Ngày 03/07/2026 tới đây sẽ có sự kiện tại Meliá Hanoi hotel với sự kết hợp của ASUS, NVIDIA & Digiworld với chủ đề Domain Expert in Ai Supercomputing. Sự kiện sẽ là dịp để các anh chị đang hoạt động trong lĩnh vực Ai tại Việt Nam cập nhật các thông tin quan trọng, cũng như lắng nghe phần diễn thuyết về giải pháp Ai của các đại diện từ ASUS và NVIDIA về xu hướng trong tương lai gần
Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, khi các mô hình AI ngày càng lớn và lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân, hạ tầng lưu trữ không còn đóng vai trò là một thành phần hỗ trợ mà đã trở thành yếu tố cốt lõi quyết định hiệu năng của toàn bộ hệ thống. Tại sự kiện ASUS UBIQUITOUS AI diễn ra ngày 03/07/2026 tại Meliá Hà Nội, ông Nobel Hsia – Chuyên gia sản phẩm lưu trữ từ ASUS Đài Loan – đã mang đến góc nhìn về vai trò của giải pháp lưu trữ trong việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới.
Thông điệp được nhấn mạnh xuyên suốt phiên trình bày là: AI chỉ có thể phát huy tối đa giá trị khi được hỗ trợ bởi một nền tảng lưu trữ đủ nhanh, đủ lớn và đủ ổn định.
AI đang tạo ra “cơn khát dữ liệu” chưa từng có
Khác với các ứng dụng CNTT truyền thống, AI phụ thuộc trực tiếp vào dữ liệu ở mọi giai đoạn: từ thu thập, làm sạch, huấn luyện mô hình, tinh chỉnh (fine-tuning) cho đến suy luận (inference). Một mô hình ngôn ngữ lớn có thể cần xử lý hàng trăm terabyte hoặc thậm chí nhiều petabyte dữ liệu.
Điều đó khiến hệ thống lưu trữ phải đáp ứng đồng thời nhiều yêu cầu khắt khe:
- Đọc và ghi dữ liệu với tốc độ rất cao.
- Phục vụ nhiều máy chủ AI và GPU cùng lúc.
- Mở rộng dung lượng mà không ảnh hưởng đến hoạt động.
- Đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng 24/7.
- Hỗ trợ sao lưu, phục hồi và bảo vệ dữ liệu trước các sự cố.
Nếu năng lực lưu trữ không theo kịp khả năng xử lý của GPU, toàn bộ hệ thống AI có thể rơi vào tình trạng “GPU chờ dữ liệu”, gây lãng phí tài nguyên và kéo dài thời gian huấn luyện.
Vì sao lưu trữ trở thành “điểm nghẽn” của AI?
Nhiều doanh nghiệp khi bắt đầu đầu tư AI thường ưu tiên CPU, GPU hoặc máy chủ hiệu năng cao, nhưng lại chưa dành sự quan tâm tương xứng cho hệ thống lưu trữ. Trên thực tế, khi quy mô dữ liệu tăng nhanh, đây lại là thành phần dễ trở thành nút thắt.
Một hệ thống AI hiện đại không chỉ cần dung lượng lớn mà còn phải có khả năng truyền dữ liệu liên tục với độ trễ thấp để đáp ứng yêu cầu của các cụm GPU xử lý song song. Khi dữ liệu không được cung cấp kịp thời, hiệu suất của toàn bộ cụm tính toán sẽ giảm đáng kể.Bởi vậy, đầu tư vào lưu trữ không chỉ là mở rộng dung lượng mà còn là tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên AI.
ASUS Storage Solution hướng đến trung tâm dữ liệu AI hiện đại
Trong phần trình bày, ông Nobel Hsia giới thiệu định hướng của ASUS trong việc phát triển các giải pháp lưu trữ dành riêng cho môi trường AI và Enterprise Data Center. Các hệ thống lưu trữ được thiết kế để đáp ứng ba mục tiêu quan trọng:
- Hiệu năng cao: hỗ trợ truyền tải dữ liệu tốc độ lớn, giảm độ trễ và đáp ứng khối lượng truy cập đồng thời.
- Khả năng mở rộng: doanh nghiệp có thể tăng dung lượng khi nhu cầu phát triển mà không phải thay đổi toàn bộ hạ tầng.
- Độ tin cậy: đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, hỗ trợ cơ chế dự phòng và vận hành liên tục.
Điều này đặc biệt quan trọng với các tổ chức tài chính, bệnh viện, nhà máy sản xuất hay doanh nghiệp đang triển khai các ứng dụng AI quy mô lớn.
Hạ tầng lưu trữ cần đồng hành cùng AI Server
Một hệ thống AI hoàn chỉnh không chỉ bao gồm máy chủ tính toán mà còn cần sự phối hợp chặt chẽ giữa các thành phần như lưu trữ, mạng và phần mềm quản trị.
ASUS định hướng xây dựng hệ sinh thái tích hợp, trong đó AI Server và Storage Solution hoạt động như hai mắt xích không thể tách rời. Máy chủ đảm nhiệm xử lý và huấn luyện mô hình, trong khi hệ thống lưu trữ cung cấp dữ liệu liên tục với tốc độ cao, giúp tận dụng tối đa năng lực của GPU.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh tình trạng đầu tư mạnh vào phần cứng tính toán nhưng lại bị giới hạn bởi băng thông hoặc hiệu suất của hệ thống lưu trữ.
Ba yếu tố doanh nghiệp cần cân nhắc khi đầu tư lưu trữ cho AI
Khi triển khai AI, doanh nghiệp không nên chỉ nhìn vào dung lượng ổ cứng. Có ba yếu tố quan trọng cần được đánh giá đồng thời.
- Thứ nhất là hiệu năng. Hệ thống cần đáp ứng tốc độ đọc/ghi cao để phục vụ các tác vụ huấn luyện và suy luận AI.
- Thứ hai là khả năng mở rộng. Khối lượng dữ liệu AI thường tăng rất nhanh, vì vậy kiến trúc lưu trữ cần cho phép mở rộng linh hoạt theo từng giai đoạn đầu tư.
- Thứ ba là độ an toàn dữ liệu. Dữ liệu là tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp. Việc sao lưu, dự phòng và phục hồi sau sự cố cần được tích hợp ngay từ đầu thay vì bổ sung sau khi hệ thống đi vào hoạt động.
Lưu trữ không còn là chi phí, mà là khoản đầu tư chiến lược
Trước đây, nhiều doanh nghiệp xem lưu trữ là hạng mục hạ tầng có thể tối ưu chi phí. Tuy nhiên, trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ, quan điểm này đang thay đổi.
Một hệ thống lưu trữ được thiết kế tốt giúp:
- Rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình.
- Tăng hiệu quả khai thác GPU.
- Giảm thời gian gián đoạn.
- Nâng cao khả năng mở rộng trong tương lai.
- Bảo vệ dữ liệu và giảm rủi ro vận hành.
Những lợi ích này mang lại giá trị dài hạn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp đang xây dựng chiến lược AI nhiều năm.
ASUS và tầm nhìn về hạ tầng AI toàn diện
Thông qua ASUS UBIQUITOUS AI, ASUS cho thấy định hướng không chỉ cung cấp từng sản phẩm riêng lẻ mà xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện, bao gồm AI Server, Storage, Networking và Edge AI.
Trong hệ sinh thái đó, lưu trữ đóng vai trò là nền tảng kết nối giữa dữ liệu và sức mạnh tính toán. Khi được triển khai đồng bộ, doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian triển khai dự án AI, tối ưu hiệu suất và sẵn sàng mở rộng theo nhu cầu phát triển.
Sự phát triển của AI đang đặt ra yêu cầu mới đối với hạ tầng CNTT, trong đó lưu trữ trở thành yếu tố quyết định hiệu quả của toàn bộ hệ thống. Những chia sẻ tại ASUS UBIQUITOUS AI cho thấy doanh nghiệp muốn khai thác AI thành công cần có chiến lược đầu tư cân bằng giữa năng lực tính toán, hệ thống lưu trữ và quản trị dữ liệu.
Với định hướng phát triển các giải pháp ASUS Storage Solution dành cho AI và Enterprise Data Center, ASUS hướng tới việc đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình xây dựng hạ tầng AI hiện đại, có khả năng mở rộng và đáp ứng yêu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn.
