Crystal Palace
Tại Việt Nam, ngày càng nhiều người dùng cá nhân sẵn lòng chi trả hàng tháng khoảng 20 USD để sử dụng các gói dịch vụ cao cấp của ChatGPT hoặc Claude, tạo thành một khoản chi tiêu quen thuộc tương tự như các dịch vụ giải trí trực tuyến. Họ đánh giá cao hiệu quả công việc được nâng cao, chất lượng câu trả lời tốt hơn và trải nghiệm mượt mà khiến họ không ngần ngại chi tiền cho các nền tảng AI này. Tuy nhiên, một nghịch lý đang nổi lên trong cộng đồng công nghệ nội địa khi chính doanh nghiệp lại tỏ ra dè dặt trong việc đầu tư xây dựng nền tảng dữ liệu – phần hạ tầng thiết yếu đằng sau những trải nghiệm AI đẳng cấp.
Ông Lã Hồng Nguyên, Giám đốc sản phẩm tại một tập đoàn công nghệ lớn, chia sẻ ở sự kiện ra mắt giải pháp cơ sở dữ liệu tiên tiến gần đây rằng mô hình ‘phát triển ứng dụng nhanh và tiết kiệm chi phí’ vẫn đang được nhiều doanh nghiệp áp dụng, song thực tế người dùng cuối sẵn sàng bỏ tiền để có trải nghiệm AI đáng tin cậy và ưu việt hơn. Ông nhấn mạnh tình trạng phổ biến là các hệ thống hạ tầng vẫn được vận hành theo kiểu ‘tự làm, tự quản’ nhằm giảm thiểu chi phí ban đầu, bất chấp những hạn chế nghiêm trọng về khả năng mở rộng và ổn định lâu dài.
Việt Nam hiện là thị trường điện toán đám mây phát triển nhanh nhất trong khu vực Đông Nam Á và đứng thứ ba trên toàn cầu, minh chứng cho sự tiến triển sâu rộng của chuyển đổi số trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi AI được đưa vào ứng dụng thực tế thay vì chỉ thử nghiệm, điều này đã phơi bày rõ những hạn chế trong tư duy xây dựng hạ tầng dữ liệu. Rất nhiều tổ chức vẫn chưa nhận thức đúng vai trò nền tảng của dữ liệu và cơ sở dữ liệu trong việc vận hành các hệ thống AI quy mô lớn.
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo sinh tạo (Generative AI) trong hai năm qua đã thay đổi cách chúng ta làm việc. Từ việc hỗ trợ viết nội dung, lập trình đến phân tích dữ liệu hay tìm kiếm thông tin, AI giờ đây trở nên gần gũi với người dùng phổ thông hơn bao giờ hết. Người dùng ít quan tâm đến mức độ phức tạp kỹ thuật phía sau mà chủ yếu đánh giá dựa trên tốc độ phản hồi, tính ổn định và hiệu quả của trải nghiệm. Trong khi đó, nhiều doanh nghiệp vẫn giữ nguyên mô hình vận hành hạ tầng truyền thống với hệ thống cơ sở dữ liệu mã nguồn mở do đội IT tự triển khai, tự bảo trì và xử lý sự cố để tiết kiệm chi phí lúc đầu.
Đại diện FPT chia sẻ góc nhìn về dữ liệu
Ông Nguyên cảnh báo rằng mô hình ‘tự dựng, tự quản’ dễ dàng phát sinh những chi phí ngầm khó lường như thời gian chết hệ thống (downtime), lỗi sao lưu (backup failure), nghẽn cổ chai hiệu năng hay thiếu hụt đội ngũ chuyên môn khi hệ thống mở rộng quy mô. Những rủi ro này thường chỉ bộc lộ rõ sau một thời gian vận hành thực tế và có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh cũng như hình ảnh thương hiệu trên mạng xã hội.
Rủi ro khi doanh nghiệp tự vận hành cơ sở dữ liệu
Theo ông, khách hàng hiện nay không chỉ quan tâm tới tính năng mà chú trọng rất nhiều tới trải nghiệm khi sử dụng sản phẩm. Nếu hệ thống ứng dụng bị chậm hoặc gián đoạn, họ sẽ nhanh chóng phản ánh trên các nền tảng xã hội khiến uy tín doanh nghiệp bị tổn hại nghiêm trọng. Do đó, vấn đề vận hành ổn định và độ tin cậy của cơ sở dữ liệu trở thành yêu cầu bắt buộc đối với mọi tổ chức muốn tồn tại lâu dài trong kỷ nguyên số.
Phát biểu tại sự kiện, ông Nguyên đã ví von mối quan hệ giữa AI, dữ liệu và điện toán đám mây bằng hình ảnh khá sinh động: “AI giống như động cơ xe chạy nhưng nguyên liệu nuôi sống cả chiếc xe lại là dữ liệu – nạp vào bình chứa là cơ sở dữ liệu.” Rõ ràng phần lõi quyết định sức mạnh vận hành nằm ở lớp dữ liệu phía dưới chứ không phải ở giao diện chatbot hay trợ lý ảo mà người dùng thấy bên ngoài.
Hình tượng AI là động cơ và dữ liệu là nhiên liệu
Sự đa dạng về loại hình dữ liệu hiện nay cũng đặt ra thách thức lớn cho các hệ thống database truyền thống vốn chỉ tối ưu cho cấu trúc bảng hàng-cột đơn giản. Dữ liệu phi cấu trúc như log ghi nhận hoạt động (telemetry), vector embedding phục vụ AI, dữ liệu IoT hay tài liệu phi chuẩn khác chiếm tới khoảng 80% tổng lượng thông tin hiện nay. Doanh nghiệp cần các giải pháp linh hoạt hơn để xử lý hiệu quả loại dữ liệu phong phú này thay vì tiếp tục áp dụng những công nghệ lỗi thời.
Trước đây, nhiều tổ chức thường xem database như một phần hạ tầng phụ trợ đơn thuần – chỉ cần cài đặt để ứng dụng chạy được là đủ. Tuy nhiên trong thời đại AI bùng nổ hiện nay, khả năng mở rộng linh hoạt, tốc độ truy xuất nhanh chóng cùng khả năng phân tích thời gian thực đều phụ thuộc rất lớn vào cấu trúc và chất lượng database. Đồng thời việc chuyển sang sử dụng dịch vụ Database as a Service (DBaaS) cũng giúp giảm thiểu gánh nặng vận hành so với mô hình tự quản truyền thống.
Bên cạnh đó, xu hướng siết chặt quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân cùng yêu cầu lưu trữ nội địa hóa tại Việt Nam tạo thêm áp lực buộc các doanh nghiệp phải chú trọng hơn về compliance cũng như an toàn pháp lý liên quan đến hệ thống lưu trữ và xử lý thông tin. Đây không còn đơn thuần là câu chuyện chi phí mà đã trở thành bài toán sống còn quyết định khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững của các tổ chức trong kỷ nguyên số dựa trên công nghệ AI.
Có thể nói những tác động mà ChatGPT hay Claude mang lại cho ngành công nghệ Việt Nam không chỉ là câu chuyện cải tiến ứng dụng mà còn thúc đẩy các doanh nghiệp nhận thức nghiêm túc hơn về tầm quan trọng của nền tảng hạ tầng dữ liệu – nơi quyết định sự thành bại lâu dài trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo.
