AI at Scale – Mảnh Ghép Quan Trọng Giữa Software và Nhà Máy AI

Nếu bạn chưa đọc bài đầu tiên trong series, bạn có thể xem tại đây:
https://dautucali.com/ai-va-3-giai-doan-tien-hoa-ly-do-minh-dat-90-von-vao-ai-bat-chap-canh-bao-bong-bong/

Ngày 7 tháng 1 năm 2026, tại CES ở Nevada, NVIDIA bước lên sân khấu và hé lộ Vera Rubin – thế hệ nền tảng AI kế tiếp sau Blackwell.
Nhưng điều khiến mình chú ý không phải là con chip mới.

Ngay sau sự kiện, ba công ty Nebius (NBIS), Supermicro (SMCI) và CoreWeave (CRWV) gần như đồng loạt công bố các nền tảng điện toán AI xoay quanh Rubin.

Phản ứng nhanh đến mức… bất thường.

Tại sao họ không chờ Rubin ra mắt chính thức?
Tại sao lại vội vàng đến vậy?
Và điều gì đang diễn ra phía sau lớp vỏ hào nhoáng của “chip AI”?

Để trả lời, chúng ta phải nhìn vào mảnh ghép mà phần lớn nhà đầu tư bỏ qua:
AI Platform & AI Operations – hay còn gọi là AI at Scale.

Đây là “Level 2.5” – giai đoạn nằm giữa AI Software (Level 1) và AI Factory (Level 3).
Và nếu bạn không hiểu Level 2.5, bạn sẽ không hiểu vì sao dòng tiền lớn vẫn đang âm thầm đổ vào AI, bất chấp mọi cảnh báo “bong bóng”.

A – Vấn đề thật sự của AI không phải là “thông minh hay không”

Trong 2–3 năm qua, mọi người nói rất nhiều về ChatGPT, Copilot, AI agents.
Nhưng đó chưa phải là bài toán khó nhất.

Bài toán khó nhất là:

AI có chạy ổn định cho hàng trăm nghìn – thậm chí hàng triệu người dùng cùng lúc hay không?

Ở quy mô nhỏ:
AI chạy rất tốt, chi phí chấp nhận được.

Ở quy mô lớn:

• chi phí inference tăng theo cấp số nhân
• độ trễ trở thành vấn đề
• downtime là điều doanh nghiệp không thể chấp nhận

Đây là lý do nhiều doanh nghiệp “thử AI” rồi… dừng lại.
Không phải vì AI dở.
Mà vì không thể mở rộng quy mô.

B – “AI at Scale” là gì? – Level 2.5

Khi AI đã chứng minh được giá trị, doanh nghiệp muốn triển khai thật sự – dùng thật, trả tiền thật.

Lúc này, câu hỏi không còn là:

• “AI làm được gì?”

Mà là:

• AI chạy ở đâu?
• Ai quản lý mô hình?
• Kết nối với dữ liệu công ty thế nào?
• Mỗi tháng tốn bao nhiêu tiền compute?
• Nếu AI trả lời sai hoặc bị sập, ai chịu trách nhiệm?

Những câu hỏi này không thuộc Level 1 (AI hỗ trợ)
và chưa phải Level 3 (AI Factory).

Nó nằm ở giữa: AI Platform & AI Ops.

Đây là “Level 2.5” – giai đoạn chuyển tiếp sống còn.

C – AI Platform – nền móng để AI rời khỏi phòng lab

AI Platform là nơi doanh nghiệp:

• xây dựng mô hình
• triển khai mô hình
• quản lý mô hình
• mở rộng mô hình

Vai trò của nó giống như:

• Cloud đối với Internet
• App Store đối với smartphone

Không có AI Platform → AI mãi chỉ là bản demo.

Đây là lý do vì sao Azure AI, AWS AI, Google Vertex AI trở thành trung tâm của cuộc cách mạng AI.

Watchlist – AI PLATFORM

Xếp hạng theo AI tailwind mạnh nhất (2026–2030)

1-Microsoft (MSFT) – AI tailwind mạnh nhất

• Azure AI + Copilot + OpenAI partnership
• Dẫn đầu AI Platform toàn cầu
• Hưởng lợi từ cả Level 1 → 2 → 2.5 → 3
• Là “cửa ngõ AI” của doanh nghiệp

2-Amazon (AMZN)

• AWS AI + Bedrock + Trainium/Inferentia
• Chiếm thị phần cloud lớn nhất
• AI inference & AI agents tăng mạnh
• Tailwind cực lớn từ AI at Scale

3-Google (GOOG)

• Vertex AI + Gemini + Search AI
• Mạnh về mô hình AI, data, cloud
• Tailwind lớn nhưng tăng trưởng cloud chậm hơn MSFT/AMZN

4-Oracle (ORCL)

• Database AI + OCI + partnership với NVIDIA
• Hưởng lợi từ AI database workloads
• Tailwind mạnh nhưng tập trung vào enterprise legacy

5-IBM

• Hybrid cloud + watsonx
• Tailwind có nhưng yếu nhất trong nhóm
• Tăng trưởng chậm, ít hưởng lợi từ AI consumer

D – AI Inference – “hóa đơn tiền điện” của AI

Nếu training là xây nhà, thì inference là hóa đơn tiền điện bạn phải trả mỗi tháng.

Mỗi câu hỏi bạn hỏi ChatGPT, mỗi dòng code Copilot viết, mỗi AI agent chạy quy trình… đều tiêu tốn compute thật.

Khi AI chạy 24/7 cho doanh nghiệp, inference trở thành chi phí khổng lồ.

Đây là lý do NVIDIA, AMD, AWS, Azure… trở thành “xương sống” của AI.

E – AI Ops – phần ít được nói tới nhưng sống còn

Khi AI trở thành hệ thống cốt lõi, doanh nghiệp cần:

• giám sát AI theo thời gian thực
• phát hiện lỗi
• tối ưu chi phí
• đảm bảo không downtime

Không thể có chuyện “AI bị lỗi, để kỹ sư sửa sau”.
AI Ops chính là bộ phận biến AI từ demo thành hệ thống cấp doanh nghiệp.

Datadog, ServiceNow, Dynatrace, Elastic… chính là những cái tên đứng sau hậu trường.

Watchlist AI OPS / OBSERVABILITY

Xếp hạng theo AI tailwind mạnh nhất (2026–2030)

1-Datadog (DDOG) – AI tailwind mạnh nhất

• Là “trung tâm thần kinh” của AI Ops
• Theo dõi logs, metrics, traces, LLM performance
• AI càng scale → Datadog càng kiếm tiền
• Hưởng lợi trực tiếp từ AI at Scale & AI Factory

2-Dynatrace (DT)

• Mạnh về AI-driven automation
• Tự động phát hiện lỗi, phân tích nguyên nhân
• Rất phù hợp cho môi trường multi-cloud + AI workloads

3-ServiceNow (NOW)

• AI workflow automation
• AI agents cho doanh nghiệp
• Hưởng lợi từ việc doanh nghiệp chuyển sang AI-first operations
• Tailwind mạnh nhưng thiên về “AI ứng dụng”

4-Elastic (ESTC)

• Observability + Search + Security
• Dùng AI để phân tích logs & anomalies
• Tailwind tốt nhưng không mạnh bằng DDOG/DT trong AI-native workloads

Walmart – ví dụ thực tế của AI at Scale

Walmart không chỉ dùng AI ở Level 1 (drone delivery) hay Level 2 (tự động hóa logistics).
Họ đang bước vào AI at Scale – Level 2.5.

Walmart dùng AI để:

• dự báo nhu cầu theo từng khu vực
• tối ưu tồn kho theo thời gian thực
• điều phối hàng hóa giữa hàng ngàn cửa hàng
• tự động hóa warehouse bằng robot
• tối ưu năng lượng cho toàn bộ hệ thống

Đây không còn là “AI hỗ trợ”.
Đây là AI vận hành doanh nghiệp.

Và khi Walmart mở rộng drone delivery với Wing (Alphabet) ngày 11/1/2026, thị trường hiểu ngay rằng Walmart đang bước sâu vào AI at Scale.
Chỉ một ngày sau, Monday Walmart lập ATH $118.84. Tuesday (ATH) $120.51. Wednesday (ATH) $121.24

Không phải vì drone đẹp.
Mà vì AI đang trở thành hạ tầng vận hành của Walmart.

Từ AI Platform đến AI Factory

Khi AI chạy ở quy mô lớn:

• năng lượng chạm ngưỡng
• cooling chạm ngưỡng
• networking chạm ngưỡng
• chi phí cloud tăng nhanh

Đây là lúc doanh nghiệp buộc phải xây dựng AI Factory – Level 3.

Và đó là lý do Nebius, Supermicro, CoreWeave phản ứng ngay lập tức sau khi NVIDIA công bố Vera Rubin.

Họ không bán chip.
Họ bán nền tảng.
Họ nhìn thấy rằng AI at Scale đang đẩy hạ tầng hiện tại đến giới hạn.

Rubin không xuất hiện vì AI tham vọng.
Rubin xuất hiện vì AI đã vượt quá khả năng của hạ tầng cũ.

Kết luận

AI không nhảy từ ChatGPT sang AI Factory trong một bước.
Nó phải đi qua AI at Scale – nơi chi phí, độ ổn định và hạ tầng quyết định tất cả.

Nếu bạn hiểu AI Platform và AI Ops, bạn sẽ hiểu vì sao:

• cuộc đua hạ tầng AI 2026–2030 chưa hề quá nóng
• “bong bóng AI” gần như không có cửa
• dòng tiền lớn vẫn đang âm thầm xây dựng nền móng cho cả thập kỷ tới

Trong bài tiếp theo, mình sẽ đi sâu vào:

• Vera Rubin của NVIDIA là gì?
• Vì sao AI Factory là kết quả tất yếu?
• Và tại sao Microsoft, OpenAI, CoreWeave đang chuẩn bị cho giai đoạn này ngay từ bây giờ?

Hiểu được AI at Scale, bạn sẽ hiểu vì sao AI Supercycle 2026–2030 mới chỉ bắt đầu. Đọc phần(3) kế tiếp tại đây: https://dautucali.com/nvidia-vera-rubin-ai-factory-manh-ghep-quyet-dinh-cho-sieu-chu-ky-ha-tang-ai-2026-2030/

(Đầu Tư Cali- AI Supercycle Series 2026-2030)