Lời giải cho bài toán hạ tầng trong cuộc đua AI

Ảnh minh họa

Ngày 5/5, tại Hà Nội diễn ra sự kiện Cisco Connect Vietnam với sự tham dự của nhiều doanh nghiệp và chuyên gia công nghệ nhằm thảo luận về hạ tầng kỹ thuật trong kỷ nguyên AI.

Dù chủ đề xoay quanh trí tuệ nhân tạo, trọng tâm của các thảo luận không nằm ở mô hình hay thuật toán, mà tập trung nhiều hơn vào nền tảng hạ tầng – yếu tố đang được xem là điều kiện tiên quyết để AI có thể đi vào vận hành thực tế.

KHI AI KHÔNG CÒN LÀ CÂU CHUYỆN CỦA THUẬT TOÁN

Phát biểu tại sự kiện, PGS.TS Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ, cho biết Việt Nam đang xây dựng lại chiến lược chuyển đổi số quốc gia trong bối cảnh mới, đồng thời thúc đẩy hoàn thiện các khung pháp lý liên quan đến quản trị AI và hạ tầng số. Theo ông Hạnh, để sẵn sàng cho AI, Việt Nam cần bắt đầu từ nền tảng kết nối an toàn và có khả năng mở rộng, bởi khi doanh nghiệp chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế, bảo mật và quản trị sẽ trở thành yếu tố mang tính quyết định.

Nhìn rộng hơn, đây cũng là một trong những thách thức lớn nhất của thị trường AI Việt Nam hiện nay. Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh, nhiều doanh nghiệp tập trung vào việc thử nghiệm các ứng dụng mới nhằm tận dụng cơ hội công nghệ. Tuy nhiên, khi AI bắt đầu được đưa vào vận hành ở quy mô lớn hơn, những giới hạn của hạ tầng dần bộc lộ.

Sự bùng nổ của AI thường được ví như phần nổi của tảng băng trôi, nhưng hiệu quả thực sự lại phụ thuộc vào phần chìm là dữ liệu, mạng lưới kết nối và năng lực xử lý. Theo các số liệu được chia sẻ tại sự kiện, hiện chỉ khoảng 13% doanh nghiệp toàn cầu đạt trạng thái sẵn sàng để có thể dẫn đầu trong cuộc đua AI. Điều này cho thấy khoảng cách rất lớn giữa kỳ vọng ứng dụng AI và năng lực vận hành thực tế.

Ông Ben Dawson, Chủ tịch CISCO khu vực Châu Á, Thái Bình Dương, Nhật Bản và Trung Quốc, trình bày tại sự kiện CISCO Connect Vietnam 2026.

Ở cấp độ doanh nghiệp, nhiều hệ thống công nghệ được hình thành qua các giai đoạn khác nhau, phục vụ các mục tiêu riêng biệt, dẫn đến tình trạng thiếu liên thông và khó tích hợp. Dữ liệu – yếu tố cốt lõi của AI – vẫn tồn tại dưới dạng phân mảnh ở nhiều nền tảng khác nhau, trong khi các tiêu chuẩn quản trị dữ liệu chưa được thiết lập đồng bộ. Điều này khiến quá trình khai thác dữ liệu gặp nhiều hạn chế, làm giảm hiệu quả của các ứng dụng AI.

Không chỉ dừng lại ở dữ liệu, hạ tầng mạng và bảo mật cũng đang trở thành điểm nghẽn khi AI tham gia sâu hơn vào các hoạt động vận hành. Các hệ thống hiện hữu thường được thiết kế cho các ứng dụng truyền thống, chưa tính đến yêu cầu xử lý dữ liệu lớn, độ trễ thấp và mức độ bảo mật cao mà AI đòi hỏi. Khi doanh nghiệp mở rộng quy mô ứng dụng, những hạn chế này buộc họ phải điều chỉnh hoặc tái cấu trúc toàn bộ hệ thống công nghệ.

Ở góc độ vĩ mô, vấn đề không chỉ nằm ở từng doanh nghiệp riêng lẻ mà còn liên quan đến cấu trúc của nền kinh tế số. Việc thiếu các tiêu chuẩn chung về dữ liệu, kết nối và bảo mật khiến các hệ thống khó tương thích với nhau, làm giảm hiệu quả của các chuỗi giá trị số. Trong bối cảnh đó, AI không còn là câu chuyện công nghệ đơn lẻ mà trở thành bài toán hạ tầng mang tính hệ thống, đòi hỏi sự tham gia đồng bộ của cả khu vực công và tư nhân

NỢ HẠ TẦNG VÀ BÀI TOÁN TỐI ƯU CHI PHÍ ĐẦU TƯ

Khoảng trống nền tảng nói trên đang được phản ánh rõ thông qua khái niệm “nợ hạ tầng AI” – thuật ngữ dùng để mô tả những hạn chế tích tụ từ việc triển khai AI trên một hệ thống chưa sẵn sàng. Khi doanh nghiệp đẩy nhanh tốc độ ứng dụng AI nhưng chưa đầu tư tương xứng cho hạ tầng, các giải pháp mới thường phải “ghép nối” vào nền tảng cũ, dẫn đến tình trạng thiếu đồng bộ và khó mở rộng.

Theo số liệu được Cisco công bố, có tới 62% doanh nghiệp tại Việt Nam đối mặt với nguy cơ không khai thác được giá trị từ các khoản đầu tư AI do tồn tại những hạn chế về hạ tầng. Con số này phản ánh một nghịch lý đáng chú ý của thị trường công nghệ hiện nay: đầu tư cho AI tăng nhanh, nhưng khả năng tạo ra giá trị thực tế lại chưa tương xứng.

Dưới góc độ vận hành, “nợ hạ tầng AI” có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau. Các hệ thống không thể mở rộng khi nhu cầu tăng lên, buộc doanh nghiệp phải tiếp tục đầu tư bổ sung với chi phí cao hơn. Dữ liệu không thể lưu chuyển hiệu quả giữa các bộ phận khiến các mô hình AI thiếu đầu vào để vận hành chính xác. Đồng thời, các rủi ro về bảo mật gia tăng khi AI được tích hợp sâu vào các quy trình cốt lõi, trong khi hệ thống kiểm soát truy cập chưa được thiết kế tương ứng.

Đáng chú ý, khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang ứng dụng thực tế, những hạn chế này không còn là vấn đề kỹ thuật đơn thuần mà bắt đầu trở thành vấn đề kinh tế. Các khoản đầu tư cho AI, nếu không đi kèm với nền tảng phù hợp, có thể không tạo ra giá trị gia tăng, thậm chí làm tăng chi phí vận hành trong dài hạn.

Điều này cũng đang thúc đẩy sự thay đổi trong cách tiếp cận của thị trường công nghệ. Thay vì cung cấp các giải pháp rời rạc, nhiều doanh nghiệp bắt đầu chuyển sang phát triển các nền tảng tích hợp, nơi dữ liệu, kết nối và bảo mật được thiết kế đồng bộ ngay từ đầu.

PGS.TS Hoàng Hữu Hạnh, Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ, phát biểu tại sự kiện.

Trong bối cảnh đó, Cisco đã giới thiệu một số kiến trúc và công nghệ mới như Cisco Unified Edge, mô hình AI-Ready Secure Network Architecture hay chip Silicon One G300 nhằm phục vụ các hệ thống AI quy mô lớn. Đồng thời, doanh nghiệp này cũng mở rộng hợp tác với NVIDIA thông qua mô hình Secure AI Factory và áp dụng nguyên tắc Zero Trust cho các tác nhân AI nhằm tăng khả năng kiểm soát và phục hồi của hệ thống.

Những hướng tiếp cận này cho thấy một sự chuyển dịch đáng chú ý của thị trường: AI không còn được nhìn như một lớp ứng dụng nằm phía trên hệ thống, mà đang kéo theo nhu cầu tái cấu trúc toàn bộ hạ tầng vận hành phía dưới.

CUỘC ĐUA TÁI CẤU TRÚC HẠ TẦNG

Cùng với sự mở rộng của AI, thị trường công nghệ cũng đang bước vào một giai đoạn cạnh tranh mới, nơi trọng tâm không chỉ nằm ở ứng dụng mà dịch chuyển xuống lớp nền hạ tầng. Đây là khu vực bao gồm mạng lưới kết nối, trung tâm dữ liệu, nền tảng điện toán và các hệ thống bảo mật – những yếu tố quyết định khả năng triển khai AI ở quy mô lớn.

Trong cấu trúc này, các tập đoàn công nghệ quốc tế đang tìm cách mở rộng hiện diện thông qua việc tham gia vào các dự án hạ tầng và môi trường thử nghiệm. Tại Việt Nam, Cisco cho biết đang hợp tác với nhiều tổ chức trong lĩnh vực y tế, viễn thông và đào tạo nhằm xây dựng nền tảng phục vụ cho AI và chuyển đổi số.

Một trong những ví dụ được nhắc tới là việc Bệnh viện Phương Đông triển khai nền tảng số dựa trên Cisco Meraki nhằm duy trì khả năng vận hành ổn định và truy cập dữ liệu liên tục trong môi trường y tế. Trong khi đó, Viettel đang ứng dụng các giải pháp router Cisco 8000 để mở rộng năng lực mạng phục vụ nhu cầu kết nối cho AI và 5G trên quy mô lớn.

Bên cạnh đó, phòng thí nghiệm mạng quang định tuyến 5G tại Hà Nội do Cisco phát triển cũng đang được sử dụng như môi trường kiểm thử cho các doanh nghiệp và nhà mạng trong quá trình tối ưu hóa các ứng dụng AI. Theo giới quan sát, các mô hình thử nghiệm như vậy đóng vai trò như bước trung gian quan trọng trước khi triển khai thực tế, giúp doanh nghiệp giảm rủi ro và kiểm tra khả năng tương thích của hệ thống.

Song song với cuộc cạnh tranh ở lớp hạ tầng là yêu cầu đồng bộ về chính sách và nguồn nhân lực. Đại diện Cục Chuyển đổi số Quốc gia cho biết Việt Nam đang thúc đẩy xây dựng hạ tầng cần thiết cho AI, đồng thời hoàn thiện các cơ chế quản trị để đảm bảo công nghệ được triển khai theo hướng an toàn và có kiểm soát.

Ở góc độ thị trường, AI tại Việt Nam đang dần hình thành theo cấu trúc nhiều tầng, trong đó lớp ứng dụng phát triển nhanh nhất nhưng lại phụ thuộc trực tiếp vào năng lực của lớp hạ tầng phía dưới. Điều này khiến các doanh nghiệp công nghệ không chỉ cạnh tranh bằng thuật toán hay mô hình AI, mà còn bằng khả năng xây dựng nền tảng dữ liệu, kết nối và bảo mật đủ mạnh để vận hành công nghệ ở quy mô lớn.

Song song với đầu tư công nghệ, bài toán nhân lực cũng trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái AI. Theo Cisco, chương trình Cisco Networking Academy đã đào tạo hơn 160.000 học viên tại Việt Nam trong các lĩnh vực như mạng, an ninh mạng và AI, trong khi chương trình Country Digital Acceleration tiếp tục được mở rộng nhằm hỗ trợ quá trình chuyển đổi số.

Trong bối cảnh đó, thị trường AI tại Việt Nam đang bước qua giai đoạn “thử nghiệm công nghệ” để tiến tới giai đoạn “xây dựng nền tảng”. Và ở giai đoạn này, lợi thế không còn thuộc về đơn vị sở hữu công nghệ mới nhất, mà thuộc về những doanh nghiệp và hệ thống có đủ năng lực hạ tầng để biến công nghệ thành giá trị vận hành thực tế.

Dũng Huỳnh