Sức mạnh của hạ tầng AI phụ thuộc vào nguồn năng lượng

Trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ đã kích hoạt làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu (TTDL) trị giá khoảng 3.000 tỷ USD, theo báo cáo Triển vọng Trung tâm dữ liệu Toàn cầu 2026 của JLL. Công suất TTDL toàn cầu dự kiến tăng gấp đôi, từ 103 GW lên 200 GW vào năm 2030, trong đó khối lượng công việc AI có thể chiếm tới 50%.

Tại Việt Nam, làn sóng này cũng đang được thúc đẩy khi các tập đoàn công nghệ trong nước đẩy mạnh đầu tư TTDL quy mô lớn. Nhưng đằng sau cuộc đua về năng lực tính toán là một bài toán nền tảng hơn: năng lượng.

AI đang chuyển đổi TTDL từ nơi lưu trữ và xử lý thông tin thành những “nhà máy AI” được thiết kế để tạo ra trí tuệ số trong suốt vòng đời ứng dụng AI, từ huấn luyện, tinh chỉnh đến suy luận. Sự thay đổi này kéo theo những yêu cầu mới đối với thiết kế, xây dựng và vận hành hạ tầng.

Theo Schneider Electric, mật độ công suất của các “nhà máy AI” đã vượt 100 kW/rack và đang hướng tới 200 kW/rack. Khi mật độ tính toán tăng, nhu cầu điện và làm mát cũng tăng theo. Đồng thời, các hệ thống điện hiện hữu phải đáp ứng những phụ tải lớn và biến động hơn. Ở quy mô toàn ngành, Schneider Electric cho biết quy mô các khu tổ hợp TTDL đang tăng từ mức vài MW lên hàng trăm MW, thậm chí có thể đạt 1-5 GW, trong khi việc mở rộng và kết nối với lưới điện cần thời gian để đáp ứng.

“Trong làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu, sức mạnh thực sự không nằm ở số lượng GPU, mà ở khả năng cung ứng và quản lý năng lượng để tối đa hóa hiệu suất sử dụng những GPU đó, cũng như đảm bảo tính bền vững”, ông Đỗ Thành Thắng, Giám đốc Tối ưu Vận hành, Khối Hệ thống Điện, Khu vực Đông Á, kiêm Phụ trách Nhóm Kinh doanh Thị trường Trung tâm Dữ liệu & Viễn thông Việt Nam, Schneider Electric, nhận định.

Công thức làm chủ dòng năng lượng trong TTDL

Để giải quyết vấn đề này, Schneider Electric đặt ra cách tiếp cận theo một chuỗi xuyên suốt, từ bảo đảm nguồn điện, tối ưu hiệu suất sử dụng đến giảm phát thải.

Trước hết, phải bảo đảm nguồn điện luôn ổn định. Khi nhu cầu công suất của TTDL tăng nhanh, khả năng tiếp cận nguồn điện đủ lớn, ổn định và phù hợp với mục tiêu giảm phát thải trở thành một phần quan trọng của chiến lược đầu tư. Đây cũng là một trong những bài toán Schneider Electric tham gia hỗ trợ doanh nghiệp, từ tư vấn chiến lược năng lượng và nguồn cung đến tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo.

Tiếp đó, mỗi watt điện cần được khai thác hiệu quả nhất. Với các workload AI có mật độ công suất cao, hiệu quả không chỉ được quyết định ở khâu cấp điện mà trên toàn bộ hạ tầng, từ lưới điện tới chip và từ chip tới hệ thống làm mát. Cách tiếp cận “grid to chip, chip to chiller” sẽ cho phép tối ưu dòng năng lượng xuyên suốt hệ thống, kết hợp giữa hạ tầng điện, làm mát, phần mềm giám sát và các công cụ tối ưu vận hành.

Ở lớp kỹ thuật số, digital twin cho phép mô phỏng hệ thống điện và làm mát trước khi triển khai, giúp kiểm chứng thiết kế, giảm rủi ro và nâng cao độ chắc chắn trong vận hành. Với mật độ cao và kiến trúc AI thay đổi nhanh, khả năng mô phỏng trước khi đầu tư càng trở nên quan trọng.

Cuối cùng là việc tách tăng trưởng tiêu thụ năng lượng khỏi tăng trưởng phát thải. Khi AI khiến nhu cầu điện tăng lên, mục tiêu bền vững không thể chỉ dừng ở việc giảm lượng điện tiêu thụ, mà cần đồng thời nâng hiệu suất hạ tầng, tăng khả năng sử dụng các nguồn điện carbon thấp và giảm tác động môi trường trong suốt vòng đời thiết bị.

Schneider Electric áp dụng EcoDesign ngay từ quá trình phát triển sản phẩm, đồng thời cung cấp các công cụ số để doanh nghiệp theo dõi và quản lý dữ liệu năng lượng, môi trường. Cách tiếp cận này hướng tới việc đưa yêu cầu bền vững vào ngay trong thiết kế và vận hành, thay vì xử lý như một bước bổ sung sau đầu tư.

“Với TTDL, hiệu quả năng lượng không nên được nhìn như một mục tiêu riêng lẻ, mà cần được tính toán ngay từ khâu thiết kế và xuyên suốt quá trình vận hành. Khi hạ tầng AI tiếp tục mở rộng, cách tiếp cận này sẽ giúp doanh nghiệp vừa đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng lớn, vừa chủ động hơn trước những yêu cầu về hiệu quả và phát triển bền vững”, ông Đỗ Thành Thắng chia sẻ.

Năng lực tính toán chỉ có thể mở rộng khi hạ tầng năng lượng đủ khả năng theo kịp. Vì vậy, bài toán không còn đơn thuần là xây thêm công suất, mà là xây dựng một hạ tầng năng lượng đủ linh hoạt, hiệu quả và bền vững để đồng hành cùng tốc độ phát triển của AI. Đây cũng là hướng đi Schneider Electric đặt trọng tâm khi đồng hành cùng doanh nghiệp và cơ quan quản lý Việt Nam trong quá trình phát triển hạ tầng TTDL.