Năng lượng: Nền tảng cho chủ quyền AI của Việt Nam

Chủ quyền AI không thể tách khỏi năng lượng

Theo TS. James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học (ĐH) RMIT Việt Nam, chủ quyền AI dựa trên ít nhất 4 nền tảng: thuật toán, dữ liệu, chip và năng lượng.

Ông nhận định, Việt Nam khó có thể cạnh tranh với Mỹ và Trung Quốc trên cả 4 phương diện. Việt Nam không có nguồn lực để xây dựng những mô hình AI đa dụng lớn nhất thế giới, kiểm soát nguồn cung chip AI tiên tiến toàn cầu hay sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ như các tập đoàn công nghệ lớn. Tuy nhiên, năng lượng là lĩnh vực Việt Nam có thể chủ động đưa ra những lựa chọn chiến lược.

“AI không tồn tại trên đám mây. AI vận hành trên máy móc vật lý tại các trung tâm dữ liệu (TTDL), và những máy móc này cần điện liên tục để tính toán và làm mát. Nếu Việt Nam muốn thực sự đạt được chủ quyền AI thì cũng cần thảo luận về chủ quyền năng lượng”, TS. Kang nói.

Lập luận này đặt hạ tầng năng lượng vào vị trí trung tâm của bài toán AI. Một hệ thống AI dù được xây dựng trên dữ liệu trong nước hay phục vụ các nhu cầu đặc thù của Việt Nam vẫn cần máy chủ, TTDL và nguồn điện để vận hành.

Hạ tầng AI ngày càng cần nhiều năng lượng

Quy mô hạ tầng dữ liệu tại Việt Nam đang tăng cùng nhu cầu ứng dụng AI.

Ông Trần Quý Hưng, chuyên gia AI và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại ĐH RMIT Việt Nam cho biết, Việt Nam hiện có 41 TTDL đang hoạt động với tổng công suất khoảng 221 MW. Viettel cũng đang phát triển một TTDL siêu quy mô công suất 140 MW tại TP. Hồ Chí Minh, trong khi nhiều dự án lớn khác đang được lên kế hoạch.

Theo đó, thách thức không chỉ nằm ở việc Việt Nam có thể sản xuất bao nhiêu MW điện mà còn ở khả năng việc cung cấp điện cho các cơ sở không thể bị gián đoạn bất ngờ.

Điều này đặc biệt quan trọng với các TTDL phục vụ AI, nơi máy chủ có thể phải hoạt động liên tục để đáp ứng các tác vụ tính toán. Khi quy mô hệ thống tăng lên, yêu cầu về công suất, độ ổn định của lưới điện và chi phí vận hành cũng tăng theo.

Trong bối cảnh nguồn lực có hạn, Việt Nam có thể lựa chọn hướng phát triển AI chuyên biệt dựa trên dữ liệu, ngôn ngữ và những lĩnh vực có lợi thế về kiến thức địa phương.

Tuy nhiên, theo TS. Kang, ngay cả AI chuyên biệt cũng không thể tách khỏi bài toán năng lượng. “AI chuyên biệt vẫn cần hạ tầng điện toán, mà hạ tầng điện toán cần các TTDL. Các TTDL lại cần nguồn điện ổn định. Vì vậy, năng lượng không tách rời khỏi chủ quyền AI mà chính là một trong những nền tảng của chủ quyền AI”.

Làm mát là một bài toán lớn

Điện năng cho TTDL không chỉ được sử dụng để vận hành máy chủ. Một phần đáng kể được dành cho hệ thống làm mát nhằm loại bỏ nhiệt sinh ra trong quá trình tính toán.

Các nghiên cứu được dẫn lại cho thấy, làm mát thường chiếm khoảng 30-40% tổng mức tiêu thụ năng lượng của TTDL, dù tỷ lệ này thay đổi tùy cơ sở và công nghệ. Đây là vấn đề đáng chú ý với Việt Nam do đặc điểm khí hậu nhiệt đới.

Khi mật độ máy chủ và công suất tính toán tăng, nhu cầu duy trì nhiệt độ phù hợp cho thiết bị cũng tăng theo. Chi phí làm mát vì thế không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh tế của hạ tầng AI.

TS. Kang cho rằng, đường bờ biển dài của Việt Nam có thể mở ra hướng nghiên cứu về các phương thức làm mát thay thế. Thay vì đặt toàn bộ TTDL trong đất liền và phụ thuộc nhiều vào điện và nước để làm mát, Việt Nam có thể cân nhắc các địa điểm ven biển cùng hệ thống làm mát bằng nước biển, nếu đáp ứng được các yêu cầu về môi trường và kỹ thuật.

Trên thế giới, một số mô hình tương tự đã được triển khai. Ông Trần Quý Hưng dẫn ví dụ, Trung Quốc đang hướng tới việc khai thác thương mại TTDL dưới nước tại Hải Nam và một cơ sở dưới nước công suất 24 MW tại Thượng Hải, kết nối với nguồn điện gió ngoài khơi.

Tuy nhiên, ông Trần Quý Hưng cho rằng, Việt Nam nên nghiên cứu thận trọng những mô hình này thay vì đơn giản sao chép. Các vấn đề về bảo trì, kết nối, ăn mòn, an ninh và chi phí cần được giải quyết khi công nghệ phát triển.

Đa dạng hóa nguồn điện cho AI

Bên cạnh việc tối ưu hóa mức tiêu thụ điện, Việt Nam cũng cần tính đến cách cung cấp nguồn điện cho hạ tầng AI trong dài hạn.

Theo ông Trần Quý Hưng, Việt Nam nên hướng tới việc xây dựng một tổ hợp công nghệ thay vì phụ thuộc vào một nguồn năng lượng duy nhất. Trong đó, năng lượng tái tạo, mở rộng lưới điện, lưu trữ năng lượng và thiết kế TTDL hiệu quả hơn đều đóng vai trò quan trọng.

Điện gió ngoài khơi là một hướng đáng chú ý. Ngân hàng Thế giới (WB) ước tính tiềm năng kỹ thuật điện gió ngoài khơi của Việt Nam lên tới hàng trăm GW và xác định đây là một nguồn điện quan trọng trong tương lai.

Nguồn năng lượng này cũng có thể tạo ra sự kết nối giữa lợi thế địa lý của Việt Nam với nhu cầu điện ngày càng tăng của hạ tầng AI. Tuy nhiên, việc khai thác hiệu quả điện gió ngoài khơi vẫn cần đi kèm với đầu tư vào lưới điện và các giải pháp lưu trữ để bảo đảm khả năng cung cấp điện ổn định.

Điện hạt nhân cũng có thể đóng góp vào chiến lược năng lượng dài hạn. Việt Nam đã khởi động lại chương trình điện hạt nhân và vào tháng 3/2026 ký thỏa thuận với Nga về dự án Ninh Thuận 1, gồm hai lò phản ứng do Nga thiết kế với tổng công suất 2.400 MW.

TS. Kang cho rằng, điện hạt nhân truyền thống và các lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR) nên được xem là những lớp khác nhau trong chiến lược năng lượng.

SMR vẫn cần được phát triển thêm về công nghệ, kinh tế và quy định. Dự án Ninh Thuận quy mô lớn và các SMR trong tương lai nên được xem là hai lớp khác nhau của chiến lược năng lượng: điện hạt nhân truyền thống có thể củng cố lưới điện quốc gia, trong khi SMR cuối cùng có thể trở thành một lựa chọn cho các phụ tải công nghiệp và điện toán chuyên biệt nếu công nghệ này chứng minh được tính phù hợp về mặt thương mại và kỹ thuật.

Biến hạ tầng AI thành năng lực trong nước

Theo TS. Kang, bài toán cuối cùng không chỉ là xây dựng thêm TTDL mà là biến hạ tầng đó thành năng lực thực sự của Việt Nam. Từ nhận định đó, TS. Kang đề xuất 3 ưu tiên.

Thứ nhất, nguồn điện ổn định với chi phí hợp lý cần được xem là một phần trong chiến lược AI quốc gia thay vì chỉ được coi là vấn đề tiện ích.

Thứ hai, Việt Nam cần xác định những địa điểm phù hợp để phát triển đồng bộ năng lượng, TTDL, kết nối cáp quang và hệ thống làm mát. Các khu vực ven biển có thể được nghiên cứu nếu có khả năng kết hợp điện gió ngoài khơi và các phương án làm mát bằng nước biển.

Thứ ba, đầu tư nước ngoài vào các TTDL cần đóng góp vào năng lực của Việt Nam thông qua phát triển kỹ năng, nghiên cứu, hợp tác công nghệ và các ứng dụng AI trong nước...

Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nhu cầu xây dựng hạ tầng AI đang thu hút đầu tư từ nhiều DN. Nếu chỉ tập trung vào việc bổ sung công suất tính toán, Việt Nam có thể trở thành nơi đặt máy chủ nhưng chưa chắc hình thành được năng lực AI tương ứng.

Ngược lại, nếu hạ tầng TTDL được gắn với đào tạo nhân lực, nghiên cứu, phát triển công nghệ và các ứng dụng phục vụ những nhu cầu trong nước, khoản đầu tư vào năng lượng và điện toán có thể tạo ra giá trị rộng hơn cho nền kinh tế.

Từ góc nhìn này, chủ quyền AI không nhất thiết đồng nghĩa với việc Việt Nam phải tự phát triển mọi thành phần của hệ sinh thái AI. Thay vào đó, chúng ta có thể lựa chọn những lĩnh vực có khả năng tạo lợi thế và xây dựng năng lực kiểm soát ở những mắt xích quan trọng.

Năng lượng là một trong những mắt xích như vậy. Khi AI ngày càng phụ thuộc vào các hệ thống tính toán quy mô lớn, khả năng bảo đảm nguồn điện ổn định, chi phí hợp lý và hạ tầng làm mát hiệu quả sẽ trở thành điều kiện để các dự án AI có thể chuyển thành năng lực thực tế.

“Mục tiêu không nên là trở thành địa điểm đặt các máy chủ AI của thế giới, mà phải là biến hạ tầng cần thiết để vận hành AI thành nguồn năng lực cho Việt Nam”, TS. Kang kết luận./.