Bởi (MobileWorld.vn) – Ngày 20/10/2026, Vertiv công bố tài liệu Vertiv Designing Infrastructure for Enterprise AI Guide, hướng đến lãnh đạo doanh nghiệp, bộ phận công nghệ thông tin (IT) và quản lý hạ tầng. Tài liệu cung cấp phương pháp đánh giá dựa trên từng khối lượng công việc AI, giúp doanh nghiệp lựa chọn mô hình triển khai trước khi quyết định đầu tư.
Theo Vertiv, đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm vào vận hành lâu dài không chỉ phụ thuộc vào mô hình AI hay năng lực tính toán. Nguồn điện, hệ thống làm mát, kết nối internet và khả năng vận hành của cơ sở hiện hữu cũng quyết định doanh nghiệp có thể triển khai ứng dụng tại chỗ hay cần lựa chọn môi trường khác.
Tài liệu đề xuất quy trình gồm 4 bước: xác định mục tiêu kinh doanh và khối lượng công việc AI dự kiến; đánh giá quy mô, tốc độ xử lý và yêu cầu vận hành; lựa chọn địa điểm triển khai; cuối cùng là xác định mô hình hạ tầng vật lý và thiết kế tham chiếu tương ứng.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp đối chiếu nhu cầu thực tế với năng lực của hệ thống hiện có, qua đó nhận diện sớm những điểm nghẽn có thể ảnh hưởng đến tiến độ. Từ kết quả đánh giá, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch đầu tư, thẩm định kỹ thuật và lựa chọn giải pháp phù hợp.
Theo hướng dẫn, các ứng dụng AI có yêu cầu khác nhau về hiệu suất, tốc độ phản hồi, bảo mật và khả năng vận hành liên tục. Vì vậy, không có một mô hình hạ tầng duy nhất phù hợp với mọi tác vụ.
Những ứng dụng đang trong giai đoạn thử nghiệm có thể tiếp tục sử dụng điện toán đám mây công cộng. Trong khi đó, các tác vụ cần hoạt động liên tục hoặc có vai trò thiết yếu đối với kinh doanh có thể phù hợp hơn với hạ tầng kết hợp hoặc hệ thống do doanh nghiệp tự quản lý.
Với ứng dụng cần phản hồi nhanh, xử lý dữ liệu gần nguồn phát sinh hoặc đáp ứng yêu cầu bảo mật cao, triển khai tại chỗ hay trong môi trường được kiểm soát riêng có thể là lựa chọn phù hợp. Quyết định cuối cùng phụ thuộc vào năng lực hạ tầng, yêu cầu vận hành và mục tiêu của từng tổ chức.
Cách tiếp cận này không đặt điện toán đám mây và hạ tầng tại chỗ ở hai phía đối lập. Doanh nghiệp có thể kết hợp đám mây công cộng, trung tâm dữ liệu thuê ngoài, hệ thống riêng và hạ tầng tại chỗ để đáp ứng các nhóm công việc khác nhau.
Ông Giordano Albertazzi, Tổng Giám đốc điều hành Vertiv, cho biết giai đoạn phát triển tiếp theo của AI doanh nghiệp sẽ phụ thuộc đáng kể vào khả năng đáp ứng yêu cầu về điện, làm mát, kết nối và môi trường vận hành. Theo ông, lấy khối lượng công việc AI làm điểm xuất phát giúp doanh nghiệp xác định sớm yêu cầu hạ tầng, phát hiện hạn chế và xây dựng lộ trình triển khai khả thi.
Tài liệu phân loại khối lượng công việc AI doanh nghiệp thành 6 nhóm chính, bao gồm phát triển mô hình, huấn luyện lại mô hình và các nhóm ứng dụng thực tế. Việc phân loại giúp nhận diện những tác vụ có yêu cầu tương đồng về hiệu suất, vận hành và hạ tầng.
Các khối lượng công việc sau đó được ghép nối với 4 mô hình hạ tầng vật lý: cụm AI tại chỗ, cụm AI quy mô nhỏ, cụm AI quy mô lớn và cụm AI mật độ cao.
Những mô hình này là cơ sở để doanh nghiệp xác định yêu cầu về nguồn điện, hệ thống làm mát, điều khiển, kết nối và khả năng duy trì hoạt động ổn định. Chúng cũng hỗ trợ lập kế hoạch vận hành và mở rộng khi nhu cầu xử lý AI tăng lên.
Tuy nhiên, thiết kế tham chiếu không thay thế quá trình khảo sát và thiết kế kỹ thuật cụ thể. Doanh nghiệp vẫn cần điều chỉnh phương án dựa trên đặc điểm địa điểm, khối lượng công việc và yêu cầu vận hành thực tế.
Vertiv lưu ý mức độ sẵn sàng của phòng máy là yếu tố quan trọng đối với cả 4 mô hình. Doanh nghiệp cần đánh giá khả năng cung cấp điện, làm mát, kết nối, nhân lực vận hành và không gian mở rộng trước khi triển khai.
Việc kiểm tra sớm giúp phát hiện hạn chế của cơ sở hiện hữu, tránh để các vấn đề hạ tầng trở thành nguyên nhân làm chậm dự án. Qua đó, tài liệu hướng đến hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn phương án triển khai AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh và khả năng đầu tư.
