Bài toán năng lượng trong chiến lược AI của Việt Nam

Theo Tiến sĩ James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học RMIT Việt Nam, chủ quyền AI dựa trên ít nhất bốn nền tảng gồm thuật toán, dữ liệu, chip và năng lượng.

Tiến sĩ James Kang (trái) và chuyên gia Al Trần Quý Hưng. Ảnh: RMIT

Ông cho rằng Việt Nam khó cạnh tranh với Mỹ và Trung Quốc trên cả bốn phương diện, từ xây dựng những mô hình AI đa dụng lớn nhất thế giới, kiểm soát nguồn cung chip AI tiên tiến đến sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, năng lượng là lĩnh vực Việt Nam có thể chủ động đưa ra lựa chọn chiến lược của riêng mình.

“AI không tồn tại trên đám mây. AI vận hành trên máy móc vật lý trong các trung tâm dữ liệu, 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”, Tiến sĩ Kang nhấn mạnh.

Quy mô hạ tầng trung tâm dữ liệu hiện nay phần nào cho thấy nhu cầu năng lượng đặt ra.

Ông Trần Quý Hưng, chuyên gia AI và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại RMIT, dẫn thông tin Việt Nam hiện có 41 trung tâm dữ liệu đang hoạt động với tổng công suất khoảng 221 MW. Viettel cũng đang phát triển một trung tâm dữ liệu siêu quy mô công suất 140 MW tại Thành phố Hồ Chí Minh, trong khi nhiều dự án quy mô lớn khác đang được lên kế hoạch.

Theo ông Hưng, vấn đề không chỉ nằm ở việc Việt Nam có thể sản xuất bao nhiêu điện mà còn ở khả năng cung cấp nguồn điện ổn định cho những cơ sở không thể bị gián đoạn.

Bên trong trung tâm dữ liệu Viettel tại Hoà Lạc. Ảnh: Viettel

Trong cuộc đua AI, Việt Nam có thể có cơ hội tốt hơn khi tập trung phát triển các mô hình chuyên biệt dựa trên dữ liệu, ngôn ngữ và những ngành có lợi thế về kiến thức địa phương. Tuy nhiên, hướng đi này vẫn đòi hỏi hạ tầng điện toán và nguồn điện ổn định để vận hành.

Một bài toán khác là làm mát trung tâm dữ liệu, hoạt động thường chiếm 30-40% tổng mức tiêu thụ năng lượng. Với điều kiện khí hậu nhiệt đới của Việt Nam, đây vừa là thách thức kỹ thuật vừa tác động đến chi phí vận hành.

Tiến sĩ Kang cho rằng đường bờ biển dài của Việt Nam mở ra cơ hội nghiên cứu các phương thức làm mát bằng nước biển.

Trong khi đó, ông Hưng dẫn các mô hình thay thế như trung tâm dữ liệu dưới nước tại Hải Nam và cơ sở công suất 24 MW tại Thượng Hải (Trung Quốc) kết nối với điện gió ngoài khơi. Tuy nhiên, theo ông, Việt Nam nên nghiên cứu thay vì sao chép các mô hình này, đồng thời tính đến những vấn đề về bảo trì, kết nối, an ninh và chi phí.

Đối với nguồn cung điện, ông Hưng đề xuất Việt Nam theo đuổi một tổ hợp công nghệ đa dạng, kết hợp năng lượng tái tạo, mở rộng lưới điện, lưu trữ năng lượng và thiết kế trung tâm dữ liệu hiệu quả. Điện gió ngoài khơi với tiềm năng kỹ thuật hàng trăm GW được xác định là một nguồn điện quan trọng, trong khi điện hạt nhân cũng được kỳ vọng đóng góp vào chiến lược dài hạn.

Tiến sĩ Kang phân biệt vai trò của điện hạt nhân truyền thống và lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR). Theo ông, điện hạt nhân quy mô lớn có thể củng cố lưới điện quốc gia, trong khi SMR có thể trở thành lựa chọn cho các phụ tải công nghiệp và điện toán chuyên biệt khi công nghệ này đạt độ chín về thương mại.

Từ đó, Tiến sĩ Kang đề xuất ba ưu tiên cho Việt Nam: coi nguồn điện ổn định với chi phí hợp lý là một phần cốt lõi trong chiến lược AI quốc gia; quy hoạch đồng bộ năng lượng, hạ tầng trung tâm dữ liệu và kết nối cáp quang, tận dụng lợi thế địa lý ven biển; đồng thời bảo đảm đầu tư nước ngoài vào trung tâm dữ liệu đóng góp vào phát triển kỹ năng, nghiên cứu và hợp tác công nghệ trong nước.

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