Vertiv: Trí tuệ nhân tạo, công nghệ bản sao số và phương pháp làm mát bằng chất lỏng sẽ định hình quá trình thiết kế và vận hành trung tâm dữ liệu

14/01/2026 - 15:345 phút đọc

Theo báo cáo từ Vertiv, tập đoàn hàng đầu thế giới trong lĩnh vực hạ tầng kỹ thuật số trọng yếu, sự đổi mới của các trung tâm dữ liệu đang tiếp tục được định hình bởi các yếu tố vĩ mô và các xu hướng công nghệ liên quan đến Trí tuệ nhân tạo (AI). Báo cáo Vertiv™ Frontiers tổng hợp kinh nghiệm chuyên môn từ các chuyên gia của Vertiv đã nêu bật các xu hướng công nghệ đang thúc đẩy sự đổi mới hiện tại và tương lai, từ việc cung cấp năng lượng cho AI, đến công nghệ bản sao số (Digital Twins), và phương pháp làm mát bằng chất lỏng thích ứng.

margin: 15px auto;" />

Ông Scott Armul, Phó Chủ tịch Điều hành, quản lý danh mục đầu tư toàn cầu và các đơn vị kinh doanh tại Vertiv cho biết: “Ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng cách các trung tâm dữ liệu được thiết kế, xây dựng và vận hành, nhằm đáp ứng nhu cầu về mật độ và tốc độ triển khai của các 'nhà máy AI'. Chúng tôi nhận thấy các tác động mang tính xuyên công nghệ, bao gồm sự gia tăng mật độ cực cao, đang thúc đẩy những thay đổi như kiến trúc nguồn điện DC điện áp cao hơn và phương pháp làm mát bằng chất lỏng tiên tiến. Đây đều là những yếu tố then chốt để mang đến khả năng mở rộng quy mô lên gigawatt vốn quan trọng cho quá trình đổi mới AI. Khả năng phát điện tại chỗ và công nghệ Bản sao số cũng được kỳ vọng sẽ giúp thúc đẩy quy mô và tốc độ áp dụng AI.”

Báo cáo Vertiv Frontiers được xây dựng và mở rộng dựa trên dự đoán Xu hướng Trung tâm Dữ liệu thường niên của Vertiv trong năm 2025. Báo cáo chỉ ra các yếu tố nền tảng quan trọng đang định hình quá trình đổi mới trung tâm dữ liệu, bao gồm:

Mật độ cực cao - được tăng tốc bởi khối lượng công việc liên quan đến AI và điện toán hiệu năng cao (HPC);

Mở rộng quy mô gigawatt với tốc độ cao - trong bối cảnh các trung tâm dữ liệu hiện đang được triển khai nhanh chóng ở quy mô chưa từng có;

Trung tâm dữ liệu như một đơn vị tính toán - kỷ nguyên AI yêu cầu các cơ sở được xây dựng và vận hành như một hệ thống đơn lẻ;

Đa dạng hóa chip bán dẫn - cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu sẽ phải thích ứng với ngày càng nhiều loại chip và nền tảng tính toán khác nhau.

Những yếu tố này đã tạo nên 5 xu hướng chủ đạo, ảnh hưởng tới nhiều khía cạnh trong thiết kế và vận hành trung tâm dữ liệu, được xác định như sau:

Cung cấp năng lượng cho AI

Hầu hết các trung tâm dữ liệu hiện tại vẫn dựa vào phân phối điện hỗn hợp AC/DC từ lưới điện đến các tủ rack, bao gồm ba đến bốn cấp chuyển đổi, dẫn đến một phần năng lượng bị hao phí trong quá trình truyền tải và chuyển đổi. Cách tiếp cận này đang chịu áp lực lớn khi mật độ năng lượng tăng lên, phần lớn là do khối lượng công việc liên quan AI.

Việc chuyển sang kiến trúc nguồn DC điện áp cao hơn cho phép giảm đáng kể cường độ dòng điện, kích thước dây dẫn và số cấp chuyển đổi, đồng thời tập trung chuyển đổi năng lượng ngay tại phòng máy (room level) trước khi cấp cho các tủ rack. Hệ thống AC và DC hỗn hợp vẫn phổ biến, nhưng khi các tiêu chuẩn và thiết bị DC trở nên hoàn thiện và hoạt động ổn định, việc áp dụng DC điện áp cao sẽ trở nên phổ biến hơn, đặc biệt khi mật độ rack tăng. Việc phát điện tại chỗ và mạng lưới điện siêu nhỏ (microgrids) cũng sẽ thúc đẩy việc áp dụng DC điện áp cao hơn.

AI phân tán

Hàng tỷ đô la đã được đầu tư vào các trung tâm dữ liệu AI để hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs), với mục tiêu phổ cập các công cụ AI đến người tiêu dùng và doanh nghiệp. Vertiv nhận thấy AI ngày càng quan trọng với doanh nghiệp, nhưng cách thức và nơi cung cấp các dịch vụ suy luận (inference) sẽ phụ thuộc vào yêu cầu và điều kiện cụ thể của từng tổ chức. Trong khi AI tác động đến mọi loại hình doanh nghiệp, các ngành có quy định nghiêm ngặt về tài chính, quốc phòng và y tế để duy trì môi trường AI riêng tư hoặc hỗn hợp, thông qua các trung tâm dữ liệu tại chỗ, nhằm đảm bảo yêu cầu bảo mật, vị trí lưu trữ dữ liệu hoặc độ trễ. Hệ thống năng lượng và làm mát chất lỏng linh hoạt với khả năng mở rộng cao có thể hỗ trợ việc tăng công suất thông qua các cơ sở mới hoặc cải tạo cơ sở hiện có.

Tăng tốc độ tự chủ về năng lượng

Trong nhiều thập kỷ qua, khả năng phát điện tại chỗ ngắn hạn đã là điều thiết yếu cho hầu hết các trung tâm dữ liệu độc lập để đảm bảo tính bền vững. Tuy nhiên, những thách thức về khả năng cung cấp nguồn điện đang tạo điều kiện để áp dụng mô hình tự cung cấpnăng lượng mở rộng, đặc biệt đối với các trung tâm dữ liệu AI. Việc đầu tư vào phát điện tại chỗ thông qua turbine khí tự nhiên và các công nghệ khác mang lại nhiều lợi ích nhưng chủ yếu được thúc đẩy bởi thách thức về khả năng cung cấp điện. Các chiến lược công nghệ như “Bring Your Own Power (and Cooling)” – “Tự tạo nên điện và phương pháp làm mát của chính bạn” sẽ là một phần trong kế hoạch tự chủ năng lượng dài hạn.

Thiết kế và vận hành dựa trên công nghệ bản sao số

Với khối lượng công việc liên quan đến AI ngày càng dày đặc và bộ xử lý đồ họa (Graphics Processing Unit – GPU) mạnh mẽ hơn, nhu cầu triển khai các ‘nhà máy AI’ phức tạp này tăng cao nhanh chóng. Khi sử dụng công cụ AI, trung tâm dữ liệu có thể được xác định và mô phỏng trên môi trường ảo thông qua công nghệ Bản sao số, tích hợp cơ sở hạ tầng CNTT và hạ tầng số quan trọng, thường với các module tiền chế và được triển khai dưới dạng đơn vị tính toán. Hướng tiếp cận này giúp rút ngắn tới một nửa thời gian để hệ thống AI đi vào vận hành, đồng thời có vai trò quan trọng trong việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn một cách hiệu quả và hỗ trợ việc mở rộng hạ tầng đáp ứng cho sự phát triển AI trong tương lai.

Phương pháp làm mát bằng chất lỏng thích ứng và bền vững

Khối lượng công việc và cơ sở hạ tầng AI đã thúc đẩy việc áp dụng phương pháp làm mát bằng chất lỏng. Ngược lại, AI cũng có thể được sử dụng để tinh chỉnh và tối ưu hóa các giải pháp làm mát này. Phương pháp làm mát bằng chất lỏng đã trở nên cực kỳ quan trọng đối với nhiều nhà vận hành. Tuy nhiên, AI có thể tối ưu hóa quá trình này bằng việc kết hợp với các hệ thống giám sát và kiểm soát bổ sung, dự đoán hỏng hóc tiềm ẩn, quản lý hiệu quả chất lỏng và linh kiện. Xu hướng này sẽ giúp tăng độ tin cậy và thời gian hoạt động cho phần cứng có giá trị cao và khối lượng dữ liệu/công việc liên quan.