Khác với các trung tâm dữ liệu (DC) lưu trữ truyền thống vốn tiêu thụ điện năng ở mức độ ổn định và có thể dự báo, hạ tầng vận hành AI có đặc tính tải trọng biến động và khó lường hơn rất nhiều. Chia sẻ tại Computex 2026, ông Yin Zheng, Phó chủ tịch điều hành khu vực Đông Á và Trung Quốc của Schneider Electric nhấn mạnh bản chất của các tải trọng công nghệ thông tin (IT load) phục vụ AI đòi hỏi cơ chế quản trị hoàn toàn mới do tính chất thay đổi đột ngột của dòng điện.
Nguyên nhân của sự biến động nêu trên xuất phát từ cách thức vận hành của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Theo ông Himanshu Prasad, Phó chủ tịch cấp cao của Schneider Electric, trong quá trình huấn luyện hoặc suy luận dữ liệu, hàng nghìn GPU sẽ được kích hoạt để hoạt động đồng bộ cùng một thời điểm. Quá trình này tạo ra các đợt hút điện đột ngột cực mạnh trên hệ thống, hệ quả làm xuất hiện đợt tăng tải cục bộ (hiện tượng “Spikes”). Nếu thiếu cơ chế làm mịn và kiểm soát phụ tải, sự đồng bộ sẽ gây ra dao động dữ dội, đe dọa trực tiếp đến sự ổn định của đường dây.
Sự nhảy vọt về quy mô tiêu thụ điện cũng đẩy hạ tầng công nghệ bước vào một kỷ nguyên chưa từng có. Ngành dữ liệu toàn cầu đang chứng kiến sự dịch chuyển mạnh mẽ từ các cơ sở có quy mô 10 – 100 Megawatt lên thành những “siêu dự án” có công suất lên tới 1 Gigawatt, tương đương nhu cầu tiêu thụ điện của cả một thành phố cỡ vừa.
Theo ông Doug Warren, Phó chủ tịch cấp cao của AVEVA, với quy mô này, khái niệm “trung tâm dữ liệu” thông thường không còn phản ánh đúng thực tế. Các cơ sở hạ tầng AI hiện đại có mức độ phức tạp, tiêu hao năng lượng và yêu cầu kỹ thuật tương đương với tổ hợp công nghiệp nặng như nhà máy luyện nhôm hay những siêu nhà máy sản xuất bán dẫn. Hệ thống bắt buộc phải vận hành liên tục 24/7 và hoàn toàn không dung thứ cho bất kỳ sự cố gián đoạn nào.
Quy mô khổng lồ ấy đồng thời dẫn đến một nguy cơ sụp đổ mang tính hệ thống. Ông Himanshu Prasad cảnh báo tại các nhà máy quy mô Gigawatt, chỉ cần một sự cố nhiễu loạn chớp nhoáng trên lưới điện khiến cơ sở dữ liệu bị ngắt kết nối, việc một khối lượng tải điện khổng lồ đột ngột biến mất sẽ dội ngược lại hệ thống truyền tải, tạo ra sụt giảm bất tương xứng và có nguy cơ làm sập toàn bộ lưới điện của cả khu vực.
Trước sự gia tăng khổng lồ về nhiệt lượng cùng hàng loạt yêu cầu phức tạp về hệ thống cơ điện, việc duy trì phương thức vận hành thủ công đã hoàn toàn lỗi thời. Ông Yin Zheng khẳng định các cơ sở dữ liệu đa Gigawatt (multi-gigawatt) với mức độ biến động cao không thể chỉ quản lý bằng sức người. Các tổ hợp này bắt buộc phải ứng dụng tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và phần mềm thông minh để giám sát, duy trì độ tin cậy xuyên suốt từ vòng đời thiết kế cho đến giai đoạn vận hành thực tế.
Để kiểm soát rủi ro từ sớm, giới chuyên gia khuyến nghị các nhà máy dữ liệu phải triển khai chiến lược “Vận hành có nhận thức về lưới điện” (Grid-aware operations). Ông Doug Warren chia sẻ các giải pháp phần mềm quản trị dữ liệu theo thời gian thực cần phải liên tục theo dõi sát sao sự thay đổi của khối lượng công việc AI, từ đó đưa ra dự báo chính xác về tác động tương ứng lên lưới điện quốc gia.
Đồng thời, khi một nhà máy AI vận hành ở công suất đỉnh có thể kích hoạt hàng ngàn cảnh báo hệ thống cùng lúc, việc ứng dụng công nghệ quản lý cảnh báo thông minh là điều kiện bắt buộc. Hệ thống này giúp phân luồng, gộp nhóm các thông báo lỗi, hỗ trợ kỹ sư vận hành đưa ra hướng can thiệp kỹ thuật kịp thời, chính xác.
Sự bùng nổ của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo cho thấy việc chỉ tập trung thiết kế ra những thế hệ GPU mạnh mẽ hơn là chưa đủ. Làn sóng công nghệ mới sẽ không thể hiện thực hóa nếu các quốc gia và doanh nghiệp không giải được bài toán sống còn: Xây dựng các siêu nhà máy AI có khả năng tương thích cao, bền bỉ và thiết lập cơ chế “chung sống” an toàn với hạ tầng điện lưới quốc gia.
Theo Interesting Engineering, một nhóm nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm Gia tốc Quốc gia SLAC và Đại học Stanford của Mỹ đã phát triển một phương pháp gia nhiệt đơn giản, giúp kéo dài đáng kể tuổi thọ của pin lithium-ion. Phương pháp này cho phép pin giữ lại khoảng 93% dung lượng sau 500 chu kỳ sạc.
Theo tiến sĩ Hari Ramachandran, cựu sinh viên Đại học Stanford và kỹ sư cao cấp về pin của Tesla, việc điều chỉnh quy trình gia nhiệt trong sản xuất cực âm có thể giảm thiểu hiện tượng nứt vỡ bên trong pin, thường xảy ra do ứng suất cơ học và nhiệt sau nhiều lần sạc và xả. Ông nhấn mạnh rằng nhóm nghiên cứu đã tìm ra cách sử dụng nguyên liệu đơn giản để tạo ra pin tốt hơn mà không tốn thêm chi phí.
Được biết, pin lithium-ion thường mất hiệu năng do cực âm bị nứt vỡ sau nhiều lần sạc và xả. Để khắc phục vấn đề, nhóm nghiên cứu đã điều chỉnh cách nung nóng vật liệu catốt oxit nhiều lớp giàu niken. Bằng cách bắt đầu với nhiệt độ thấp và sau đó tăng nhanh, họ đã tạo ra cấu trúc catốt đồng nhất hơn, giúp giảm ứng suất và ngăn ngừa sự hình thành các vết nứt nhỏ.
Tiến sĩ William Chueh, Giám đốc Viện Năng lượng Precourt tại Đại học Stanford, cho biết các pin mới đạt được mức độ lưu giữ năng lượng tương đương với những công nghệ pin tốt nhất hiện có mà không cần thêm bước sản xuất hay chi phí cao hơn.
Để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của quá trình gia nhiệt đến sự hình thành cực âm, nhóm nghiên cứu đã hợp tác với Phòng thí nghiệm Quốc gia Brookhaven, sử dụng kính hiển vi tia X tiên tiến để quan sát các phản ứng hóa học. Họ phát hiện việc gia nhiệt chậm giúp ngăn cản sự hình thành cấu trúc xốp bên trong, trong khi việc tăng nhiệt nhanh sau đó giúp phân bố lithium hydroxide đồng đều hơn.
Tiến sĩ Donggun Eum, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Stanford và SLAC, cho biết: "Bằng cách kiểm soát cẩn thận bước gia nhiệt, chúng tôi đã cải thiện đáng kể độ ổn định của pin mà không làm thay đổi thành phần hóa học của nó".
Phương pháp này không yêu cầu thêm vật liệu sản xuất hay thiết kế phức tạp và nhóm nghiên cứu đang lên kế hoạch mở rộng quy trình cho các lò công nghiệp, đồng thời thử nghiệm khả năng cải thiện các loại hóa chất pin khác.
Phát minh được thực hiện bởi nhóm nghiên cứu từ Trung Quốc có thể giải quyết một trong những rào cản lớn nhất đối với khả năng thương mại hóa công nghệ pin mặt trời perovskite/silicon ra thị trường. Đây là công nghệ kết hợp lớp pin mặt trời perovskite với lớp pin silicon truyền thống giúp thu nhận nhiều phổ ánh sáng mặt trời hơn và đạt hiệu suất cao hơn so với việc chỉ sử dụng silicon.
Để phát triển kỹ thuật mới, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc giảm thiểu hiện tượng rò rỉ điện do lớp perovskite không đồng đều trên bề mặt silicon. Các tế bào tandem perovskite/silicon được thiết kế với lớp tế bào perovskite ở trên có khả năng thu nhận hiệu quả các photon năng lượng cao, trong khi lớp tế bào silicon ở dưới được tối ưu hóa cho ánh sáng năng lượng thấp hơn.
Theo báo cáo, cấu hình này có tiềm năng vượt qua giới hạn hiệu suất của các tế bào silicon đơn lớp, mở ra cơ hội phát triển các tế bào năng lượng mặt trời nhẹ hơn và mạnh mẽ hơn, từ đó giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn.
Các tấm silicon công nghiệp thường có bề mặt cấu trúc hình kim tự tháp nhằm giảm phản xạ và cải thiện khả năng hấp thụ ánh sáng. Tuy nhiên, cấu trúc này lại làm phức tạp quá trình phủ perovskite đồng nhất, dẫn đến các khuyết tật gây ra dòng rò cục bộ, làm giảm hiệu suất và độ ổn định tổng thể.
Nhóm nghiên cứu từ Viện Công nghệ và Kỹ thuật Vật liệu Ninh Ba (NIMTE) thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, phối hợp với Đại học Tô Châu và Đại học Thái Châu, đã đề xuất một chiến lược thụ động hóa chọn lọc đỉnh. Họ sử dụng các hạt nano polystyrene làm khuôn mẫu để phủ một lớp oxit nhôm cách điện mỏng lên đỉnh các kim tự tháp silicon, từ đó ngăn chặn các đường dẫn rò rỉ mà không ảnh hưởng đến khả năng truyền tải điện tích.
Kết quả thử nghiệm cho thấy, với diện tích hoạt động khoảng 1 cm², pin mặt trời đạt hiệu suất chuyển đổi năng lượng khoảng 33%. Sau 1.000 giờ hoạt động liên tục, pin vẫn duy trì khoảng 90% hiệu suất ban đầu để chứng minh độ ổn định cao.
Ye Jichun, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết chiến lược này đơn giản và tương thích với các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện có, đưa các tế bào quang điện perovskite/silicon ghép nối tiến gần hơn đến ứng dụng thương mại. Đây là tin vui cho ngành năng lượng mặt trời toàn cầu, vốn đang tìm kiếm các phương pháp để đạt hiệu suất cao hơn mức 22 - 24% thường thấy ở các mô-đun silicon sản xuất hàng loạt.
Mặc dù kết quả trong phòng thí nghiệm khả quan, nhưng nhóm nghiên cứu vẫn cần tiến hành thêm các nghiên cứu để kiểm chứng hiệu quả hoạt động ở quy mô lớn hơn và trong các điều kiện môi trường khác nhau.
Theo PhoneArena, báo cáo cho biết Apple đã chấp nhận mức giá tăng mạnh đối với các mô-đun bộ nhớ từ hai nhà sản xuất lớn là Samsung và SK Hynix mà không cần đàm phán. Jukan, một chuyên gia về bộ nhớ, chia sẻ trên X rằng việc Apple cố tình gom hết nguồn cung DRAM, ngay cả khi phải chịu lỗ trong ngắn hạn, sẽ khiến các đối thủ không thể sản xuất đủ sản phẩm chất lượng, từ đó giúp công ty chiếm lĩnh thị trường.
Mặc dù có thể phải chịu một số khoản lỗ, nhưng việc sản xuất đủ số lượng smartphone cao cấp sẽ giúp Apple gia tăng thị phần toàn cầu. Không chỉ có vậy, công ty cũng 'lấn sân' sang phân khúc rẻ hơn với việc ra mắt iPhone 17e chỉ một năm sau khi phát hành iPhone 16e, đồng thời giới thiệu MacBook Neo với giá hấp dẫn cùng hiệu năng mạnh mẽ.
Nếu chiến lược của Apple là loại bỏ phần lớn đối thủ cạnh tranh thông qua chiến lược giá cả, đây sẽ là một bước đi tính toán kỹ lưỡng nhằm mang lại lợi nhuận lớn cho công ty. Để chứng minh, MacBook Neo thực sự đã đe dọa thị trường máy tính xách tay Windows và Chromebook, cho phép Apple kiểm soát thị trường này tốt hơn.
Tuy nhiên, Apple cũng cần cân nhắc kỹ lưỡng các diễn biến ở thời điểm hiện tại. Nếu tình trạng thiếu hụt bộ nhớ được cải thiện nhanh chóng, nhà sản xuất iPhone hoàn toàn có thể phải chịu tổn thất lớn mà không thu được lợi ích nào.
Trong khi tuyên bố của Jukan rất thú vị, mọi thứ vẫn chỉ là ý kiến từ cái nhìn của vị chuyên gia về bộ nhớ này. Apple có thể đang chấp nhận mua lượng lớn DRAM với mức giá cao, nhưng cũng có khả năng công ty chỉ muốn đảm bảo nguồn cung cho các sản phẩm sắp ra mắt như iPhone màn hình gập.
