Kỷ nguyên AI của Việt Nam: Lộ trình Chiến lược Giành vị thế Dẫn đầu về Hạ tầng cho Tập đoàn CMG

Tóm tắt Báo cáo

Báo cáo này trình bày một phân tích chiến lược toàn diện về bối cảnh hạ tầng Trí tuệ Nhân tạo (AI) tại Việt Nam, nhằm xác định và hoạch định các cơ hội kinh doanh trọng yếu cho Tập đoàn Công nghệ CMG (CMG). Báo cáo khẳng định rằng cuộc cách mạng AI tạo sinh toàn cầu đang kiến tạo một thị trường có quy mô chưa từng có và được pháp luật bảo hộ cho các trung tâm dữ liệu AI mật độ cao tại Việt Nam. Sự hội tụ của các yếu tố đặc thù—bao gồm tăng trưởng kinh tế số bùng nổ, một chiến lược AI quốc gia chủ động, và các quy định pháp lý nghiêm ngặt về địa phương hóa dữ liệu—đang tạo ra một môi trường kinh doanh độc nhất.

Trong bối cảnh này, CMG nổi lên như một tập đoàn công nghệ nội địa có vị thế đặc biệt thuận lợi, sở hữu một hệ sinh thái tích hợp toàn diện. Năng lực tổng hợp từ các lĩnh vực kinh doanh cốt lõi—Viễn thông (CMC Telecom), Giải pháp và Công nghệ (CMC TS), và Nghiên cứu & Giáo dục (Viện ATI & Đại học CMC)—cho phép CMG không chỉ xây dựng hạ tầng vật lý mà còn cung cấp các giải pháp phức tạp và phát triển nguồn nhân lực cần thiết để dẫn dắt kỷ nguyên AI.

Phân tích này chỉ ra rằng thách thức lớn nhất đối với việc phát triển hạ tầng AI tại Việt Nam là sự ổn định và công suất của lưới điện quốc gia. Tuy nhiên, cơ chế Thỏa thuận Mua bán điện trực tiếp (DPPA) mới được ban hành đã mở ra một giải pháp chiến lược, cho phép các doanh nghiệp chủ động đảm bảo nguồn cung năng lượng sạch và ổn định, biến rủi ro thành lợi thế cạnh tranh khác biệt.

Dựa trên những phân tích sâu sắc về công nghệ, thị trường, chính sách và năng lực nội tại, báo cáo đề xuất năm định hướng chiến lược cốt lõi để CMG nắm bắt cơ hội lịch sử này:

1. Kiến tạo “Nhà máy AI” Tiên phong tại Việt Nam: Xây dựng trung tâm dữ liệu siêu quy mô (Hyperscale Data Center) tại Khu Công nghệ cao Sài Gòn (SHTP) theo đúng tiêu chuẩn của một “Nhà máy AI” thế hệ mới, với thiết kế ưu tiên mật độ công suất cực cao và công nghệ làm mát bằng chất lỏng.
2. Trở thành Đối tác Cầu nối cho các Hyperscaler: Tận dụng các quy định về chủ quyền dữ liệu để định vị CMC TS là đối tác chiến lược không thể thiếu, cung cấp giải pháp “Đám mây Chủ quyền” (Sovereign Cloud) cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây toàn cầu muốn thâm nhập và tuân thủ pháp luật tại thị trường Việt Nam.
3. Triển khai Chiến lược Năng lượng Chủ động: Tiên phong áp dụng cơ chế DPPA để đảm bảo nguồn cung năng lượng tái tạo quy mô lớn, ổn định cho trung tâm dữ liệu SHTP, qua đó giảm thiểu rủi ro từ lưới điện quốc gia và xây dựng lợi thế cạnh tranh về tính bền vững và độ tin cậy.
4. Ra mắt Nền tảng GPU-as-a-Service Quốc gia: Phát triển một nền tảng “GPU dưới dạng Dịch vụ” (GPUaaS) trên hạ tầng Nhà máy AI, nhằm dân chủ hóa khả năng tiếp cận sức mạnh tính toán AI cho các doanh nghiệp, viện nghiên cứu và startup trong nước.
5. Phát huy Lợi thế Vốn con người: Mở rộng quy mô và nâng cao chất lượng đào tạo tại Đại học CMC, tập trung vào các chuyên ngành AI và hạ tầng số, nhằm xây dựng một đội ngũ nhân tài dồi dào và tạo ra một “hào kinh tế” bền vững, khó sao chép.

Việc thực thi thành công các chiến lược này sẽ không chỉ củng cố vị thế của CMG như một tập đoàn công nghệ hàng đầu Việt Nam mà còn góp phần định hình tương lai của hạ tầng số quốc gia, đưa Việt Nam trở thành một trung tâm AI quan trọng trong khu vực.

---

1. Nhà máy AI: Một Sự Chuyển dịch Mô hình Toàn cầu về Hạ tầng Số

Sự trỗi dậy của AI tạo sinh đang định hình lại một cách triệt để kiến trúc của các trung tâm dữ liệu (TTDL) trên toàn thế giới. Đây không phải là một sự cải tiến tiệm tiến, mà là một cuộc cách mạng buộc ngành công nghiệp phải tư duy lại từ gốc rễ về cách thiết kế, xây dựng và vận hành hạ tầng số. Để CMG có thể dẫn đầu, việc nắm bắt bản chất của sự thay đổi mô hình này là yêu cầu tiên quyết.

1.1. Từ Trung tâm Dữ liệu đến “Nhà máy AI”: Cuộc Cách mạng Kiến trúc

Trong nhiều thập kỷ, các TTDL truyền thống được thiết kế chủ yếu cho các tác vụ lưu trữ, ảo hóa và xử lý các ứng dụng kinh doanh thông thường. Trong mô hình này, năng lượng và làm mát thường là những yếu tố phụ trợ.[1] Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI tạo sinh đã biến các cơ sở này thành những “Nhà máy AI” (AI Factories)—những môi trường được xây dựng chuyên dụng để tạo ra và triển khai trí tuệ ở quy mô lớn.[2] Sự thay đổi này đã “đảo ngược hoàn toàn kịch bản kiến trúc”, đưa năng lượng và làm mát trở thành những yếu tố thiết kế cốt lõi và quan trọng nhất.[1]

Các tác vụ AI, đặc biệt là huấn luyện các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đòi hỏi khả năng xử lý song song khổng lồ trên hàng nghìn bộ xử lý đồ họa (GPU).[2] Các GPU này phải được kết nối với nhau thông qua các hệ thống mạng hiệu năng cao, băng thông cực rộng và độ trễ cực thấp như NVLink và InfiniBand để loại bỏ các điểm nghẽn cổ chai trong giao tiếp.[2, 3] Điều này đòi hỏi một kiến trúc lấy GPU làm trung tâm (GPU-centric), thay thế hoặc bổ sung cho các kiến trúc truyền thống vốn phụ thuộc nhiều vào CPU.[4, 5] Hiệu suất của một Nhà máy AI không còn được đo bằng các chỉ số truyền thống như IOPS (số thao tác nhập/xuất mỗi giây) hay mức độ sử dụng CPU, mà thay vào đó là “token throughput”—số lượng token được xử lý trên mỗi watt, mỗi giây, hoặc mỗi đô la.[2]

1.2. Vật lý của Năng lượng: Mật độ Cực cao và Tính Biến động

Tác vụ AI tạo sinh là nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng theo cấp số nhân về mật độ công suất trên mỗi tủ rack (rack power density). Một TTDL truyền thống thường tiêu thụ khoảng 7.5 kW mỗi tủ rack. Tuy nhiên, chỉ một máy chủ NVIDIA H100, vốn là thiết bị tối quan trọng cho các tác vụ AI hiệu năng cao, đã yêu cầu công suất hơn 10 kW.[6] Sự chênh lệch này buộc các TTDL thế hệ mới phải được thiết kế để hỗ trợ mật độ công suất cao hơn nhiều, dao động từ 50 kW đến 150 kW mỗi tủ rack.[6] Các lộ trình công nghệ trong tương lai thậm chí còn chỉ ra các ngưỡng cao hơn, có thể đạt tới 300 kW, 600 kW, và một ngày không xa là 1 MW mỗi tủ rack.[1, 7]

Nhu cầu năng lượng này không hề ổn định. Các tác vụ huấn luyện AI tạo ra những biến động công suất cực lớn và đột ngột trên quy mô toàn bộ cơ sở hạ tầng. Công suất tiêu thụ của một tủ rack có thể dao động từ trạng thái “nghỉ” khoảng 30% lên đến 100% và quay trở lại chỉ trong vài mili giây.[1] Một nghiên cứu chung của NVIDIA, Microsoft và OpenAI đã ghi nhận rằng các tác vụ GPU được đồng bộ hóa có thể gây ra những dao động ở quy mô lưới điện.[1] Sự biến động này không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn là một mối đe dọa đáng kể đối với sự ổn định của lưới điện quốc gia, đồng thời buộc các kỹ sư phải thiết kế hệ thống điện quá khổ để xử lý dòng điện đỉnh, thay vì dòng điện trung bình, làm tăng chi phí và diện tích xây dựng.[1]

Để giải quyết thách thức kép này, một kiến trúc cung cấp điện mới đang nổi lên như một tiêu chuẩn: tích hợp điện một chiều 800V (800 VDC) từ đầu đến cuối. Kiến trúc này tạo ra nguồn điện 800 VDC ở cấp độ cơ sở và cung cấp trực tiếp đến các tủ rack, loại bỏ các bước chuyển đổi điện năng dư thừa. Kết quả là hiệu suất tổng thể được cải thiện, lượng dây đồng sử dụng giảm đáng kể, chi phí vật liệu và lắp đặt được cắt giảm, và quan trọng nhất là cho phép khả năng mở rộng quy mô vượt ngưỡng 1 MW mỗi tủ rack trong tương lai.[1]

1.3. Yêu cầu Cấp thiết về Làm mát: Dấu chấm hết cho Kỷ nguyên Làm mát bằng Không khí

Mật độ nhiệt lượng tỏa ra từ các cụm GPU công suất cao khiến các hệ thống làm mát bằng không khí truyền thống trở nên không đủ năng lực và thiếu hiệu quả.[2, 8] Ngành công nghiệp đang chứng kiến một sự chuyển dịch nhanh chóng sang các công nghệ làm mát bằng chất lỏng tiên tiến, vốn đang trở thành tiêu chuẩn mặc định cho các TTDL AI-ready mới.[7, 9]

Hai công nghệ chủ đạo bao gồm làm mát trực tiếp đến chip (Direct-to-Chip – DLC) và làm mát ngâm (immersion cooling). Cả hai phương pháp này đều tận dụng khả năng dẫn nhiệt vượt trội của chất lỏng (cao hơn không khí gấp nhiều lần) để duy trì hiệu suất và sự ổn định của GPU dưới tải công việc nặng.[2, 8] Việc chuyển đổi này là cực kỳ cần thiết để quản lý các tủ rack có mật độ công suất vượt quá 125 kW.[7] Các hệ thống này không chỉ giải quyết vấn đề nhiệt lượng mà còn góp phần cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng năng lượng (PUE), một chỉ số quan trọng trong vận hành TTDL bền vững.[6]

1.4. Mạng và Lưu trữ: Sợi dây Kết nối Trí tuệ

Để ngăn chặn các điểm nghẽn trong quá trình huấn luyện đa nút (multi-node training), các Nhà máy AI yêu cầu một hệ thống mạng kết nối nội bộ (fabric) cực nhanh. Các công nghệ như InfiniBand, với khả năng cung cấp băng thông lên tới 3.2 Tbps mỗi nút, cùng với NVLink và NVSwitch, đảm bảo giao tiếp liền mạch và độ trễ cực thấp giữa hàng nghìn GPU, cho phép chúng hoạt động như một siêu máy tính duy nhất.[2, 10]

Tương tự, các luồng dữ liệu AI (AI data pipelines) đòi hỏi hiệu suất I/O cực cao. Điều này thúc đẩy việc áp dụng các hệ thống lưu trữ tiên tiến như NVMe-over-Fabrics và các hệ thống tệp song song (parallel file systems). Các hệ thống này được thiết kế để hỗ trợ mức độ đồng thời (concurrency) khổng lồ cần thiết cho cả tác vụ huấn luyện và suy luận (inference), đảm bảo rằng các GPU luôn được cung cấp dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.[2]

Sự chuyển đổi sang Nhà máy AI không chỉ là một nâng cấp công nghệ; nó tạo ra một ranh giới rõ ràng giữa hạ tầng cũ và mới. Bất kỳ TTDL nào được xây dựng dựa trên kiến trúc điện và làm mát truyền thống (ví dụ: dưới 50 kW mỗi tủ rack và làm mát bằng không khí) về cơ bản đã lỗi thời ngay từ khi chưa đi vào hoạt động. Điều này tạo ra một cơ hội chiến lược, có giới hạn về thời gian, cho những đơn vị tiên phong như CMG để xây dựng hạ tầng theo tiêu chuẩn mới và chiếm lĩnh thị trường. Hơn nữa, một Nhà máy AI không phải là một tập hợp các thành phần rời rạc, mà là một hệ thống đồng bộ duy nhất.[1] Các yếu tố điện, làm mát, mạng và tính toán phải được đồng thiết kế và tích hợp chặt chẽ. Điều này nâng cao vai trò của các nhà tích hợp hệ thống có chuyên môn sâu về các môi trường phức tạp, đa nhà cung cấp—một lĩnh vực mà CMG có lợi thế rõ ràng.

Bảng 1: So sánh Nhà máy AI và Trung tâm Dữ liệu Truyền thống

Chỉ số	Trung tâm Dữ liệu Truyền thống	Nhà máy AI (AI Factory)
Mật độ Công suất/Rack	7.5 – 15 kW [6]	50 – 150 kW, hướng tới >300 kW [6, 7]
Công nghệ Làm mát Chính	Làm mát bằng không khí (Air Cooling) [8]	Làm mát bằng chất lỏng (Liquid Cooling) [2, 9]
PUE Mục tiêu	1.5 – 1.7 [11]	< 1.2, hướng tới 1.1 [6, 11]
Mạng kết nối liên-Rack	Ethernet (10/40/100 GbE)	InfiniBand, NVLink/NVSwitch (>400 Gbps) [2]
Bộ xử lý Chính	CPU (Bộ xử lý Trung tâm) [4]	GPU (Bộ xử lý Đồ họa) [2, 4]
Chỉ số Hiệu suất Chính	IOPS, Mức sử dụng CPU	Token Throughput (Tokens/giây/watt) [2]

---

2. Rồng số Việt Nam: Động lực Thị trường và Lực đẩy Chính sách

Nhu cầu về hạ tầng AI tiên tiến tại Việt Nam không phải là một dự báo mang tính đầu cơ, mà được thúc đẩy bởi những lực lượng kinh tế và chính trị mạnh mẽ và hội tụ. Phần này sẽ định lượng cơ hội thị trường và, quan trọng hơn, giải thích cách các chính sách của chính phủ đang tạo ra một môi trường thuận lợi và được bảo hộ đặc biệt cho các nhà cung cấp trong nước.

2.1. Một Nền Kinh tế số Tăng trưởng Siêu tốc

Việt Nam có nền kinh tế số phát triển nhanh nhất khu vực Đông Nam Á, với tốc độ tăng trưởng dự kiến khoảng 20% mỗi năm, vượt xa tốc độ tăng trưởng GDP.[12, 13] Chính phủ đã đặt mục tiêu kinh tế số đóng góp 30% vào GDP vào năm 2030.[13, 14]

Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi dân số trẻ, am hiểu công nghệ, tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động cao (80% dân số sở hữu điện thoại di động), và sự chấp nhận nhanh chóng các phương thức thanh toán số và thương mại điện tử.[12, 15] Một minh chứng ấn tượng là vào năm 2024, tổng giá trị giao dịch không dùng tiền mặt đã cao gấp 26 lần GDP quốc gia.[15] Sự bùng nổ hoạt động số này tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, là “nhiên liệu” thiết yếu cho các ứng dụng AI và do đó, tạo ra nhu cầu cấp thiết về hạ tầng tính toán và lưu trữ hiệu năng cao.

2.2. Chiến lược AI Quốc gia: Mệnh lệnh từ Cấp cao nhất

Chính phủ Việt Nam đã xác định AI là một ưu tiên chiến lược quốc gia. “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030” (ban hành lần đầu năm 2021 và được cập nhật năm 2025) đặt mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm 4 nước dẫn đầu ASEAN và top 50 thế giới về AI.[16, 17, 18]

Một điểm cực kỳ quan trọng trong chiến lược cập nhật là việc định vị AI như một hạ tầng quốc gia cốt lõi, tương đương với điện hay internet, với mục tiêu cung cấp cho mỗi người dân một “trợ lý kỹ thuật số cá nhân”.[16] Điều này nâng tầm hạ tầng AI từ một cơ hội thương mại đơn thuần lên thành một vấn đề mang tầm chiến lược quốc gia. Chính phủ đang tích cực khuyến khích phát triển AI thông qua các chính sách cụ thể, chẳng hạn như Quỹ Đổi mới Công nghệ Quốc gia (NATIF) dành ít nhất 40% ngân sách cho các dự án AI và cung cấp các phiếu mua hàng (voucher) cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ để áp dụng các giải pháp AI được phát triển trong nước.[16]

2.3. Yêu cầu Cấp thiết về Chủ quyền Dữ liệu: Luật Địa phương hóa Dữ liệu của Việt Nam

Khung pháp lý của Việt Nam yêu cầu lưu trữ dữ liệu trong nước đối với một loạt các dịch vụ kỹ thuật số. Luật An ninh mạng năm 2018, được chi tiết hóa bởi Nghị định 53 (năm 2022) và Nghị định về Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân (PDPD, năm 2023), yêu cầu cả các doanh nghiệp trong nước và một số doanh nghiệp nước ngoài phải lưu trữ dữ liệu cá nhân của người dùng Việt Nam, dữ liệu do người dùng tạo ra, và dữ liệu về các mối quan hệ của người dùng ngay tại lãnh thổ Việt Nam.[19, 20, 21]

Danh sách các dịch vụ bị điều chỉnh rất rộng, bao gồm thương mại điện tử, thanh toán trực tuyến, mạng xã hội, lưu trữ dữ liệu đám mây, và nhiều lĩnh vực khác—về cơ bản là bao trùm toàn bộ nền kinh tế số.[20] Các luật mới hơn, bao gồm Luật Công nghiệp Công nghệ số (có hiệu lực năm 2025) và Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân (có hiệu lực năm 2026), còn mở rộng các yêu cầu này ra ngoài dữ liệu cá nhân, áp dụng cho cả “dữ liệu quan trọng” và “dữ liệu cốt lõi”, đồng thời đưa ra các hình phạt nghiêm khắc dựa trên doanh thu (lên đến 5% doanh thu hàng năm) đối với các hành vi vi phạm.[22]

Khung pháp lý này tạo ra một áp lực mang tính hệ thống, buộc các công ty công nghệ toàn cầu và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô (hyperscalers) phải lựa chọn giữa việc xây dựng hạ tầng tại chỗ hoặc hợp tác với các nhà cung cấp địa phương có khả năng đảm bảo tuân thủ các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu.[22, 23, 24] Điều này tạo ra một “hàng rào” pháp lý bảo vệ thị trường hạ tầng số trong nước.

Sự kết hợp giữa Chiến lược AI Quốc gia và các luật địa phương hóa dữ liệu nghiêm ngặt tạo ra một động lực thị trường độc đáo và mạnh mẽ. Chính phủ không chỉ khuyến khích AI; họ đang yêu cầu rằng hạ tầng nền tảng cho công nghệ chiến lược này phải được đặt dưới sự kiểm soát chủ quyền của quốc gia. Điều này tạo ra một thị trường “AI Chủ quyền” có nhu cầu cao và được pháp luật bảo vệ. Đối với các hyperscaler toàn cầu như AWS, Google, và Microsoft, các luật về dữ liệu của Việt Nam là một thách thức tuân thủ và một rào cản vận hành đáng kể.[22] Tình thế này biến các nhà cung cấp hạ tầng địa phương từ những nhà cung cấp đơn thuần thành các đối tác chiến lược thiết yếu. Thay vì chỉ bán không gian tủ rack, các công ty như CMG có thể cung cấp một giải pháp toàn diện bao gồm tuân thủ pháp lý, giúp các gã khổng lồ công nghệ toàn cầu tiếp cận thị trường Việt Nam một cách nhanh chóng và an toàn.

Bảng 2: Các Quy định Chính trong Khung pháp lý Địa phương hóa Dữ liệu của Việt Nam

Quy định Pháp lý	Yêu cầu Chính	Loại Dữ liệu Áp dụng	Dịch vụ Bị ảnh hưởng	Nghĩa vụ đối với Doanh nghiệp Nước ngoài
Luật An ninh mạng 2018 / Nghị định 53	Lưu trữ dữ liệu tại Việt Nam trong thời gian tối thiểu 24 tháng.[19, 20]	Dữ liệu cá nhân, dữ liệu do người dùng tạo ra, dữ liệu về mối quan hệ của người dùng.[19]	Viễn thông, lưu trữ đám mây, tên miền, TMĐT, thanh toán trực tuyến, mạng xã hội, game online.[20]	Phải lưu trữ dữ liệu và có thể phải thành lập chi nhánh/văn phòng đại diện tại Việt Nam khi có yêu cầu từ Bộ Công an.[19]
Nghị định 13 (PDPD)	Phải có sự đồng ý của chủ thể dữ liệu và thực hiện đánh giá tác động khi chuyển dữ liệu cá nhân ra nước ngoài.[21, 22]	Dữ liệu cá nhân.	Tất cả các dịch vụ xử lý dữ liệu cá nhân của công dân Việt Nam.	Phải nộp hồ sơ đánh giá tác động chuyển dữ liệu xuyên biên giới cho Bộ Công an.[21]
Luật Công nghiệp Công nghệ số (hiệu lực 2025)	Mở rộng quy định ra ngoài dữ liệu cá nhân; hạn chế chuyển dữ liệu quan trọng và cốt lõi ra nước ngoài.[22]	Dữ liệu số nói chung, bao gồm “dữ liệu quan trọng” và “dữ liệu cốt lõi”.	Các ngành công nghiệp chiến lược và an ninh quốc gia.	Phải tuân thủ các quy định phân loại dữ liệu và hạn chế chuyển giao.[22]
Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân (hiệu lực 2026)	Áp dụng các hình phạt dựa trên doanh thu (lên đến 5% doanh thu hàng năm) cho các vi phạm về chuyển dữ liệu.[22]	Dữ liệu cá nhân.	Tất cả các dịch vụ xử lý dữ liệu cá nhân.	Đối mặt với rủi ro tài chính đáng kể nếu không tuân thủ các quy định về chuyển dữ liệu.[22]

---

3. Nền tảng Năng lượng và Kết nối: Đánh giá Mức độ Sẵn sàng về Vật chất của Việt Nam

Phần này cung cấp một đánh giá thực tế và thẳng thắn về hạ tầng vật lý của Việt Nam. Báo cáo sẽ đối chiếu nhu cầu năng lượng khổng lồ của các Nhà máy AI (đã được xác định trong Phần 1) với thực trạng của lưới điện quốc gia, xác định đây là rủi ro lớn nhất và do đó, là một lĩnh vực quan trọng để tạo ra sự khác biệt chiến lược.

3.1. Lưới điện Quốc gia: Một Hạn chế Hiện hữu

Mặc dù hệ thống điện của Việt Nam có tổng công suất lắp đặt lớn nhất Đông Nam Á [25], tốc độ phát triển của nó vẫn chưa theo kịp tốc độ tăng trưởng nhu cầu, dự kiến tăng từ 10-13% trong năm 2025.[26] Tình trạng mất cân đối cung-cầu này đã dẫn đến tình trạng thiếu điện nghiêm trọng, đặc biệt là tại các trung tâm công nghiệp ở miền Bắc Việt Nam.[26, 27]

Cuộc khủng hoảng điện năm 2023 được ước tính đã gây thiệt hại kinh tế khoảng 1.4 tỷ USD (tương đương 0.3% GDP), làm gián đoạn hoạt động của các nhà sản xuất lớn như Samsung và Foxconn.[26] Lịch sử về các sự cố mất điện này tạo ra một rủi ro đáng kể trong nhận thức của các nhà vận hành hạ tầng AI có tính chất trọng yếu. Các vấn đề cấu trúc cốt lõi bao gồm một đội ngũ nhà máy nhiệt điện than cũ kỹ, sự phụ thuộc quá mức vào thủy điện vốn dễ bị ảnh hưởng bởi hạn hán, sự chậm trễ trong các dự án nguồn và lưới, và đặc biệt là các điểm nghẽn nghiêm trọng trong việc truyền tải điện từ Nam ra Bắc.[26, 28]

3.2. Phản ứng của Chính phủ: Quy hoạch điện VIII và Cú hích Năng lượng Tái tạo

Chính phủ nhận thức sâu sắc về thách thức năng lượng và đang phản ứng bằng Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050 (Quy hoạch điện VIII – PDP8), với mục tiêu tăng gấp đôi công suất lắp đặt vào năm 2030.[27]

PDP8 đặt trọng tâm mạnh mẽ vào năng lượng tái tạo, đặt mục tiêu chiếm 28-36% trong cơ cấu năng lượng vào năm 2030 và 74-75% vào năm 2050.[29] Kế hoạch này bao gồm các mục tiêu tham vọng cho điện mặt trời áp mái và một kế hoạch xây dựng quy mô lớn các nhà máy điện gió trên bờ và gần bờ.[29] Để giải quyết các vấn đề truyền tải, chính phủ gần đây đã hoàn thành đường dây 500kV mạch 3, tăng gấp đôi công suất truyền tải Bắc-Nam lên 5,000 MW.[26]

3.3. Yếu tố Thay đổi Cuộc chơi DPPA: Con đường đến Chủ quyền Năng lượng

Một sự thay đổi chính sách mang tính bước ngoặt, cơ chế Thỏa thuận Mua bán điện trực tiếp (DPPA) (Nghị định 80/2020/NĐ-CP, tháng 7 năm 2024), cho phép các khách hàng tiêu thụ điện lớn (tiêu thụ >1 triệu kWh/năm) ký hợp đồng trực tiếp với các nhà sản xuất năng lượng tái tạo tư nhân, bỏ qua công ty điện lực nhà nước EVN.[29, 30]

Đây là một thay đổi mang tính cách mạng, tạo ra một con đường cho các công ty tư nhân đảm bảo nguồn cung cấp điện ổn định, dài hạn và xanh. Chính sách này cho phép cả “mô hình mua bán qua lưới” (sử dụng lưới điện quốc gia) và “mô hình hoàn toàn tư nhân” với các đường dây truyền tải thuộc sở hữu tư nhân.[30, 31] Cơ chế này được vận động mạnh mẽ bởi các tập đoàn đa quốc gia như Samsung, Apple và Google, cho thấy nhu cầu mạnh mẽ từ chính nhóm khách hàng mà các TTDL AI sẽ phục vụ.[30]

3.4. Kết nối Quốc tế: Mạng lưới Cáp quang Biển

Việt Nam sở hữu một mạng lưới cáp quang biển mạnh mẽ và không ngừng phát triển, cung cấp băng thông quốc tế thiết yếu. Các hệ thống cáp chính bao gồm AAE-1, AAG, APG, và các tuyến cáp mới hơn như ADC và SJC2 cập bến tại Quy Nhơn.[32, 33] Một số tuyến cáp mới, bao gồm ALC và VTS, được lên kế hoạch cho năm 2027, sẽ tiếp tục tăng cường công suất và tính dự phòng.[32, 34] Kết nối quốc tế mạnh mẽ này là một điều kiện tiên quyết để phục vụ các khách hàng toàn cầu và các hyperscaler.

Phân tích thực trạng hạ tầng cho thấy, năng lượng chính là nút thắt cổ chai chiến lược hàng đầu. Mối đe dọa lớn nhất đối với việc phát triển một hệ sinh thái hạ tầng AI đẳng cấp thế giới tại Việt Nam là sự bất ổn và hạn chế về công suất của lưới điện quốc gia. Dữ liệu lịch sử về các sự cố mất điện [26, 35, 36] là một tín hiệu cảnh báo lớn đối với bất kỳ nhà đầu tư tiềm năng hoặc khách hàng hyperscaler nào. Việc đặt một tải công việc AI nhiều megawatt và có tính biến động cao lên lưới điện này mà không có chiến lược giảm thiểu rủi ro là một công thức dẫn đến thất bại trong vận hành.

Trong bối cảnh đó, cơ chế DPPA mới không chỉ là một sáng kiến bền vững; nó là công cụ chiến lược mạnh mẽ nhất hiện có để giảm thiểu rủi ro về lưới điện. Một nhà vận hành TTDL có thể đảm bảo nguồn cung cấp năng lượng tái tạo dài hạn, đáng tin cậy của riêng mình thông qua DPPA sẽ có một lợi thế cạnh tranh sâu sắc. Họ có thể tiếp thị các TTDL của mình không chỉ dựa trên kết nối và an ninh, mà còn trên một cấp độ vượt trội về khả năng phục hồi năng lượng, giải quyết trực tiếp nỗi sợ hãi lớn nhất của thị trường.

---

4. Bối cảnh Khu vực: Cạnh tranh và Cơ hội Thị trường

Phần này sẽ phân tích vị thế của Việt Nam trong thị trường TTDL rộng lớn hơn của Đông Nam Á. Báo cáo sẽ chỉ ra cách các động lực trong khu vực, đặc biệt là những hạn chế tại trung tâm truyền thống Singapore, đang tạo ra một cửa sổ cơ hội lịch sử để Việt Nam thu hút đầu tư và giành lấy thị phần.

4.1. Hiệu ứng “Tràn” từ Singapore

Singapore, từ lâu đã là trung tâm TTDL thống trị ở Đông Nam Á, đã áp đặt một lệnh tạm dừng xây dựng TTDL mới vào năm 2019 do những hạn chế về đất đai và năng lượng.[37, 38, 39] Vào thời điểm đó, các TTDL đã tiêu thụ tới 7% tổng lượng điện của cả nước.[37]

Mặc dù lệnh tạm dừng đã được dỡ bỏ một phần, công suất mới được cấp phép vẫn bị hạn chế nghiêm ngặt (ví dụ: 60MW mỗi năm) và phải tuân thủ các tiêu chuẩn hiệu quả khắt khe (PUE từ 1.3 trở xuống), làm tăng chi phí và tạo ra sự mất cân bằng cung-cầu.[38, 40, 41] Điều này đã buộc các hyperscaler và các nhà khai thác TTDL phải tìm kiếm các địa điểm thay thế trong khu vực, với Malaysia, Indonesia và Việt Nam nổi lên như những quốc gia hưởng lợi chính từ nhu cầu “tràn” này.[38, 40, 42]

4.2. Đầu tư của các Hyperscaler trên khắp Đông Nam Á

Thị trường TTDL Đông Nam Á được dự báo sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 14.23%, đạt 30.47 tỷ USD vào năm 2030.[42] Các hyperscaler toàn cầu đang đầu tư mạnh mẽ trên toàn khu vực. Microsoft đã công bố các khoản đầu tư lớn vào Thái Lan và Indonesia; Google đang xây dựng tại Thái Lan và đã công bố kế hoạch cho một cơ sở siêu quy mô tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, dự kiến vào năm 2027.[42]

Mô hình đầu tư này cho thấy rằng trong khi các hyperscaler đang đa dạng hóa sự hiện diện của họ, họ cũng đang tìm cách thiết lập hạ tầng ngay tại các thị trường địa phương lớn để phục vụ nhu cầu tại chỗ, được thúc đẩy bởi các yêu cầu về hiệu suất và quy định.

4.3. Sự trỗi dậy của GPU-as-a-Service (GPUaaS)

Chi phí cao và nguồn cung hạn chế của các GPU cao cấp tạo ra một rào cản gia nhập đáng kể cho nhiều doanh nghiệp muốn phát triển năng lực AI.[43] Điều này đã tạo ra một thị trường bùng nổ cho dịch vụ “GPU dưới dạng Dịch vụ” (GPU-as-a-Service – GPUaaS), nơi khách hàng có thể thuê năng lực tính toán GPU theo mô hình trả tiền theo mức sử dụng hoặc đăng ký dài hạn.

Thị trường GPUaaS châu Á – Thái Bình Dương được dự báo sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR đáng kinh ngạc từ 25-36% trong giai đoạn 2025-2030, đạt gần 4 tỷ USD.[44, 45, 46, 47] Điều này mang lại một cơ hội khổng lồ cho các nhà cung cấp hạ tầng có thể đảm bảo nguồn cung GPU và cung cấp chúng dưới dạng dịch vụ đám mây cho một thị trường rộng lớn gồm các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các công ty khởi nghiệp và các doanh nghiệp lớn không thể chi trả chi phí đầu tư ban đầu.[43]

Việt Nam đang ở một vị thế “vàng”. Quốc gia này được hưởng lợi từ cả yếu tố đẩy là những hạn chế của Singapore và yếu tố kéo là thị trường nội địa lớn, tăng trưởng nhanh cùng với các luật về chủ quyền dữ liệu. Việt Nam không chỉ là một giải pháp thay thế chi phí thấp mà còn là một sự lựa chọn chiến lược bắt buộc đối với các công ty muốn phục vụ thị trường Việt Nam. Điều này củng cố vị thế đàm phán của CMG với các đối tác hyperscaler tiềm năng và xác thực cho các khoản đầu tư quy mô lớn trong nước.

Hơn nữa, GPUaaS có thể được xem là “ứng dụng sát thủ” cho hạ tầng AI mới. Việc xây dựng một Nhà máy AI hiện đại chỉ là một nửa câu chuyện; lấp đầy nó bằng các khối lượng công việc tạo ra doanh thu là nửa còn lại. Một dịch vụ GPUaaS là cách trực tiếp nhất để kiếm tiền từ một TTDL AI mới và dân chủ hóa quyền truy cập AI trên toàn quốc. Bằng cách mua GPU với số lượng lớn, một nhà cung cấp như CMG có thể đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô và sau đó cung cấp quyền truy cập theo từng phần cho một lượng lớn khách hàng. Điều này không chỉ tạo ra một nguồn doanh thu có biên lợi nhuận cao mà còn hoàn toàn phù hợp với mục tiêu của chính phủ là mở rộng việc áp dụng AI trong toàn bộ nền kinh tế [16], có khả năng thu hút sự hỗ trợ và khách hàng từ chính phủ.

---

5. Tập đoàn CMG: Một Nền tảng Tích hợp cho Kỷ nguyên AI

Phần này sẽ tiến hành một phân tích chi tiết, dựa trên bằng chứng về cơ cấu tổ chức, tài sản và định hướng chiến lược của CMG. Báo cáo sẽ vượt ra ngoài việc mô tả đơn thuần các đơn vị kinh doanh để đi đến một phân tích tổng hợp, lập luận rằng năng lực kết hợp của CMG tạo ra một nền tảng tích hợp theo chiều dọc, mạnh mẽ và độc đáo để giải quyết cơ hội về hạ tầng AI.

5.1. Sức mạnh Tài chính và Tầm nhìn Chiến lược

CMG có một lịch sử tài chính vững chắc, với dự báo CAGR lợi nhuận sau thuế của cổ đông công ty mẹ (NPAT-MI) là 21% cho giai đoạn 2023-2026.[48] Công ty đặt mục tiêu doanh thu 10,000 tỷ đồng và EBITDA 1,200 tỷ đồng cho năm tài chính 2025.[49]

Ban lãnh đạo đã tuyên bố rõ ràng tầm nhìn trở thành “tập đoàn toàn cầu về chuyển đổi số và chuyển đổi AI vào năm 2028”, với Chuyển đổi AI (AI-X) và Mở rộng Toàn cầu (Go Global) là hai trụ cột chiến lược cốt lõi.[49] Triết lý của Chủ tịch Nguyễn Trung Chính là “Chúng tôi không chờ đợi cơ hội. Chúng tôi tạo ra chúng”.[49] Công ty đang phát triển một hệ sinh thái mở C.OPE2N, tích hợp rõ ràng các nền tảng đa đám mây, dữ liệu và AI, thể hiện một sự tập trung chiến lược rõ ràng từ cấp cao nhất vào lĩnh vực này.[49, 50, 51]

5.2. CMC Telecom: Nền tảng Hạ tầng

CMC Telecom là một trong bốn nhà khai thác TTDL hàng đầu tại Việt Nam, hiện đang vận hành ba TTDL đạt chứng chỉ Tier III tại Hà Nội và TP.HCM.[48, 52, 53, 54] Đặc biệt, TTDL Tân Thuận là TTDL đầu tiên tại Việt Nam đạt cả hai chứng chỉ Uptime Tier III về Thiết kế (TCDD) và Xây dựng (TCCF).[54]

Dự án đầu tàu: CMG đã được cấp phép đầu tư Trung tâm Dữ liệu Siêu quy mô (Hyperscale Data Center) trị giá 250 triệu USD tại Khu Công nghệ cao Sài Gòn (SHTP). Đây là một dự án chiến lược trọng điểm được thiết kế để phục vụ phát triển AI và nền kinh tế số.[49, 55, 56]

• Công suất ban đầu: 30MW, có khả năng mở rộng lên 120MW.[56, 57]
• Dự án này được xác định rõ ràng là sẽ dẫn dắt chiến lược Chuyển đổi AI và đưa Việt Nam lên bản đồ công nghệ toàn cầu.[55]

Ngoài ra, CMC Telecom còn sở hữu Hệ thống Cáp quang Xuyên Việt (CVCS) và có kết nối trực tiếp đến năm hệ thống cáp quang biển quốc tế, cung cấp một xương sống kết nối vững chắc.[52]

5.3. CMC TS: Động cơ Tích hợp Hệ thống và Giải pháp

CMC Technology & Solutions (TS) là nhánh tích hợp hệ thống của tập đoàn, với chuyên môn sâu về tư vấn chuyển đổi số, giải pháp đám mây và an ninh mạng.[50, 58] Đây là đối tác hàng đầu tại Việt Nam của các gã khổng lồ toàn cầu như Microsoft, Oracle và SAP.[50, 58]

CMC TS đã chứng tỏ năng lực trong việc xây dựng hạ tầng đám mây riêng, các giải pháp kho dữ liệu và hệ thống khôi phục sau thảm họa cho các khách hàng lớn, bao gồm cả lĩnh vực ngân hàng và tài chính đòi hỏi khắt khe.[59, 60] Điều này định vị CMC TS một cách hoàn hảo để thiết kế, triển khai và quản lý các chồng phần cứng và phần mềm phức tạp của một Nhà máy AI, cũng như cung cấp lớp “đám mây chủ quyền” quan trọng mà các hyperscaler yêu cầu và luật pháp Việt Nam bắt buộc.

5.4. Viện ATI & Đại học CMC: Hào kinh tế Vốn con người

Viện Nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ CMC (CMC ATI) là trung tâm R&D của tập đoàn, phát triển các công nghệ AI cốt lõi như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được tích hợp vào các dịch vụ.[49, 59]

Đại học CMC đại diện cho một tài sản chiến lược sâu sắc. Trường đang được định vị là “Đại học AI” đầu tiên của Việt Nam, với sứ mệnh đào tạo thế hệ kỹ sư AI tiếp theo.[49, 61] Chương trình giảng dạy bao gồm các chuyên ngành về AI, Khoa học Máy tính và Điện toán Đám mây.[61, 62] Trường đã thiết lập quan hệ đối tác với các công ty như Intel để đào tạo về AI và cung cấp một nguồn nhân tài có tay nghề trực tiếp cho tập đoàn mẹ, giải quyết nút thắt lớn nhất trong việc áp dụng công nghệ: khoảng cách về kỹ năng.[62, 63] Trường cam kết 100% cơ hội việc làm tại CMG và các đối tác cho sinh viên đủ điều kiện.[61, 64]

CMG không chỉ là một nhà khai thác TTDL. Đây là một thực thể tích hợp độc đáo có thể xây dựng hạ tầng vật lý (Telecom), kiến trúc và quản lý chồng phần mềm AI/đám mây phức tạp (TS), đảm bảo tuân thủ luật chủ quyền (TS), phát triển các ứng dụng AI của riêng mình (ATI), và quan trọng nhất, đào tạo lực lượng lao động để vận hành tất cả (Đại học). Mô hình tích hợp theo chiều dọc này là một lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ và khó sao chép.

Dự án TTDL siêu quy mô tại SHTP chính là mắt xích chiến lược. Khoản đầu tư 250 triệu USD này không chỉ là một sự mở rộng; nó là hiện thân vật chất của toàn bộ chiến lược AI của tập đoàn. Thành công của nó là tối quan trọng và sẽ đóng vai trò là động cơ tăng trưởng cho tất cả các đơn vị kinh doanh khác. Nó sẽ cung cấp năng lực nền tảng cho nền tảng GPUaaS, là tài sản chính để thu hút các đối tác hyperscaler, và sẽ là một “bệnh viện thực hành” cho Đại học CMC.

Bảng 3: Danh mục Trung tâm Dữ liệu và Lộ trình Mở rộng của CMG

Tên Trung tâm Dữ liệu	Vị trí	Tình trạng	Chứng chỉ Uptime Tier	Công suất Rack	Công suất điện (MW)	Đặc điểm chính	Kế hoạch Mở rộng
CMC Tower DC	Hà Nội	Đang hoạt động	TIA 942 – Rated 3	500+ [65]	1 [65]	Trung tâm dữ liệu tại miền Bắc, kết nối mạng lõi.	N/A
SHTP DC	TP.HCM	Đang hoạt động	TIA 942 – Rated 3	1,100+ [65]	4.2 [65]	Đặt tại Khu Công nghệ cao Sài Gòn, phục vụ khách hàng phía Nam.	N/A
Tan Thuan DC	TP.HCM	Đang hoạt động	Uptime Tier III (TCDD & TCCF) [54]	1,200+ [54]	6.5 [65]	TTDL hiện đại nhất Việt Nam, sẵn sàng cho Tier IV, rack công suất cao (20kW/rack).[54]	N/A
CMC Hyperscale DC (SHTP)	TP.HCM	Đã được phê duyệt [55, 56]	N/A (Dự kiến Uptime Tier III)	N/A	30 (Giai đoạn 1) [56, 57]	Thiết kế cho AI và kinh tế số, tích hợp công nghệ mạng thế hệ mới 800G DWDM.[56, 57]	Mở rộng lên 120MW [56, 57]

---

6. Lộ trình Chiến lược: Nắm bắt Tương lai Hạ tầng AI của Việt Nam

Phần cuối cùng này sẽ tổng hợp tất cả các phân tích trước đó thành năm khuyến nghị chiến lược rõ ràng, có thể hành động và liên kết với nhau. Mỗi khuyến nghị sẽ được gắn trực tiếp với các nhận định đã được phát triển trong báo cáo và sẽ cung cấp một lộ trình thực hiện ở cấp cao.

6.1. Kiến tạo Nhà máy AI Tiên phong của Việt Nam: Yêu cầu Cấp thiết tại SHTP

Khuyến nghị: Thiết kế và xây dựng Trung tâm Dữ liệu Siêu quy mô SHTP ngay từ đầu như một Nhà máy AI thực thụ, vượt qua các thiết kế lỗi thời. Điều này có nghĩa là cam kết với một kiến trúc mật độ cao, làm mát bằng chất lỏng ngay từ ngày đầu tiên.

Triển khai:

• Thiết kế cơ sở để hỗ trợ tối thiểu 100 kW mỗi tủ rack, với một lộ trình rõ ràng để đạt 300 kW và cao hơn.[6, 7]
• menjadikan làm mát bằng chất lỏng (Direct-to-Chip hoặc Immersion) làm giải pháp làm mát mặc định cho các khu vực mật độ cao, hợp tác với các nhà cung cấp hàng đầu thế giới.[8, 9, 66, 67, 68]
• Triển khai kiến trúc phân phối điện 800 VDC để tối đa hóa hiệu quả và khả năng mở rộng.[1]
• Đảm bảo chuỗi cung ứng GPU thông qua các quan hệ đối tác chiến lược, có thể với NVIDIA với tư cách là Đối tác Đám mây Ưu tiên, tương tự như mô hình của Applied Digital.[10]

6.2. Yêu cầu Cấp thiết về Đám mây Chủ quyền: Trở thành Cầu nối của Hyperscaler đến Việt Nam

Khuyến nghị: Chủ động định vị CMC TS là đối tác hàng đầu cho các hyperscaler toàn cầu đang tìm cách tuân thủ luật chủ quyền dữ liệu của Việt Nam. Chuyển đổi mô hình kinh doanh từ bán hạ tầng sang bán quyền truy cập thị trường tuân thủ pháp luật.

Triển khai:

• Phát triển một “Bộ phận Thực hành Đám mây Chủ quyền” chuyên biệt trong CMC TS, kết hợp chuyên môn về pháp lý, quy định và kỹ thuật.[22, 23]
• Tạo ra các giải pháp đám mây tuân thủ được kiến trúc sẵn dựa trên công nghệ của hyperscaler (ví dụ: “CMC Sovereign Cloud cho AWS,” “CMC Sovereign Cloud cho Azure”) có thể được triển khai nhanh chóng tại cơ sở SHTP.[69, 70]
• Tiếp thị dịch vụ này trực tiếp đến các nhóm chiến lược và tuân thủ toàn cầu của các nhà cung cấp đám mây lớn, nhấn mạnh tốc độ ra thị trường và giảm thiểu rủi ro là các đề xuất giá trị chính.

6.3. Một Chiến lược Năng lượng Chủ động: Đảm bảo Nguồn điện qua DPPA

Khuyến nghị: Giảm thiểu rủi ro nghiêm trọng từ lưới điện của Việt Nam và nâng cao uy tín về tính bền vững bằng cách trở thành người tiên phong trong việc đảm bảo nguồn cung cấp năng lượng tái tạo quy mô lớn cho trung tâm dữ liệu SHTP thông qua cơ chế DPPA mới.

Triển khai:

• Ngay lập tức làm việc với các nhà phát triển năng lượng tái tạo để cấu trúc một DPPA dài hạn cho điện mặt trời hoặc điện gió, có quy mô phù hợp với giai đoạn 30MW ban đầu và 120MW trong tương lai của dự án SHTP.[30, 31]
• Khám phá “mô hình hoàn toàn tư nhân” để có khả năng đồng đầu tư hoặc phát triển các tài sản năng lượng tái tạo chuyên dụng, đảm bảo kiểm soát tối đa về nguồn cung và giá cả.[31]
• Tiếp thị khả năng phục hồi năng lượng và chứng nhận năng lượng tái tạo 100% của cơ sở SHTP như một yếu tố khác biệt cạnh tranh chính để thu hút các khách hàng đa quốc gia không muốn chấp nhận rủi ro.

6.4. Ra mắt Nền tảng GPU-as-a-Service (GPUaaS) Quốc gia

Khuyến nghị: Tận dụng Nhà máy AI SHTP và việc mua sắm GPU chiến lược để ra mắt nền tảng GPUaaS chủ quyền hàng đầu của Việt Nam, dân chủ hóa quyền truy cập vào sức mạnh tính toán AI cho toàn bộ nền kinh tế trong nước.

Triển khai:

• Phân bổ một phần đáng kể công suất ban đầu của SHTP cho một đám mây GPUaaS đa người thuê, được xây dựng và quản lý bởi CMC TS.
• Cung cấp một mô hình dịch vụ theo tầng, phục vụ các phân khúc thị trường khác nhau: các cụm hiệu năng cao cho các doanh nghiệp lớn và viện nghiên cứu, và các mô hình trả tiền theo mức sử dụng dễ tiếp cận hơn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các công ty khởi nghiệp.[44, 45]
• Hợp tác với Đại học CMC để cung cấp các gói đào tạo và tín dụng GPU cho sinh viên và các công ty khởi nghiệp, gieo mầm cho hệ sinh thái và tạo ra một cơ sở khách hàng trong tương lai.

6.5. Lợi thế Vốn con người: Mở rộng Nguồn cung Nhân tài AI

Khuyến nghị: Tăng cường đầu tư vào Đại học CMC, mở rộng quy mô các chương trình tập trung vào AI để tạo ra nguồn nhân lực AI/Cloud/TTDL lớn nhất và có trình độ cao nhất tại Việt Nam, củng cố một hào kinh tế cạnh tranh bền vững và dài hạn.

Triển khai:

• Mở rộng chỉ tiêu tuyển sinh cho các ngành AI, Khoa học Máy tính và Điện toán Đám mây, điều chỉnh chương trình giảng dạy trực tiếp với các công nghệ đang được triển khai tại trung tâm dữ liệu SHTP (ví dụ: làm mát bằng chất lỏng, mạng InfiniBand, vận hành đám mây chủ quyền).[61, 62]
• Làm sâu sắc hơn quan hệ đối tác với Intel và xây dựng các quan hệ đối tác mới với các đối tác công nghệ quan trọng khác như NVIDIA để đồng phát triển chương trình giảng dạy và các chương trình chứng chỉ.[62, 71]
• Thiết lập trung tâm dữ liệu SHTP như một “bệnh viện thực hành” chính thức cho trường đại học, cung cấp các chương trình thực tập và học việc không đâu có được trong nước. Tiếp thị mô hình giáo dục “từ phòng lab đến thực tế” độc đáo này để thu hút những sinh viên giỏi nhất.

Bảng 4: Lộ trình và Khung triển khai Chiến lược

Khuyến nghị Chiến lược	Cơ sở Chiến lược (Liên kết với Phân tích)	Hành động Chính	Đơn vị Chủ trì	Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs)	Khung thời gian
Kiến tạo Nhà máy AI	Nhu cầu công nghệ cho AI tạo sinh (Phần 1); Dự án SHTP là mắt xích chiến lược (Phần 5).	Thiết kế hỗ trợ >100kW/rack, làm mát bằng chất lỏng, điện 800 VDC. Đảm bảo nguồn cung GPU.	CMC Telecom, CMC TS	Mật độ công suất (kW/rack), PUE, Công suất GPU (TFLOPS) được triển khai.	1-3 năm
Đám mây Chủ quyền	Luật địa phương hóa dữ liệu tạo ra thị trường được bảo hộ (Phần 2); Hyperscaler cần đối tác địa phương (Phần 4).	Xây dựng bộ phận “Sovereign Cloud Practice”. Phát triển giải pháp đóng gói. Tiếp thị đến các hyperscaler.	CMC TS	Số lượng hợp đồng đối tác hyperscaler, Doanh thu từ dịch vụ đám mây chủ quyền.	1-2 năm
Chiến lược Năng lượng	Rủi ro lưới điện là nút thắt lớn nhất (Phần 3); DPPA là công cụ giảm thiểu rủi ro (Phần 3).	Ký kết DPPA quy mô lớn cho SHTP. Khám phá mô hình sở hữu tư nhân.	CMC Telecom	% năng lượng từ nguồn tái tạo, Số giờ hoạt động không gián đoạn (uptime), Chi phí năng lượng (VND/kWh).	1-2 năm
Ra mắt Nền tảng GPUaaS	Thị trường GPUaaS tăng trưởng bùng nổ (Phần 4); Rào cản chi phí GPU cho doanh nghiệp trong nước.	Phân bổ công suất SHTP. Xây dựng nền tảng đám mây GPU. Phát triển mô hình dịch vụ theo tầng.	CMC TS, CMC Telecom	Doanh thu từ GPUaaS, Số lượng khách hàng (doanh nghiệp, SME), Tỷ lệ sử dụng GPU.	2-3 năm
Mở rộng Nguồn cung Nhân tài	Năng lực tích hợp toàn diện của CMG (Phần 5); Thiếu hụt kỹ năng là rào cản lớn.	Mở rộng quy mô tuyển sinh ngành AI. Tích hợp chương trình đào tạo với SHTP. Tăng cường hợp tác với đối tác công nghệ.	Đại học CMC	Số lượng sinh viên tốt nghiệp ngành AI/Cloud, Tỷ lệ sinh viên có việc làm tại CMG/đối tác, Số lượng chứng chỉ quốc tế.	3-5 năm

---