Quang Trương
Pearl
Liệu Việt Nam có kịp bắt nhịp nếu cuộc đua hạ tầng AI toàn cầu tăng tốc gấp hàng nghìn lần trong vài năm tới?
Tuyên bố này không phải nói cho vui. Alphabet đang có khả năng chi mạnh, với dự báo chi tiêu vốn tăng lên 93 tỷ USD, tương đương hơn 2,4 triệu tỷ đồng. Đây là mức đủ để họ theo đuổi chiến lược mở rộng chưa từng có.
Trong cuộc họp nội bộ, khi một nhân viên lo ngại chuyện “bong bóng AI”, Vahdat trả lời rất thẳng. Ông cho rằng rủi ro lớn nhất không phải đầu tư quá tay mà là đầu tư chưa đủ. Theo ông, hiệu suất dịch vụ đám mây sẽ cải thiện đáng kể nếu Google có nhiều năng lực tính toán hơn, và thực tế mảng đám mây của họ đang tăng trưởng đều đặn khoảng 33 phần trăm mỗi năm. Khoản doanh thu này tạo cho công ty một độ bền mà không phải đối thủ lớn nào cũng có.
Ngay cả khi doanh nghiệp triển khai xong một dự án AI, nó vẫn có thể hoạt động chập chờn vì dữ liệu không trôi chảy trong tổ chức. Mô hình thì nhanh nhưng hạ tầng thì không theo kịp, dẫn đến kết quả đến muộn hoặc thiếu sức nặng. Không ngạc nhiên khi có đến 80 phần trăm dự án AI toàn cầu gặp khó khăn, và nguyên nhân phần lớn không nằm ở công nghệ AI mà ở chỗ nền móng không đủ mạnh.
Google, Microsoft, Amazon và Meta cũng nhìn thấy điều này. Tổng vốn đầu tư của họ trong năm nay dự kiến vượt 380 tỷ USD, phần lớn dồn cho hạ tầng AI. Khi những nhà siêu quy mô rót tiền ở mức ấy, thông điệp rất rõ. Nếu hạ tầng được xây dựng đủ tốt, mọi ứng dụng AI sẽ xuất hiện theo sau.
Câu hỏi đặt ra là, khi những nền tảng AI toàn cầu đang chạy ở tốc độ nhân nghìn, hệ sinh thái công nghệ ở Việt Nam sẽ chọn quan sát hay chủ động chuẩn bị? Và nếu cơ hội đến sớm hơn dự kiến, chúng ta có đủ nền tảng để nắm lấy hay không? (artificialintelligence)
Áp lực dữ liệu và bài toán đầu tư
Điều khiến tôi chú ý nhất khi đọc phân tích này là tốc độ phóng đại hạ tầng mà Google đang nhắm tới. Amin Vahdat, người dẫn dắt mảng cơ sở hạ tầng AI của Google, cho biết họ muốn tăng gấp đôi tổng kích thước hệ thống máy chủ sau mỗi sáu tháng. Giữ tốc độ đó trong bốn đến năm năm, năng lực toàn hệ thống sẽ lớn hơn hiện tại khoảng một nghìn lần.Tuyên bố này không phải nói cho vui. Alphabet đang có khả năng chi mạnh, với dự báo chi tiêu vốn tăng lên 93 tỷ USD, tương đương hơn 2,4 triệu tỷ đồng. Đây là mức đủ để họ theo đuổi chiến lược mở rộng chưa từng có.
Trong cuộc họp nội bộ, khi một nhân viên lo ngại chuyện “bong bóng AI”, Vahdat trả lời rất thẳng. Ông cho rằng rủi ro lớn nhất không phải đầu tư quá tay mà là đầu tư chưa đủ. Theo ông, hiệu suất dịch vụ đám mây sẽ cải thiện đáng kể nếu Google có nhiều năng lực tính toán hơn, và thực tế mảng đám mây của họ đang tăng trưởng đều đặn khoảng 33 phần trăm mỗi năm. Khoản doanh thu này tạo cho công ty một độ bền mà không phải đối thủ lớn nào cũng có.
Khi hạ tầng trở thành nút thắt thật sự
Khi nhìn ra toàn thị trường, có vẻ Google không phải người duy nhất nghĩ như vậy. Nhiều dự án AI trong doanh nghiệp đang bị nghẽn bởi chính hạ tầng CNTT cũ kỹ. Markus Nispel của Extreme Networks mô tả điều này khá rõ, rằng nhiều hệ thống hiện tại không chịu nổi nhu cầu thời gian thực, dung lượng dữ liệu lớn và yêu cầu xử lý phân tán của các mô hình AI mới.Ngay cả khi doanh nghiệp triển khai xong một dự án AI, nó vẫn có thể hoạt động chập chờn vì dữ liệu không trôi chảy trong tổ chức. Mô hình thì nhanh nhưng hạ tầng thì không theo kịp, dẫn đến kết quả đến muộn hoặc thiếu sức nặng. Không ngạc nhiên khi có đến 80 phần trăm dự án AI toàn cầu gặp khó khăn, và nguyên nhân phần lớn không nằm ở công nghệ AI mà ở chỗ nền móng không đủ mạnh.
Google, Microsoft, Amazon và Meta cũng nhìn thấy điều này. Tổng vốn đầu tư của họ trong năm nay dự kiến vượt 380 tỷ USD, phần lớn dồn cho hạ tầng AI. Khi những nhà siêu quy mô rót tiền ở mức ấy, thông điệp rất rõ. Nếu hạ tầng được xây dựng đủ tốt, mọi ứng dụng AI sẽ xuất hiện theo sau.
Chuẩn bị cho giai đoạn bùng nổ kế tiếp
Giới phân tích dự đoán thị trường AI sẽ có vài điều chỉnh trong nửa năm tới, nhưng những công ty như Google được kỳ vọng sẽ đứng vững và thậm chí mở rộng ảnh hưởng. Họ đặt cược vào phần cứng hiệu quả hơn, như thế hệ thứ bảy của bộ xử lý Tensor, và các mô hình LLM tiết kiệm năng lực tính toán hơn. Khi hạ tầng mạnh hơn, doanh nghiệp có thể triển khai AI sâu hơn vào vận hành và tạo ra giá trị thực tế nhanh hơn.Câu hỏi đặt ra là, khi những nền tảng AI toàn cầu đang chạy ở tốc độ nhân nghìn, hệ sinh thái công nghệ ở Việt Nam sẽ chọn quan sát hay chủ động chuẩn bị? Và nếu cơ hội đến sớm hơn dự kiến, chúng ta có đủ nền tảng để nắm lấy hay không? (artificialintelligence)
