Hạ tầng năng lượng AI: Lợi thế mới hút FDI công nghệ cao

- AI tạo sinh đang thúc đẩy làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên toàn cầu. Theo ông, xu hướng này đang tác động như thế nào đến nhu cầu về điện năng, hệ thống làm mát và quản lý năng lượng?

Ông Đặng Nguyễn Ngữ: Là đối tác công nghệ năng lượng, Schneider Electric nhận thấy làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên toàn cầu đang tạo ra những thay đổi rất lớn về nhu cầu điện năng, làm mát và quản lý năng lượng.

Điểm đáng chú ý là chúng ta đang chuyển từ các trung tâm dữ liệu truyền thống sang những “nhà máy AI”, được thiết kế chuyên biệt để phục vụ toàn bộ vòng đời của ứng dụng AI, từ huấn luyện, tinh chỉnh đến suy luận.

Theo ước tính của Schneider Electric và Accenture, khoảng 60% các dự án trung tâm dữ liệu mới trên thế giới sẽ chuyển hướng sang phục vụ AI.

Thay đổi lớn nhất về điện năng nằm ở mật độ công suất. Một tủ rack thế hệ trước thường tiêu thụ khoảng 5-10 kW, trong khi rack phục vụ AI hiện có thể vận hành ở mức trên 100 kW. Thế hệ tiếp theo được dự báo có thể đạt khoảng 240 kW, thậm chí một số đơn vị đã chuẩn bị cho kịch bản công suất lên tới 1 MW mỗi rack.

Ở quy mô toàn cầu, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu sẽ tăng hơn gấp đôi vào năm 2030, lên khoảng 945 TWh, tương đương mức tiêu thụ điện mỗi năm của Nhật Bản hiện nay.

Tuy nhiên, nhu cầu điện tăng mạnh mới chỉ là một phần của bài toán. Phụ tải của AI có thể biến động đáng kể theo từng chu kỳ. Khi người dùng trên toàn cầu đồng loạt truy vấn vào các khung giờ cao điểm, nhu cầu điện có thể tăng vọt. Ngược lại, khi lưu lượng truy cập giảm, phụ tải cũng có thể giảm sâu.

Điều này đòi hỏi nguồn điện không chỉ dồi dào mà còn phải ổn định và có khả năng cung ứng linh hoạt theo sự thay đổi của nhu cầu.

Về hệ thống làm mát, phương pháp làm mát bằng không khí đang dần không còn phù hợp với những nhà máy AI có mật độ công suất cao. Khi mật độ vượt 50 kW mỗi tủ rack, công nghệ làm mát bằng chất lỏng trực tiếp tại chip trở nên hiệu quả hơn nhiều trong việc tản nhiệt so với làm mát bằng không khí.

Trong khi đó, quản lý năng lượng cũng trở thành một yêu cầu quan trọng. Một nhà máy AI cần khả năng dự báo đỉnh tải, điều phối các tác vụ huấn luyện vào thời điểm nguồn năng lượng tái tạo dồi dào và điều tiết linh hoạt theo nhu cầu tính toán.

Một xu hướng mới là sử dụng ứng dụng các phần mềm mô phỏng nhà máy AI trước khi triển khai thực tế. Doanh nghiệp có thể đánh giá trước các kịch bản về công suất, làm mát và tiêu thụ năng lượng, từ đó giảm rủi ro và tối ưu chi phí đầu tư.

- Nhiều chuyên gia cho rằng năng lực cung cấp điện sẽ trở thành một trong những tiêu chí quan trọng khi các tập đoàn công nghệ lựa chọn địa điểm đầu tư trung tâm dữ liệu AI. Schneider Electric đánh giá thế nào về nhận định này? Việt Nam cần chuẩn bị gì để biến lợi thế hạ tầng năng lượng thành yếu tố cạnh tranh trong thu hút FDI công nghệ cao, thưa ông?

Ông Đặng Nguyễn Ngữ: Chúng tôi hoàn toàn đồng tình với nhận định rằng trong kỷ nguyên AI, nguồn điện không còn đơn thuần là một yếu tố hạ tầng hỗ trợ mà đang trở thành lợi thế cạnh tranh chiến lược trong thu hút đầu tư công nghệ cao.

Nếu trước đây các tập đoàn công nghệ thường ưu tiên những tiêu chí như vị trí địa lý hay chi phí lao động, thì hiện nay, một trong những câu hỏi quan trọng là liệu địa điểm đó có cơ sở hạ tầng năng lượng đủ nhanh, ổn định và bền vững để vận hành các trung tâm dữ liệu AI hay không.

Nhu cầu điện của các cụm máy chủ AI có thể cao hơn nhiều lần so với trung tâm dữ liệu truyền thống. Vì vậy, khả năng tiếp cận nguồn điện đang ngày càng trở thành một trong những tiêu chí quan trọng khi các doanh nghiệp công nghệ lựa chọn địa điểm đầu tư.

Đây là cơ hội lớn đối với Việt Nam. Với Quy hoạch điện VIII điều chỉnh, Việt Nam định hướng tổng công suất các nhà máy điện phục vụ nhu cầu trong nước, không bao gồm xuất khẩu, đạt khoảng 774.503-838.681 MW vào năm 2030, đồng thời đẩy mạnh phát triển năng lượng tái tạo, lưới điện và hệ thống lưu trữ năng lượng.

Những định hướng này cho thấy Việt Nam đang đặt mục tiêu bảo đảm an ninh năng lượng cho tăng trưởng kinh tế cũng như sự phát triển của các ngành công nghiệp mới.

Tuy nhiên, trong cuộc đua thu hút FDI công nghệ cao, có đủ nguồn điện là chưa đủ.

Theo chúng tôi, Việt Nam cần tập trung vào ba yếu tố.

Thứ nhất, phải bảo đảm khả năng tiếp cận điện nhanh và có thể dự báo. Nhà đầu tư không chỉ quan tâm đến việc có điện hay không, mà còn quan tâm thời gian đấu nối, khả năng mở rộng công suất trong tương lai và độ tin cậy của hệ thống điện.

Thứ hai, cần phát triển nguồn điện xanh với cơ chế tiếp cận minh bạch. Các tập đoàn công nghệ toàn cầu ngày càng đặt mục tiêu giảm phát thải trong toàn bộ chuỗi giá trị. Vì vậy, khả năng tiếp cận điện tái tạo thông qua những cơ chế như DPPA, tức cơ chế mua bán điện trực tiếp, sẽ trở thành lợi thế quan trọng khi Việt Nam cạnh tranh thu hút các dự án AI, bán dẫn và trung tâm dữ liệu thế hệ mới.

Thứ ba, cần đầu tư đồng bộ vào hạ tầng số và hạ tầng năng lượng. Trong tương lai, sức hấp dẫn của một khu công nghiệp hay trung tâm dữ liệu sẽ không còn được quyết định bởi từng yếu tố riêng lẻ, mà bởi sự kết hợp giữa điện năng, kết nối số, tự động hóa và khả năng vận hành bền vững.

Từ góc độ Schneider Electric, cơ hội của Việt Nam không nằm ở việc trở thành nơi có điện giá rẻ nhất, mà là trở thành nơi cung cấp nguồn điện đáng tin cậy, bền vững và sẵn sàng cho AI nhất.

Những quốc gia làm được điều đó sẽ có lợi thế rất lớn trong việc thu hút làn sóng đầu tư công nghệ cao trong thập kỷ tới.

- AI được dự báo sẽ làm gia tăng đáng kể nhu cầu tiêu thụ điện trong những năm tới. Theo Schneider Electric, xu hướng này sẽ tạo ra những cơ hội và thách thức gì đối với ngành năng lượng cũng như quá trình chuyển đổi năng lượng tại Việt Nam?

Ông Đặng Nguyễn Ngữ: AI chắc chắn sẽ làm tăng đáng kể nhu cầu điện trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, theo Schneider Electric, đây không chỉ là thách thức mà còn là cơ hội để Việt Nam đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa hạ tầng năng lượng.

Về thách thức, AI và các trung tâm dữ liệu sẽ tạo ra phụ tải lớn, liên tục 24/7, trong khi hệ thống điện Việt Nam đồng thời phải đáp ứng nhu cầu điện hóa của công nghiệp, giao thông và các mục tiêu Net Zero.

Điều này đòi hỏi lưới điện phải linh hoạt hơn, có khả năng tích hợp nhiều nguồn năng lượng tái tạo hơn và vận hành hiệu quả hơn.

Nhưng đây cũng là cơ hội rất lớn. AI không chỉ tiêu thụ năng lượng mà còn có thể trở thành một phần của giải pháp, giúp dự báo nhu cầu điện, cân bằng phụ tải, giảm lãng phí năng lượng và khai thác hiệu quả hơn hạ tầng hiện hữu.

Điều này có thể giúp giải phóng thêm công suất cho nền kinh tế mà không nhất thiết phải đầu tư ngay các nhà máy điện mới.

Đó là lý do Schneider Electric đầu tư mạnh vào nền tảng EcoStruxure, nơi dữ liệu từ hệ thống điện, tòa nhà, nhà máy và trung tâm dữ liệu được kết nối theo thời gian thực để cung cấp khả năng giám sát, phân tích và tối ưu vận hành.

Khi các thiết bị và tài sản năng lượng được số hóa, doanh nghiệp có thể xác định chính xác điện năng đang được sử dụng ở đâu, vào thời điểm nào và làm thế nào để sử dụng hiệu quả hơn.

Bên cạnh đó, giải pháp Digital Twin cho phép tạo ra một “bản sao số” của toàn bộ hệ thống năng lượng hoặc cơ sở hạ tầng. Thay vì chỉ phản ứng khi sự cố xảy ra, doanh nghiệp có thể mô phỏng trước các kịch bản tăng tải AI, bổ sung điện mặt trời, pin lưu trữ hoặc mở rộng trung tâm dữ liệu.

Qua đó, doanh nghiệp có thể giảm rủi ro, tối ưu chi phí và đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

Tóm lại, AI sẽ làm nhu cầu điện tăng mạnh, nhưng AI đồng thời mang đến những công cụ để quản lý năng lượng thông minh hơn.

Chúng tôi tin rằng Việt Nam có thể biến thách thức về năng lượng thành cơ hội để xây dựng một hệ thống điện số hóa, linh hoạt và bền vững hơn, sẵn sàng cho nền kinh tế AI trong tương lai.

Xin cảm ơn ông!