Kỷ nguyên của các trung tâm dữ liệu truyền thống, đa mục đích đang dần nhường chỗ cho một mô hình mới: AI Factory. Đây không chỉ là những cơ sở chứa nhiều GPU hay ổ đĩa hơn, mà là các hệ thống được thiết kế có chủ đích ngay từ đầu để biến dữ liệu thô thành trí tuệ ở quy mô lớn, thông qua tính toán song song mạnh mẽ, mạng băng thông cao và cơ chế điều phối thông minh.
Trong quá trình chuyển dịch này, trung tâm dữ liệu không còn đơn thuần là nơi lưu trữ và xử lý, mà trở thành dây chuyền sản xuất cho các kết quả AI – từ suy luận thời gian thực đến huấn luyện mô hình quy mô lớn. Điều đó đồng nghĩa với việc hạ tầng vận hành chúng cũng phải thay đổi tương ứng.
Với các tổ chức đang xây dựng hoặc tiêu thụ năng lực AI, sự chuyển đổi này mang ý nghĩa sâu sắc: thành công không chỉ phụ thuộc vào sức mạnh tính toán, mà còn phụ thuộc vào data plane – lớp hệ thống chịu trách nhiệm di chuyển, tổ chức và quản trị dữ liệu xuyên suốt toàn bộ vòng đời AI. Tại DDN, chúng tôi nhìn nhận AI Factory như “phòng máy dữ liệu” mới của doanh nghiệp hiện đại, và nền tảng của chúng tôi được thiết kế để đảm bảo lớp dữ liệu có thể mở rộng, vận hành hiệu quả và liên tục tạo ra giá trị trí tuệ.
AI Factory Là Gì Và Vì Sao Nó Quan Trọng
Theo SiliconANGLE, AI Factory là một hệ thống được xây dựng chuyên biệt để chuyển đổi dữ liệu thô thành các đầu ra AI đa dạng – những năng lực trí tuệ phục vụ các ứng dụng như phát hiện gian lận thời gian thực, hệ thống gợi ý, hỗ trợ chẩn đoán y tế hay AI hội thoại. Tất cả được vận hành thông qua các pipeline tự động cao, tích hợp huấn luyện, suy luận, giám sát và cải tiến liên tục.
Khác với trung tâm dữ liệu truyền thống vốn xoay quanh CPU đa dụng và các workload được phân mảnh, AI Factory được xây dựng xung quanh tính toán tăng tốc, đặc biệt là GPU, để xử lý các workload song song cực lớn và tối ưu cho AI. Sự thay đổi căn bản này đòi hỏi một kiến trúc tham chiếu mới, nơi tính toán, lưu trữ, mạng, quản trị và điều phối được xem là một tổng thể thống nhất, thay vì các lớp rời rạc.
Ý nghĩa của điều này là rất lớn: AI Factory không phải là một phần mở rộng tùy chọn của hạ tầng CNTT, mà là cách để tổ chức có thể vận hành AI ở quy mô lớn. Chúng biến dữ liệu thành giá trị một cách liên tục, nhanh chóng và đáng tin cậy, nâng trung tâm dữ liệu lên thành động cơ tạo khác biệt cạnh tranh.
AI Factory Đảo Ngược Cách Xây Dựng Hạ Tầng
Một trong những insight quan trọng nhất từ khái niệm AI Factory là hiện tượng “đảo ngược stack hạ tầng”.
Trong mô hình truyền thống, stack được xây dựng từ trên xuống: ứng dụng xác định yêu cầu, và hạ tầng được triển khai để đáp ứng các yêu cầu đó. Với AI Factory, mối quan hệ này bị đảo chiều: hạ tầng được thiết kế trước để phục vụ các workload AI khổng lồ, còn ứng dụng được xây dựng dựa trên nền tảng đó.
Sự thay đổi này kéo theo nhiều hệ quả cụ thể:
- Tính toán phải được tối ưu cho AI, không chỉ là CPU nhanh hơn mà là các cụm GPU có khả năng song song cực cao và bộ tăng tốc chuyên biệt
- Mạng trở thành yếu tố sống còn, với các fabric băng thông cao, độ trễ thấp kết nối các pool GPU và bộ nhớ khổng lồ
- Lưu trữ phải tiến hóa, khi các kiến trúc SAN/NAS truyền thống không thể “nuôi” GPU đủ nhanh; data plane phải hỗ trợ truy cập phân tách, thông lượng cao và độ trễ thấp
- Lớp quản trị và kiểm soát trở nên thiết yếu, với chính sách, truy vết dữ liệu và khả năng quan sát theo thời gian thực để đảm bảo bảo mật, tuân thủ và độ tin cậy
- Điều phối thông minh thay thế các chu trình thủ công, khi AI Factory phụ thuộc vào control plane hợp nhất pipeline, mô hình và luồng dữ liệu
Tóm lại, stack hạ tầng chuyển từ các silo xoay quanh ứng dụng sang các nhà máy trí tuệ, nơi dữ liệu vừa là nguyên liệu đầu vào, vừa là sản phẩm đầu ra.
AI Factory Không Còn Là Tương Lai Xa
AI Factory không phải là một viễn cảnh xa vời. Đầu tư vào hạ tầng AI đang tăng tốc mạnh mẽ trên toàn cầu, từ các hyperscaler, sáng kiến AI cấp quốc gia cho đến doanh nghiệp lớn.
Ở một số khu vực, chính phủ và khu vực tư nhân đang tài trợ cho các trung tâm dữ liệu AI quy mô gigafactory, hỗ trợ hàng trăm nghìn GPU nhằm xây dựng năng lực AI chủ quyền. Đồng thời, các công ty như CoreWeave đang triển khai các cụm GPU chuyên dụng hoạt động như siêu máy tính AI cho các workload lớn – minh chứng rõ ràng cho việc trung tâm dữ liệu hiện đại đang được tái cấu trúc để phục vụ sản xuất AI.
Thách thức cốt lõi với nhiều lãnh đạo CNTT là làm thế nào để vượt qua các kiến trúc truyền thống, phân mảnh, để tiến tới những thiết kế phù hợp với mô hình mới này.
Thách Thức Dữ Liệu Ở Trung Tâm AI Factory
Khi nhu cầu hạ tầng AI tăng lên, thách thức trong việc di chuyển và quản lý dữ liệu cũng tăng theo. Trong AI Factory, dữ liệu phải luân chuyển liên tục qua mọi giai đoạn:
- Thu thập dữ liệu từ các nguồn có cấu trúc và phi cấu trúc
- Huấn luyện và tiền xử lý với khả năng truy cập nhanh, ổn định vào petabyte dữ liệu
- Suy luận ở quy mô lớn với độ trễ thấp
- Quản trị và truy vết dữ liệu để đảm bảo tuân thủ
- Vòng phản hồi và cải tiến liên tục cho mô hình
Đây là kiểu workload hoàn toàn khác so với các ứng dụng legacy vốn tập trung vào giao dịch hay truy cập tệp tĩnh. AI workload có cường độ dữ liệu cực cao, song song mạnh và ngày càng yêu cầu thời gian thực.
Trong bối cảnh đó, các phương pháp lưu trữ và mạng truyền thống không còn đủ khả năng mở rộng. Kiến trúc lưu trữ phân tách, fabric hiệu năng cao và điều phối dữ liệu thông minh trở thành thành phần bắt buộc của data plane AI Factory.
Vai Trò Của DDN Trong Data Plane Của AI Factory
Tại DDN, chúng tôi tin rằng data plane là lớp nền tảng của mọi AI Factory thành công. Nền tảng dữ liệu AI của DDN được thiết kế để cung cấp:
- Hiệu năng thông lượng cao, ổn định để nuôi các cụm GPU khổng lồ
- Độ trễ thấp cho suy luận thời gian thực và huấn luyện phân tán
- Khả năng mở rộng linh hoạt từ terabyte đến exabyte mà không cần thiết kế lại
- Quản trị dữ liệu thông minh với chính sách, truy vết và kiểm soát truy cập tự động
- Tích hợp chặt chẽ với các fabric mạng hiện đại như Ethernet với RoCE v2 và các interconnect băng thông siêu cao
Nhờ đó, DDN đảm bảo rằng dữ liệu – chứ không phải giới hạn hạ tầng – mới là yếu tố quyết định. Trong AI Factory, GPU phải được khai thác tối đa, và data plane chuyên biệt chính là điều kiện tiên quyết để đạt được mục tiêu đó.
Ý Nghĩa Với Doanh Nghiệp Triển Khai AI
Không phải mọi tổ chức đều cần tự xây dựng AI Factory, nhưng mọi tổ chức đều cần kết nối và khai thác AI Factory theo cách nào đó. Khi các use case AI lan rộng từ y tế, tài chính đến chuỗi cung ứng thông minh, doanh nghiệp cần nền tảng dữ liệu có khả năng tích hợp linh hoạt với cả quy trình nội bộ lẫn các AI Factory bên ngoài.
Câu hỏi đặt ra không còn là AI có thay đổi doanh nghiệp hay không, mà là làm thế nào để thiết kế hạ tầng và pipeline dữ liệu có thể mở rộng theo AI, đồng thời vẫn đảm bảo quản trị, hiệu quả và giá trị kinh doanh.
Kết Luận: Data Plane Là Động Cơ Của AI Factory
AI Factory không chỉ là một xu hướng, mà là tương lai của trung tâm dữ liệu như những hệ thống sản xuất trí tuệ. Chúng thách thức mô hình cũ, tái định nghĩa vai trò của dữ liệu và đòi hỏi tư duy kiến trúc hoàn toàn mới.
Trong bối cảnh đó, data plane trở thành tài sản chiến lược, không còn là tiện ích hạ tầng. Đây là lớp đảm bảo dữ liệu luân chuyển nhanh, an toàn và thông minh xuyên suốt vòng đời AI. Nền tảng của DDN được xây dựng có chủ đích cho thực tế này, vận hành các cụm GPU lớn nhất thế giới và cung cấp hiệu năng, độ tin cậy và quản trị mà AI Factory hiện đại yêu cầu.
Khi AI tiếp tục tái định hình cách doanh nghiệp vận hành và đổi mới, những tổ chức coi data plane là thành phần cốt lõi sẽ là những người dẫn đầu trong thập kỷ tới.
Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.
