Khi Việt Nam thúc đẩy mục tiêu này, trọng tâm đang dần chuyển từ các ứng dụng AI sang hạ tầng cần thiết để phát triển và vận hành AI ở quy mô lớn. Trong lĩnh vực viễn thông, mục tiêu này đòi hỏi phải xây dựng các mạng lưới có dung lượng cao, mạng có thể lập trình linh hoạt và có thể kết nối các tài nguyên điện toán ngày càng phân tán.

Thu hẹp khoảng cách hạ tầng: Không chỉ là năng lực điện toán

Các nhà cung cấp dịch vụ từ lâu đã chú trọng mở rộng mạng lưới để đáp ứng nhu cầu băng thông ngày càng tăng từ video trực tuyến, trò chơi điện tử và các dịch vụ sử dụng nhiều dữ liệu khác. Tuy nhiên, AI đang tạo ra một sự thay đổi sâu hơn về kiến trúc mạng. Khi khối lượng tác vụ chuyển từ hoạt động huấn luyện tập trung sang suy luận và điều phối phân tán, mạng lưới không còn chỉ đóng vai trò kết nối các tài nguyên điện toán mà đang trở thành một phần không thể tách rời của chính hạ tầng tính toán.

Khối lượng tác vụ AI đặt ra những yêu cầu hoàn toàn khác cho mạng lưới. Các cụm huấn luyện có thể gồm hàng nghìn bộ xử lý trao đổi dữ liệu chỉ trong vài mili giây, do đó bất kỳ điểm nghẽn nào trong quá trình truyền dữ liệu cũng có thể khiến năng lực GPU đắt đỏ không được khai thác tối ưu. Khi AI bước vào giai đoạn suy luận, lưu lượng dữ liệu ngày càng dịch chuyển từ các trung tâm dữ liệu tập trung tới doanh nghiệp và các hạ tầng điện toán biên, nơi yêu cầu kết nối có độ trễ thấp.

Chiến lược hạ tầng số của Việt Nam cũng phản ánh xu hướng tích hợp này, với các mục tiêu phát triển trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn và sẵn sàng phục vụ AI, hạ tầng điện toán biên, mở rộng vùng phủ sóng 5G và tăng cường kết nối cáp quang biển quốc tế. Khi các khối lượng tác vụ AI ngày càng phân tán, những thành phần này cần vận hành theo một hệ thống tích hợp.

Xu hướng này cũng mở ra những cơ hội mới cho các nhà cung cấp dịch vụ. Trên thế giới, một số nhà cung cấp đang nghiên cứu mô hình Mạng cáp quang được quản lý (Managed Optical Fiber Network - MOFN), trong đó hạ tầng quang chuyên dụng được xây dựng và vận hành cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô siêu lớn (hyperscaler) và các khách hàng có nhu cầu điện toán lớn khác.

Việt Nam đang xây dựng nền tảng để phát triển AI ở quy mô lớn

Các tập đoàn công nghệ toàn cầu đang tăng cường hiện diện trong hệ sinh thái nghiên cứu và đổi mới sáng tạo AI tại Việt Nam, trong khi các doanh nghiệp trong nước cũng đầu tư vào hạ tầng tính toán và dữ liệu cần thiết để triển khai AI ở quy mô lớn. NVIDIA đã thành lập trung tâm R&D đầu tiên tại Việt Nam với sự hợp tác của Chính phủ Việt Nam, tập trung vào phát triển phần mềm AI và củng cố hệ sinh thái AI trong nước.

Dự án AI Factory (nhà máy AI) của FPT được trang bị hàng nghìn GPU NVIDIA H100 và bắt đầu cung cấp dịch vụ từ năm 2025, mang đến hạ tầng điện toán đặt tại Việt Nam cho các doanh nghiệp phát triển và triển khai AI. Trong khi đó, CMCcho biết sẽ đầu tư hơn 250 triệu USD vào dự án trung tâm dữ liệu AI Heart tại TP. HCM nhằm phục vụ nhu cầu phát triển AI, điện toán đám mây và dữ liệu lớn.

Cùng với quá trình nâng cấp mạng lưới đang diễn ra, những bước phát triển này cho thấy Việt Nam đang từng bước xây dựng các điều kiện cần thiết để đưa AI từ những thử nghiệm riêng lẻ sang triển khai ở quy mô rộng rãi hơn. Tuy nhiên, chỉ đầu tư vào hạ tầng là chưa đủ. Giai đoạn tiếp theo sẽ đòi hỏi năng lực chuyên sâu hơn về phát triển mô hình, kiến trúc tính toán, kỹ thuật dữ liệu và vận hành AI ở quy mô lớn, đồng thời cần tăng cường hợp tác giữa doanh nghiệp, trường đại học và các nhà cung cấp hạ tầng.

Nhìn chung, đầu tư vào năng lực điện toán, hạ tầng kết nối và nguồn nhân lực đang tạo nền tảng cho quá trình ứng dụng AI ở quy mô công nghiệp. Các nhà hoạch định chính sách, tập đoàn công nghệ toàn cầu và doanh nghiệp hạ tầng số trong nước đang ngày càng đóng góp vào quá trình hình thành một hệ sinh thái AI nội địa có tính kết nối hơn.

Yếu tố AI tác nhân (Agentic AI)

AI đang có sự chuyển dịch rõ rệt từ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn sang tạo ra giá trị thông qua hoạt động suy luận ở quy mô lớn. Quá trình chuyển đổi từ thử nghiệm sang những hệ thống AI luôn hoạt động và được tích hợp vào quy trình của doanh nghiệp sẽ đặt ra yêu cầu phải nhìn nhận lại cách thức xây dựng hạ tầng hiện nay.

AI tác nhân (agentic AI) là các hệ thống AI có khả năng lập kế hoạch, phối hợp nhiều bước và thực hiện hành động để đạt được một mục tiêu xác định, thay vì chỉ đưa ra phản hồi cho một câu lệnh đơn lẻ. Các hệ thống này đòi hỏi một mô hình hạ tầng hoàn toàn khác, kết hợp GPU để tăng tốc tính toán, CPU để điều phối và mạng lưới có khả năng truyền dữ liệu hiệu quả giữa các thành phần này.

Đối với các nhà cung cấp dịch vụ, sự chuyển dịch này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Những nhà cung cấp có thể chuyển đổi mạng lưới thành các nền tảng dung lượng cao, mạng có thể lập trình và hỗ trợ khối lượng tác vụ AI phân tán sẽ trở thành những đơn vị đóng vai trò quan trọng trong kỷ nguyên AI tác nhân.

Đà phát triển AI tại Việt Nam đang được thúc đẩy bởi khung chính sách ngày càng hoàn thiện, năng lực hạ tầng ngày càng được mở rộng và sự tham gia tích cực hơn của cả các tập đoàn công nghệ quốc tế lẫn doanh nghiệp trong nước. Tuy nhiên, để AI thực sự bước ra khỏi giai đoạn thử nghiệm và được triển khai rộng rãi, chỉ đầu tư thêm GPU hay xây dựng các trung tâm dữ liệu riêng lẻ là chưa đủ. Hạ tầng điện toán, dữ liệu, nguồn nhân lực và kết nối cần được phát triển đồng bộ thay vì tách rời. Những nền tảng cần thiết đang dần được hình thành; bước tiếp theo là bảo đảm các thành phần này có thể phối hợp hiệu quả, mở rộng theo nhu cầu và thích ứng với sự thay đổi của khối lượng tác vụ AI.