Doanh nghiệp và “khoản nợ hạ tầng AI”: Khoảng cách giữa tham vọng và năng lực
Trong kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực trung tâm của chuyển đổi và cạnh tranh toàn cầu. Tuy nhiên, giữa tham vọng lớn về AI và thực tế năng lực của doanh nghiệp đang tồn tại “khoảng cách hạ tầng” ngày càng rõ nét - hay còn được gọi là “khoản nợ hạ tầng AI” (AI infrastructure debt).
Doanh nghiệp và “khoản nợ hạ tầng AI”
Theo Báo cáo Chỉ số Sẵn sàng cho AI 2025 của Cisco, chỉ khoảng 13% tổ chức toàn cầu được xếp vào nhóm “Pacesetters” - những doanh nghiệp tiên phong có khả năng ứng dụng AI ở mức cao. Điều đáng chú ý là con số này gần như không thay đổi suốt ba năm qua, phản ánh sự trì trệ trong việc bứt phá công nghệ và khai thác giá trị thực sự của AI.
Trong khi đó, 87% doanh nghiệp còn lại đang phải gồng gánh một “khoản nợ” vô hình: Đầu tư hạ tầng chưa tương xứng, duy trì kiến trúc lạc hậu, hoặc thực hiện những lựa chọn kỹ thuật tạm thời để chạy theo mục tiêu ngắn hạn.
Tại Việt Nam, bức tranh này cũng không mấy sáng sủa. Chỉ 22% tổ chức được xem là “hoàn toàn sẵn sàng” cho AI, giảm so với 27% năm trước. Nhiều doanh nghiệp dù đã tăng chi tiêu cho AI - khoảng 48% cho biết đang dùng 10-30% ngân sách CNTT cho AI - nhưng hiệu quả thu được vẫn còn hạn chế do hạ tầng kỹ thuật chưa theo kịp tốc độ ứng dụng.
Theo Cisco, “khoản nợ hạ tầng AI” là sự tích lũy của những khoảng trống, sự trì hoãn và các thỏa hiệp tạm thời trong các thành phần hạ tầng cốt lõi: Năng lực tính toán, mạng lưới, lưu trữ, quản trị dữ liệu và bảo mật.
Nếu coi AI như một “động cơ siêu tăng tốc”, thì hạ tầng chính là đường đua. Khi “đường” chưa sẵn sàng, chiếc xe dù mạnh mẽ đến đâu cũng không thể bứt phá.
Một số hệ quả điển hình khi doanh nghiệp “nợ hạ tầng” gồm:
Nút cổ chai về GPU và năng lực tính toán: Thiếu khả năng mở rộng phần cứng chuyên dụng khiến doanh nghiệp khó đáp ứng các bài toán huấn luyện hoặc vận hành AI phức tạp.
Mạng và kiến trúc thiếu linh hoạt, độ trễ cao: Hệ thống dữ liệu từ cảm biến, IoT hay ứng dụng thời gian thực đòi hỏi độ trễ thấp - nếu mạng không đáp ứng được, toàn bộ chuỗi AI sẽ bị nghẽn.
Dữ liệu phân mảnh, quản trị lỏng lẻo: AI cần nguồn dữ liệu sạch, liên tục và có cấu trúc; nhưng nhiều tổ chức vẫn vận hành theo mô hình “data silo” rời rạc, khiến pipeline dữ liệu đứt gãy.
Bảo mật yếu, dễ tổn thương: Khi AI không được thiết kế an toàn từ đầu, nguy cơ bị tấn công vào dữ liệu, nhiễm độc (data poisoning), injection prompt hay rò rỉ mô hình là rất cao.
Chi phí tăng theo cấp số nhân: Khi nâng cấp từ AI phản ứng sang AI tự chủ (agent), nhu cầu tài nguyên tăng mạnh. Nếu hạ tầng cũ không tương thích, doanh nghiệp sẽ phải “trả nợ” bằng những khoản đầu tư dồn dập, tốn kém và khó kiểm soát.
Một bài phân tích của Diginomica cảnh báo rằng, việc trì hoãn nâng cấp hạ tầng, hoặc chọn giải pháp “vá lỗi” tạm thời trong giai đoạn đầu, có thể khiến doanh nghiệp phải gánh chi phí khổng lồ để “trả nợ” về sau - bằng cả tiền bạc lẫn hiệu suất vận hành.
Ba trụ cột giúp doanh nghiệp bứt phá
Các doanh nghiệp dẫn đầu cho thấy, thành công trong AI không đến từ công nghệ đơn lẻ, mà từ chiến lược đồng bộ giữa tầm nhìn - hạ tầng - bảo mật. Báo cáo của Cisco chỉ ra ba trụ cột giúp doanh nghiệp bứt phá bao gồm:
Thứ nhất, chiến lược AI gắn chặt với chiến lược kinh doanh. Gần 98% Pacesetters có lộ trình AI rõ ràng, tích hợp trong chiến lược phát triển tổng thể. Họ xác định cụ thể bài toán cần AI giải quyết, thiết lập chỉ số đo lường (ROI, hiệu quả kinh doanh, năng suất) và theo dõi chặt chẽ. Trong khi đó, chỉ 32% doanh nghiệp toàn cầu và 43% doanh nghiệp Việt Nam hiện có hoạt động đánh giá tương tự. Chiến lược rõ ràng giúp tránh “đầu tư theo phong trào”, đảm bảo mỗi đồng vốn cho AI đều hướng tới kết quả cụ thể.
Thứ hai, hạ tầng mạng linh hoạt và khả năng mở rộng. 77% Pacesetters cho rằng, mạng của họ đủ khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu AI quy mô lớn. Con số này tại Việt Nam chỉ khoảng 16%. Việc đầu tư sớm vào kiến trúc mạng hiện đại, điện toán biên, đám mây lai (hybrid cloud) hay SD-WAN giúp họ tránh các “nút nghẽn cổ chai”, rút ngắn chu kỳ đổi mới và giảm rủi ro gián đoạn.
Thứ ba, bảo mật - nền móng của niềm tin số. Với các doanh nghiệp tiên phong, bảo mật AI không phải là yếu tố “cộng thêm” sau cùng, mà được tích hợp ngay từ thiết kế. 87% Pacesetters hiểu rõ các mối đe dọa đặc thù của AI (so với 48% ở Việt Nam) và 75% đã có biện pháp kiểm soát, bảo vệ agent AI của mình.
Cách tiếp cận này giúp hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và ít rủi ro bị tấn công hoặc lạm dụng. Nhờ đó, 90% Pacesetters ghi nhận tăng trưởng lợi nhuận và năng suất vượt trội, so với mức trung bình 74% của toàn cầu.
Cũng theo báo cáo, hiện có hai xu hướng lớn đang định hình tương lai:
Sự trỗi dậy của AI agent: 83% tổ chức toàn cầu dự kiến triển khai các hệ thống AI tự động ra quyết định, tương tác và cộng tác với con người trong vòng một năm tới.
Gia tăng “món nợ hạ tầng” theo cấp số nhân: Khi doanh nghiệp chuyển từ AI phản ứng sang AI tự chủ, yêu cầu về hạ tầng không chỉ tăng về năng lực tính toán, mà còn ở độ bền, khả năng chịu lỗi, khả năng phối hợp và an toàn dữ liệu.
Doanh nghiệp và tiến trình đồng bộ hạ tầng trong giai đoạn tới
Để không bị bỏ lại phía sau, doanh nghiệp cần thực hiện các bước đồng bộ nhằm chuẩn hóa hạ tầng và củng cố năng lực nội tại.
Lập lộ trình AI gắn với mục tiêu kinh doanh: Bắt đầu từ vấn đề cần giải, không phải công nghệ. Thiết lập governance (chính sách, quản lý rủi ro, đánh giá định kỳ) để các sáng kiến không bị “trôi” trong thử nghiệm.
Nâng cấp hạ tầng mạng và tính toán: Đầu tư vào kiến trúc mạng linh hoạt, giảm độ trễ; xây dựng hệ thống compute mạnh (GPU, TP U hoặc đám mây lai) có thể mở rộng theo nhu cầu.
Quản trị dữ liệu bài bản: Hình thành nền tảng dữ liệu tập trung (data lake, data mesh), ứng dụng công cụ giám sát chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính tuân thủ bảo mật.
Bảo mật và quản trị AI: Tích hợp bảo mật từ giai đoạn thiết kế, quản lý truy cập model, chống rò rỉ và tấn công. Doanh nghiệp có thể tham khảo các khung quản trị AI như NIST AI RMF hoặc MITRE ATLAS để đánh giá rủi ro.
Phát triển nhân lực và văn hóa đổi mới: Đào tạo đội ngũ dữ liệu và AI có năng lực, khuyến khích thử nghiệm nhanh - học nhanh - cải tiến nhanh.
Triển khai thực tế: Các doanh nghiệp tiên phong thường có khả năng đưa AI vào vận hành thực tế cao gấp 4-5 lần so với phần còn lại, nhờ cơ chế giám sát và đánh giá liên tục.
Trong cuộc đua AI, tầm nhìn thôi chưa đủ. Nỗ lực đổi mới sẽ nhanh chóng bị kìm hãm nếu nền tảng hạ tầng không được củng cố. “Khoản nợ hạ tầng AI” chính là gánh nặng vô hình nhưng hiện hữu - nếu không được nhận diện và “trả đúng hạn”, nó có thể làm xói mòn mọi lợi ích lâu dài mà AI mang lại./.