Thiếu hạ tầng, AI khó bứt phá

AI bị kìm hãm do thiếu tài nguyên.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên công nghệ mới, với các ứng dụng ngày càng hiện diện sâu rộng trong đời sống và kinh doanh. Tuy nhiên, phía sau tốc độ phát triển nhanh chóng đó, chi phí và khả năng tiếp cận tài nguyên máy tính đang nổi lên như rào cản lớn nhất của toàn bộ hệ sinh thái AI.

Giới hạn bởi hạ tầng

Trong vài năm gần đây, nhu cầu AI tăng trưởng theo cấp số nhân trên toàn cầu, nhưng năng lực cung cấp tài nguyên máy tính không theo kịp, khiến những giới hạn của ngành ngày càng lộ rõ. Một trong những biểu hiện rõ nhất là giá GPU (loại chip cốt lõi cho AI) liên tục leo thang. Theo dữ liệu từ Công ty chuyên theo dõi giá GPU toàn cầu Silicon Data, giá thuê các dòng như H100 hay B200 đã tăng khoảng 20–22% chỉ trong vài tháng đầu năm 2026, đi ngược lại quy luật thông thường khi phần cứng công nghệ thường giảm giá theo thời gian.

Bà Carmen Li – Giám đốc điều hành Silicon Data nhận định, giá GPU “đang tăng ngoài tầm kiểm soát”, đồng thời cho biết ngay cả phần cứng cũ cũng hầu như không mất giá, phản ánh nhu cầu vẫn vượt xa nguồn cung.

Theo báo cáo của Công ty phân tích ngành bán dẫn SemiAnalysis, chi phí bộ nhớ, đặc biệt là HBM (bộ nhớ băng thông cao) có thể chiếm tới 30% tổng chi tiêu của các tập đoàn công nghệ lớn như Amazon, Google, Microsoft trong năm 2026, tăng mạnh so với khoảng 8% giai đoạn 2023–2024. Nguồn cung HBM được dự báo vẫn thiếu hụt đến ít nhất năm 2027, khiến giá DRAM có thể tăng gấp đôi và duy trì ở mức cao trong những năm tới.

Gần một nửa các dự án trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ trong năm 2026 đang đối mặt nguy cơ bị trì hoãn hoặc hủy bỏ, dù các tập đoàn công nghệ lớn dự kiến chi hơn 650 tỷ USD để mở rộng năng lực. Nguyên nhân đến từ sự thiếu hụt các thiết bị hạ tầng điện như máy biến áp, hệ thống phân phối và lưới điện.

Chỉ cần một khâu trong chuỗi cung cấp điện bị chậm, toàn bộ dự án trung tâm dữ liệu có thể đình trệ. Hiện thời gian chờ lắp đặt các thiết bị như máy biến áp đã kéo dài tới 5 năm, trong khi một trung tâm dữ liệu AI thường triển khai dưới 18 tháng, tạo ra sự lệch pha lớn giữa tốc độ phát triển AI và hạ tầng.

Tình trạng thiếu hụt tài nguyên máy tính đã ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của các công ty AI. Bà Sarah Friar – Giám đốc tài chính OpenAI cho biết doanh nghiệp phải từ chối một số cơ hội trong năm 2026 do thiếu năng lực tính toán, đồng thời nhấn mạnh: “Nếu không có tài nguyên máy tính, sẽ không có doanh thu”.

Ở cấp độ vĩ mô, bài toán tài nguyên AI đã mở rộng thành vấn đề tài chính toàn cầu. Tổng chi phí xây dựng hạ tầng AI có thể lên tới 6.6–7 nghìn tỷ USD, nhưng việc huy động nguồn vốn này trong thời gian ngắn là rất khó, nhất là khi còn phải tính đến chi phí nâng cấp lưới điện, hạ tầng truyền tải và các yếu tố vật lý khác.

Tối ưu hóa và tái cấu trúc

Trước áp lực chi phí và nguồn cung, ngành công nghệ đang tối ưu tài nguyên máy tính, nổi bật là mô hình chia nhỏ GPU cho phép doanh nghiệp chỉ thuê một phần năng lực xử lý. Cách tiếp cận này giúp giảm chi phí, tăng hiệu quả sử dụng và mở rộng khả năng tiếp cận AI, đồng thời thúc đẩy xu hướng chuyển sang mô hình dịch vụ tài nguyên máy tính.

Bên cạnh đó, các công ty AI cũng buộc phải thay đổi cách vận hành. Nhiều doanh nghiệp đang áp dụng các cơ chế giới hạn sử dụng, tối ưu hóa quá trình xử lý và tập trung vào những ứng dụng mang lại giá trị kinh tế cao nhất. Đây là cách tiếp cận mang tính phân bổ tài nguyên, tương tự như việc quản lý điện năng hoặc băng thông trong các giai đoạn đầu của internet.

Ở cấp độ quốc gia và hạ tầng, nhiều giải pháp quy mô lớn cũng đang được triển khai nhằm giải quyết bài toán thiếu hụt năng lượng. Tại Mỹ, các tập đoàn công nghệ như Microsoft và Amazon đã bắt đầu đầu tư trực tiếp vào các dự án năng lượng. Microsoft ký thỏa thuận kéo dài 20 năm để khôi phục và vận hành lại nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island, trong khi Amazon đạt thỏa thuận trị giá 18 tỷ USD để đảm bảo nguồn điện hạt nhân lên tới gần 2 gigawatt cho các trung tâm dữ liệu của mình.

Tại châu Âu, áp lực lên hạ tầng điện cũng đang buộc các chính phủ phải thay đổi chính sách. Ireland, một trong những trung tâm dữ liệu lớn của khu vực, từng tạm dừng cấp phép xây dựng trung tâm dữ liệu mới tại Dublin do lo ngại quá tải lưới điện. Gần đây, nước này chỉ cho phép các dự án tiếp tục nếu doanh nghiệp cam kết tự cung cấp điện dự phòng và sử dụng phần lớn năng lượng từ nguồn tái tạo. Tại Anh, thời gian chờ kết nối lưới điện cho các dự án trung tâm dữ liệu có thể kéo dài tới gần 10 năm, buộc các nhà đầu tư phải tìm kiếm những khu vực mới có khả năng cung cấp điện nhanh hơn.

Ở châu Á, các quốc gia như Singapore, Nhật Bản hay Hàn Quốc cũng đang đối mặt với tình trạng tương tự khi nhu cầu AI tăng nhanh vượt khả năng cung cấp của hạ tầng. Singapore đã phải siết chặt cấp phép trung tâm dữ liệu trong nhiều năm, trước khi mở lại với các tiêu chuẩn khắt khe về hiệu suất năng lượng. Trong khi đó, các thị trường mới nổi như Malaysia, Indonesia và Ấn Độ lại trở thành điểm đến mới nhờ quỹ đất rộng và khả năng cung cấp điện linh hoạt hơn.

Dù nhiều giải pháp đang được triển khai từ tối ưu phần mềm đến đầu tư hạ tầng và năng lượng, phần lớn mới chỉ giúp giảm áp lực trong ngắn hạn, trong khi bài toán cân bằng giữa tăng trưởng AI và năng lực hạ tầng vẫn chưa có lời giải triệt để.

Hồng Nhung