Doanh nghiệp chọn hạ tầng riêng để xây dựng AI bền vững, không chỉ là nền tảng tạm thời

Thách thức đặt AI lên môi trường điện toán đám mây công cộng

Hiện nay, các doanh nghiệp phát triển hệ thống AI riêng đang đối mặt với câu hỏi quan trọng: AI nên được vận hành ở đâu? Nhiều tổ chức ban đầu chọn đám mây công cộng do quen thuộc hoặc để đạt kết quả nhanh, nhưng họ thường ít xem xét một cách nghiêm túc liệu môi trường này có đáp ứng được yêu cầu đặc thù của AI hay không.

AI không phải một khối lượng công việc ngắn hạn hay dễ chuyển đổi. Ngược lại, nó đòi hỏi khả năng xử lý tập trung, lưu trữ dữ liệu lớn liên tục và đặc biệt chú trọng đến tính bảo mật, bởi AI xử lý dữ liệu độc quyền và liên kết chặt chẽ với quy trình kinh doanh quan trọng.

Việc vận hành AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu quý giá nhất của doanh nghiệp để đạt hiệu quả tối ưu. Do đó, quyền kiểm soát, bảo mật và tính riêng tư không thể bị xem nhẹ hay đặt xuống hàng thứ yếu. Bảo vệ hệ thống kinh doanh và thông tin thông minh đòi hỏi một môi trường do chính doanh nghiệp làm chủ và kiểm soát.

AI khác biệt so với các khối lượng công việc đám mây khác thế nào?

Phần lớn các ứng dụng trên đám mây có thể dễ dàng di chuyển, tăng hoặc giảm quy mô, thậm chí tạm ngừng mà không gây hậu quả nghiêm trọng. Đám mây công cộng phù hợp với những kiểu khối lượng công việc có tính linh động này. Tuy nhiên, AI lại khác biệt cơ bản. AI đã tiến xa hơn việc chỉ phục vụ cho phân tích và hỗ trợ quyết định một lần; giờ đây AI là khối lượng công việc tích hợp sâu với dữ liệu, vận hành liên tục và cần nền tảng vận hành an toàn nơi dữ liệu nằm.

Một chương trình AI hiệu quả đòi hỏi sự tiến triển qua thời gian với dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp và liên kết chặt chẽ trong quy trình nội bộ. Điều này tạo ra phụ thuộc thực sự về vị trí dữ liệu, quyền truy cập, cách quản lý mô hình và sự phát triển của môi trường hạ tầng. Như Oliver Rowell từ Xtravirt lưu ý, vấn đề suverainity dữ liệu được thể hiện qua câu hỏi: 'Ai giữ chìa khóa dữ liệu của bạn?' Nếu chọn sai hạ tầng, hệ quả sẽ tích tụ thành thách thức ngày càng lớn, từ quản lý đến chi phí và tính di động khối lượng công việc.

Doanh nghiệp chuộng đám mây riêng cho dự án AI sản xuất

Khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang vận hành thực tế, nhiều tổ chức đang cân nhắc lại nơi lưu trữ và vận hành các khối lượng công việc này. Báo cáo Broadcom Private Cloud Outlook 2026 cho thấy 56% doanh nghiệp hiện đã hoặc dự kiến vận hành inferencing AI trên hạ tầng đám mây riêng, trong khi tỷ lệ sử dụng đám mây công cộng cho hoạt động tương tự giảm từ 56% xuống còn 41% chỉ trong một năm.

Xu hướng này minh chứng cho nhận thức ngày càng tăng rằng AI đòi hỏi hạ tầng khác biệt. Đám mây công cộng đã đóng vai trò thúc đẩy thí điểm AI, nhưng khi bước sang giai đoạn sản xuất, AI cần sức mạnh tính toán lớn, kết nối độ trễ thấp, luồng dữ liệu nhạy cảm và quy định quản lý nghiêm ngặt đòi hỏi quyền kiểm soát môi trường thực thi tốt hơn của doanh nghiệp.

Sự bảo hộ dữ liệu (data sovereignty) vẫn là yếu tố trọng tâm với doanh nghiệp xử lý thông tin nhạy cảm. Ngay cả khi dữ liệu được lưu trữ tại chỗ, pháp luật nước ngoài vẫn có thể tạm quyền truy cập thông qua đơn vị cung cấp đám mây, vì vậy doanh nghiệp ngày càng đánh giá cao quyền sở hữu, dự đoán và kiểm soát hạ tầng.

Quyền kiểm soát toàn diện đảm bảo chi phí và an ninh AI

Will Rodbard, kiến trúc sư trưởng tại Broadcom, nhấn mạnh: “Ngay khi doanh nghiệp nhượng quyền kiểm soát, nghĩa là ai đó khác đã sở hữu khóa mã hóa hoặc tiếp cận dữ liệu, doanh nghiệp mất quyền làm chủ tổng thể.” Việc kiểm soát chi phí cũng chỉ thực sự hiệu quả khi doanh nghiệp quản lý được ai được phép làm gì và khi nào.

Với các AI vận hành quan trọng, quyền kiểm soát còn đem lại lợi ích vượt trên bảo mật, bao gồm tăng tính minh bạch về việc sử dụng tài nguyên, giúp xây dựng mô hình chi phí ổn định và dự báo khi AI quy mô hóa. AI gần gũi hơn với hệ thống, dữ liệu và chính sách doanh nghiệp dễ dàng kiểm soát rủi ro, đảm bảo tuân thủ và quản lý chi phí vận hành dài hạn.

Xây dựng "ngôi nhà" dành riêng cho AI

Việc tạo lập môi trường cho AI không đồng nghĩa hoàn toàn bác bỏ chiến lược đám mây mà là áp dụng các nguyên lý đám mây trong môi trường được thiết kế riêng theo yêu cầu doanh nghiệp. Đám mây riêng, dù được triển khai trong trung tâm dữ liệu nội bộ, cơ sở đồng đặt máy chủ hay môi trường cung cấp dịch vụ quản lý, giúp doanh nghiệp linh hoạt kiểm soát thiết kế hạ tầng, quản lý dữ liệu và cải tiến dịch vụ AI xuyên suốt thời gian.

Những nền tảng như VMware Cloud Foundation (VCF) dễ dàng biến ý tưởng này thành hiện thực. Tự động hóa, cung cấp dịch vụ tự phục vụ và quản lý theo chính sách mang lại sự linh hoạt mà doanh nghiệp mong muốn từ đám mây, đồng thời giữ được tầm nhìn và quyền kiểm soát hạ tầng nền tảng cho các khối lượng công việc AI quan trọng.

Đám mây riêng cũng tạo điều kiện thuận lợi cho sự thay đổi liên tục vì các chiến lược, mô hình và ứng dụng AI sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng trong những năm tới. Doanh nghiệp có nền tảng hạ tầng linh hoạt sẽ có lợi thế khi nhu cầu biến đổi.

Ứng dụng AI khách quan và thực tiễn đem lại hiệu quả cao

Theo Oliver Rowell từ Xtravirt, những doanh nghiệp thành công trong AI thường bắt đầu từ cách tiếp cận thiết thực, xác định rõ vấn đề cụ thể cần giải quyết. Một ví dụ thiết thực là tìm kiếm tài liệu và kiến thức, khi dữ liệu nội bộ thường rời rạc và khó truy xuất. Công nghệ Retrieval Augmented Generation (RAG) hỗ trợ trả lời câu hỏi dựa trên tư liệu sẵn có mà không cần đưa dữ liệu ra ngoài, giúp doanh nghiệp tận dụng thông tin sẵn có hiệu quả hơn.

Trường hợp thứ hai là môi trường phát triển mã nguồn an toàn. Trong các tổ chức có yêu cầu khắt khe về bảo mật hoặc vùng cách ly mạng (air-gapped), AI hỗ trợ viết mã vẫn tạo ra được năng suất mà không tạo ra rủi ro khi dữ liệu phải chuyển qua các điểm kết công cộng.

Ưu tiên đẩy mạnh AI trên hạ tầng riêng là cuộc đua quyết định lợi thế

Lo ngại bị tụt lại phía sau đang thúc đẩy quyết tâm ứng dụng AI ở nhiều doanh nghiệp. Khoảng cách giữa đơn vị làm chủ hạ tầng AI và đơn vị chậm thay đổi sẽ ngày càng rộng. Will Rodbard phân tích: “Nếu hai doanh nghiệp cùng ngành, doanh nghiệp nào đã tự động hóa, diễn giải và phối hợp được hoạt động nhiều hơn sẽ phản ứng nhanh, linh hoạt và bắt nhịp tốt hơn so với đối thủ dựa trên nhân công thủ công.”

Đội ngũ IT đã nhiều năm chịu áp lực làm việc với nguồn lực hạn chế, AI triển khai trên hạ tầng riêng là cơ hội rõ ràng giúp giảm tải khối lượng công việc lặp đi lặp lại, phát huy nhân sự tập trung vào việc đem lại giá trị kinh doanh. Doanh nghiệp ứng dụng AI thực tế không chỉ cải thiện năng lực phản ứng mà còn tối ưu tài nguyên dùng, giảm chi phí và mở rộng khả năng sáng tạo, đổi mới.

Định hướng lựa chọn hạ tầng AI phù hợp cho doanh nghiệp

Việc chọn lựa hạ tầng AI sản xuất là bước đi chiến lược. Môi trường nền tảng hiện nay định hình hiệu suất, quản trị và độ bền vững của AI. Doanh nghiệp cần đánh giá kỹ chỗ đặt khối lượng công việc AI, mức độ phù hợp với hạ tầng đám mây riêng, tính chất dữ liệu và khả năng đáp ứng mục tiêu lâu dài.

Hợp tác cùng đối tác chuyên nghiệp như Xtravirt có thể giúp doanh nghiệp xác định được lựa chọn tối ưu cho tham vọng AI của mình, từ đánh giá năng lực sẵn sàng, xây dựng chiến lược đám mây, triển khai, quản trị đến tối ưu hóa liên tục. Bước quan trọng nhất là hiểu được nơi AI đem lại giá trị thực, từ đó xây dựng nền tảng phù hợp phát triển.

Như vậy, AI cần một “ngôi nhà” thực sự chứ không chỉ là một “khách sạn” tạm bợ để đặt tạm thời – nơi doanh nghiệp làm chủ, vận hành trọn vẹn và phát huy hiệu quả dài lâu.