Lãnh đạo Viettel IDC: Trung tâm dữ liệu như 'điện, nước' của nền kinh tế số

Trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây trở thành hạ tầng chiến lược

Trong giai đoạn đầu của làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI), tâm điểm chú ý thuộc về những mô hình như ChatGPT hay Claude. Nhưng khi AI được đưa vào hoạt động thực tế, trọng tâm của thị trường đang dần dịch chuyển từ các mô hình AI sang hạ tầng dữ liệu, năng lực tính toán và khả năng vận hành.

Theo Gartner, chi tiêu toàn cầu cho AI dự kiến đạt 2,52 nghìn tỷ USD trong năm 2026, tăng 44% so với năm trước. Đáng chú ý, phần lớn dòng vốn đầu tư hiện nay không chảy vào các ứng dụng AI mà tập trung vào hạ tầng phục vụ AI.

Xu hướng này cho thấy lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên ngày càng được quyết định bởi năng lực hạ tầng phía sau.

Tại sự kiện DCCI Summit 2026, ông Trần Văn Bằng, Phó tổng giám đốc Viettel IDC, cho biết thế giới hiện có khoảng 11.000 trung tâm dữ liệu đang hoạt động. Tuy nhiên, vai trò của các trung tâm dữ liệu đang thay đổi rất nhanh.

Ông Bằng dẫn lại quan điểm được đưa ra tại hội nghị GTC 2026 của NVIDIA rằng các trung tâm dữ liệu đang dần trở thành những “nhà máy AI” (AI Factory), nơi sản xuất năng lực tính toán và tri thức cho nền kinh tế số.

Sự thay đổi này khiến trung tâm dữ liệu ngày càng được nhìn nhận như một hạ tầng chiến lược của nền kinh tế số, tương tự điện, nước hay giao thông trong nền kinh tế truyền thống.

Theo đại diện Viettel IDC, khi AI được triển khai ở quy mô lớn, năng lực hạ tầng trở thành yếu tố quyết định khả năng ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh. Trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây, bảo mật và vận hành không còn là các thành phần hỗ trợ phía sau mà đang trở thành những yếu tố quyết định khả năng triển khai AI ở quy mô thực tế. Nếu thiếu nền tảng hạ tầng đủ mạnh, an toàn và linh hoạt, doanh nghiệp rất khó biến AI thành hiệu quả kinh doanh.

Cùng với sự phát triển của các trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây đang nổi lên như lớp hạ tầng giúp doanh nghiệp tiếp cận và mở rộng năng lực tính toán theo nhu cầu, thay vì phải tự đầu tư toàn bộ hệ thống công nghệ.

Điện toán đám mây ngày nay không còn chỉ là nơi lưu trữ dữ liệu hay vận hành hệ thống công nghệ thông tin mà đang trở thành nền tảng để doanh nghiệp triển khai AI. Đồng thời đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao về dữ liệu, bảo mật và tuân thủ quy định.

Tại Việt Nam, số liệu từ Ken Research cho thấy thị trường điện toán đám mây được dự báo đạt khoảng 1,5 tỷ USD vào năm 2033, với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm khoảng 30%.

Riêng tại TP.HCM chiếm khoảng 40% thị phần điện toán đám mây của Việt Nam, lớn nhất cả nước. Động lực tăng trưởng chủ yếu đến từ các lĩnh vực có nhu cầu cao về dữ liệu và tính liên tục của hệ thống như tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, y tế và thương mại điện tử.

Sự phát triển của trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây đang tạo ra nền tảng hạ tầng cho kỷ nguyên AI. Tuy nhiên, với doanh nghiệp, câu hỏi quan trọng không còn là có nên ứng dụng AI hay không, mà là cần chuẩn bị những gì để công nghệ này có thể tạo ra giá trị thực sự.

Theo khảo sát của KPMG, gần 40% tổ chức đang mở rộng hoặc thúc đẩy ứng dụng AI trên toàn doanh nghiệp, nhưng chỉ khoảng 8% cho biết đã ghi nhận được hiệu quả đầu tư rõ ràng. Khoảng cách này cho thấy AI không tự động tạo ra giá trị nếu thiếu dữ liệu chất lượng, nền tảng vận hành đồng bộ, khả năng đo lường hiệu quả và cơ chế quản trị phù hợp.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì trước sự thay đổi đó?

Chia sẻ với TheLEADER, ông Nguyễn Thanh Hải, Giám đốc Arista Việt Nam, nền tảng của một hệ thống AI hiệu quả được tạo nên từ ba yếu tố cốt lõi gồm dữ liệu, năng lực tính toán và mô hình AI.

Trong đó, dữ liệu là yếu tố quan trọng hàng đầu. Mô hình AI chỉ có thể học hỏi và đưa ra kết quả chính xác khi được cung cấp lượng dữ liệu đủ lớn và có chất lượng tốt.

Bên cạnh đó là năng lực tính toán. Việc xây dựng và vận hành các mô hình AI hiện nay đòi hỏi lượng tài nguyên công nghệ rất lớn, từ các bộ xử lý chuyên dụng, hệ thống lưu trữ dữ liệu đến hạ tầng mạng tốc độ cao.

Yếu tố còn lại là các mô hình và phương pháp xử lý dữ liệu phù hợp để khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu và năng lực tính toán sẵn có.

Theo ông Hải, chỉ khi hội tụ đủ ba yếu tố này, doanh nghiệp mới có thể phát triển những hệ thống AI có khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Ông Hải cho rằng trong ba yếu tố trên, dữ liệu vẫn là nền tảng quan trọng nhất. Bởi dù công nghệ hay hạ tầng có phát triển đến đâu, AI cũng khó tạo ra giá trị nếu không được nuôi dưỡng bằng nguồn dữ liệu đầy đủ và đáng tin cậy.

Thực tế triển khai tại doanh nghiệp cho thấy đây cũng chính là khoảng trống lớn nhất hiện nay. Ông Nguyễn Trần Cường, Đồng sáng lập Công ty CP công nghệ số THD Việt Nam, cho rằng làn sóng AI đang tạo ra tâm lý muốn nhanh chóng ứng dụng công nghệ để không bị bỏ lại phía sau. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thực sự xác định được AI sẽ giải quyết bài toán nào trong hoạt động kinh doanh.

Theo ông Cường, phần lớn các giải pháp AI hiện nay chủ yếu giúp tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại, giảm khối lượng xử lý thủ công, tiết kiệm thời gian và tối ưu một số quy trình vận hành.

"AI hiện nay chủ yếu giúp doanh nghiệp làm tốt hơn những công việc đang có, chứ chưa tạo ra bước nhảy vọt về hiệu quả kinh doanh như nhiều người kỳ vọng", ông Cường nhận định.

Trước khi nghĩ đến việc ứng dụng AI, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu, chuẩn hóa quy trình vận hành và số hóa các hoạt động cốt lõi. Chỉ khi những điều kiện cơ bản này được đáp ứng, AI mới có thể phát huy hiệu quả.

Ông Cường lấy ví dụ từ một dự án mà ông đã và đang triển khai tại một bệnh viện ở Hải Phòng. Trước khi nghĩ đến AI, đơn vị này đã mất hơn sáu tháng để số hóa hồ sơ giấy và xây dựng dữ liệu trên hệ thống máy tính.

Sau đó, bệnh viện tiếp tục dành gần một năm để chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng hệ thống quản trị khách hàng và quản trị vận hành. Chỉ khi dữ liệu được tổ chức tương đối đầy đủ và quy trình hoạt động được chuẩn hóa, đơn vị mới bắt đầu tích hợp AI vào các khâu như tiếp nhận bệnh nhân, nhắc lịch tái khám hay điều phối thông tin giữa các bộ phận.

Việc triển khai AI trên nền tảng dữ liệu đã được chuẩn hóa giúp các quy trình vận hành trở nên thông suốt hơn, giảm khối lượng công việc thủ công cho nhân viên và nâng cao khả năng phục vụ người bệnh.

Khoảng cách giữa những doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả với những doanh nghiệp còn loay hoay không nằm ở việc doanh nghiệp nào tiếp cận công nghệ sớm hơn, mà nằm ở khả năng xây dựng dữ liệu, chuẩn hóa quy trình và biến công nghệ thành hiệu quả vận hành thực tế.