Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng ngày càng sâu rộng trong khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Theo báo cáo của IDC, có tới 84% tổ chức tại khu vực này đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và chuyển sang triển khai AI trong thực tế. IDC dự báo đến cuối năm 2026, một nửa số tổ chức sẽ nhận thấy giá trị tức thời mà các công nghệ AI mang lại. Những tiến bộ này đánh dấu sự khởi đầu của cái gọi là “kỷ nguyên kinh doanh được thúc đẩy bởi AI” một giai đoạn chuyển đổi có khả năng tái định hình chiến lược số, hoạt động vận hành và lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Trong bối cảnh AI bùng nổ như vậy, cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu cần sẵn sàng để đáp ứng những yêu cầu khắt khe mới. Điều này đòi hỏi các trung tâm dữ liệu (TTDL) phải được thiết kế lại nhằm xử lý khối lượng công việc khổng lồ của AI, mật độ tính toán cao, nhu cầu làm mát lớn, tiêu thụ điện năng khổng lồ, cũng như khả năng mở rộng linh hoạt. Bài viết dưới đây sẽ phân tích những xu hướng chính trong việc xây dựng hạ tầng TTDL sẵn sàng cho AI tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, từ việc tăng mật độ điện toán, áp dụng công nghệ làm mát tiên tiến, đến cải tiến nguồn điện và phương thức triển khai linh hoạt, giúp các tổ chức nắm bắt cơ hội trong kỷ nguyên AI.
Mật độ tính toán cao “bình thường mới” của trung tâm dữ liệu AI
Với sự phát triển bùng nổ của AI, mật độ tính toán trong các rack máy chủ đã tăng vọt so với trước đây. Thực tế cho thấy không còn đơn thuần là chỉ bổ sung thêm nguồn điện cho tủ rack hay mở rộng hạ tầng, mà các nhà quản lý phải suy nghĩ lại toàn bộ cách thiết kế, cấp nguồn, làm mát và vận hành trung tâm dữ liệu nhằm đáp ứng được yêu cầu của “trạng thái bình thường mới” này. Các hệ thống máy chủ AI hiệu năng cao (ví dụ như các cụm GPU phục vụ học sâu) tập trung rất nhiều phần cứng trong một tủ rack, khiến mỗi rack có thể tiêu thụ điện năng hàng chục kW hoặc hơn cao hơn gấp nhiều lần so với mức trung bình trước đây. Mật độ công suất tăng mạnh như vậy đặt ra thách thức lớn cả về cung cấp điện lẫn giải nhiệt cho hạ tầng.
Để giải quyết bài toán mật độ, nhiều trung tâm dữ liệu AI đang ứng dụng những thiết kế chuyên biệt. Chẳng hạn, bố trí các cụm máy chủ AI theo kiến trúc song song gần nhau để rút ngắn độ dài cáp và giảm tổn thất, hay sử dụng các hệ thống phân phối nguồn và làm mát ngay trong từng rack (như các rack tích hợp module nguồn và điều hòa riêng). Điều này giúp giảm thiểu nút cổ chai trong nội bộ trung tâm dữ liệu, đảm bảo luồng tính toán thông suốt ngay cả khi mật độ phần cứng tăng cao.
Mở rộng hạ tầng trung tâm dữ liệu trên khắp khu vực
Song song với sự gia tăng nhu cầu tính toán AI, các trung tâm dữ liệu đang mọc lên ngày càng nhiều trên khắp khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Trước đây, các trung tâm dữ liệu chủ yếu tập trung ở một số thị trường trọng điểm như Singapore, Sydney, Melbourne hay Hồng Kông. Nhưng chỉ trong vòng 12 tháng gần đây, đã có sự tăng trưởng đáng kể tại nhiều thị trường Đông Nam Á khác bao gồm Malaysia, Indonesia, Philippines, Thái Lan, cũng như ở Hàn Quốc và Nhật Bản. Nhiều chính phủ trong khu vực cũng ban hành các chính sách nhằm hỗ trợ và thúc đẩy sự phát triển của ngành trung tâm dữ liệu.
Việc mở rộng hạ tầng này phản ánh chiến lược của các doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ: họ muốn phân bổ trung tâm dữ liệu ra nhiều địa điểm hơn để giảm áp lực về diện tích và năng lượng tại các đô thị lớn, đồng thời tận dụng lợi thế về chi phí đất đai và nguồn điện ở những nơi mới nổi. Các chính sách ưu đãi đầu tư và quy hoạch khu công nghệ thông tin của chính phủ cũng góp phần tạo điều kiện cho làn sóng xây dựng “trung tâm dữ liệu mới” này. Nhìn chung, khu vực Châu Á - Thái Bình Dương đang bước vào giai đoạn bùng nổ xây dựng trung tâm dữ liệu để kịp đáp ứng làn sóng AI, giúp đưa năng lực hạ tầng đến gần hơn với người dùng và doanh nghiệp địa phương.
Công nghệ làm mát lỏng trở thành chìa khóa
Các hệ thống AI hiệu năng cao tiêu thụ lượng điện lớn, đồng nghĩa với việc tỏa ra nhiệt lượng khổng lồ. Phương pháp làm mát bằng không khí truyền thống hiện nay dần trở nên không đủ sức đáp ứng việc tản nhiệt cho các máy chủ AI mật độ cao. Ngược lại, công nghệ làm mát bằng chất lỏng (liquid cooling) có khả năng hấp thụ và dẫn nhiệt hiệu quả hơn nhiều, đang nổi lên như một giải pháp trọng tâm cho các trung tâm dữ liệu AI. Trên thực tế, nhiều công ty khi mở rộng năng lực tính toán AI đã và đang chuyển dịch dần từ hệ thống làm mát bằng khí sang làm mát bằng chất lỏng để đáp ứng nhu cầu nhiệt lượng ngày càng lớn.
Có nhiều hình thức làm mát lỏng đang được áp dụng. Phổ biến nhất là hệ thống làm mát bằng nước lạnh tuần hoàn qua các tấm tải nhiệt (cold plate) gắn trực tiếp lên CPU/GPU, hoặc giải pháp ngâm chìm toàn bộ máy chủ trong bồn chất lỏng cách điện (immersion cooling). Những phương pháp này cho phép duy trì nhiệt độ tối ưu cho phần cứng ngay cả khi mật độ tính toán rất cao, đồng thời giảm phụ thuộc vào máy lạnh không khí truyền thống. Một lợi ích khác là làm mát lỏng thường tiết kiệm năng lượng hơn ở quy mô lớn, qua đó giúp các trung tâm dữ liệu AI vừa tăng hiệu năng vừa hạn chế tác động đến môi trường.
Hạ tầng linh hoạt, mô-đun và sẵn sàng cho tương lai
Để tận dụng tối đa cơ hội từ AI, các doanh nghiệp cần xây dựng hạ tầng trung tâm dữ liệu linh hoạt, dễ mở rộng và “sẵn sàng cho tương lai” (future-proof). Điều này liên quan đến nhiều yếu tố chứ không chỉ dừng ở công suất điện hay làm mát. Khi tải trọng mỗi giá máy chủ tăng cả về công suất và trọng lượng vật lý, thiết kế kết cấu trung tâm dữ liệu cũng phải thay đổi theo. Thực tế này đã dẫn đến xu hướng xây dựng các khu trung tâm dữ liệu theo kiểu campus (nhiều tòa nhà thấp tầng trên cùng một khuôn viên) tại một số nước như Malaysia và Indonesia cách bố trí này cho phép dễ dàng tăng sức chịu tải sàn và mở rộng quy mô trong tương lai. Đồng thời, việc sử dụng các hệ thống cấp nguồn và làm mát dạng mô-đun cũng mang lại tính linh hoạt cao, cho phép bổ sung công suất hoặc nâng cấp hạ tầng nhanh chóng khi nhu cầu AI tăng trưởng hoặc thay đổi.
Một xu hướng quan trọng hỗ trợ khả năng mở rộng linh hoạt là triển khai các trung tâm dữ liệu mô-đun lắp ghép sẵn (prefabricated modular data center - PMDC). Đây là những mô-đun hạ tầng được xây dựng và tích hợp hoàn thiện từ nhà máy, sau đó vận chuyển đến lắp đặt tại hiện trường. Nhờ sản xuất hàng loạt và chuẩn hóa, PMDC có thể được triển khai chỉ trong vòng vài tháng, thay vì mất hàng năm trời như xây dựng trung tâm dữ liệu truyền thống. Điều này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp hoặc cơ quan cần nhanh chóng mở rộng hạ tầng để đáp ứng yêu cầu AI mà không thể chờ đợi lâu.
Bên cạnh tốc độ triển khai, trung tâm dữ liệu mô-đun còn cho phép mở rộng theo cách “xây đến đâu dùng đến đó”. Các module có thể xếp chồng nhiều tầng hoặc ghép nối cạnh nhau, giúp tối ưu hóa không gian và công suất mà không lãng phí tài nguyên đầu tư ban đầu. Thay vì phải bỏ ra vốn lớn để xây dựng một cơ sở cố định rồi sử dụng không hết, PMDC cho phép nâng cấp dần dần theo nhu cầu thực tế, phù hợp với ngân sách và quy mô của từng tổ chức. Nhờ vậy, mô hình này có thể phục vụ hiệu quả cả những đơn vị nhỏ lẫn các dự án AI lớn tầm quốc gia.
Thực tế, thị trường PMDC đang tăng trưởng nóng, với các dự báo duy trì tốc độ mở rộng ở mức hai chữ số. Một số động lực chính đứng sau xu hướng này có thể kể đến:
- Đầu tư vào AI bùng nổ: Ngân sách chi cho AI trên toàn cầu được dự đoán sẽ tăng mạnh (chẳng hạn, chi tiêu AI trong khu vực chính phủ liên bang Hoa Kỳ dự kiến tăng 35% chỉ trong năm 2025). Mức đầu tư khổng lồ vào AI thúc đẩy nhu cầu mở rộng hạ tầng CNTT tương ứng một cách nhanh chóng.
- Sức ép về hiệu quả năng lượng và môi trường: Các tiêu chuẩn xanh và tiết kiệm năng lượng ngày càng khắt khe (ví dụ, quy định mới yêu cầu trung tâm dữ liệu giảm tiêu thụ điện, nước và khí thải carbon) đang khiến các tổ chức tìm đến những giải pháp hạ tầng hiệu quả hơn như PMDC. Các module lắp ghép thường được tối ưu về hiệu suất làm mát, sử dụng vật liệu thân thiện hơn (có thiết kế dùng gỗ để giảm phát thải carbon), giúp giảm tác động môi trường.
- Chu kỳ công nghệ rút ngắn: Khác với trung tâm dữ liệu truyền thống dễ trở nên lỗi thời, các PMDC có khả năng tích hợp sẵn kế hoạch làm mới công nghệ định kỳ 3672 tháng. Điều này có nghĩa là cứ mỗi 3-6 năm, module có thể được nâng cấp hoặc thay thế để cập nhật công nghệ mới mà không cần cải tạo toàn bộ trung tâm dữ liệu. Nhờ đó, các doanh nghiệp luôn chủ động đón đầu được làn sóng công nghệ mới nhất.
Cải tiến nguồn điện hướng tới kiến trúc DC điện áp cao
Hạ tầng cấp điện là một thành tố trọng yếu cần cải tiến để chuẩn bị cho làn sóng AI. Các cụm tính toán AI hiện đại tiêu thụ điện năng ở quy mô megawatt, đặt ra thách thức lớn đối với kiến trúc điện truyền thống của trung tâm dữ liệu. Nhiều hệ thống hiện nay vẫn phân phối điện ở mức điện áp thấp (cỡ 48V54V DC) đến từng tủ rack phù hợp cho các rack công suất vài kilowatt nhưng khi phải phục vụ khối lượng tính toán AI hàng megawatt thì tiêu chuẩn 54 VDC này không còn đáp ứng nổi. Thực tế, hệ thống phân phối điện xoay chiều (AC) thông thường cũng đang tiệm cận giới hạn vật lý khi đối mặt với mật độ tải cực cao: việc truyền dòng điện lớn ở điện áp thấp đòi hỏi sử dụng dây dẫn đồng cỡ lớn, vừa tốn không gian, khó lắp đặt, lại gây thất thoát năng lượng dưới dạng nhiệt tỏa ra.
Để giải quyết nút thắt về năng lượng, ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu đang hướng đến việc tăng điện áp phân phối. Một ví dụ tiên phong là sáng kiến kiến trúc 800 VDC do NVIDIA khởi xướng và hợp tác cùng Vertiv để phát triển, nhằm tái định nghĩa hệ thống cấp nguồn cho thế hệ “nhà máy AI” trong tương lai. Ở điện áp 800 VDC, dòng điện cung cấp cùng công suất sẽ nhỏ hơn nhiều lần so với ở 48V, giúp giảm đáng kể tổn hao do điện trở trên đường dây và cắt bớt một số khâu biến đổi điện không cần thiết. Theo công bố, nền tảng 800 VDC mà Vertiv đang phát triển bao gồm các thành phần như bộ chỉnh lưu tập trung, hệ thống thanh cái dẫn điện DC hiệu suất cao và bộ chuyển đổi DC-DC gắn tại mỗi rack tất cả đều được thiết kế để cung cấp năng lượng quy mô megawatt cho các cụm máy tính AI thế hệ mới.
Những nỗ lực này đang dần thành hình thực tế. Vertiv cho biết họ đã chuyển từ bước ý tưởng sang giai đoạn phát triển kỹ thuật hoàn thiện cho danh mục giải pháp 800 VDC, dự kiến ra mắt vào nửa cuối năm 2026, song song với thời điểm NVIDIA tung ra thế hệ nền tảng siêu máy tính AI Rubin Ultra vào năm 2027. Điều này cho thấy việc chuyển đổi sang kiến trúc điện áp cao đang được thúc đẩy nhanh chóng để bắt kịp tiến độ phát triển của AI. Trong tương lai gần, các trung tâm dữ liệu AI tại Châu Á - Thái Bình Dương cũng sẽ có cơ hội áp dụng những kiến trúc nguồn điện tiên tiến này nhằm nâng cao hiệu năng và độ tin cậy của hạ tầng.
Những thách thức về điện năng, làm mát và nhân lực
Mặc dù AI mang lại cơ hội to lớn, việc triển khai hạ tầng trung tâm dữ liệu cho AI cũng đi kèm không ít thách thức mà các doanh nghiệp phải vượt qua. Dưới đây là một số thách thức chính:
- Đảm bảo nguồn điện ổn định: Nhu cầu điện năng tăng vọt đòi hỏi hạ tầng cung cấp điện không chỉ đủ công suất mà còn phải cực kỳ tin cậy. Đối với các ứng dụng AI thời gian thực, chỉ một sự cố mất điện chớp nhoáng cũng có thể gây gián đoạn nghiêm trọng. Vì vậy, bài toán đặt ra là xây dựng hệ thống điện dự phòng và phân phối điện linh hoạt, đảm bảo độ sẵn sàng cao (high availability) cho các cụm tính toán AI.
- Hạn chế về nước làm mát: Vận hành trung tâm dữ liệu quy mô lớn thường tiêu thụ lượng nước đáng kể (ví dụ cho hệ thống tháp giải nhiệt hoặc làm mát bay hơi). Tuy nhiên, nước sạch đang ngày càng khan hiếm tại nhiều đô thị. Một số quốc gia trong khu vực đã bắt đầu yêu cầu các trung tâm dữ liệu mới phải hạn chế sử dụng nước và chuyển sang các công nghệ làm mát tiết kiệm nước hơn. Đây vừa là thách thức vừa là động lực để ngành trung tâm dữ liệu đổi mới hướng tới các giải pháp làm mát ít tiêu tốn nước (water-free cooling) trong tương lai.
- Thiếu hụt nhân lực chuyên môn: Sự chuyển đổi sang hạ tầng AI cũng đòi hỏi một lực lượng nhân sự với kỹ năng hoàn toàn mới. Vận hành các hệ thống làm mát lỏng, quản trị nguồn điện DC điện áp cao, hay quản lý các cụm HPC đòi hỏi kỹ sư được đào tạo chuyên sâu. Hiện nay nguồn nhân lực thành thạo các công nghệ này vẫn còn hạn chế, tạo ra áp lực trong việc đào tạo và thu hút nhân tài cho lĩnh vực hạ tầng trung tâm dữ liệu AI.
Xây dựng nền tảng vững chắc cho AI Era
Châu Á - Thái Bình Dương hiện mới chỉ ở điểm khởi đầu của kỷ nguyên AI, và nhu cầu về hạ tầng tính toán sẽ còn tăng mạnh trong thời gian tới. Nhiệm vụ đặt ra cho các doanh nghiệp không chỉ đơn thuần là chạy đua theo tốc độ phát triển của AI, mà quan trọng hơn là xây dựng một nền tảng cơ sở hạ tầng vững chắc, có khả năng thích ứng linh hoạt với những đòi hỏi công nghệ luôn biến đổi. Từ kiến trúc nguồn điện, giải pháp làm mát đến mô hình triển khai mô-đun, mọi khía cạnh của trung tâm dữ liệu đều đang chuyển mình để sẵn sàng cho tương lai do AI dẫn dắt. Những tổ chức nào chủ động đầu tư nâng cấp hạ tầng dữ liệu sẵn sàng cho AI ngay từ bây giờ sẽ nắm trong tay lợi thế cạnh tranh to lớn trong kỷ nguyên số mới.