Doanh nghiệp nhỏ nên thuê, doanh nghiệp lớn chọn mô hình kết hợp
Bên cạnh bài toán chủ quyền AI, câu chuyện doanh nghiệp nên tự đầu tư hay thuê hạ tầng AI cũng được thảo luận tại Hội nghị AI, Cloud, An toàn dữ liệu và Hạ tầng số - GrowthVerse Cloud Day 2026 diễn ra hôm nay 14/8.
Ông Liêm Nguyễn, đại diện Pango CDP, nền tảng quản trị dữ liệu khách hàng, cho rằng hiệu quả của AI phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu. Từ kinh nghiệm triển khai thực tế, ông cho biết việc ứng dụng nền tảng dữ liệu khách hàng có thể giúp tăng hiệu quả chi tiêu quảng cáo khoảng 35%.
Tuy nhiên, dữ liệu tại nhiều doanh nghiệp vẫn đang phân tán, thiếu chính xác, không được cập nhật liên tục hoặc chưa có đầy đủ sự đồng ý của khách hàng. Khi kết nối với các mô hình AI toàn cầu, doanh nghiệp cũng cần kiểm soát chặt dữ liệu nhạy cảm, tránh để mô hình tiếp cận trực tiếp dữ liệu thô.
Từ bài toán dữ liệu, phiên thảo luận đi sâu vào câu hỏi doanh nghiệp nên tự xây dựng hạ tầng AI hay sử dụng dịch vụ thuê. Theo ông Liêm, doanh nghiệp vừa và nhỏ nên ưu tiên thuê thay vì tự đầu tư, bởi ngoài vốn ban đầu còn có chi phí vận hành, bảo trì, nhân sự và cập nhật công nghệ.
Với doanh nghiệp lớn, phương án có thể linh hoạt hơn. Những hệ thống cốt lõi, ít biến động và cần kiểm soát cao có thể được đầu tư riêng. Trong khi đó, các mảng thay đổi nhanh như bán hàng, marketing nên sử dụng dịch vụ thuê để doanh nghiệp dễ thử nghiệm, điều chỉnh và tránh "khóa" nguồn lực vào một công nghệ.
Ông Đỗ Duy Quang, Giám đốc Công nghệ Mobifone Global, cho rằng mô hình kết hợp giữa hạ tầng riêng và điện toán đám mây phù hợp hơn với nhiều doanh nghiệp.
Những dữ liệu yêu cầu mức bảo mật cao có thể chạy trên hệ thống riêng, còn các tác vụ AI cần lượng tài nguyên lớn hoặc phân tích thời gian thực có thể đưa lên cloud để linh hoạt mở rộng.
GPU chạy 70-80% mới đáng tính chuyện tự đầu tư
Một trong những con số đáng chú ý tại tọa đàm được bà Vivian Nguyễn, đại diện Supermicro, đưa ra. Theo bà, doanh nghiệp chỉ nên cân nhắc xây dựng hạ tầng GPU riêng khi tỷ lệ sử dụng GPU đạt khoảng 70-80% liên tục trong hơn 10 tháng, hoặc hệ thống có nhu cầu vận hành 24/7 với khối lượng tính toán đủ lớn.
Doanh nghiệp cũng cần so sánh chi phí thuê trong khoảng 1,5-5 năm với tổng chi phí đầu tư và vận hành hệ thống riêng. Nếu GPU không được sử dụng thường xuyên, doanh nghiệp sẽ phải trả tiền cho phần tài nguyên bị bỏ không, trong khi phần cứng lại nhanh lỗi thời.
Theo bà Vivian, giá GPU chỉ là một phần chi phí của cụm AI. Doanh nghiệp còn phải chi thêm khoảng 25-30% cho lưu trữ, mạng tốc độ cao, điện, làm mát và nhân sự vận hành.
Bài toán làm mát cũng trở nên quan trọng khi mật độ tính toán tăng. Các chip mới như Nvidia Blackwell B300, Vera Rubin hay AMD MI355 đòi hỏi hệ thống tản nhiệt hiệu quả hơn, trong đó làm mát bằng chất lỏng ngày càng phổ biến.
Bà Flora Đoàn, đại diện Gigabyte Việt Nam, cho rằng doanh nghiệp cần tính kỹ hiệu quả đầu tư và năng lực vận hành trước khi xây dựng hạ tầng AI tại chỗ. Nếu nhu cầu sử dụng không đủ lớn và ổn định, doanh nghiệp có thể phải gánh thêm chi phí vận hành thay vì đạt được mức tiết kiệm như kỳ vọng ban đầu.
Có thể thấy, với doanh nghiệp không kinh doanh hạ tầng công nghệ, thuê tài nguyên vẫn là phương án phù hợp hơn trong giai đoạn hiện nay. Tự đầu tư chỉ nên đặt ra khi nhu cầu tính toán đủ lớn, ổn định và doanh nghiệp có đội ngũ đủ năng lực vận hành hệ thống.
