc gia. Đây là lý do khiến khái niệm “đám mây chủ quyền” ra đời – tức là dữ liệu và AI phải nằm trong lãnh thổ quốc gia, giúp tăng tính bảo mật và kiểm soát.
Song song đó, AI không còn tách rời khỏi thế giới vật lý. Nó đang hòa vào mọi thiết bị xung quanh ta, từ máy móc trong kho hàng, camera giao thông, đến mô hình mô phỏng nhà máy (còn gọi là “bản sao số” – digital twin). Người ta dự đoán rằng vào năm 2026, sẽ có hàng chục triệu điểm AI hoạt động ngoài trung tâm dữ liệu truyền thống – tức là AI sẽ hiện diện ở mọi nơi trong đời sống và sản xuất.
Sở dĩ doanh nghiệp ngày càng đẩy mạnh đầu tư vào AI là vì họ bắt đầu thấy lợi nhuận rõ ràng hơn. Việc kết hợp các chip xử lý khác nhau giúp họ tiết kiệm chi phí. Và khi AI chứng minh được hiệu quả, nhiều công ty còn lập ra hẳn một vị trí mới là “Chief AI Officer” – người chuyên phụ trách chiến lược triển khai và phát triển AI trong tổ chức.
Tuy nhiên, bản thân AI cũng đang thay đổi rất nhanh. Mỗi bước tiến về thuật toán có thể giúp giảm đáng kể chi phí xử lý, nhưng đồng thời, các mô hình ngày càng phức tạp lại khiến nhu cầu về tính toán tăng lên nhiều lần. Đây là một “vòng xoáy” khiến AI cứ liên tục mở rộng quy mô, đòi hỏi hạ tầng ngày càng lớn mạnh hơn.
Trong bối cảnh căng thẳng giữa Mỹ và Trung Quốc, nhiều hãng công nghệ đã chuyển sản xuất khỏi Trung Quốc để tránh rủi ro địa chính trị. Họ hướng đến những địa điểm linh hoạt hơn về hậu cần, như Mexico hay Canada. Bên cạnh đó, các công nghệ mới như trung tâm dữ liệu tích hợp (coi toàn bộ trung tâm như một máy tính thống nhất), sự kết hợp giữa chip điện tử và truyền dẫn quang học, hay các nền tảng mã nguồn mở như Kubernetes đang định hình lại cách AI được phát triển và triển khai.
Tóm lại, “nhà máy AI” không phải là một nơi cụ thể, mà là một hệ sinh thái sản xuất AI công nghiệp – nơi phần cứng, phần mềm, mạng lưới và dữ liệu được tổ chức chặt chẽ để tạo ra AI mạnh mẽ hơn, thông minh hơn và phổ biến hơn. Năm 2025 được xem là điểm khởi đầu cho cuộc đua định hình vị thế AI của các quốc gia và doanh nghiệp trong thập kỷ tới. (siliconangle)
