Lợi thế AI của châu Âu đối mặt nguy cơ

[Love AI]

Khi EU thúc đẩy thực thi Quy định AI và phát triển hạ tầng đám mây, nhiều tổ chức lo ngại hạ tầng hiện tại không đủ khả năng đáp ứng yêu cầu an ninh, quản trị và vận hành. Nếu không có nền tảng an toàn và riêng tư, tham vọng về AI của châu Âu có thể bị chững lại.

Ngày càng có nhiều cuộc thảo luận về AI không chỉ dừng ở lời hứa đổi mới mà chuyển sang khả năng mở rộng, bảo mật và sẵn sàng vận hành. Nếu thiếu hạ tầng phù hợp, những sáng kiến AI dù tinh vi cũng có nguy cơ bị đình trệ, ảnh hưởng đến mục tiêu chiến lược của châu Âu trên bản đồ công nghệ toàn cầu.

Tại sao hạ tầng lại quan trọng​

AI yêu cầu năng lực tính toán lớn, truy cập dữ liệu mượt mà và cơ chế tuân thủ chặt chẽ — đồng thời phải kiểm soát chi phí hiệu quả. Chỉ có thuật toán và dữ liệu thôi chưa đủ; nền tảng đám mây và hạ tầng lưu trữ quyết định hiệu suất thực tế.

Rủi ro hiện hữu: 48% lãnh đạo CNTT tại khu vực EMEA báo cáo lãng phí ít nhất 25% chi tiêu đám mây, trong khi 90% đặt ưu tiên cho khả năng dự đoán chi phí. Điều này cho thấy hạ tầng có thể thúc đẩy hoặc kìm hãm việc ứng dụng AI, dẫn đến tài nguyên bị bỏ phí, giảm hiệu năng, chi phí tăng vọt và các câu hỏi nghiêm túc về tuân thủ và chủ quyền dữ liệu.

Bối cảnh pháp lý và an toàn​

Luật của EU, như DORA dành cho ngành tài chính, yêu cầu tính chịu đựng (resilience) trên mọi khía cạnh của hạ tầng CNTT liên quan tới dịch vụ quan trọng. Đối với các ứng dụng AI trong tài chính, khả năng hỗ trợ dịch vụ quan trọng và các hệ quả về quy định phải được cân nhắc ngay từ thiết kế.

Thực tế cho thấy 51% tổ chức toàn cầu đang đưa workload trở lại đám mây riêng vì lo ngại bảo mật và tuân thủ, và 93% đánh giá đám mây riêng là mô hình triển khai ưu tiên cho ứng dụng quan trọng do khả năng hiển thị tài chính và tính dự đoán chi phí.

Những thách thức triển khai​

Workload AI rất động — thay đổi theo dữ liệu và theo nhu cầu. Hạ tầng phải linh hoạt để mở rộng khi cần, tránh nút thắt do lưu trữ kém hiệu quả hoặc dữ liệu phân mảnh. Hệ thống chậm hoặc thiếu đồng bộ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ và độ tin cậy của kết quả AI.

Sẵn sàng vận hành không chỉ là hiệu năng kỹ thuật mà còn là khả năng chịu tải, an ninh và xử lý đột biến. Những tổ chức ưu tiên các yếu tố này sẽ tối đa hóa giá trị từ các sáng kiến AI, biến hạ tầng từ rào cản thành lợi thế cạnh tranh.

Giải pháp và bước tiếp theo​

• Đánh giá hạ tầng hiện tại so với khối lượng công việc AI dự kiến: xác định thiếu hụt về năng lực tính toán, truy cập dữ liệu và quản lý chi phí.
• Tập trung vào mô hình đám mây riêng hoặc hybrid cho ứng dụng quan trọng để cân bằng giữa hiệu năng, quản trị và chủ quyền dữ liệu.
• Xây dựng khả năng mở rộng linh hoạt của compute và storage để tránh nút thắt khi khối lượng tăng đột biến.
• Hợp nhất dữ liệu, đảm bảo truy cập an toàn và nhất quán nhằm vừa tối ưu hiệu suất vừa đáp ứng yêu cầu tuân thủ.
• Đầu tư vào kiểm soát chi phí và công cụ quan sát để giảm lãng phí và tăng tính dự đoán ngân sách.
• Thiết lập kế hoạch dự phòng và khả năng chịu lỗi phù hợp với yêu cầu pháp lý như DORA đối với lĩnh vực tài chính.
• Ưu tiên quản trị và chính sách dữ liệu rõ ràng để bảo đảm chủ quyền và niềm tin của khách hàng.

Kết luận: để châu Âu tận dụng triệt để cơ hội AI, cần có hạ tầng an toàn, riêng tư và dễ mở rộng. Việc đầu tư đúng hướng — đặc biệt vào đám mây riêng, quản trị dữ liệu và khả năng dự đoán chi phí — sẽ quyết định liệu các khoản đầu tư AI có đem lại giá trị thực tế hay chỉ là những silo công nghệ tốn kém.