Kiến nghị giao Bộ KH&CN xây hạ tầng AI quốc gia

Tại Hội nghị quốc gia lần thứ 28 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (REV-ECIT 2025) diễn ra ngày 20/12/2025 tại Đại học Bách khoa Hà Nội, PGS. TS Trần Minh Tuấn, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN) đã trình bày Đề án xây dựng Trung tâm tính toán hiệu năng cao (HPC) phục vụ phát triển trí tuệ nhân tạo Việt Nam giai đoạn 2026-2035.

PGS. TS Trần Minh Tuấn, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ chia sẻ tại Hội nghị.

Đề án đưa ra kiến nghị giao Bộ KH&CN chủ trì triển khai thí điểm trong giai đoạn 2026-2027, xây dựng Trung tâm Dữ liệu mở cho AI và ban hành các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc gia về hạ tầng trí tuệ nhân tạo.

Hiện trạng hạ tầng AI tại Việt Nam

Phân tích hiện trạng hạ tầng AI tại Việt Nam, PGS. TS Trần Minh Tuấn chỉ ra hai hạ tầng lớn nhất hiện nay là VinAI đang sở hữu siêu máy tính AI với công suất khoảng 5 petaFLOPS thông qua 20 máy chủ DGX A100, đây là hệ thống mạnh nhất Đông Nam Á hiện nay, cùng với FPT triển khai AI Factory gồm 127 node GPU NVIDIA H100 tại trung tâm dữ liệu chuẩn Tier-3. Tuy nhiên, tổng công suất hạ tầng AI của cả nước chỉ đạt khoảng 51 MW tính đến năm 2024, trong khi đã có tới 61,2% doanh nghiệp Việt Nam triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo, cho thấy sự chênh lệch lớn giữa nguồn cung hạ tầng và nhu cầu ứng dụng

Nhà máy AI của FPT đạt chuẩn quốc tế, đáp ứng nhu cầu phát triển AI trên toàn cầu. Ảnh: FPT

Dù 61,2% doanh nghiệp Việt Nam đã hoặc đang triển khai các giải pháp AI, chỉ 22% trong số đó thực sự sẵn sàng khai thác toàn diện tiềm năng của công nghệ này, bộc lộ khoảng cách xa giữa việc "có AI" và "dùng thành thạo AI".

Hai vấn đề lớn nhất cản trở doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận AI là chi phí triển khai cao với 46,7% doanh nghiệp gặp khó khăn về tài chính và thiếu hụt nguồn nhân lực chuyên sâu về AI với 43,7%. Hai vấn đề đều xuất phát từ ba thách thức cấp quốc gia mà PGS TS Trần Minh Tuấn chỉ rõ: thứ nhất là quy mô hạ tầng AI hiện tại quá nhỏ so với nhu cầu thực tế của nền kinh tế, thứ hai là thiếu nguồn điện công suất lớn và ổn định phục vụ các trung tâm dữ liệu, thứ ba là chưa có tiêu chuẩn và quy định cụ thể để định hướng phát triển hạ tầng AI.

PGS. TS Trần Minh Tuấn cảnh báo về bài toán kinh tế của chip AI qua các nghiên cứu gần đây từ Princeton, D.A. Davidson và Meta. Ngành công nghệ toàn cầu đã chi khoảng 400 tỷ USD vào chip AI và trung tâm dữ liệu năm 2025, nhưng khoản đầu tư khổng lồ này đang đối mặt với rủi ro lớn do tuổi thọ thực tế của chip AI chỉ đạt 2-3 năm theo nghiên cứu của Princeton, ngắn hơn nhiều so với 6 năm như các công ty công nghệ ước tính ban đầu. Nghiên cứu của D.A. Davidson cho thấy chip AI mất 85-90% giá trị thị trường chỉ trong vòng 3-4 năm, trong khi tỷ lệ hỏng hóc hàng năm lên tới 9% theo phân tích của Meta về mô hình Llama. Tốc độ lỗi thời càng nhanh hơn khi Nvidia chuẩn bị ra mắt chip Rubin vào năm 2026 với hiệu năng gấp 7,5 lần thế hệ Blackwell hiện tại. Thực tế giải thích tại sao đề án đề xuất kiến trúc mở và lai tích hợp CPU-GPU-FPGA thay vì đầu tư vào một loại chip duy nhất, giúp Việt Nam linh hoạt nâng cấp công nghệ theo từng giai đoạn và tránh nguy cơ lãng phí nguồn lực khi chip nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Thị trường AI Việt Nam đạt 1,6 tỷ USD năm 2030

Đề án cũng dự báo thị trường AI Việt Nam tăng trưởng khoảng 18% mỗi năm từ 2024 đến 2030 với quy mô đạt 1,6 tỷ USD vào năm 2030, tốc độ tăng trưởng này thúc đẩy các doanh nghiệp lớn đồng loạt mở rộng hạ tầng AI với quy mô trong khu vực. Viettel đang lên kế hoạch xây dựng 11 trung tâm dữ liệu AI với tổng công suất 350 MW, FPT chuẩn bị mở rộng AI Factory ra toàn quốc, trong khi các tập đoàn đầu tư nước ngoài có kế hoạch đặt trung tâm Cloud khu vực tại Việt Nam để phục vụ thị trường Đông Nam Á.

PGS. TS Trần Minh Tuấn cũng nhấn mạnh sáu lĩnh vực có nhu cầu ứng dụng AI cao nhất bao gồm tài chính ngân hàng, chính phủ và dịch vụ công, sản xuất và ô tô, y tế chăm sóc sức khỏe, viễn thông, cùng với bán lẻ. Đây là những ngành then chốt đang chạy đua chuyển đổi số để nâng cao năng lực cạnh tranh, tạo ra nhu cầu khổng lồ về sức mạnh tính toán và khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn mà chỉ hạ tầng AI hiện đại mới đáp ứng được.

Đề án kỳ vọng đưa Việt Nam vào Top 3 ASEAN về năng lực HPC đến năm 2035 thông qua việc đào tạo 1.000 chuyên gia chuyên sâu về HPC và AI, tạo nền tảng nhân lực cho sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo trong nước.

Về mặt kinh tế, đề án dự kiến mang lại hiệu quả kép cho nền kinh tế Việt Nam. Một mặt, việc chia sẻ tài nguyên tính toán thay vì đầu tư riêng lẻ sẽ giúp các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu tiết kiệm trên 100 triệu USD mỗi năm về chi phí hạ tầng. Mặt khác, hạ tầng AI quốc gia sẽ thúc đẩy sự ra đời của hai công ty AI Unicorn với giá trị trên 1 tỷ USD cùng hơn 50 sản phẩm AI thương mại phục vụ thị trường trong nước và xuất khẩu, tạo ra đóng góp cho GDP quốc gia đạt 0,3% tương đương khoảng 1,5 tỷ USD mỗi năm từ các hoạt động liên quan đến trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số.

Về mặt khoa học, đề án kỳ vọng nâng cao năng lực nghiên cứu cơ bản của Việt Nam với khả năng mô phỏng khoa học, dự báo khí hậu, năng lượng và phát triển vật liệu mới tăng 300% so với hiện tại, giúp Việt Nam chủ động trong nghiên cứu và giảm phụ thuộc vào các trung tâm tính toán nước ngoài

Kiến nghị giao Bộ KH&CN chủ trì giai đoạn thí điểm

Đề án kiến nghị giao Bộ Khoa học và Công nghệ chủ trì triển khai giai đoạn thí điểm từ 2026 đến 2027, giai đoạn then chốt để kiểm chứng mô hình vận hành và hoàn thiện cơ chế quản lý trước khi nhân rộng ra toàn quốc.

Song song với việc chủ trì thí điểm, Bộ Khoa học và Công nghệ sẽ đảm nhận trách nhiệm dài hạn trong việc xây dựng hệ thống tiêu chuẩn quốc gia cho hạ tầng AI, bao gồm quy chuẩn kỹ thuật, phương pháp đánh giá và hệ thống chứng nhận chuyên môn AI. Đây là nền tảng pháp lý cần thiết để đảm bảo chất lượng và hiệu quả của hạ tầng AI quốc gia trong dài hạn.

Trong giai đoạn thí điểm, đề án tập trung vào ba nhiệm vụ cốt lõi nhằm xây dựng nền móng cho hệ thống HPC quốc gia. Nhiệm vụ thứ nhất là kết nối hạ tầng sẵn có từ Trung tâm Dữ liệu Quốc gia, doanh nghiệp và các đơn vị có HPC thông qua thỏa thuận chia sẻ lợi ích, tận dụng tối đa nguồn lực hiện có thay vì đầu tư mới từ đầu. Nhiệm vụ thứ hai là xây dựng Nền tảng Điều phối quốc gia (NAHPC) làm hạ tầng số lõi quản lý và phân bổ tài nguyên tính toán theo thời gian thực, đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả. Nhiệm vụ thứ ba là triển khai chương trình Voucher HPC hỗ trợ viện trường, startup AI và nhóm nghiên cứu trọng điểm tiếp cận hạ tầng tính toán với chi phí ưu đãi, tạo động lực cho nghiên cứu và đổi mới sáng tạo.

Về quy mô, giai đoạn thí điểm hướng tới năng lực tính toán đạt 25 PFLOPS đi kèm với chương trình đào tạo 100 kỹ sư chuyên sâu về HPC và AI, tạo đội ngũ nòng cốt cho các giai đoạn tiếp theo. Kết thúc hai năm thí điểm, Bộ Khoa học và Công nghệ sẽ tiến hành đánh giá toàn diện về hiệu quả vận hành (mức độ sử dụng thực tế), hiệu quả kinh tế (chi phí so với lợi ích) và hiệu quả dịch vụ (mức độ hài lòng của người dùng) để hoàn thiện mô hình quản trị trước khi triển khai quy mô lớn trong giai đoạn 2028-2035.

Sau khi hoàn thành giai đoạn thí điểm và rút ra các bài học kinh nghiệm, đề án đề xuất chỉ định một đơn vị có chức năng nhiệm vụ phù hợp để triển khai quy mô lớn từ 2028 đến 2035. Đơn vị được chỉ định cần đáp ứng ba tiêu chí cốt lõi: năng lực chuyên môn về công nghệ HPC để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả, kinh nghiệm quản lý hạ tầng công nghệ cao để tránh những rủi ro kỹ thuật thường gặp trong các dự án quy mô lớn, và khả năng điều phối nguồn lực từ nhiều bên liên quan bao gồm chính phủ, doanh nghiệp và viện trường để đảm bảo tính liên thông của toàn hệ thống.

Giai đoạn hai từ 2028 đến 2030 đánh dấu bước chuyển mình từ thí điểm sang triển khai chính thức với việc xây dựng hai cụm HPC đầu tiên tại Hà Nội và một thành phố lớn ở miền Trung hoặc Nam (Đà Nẵng hoặc TP. Hồ Chí Minh). Tổng năng lực tính toán tăng gấp ba lần so với giai đoạn thí điểm lên trên 80 PFLOPS, đồng thời cải thiện hiệu suất sử dụng năng lượng với chỉ số PUE thấp hơn 1,35 nhờ áp dụng công nghệ làm mát tiên tiến và tối ưu hóa thiết kế trung tâm dữ liệu. Đề án hướng tới hai mục tiêu chiến lược: đưa Việt Nam vào Top 3 ASEAN về năng lực HPC, khẳng định vị thế trong khu vực, và xuất hiện trong nhóm 200 của bảng xếp hạng TOP500.org toàn cầu, chứng tỏ năng lực tính toán của Việt Nam đã đạt tầm quốc tế.

Giai đoạn ba từ 2031 đến 2035 hoàn thiện kiến trúc tam giác chiến lược với việc xây dựng cụm HPC thứ ba, tạo thành mạng lưới ba cụm phủ khắp cả nước từ Bắc đến Nam. Tổng năng lực hệ thống gần gấp đôi so với giai đoạn hai, đạt trên 150 PFLOPS với chỉ số PUE (chỉ số đo lường mức độ hiệu quả trong việc sử dụng điện năng tại trung tâm dữ liệu) được cải thiện xuống dưới 1,25, tiệm cận các tiêu chuẩn xanh quốc tế. Đề án đặt mục tiêu đào tạo 600 kỹ sư chuyên sâu về HPC và AI trong giai đoạn này, tạo đội ngũ nhân lực kỹ thuật cao đủ sức vận hành và phát triển hệ thống một cách tự chủ. Mốc quan trọng nhất của giai đoạn này là đạt mức tự chủ công nghệ trên 70% về ứng dụng, nghĩa là phần lớn các phần mềm và giải pháp AI được phát triển bởi đội ngũ trong nước thay vì phụ thuộc vào các sản phẩm nước ngoài. Sự tự chủ này không chỉ giảm chi phí bản quyền và dịch vụ mà còn đảm bảo an ninh dữ liệu và độc lập về công nghệ, yếu tố then chốt để Việt Nam thực sự làm chủ cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo.

Về mặt dữ liệu, đề án đề xuất giao Bộ Khoa học và Công nghệ triển khai Trung tâm Dữ liệu mở cho AI đặt tại Trung tâm Dữ liệu Quốc gia, phục vụ nghiên cứu, đào tạo và ứng dụng AI với chính sách chia sẻ dữ liệu công khai cho cộng đồng theo các mức phí ưu đãi hoặc miễn phí tùy đối tượng.

Bộ Khoa học và Công nghệ xây dựng ba tầng dữ liệu với mức độ phức tạp tăng dần. Tầng đầu tiên là bộ dữ liệu nền tảng LLM Tiếng Việt đa miền đa phong cách đạt 200-400 tỷ token trong giai đoạn hai (2028-2030). Tầng thứ hai là dữ liệu đa phương thức gồm hình ảnh, video và âm thanh thuần Việt trong giai đoạn ba (2031-2035). Tầng thứ ba là các bộ dữ liệu chuyên ngành cho sáu lĩnh vực ưu tiên gồm y tế, logistics, nông nghiệp, pháp luật, tài chính và giáo dục. Trung tâm cũng phát triển bộ benchmark chuẩn quốc gia và bộ thử nghiệm độc lập để đánh giá khách quan chất lượng các mô hình LLM Tiếng Việt.

Song song với việc xây dựng dữ liệu, đề án đề xuất giao Bộ Công an hai trách nhiệm chính về an ninh thông tin. Trách nhiệm thứ nhất là thẩm định và chấp thuận việc khai thác, sử dụng dữ liệu phục vụ đào tạo AI theo Luật Dữ liệu, đảm bảo tuân thủ quy định về quyền riêng tư và an ninh quốc gia. Trách nhiệm thứ hai là chỉ đạo các biện pháp bảo đảm an toàn cho toàn bộ hệ thống NAHPC, bao gồm đặt ra tiêu chuẩn bảo mật, kiểm tra định kỳ và xử lý sự cố an ninh mạng.

Các trung tâm dữ liệu phải đạt chuẩn Tier III+ về hạ tầng, chứng nhận ISO 27001 về quản lý an ninh thông tin và ISO 50001 về quản lý năng lượng.

Theo tạp chí Điện tử và Ứng dụng