Ngày 30/1, Trường Đại học Ngân hàng TPHCM tổ chức Hội thảo khoa học với chủ đề: “Việt Nam với thách thức trong kỷ nguyên AI và giai đoạn tăng trưởng hai con số”.
Tại đây, các chuyên gia đã bàn luận sôi nổi về dự báo kinh tế thế giới và Việt Nam giữa bối cảnh còn nhiều biến động. Đặc biệt, để có thể vượt qua những thử thách và bước vào giai đoạn tăng trưởng bền vững, ứng dụng khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo là điều tất yếu.
Việt Nam muốn tự phát triển AI
Trí tuệ nhân tạo đã tiến hóa từ một lĩnh vực khoa học máy tính chuyên biệt thành lực lượng định hình lại kinh tế, quốc phòng và đời sống hàng ngày trên toàn cầu. Theo các chuyên gia, Việt Nam hiện có tỷ lệ người dân sử dụng AI rất cao, lên tới 81%, vượt xa mức trung bình toàn cầu; xếp thứ 59/193 quốc gia và đứng thứ 5 trong ASEAN.
Báo cáo tại hội thảo, nhóm nghiên cứu Trường Đại học Ngân hàng TPHCM tích hợp nhiều dữ liệu đáng chú ý, như khoảng 17.000 doanh nghiệp, tương đương 20% doanh nghiệp, đã ứng dụng AI; AI tạo sinh giúp giảm chi phí logistics từ 10-15%.
Dẫn chứng một số nghiên cứu quốc tế cho thấy AI có thể tạo ra quy mô tác động từ 130-140 tỷ USD cho nền kinh tế Việt Nam trong những năm tới. Tuy nhiên, việc đánh giá tác động kinh tế của AI một cách bài bản vẫn còn hạn chế.
Theo các chuyên gia, Việt Nam vẫn chưa thực sự tự chủ về AI, mà chỉ đang dừng lại ở việc ứng dụng AI.
Trong khi đó, GS.TS Nguyễn Đức Trung - Hiệu trưởng Trường Đại học Ngân hàng TPHCM - nhấn mạnh: Một đất nước tự cường công nghệ là phải phát triển AI chứ không phải ứng dụng AI. Hiện, Việt Nam nói chung và Trường Đại học Ngân hàng TPHCM đang nỗ lực mở các khóa đào tạo nhân lực AI, làm sao để Việt Nam có thể phát triển được các công nghệ lõi “made in Vietnam” trong tương lai gần.
Và để có thể phát triển AI, trung tâm dữ liệu là “lõi” cần phải hoàn thiện. Thực tế, các công ty công nghệ lớn trong nước như Viettel, VNG, FPT… đã và đang chi hàng trăm tỷ đồng để xây dựng trung tâm dữ liệu trên toàn quốc. Điều này kỳ vọng Việt Nam sẽ sớm tự chủ về khoa học công nghệ, mở ra cơ hội lớn cho kinh tế trong nước, song cũng đặt ra một bài toán khó - bài toán mà toàn cầu vẫn chưa có lời giải.
Các chuyên gia chia sẻ tại Hội thảo chiều ngày 30/1 (Ảnh: Nam Anh).
Giải bài toán thách thức về điện cho AI
TS Nguyễn Xuân Thành - Chuyên gia kinh tế, Giảng viên Đại học Fulbright Việt Nam - cảnh báo, việc đầu tư vào hạ tầng, trung tâm dữ liệu AI sẽ tạo ra nhu cầu rất lớn về điện. Điều này rất cần tính toán trong bối cảnh Việt Nam đang nỗ lực phát triển các ngành kinh tế với nhu cầu tiêu thụ điện rất lớn.
Theo GS.TS Trần Thọ Đạt, AI không còn là câu chuyện của tương lai mà đã và đang thẩm thấu vào mọi lĩnh vực của nền kinh tế.
Khi vận hành trung tâm dữ liệu cho AI tại Việt Nam sẽ tốn điện và nước. Như vậy, khi ấy sẽ nảy sinh bài toán giữa “Ứng dụng AI và bảo vệ tài nguyên môi trường Việt Nam”.
Trên thế giới hiện nay, phía sau mỗi thành tựu AI đều có một trung tâm dữ liệu hoạt động với cơn khát điện dường như vô tận. Các trung tâm dữ liệu chứa vô số giá đặt máy chủ dùng để lưu trữ và xử lý tệp dữ liệu đồ sộ, tiêu hao năng lượng lớn chưa từng thấy.
Ông James Walker, giám đốc điều hành công ty Nano Nuclear Energy Inc., nhấn mạnh nhu cầu điện ngày càng tăng ở các dự án AI. "Chúng tôi đã trò chuyện với một số người đang xây dựng trung tâm dữ liệu, một số dự kiến cần tới 2 GW điện", ông Walker cho biết.
Nguyên nhân, huấn luyện thuật toán cho những mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Gemini hoặc trình tạo hình ảnh như Midjourney đòi hỏi xử lý bằng GPU và phần cứng chuyên dụng.
Chưa kể, lưới điện hiện đại là hệ thống phức tạp bao gồm nhà máy điện, trạm biến áp và đường dây truyền tải phân phối điện trên khu vực rộng lớn. Mỗi nhà máy đều có công suất cung cấp điện tối đa. Việc tăng thêm những trung tâm dữ liệu AI khổng lồ có thể khiến lưới điện địa phương quá tải, đặc biệt ở khu vực đang vật lộn với tình trạng thiếu điện.
Thực tế, nhiều nơi ở Mỹ như California và Arizona chật vật cắt điện luân phiên khi nhu cầu cao điểm. Đưa những trung tâm dữ liệu mới quy mô GW (gigawatt) vào các khu vực này có thể khiến thách thức thêm trầm trọng. Ngay cả ở bang có công suất thặng dư như Texas, North Dakota, và Wyoming, nhà chức trách cũng phải cân nhắc xây dựng hoặc nâng cấp đường dây, xây nhà máy điện và quản lý tác động tiềm ẩn đối với điện dân dụng.
Một chuyên gia thậm chí dự báo nhu cầu gia tăng đột ngột có thể đẩy giá điện lên cao hơn. "Nếu nguồn cung không thể đáp ứng nhu cầu của AI, kết quả duy nhất có thể là giá điện cao hơn. Ngoài ra, một số nhà máy điện cũ như nhà máy nhiệt điện có thể cần tái kích hoạt, dấy lên lo ngại về môi trường", ông cho biết.
