02/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Tại sự kiện NetApp Insight 2026, các nhà cung cấp lưu trữ doanh nghiệp đã nhấn mạnh thách thức kép mà các dự án triển khai trí tuệ nhân tạo đang gặp phải: những vấn đề cơ bản về chuẩn bị dữ liệu khiến các dự án thử nghiệm trung bình bị đình trệ, cùng với giới hạn băng thông lưu trữ vật lý đe dọa các cụm GPU quy mô lớn. Theo ghi nhận của ITPro từ sự kiện, các hệ thống lưu trữ truyền thống đang thất bại trong việc đáp ứng nhu cầu cung cấp dữ liệu liên tục cho hạ tầng AI hiệu năng cao.
Giải quyết vấn đề chất lượng dữ liệu doanh nghiệp
Chất lượng dữ liệu vẫn là rào cản chính đối với các tổ chức đang tìm cách đưa các sáng kiến AI vào hoạt động thực tế. Phân tích từ IDC chỉ ra rằng 52% số công ty được khảo sát xác định chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất quyết định sự thành công của việc triển khai AI. Trong suốt hội nghị, Tổng Giám đốc Điều hành NetApp, George Kurian, đã nhấn mạnh rằng việc triển khai AI về bản chất là một quá trình chuyển đổi kinh doanh đòi hỏi sự sẵn sàng về mặt cấu trúc bên cạnh các công cụ phần mềm.
Khắc phục giới hạn băng thông GPU quy mô lớn
Bên cạnh khâu tổ chức dữ liệu, quy mô phần cứng cực lớn đã tạo ra những điểm nghẽn vận hành vật lý. Các cơ sở xử lý AI đang mở rộng từ các cụm truyền thống sang các hệ thống lắp đặt theo kế hoạch chứa từ 50.000 đến 100.000 GPU. Khi hạ tầng lưu trữ không thể duy trì băng thông cần thiết cho các thiết lập này, các bộ xử lý sẽ rơi vào trạng thái nhàn rỗi. Giám đốc Công nghệ và Nền tảng của NetApp, Arindam Banerjee, lưu ý rằng một cụm 100.000 GPU bị ngưng trệ có thể ngốn hàng chục triệu đô la mỗi ngày do tổn thất hiệu quả vận hành.
Kiến trúc Novus và định hướng thị trường
Để giải quyết các điểm nghẽn băng thông phân khúc cao cấp, NetApp đã công bố Novus, một kiến trúc lưu trữ chuyên dụng được thiết kế cho các cụm GPU quy mô lớn và các nhà vận hành neocloud. Được xây dựng để hoạt động ở quy mô zettabyte, Novus được thiết kế để cung cấp băng thông lên tới 100Tbps. Mặc dù kiến trúc này hướng tới các nhà cung cấp hạ tầng cấp cao và các môi trường tính toán khổng lồ, các triển khai doanh nghiệp tiêu chuẩn vẫn sẽ cần giải quyết các thách thức nền tảng về quản lý và chuẩn bị dữ liệu.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: I can’t believe we’re still talking about AI data readiness but I can’t fault NetApp for persisting