“Khi nói về công nghệ hôm nay, tôi cho rằng chúng ta đang đứng trước một bước ngoặt rất đặc biệt; bởi đang có rất nhiều công nghệ làm thay đổi cách thế giới vận hành lần lượt xuất hiện”, ông Trần Văn Bằng - Phó Tổng giám đốc Viettel IDC chia sẻ trong sự kiện "Sustainable Infrastructure for Global Digital Growth” diễn ra vào 16/6. 

AlphaFold - hệ thống AI do Google DeepMind phát triển là một ví dụ tiêu biểu. Điều mà khoa học trước đây từng mất hàng thập kỷ để thực hiện, thì AI đã có thể hoàn thành ở quy mô 200 triệu cấu trúc protein, phục vụ cho hàng triệu các nhà nghiên cứu trên khắp toàn cầu. Đây là thời điểm mà AI không còn là một công cụ hỗ trợ, AI đã trở thành một năng lực sản xuất mới của nền kinh tế.

Và khi AI tạo ra giá trị ở quy mô lớn như vậy, câu chuyện không còn không còn nằm ở thuật toán. Câu hỏi quan trọng hơn: Liệu doanh nghiệp đang sở hữu hạ tầng để tạo ra giá trị từ AI hay chỉ đang sở hữu những kỳ vọng về AI? 

Thị trường Data Center AI của Việt Nam đang như nào?

Đầu tiên, theo ông, việc chi tiêu cho AI đang tăng rất mạnh. Theo Gartner, chi tiêu AI toàn cầu sẽ đạt trên 2.500 tỷ USD vào năm 2026, với mức tăng trưởng kép gần 44% so với năm 2025; và có thể đạt tới 3.300 nghìn tỷ USD vào năm 2027.

Nhưng điều quan trọng hơn ở cấu trúc của chi tiêu: Đến 55% tổng đầu tư là cho hạ tầng của AI, tiếp theo là service với 25%. Như vậy, tổng đầu tư cho hạ tầng là cao nhất trong tất cả các phân khúc. 

Nhìn vào bức tranh tổng thể của hệ thống Data Center toàn cầu, hiện nay trên thế giới có khoảng 11.000 Data Center với tổng công suất tiêu thụ lên tới 120GW. Trong đó, Mỹ chiếm gần 4.000 data center, bằng 14 nước liền kề phía sau cộng lại. Điều đó cho thấy mức độ tập trung rất cao của hạ tầng Data Center toàn cầu.  

Và đối với các Data Center AI, dù mới phát triển trong vài năm trở lại đây, dù chỉ chiếm dưới 1% số lượng của các data center, nhưng lượng tiêu thụ đã chiếm tới 25% tổng điện năng của toàn bộ hệ thống data center toàn cầu.

Điều này đồng nghĩa với viêc, sự bùng nổ về đầu tư sẽ đi kèm với nhu cầu điện cho Data Center đang tăng theo cấp số nhân. Theo IEA, tổng điện năng tiêu thụ của data center toàn cầu có thể tăng gấp 3 lần trong 10 năm tới. Và phần tăng trưởng chủ yếu này cũng đến từ AI workload. 

Từ sau giai đoạn 2025, AI sẽ chiếm tỷ trọng ngày càng lớn, thậm chí là trở thành nguồn tiêu thụ năng lượng chính. Vì vậy, trong tương lai gần, bài toán lớn nhất của Data Center không còn là năng lực tính toán, mà là khả năng sẵn sàng về nguồn năng lượng, về nguồn điện.

Đi sâu hơn vào từng khu vực, chúng ta thấy sự dịch chuyển rất rõ ràng không chỉ về tốc độ tăng trưởng mà là còn quy mô triển khai thực tế. 

Tại châu Á – Thái Bình Dương, theo số liệu từ Cushman & Wakefield, tổng công suất của các dự án Data Center dự kiến triển khai đạt 19,4GW, trong đó có 3,7GW đang trong quá trình xây dựng. Điều này cho thấy ngành Data Center toàn cầu đã dịch chuyển từ giai đoạn kỳ vọng sang giai đoạn triển khai đồng loạt ở quy mô lớn với động lực chính đến từ các hyperscaler (trung tâm dữ liệu lớn) và sự tăng trưởng của AI.

Ngoài ra, theo Structure Research, Việt Nam đã trở thành điểm nóng của phát triển hạ tầng số, dẫn đến làn sóng công bố bổ sung khoảng 1,4GW công suất cho các trung tâm dữ liệu. Sự bùng nổ này được thúc đẩy mạnh mẽ bởi các nhà mạng viễn thông trong nước và các nhà đầu tư lớn quốc tế, với trọng tâm hạ tầng khu vực là tại TP HCM. 

Hiện miền Bắc có 5 dự án Data Center với công suất 74MW, miền Trung có 4 dự án với công suất 3MW. 

Còn TP HCM đang nổi lên như là cực tăng trưởng nổi bật nhờ 82% phủ sóng 5G. Từ mức 75MW hiện tại, cùng với 15 dự án đang triển khai, thì công suất Data Center ở thành phố này có thể lên tới 1GW vào năm 2030. TP HCM cũng đang chiếm khoảng 70% danh mục các dự án đang triển khai tại Việt Nam.

Nguyên do là bởi TP HCM đang là nơi tập trung nhiều doanh nghiệp trong các lĩnh vực tài chính, ngân hàng, fintech, công nghệ, bán lẻ, sản xuất, logistics và dịch vụ số. Đây là các ngành có nhu cầu lớn về dữ liệu, tính sẵn sàng của hệ thống, xử lý thời gian thực và khả năng mở rộng nhanh. Ngoài ra, TP HCM còn đang trong quá trình phấn đấu trở thành Trung tâm tài chính toàn cầu. 

Xét ở khía cạnh hẹp hơn, hiện Viettel đang là doanh nghiệp dẫn dắt mảng Center Data - AI tại Việt Nam, với 41% thị phần; tiếp theo là VNPT với 24%, CMC 12%, FPT 11%, VNG 9% và những công ty khác là 3%.

“Viettel hiện đang triển khai một lộ trình rất rõ ràng. Từ 2026 đến 2030, chúng tôi sẽ triển khai 5 trung tâm dữ liệu mới với tổng công suất lên đến 350 MW theo các tiêu chuẩn quốc tế như Uptime Tier III, TIA-942 Rated 3 trở lên, trong đó 50% các dự án trọng điểm là tại khu vực TP HCM”, ông nêu cụ thể. 

Trong tương lai, doanh nghiệp không chỉ đầu tư - quản lý hàng trăm nhân sự mà còn có thể là hàng trăm AI

Bên cạnh đó, ông cho biết, ngoài Agent AI (AI thực thi), trong năm 2026, sẽ có thêm Agentic AI (AI quản lý và điều phối) bước vào cuộc chơi trong ứng dụng AI của doanh nghiệp. 

Nếu năm 2024 là thời điểm mà Agent AI bùng nổ, thì từ năm 2026 là thời điểm Agentic AI bắt đầu bước vào dòng chảy chính của doanh nghiệp. AI không chỉ là tạo nội dung đơn lẻ theo yêu cầu hay là trả lời câu hỏi, mà AI đang tiến tới khả năng nhận mục tiêu, lập kế hoạch, sử dụng các công cụ và phối hợp nhiều bước để hoàn thành công việc. 

Sự kiện Computex 2026 cho thấy điều đó rất rõ. Trong sự kiện, Qualcomm đã gọi thẳng đây là "The year of Agent", nhấn mạnh việc triển khai Agentic AI xuyên suốt toàn bộ liên tục trong chuỗi điện toán từ End-point (điểm cuối), tới Edge (biên), đến Data Center và Cloud. 

“Điều này rất quan trọng, bởi vì nó cho thấy agent không còn là một lớp phần mềm đơn lẻ, agent đang trở thành một kiến trúc vận hành mới”, ông khẳng định. 

Giai đoạn 2026 - 2028 được xem là thời điểm AI có thể triển khai agent ở quy mô lớn trong doanh nghiệp, không chỉ nhờ vào sự tiến bộ của mô hình, mà quan trọng hơn là nhờ vào các chuẩn kết nối, các hệ thống điều phối và cơ chế quản trị rõ ràng hơn.

Ngoài ra, năm 2025, thị trường AI chứng kiến tốc độ đổi mới nhanh chưa từng có khi các hãng lớn như OpenAI, Google Gemini, Anthropic hay là Copilot của Microsoft liên tục ra mắt và nâng cấp các thế hệ model chỉ trong vài tháng. 

Các mô hình mới không chỉ được phát triển nhanh hơn, đa dạng hơn, mà còn có độ phức tạp ngày càng cao, kéo theo thời gian huấn luyện dài, có thể lên tới hàng chục, thậm chí hàng trăm ngày. Điều này phản ánh một thực tế rất rõ ràng: Chi phí huấn luyện AI đang tăng mạnh và tập trung vào một số ít tổ chức lớn có đủ năng lực hạ tầng. 

Tuy nhiên, về phía người dùng cuối, chi phí inference (suy luận) trên mỗi triệu token lại giảm theo cấp số nhân. Nhiều trường hợp có thể giảm từ 9 đến 900 lần tùy theo các loại tác vụ. Điều này có nghĩa là dù AI ngày càng mạnh hơn, nhưng lại càng dễ dàng tiếp cận hơn và rẻ hơn để triển khai ở quy mô lớn.

Hai xu hướng này thì tạo ra một sự chuyển dịch rất rõ ràng trong cấu trúc thị trường: Vấn đề về training ngày càng đắt và tập trung, trong khi inference thì ngày càng giá rẻ và phổ cập. Vậy nên, doanh nghiệp có xu hướng tiêu dùng AI dưới dạng dịch vụ thay vì tự xây dựng và huấn luyện.

“Có thể nói, AI đang dần trở thành lực lượng lao động số của doanh nghiệp. Trong tương lai, doanh nghiệp không chỉ sở hữu hàng trăm - hàng ngàn nhân viên; mà còn sở hữu - quản lý hàng chục - hàng trăm Agent AI/Agentic AI. 

Trong kỷ nguyên AI, doanh nghiệp muốn hoạt động hiệu quả là không cần làm nhiều mà tập trung sâu vào năng lực mình có lợi thế, kết nối sâu với hệ sinh thái”, ông nhấn mạnh.

Cuộc đua chip AI và mô hình AI Factory của các ông lớn công nghệ

Một điểm rất đáng chú ý trong giai đoạn hiện nay, AI không còn là cuộc chơi của một vài hãng mà đã có rất nhiều các công ty cùng tham gia vào cái chuỗi phát triển chip và hệ thống máy chủ AI. 

Bên cạnh các tên tuổi truyền thống lớn như NVIDIA, AMD, Intel ngày càng nhiều hãng công nghệ lớn như Qualcomm, Google, hay các nhà cung cấp hạ tầng cloud cũng tự phát triển các chip riêng như TPU, Trainium. Điều này cho thấy thị trường chip AI đang chuyển từ trạng thái tập trung sang đa dạng hóa mạnh mẽ về nhà cung cấp và kiến trúc.  

NVIDIA đã giới thiệu Vera Rubin – nền tảng trung tâm dữ liệu cho siêu máy tính được thiết kế đặc biệt cho AI tạo sinh, đạt hiệu suất trên mỗi watt điện cao gấp 35 đến 50 lần so với các thế hệ Hopper trước đó. Tốc độ tạo token đã tăng từ 2 triệu lên 700 triệu, tức là tăng 350 lần chỉ trong vòng 2 năm. 

Qualcomm, AMD, Intel, Google đều công bố lộ trình sản xuất các dòng chip chuyên dụng cho xử lý ngôn ngữ và các tác vụ Agentic AI tiết kiệm năng lượng.

Sự chuyển dịch mạnh từ cung cấp chip AI, Server AI sang AI Rack đã hình thành nên mô hình hạ tầng mới: AI Factory và các trung tâm dữ liệu chuyên biệt cho AI. Như vậy, có thể thấy rõ một điều: AI đang kéo theo sự dịch chuyển đồng thời của Data Center, Cloud, bảo mật (Security) và mô hình vận hành của doanh nghiệp. 

Điểm cốt lõi ở đây: AI không chỉ thay đổi từng thành phần, mà đang tái định hình toàn bộ cách tổ chức xây dựng, vận hành và phát triển các hệ thống số.

Tại Hội nghị NVIDIA GTC 2026, CEO Jensen Huang đã đưa ra một khái niệm rất đáng chú ý: "Data Center không còn chỉ là nơi xử lý dữ liệu, mà là nơi sản xuất trí tuệ cho nền kinh tế AI toàn cầu”. 

Giá trị của Data Center giờ đây được định nghĩa bởi throughput (là số token tạo ra trên mỗi watt điện tiêu thụ), dựa trên latency (là tốc độ phản hồi) và intelligence (là chất lượng suy luận). Nói một cách khác thì thị trường Data Center của đang dịch chuyển từ mô hình Infrastructure Economy sang Token Economy.