Sự hội tụ của phần cứng cách mạng, công nghệ làm mát tinh vi và chuyên môn triển khai chiến lược đang thay đổi cách các doanh nghiệp xây dựng hạ tầng AI vào năm 2025. Hệ thống GB300 NVL72 của NVIDIA giới thiệu công nghệ làm mịn công suất đột phá giúp giảm nhu cầu lưới điện tối đa lên đến 30%, trong khi thị trường hạ tầng GPU toàn cầu đang tiến về mức 190 tỷ USD vào năm 2030. Các tổ chức làm chủ được sự tương tác phức tạp giữa quản lý điện năng, giải pháp nhiệt và quan hệ đối tác chiến lược đang đạt được ROI từ 150% đến 350% trên các khoản đầu tư AI, trong khi những tổ chức có kế hoạch hạ tầng kém phải đối mặt với 40-70% thời gian tài nguyên không hoạt động và tỷ lệ thất bại dự án vượt quá 80%.
Bối cảnh hạ tầng AI đã đạt đến điểm uốn cong mà tại đó các phương pháp data center truyền thống hoàn toàn không đầy đủ. Mức tiêu thụ điện dự kiến từ các khối lượng công việc AI sẽ chiếm 27% tổng mức sử dụng data center vào năm 2027, với các lần chạy huấn luyện cá lệ có thể yêu cầu lên đến 8 gigawatt vào năm 2030. Sự tăng trưởng bùng nổ này, kết hợp với các yêu cầu điện năng GPU tăng gấp đôi từ 400W lên hơn 1.000W chỉ trong ba năm, đòi hỏi các phương pháp hoàn toàn mới cho thiết kế, triển khai và quản lý hạ tầng. Các công ty như Introl đã nổi lên như những nhà tạo điều kiện quan trọng, quản lý việc triển khai lên đến 100.000 GPU trong khi giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân tài nghiêm trọng ảnh hưởng đến 90% các tổ chức cố gắng thực hiện dự án hạ tầng AI.
Quản lý điện năng cách mạng đáp ứng nhu cầu chưa từng có.
GB300 NVL72 của NVIDIA đại diện cho sự thay đổi mô hình trong việc giải quyết các thách thức hạ tầng độc đáo của AI. Công nghệ làm mịn công suất ba pha của hệ thống—kết hợp việc giới hạn công suất trong quá trình tăng tốc, 65 joule mỗi GPU lưu trữ năng lượng tích hợp, và phần cứng đốt công suất thông minh trong quá trình giảm tốc giải quyết trực tiếp các vấn đề đồng bộ hóa lưới điện được tạo ra khi hàng nghìn GPU hoạt động đồng bộ. Đổi mới này cho phép các data center cung cấp hạ tầng dựa trên mức tiêu thụ trung bình thay vì đỉnh, có khả năng cho phép mật độ tính toán nhiều hơn 30% trong các khung công suất hiện có.
Thông số kỹ thuật tiết lộ tại sao điều này quan trọng cho việc triển khai doanh nghiệp. Với 72 GPU Blackwell Ultra cung cấp gấp 70 lần AI FLOPS hơn so với các nền tảng Hopper trước đó và 40TB bộ nhớ mạch lạc mỗi rack, GB300 NVL72 hoạt động như một đơn vị tính toán khổng lồ duy nhất thông qua miền NVLink 130 TB/s của nó. Hệ thống đạt được cải thiện 5 lần token trên mỗi megawatt so với các thế hệ trước, giải quyết trực tiếp giao điểm của nhu cầu hiệu năng và ràng buộc điện năng hạn chế quy mô triển khai AI. Tích hợp làm mát bằng chất lỏng cho phép hiệu năng cao hơn 25 lần ở cùng mức tiêu thụ điện so với hạ tầng H100 làm mát bằng không khí truyền thống. Đột nhiên, phép tính về triển khai AI trở nên hợp lý.
Và tiền đổ vào chứng minh điều đó. Doanh số GPU? Chúng sẽ tăng từ có lẽ 20 tỷ USD năm nay lên 180-190 tỷ USD vào năm 2030. Tính toán xem, đó là tăng trưởng 10 lần trong sáu năm. Không ngạc nhiên khi mọi nhà cung cấp đều tranh giành vị trí. Tuy nhiên, sự tăng trưởng này phải đối mặt với các ràng buộc hạ tầng nghiêm trọng, với thời gian chờ kết nối điện vượt quá ba năm tại các thị trường chính và tình trạng thiếu hụt thiết bị quan trọng tạo ra sự chậm trễ hai năm cho máy biến áp và các đơn vị phân phối điện. Các tổ chức ngày càng chuyển sang các đối tác triển khai chuyên biệt để vượt qua những thách thức này, với 34% doanh nghiệp lớn hiện sử dụng mô hình GPU-as-a-Service để truy cập công suất cần thiết mà không cần đầu tư vốn khổng lồ.
Cuộc cách mạng làm mát cho phép đột phá mật độ AI.
Chuyển đổi từ làm mát bằng không khí sang làm mát bằng chất lỏng đại diện cho nhiều hơn là cải thiện từng bước; đó là một yêu cầu cơ bản cho các khối lượng công việc AI hiện đại. Làm mát bằng không khí truyền thống, chỉ hiệu quả lên đến 35°C với 80% duy trì hiệu năng CPU, không thể xử lý mật độ rack 50-100 kilowatt hiện là tiêu chuẩn trong triển khai AI. Hạn chế này đã thúc đẩy thị trường làm mát bằng chất lỏng từ 5,65 tỷ USD năm 2024 hướng tới mức dự kiến 48,42 tỷ USD vào năm 2034, với tỷ lệ áp dụng tăng từ 7% lên 22% data center chỉ trong ba năm.
Các giải pháp làm mát bằng chất lỏng trực tiếp chip hiện xử lý lên đến 1.600W mỗi linh kiện, cho phép mật độ server cao hơn 58% so với làm mát bằng không khí trong khi giảm 40% tiêu thụ năng lượng hạ tầng. Các công ty như JetCool, với công nghệ làm mát vi đối lưu SmartPlate nhắm mục tiêu các điểm nóng GPU, và nền tảng DLC 3000/7000 của Dell chứng minh cách quản lý nhiệt có mục tiêu có thể thay đổi kinh tế triển khai. Làm mát ngâm đẩy ranh giới xa hơn, với các hệ thống như ICEraQ của GRC đạt công suất làm mát lên đến 368 kilowatt mỗi hệ thống trong khi duy trì hiệu quả sử dụng điện dưới 1,03.
Những lợi ích định lượng rất thuyết phục. Làm mát bằng chất lỏng giảm tiêu thụ năng lượng server trung bình 11% trong khi loại bỏ 80% yêu cầu không gian hạ tầng làm mát truyền thống. Triển khai của PhonePe với Dell chứng minh giảm PUE từ 1,8 xuống 1,3 thông qua áp dụng làm mát bằng chất lỏng, dẫn đến tiết kiệm 40% năng lượng cho hoạt động hạ tầng. Đối với triển khai siêu quy mô, Supermicro đã vận chuyển hơn 100.000 GPU NVIDIA với làm mát bằng chất lỏng tích hợp, chứng minh sự sẵn sàng của công nghệ cho quy mô sản xuất.
Chuyên môn triển khai chiến lược bắc cầu khoảng cách triển khai.
Tính phức tạp của hạ tầng AI hiện đại đã tạo ra nhu cầu quan trọng cho các đối tác triển khai chuyên biệt. Introl minh họa cho danh mục mới này của nhà tạo điều kiện hạ tầng, đã phát triển từ một startup đến quản lý triển khai lên đến 100.000 GPU toàn cầu với tăng trưởng doanh thu hàng năm hơn 100% kể từ 2021. Mô hình lực lượng lao động như dịch vụ của họ giải quyết trực tiếp khủng hoảng nhân tài ảnh hưởng đến 90% các tổ chức, nơi khoảng cách nhân sự trong quản lý hạ tầng tính toán chuyên biệt tạo ra sự chậm trễ triển khai khiến các doanh nghiệp mất 5 triệu USD hoặc nhiều hơn hàng ngày trong các cơ hội bị mất.
Mô hình hoạt động của Introl tiết lộ các thực hành tốt nhất cho triển khai hạ tầng AI. Với hơn 550 kỹ sư hiện trường có khả năng huy động trong 72 giờ cho các dự án quan trọng, họ đã triển khai thành công 1.024 nút GPU H100 chỉ trong hai tuần cho một nhà cung cấp đám mây chính, chứng minh tốc độ thực hiện cần thiết trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay. Chuyên môn của họ bao quát toàn bộ vòng đời triển khai, từ hơn 40.000 dặm cáp quang cho kết nối GPU đến quản lý điện năng nâng cao cho tủ AI 120kW. Quan hệ đối tác chiến lược với IBM cho tích hợp nền tảng Watsonx và Juniper Networks cho chuyển mạch hiệu năng cao tạo ra các giải pháp toàn diện giải quyết cả yêu cầu ngăn xếp phần cứng và phần mềm.
Các mô hình triển khai doanh nghiệp ngày càng ưa chuộng các phương pháp kết hợp, với 59% công ty lớn sử dụng đám mây công cộng cho huấn luyện AI, trong khi 60% sử dụng nhà cung cấp colocation và 49% duy trì hạ tầng tại chỗ. Chiến lược đa phương thức này phản ánh các yêu cầu đa dạng của khối lượng công việc AI, từ yêu cầu độ trễ 2 mili giây cho robot sản xuất đến các lần chạy huấn luyện song song lớn yêu cầu hàng nghìn GPU đồng bộ. Các tổ chức đạt được thành công có chung những đặc điểm: nền tảng AI tập trung giảm chi phí triển khai tiếp theo 50-80%, nhóm liên chức năng kết hợp chuyên môn lĩnh vực với khả năng kỹ thuật, và phương pháp mở rộng lặp đi lặp lại chứng minh giá trị trước khi triển khai toàn doanh nghiệp.
Tác động kinh doanh cụ thể hóa bắt buộc hạ tầng.
Những ý nghĩa tài chính của triển khai hạ tầng GPU phù hợp vượt xa các chỉ số kỹ thuật. Các doanh nghiệp hàng đầu chứng minh lợi nhuận đo lường được từ 150% đến hơn 350% trên các khoản đầu tư hạ tầng AI, với JPMorgan Chase tạo ra 220 triệu USD doanh thu gia tăng từ cá nhân hóa được thúc đẩy bởi AI và đạt được 90% cải thiện năng suất trong xử lý tài liệu. Sự khác biệt mỏng giữa thành công và thất bại thường nằm ở chiến lược hạ tầng, với các hệ thống được triển khai đúng cách đạt tỷ lệ sử dụng 85-96% so với 40-60% cho các triển khai được lập kế hoạch kém.
Phân tích tổng chi phí sở hữu tiết lộ tầm quan trọng của lập kế hoạch chiến lược. Phần cứng và hạ tầng thường đại diện cho 40-60% tổng chi phí dự án AI, với GPU cao cấp dao động từ 10.000 USD đến hơn 100.000 USD mỗi chiếc. Tuy nhiên, chi phí hoạt động, bao gồm quản lý đường ống dữ liệu, huấn luyện mô hình và bảo trì liên tục, có thể vượt quá các khoản đầu tư xây dựng ban đầu 3-5 lần nếu không có kế hoạch phù hợp. Mô hình ba kịch bản của McKinsey dự kiến các khoản đầu tư hạ tầng AI từ 3,7 nghìn tỷ USD đến 7,9 nghìn tỷ USD vào năm 2030, với các tổ chức điều chỉnh chiến lược, công nghệ và quản lý thay đổi, đạt được tăng vốn hóa thị trường lên đến 3 lần.
Chuyển từ mô hình chi phí vốn sang chi phí hoạt động đang định hình lại các chiến lược triển khai. Sự tăng trưởng của thị trường GPU-as-a-Service từ 3,23 tỷ USD lên mức dự kiến 49,84 tỷ USD vào năm 2032 phản ánh mong muốn của các doanh nghiệp về tính linh hoạt mà không cần đầu tư trả trước khổng lồ. Các nhà cung cấp chuyên biệt đưa ra giảm 80% chi phí so với các phương pháp hạ tầng cũ trong khi cung cấp quyền truy cập vào phần cứng thế hệ mới nhất. Các chiến lược ưu tiên nền tảng, được minh họa bởi năm mục tiêu AI chiến lược của Walmart gắn liền trực tiếp với kết quả kinh doanh, đảm bảo các khoản đầu tư công nghệ chuyển thành giá trị kinh doanh đo lường được thay vì trở thành những thí nghiệm đắt đỏ.
Kết luận
Cuộc cách mạng hạ tầng AI đòi hỏi sự suy nghĩ lại cơ bản về thiết kế data center, chiến lược triển khai và mô hình đối tác. Các đổi mới làm mịn công suất GB300 NVL72 của NVIDIA, kết hợp với sự chuyển đổi quản lý nhiệt của làm mát bằng chất lỏng, tạo ra khả năng triển khai AI ở quy mô trước đây không thể. Tuy nhiên, công nghệ một mình không đảm bảo thành công—tỷ lệ thất bại 85% của các dự án AI đạt đến sản xuất nhấn mạnh tầm quan trọng của sự xuất sắc trong thực hiện.
Các tổ chức thành công trong bối cảnh mới này có chung ba đặc điểm: họ đầu tư vào các chiến lược hạ tầng ưu tiên nền tảng cho phép mở rộng nhanh chóng, họ hợp tác với các chuyên gia triển khai chuyên biệt để vượt qua khoảng cách về nhân tài và thực hiện, và họ từ chối xây dựng bất cứ thứ gì không tác động trực tiếp đến doanh thu hoặc hiệu quả. Không có dự án tự kiêu, không có 'phòng thí nghiệm đổi mới' không tạo ra gì. Chỉ là hạ tầng tạo ra tiền.
Lưới điện đang đạt giới hạn tối đa. Hệ thống làm mát đang chạm đến giới hạn vật lý. Các công ty tìm ra cách làm cho tất cả những mảnh này hoạt động cùng nhau—phần cứng, làm mát và triển khai—sẽ sở hữu thập kỷ tới. Mọi người khác sẽ bị bỏ lại phía sau. Các quyết định hạ tầng được đưa ra hôm nay sẽ quyết định tổ chức nào có thể khai thác tiềm năng chuyển đổi của AI và tổ chức nào sẽ trở thành khán giả của cuộc cách mạng.
Tài liệu tham khảo
Aethir. "Maximizing ROI: The Business Case for Renting GPUs." Aethir Blog, 2025. https://aethir.com/blog-posts/maximizing-roi-the-business-case-for-renting-gpus. Agility at Scale. "Proving ROI - Measuring the Business Value of Enterprise AI." Agility at Scale, 2025. https://agility-at-scale.com/implementing/roi-of-enterprise-ai/. AI Infrastructure Alliance. "The State of AI Infrastructure at Scale 2024." AI Infrastructure Alliance, 2024. https://ai-infrastructure.org/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024/. CIO. "As AI Scales, Infrastructure Challenges Emerge." CIO, 2025. https://www.cio.com/article/3577669/as-ai-scales-infrastructure-challenges-emerge.html. ClearML. "Download the 2024 State of AI Infrastructure Research Report." ClearML Blog, 2024. https://clear.ml/blog/the-state-of-ai-infrastructure-at-scale-2024. Credence Research. "Cloud GPU Market Size, Growth & Forecast to 2032." Credence Research, 2025. https://www.credenceresearch.com/report/cloud-gpu-market. DDN. "Five AI Infrastructure Challenges and Their Solutions." DDN Resources, 2025. https://www.ddn.com/resources/research/artificial-intelligence-success-guide/. Deloitte Insights. "Generating Value from Generative AI." Deloitte, 2025. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/companies-investing-in-ai-to-generate-value.html. Edge AI and Vision Alliance. "The Rise of AI Drives a Ninefold Surge in Liquid Cooling Technology." Edge AI and Vision Alliance, October 2024. https://www.edge-ai-vision.com/2024/10/the-rise-of-ai-drives-a-ninefold-surge-in-liquid-cooling-technology/. Flexential. "State of AI Infrastructure Report 2024." Flexential, 2024. https://www.flexential.com/resources/report/2024-state-ai-infrastructure. Fortune Business Insights. "GPU as a Service Market Size, Growth | Forecast Analysis [2032]." Fortune Business Insights, 2025. https://www.fortunebusinessinsights.com/gpu-as-a-service-market-107797. Gartner. "Gartner Identifies the Top Trends Impacting Infrastructure and Operations for 2025." Gartner Newsroom, December 11, 2024. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-12-11-gartner-identifies-the-top-trends-impacting-infrastructure-and-operations-for-2025. GlobeNewswire. "$48.42 Billion Data Center Liquid Cooling Markets 2024-2025 and 2034: Key Growth Drivers Include Advanced Technologies such as Immersion and Direct-to-Chip Cooling." GlobeNewswire, February 5, 2025. https://www.globenewswire.com/news-release/2025/02/05/3021305/0/en/48-42-Billion-Data-Center-Liquid-Cooling-Markets-2024-2025-and-2034.html. Grand View Research. "Data Center GPU Market Size & Share | Industry Report 2033." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-center-gpu-market-report. Grand View Research. "GPU As A Service Market Size, Trends | Industry Report 2030." Grand View Research, 2025. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/gpu-as-a-service-gpuaas-market-report. GR Cooling. "Liquid Immersion Cooling for Data Centers." GR Cooling, 2025. https://www.grcooling.com/. IBM. "What is AI Infrastructure?" IBM Think, 2025. https://www.ibm.com/think/topics/ai-infrastructure. Introl. "GPU Infrastructure, Data Center Solutions & HPC Deployment." Introl Blog, 2025. https://introl.com/blog. Introl. "Introl - GPU Infrastructure & Data Center Deployment Experts." Introl, 2025. https://introl.com. LakeFS. "What Is AI Infrastructure: Benefits & How To Build One." LakeFS Blog, 2025. https://lakefs.io/blog/ai-infrastructure/. MarketsandMarkets. "Data Center GPU Market Size, Share & Trends, 2025 To 2030." MarketsandMarkets, 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-center-gpu-market-18997435.html. McKinsey & Company. "How Data Centers and the Energy Sector Can Sate AI's Hunger for Power." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/how-data-centers-and-the-energy-sector-can-sate-ais-hunger-for-power. McKinsey & Company. "The Cost of Compute: A $7 Trillion Race to Scale Data Centers." McKinsey Insights, 2025. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers. NVIDIA. "Designed for AI Reasoning Performance & Efficiency | NVIDIA GB300 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/. NVIDIA. "GB200 NVL72." NVIDIA Data Center, 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/. NVIDIA Developer. "How New GB300 NVL72 Features Provide Steady Power for AI." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/how-new-gb300-nvl72-features-provide-steady-power-for-ai/. NVIDIA Developer. "NVIDIA Blackwell Ultra for the Era of AI Reasoning." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-ultra-for-the-era-of-ai-reasoning/. Precedence Research. "Data Center GPU Market Size and Growth 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/data-center-gpu-market. Precedence Research. "GPU as a Service Market Size and Forecast 2025 to 2034." Precedence Research, 2025. https://www.precedenceresearch.com/gpu-as-a-service-market. Supermicro. "Supermicro Solidifies Position as a Leader in Complete Rack Scale Liquid Cooling Solutions -- Currently Shipping Over 100,000 NVIDIA GPUs Per Quarter." Supermicro Press Release, 2025. https://www.supermicro.com/en/pressreleases/supermicro-solidifies-position-leader-complete-rack-scale-liquid-cooling-solutions. Techstack. "Measuring the ROI of AI: Key Metrics and Strategies." Techstack Blog, 2025. https://tech-stack.com/blog/roi-of-ai/. TechTarget. "Liquid Cooling's Moment Comes Courtesy of AI." TechTarget SearchDataCenter, 2025. https://www.techtarget.com/searchdatacenter/feature/Liquid-coolings-moment-comes-courtesy-of-ai. The Register. "AI DC Investment a Gamble as ROI Uncertain, Says McKinsey." The Register, May 1, 2025. https://www.theregister.com/2025/05/01/ai_dc_investment_gamble/. VentureBeat. "5 Ways to Overcome the Barriers of AI Infrastructure Deployments." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/5-ways-to-overcome-the-barriers-of-ai-infrastructure-deployments/. VentureBeat. "From Pilot to Profit: The Real Path to Scalable, ROI-Positive AI." VentureBeat, 2025. https://venturebeat.com/ai/from-pilot-to-profit-the-real-path-to-scalable-roi-positive-ai/. World Economic Forum. "Why AI Needs Smart Investment Pathways to Ensure a Sustainable Impact." World Economic Forum Stories, June 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/06/why-ai-needs-smart-investment-pathways-to-ensure-a-sustainable-impact/.
