Căng thẳng cấu trúc cốt lõi trong sự phát triển của trung tâm dữ liệu AI
Bài viết của David Elliott, Spectra
04/06/2026
Dự báo khối lượng công việc AI sẽ chiếm một nửa tổng dung lượng trung tâm dữ liệu vào năm 2030, so với khoảng 25% hiện nay. Điều này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy đầu tư vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu hỗ trợ công nghệ này lên tới hàng nghìn tỷ đô la vào cuối thập kỷ này.
Trong khi quá trình xây dựng này tiếp tục diễn ra, một sự chuyển đổi đồng thời cũng đang diễn ra.
Việc huấn luyện các mô hình AI cho đến nay vẫn chiếm ưu thế trong nhu cầu về dung lượng trung tâm dữ liệu. Nhưng trong năm năm tới, các nhà phân tích dự đoán suy luận — phần “thực hiện” của AI, như Google giải thích — sẽ vượt qua huấn luyện để trở thành khối lượng công việc chính trong các trung tâm dữ liệu AI. McKinsey dự đoán rằng nó sẽ chiếm hơn một nửa tổng số tính toán AI và khoảng 30-40% tổng nhu cầu trung tâm dữ liệu vào năm 2030.
Đồng thời, tham vọng địa chính trị và các yêu cầu về tính bền vững đang ngày càng gia tăng. Các xu hướng hội tụ này sẽ ngày càng định hình cách các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn lập kế hoạch cơ sở hạ tầng, các chuyên gia cho biết, bao gồm cả việc thúc đẩy nhu cầu về cơ sở hạ tầng “biên” phi tập trung hơn.
Sự dịch chuyển sang điện toán biên
Theo nhà phân tích thị trường công nghệ Omdia, điện toán biên là “nơi cuộc cách mạng AI sẽ được thắng lợi”.
Tại một sự kiện về xu hướng công nghệ gần đây ở Nhật Bản, Fiona Kyle, Phó Chủ tịch Nghiên cứu, Công nghệ Tích hợp của tổ chức này, đã chỉ ra “nghịch lý của điện toán” — nơi đầu tư đang được đổ vào việc hoàn thiện AI tạo sinh trong khi AI vật lý đang nổi lên — là trọng tâm của các lực lượng cấu trúc đang định hình lại lĩnh vực này.
Sự dịch chuyển này đang thúc đẩy một sự thay đổi cơ bản về “nơi điện toán diễn ra, cách thức mở rộng quy mô và ai kiểm soát nó”, và điều này đang thay đổi mọi thứ về kiến trúc cơ sở hạ tầng, theo Kyle.
Người tiêu dùng và doanh nghiệp không muốn AI như một tính năng, họ muốn kết quả mà nó mang lại — và AI cho phép những cải tiến này là nơi giá trị thực sự được tích lũy, bà nói thêm.
Các chuyên gia cho rằng chúng ta đang chứng kiến một sự thay đổi cơ bản về nơi diễn ra hoạt động tính toán.
Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) đang đến.
Ngày càng nhiều hàng tỷ điện thoại thông minh, máy tính cá nhân và thiết bị đeo được đang được tái thiết kế với các tính năng bao gồm dịch thuật trực tiếp và trợ lý giọng nói.
Trí tuệ nhân tạo vật lý — cho phép các hệ thống tự động bao gồm camera, robot công nghiệp và ô tô tự lái thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong thế giới thực — đang mở khóa những khả năng mới trên khắp các ngành công nghiệp.
Một lĩnh vực có thể được chuyển đổi bởi điều này là sản xuất, hiện đang đối mặt với những thách thức bao gồm chi phí tăng cao, thiếu hụt lao động và kỳ vọng của khách hàng thay đổi.
Công nghệ như robot công nghiệp có thể thực hiện nhiều công việc khác nhau thay vì các nhiệm vụ cố định, lặp đi lặp lại, hoặc học hỏi và thích nghi với kinh nghiệm thực tế, hứa hẹn sẽ tăng hiệu quả và hỗ trợ tính linh hoạt và khả năng phục hồi cao hơn trên dây chuyền sản xuất, theo một báo cáo gần đây của Diễn đàn Kinh tế Thế giới về chủ đề này.
Và trong khi chỉ 5% các công ty nói với một cuộc khảo sát của Deloitte rằng trí tuệ nhân tạo vật lý đang chuyển đổi ngành công nghiệp của họ hiện nay, hơn 40% cho biết họ kỳ vọng điều đó sẽ xảy ra trong vòng ba năm tới.
Thay vì chỉ thực hiện các nhiệm vụ cố định, robot công nghiệp sẽ ngày càng học hỏi và thích nghi
Đổi mới trung tâm dữ liệu biên
Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp xem xét cách tích hợp AI vật lý vào hoạt động của họ, cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu hỗ trợ nó đang phát triển nhanh chóng.
Cùng với việc tiếp tục mở rộng cơ sở hạ tầng đào tạo tập trung, tương lai vật lý của AI sẽ ngày càng yêu cầu tính toán diễn ra gần người dùng hơn ở rìa mạng, bởi vì việc thực hiện các tác vụ như vậy đòi hỏi độ trễ cực thấp, khả năng phản hồi theo thời gian thực và thường là tăng cường bảo mật dữ liệu.
Điều này có nghĩa là suy luận sẽ diễn ra trên chính thiết bị, trong các trung tâm dữ liệu biên hoặc kết hợp cả hai.
Đáp lại, sự đổi mới trung tâm dữ liệu biên đang tiến bộ nhanh chóng. Các công ty trong lĩnh vực này đang nghiên cứu các giải pháp mô-đun có thể được đưa vào hoạt động nhanh chóng, các công nghệ làm mát tiên tiến để xử lý cường độ nhiệt của khối lượng công việc AI và sử dụng AI để giám sát và tối ưu hóa hệ thống.
Ví dụ, Tập đoàn Mitsubishi Heavy Industries (MHI) đã ra mắt DIAVAULT để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực công nghiệp. Nền tảng này cung cấp nguồn điện, hệ thống làm mát và xử lý dữ liệu tích hợp tại chỗ, với mức độ bảo mật cao và độ trễ thấp khó có thể đạt được trong môi trường đám mây.
Nền tảng này cung cấp các giải pháp điện toán biên, bao gồm môi trường suy luận tại các địa điểm sản xuất và cơ sở nghiên cứu, và kết nối 5G dự kiến sẽ đáp ứng nhu cầu về độ trễ thấp.
Trung tâm dữ liệu biên DIAVAULT của MHI
1 tỷ robot
Trong khi AI đang chuyển dịch sang điện toán biên, vẫn có những căng thẳng khác nằm ở cốt lõi của cuộc đua phát triển các trung tâm dữ liệu, như Kyle của Omdia đã lưu ý. Các nhà lãnh đạo công nghệ đang buộc phải dung hòa tốc độ đổi mới với các ràng buộc về tính bền vững và các yêu cầu về chủ quyền địa chính trị.
Và trong khi điều này tạo ra những thách thức, nó cũng mang lại những cơ hội. AI vật lý đã hiện diện, nhưng nó được dự báo sẽ bùng nổ trong thập kỷ tới, với hơn 1 tỷ robot AI được dự đoán sẽ di chuyển xung quanh chúng ta vào năm 2035.
Tư duy tiến bộ Các công ty — với cơ sở hạ tầng phù hợp hỗ trợ — sẽ được hưởng lợi từ khả năng phục hồi, tuân thủ quy định, chi phí và hiệu quả.
