Blog chia sẻ kiến thức FPT Cloud

Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là xu hướng công nghệ mà còn trở thành yếu tố cốt lõi để phát triển quốc gia. Với tầm nhìn dài hạn, nhiều chính phủ đang tích cực thúc đẩy AI qua các chính sách, hạ tầng và đầu tư bài bản để giúp doanh nghiệp và quốc gia bứt tốc trong kỷ nguyên số hoá thông minh.  Trong cuộc đua AI toàn cầu, mỗi quốc gia đang tận dụng những thế mạnh riêng để định hình lộ trình phát triển của mình. Hoa Kỳ dẫn đầu với Cách tiếp cận dựa trên thị trường tự do, được thúc đẩy bởi các tập đoàn công nghệ lớn và văn hóa đổi mới sáng tạo mạnh mẽ từ khu vực tư nhân. Trong khi đó, Trung Quốc phát triển theo chiến lược quốc gia từ trên xuống, coi AI là trụ cột cốt lõi cho chủ quyền số và năng lực cạnh tranh kinh tế. Ấn Độ đang nhanh chóng khẳng định vị thế như một cường quốc số, tận dụng lực lượng nhân sự công nghệ dồi dào và hệ sinh thái đổi mới ngày càng sôi động. Là đại diện cho sự vươn lên kỹ thuật số của Đông Nam Á, Indonesia cho thấy đà phát triển mạnh mẽ trong ứng dụng AI và chuyển đổi số. Các quốc gia này được chọn làm thị trường đại diện để phân tích các xu hướng AI từ nhiều góc độ khác nhau.  I. Hoa Kỳ: Nhà đầu tư chiến lược và người dẫn dắt chính sách AI  1. Các xu hướng mới nổi tại Mỹ  Vốn đầu tư mạo hiểm cho AI trong quý II/2025 đã tăng vọt lên 55,6 tỷ USD – mức cao nhất trong hai năm qua, phản ánh sự quan tâm mạnh mẽ từ các nhà đầu tư vào công nghệ AI. Con số này đã tăng tới 47% so với mức 37,8 tỷ USD vào quý I, nhờ sự bùng nổ đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI, dựa trên báo cáo của Reuters. Trước đó, sau khi đạt đỉnh 97,5 tỷ USD vào quý IV/2021, dòng vốn này từng sụt giảm đáng kể do lãi suất cao, chạm đáy ở mức 35,4 tỷ USD vào quý II/2024. Tuy nhiên, xu hướng đang đảo chiều khi AI trở thành điểm sáng thu hút dòng tiền mới.  2. Các chính sách hỗ trợ từ chính phủ  Là một trong những trung tâm công nghệ hàng đầu thế giới, Hoa Kỳ đang thúc đẩy mạnh mẽ phát triển AI thông qua chiến lược quốc gia toàn diện – bao phủ hạ tầng, chính sách và nguồn nhân lực. Một bước ngoặt chính sách đáng chú ý diễn ra vào đầu năm 2025 dưới thời chính quyền Trump, với Sắc lệnh Hành pháp mang tên “Xóa bỏ rào cản đối với vai trò dẫn đầu của Hoa Kỳ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.” Sắc lệnh này tập trung vào việc giảm bớt gánh nặng pháp lý và thúc đẩy đổi mới trong khu vực tư nhân, nhằm củng cố vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ trong cuộc đua AI toàn cầu.   Tổng thể, Hoa Kỳ đang xây dựng một hệ sinh thái AI vững mạnh – được hậu thuẫn bởi dòng vốn tư nhân lớn, chính sách rõ ràng và các mô hình hợp tác công – tư hiệu quả. Đây là nền tảng chiến lược để duy trì vai trò dẫn đầu trong kỷ nguyên AI. II. Trung Quốc: Kế hoạch hoá tập trung và tự chủ về công nghệ 1. Các xu hướng mới nổi tại Trung Quốc  Trung Quốc đang đẩy mạnh đầu tư vào các lĩnh vực cốt lõi như chip AI nội địa, siêu máy tính, nền tảng dữ liệu lớn và robot tự hành – nhằm giảm phụ thuộc vào công nghệ phương Tây. Các tập đoàn công nghệ hàng đầu như Baidu, Alibaba, Tencent và Huawei giữ vai trò tiên phong, phối hợp cùng hệ sinh thái startup để thúc đẩy ứng dụng AI trên diện rộng – từ giao thông, y tế, tài chính đến quốc phòng. Theo đúng định hướng trở thành quốc gia dẫn đầu về AI, Trung Quốc dự kiến rót gần 100 tỷ USD vào lĩnh vực này trước năm 2025 – trong đó hơn một nửa là từ các chương trình do nhà nước dẫn dắt. Khoản đầu tư này nằm trong khuôn khổ Kế hoạch Phát triển AI Thế hệ mới, đóng vai trò then chốt trong tầm nhìn dài hạn đưa AI trở thành trụ cột của năng lực cạnh tranh quốc gia vào năm 2030. 2. Các chính sách hỗ trợ từ chính phủ  Trung Quốc đang định hình một lộ trình phát triển AI riêng biệt, dựa trên điều phối tập trung từ nhà nước và vai trò dẫn dắt của các thiết chế quốc gia. Những nỗ lực gần đây tập trung vào xây dựng chuỗi cung ứng AI độc lập, củng cố các công nghệ chiến lược như chip tiên tiến, mô hình ngôn ngữ lớn và hạ tầng dữ liệu mang tính chủ quyền. Bên cạnh đó, Trung Quốc cũng đang đi đầu trong xây dựng cơ chế quản trị AI toàn cầu – với hơn 1.400 thuật toán đã được đăng ký và hàng loạt khung pháp lý cho AI tạo sinh, trách nhiệm thuật toán và sử dụng dữ liệu công bằng. Không đi theo các mô hình sẵn có, Trung Quốc đang chủ động xuất khẩu cách tiếp cận quản trị và tiêu chuẩn kỹ thuật riêng – thể hiện rõ tham vọng không chỉ dẫn đầu về tốc độ, mà còn định hình “luật chơi” của kỷ nguyên AI toàn cầu.  III. Ấn Độ: Cường quốc toàn cầu về đổi mới và hệ sinh thái khởi nghiệp  Trong một thế giới đang chuyển mình về hệ thống thông minh và các quy trình tự động, Ấn Độ đã trở thành một trong những quốc gia quan trọng nhất trong cuộc cách mạng số, với một nguồn lực nhân sự tài năng và ngành công nghệ phát triển mạnh mẽ. Con đường phát triển AI của Ấn Độ được hình thành bởi các xu hướng nổi bật trong khu vực tư nhân và sự hỗ trợ vững chắc từ phía chính phủ.  1. Các xu hướng mới nổi tại Ấn Độ  Ấn Độ đang chứng kiến nhiều xu hướng nổi bật trong quá trình phát triển AI, trong đó sự trỗi dậy của các startup ứng dụng AI là điểm nhấn đáng chú ý. Theo số liệu từ Statista (2025), thị trường AI tại Ấn Độ hiện được định giá từ 7–10 tỷ USD và dự kiến sẽ đạt 31,94 tỷ USD vào năm 2031, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 26,37%. Sự tăng trưởng vượt bậc này cho thấy quy mô thị trường có thể tăng gấp hơn 4 lần chỉ trong vòng sáu năm.  Yếu tố thúc đẩy chính nằm ở nguồn nhân lực công nghệ dồi dào của Ấn Độ cùng làn sóng startup AI đang định hình một hệ sinh thái đổi mới năng động. Trong vài năm gần đây, gần 3.000 startup AI đã ra đời, đóng góp đáng kể cho các lĩnh vực như chẩn đoán y tế, tự động hóa nông nghiệp, công nghệ tài chính (fintech), và xử lý ngôn ngữ. Những startup này đang tận dụng AI để phát triển các giải pháp đột phá như chẩn đoán y tế cá nhân hóa và kỹ thuật canh tác chính xác. Với hệ sinh thái khởi nghiệp AI đang phát triển mạnh mẽ, Ấn Độ đang tiến gần đến mục tiêu trở thành hệ sinh thái startup lớn thứ ba thế giới.  Ngoài ra, các chatbot AI, trợ lý ảo và giải pháp dịch vụ khách hàng tự động cũng đang trở thành xu hướng mới nổi đối với các doanh nghiệp ở mọi quy mô, vì chúng mang lại hiệu quả cao và giảm đáng kể chi phí vận hành. Xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ hơn nữa khi các công ty ngày càng tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa các quy trình hoạt động của họ.  2. Các chính sách hỗ trợ từ chính phủ  Với tham vọng đưa Ấn Độ trở thành một nhà lãnh đạo toàn cầu trong lĩnh vực AI ở các ngành như y tế, nông nghiệp và giáo dục, chính phủ Ấn Độ đã triển khai “Chiến Lược Quốc Gia Về Trí Tuệ Nhân Tạo” vào năm 2018. Đây là một trong những hành động cốt lõi dẫn đến sự chuyển mình lớn trong công nghệ của Ấn Độ. Chính phủ cũng đã thiết lập các quỹ nghiên cứu và phát triển AI nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo và xây dựng các phòng thí nghiệm AI. Mục tiêu của chính phủ Ấn Độ là tăng cường năng lực công nghệ AI quốc gia và xây dựng một nền tảng vững chắc để thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong đa lĩnh vực.  Hơn nữa, chính phủ Ấn Độ cũng đang thúc đẩy hợp tác với các công ty công nghệ toàn cầu như Google, Microsoft và IBM. Các mối quan hệ hợp tác này giúp Ấn Độ tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến nhất và triển khai chúng với quy mô địa phương, chẳng hạn như trong nông nghiệp, quy hoạch đô thị và quản lý thiên tai.  IV. Sự trỗi dậy của AI tại Indonesia   1. Các xu hướng mới nổi tại Indonesia  Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo của Indonesia trong những năm gần đây đã thu hút sự chú ý lớn từ cộng đồng quốc tế. Xu hướng đầu tư vào AI để chuyển đổi một quốc gia vốn đang thiếu hụt khung pháp lý toàn diện, thiếu hụt các quy định rõ ràng về việc sử dụng và đào tạo các chuyên gia trong lĩnh vực AI đang trở nên rất quan trọng đối với Indonesia. Vào năm 2024, đất nước này đã chứng kiến sự gia tăng đầu tư từ những nhà đầu tư nước ngoài vào lĩnh vực AI. Với hai đối tác lớn nổi bật như NVIDIA và Microsoft, Indonesia đã đánh dấu vai trò ngày càng lớn của mình trong sự đổi mới công nghệ toàn cầu. NVIDIA đã hợp tác với PT Indosat để đầu tư 200 triệu USD vào một nhà máy AI và chương trình phát triển kỹ năng tại Surakarta, nhằm xây dựng năng lực AI địa phương và cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để thúc đẩy phát triển những sáng kiến công nghệ mới trong tương lai.  Tiếp theo đó, Microsoft đã cam kết đầu tư 1,7 tỷ USD vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo tại Indonesia. Trong khuôn khổ đầu tư này, Microsoft dự định đào tạo 840.000 chuyên gia, nâng cao nguồn nhân lực AI của đất nước và trang bị cho lực lượng lao động những kỹ năng quan trọng. Những khoản đầu tư này không chỉ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển công nghệ và nâng cao cơ sở hạ tầng số của Indonesia mà còn thể hiện sự tin tưởng ngày càng tăng của quốc tế vào tiềm năng AI của đất nước này.  2. Các chính sách hỗ trợ từ chính phủ  Vào tháng 8 năm 2020, chính phủ Indonesia đã ra mắt “Chiến Lược Quốc Gia Về AI 2020–2045”, một chiến lược quan trọng nhằm biến Indonesia từ một nền kinh tế dựa vào tài nguyên thành một nền kinh tế sáng tạo. Chiến lược này vạch ra một lộ trình toàn diện cho sự phát triển AI trong từng lĩnh vực, với năm trụ cột chính: Đạo đức và Chính sách, Cơ sở hạ tầng và Dữ liệu, Phát triển Nguồn Nhân Lực, R&D và Đổi mới Công nghiệp, và Triển khai Theo Ngành.  Ngoài ra, chính phủ Indonesia cũng đang thúc đẩy sự phát triển của AI thông qua nhiều dự án hợp tác với các doanh nghiệp lớn để triển khai các giải pháp tiên tiến nhằm cải thiện năng lực AI. Các dự án này từ chính phủ đang được thực hiện trên nhiều lĩnh vực, với mục tiêu cải thiện công nghệ AI và cơ sở hạ tầng. Để hỗ trợ mục tiêu này, chính phủ đang hợp tác với các doanh nghiệp địa phương để thực hiện và triển khai các dự án AI, bao gồm cả những dự án nghiên cứu và phát triển nhằm cải tiến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ngoài ra, chính phủ cũng đang thúc đẩy sự phát triển của Interactive GenAI, nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc thúc đẩy sự đổi mới và tăng trưởng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.  V. Các xu hướng và chính sách hỗ trợ của chính phủ tại các nước khác Các quốc gia đang ngày càng chú trọng vào việc phát triển công nghệ AI, mỗi cường quốc đều có những phương pháp tiếp cận riêng biệt tùy thuộc vào nhu cầu và mục tiêu cụ thể của họ. Ví dụ như tại đất nước Nhật Bản, chiến lược AI của họ tập trung vào việc tích hợp AI vào xã hội để giải quyết các vấn đề liên quan tới sự già hóa dân số, trong khi đó, Canada lại đang chú trọng vào việc nâng cao năng lực nghiên cứu AI thông qua các dự án của chính phủ như “Chiến lược trí tuệ nhân tạo toàn quốc”.  Ở mặt khác, các quốc gia như Nga và Hàn Quốc coi AI là công cụ quan trọng để tăng cường an ninh quốc gia và nâng cao sức mạnh kinh tế, họ chủ yếu đầu tư vào các công nghệ quốc phòng, robot và hệ thống tự động. Trong khi đó, ở khu vực Trung Đông, các quốc gia như Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất và Saudi Arabia đang tận dụng AI để thúc đẩy sự đa dạng hóa cho nền kinh tế, khuyến khích đổi mới sáng tạo và triển khai các giải pháp thành phố thông minh.  VI. Những rủi ro và thách thức AI mang lại Mặc dù Trí tuệ Nhân tạo mang lại tiềm năng to lớn cho sự phát triển kinh tế và lợi ích xã hội, nhưng nó cũng đồng thời đặt ra một loạt những thách thức và rủi ro phức tạp. Những mối quan ngại lớn nhất trong số này là các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, thiên lệch trong thuật toán, và khả năng giám sát hàng loạt. Khi AI tiếp tục tự động hóa các công việc, sự lo ngại về việc thay thế lao động ngày càng gia tăng, đặc biệt là trong những ngành nghề phụ thuộc vào các công việc tay chân và mang tính chất lặp đi lặp lại. Hơn nữa, việc sử dụng rộng rãi AI trong xử lý dữ liệu dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư và an ninh, khi thông tin cá nhân dễ bị xâm phạm, lạm dụng hoặc giám sát trái phép.  Cuối cùng là sự phát triển của công nghệ deepfake đang đặt ra những nguy cơ lớn đối với độ tin cậy của thông tin, khi nội dung do AI tạo ra có thể bị lợi dụng để truyền tải những thông điệp sai lệch.  VII. Những triển vọng và cơ hội trong tương lai Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng và trở thành một yếu tố quan trọng thúc đẩy sự tiến bộ toàn cầu. Trong thập kỷ tới, AI được dự báo sẽ tiếp tục cách mạng hóa cách các doanh nghiệp vận hành, mở ra một làn sóng đổi mới, linh hoạt hơn và hiện đại hơn. Theo báo cáo của PwC năm 2024, AI có thể đóng góp lên đến 15,7 nghìn tỷ đô la vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, chủ yếu thông qua tăng năng suất, tự động hóa các công việc thường xuyên và tạo ra các thị trường và dịch vụ mới.   Ngoài ra, thay vì gây mất việc làm như những gì mọi người đang lo ngại, AI đang chứng tỏ mình là yếu tố thúc đẩy sự phát triển của các cơ hội nghề nghiệp. Theo báo cáo "Tương lai công việc" của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2025) dự báo rằng, mặc dù AI sẽ tự động hóa một số công việc, nhưng nó cũng sẽ tạo ra 78 triệu việc làm mới trên toàn cầu, đặc biệt trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản trị AI, các ngành sáng tạo và hạ tầng kỹ thuật số. Đặc biệt, các ngành có mức độ tiếp xúc cao với AI đã báo cáo mức tăng lương nhanh hơn và nhu cầu cao hơn đối với các chuyên gia có kỹ năng chuyên môn cao. 

5 ảnh hưởng lớn nhất của vị trí đặt máy chủ (server colocation) đến hiệu suất của dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý (server riêng) mà doanh nghiệp cần biết là: Hiệu suất và độ trễ của máy chủ vật lý Độ ổn định của server vật lý Chi phí của dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý Khả năng mở rộng khi thuê server riêng Bảo trì và Quản lý máy chủ khi thuê dedicated server 1. Hiệu suất và độ trễ của máy chủ vật lý (Latency) Vị trí đặt máy chủ vật lý (máy chủ riêng) đóng vai trò rất lớn trong việc quyết định hiệu suất tổng thể của hệ thống, đặc biệt là yếu tố độ trễ mạng (latency) - tức khoảng thời gian truyền và phản hồi dữ liệu giữa server riêng và người dùng cuối. Đây cũng là yếu tố quan trọng nhất mà doanh nghiệp cần phải quan tâm khi thuê chỗ đặt máy chủ riêng. Khi trung tâm dữ liệu (Datacenter) của dịch vụ thuê máy chủ vật lý càng xa khu vực khách hàng truy cập thì tín hiệu sẽ phải đi qua nhiều tuyến cáp, thiết bị mạng trung gian. Từ đó độ trễ càng cao, hiệu suất thấp và tốc độ phản hồi (response time) cũng giảm dẫn đến website hoặc ứng dụng tải chậm hơn, giảm trải nghiệm người dùng. [caption id="attachment_64878" align="aligncenter" width="800"] Vị trí đặt máy chủ ảnh hưởng đến hiệu suất, tốc độ truy cập và độ trễ khi thuê máy chủ vật lý[/caption] Do vậy việc chọn thuê server vật lý gần người dùng và khách hàng là yếu tố then chốt giúp giảm độ trễ, tăng hiệu suất hoạt động, giữ chân khách truy cập và tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh số hóa. 2. Độ ổn định của server vật lý Vị trí đặt máy chủ vật lý ảnh hưởng đến độ ổn định của server vật lý bởi một số các yếu tố như: hạ tầng trung tâm dữ liệu (datacenter) chưa đạt chuẩn khiến nguồn điện và hệ thống làm mát không ổn định. Môi trường không được kiểm soát nhiệt độ làm tăng nguy cơ hỏng phần cứng hoặc đặt tại các khu vực thường xảy ra thiên tai cũng dẫn đến gián đoạn làm giảm độ ổn định của Dedicated Server. Do đó, khi chọn dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý ổn định cao cần đảm bảo Datacenter đạt chuẩn Uptime Tier 3 hoặc Tier 4 và đặt khu vực an toàn địa lý, ít rủi ro thiên tai. Ngoài ra, vị trí server room và tủ rack (rack cabinet) trong datacenter được thiết kế khoa học, có hệ thống kiểm soát nhiệt độ, độ ẩm, phòng cháy nổ và giám sát 24/7 để giảm rủi ro hỏng hóc phần cứng và đảm bảo uptime cao duy trì tính ổn định lâu dài. 3. Chi phí của dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý Vị trí đặt máy chủ vật lý tác động trực tiếp đến giá thuê server vật lý. Nếu đặt tại các trung tâm dữ liệu tại khu vực có hạ tầng tốt chi phí có thể cao hơn so với những khu vực kém phát triển hơn, nhưng đổi lại đảm bảo hiệu suất cao, độ ổn định cao, độ trễ thấp.  Ngoài ra, Server riêng cần tiêu thụ nhiều năng lượng và cần không gian vật lý (server colocation) để đặt nên cũng đòi hỏi chi phí điện năng để làm mát hệ thống nhiều hơn dẫn đến giá thuê máy chủ vật lý cũng cao hơn, đặc biệt tại các khu vực khí hậu nóng ẩm chi phí làm mát và bảo trì càng tăng cao để đảm bảo máy chủ luôn vận hành ổn định. [caption id="attachment_64879" align="aligncenter" width="800"] Chi phí của dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý (dedicated server)[/caption]   4. Khả năng mở rộng khi thuê server riêng Vị trí đặt máy chủ riêng ảnh hưởng đến khả năng mở rộng về phần cứng, băng thông và dịch vụ hỗ trợ. Server riêng được đặt tại vị trí có hạ tầng mạnh mẽ, kết nối quốc tế tốt và ít hạn chế pháp lý sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng mở rộng khi cần.  Việc đặt máy chủ riêng ở trung tâm dữ liệu thuận lợi, có sẵn không gian vật lý (server colocation), điện năng, hệ thống làm mát tiêu chuẩn và gần các điểm kết nối mạng lớn giúp việc nâng cấp bằng thông nhanh chóng và bổ sung thêm các dịch vụ khác dễ dàng hơn. Đồng thời yếu tố pháp lý và địa phương tại những khu vực có chính sách cởi mở, ít rào cản pháp lý cũng giúp quá trình mở rộng diễn ra nhanh hơn. 5. Bảo trì và Quản lý máy chủ khi thuê dedicated server Vị trí đặt máy chủ vật lý càng gần thì việc bảo trì và quản lý dedicated server càng thuận tiện, nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn. Server vật lý đặt gần giúp kỹ thuật viên dễ dàng tiếp cận, sửa chữa hoặc thay thế linh kiện nhanh chóng, ngược lại nếu server riêng đặt xa khiến cho bảo trì mất nhiều thời gian, khó chủ động xử lý khi có sự cố.  Máy chủ riêng đặt tại trung tâm dữ liệu đạt chuẩn về hệ thống điện dự phòng, chống cháy, điều hòa làm mát thì sẽ ít sự cố hạ tầng hơn sẽ giảm được chi phí bảo trì và quản lý so với đặt ở nơi hạ tầng kém. Đồng thời thời kỹ thuật viên sẽ tốn ít thời gian di chuyển nếu server đặt gần và quản lý kiểm tra định kỳ chủ động hơn. 6. Những lưu ý khi chọn và thuê vị trí đặt server (server colocation) 6.1 Khoảng cách địa lý giữa doanh nghiệp và khách hàng [caption id="attachment_64880" align="aligncenter" width="800"] Doanh nghiệp nên cân nhắc chọn dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý có chỗ đặt máy chủ (Datacenter) gần với vị trí khách hàng của mình[/caption] Doanh nghiệp nên ưu tiên lựa chọn dịch vụ cho thuê server vật lý có Data Center gần khu vực tập trung nhiều khách hàng như ở Hà Nội và TP.HCM. Điều này giúp giảm độ trễ kết nối, nâng cao tốc độ truyền tải dữ liệu, cải thiện trải nghiệm người dùng và thuận tiện hơn khi cần bảo trì, bảo dưỡng. 6.2 Cơ sở hạ tầng của nơi đặt máy chủ [caption id="attachment_64881" align="aligncenter" width="800"] Cơ sở đặt dedicated server (máy chủ riêng): Không gian vật lý, Hệ thống điện, Hệ thống làm mát, Hệ thống bảo mật, Hệ thống phòng cháy chữa cháy và Hệ thống giám sát[/caption] Cơ sở hạ tầng đặt máy chủ vật lý đạt tiêu chuẩn cần đảm bảo đầy đủ và đồng bộ các yếu tố như: Không gian vật lý, Hệ thống điện, Hệ thống làm mát, Hệ thống bảo mật, Hệ thống phòng cháy chữa cháy và Hệ thống giám sát. Không gian vật lý: Khu vực đặt tủ rack rộng rãi, sạch sẽ, kiểm soát nhiệt độ và độ ẩm ổn định để tránh hư hại phần cứng. Hệ thống điện: Nguồn điện dự phòng (UPS) và máy phát điện đảm bảo hoạt động liên tục ngay cả khi mất điện lưới. Hệ thống làm mát: Điều hòa công suất lớn, hệ thống làm mát chuyên dụng giúp duy trì nhiệt độ lý tưởng cho máy chủ hoạt động ổn định. Hệ thống bảo mật: Kiểm soát ra vào bằng thẻ từ, nhận diện sinh trắc học, camera giám sát 24/7 để hạn chế rủi ro truy cập trái phép. Hệ thống phòng cháy chữa cháy: Cảm biến khói, hệ thống chữa cháy tự động (gas, nước) giúp giảm thiểu thiệt hại nếu xảy ra sự cố. Hệ thống giám sát: Theo dõi tình trạng hoạt động của server vật lý, điện, nhiệt độ, mạng… liên tục để phát hiện và xử lý kịp thời. 6.3 Hỗ trợ kỹ thuật của dịch vụ cho thuê vị trí đặt máy chủ Khi chọn và thuê vị trí đặt server riêng nên lựa chọn đơn vị cung cấp có đội ngũ kỹ thuật viên túc trực 24/7, sẵn sàng hỗ trợ từ xa hoặc trực tiếp để xử lý các sự cố phát sinh. Ngoài ra, một số nhà cung cấp còn có dịch vụ hỗ trợ thêm như giám sát trạng thái server, khởi động lại server từ xa, thay thế phần cứng hoặc kết nối bổ sung thiết bị khi cần thiết. 7. Dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý giá rẻ Hà Nội ở đâu? FPT Cloud là đơn vị cung cấp dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý giá rẻ Hà Nội dành cho doanh nghiệp với mức giá cho thuê server riêng cạnh tranh. Vị trí đặt máy chủ vật lý của FPT Cloud tại Data Center ở Phạm Hùng, nằm tại tòa nhà FPT Cầu Giấy Hà Nội đáp ứng quy mô lên tới 300 tủ Racks. Đây là trung tâm dữ liệu hiện đại đáp ứng tiêu chuẩn Uptime Tier 3 đảm bảo thiết kế đầy đủ các phòng chức năng: Server Room, trạm biến áp, hệ thống UPS, phòng mạng (Network), phòng giám sát (Monitor), phòng hỗ trợ kỹ thuật (Support) và khu vực lưu trữ (Storage). Chúng tôi cam kết và đảm bảo cho khách hàng có dịch vụ thuê chỗ đặt máy chủ riêng tốt nhất thị trường và đảm bảo được hiệu suất hoạt động của server riêng. [caption id="attachment_64882" align="aligncenter" width="800"] 3 gói dịch vụ cho thuê server vật lý (máy chủ riêng) giá rẻ tại Hà Nội có Datacenter riêng chứa lên đến 300 tủ Racks (Tủ mạng)[/caption] FPT Cloud cung cấp 3 gói dịch vụ thuê server vật lý giá rẻ tại Phường Cầu Giấy, TP. Hà Nội với cấu hình từ 8 -12 cores, 48GB RAM, SSD NVMe tốc độ cao, băng thông (bandwidth) trong nước lên đến 300Mbps, 1 IP tĩnh (IPv4, IP v6), tặng kèm Port Management, hỗ trợ cài đặt và quản trị server 24/7 miễn phí. Liên hệ ngay chúng tôi để được tư vấn chi tiết và nhận báo giá dịch vụ cho thuê máy chủ vật lý tốt nhất!.

Năm 2025 chứng kiến làn sóng chuyển dịch mạnh mẽ, từ “sử dụng AI” sang “sống cùng AI”. AI Native là thế hệ mới đang nổi lên, tái định nghĩa cách học tập, làm việc và ra quyết định của con người.  AI Native là bước chuyển chiến lược của doanh nghiệp  “AI Native” là gì? Nếu “Digital Native” là khái niệm dành cho những người sinh ra trong thời đại kỹ thuật số, thì “AI Native” – hay “thế hệ bản địa trí tuệ nhân tạo” – là thế hệ lớn lên và sống trong thời đại mà AI không còn là một công nghệ viễn tưởng, mà là một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Họ sử dụng AI như một phần tự nhiên để học tập, sáng tạo, tương tác xã hội, làm việc và thậm chí là thấu hiểu chính bản thân mình.  AI Native đang dần trở thành một từ khóa chiến lược trong mọi cuộc thảo luận về tương lai vận hành của doanh nghiệp. Nếu “Digital Native” từng được dùng để chỉ thế hệ sinh ra trong thời đại số, thì “AI Native” mô tả một nhóm người – không phân biệt độ tuổi – đã và đang làm việc, sáng tạo, ra quyết định trong môi trường mà trí tuệ nhân tạo là một phần tất yếu. Họ không chỉ biết sử dụng AI như công cụ, mà có khả năng tư duy và cộng tác với AI một cách tự nhiên như đang làm việc với một đồng nghiệp thực thụ. Đây là thế hệ nhân lực – và cả khách hàng – của kỷ nguyên mới, nơi mọi hành vi, thói quen và kỳ vọng đều được định hình bởi trải nghiệm công nghệ thông minh, liền mạch và mang tính cá nhân hóa sâu sắc.  Chính vì vậy, AI Native không chỉ là một thay đổi về mặt nhân khẩu học, mà là một bước chuyển chiến lược buộc các doanh nghiệp phải nhìn lại toàn bộ cách mình vận hành. Trong các ngành tài chính, ngân hàng, bảo hiểm – nơi dữ liệu lớn và tốc độ xử lý là yếu tố sống còn – việc giữ nguyên những quy trình thủ công, tách biệt và thiếu khả năng tích hợp sẽ khiến doanh nghiệp bị tụt lại phía sau. Nhân sự AI Native không còn kiên nhẫn với các hệ thống cồng kềnh, khách hàng AI Native cũng không chấp nhận những trải nghiệm chậm trễ, lặp lại. Thế giới vận hành của AI Native đòi hỏi hệ thống phải thông minh, linh hoạt và có khả năng tự động hóa ở cấp độ cao – đồng nghĩa với việc doanh nghiệp không thể chỉ “triển khai một vài ứng dụng AI”, mà cần một chiến lược toàn diện, từ hạ tầng công nghệ đến năng lực  con người.  [caption id="" align="alignnone" width="800"] FPT AI Agents là thế hệ “nhân viên ảo” mới trong thời đại số.[/caption]   FPT AI Factory – Bệ phóng cho tương lai AI Native  Với tầm nhìn kiến tạo tương lai, FPT đã đặt nền móng phát triển nền tảng chiến lược trong lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và tự động hóa… thông qua FPT AI Factory – trung tâm vận hành và huấn luyện AI tiên tiến hàng đầu Việt Nam.  FPT AI Factory cung cấp bộ giải pháp AI toàn diện – bao gồm hạ tần›g tính toán mạnh mẽ, công cụ huấn luyện và tinh chỉnh mô hình, nền tảng triển khai linh hoạt cùng các dịch vụ AI tích hợp sẵn, giúp tối ưu toàn bộ quy trình phát triển và vận hành AI về tốc độ, độ ổn định cũng như chi phí.  Hệ sinh thái đa tầng của FPT AI Factory gồm 4 phần chính:  FPT AI Infrastructure: Hạ tầng tính toán hiệu năng cao, khai thác siêu chip NVIDIA H100/H200 GPU, đáp ứng mọi khối lượng công việc AI  FPT AI Studio: Bộ công cụ cần thiết để xây dựng mô hình AI thế hệ mới, bao gồm huấn luyện, tinh chỉnh và thử nghiệm nhanh mô hình – từ LLM đến Multimodal AI, giúp đội ngũ phát triển tiết kiệm thời gian và chi phí.  FPT AI Inference: Nền tảng triển khai AI hiệu quả trên quy mô lớn, được tối ưu để cân bằng giữa tốc độ xử lý, độ ổn định và chi phí vận hành – phù hợp với mọi loại ứng dụng AI thực tế, kể cả những bài toán yêu cầu cao về thời gian phản hồi và khả năng mở rộng.   FPT AI Agents: Nền tảng xây dựng và vận hành trợ lý ảo thông minh, hỗ trợ đa ngôn ngữ, đa tác vụ và tương tác tự nhiên như con người. Dựa trên công nghệ GenAI tiên tiến, FPT AI Agents giúp doanh nghiệp tạo ra các ứng dụng giao tiếp AI linh hoạt, dễ tùy biến và dễ tích hợp.  Bên cạnh đó, FPT AI Factory cung cấp hơn 20 sản phẩm AI tạo sinh để xây dựng các ứng dụng thông minh, sẵn sàng đưa vào vận hành thực tế.   Với hệ sinh thái AI đa tầng và chiến lược dài hạn, FPT đặt mục tiêu đồng hành cùng các doanh nghiệp chuyển mình – từ số hóa sang vận hành thông minh, từ thủ công sang hợp tác với AI, hướng đến một tương lai AI Native

Thị trường AI Agents được dự đoán sẽ tăng trưởng từ 5,1 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024 lên 47,1 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, với CAGR lên đến 44,8% trong giai đoạn 2024-2030. Nhờ những tiến bộ trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các tác nhân AI như GPT-4o và AgentGPT được ứng dụng mạnh mẽ trong các ngành dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe và tài chính, giúp doanh nghiệp tự động và đơn giản hóa các tác vụ phức tạp, cải thiện quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Vậy AI Agent là gì và thay đổi cách doanh nghiệp vận hành như thế nào? Cùng FPT.Cloud khám phá nhé! 1. AI Agents là gì? AI Agents là các mô hình và thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tương tác với môi trường và tự ra quyết định trong thế giới thực mà không cần bất cứ chỉ dẫn hay điều hướng tác vụ nào từ con người. Nói một cách đơn giản, AI Agents là các trợ lý cá nhân được thiết kế để mô phỏng trí thông minh của con người, dựa vào các công nghệ AI như học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) để xử lý, phân tích dữ liệu và thực hiện các hành động dựa trên yêu cầu và mong muốn của người dùng. Hiện tại, tác nhân AI có thể xử lý đồng thời nhiều loại đầu vào như văn bản, giọng nói, video, âm thanh, code,.. nhờ sự phát triển mạnh mẽ của AI đa phương thức (Multimodal AI) và AI tạo sinh (Generative AI). AI Agents là các mô hình và thuật toán AI có khả năng tự ra quyết định mà không cần con người can thiệp 2. Các đặc điểm chính của AI Agents Tính tự chủ (Autonomy): Nhân sự AI có thể làm việc độc lập, ra quyết định, lập kế hoạch và tương tác với các hệ thống bên ngoài để đạt được mục tiêu do con người xác định. Ví dụ, AI Agents trong hệ thống xe tự lái có thể tự điều chỉnh tốc độ, đổi làn, dừng lại hoặc điều chỉnh lộ trình dựa trên dữ liệu từ cảm biến về điều kiện đường xá và chướng ngại vật mà không cần sự can thiệp của người điều khiển. Khả năng học tập liên tục (Continuous Learning): AI Agents có thể học hỏi và thích ứng với những thay đổi trong môi trường để hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn. Chẳng hạn, trợ lý AI hỗ trợ khách hàng có thể cải thiện chất lượng phản hồi bằng cách học từ hàng triệu cuộc hội thoại để hiểu được ngữ cảnh và tự động đưa ra các giải pháp phù hợp hơn cho khách hàng. Phản ứng và chủ động (Reactive and Proactive): AI Agents có thể dự đoán và thực hiện các hành động trước khi có sự kiện xảy ra. Nest Thermostat, một thiết bị điều chỉnh nhiệt thông minh được phát triển bởi Google có thể học từ các lần điều chỉnh nhiệt độ trong nhà của người dùng, phản ứng nhanh chóng khi phát hiện những thay đổi đột ngột. Nếu nhiệt độ đột ngột giảm hoặc tăng quá nhanh, hệ thống sẽ điều chỉnh để duy trì mức độ thoải mái và tiết kiệm năng lượng​. Ứng dụng thực tế của AI Agents trong lĩnh vực Marketing và Sales 3. Cách thức hoạt động của AI Agents là gì? Tổng quát cấu trúc của tác nhân AI đơn Khi nhận một lệnh (mục tiêu) từ người dùng (Prompt), AI Agents sẽ lập kế hoạch và phân chia mục tiêu thành các tác vụ và nhiệm vụ cụ thể. Trong quá trình thực hiện, nhờ các cảm biến (Sensors), các nhân sự AI sẽ thu thập thông tin (dữ liệu giao dịch, lịch sử tương tác của khách hàng) từ nhiều nguồn khác nhau (bao gồm các tập dữ liệu bên ngoài, tìm kiếm trên web, API và thậm chí cả các tác nhân khác). Trong quá trình thu thập, AI Agent sẽ liên tục cập nhập lại cơ sở kiến thức của mình, tự điều chỉnh và sửa lỗi nếu cần. Bộ xử lý (Processors) của AI Agents sẽ sử dụng các thuật toán, mạng nơron học sâu (Deep Neural Networks), các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin và tính toán các hành động cần thực hiện. Trong suốt quá trình này, bộ nhớ (Memory) của các tác nhân sẽ liên tục lưu trữ thông tin (ví dụ như lịch sử các quyết định đã thực hiện hoặc các quy tắc đã học) để chúng có thể tự đối chiếu, điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Cuối cùng, thông qua bộ điều khiển (Actuators), AI Agents thực hiện các hành động dựa trên quyết định mà nó đã đưa ra. Đối với robot, bộ điều khiển có thể là các bộ phận giúp nó di chuyển hoặc thao tác với vật thể. Đối với tác nhân phần mềm, điều này có thể là việc gửi thông tin hoặc thực hiện lệnh trên hệ thống. Về mặt kỹ thuật, một hệ thống tác nhân AI gồm 04 thành cấu phần chính, mô phỏng cách thức vận hành của con người Để minh họa cho quy trình này, hãy tưởng tượng một người dùng đang lên kế hoạch cho kỳ nghỉ của họ. Người này để AI Agent dự đoán tuần nào trong năm tới có thời tiết tốt nhất để lướt sóng ở Hy Lạp. Do mô hình ngôn ngữ lớn làm nền tảng cho tác nhân không chuyên về dự báo thời tiết, tác nhân phải truy cập vào cơ sở dữ liệu bên ngoài, nơi chứa các báo cáo thời tiết hàng ngày tại Hy Lạp trong nhiều năm qua. Dù có được dữ liệu lịch sử, tác nhân vẫn chưa thể xác định điều kiện thời tiết tối ưu cho việc lướt sóng. Vì vậy, nó phải giao tiếp với một tác nhân chuyên về lướt sóng để học được rằng điều kiện lý tưởng để lướt sóng bao gồm thủy triều cao, trời nắng và lượng mưa thấp hoặc không có mưa. Với thông tin mới thu thập, tác nhân kết hợp và phân tích dữ liệu để nhận diện các mẫu thời tiết phù hợp. Dựa trên đó, nó dự đoán tuần nào trong năm tới tại Hy Lạp có khả năng xảy ra thủy triều cao, thời tiết nắng và ít mưa nhất. Kết quả cuối cùng sau đó được trình bày cho người dùng. Theo BCG analysis, các tác nhân AI đang thâm nhập mạnh mẽ vào nhiều quy trình doanh nghiệp, với mức độ tăng trưởng kép hàng năm lên tới 45% trong 5 năm tới 4. Có bao nhiêu loại AI Agents? Có nhiều loại AI Agents khác nhau, mỗi loại phù hợp với các nhiệm vụ và ứng dụng cụ thể. Dưới đây là một số loại AI Agents phổ biến: Nhân sự AI phản xạ đơn giản (Simple Reflex Agents): Simple Reflex Agents hoạt động dựa trên nguyên tắc “điều kiện-hành động” và phản ứng với môi trường dựa trên các quy tắc đơn giản đã được lập trình sẵn, chẳng hạn như một bộ điều chỉnh nhiệt độ bật hệ thống sưởi ấm vào đúng 8 giờ tối mỗi ngày. Tác nhân này không lưu giữ bất kỳ bộ nhớ nào, không tương tác với các tác nhân khác nếu thiếu thông tin cũng như không thể phản ứng phù hợp nếu gặp tình huống bất ngờ. Nhân sự AI phản xạ dựa trên mô hình (Model-Based Reflex Agents): Model-Based Reflex Agents sử dụng khả năng nhận thức và trí nhớ để tạo ra một mô hình nội bộ mô phỏng thế giới xung quanh. Nhờ khả năng lưu trữ thông tin trong bộ nhớ, các tác nhân này có thể hoạt động hiệu quả trong những môi trường thay đổi nhưng vẫn bị hạn chế bởi các quy tắc đã được lập trình sẵn. Chẳng hạn, một robot hút bụi khi làm sạch một căn phòng có thể cảm nhận được chướng ngại vật và điều chỉnh hướng đi để tránh va chạm. Robot cũng ghi nhớ các khu vực đã dọn dẹp để tránh lặp lại công việc không cần thiết. Nhân sự AI dựa trên mục tiêu (Goal-Based Agents): Goal-Based Agents được định hướng bởi một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể. Chúng tìm kiếm các chuỗi hành động phù hợp để đạt được mục tiêu và lập kế hoạch trước khi thực hiện. Chẳng hạn, khi một hệ thống dẫn đường đề xuất tuyến đường nhanh nhất đến đích của bạn, nó sẽ phân tích nhiều lộ trình khác nhau để tìm ra phương án tối ưu nhất. Nếu hệ thống phát hiện một tuyến đường nhanh hơn, nó sẽ cập nhật và đề xuất tuyến đường thay thế. Nhân sự AI dựa trên lợi ích (Utility-Based Agents): Utility-Based Agents có thể tối ưu hóa kết quả bằng cách sử dụng hàm tiện ích để đo lường mức độ hữu ích mà mỗi hành động có thể mang lại, dựa trên các tiêu chí như tiến độ hướng tới mục tiêu, thời gian hoặc độ phức tạp của quá trình thực hiện. Chẳng hạn, một hệ thống dẫn đường cân nhắc các yếu tố như tiết kiệm nhiên liệu, giảm thời gian di chuyển và chi phí cầu đường để chọn và đề xuất tuyến đường thuận lợi nhất cho người dùng. Nhân sự AI có khả năng học (Learning Agents): Learning Agents học hỏi từ các tương tác và phản hồi từ môi trường hoặc người dùng để cải thiện hiệu suất theo thời gian. Quá trình học diễn ra tự động, giúp tác nhân hoạt động hiệu quả trong các môi trường không quen thuộc. Ví dụ, các trang web thương mại điện tử sử dụng Learning Agents có khả năng hiểu nhu cầu và sở thích của người dùng để đưa ra các gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa. Các loại AI Agents phổ biến 5. ChatGPT có phải là một AI Agent không? ChatGPT không phải là một AI Agent mà chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ bằng cách tạo ra các phản hồi giống con người dựa trên đầu vào nhận được. Trợ lý AI này không thể tự mình thực hiện hành động hoặc đặt ra mục tiêu mà phải dựa trên các hướng dẫn của người dùng. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu ChatGPT viết một email, nó có thể tạo nội dung nhưng không thể tự gửi email đó hoặc xác định xem việc gửi email có phải là hành động tốt nhất hay không. ChatGPT cũng không có khả năng trực tiếp tương tác với các hệ thống hoặc điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi thời gian thực. Dù mở rộng plugin hoặc framework có thể cải thiện chức năng của ChatGPT, những bổ sung này vẫn không biến nó thành một Agent thực sự. Ngoài ra, trong khi các AI Agents tiên tiến có thể học từ những tương tác, cải thiện hiệu suất theo thời gian và sử dụng trí nhớ để thông báo cho các hành động trong tương lai. ChatGPT không giữ lại trí nhớ giữa các phiên làm việc, trừ khi được lập trình cụ thể trong các ứng dụng nhất định. ChatGPT thiếu các đặc điểm cốt lõi để được coi là một AI Agent thực sự 6. Lợi ích nổi bật của việc sử dụng AI Agents là gì? AI Agents giúp doanh nghiệp mang lại trải nghiệm đồng nhất cho khách hàng trên đa kênh, với 4 lợi ích vượt trội sau: Cải thiện năng suất: AI Agents giúp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải phóng nhân sự khỏi các công việc thủ công để doanh nghiệp tập trung vào các hoạt động chiến lược và sáng tạo hơn. Giảm chi phí: Bằng cách tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu sai sót của con người, nhân sự AI giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí hoạt động. Những tác vụ phức tạp được AI Agents xử lý một cách hiệu quả mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Ra quyết định sáng suốt: AI Agents sử dụng các công nghệ học máy để giúp các nhà quản lý thu thập và phân tích dữ liệu (nhu cầu sản phẩm hoặc xu hướng thị trường) theo thời gian thực,  đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: Nhân sự AI cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng cung cấp phản hồi nhanh chóng và liên tục 24/7, giúp doanh nghiệp tạo ra các giải pháp dịch vụ hấp dẫn hơn. Lợi ích của việc sử dụng AI Agents 7. Ứng dụng thực tiễn của AI Agents Hãy cùng tưởng tượng về nơi làm việc trong tương lai mà mỗi nhân viên, nhà quản lý và lãnh đạo được trang bị các đồng đội AI hỗ trợ họ trong mọi nhiệm vụ, ở mọi thời điểm của ngày làm việc. Nhờ những đồng đội AI này, chúng ta sẽ trở nên năng suất hơn gấp 10 lần, đạt được kết quả tốt hơn, tạo ra các sản phẩm chất lượng cao hơn, và tất nhiên, trở nên sáng tạo hơn gấp 10 lần. Ứng dụng của AI Agents trong thực tiễn (1) Tương lai chính này chính là bây giờ. Dưới đây là bốn câu chuyện minh chứng cho việc AI Agents đã và đang tác động đến doanh nghiệp. 7.1. Cách mạng hóa xử lý yêu cầu bảo hiểm Hãy tưởng tượng bạn đến bệnh viện để kiểm tra sức khỏe, mua thuốc và yêu cầu thanh toán bảo hiểm. Thông thường, quá trình xử lý tài liệu của công ty bảo hiểm sẽ mất ít nhất 20 phút. Với các AI Agents, các công ty bảo hiểm có thể xử lý toàn bộ tài liệu thông qua các công cụ đánh giá nhanh, công cụ đánh giá rủi ro và công cụ phát hiện gian lận, trả kết quả chỉ trong 2 phút. Điều này đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kinh ngạc trong năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra giá trị cạnh tranh mới cho doanh nghiệp. Ứng dụng của AI Agents trong lĩnh vực Tài Chính – Kế Toán 7.2. Chuyển đổi trung tâm liên lạc khách hàng Câu chuyện thứ hai tập trung vào dịch vụ khách hàng. Một số khách hàng của FPT.AI đã triển khai hệ thống AI cho các giao tiếp đi và đến. Những hệ thống này cung cấp hỗ trợ khách hàng giống như nhân viên thực, xử lý các yêu cầu, giải quyết vấn đề, và cung cấp dịch vụ xuất sắc. Đối với một số khách hàng, các AI Agents hiện đang xử lý 70% yêu cầu khách hàng, hoàn thành 95% nhiệm vụ nhận được, và đạt mức độ hài lòng của khách hàng là 4.5/5. Hiện nay, các AI Agents dịch vụ khách hàng của FPT quản lý 200 triệu tương tác với người dùng mỗi tháng. Ứng dụng của AI Agents trong thực tiễn (2) 7.3. Trao quyền cho dược sĩ với AI Mentor Tại Long Châu, chuỗi nhà thuốc lớn nhất Việt Nam, hơn 14.000 dược sĩ làm việc hàng ngày để tư vấn cho khách hàng. Để đảm bảo họ luôn cập nhật kiến thức và làm việc hiệu quả, FPT.AI đã phát triển một AI Mentor tương tác với các dược sĩ mỗi ngày. AI Mentor này xác định điểm mạnh, điểm yếu, cung cấp thông tin chi tiết và cá nhân hóa các cuộc hội thoại để giúp họ cải thiện. Kết quả là: Năng lực của dược sĩ cải thiện 15%. Năng suất tăng 30%. Quan trọng hơn, chúng tôi tự hào giúp các dược sĩ trở thành phiên bản tốt nhất của chính họ trong khi không ngừng cải thiện. FPT AI Mentor giành giải “Giải pháp Trí tuệ nhân tạo xuất sắc” tại AI Awards 2024 7.4. Từ trung tâm chi phí thành trung tâm lợi nhuận Phòng thí nghiệm đổi mới AI của FPT.AI làm việc với khách hàng để xác định cơ hội, triển khai thử nghiệm và mở rộng giải pháp. Ví dụ, một khách hàng của chúng tôi đã chuyển đổi trung tâm dịch vụ khách hàng của họ từ trung tâm chi phí thành trung tâm lợi nhuận. Sử dụng hệ thống AI, họ phát hiện khi khách hàng hài lòng và ngay lập tức đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp để bán thêm thẻ tín dụng, bán chéo các khoản thấu chi, kích hoạt khách hàng mới đăng ký và tái kích hoạt khách hàng cũ. Cách tiếp cận này giúp trung tâm dịch vụ khách hàng đóng góp khoảng 6% tổng doanh thu. Bốn câu chuyện trên chỉ là một phần nhỏ trong vô số cách mà AI có thể chuyển đổi doanh nghiệp. AI, như một yếu tố cạnh tranh mới, đang mở ra đại dương xanh của sự đổi mới. Mỗi công ty và tổ chức sẽ cần tái phát minh hoạt động của họ và xây dựng một nền tảng mạnh mẽ để cạnh tranh trong tương lai, tận dụng các tiến bộ của AI. Ứng dụng của AI Agents trong thực tiễn (3) 8. Những thách thức khi triển khai AI Agents AI Agents vẫn đang trong giai đoạn phát triển sơ khai và đối mặt với nhiều thách thức lớn. Theo Kanjun Qiu, CEO kiêm nhà sáng lập Startup nghiên cứu AI Imbue, sự phát triển của AI Agents hiện nay có thể được so sánh với cuộc đua phát triển xe tự lái cách đây 10 năm. Mặc dù AI Agents có thể thực hiện được nhiều nhiệm vụ, nhưng chúng vẫn chưa đủ tin cậy và chưa thể hoạt động hoàn toàn tự động​. Một trong những vấn đề lớn nhất mà AI Agents gặp phải là giới hạn về tư duy logic. Theo Qiu, mặc dù các công cụ lập trình AI có thể tạo ra mã code, nhưng chúng thường viết sai hoặc không thể tự kiểm thử mã của chính mình. Điều này đòi hỏi con người phải liên tục can thiệp để hoàn thiện quy trình. Tiến sĩ Fan cũng nhận định rằng hiện tại, chúng ta vẫn chưa đạt được một AI Agent có thể tự động hóa hoàn toàn các công việc lặp đi lặp lại hàng ngày. Hệ thống vẫn có khả năng “loạn ngôn” và không luôn tuân theo yêu cầu chính xác của người dùng. Những thách thức và cân nhắc khi sử dụng AI Agents Một hạn chế lớn khác là không gian ngữ cảnh (Context Window) – khả năng đọc, hiểu và xử lý lượng lớn dữ liệu của các mô hình AI. Tiến sĩ Fan giải thích rằng, các mô hình như ChatGPT có thể lập trình, nhưng gặp khó khăn khi xử lý những đoạn mã dài và phức tạp, trong khi con người có thể dễ dàng theo dõi hàng trăm dòng code mà không gặp khó khăn. Các công ty như Google đã phải cải tiến khả năng xử lý ngữ cảnh trong mô hình AI của mình, như với mô hình Gemini, để cải thiện hiệu suất và sự chính xác​. Đối với các AI Agents “có hình thù” như robot hoặc nhân vật ảo trong game, việc huấn luyện chúng thực hiện các nhiệm vụ giống con người cũng là một thách thức. Hiện tại, dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống này còn rất hạn chế và các nghiên cứu mới chỉ bắt đầu khám phá cách ứng dụng AI tạo sinh vào tự động hóa​. 9. Viết tiếp tương lai với AI Agents cùng FPT.AI Trong nền kinh tế số, sự cạnh tranh giữa các công ty và quốc gia không còn chỉ dựa trên tài nguyên chính, công nghệ và chuyên môn mà có cả các AI Companion hoặc các AI Agents. Dự kiến, đến cuối năm 2025, sẽ có khoảng 100.000 AI Agents đồng hành cùng các doanh nghiệp trong chăm sóc khách hàng, vận hành và sản xuất. Mỗi AI Agent sẽ đảm nhiệm một số nghiệp vụ như lập trình, đào tạo, chăm sóc khách hàng… Nhờ đó, nhân viên được trao quyền nhiều hơn, doanh nghiệp tăng năng suất vận hành, cải thiện trải nghiệm khách hàn, và đưa ra các quyết định chính xác hơn dựa trên phân tích dữ liệu. Tương lai của AI Agents FPT AI Agents – một nền tảng cho phép các doanh nghiệp phát triển, xây dựng và vận hành AI Agents một cách đơn giản, thuận tiện và nhanh chóng nhất. Các ưu điểm chính của FPT AI Agents bao gồm: Dễ dàng vận hành và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Linh hoạt tích hợp với các nguồn tri thức của doanh nghiệp. Các mô hình AI được tối ưu theo từng nhiệm vụ và ngôn ngữ. Hệ thống được tích hợp AI tạo sinh (Generative AI) và học tăng cường (Reinforcement Learning), hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiếng Anh, tiếng Việt, tiếng Nhật và tiếng Indonesia. Các AI Agents đều được vận hành trên FPT AI Factory – hệ sinh thái được thành lập với sứ mệnh trao quyền cho mọi tổ chức và cá nhân để xây dựng các giải pháp AI của riêng mình, sử dụng dữ liệu, bổ sung kiến thức và phù hợp với văn hóa của họ. FPT AI Agents là quân át chủ bài của FPT Smart Cloud trong thời đại AI Với hơn 80 dịch vụ cloud và 20 sản phẩm AI, FPT AI Factory giúp tăng tốc ứng dụng AI lên 9 lần nhờ sử dụng GPU thế hệ mới nhất, như H100 và H200, đồng thời, chi phí được tiết kiệm tới 45%. Các nhà máy này hoàn toàn tương thích với nền tảng NVIDIA AI Enterprise và các bản thiết kế kiến trúc, đảm bảo tích hợp và vận hành liền mạch. Quy trình triển khai của FPT AI Agents AI Agents của FPT đã được ứng dụng rộng rãi trong chăm sóc khách hàng, giúp doanh nghiệp giảm tải nhân sự, tăng tốc độ phản hồi và nâng cao chất lượng dịch vụ. Trong tương lai, FPT Smart Cloud hướng tới mở rộng ứng dụng của FPT AI Agents ra các lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính và sản xuất, hỗ trợ toàn diện mọi hoạt động vận hành của doanh nghiệp. Đồng thời, FPT Smart Cloud cũng chú trọng hợp tác quốc tế, mở rộng quan hệ với các tập đoàn lớn và hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ qua giải pháp tùy chỉnh, chi phí linh hoạt. Công ty cũng cam kết bảo vệ dữ liệu người dùng, tuân thủ quy định quốc tế, và đầu tư mạnh vào R&D để phát triển công nghệ AI Việt hóa, củng cố vị thế tại thị trường trong nước và vươn ra thế giới.

Xác định dữ liệu trở thành tài sản chiến lược, Công ty cổ phần thương mại KOVA đã chọn tái cấu trúc toàn diện nền tảng vận hành, thay vì cải tiến từng phần. Đồng hành của FPT, doanh nghiệp sản xuất truyền thống này đang chuyển mình mạnh mẽ nâng cao năng lực điều hành, ra quyết định nhanh, tối ưu chi phí và hiệu suất. Đây là bước đi quan trọng thể hiện tư duy lãnh đạo dám thay đổi để thích ứng và phát triển bền vững. Công ty cổ phần thương mại KOVA và FPT tổ chức lễ công bố chính thức triển khai vận hành giải pháp dữ liệu toàn diện FPT Data Suite. Ảnh: FPT Smart Cloud. Chủ động nâng cấp hạ tầng dữ liệu để ứng phó với biến động thị trường Là một doanh nghiệp sản xuất sơn với hơn 30 năm hoạt động, Sơn và Chống thấm KOVA (KOVA) vận hành mạng lưới phân phối rộng khắp với hàng ngàn điểm bán và đối tác trải rộng từ nhà thầu, đại lý đến người tiêu dùng cuối. Giống như nhiều doanh nghiệp sản xuất và phân phối truyền thống, KOVA từng đối mặt với những trăn trở trong việc quản trị dữ liệu doanh nghiệp: hệ thống kế toán, bán hàng, kho vận… hoạt động trên nhiều nền tảng riêng biệt, dẫn đến dữ liệu phân mảnh, thiếu động bộ, gây khó khăn trong việc truy xuất thông tin và đưa quyết định. Việc phải duy trì máy chủ riêng, xử lý dữ liệu thủ công và tách biệt giữa các bộ phận khiến công tác tổng hợp thông tin chậm trễ, không thể triển khai phân tích đa chiều hay thống nhất dữ liệu theo thời gian thực. Toàn bộ quá trình trích xuất, chuyển đổi, làm sạch dữ liệu cần thực hiện qua nhiều công đoạn trung gian, vừa phức tạp vừa tiêu tốn nhiều nguồn lực. Điều này tạo nên nút thắt lớn trong việc đảm bảo dữ liệu kịp thời và đáng tin cậy cho ban điều hành. Ngoài ra, việc thiếu một hệ thống dữ liệu tập trung cũng ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản ứng với thị trường, đặc biệt trong những quyết định liên quan đến chuỗi cung ứng, kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn hoặc điều phối bán hàng đa kênh. Tốc độ phản hồi báo cáo chậm khiến bộ phận kinh doanh khó khăn trong việc theo dõi đơn hàng và hỗ trợ khách hàng. Nhận thấy những hạn chế này, KOVA xác định chuyển đổi số không phải để thay thế hệ thống cũ, mà để tái cấu trúc toàn bộ cách thức vận hành doanh nghiệp, lấy dữ liệu làm nền tảng. Hình ảnh: Ông Lưu Hoàng Khoa phát biểu tại lễ công bố. Ảnh: FPT Smart Cloud Ông Lưu Hoàng Khoa, Tổng Giám Đốc, Công ty cổ phần thương mại KOVA chia sẻ: “Chúng tôi không triển khai công nghệ vì mục tiêu kỹ thuật, mà vì mục tiêu vận hành, để hiểu khách hàng, hỗ trợ đội ngũ, và nâng cao năng lực phản ứng của toàn bộ tổ chức. Giải pháp công nghệ chỉ thực sự có giá trị khi giúp từng bộ phận nhìn được bức tranh toàn cảnh, phân tích được vấn đề tại thời điểm cần thiết, và phối hợp ra quyết định một cách linh hoạt.” Chuyển đổi số không chỉ bắt đầu từ công nghệ, mà từ tư duy làm chủ vận hành Trước thực tế đó, Sơn và Chống thấm KOVA đã lựa chọn đồng hành cùng FPT để từng bước chuyển đổi cách thức quản trị dữ liệu, lấy nền tảng công nghệ làm trọng tâm cho chiến lược phát triển bền vững. Từ tháng 04/2025, KOVA và FPT đã phối hợp triển khai hệ thống FPT Data Platform, kho dữ liệu lớn được tối ưu theo nhu cầu vận hành thực tế của doanh nghiệp sản xuất. Dự án khởi động với mục tiêu xây dựng một “hồ chứa dữ liệu” – Data Warehouse, có khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu mạnh mẽ tích hợp với FPT Data Suite, nền tảng trực quan hóa báo cáo đa chiều, cho phép người dùng phi kỹ thuật dễ dàng truy xuất, xây dựng và chia sẻ báo cáo theo nhu cầu. Trong quá trình triển khai, đội ngũ FPT không chỉ tập trung chuyển giao số lượng lớn báo cáo, mà còn đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, đáp ứng nhu cầu sử dụng báo cáo hằng ngày của KOVA. Chỉ sau 3 tháng, gần 150 báo cáo vận hành quan trọng đã được chuẩn hóa và tích hợp lên hệ thống mới. Dữ liệu từ ứng dụng KOVA Yes!, hệ thống kế toán, bán hàng, kho vận... được đồng bộ hóa theo thời gian thực qua dashboard (giao diện) duy nhất trên FPT Data Suite. Mọi biến động từ đơn hàng, tồn kho, lịch giao hàng đều được xử lý tự động, phân quyền truy cập theo vai trò và chia sẻ dễ dàng giữa các bộ phận. Đặc biệt, người dùng không kỹ thuật như kế toán, kinh doanh, marketing đều có thể chủ động tạo báo cáo bằng thao tác kéo – thả, không còn phụ thuộc đội IT. Ban điều hành và các cấp quản lý có thể chủ động truy xuất thông tin nhanh, ra quyết định chuẩn xác hơn nhờ dữ liệu cập nhật liên tục. Hệ thống mới còn giúp KOVA tối ưu chi phí hạ tầng, giảm phụ thuộc nền tảng nước ngoài, đảm bảo tuân thủ bảo mật dữ liệu trong nước. Năng lực phân tích được “dân chủ hóa”, đưa dữ liệu đến gần hơn với người ra quyết định tại mọi cấp. Ông Đoàn Đăng Khoa, Phó Tổng Giám đốc FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT chia sẻ: “Dữ liệu giống như mỏ dầu, nhưng quan trọng là cách khai thác và kết nối để tạo ra giá trị thực tiễn. Với nền tảng công nghệ từ Tập đoàn FPT, chúng tôi cam kết đồng hành cùng KOVA trong hành trình chuyển đổi số dữ liệu, cung cấp giải pháp toàn diện ứng dụng Cloud, Data và AI, giúp từng bước biến dữ liệu thành tài sản chiến lược phục vụ quản trị, bán hàng và tối ưu vận hành.” Việc chính thức đưa FPT Data Suite và FPT Data Platform vào vận hành là dấu mốc quan trọng trong hành trình chuyển đổi số tại KOVA. Đây không chỉ là bước chuyển mình công nghệ, mà còn thể hiện tư duy lãnh đạo dám thay đổi, dám đầu tư vào hạ tầng có tính dài hạn, nơi dữ liệu không còn là công cụ báo cáo, mà trở thành tài sản chiến lược của doanh nghiệp. Tìm hiểu chi tiết về giải pháp tại đây: https://fptsmartcloud.vn/Free-Trial-FPT-Data-Suite

I. Các lỗ hổng bảo mật được công bố trong tháng 07 1. Microsoft   Vào tháng 07/2025, Microsoft đã công bố các bản cập nhật bảo mật cho 137 lỗ hổng, trong đó có một lỗ hổng đang bị khai thác tích cực và một lỗ hổng khác đã được công bố công khai.   Bản vá Patch Tuesday lần này cũng khắc phục mười bốn lỗ hổng "Nghiêm trọng", trong đó bao gồm: 10 lỗ hổng thực thi mã từ xa (Remote Code Execution – RCE), 1 lỗ hổng rò rỉ thông tin (Information Disclosure), 2 lỗ hổng kênh bên (Side Channel Attack) liên quan đến AMD.   Số lượng lỗi trong mỗi loại lỗ hổng được liệt kê dưới đây:   53 lỗ hổng leo thang đặc quyền   8 lỗ hổng bỏ qua tính năng bảo mật   41 lỗ hổng thực thi mã từ xa   18 lỗ hổng tiết lộ thông tin   6 lỗ hổng tấn công từ chối dịch vụ   4 lỗ hổng giả mạo   Những con số này không bao gồm bốn sự cố liên quan đến Mariner và ba sự cố liên quan đến Microsoft Edge đã được khắc phục vào đầu tháng này.   Để tìm hiểu thêm về các bản cập nhật không liên quan đến bảo mật được phát hành, bạn có thể xem lại các bài viết chuyên sâu của chúng tôi về bản cập nhật tích lũy KB5062553 & KB5062552 của Windows 11 và bản cập nhật tích lũy KB5062554 của Windows 10 .   Lỗ hổng zero-day được công bố công khai là:   CVE-2025-49719 - Lỗ hổng tiết lộ thông tin của Microsoft SQL Server   Microsoft đã sửa lỗi trong Microsoft SQL Server có thể cho phép kẻ tấn công từ xa, không xác thực truy cập dữ liệu từ bộ nhớ chưa được khởi tạo.   Microsoft giải thích: "Xác thực đầu vào không đúng cách trong SQL Server cho phép kẻ tấn công trái phép tiết lộ thông tin qua mạng".   Quản trị viên có thể khắc phục lỗi bằng cách cài đặt phiên bản mới nhất của Microsoft SQL Server và cài đặt Trình điều khiển Microsoft OLE DB 18 hoặc 19.   Microsoft cho biết Vladimir Aleksic của Microsoft là người phát hiện ra lỗ hổng này và không cung cấp thông tin chi tiết về cách lỗ hổng này được công bố rộng rãi.   Mặc dù chỉ có một lỗ hổng zero-day trong Bản vá lỗi thứ Ba này, Microsoft đã sửa nhiều lỗi thực thi mã từ xa nghiêm trọng trong Microsoft Office có thể bị khai thác chỉ bằng cách mở một tài liệu được thiết kế đặc biệt hoặc khi xem qua khung xem trước.   Các bản cập nhật bảo mật từ các hãng khác trong tháng 07/2025  Các nhà cung cấp khác đã phát hành bản cập nhật hoặc khuyến cáo vào tháng 7 năm 2025 bao gồm:   AMD đã tiết lộ các cuộc tấn công lập lịch tạm thời mới dựa trên báo cáo của Microsoft có tiêu đề " Enter, Exit, Page Fault, Leak: Testing Isolation Boundaries for Microarchitectural Leaks ".    Cisco đã phát hành nhiều bản vá trong tháng này, bao gồm bản vá cho thông tin xác thực SSH gốc được mã hóa cứng trong Unified CM.   Fortinet đã phát hành bản cập nhật bảo mật cho nhiều sản phẩm, bao gồm FortiOS, FortiManager, FortiSandbox, FortiIsolator và FortiProxy.    Google đã phát hành bản cập nhật bảo mật cho Google Chrome để khắc phục lỗ hổng zero-day đang bị khai thác mạnh mẽ, được xác định là CVE-2025-6554. Google chưa phát hành bất kỳ bản vá bảo mật Android nào trong Bản tin bảo mật Android tháng 7 năm 2025.  Grafana đã phát hành bản sửa lỗi bảo mật cho bốn lỗ hổng bảo mật của Chromium trong plugin Grafana Image Renderer và Synthetic Monitoring Agent.    Ivanti đã phát hành bản cập nhật bảo mật cho các lỗ hổng trong Ivanti Connect Secure và Policy Secure, Ivanti EPMM và Ivanti EPM. Chưa có lỗ hổng nào trong số này được báo cáo là bị khai thác tích cực.   SAP đã phát hành bản cập nhật bảo mật tháng 7 cho nhiều sản phẩm, bao gồm nâng cấp lỗ hổng trước đó (CVE-2025-30012) trong SAP Supplier Relationship Management lên mức đánh giá 10/10.   Dưới đây là danh sách đầy đủ các lỗ hổng đã được giải quyết trong các bản cập nhật Patch Tuesday tháng 7 năm 2025   Tag   CVE ID   CVE Title   Severity   AMD L1 Data Queue   CVE-2025-36357   AMD: CVE-2025-36357 Transient Scheduler Attack in L1 Data Queue   Critical   AMD Store Queue   CVE-2025-36350   AMD: CVE-2024-36350 Transient Scheduler Attack in Store Queue   Critical   Microsoft Office   CVE-2025-49697   Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office   CVE-2025-49695   Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office   CVE-2025-49696   Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office   CVE-2025-49702   Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office SharePoint   CVE-2025-49704   Microsoft SharePoint Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office Word   CVE-2025-49703   Microsoft Word Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Microsoft Office Word   CVE-2025-49698   Microsoft Word Remote Code Execution Vulnerability   Critical   Chi tiết về từng loại lỗ hổng và bản vá có thể xem thêm tại Tuesday Patch, paper.   2. Linux CVE-2025-38347 – Deadlock khi xử lý inode trong hệ thống tập tin F2FS   Lỗ hổng CVE-2025-38347 trong nhân Linux ảnh hưởng đến hệ thống tập tin F2FS, gây ra tình trạng deadlock khi inode và trường xattr_nid trỏ về cùng một giá trị. Khi tạo tệp mới bằng mknod, hệ thống cố gắng khóa cùng một trang inode hai lần do quy trình xử lý ACL và thuộc tính mở rộng (xattr), khiến tiến trình bị treo. Lỗi được phát hiện bởi syzbot và đã được vá bằng cách bổ sung kiểm tra hợp lệ (sanity check) cho giá trị ino và xnid. Lỗ hổng được công bố ngày 10/07/2025 và ảnh hưởng đến kernel từ phiên bản 6.14.0-rc7.   CVE-2025-38338 – Lỗi mở khóa hai lần trong nfs_return_empty_folio() gây treo kernel khi đọc qua NFS   Lỗ hổng CVE-2025-38338 ảnh hưởng đến nhân Linux liên quan đến hệ thống tập tin NFS khi đọc tệp đang bị client khác cắt bớt (truncate). Lỗi nằm ở việc hàm nfs_return_empty_folio() gọi folio_unlock() hai lần, dẫn đến xung đột trạng thái khóa trang (PG_locked). Trong một số tình huống hiếm, điều này gây cảnh báo kernel hoặc khiến tiến trình bị treo vĩnh viễn tại folio_wait_bit_common() do không có thực thể nào giữ khóa nhưng trạng thái vẫn bị đánh dấu là "đang khóa". Nguyên nhân là thiếu kiểm tra nfs_netfs_folio_unlock() trong nfs_return_empty_folio() khi fscache được bật. Lỗi được đánh giá mức nguy hiểm cao (CVSS 7.0) và đã được vá ngày 10/07/2025.   CVE-2025-38328 – Thiếu kiểm tra lỗi trong jffs2_prealloc_raw_node_refs() dẫn đến lỗi truy cập con trỏ NULL   Lỗ hổng CVE-2025-38328 ảnh hưởng đến hệ thống tập tin JFFS2 trong nhân Linux, xuất phát từ việc không kiểm tra kết quả trả về của hàm jffs2_prealloc_raw_node_refs() tại một số vị trí trong mã nguồn. Điều này khiến kernel tiếp tục xử lý với con trỏ chưa được cấp phát hợp lệ, dẫn đến lỗi truy cập con trỏ NULL (null pointer dereference). Lỗi được phát hiện bởi Linux Verification Center thông qua công cụ fuzzing Syzkaller và đã được khắc phục bằng cách bổ sung xử lý lỗi và trả về phù hợp. Lỗ hổng ảnh hưởng đến kernel phiên bản 5.10.234 và được công bố vào tháng 7/2025.   CVE-2025-38236 – Lỗi sử dụng sau giải phóng (use-after-free) trong unix_stream_read_generic() do các sk_buff OOB đã tiêu thụ liên tiếp trong socket AF_UNIX   Lỗ hổng CVE-2025-38236 ảnh hưởng đến giao thức UNIX domain socket (af_unix) trong nhân Linux, liên quan đến việc xử lý dữ liệu out-of-band (OOB) trong các socket dạng SOCK_STREAM. Khi người dùng liên tiếp gửi và nhận dữ liệu OOB, hệ thống có thể để lại các sk_buff (skb) OOB đã tiêu thụ (consumed) mà không giải phóng đúng cách. Điều này dẫn đến lỗi use-after-free, gây hỏng bộ nhớ hoặc treo tiến trình khi các hàm như recv() hoặc ioctl() truy cập vào vùng nhớ đã bị giải phóng. Lỗi được phát hiện qua một đoạn Python đơn giản và đã được khắc phục bằng cách tránh để lại liên tiếp các skb OOB đã tiêu thụ trong hàng đợi nhận. Lỗ hổng được công bố ngày 08/07/2025 và được phân loại thuộc nhóm Memory Corruption.   CVE-2025-38169 – Lỗi ghi đè trạng thái FPSIMD của kernel trên ARM64 khi chuyển ngữ cảnh có SME   Lỗ hổng CVE-2025-38169 ảnh hưởng đến nhân Linux trên kiến trúc ARM64, liên quan đến bộ xử lý có hỗ trợ SME (Scalable Matrix Extension). Trong một số tình huống, khi CPU đang ở chế độ streaming SVE mode và thực hiện chuyển ngữ cảnh (context switch) sang một luồng có sử dụng kernel FPSIMD, hàm fpsimd_thread_switch() có thể khôi phục trạng thái FPSIMD trước khi thoát khỏi chế độ streaming SVE.   Việc này dẫn đến câu lệnh SMSTOP được thực thi sau khi khôi phục, làm phần cứng thiết lập lại (reset) các thanh ghi liên quan (FPSIMD/SVE/SME), từ đó ghi đè (clobber) trạng thái FPSIMD vừa được nạp, gây sai lệch hoặc lỗi hệ thống.   Lỗi đã được khắc phục bằng cách thay đổi thứ tự lệnh: gọi fpsimd_flush_cpu_state() trước khi khôi phục trạng thái FPSIMD.   Ảnh hưởng: Chỉ trên hệ thống ARM64 có SME.   Tác động: Làm hỏng trạng thái thanh ghi SIMD/FPSIMD trong kernel.   Ngày công bố: 03/07/2025.   Tình trạng: Đã được vá.   Chi tiết về các lỗ hổng có thể xem tại Advisories.  3. VMware CVE-2025-22249 - Lỗi XSS dạng DOM trong VMware Aria Automation cho phép đánh cắp access token   CVE-2025-22249 là một lỗ hổng DOM-based Cross-Site Scripting (XSS) trong VMware Aria Automation. Kẻ tấn công có thể khai thác lỗ hổng này bằng cách tạo một URL độc hại và dụ người dùng đã đăng nhập nhấp vào liên kết đó, từ đó đánh cắp access token của người dùng.   Lỗ hổng tồn tại do ứng dụng không trung hòa đúng cách đầu vào người dùng khi hiển thị trên trình duyệt (CWE-79).  Mức độ nghiêm trọng được đánh giá là Cao (CVSS 8.2), yêu cầu người dùng nhấp chuột nhưng không cần xác thực.   Các phiên bản chịu ảnh hưởng: VMware Aria Automation từ phiên bản 4.0 đến trước 8.18.1 patch 2; VMware Cloud Foundation; VMware Telco Cloud Platform. Tác động: Rò rỉ thông tin (C:H), làm sai lệch (I:L), không ảnh hưởng sẵn sàng (A:N)   Cách phòng tránh: Cập nhật lên VMware Aria Automation 8.18.1 Patch 2 hoặc mới hơn.   Nguy cơ chính: Đánh cắp quyền truy cập qua access token bằng kỹ thuật social engineering.   Chi tiết về các bản vá có thể xem tại Advisories  II. Một số sự kiện an ninh mạng đáng chú ý.  1. Lỗ hổng trên Google Gemini cho phép tóm tắt email thành công cụ lừa đảo  Google Gemini for Workspace có thể bị khai thác để tạo các bản tóm tắt email trông hợp pháp nhưng lại chứa các chỉ dẫn hoặc cảnh báo độc hại, nhằm dẫn người dùng đến các trang web lừa đảo mà không cần sử dụng tệp đính kèm hoặc liên kết trực tiếp. Cuộc tấn công này tận dụng prompt injection gián tiếp, được ẩn bên trong email và được Gemini tuân theo khi tạo tóm tắt email. Mặc dù các cuộc tấn công dạng prompt injection tương tự đã được báo cáo từ năm 2024 và Google đã triển khai các biện pháp để chặn phản hồi gây hiểu lầm, nhưng kỹ thuật này vẫn có thể thực hiện thành công.   Tấn công thông qua Gemini   Một cuộc tấn công prompt-injection vào mô hình Gemini của Google đã được tiết lộ thông qua 0din, chương trình săn lỗi (bug bounty) cho công cụ AI của Mozilla, do nhà nghiên cứu Marco Figueroa, Quản lý chương trình GenAI Bug Bounty tại Mozilla, báo cáo.   Quá trình này bao gồm việc tạo một email chứa chỉ thị ẩn cho Gemini. Kẻ tấn công có thể ẩn chỉ thị độc hại trong phần cuối nội dung email, bằng cách dùng HTML và CSS để đặt kích thước chữ bằng 0 và màu chữ trắng.   Tạo email độc hại   Chỉ thị này sẽ không hiển thị trên Gmail, và vì email không có tệp đính kèm hay liên kết, nên khả năng cao sẽ vượt qua các bộ lọc và vào hộp thư của nạn nhân. Nếu người nhận mở email và yêu cầu Gemini tạo bản tóm tắt, công cụ AI của Google sẽ phân tích cả chỉ thị ẩn đó và thực hiện theo. Một ví dụ được Figueroa cung cấp cho thấy Gemini đã tuân thủ chỉ thị ẩn, tạo ra thông báo bảo mật sai lệch rằng mật khẩu Gmail của người dùng đã bị lộ, kèm theo số điện thoại hỗ trợ giả mạo.   Giải pháp giảm thiểu   Figueroa đã đưa ra một số phương pháp mà các nhóm bảo mật có thể áp dụng để ngăn chặn các cuộc tấn công dạng này như:   Loại bỏ, trung hòa hoặc bỏ qua nội dung được định dạng để ẩn trong email.   Thêm bộ lọc hậu xử lý (post-processing) để quét kết quả Gemini nhằm phát hiện các thông điệp khẩn, URL hoặc số điện thoại, từ đó gắn cờ để xem xét thêm.   Người dùng cũng nên lưu ý rằng các bản tóm tắt từ Gemini không nên được xem là thông tin xác thực tuyệt đối về cảnh báo bảo mật.   Phản hồi của Google   BleepingComputer đã liên hệ Google để hỏi về các biện pháp bảo vệ. Người phát ngôn Google cho biết công ty đang tăng cường bảo vệ thông qua các cuộc diễn tập red-team, huấn luyện mô hình để chống lại các cuộc tấn công dạng này. Họ cũng nói rõ rằng một số biện pháp giảm thiểu đang trong quá trình triển khai. Đồng thời cho biết chưa phát hiện vụ việc nào lạm dụng Gemini theo cách được báo cáo bởi Figueroa.  2. Tin tặc đang khai thác lỗ hổng RCE nghiêm trọng trong Wing FTP Server  Tin tặc đã bắt đầu khai thác một lỗ hổng thực thi mã từ xa (RCE) nghiêm trọng trong Wing FTP Server chỉ một ngày sau khi các chi tiết kỹ thuật về lỗ hổng này được công khai. Cuộc tấn công quan sát được đã chạy nhiều lệnh dò quét và trinh sát, sau đó thiết lập sự tồn tại lâu dài (persistence) bằng cách tạo người dùng mới.   Lỗ hổng trong Wing FTP Server được khai thác có mã CVE-2025-47812, đã nhận điểm mức độ nghiêm trọng cao nhất. Đây là sự kết hợp của lỗi null byte và chèn mã Lua, cho phép kẻ tấn công từ xa chưa xác thực có thể thực thi mã với quyền cao nhất trên hệ thống (root/SYSTEM).   Về Wing FTP Server   Wing FTP Server là giải pháp mạnh mẽ để quản lý truyền tệp an toàn, có khả năng thực thi script Lua, được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp và tổ chức SMB.   Vào ngày 30 tháng 6, nhà nghiên cứu bảo mật Julien Ahrens đã công bố phân tích kỹ thuật về CVE-2025-47812, giải thích rằng lỗi bắt nguồn từ:   Cách xử lý không an toàn với null-terminated strings trong C++,   Và kiểm soát đầu vào không đầy đủ trong Lua.   Nhà nghiên cứu đã chứng minh cách một null byte trong trường tên người dùng có thể vượt qua kiểm tra xác thực và chèn mã Lua vào tệp session. Khi server thực thi các tệp session này, kẻ tấn công có thể thực hiện thực thi mã tùy ý với quyền root/SYSTEM.   Các lỗ hổng khác   Cùng với CVE-2025-47812, nhà nghiên cứu còn công bố 3 lỗ hổng khác trong Wing FTP gồm:   CVE-2025-27889: Cho phép rò rỉ mật khẩu người dùng qua URL giả mạo do mật khẩu được nhúng không an toàn trong biến JavaScript location.   CVE-2025-47811: Wing FTP chạy với quyền root/SYSTEM mặc định, không sandbox hay hạ quyền, khiến RCE trở nên nguy hiểm hơn.   CVE-2025-47813: Cung cấp cookie UID quá dài có thể tiết lộ đường dẫn hệ thống tệp.   Tất cả các lỗi này ảnh hưởng đến Wing FTP bản 7.4.3 trở về trước. Nhà cung cấp đã phát hành bản vá 7.4.4 vào ngày 14 tháng 5 năm 2025, ngoại trừ CVE-2025-47811 vì được đánh giá là không quan trọng.   Khai thác thực tế   Nhóm nghiên cứu của Huntress đã tạo PoC exploit cho CVE-2025-47812 và cho thấy cách hacker có thể khai thác lỗ hổng này. Họ phát hiện vào ngày 1 tháng 7, chỉ một ngày sau khi thông tin kỹ thuật được công khai, ít nhất một kẻ tấn công đã khai thác lỗ hổng này ở một khách hàng của họ. Kẻ tấn công đã gửi các yêu cầu đăng nhập lỗi (malformed) với tên người dùng chứa null byte, nhắm mục tiêu loginok.html. Các đầu vào này tạo ra tệp session .lua chứa mã Lua độc hại trên server. Mã Lua này giải mã một payload hex rồi chạy nó qua cmd.exe, sử dụng certutil để tải phần mềm độc hại từ xa và thực thi. Huntress cũng thấy rằng cùng một máy chủ Wing FTP bị nhắm mục tiêu bởi 5 địa chỉ IP khác nhau trong thời gian ngắn, cho thấy đang có các chiến dịch quét diện rộng. Các lệnh được quan sát bao gồm trinh sát, thiết lập persistence và trích xuất dữ liệu bằng cURL & webhook. Huntress cho biết hacker đã thất bại, có thể do không thành thạo hoặc bị Microsoft Defender ngăn chặn. Tuy vậy, dấu hiệu khai thác rõ ràng đã được ghi nhận.   FPT Cloud khuyến nghị người dùng nên:  Nâng cấp ngay lên Wing FTP bản 7.4.4 để khắc phục.   Nếu chưa thể nâng cấp, cần tắt hoặc hạn chế HTTP/HTTPS vào cổng web Wing FTP; vô hiệu hoá đăng nhập ẩn danh và giám sát thư mục session để phát hiện các tệp đáng ngờ 3. Chiến dịch tấn công gián điệp ‘Batavia’  Một loại phần mềm gián điệp Windows (spyware) mới chưa từng được ghi nhận trước đây, có tên Batavia, đã được phát hiện đang nhắm vào hàng chục doanh nghiệp công nghiệp lớn tại Nga. Chiến dịch này lợi dụng các email phishing giả mạo hợp đồng để đánh lừa nạn nhân mở tệp độc hại.   Các chuyên gia từ Kaspersky cho biết, hoạt động này đã bắt đầu từ ít nhất tháng 7 năm ngoái (2024) và vẫn đang tiếp tục diễn ra. Đặc biệt, từ tháng 1/2025, chiến dịch đã tăng mạnh và đạt đỉnh vào cuối tháng 2/2025.   Cách tấn công (attack chain) của Batavia   Chiến dịch Batavia diễn ra qua nhiều giai đoạn. Đầu tiên, nạn nhân nhận được email lừa đảo (phishing) có tiêu đề liên quan đến hợp đồng, trong đó chứa một đường link được ngụy trang khéo léo.   Khi nạn nhân bấm vào link, họ sẽ tải về một file nén chứa script Visual Basic Encoded (.VBE). Khi file script này được mở, nó sẽ thu thập thông tin hệ thống của nạn nhân và gửi về máy chủ điều khiển (C2) của kẻ tấn công.   Sau đó, script tải về payload thứ hai là một tập tin thực thi Delphi có tên WebView.exe từ oblast-ru[.]com.   Giai đoạn thu thập thông tin   WebView.exe thực hiện hai nhiệm vụ song song:   Hiển thị một hợp đồng giả mạo trên màn hình, khiến nạn nhân nghĩ họ đang mở đúng tệp tài liệu.   Âm thầm thu thập các dữ liệu như log hệ thống, tài liệu quan trọng, chụp ảnh màn hình, rồi gửi lên máy chủ ru-exchange[.]com.  Để tránh việc tải trùng lặp, malware dùng hash của 40,000 byte đầu tiên của file để xác định file đã được tải lên trước đó hay chưa.  Mở rộng thu thập với payload tiếp theo   Ở giai đoạn ba, malware tải thêm một tập tin thực thi nữa tên javav.exe, được lập trình bằng C++. Tập tin này:   Tự thêm shortcut vào thư mục khởi động của Windows, đảm bảo sẽ được thực thi khi máy tính bật lên.   Thu thập thêm nhiều loại dữ liệu hơn như: hình ảnh, file thuyết trình, email, tệp nén, bảng tính, file TXT và RTF.   Ngoài ra, các nhà nghiên cứu còn phát hiện dấu vết dẫn tới một payload tiềm năng thứ tư tên windowsmsg.exe, có thể mở rộng cuộc tấn công, nhưng hiện tại họ chưa thu được mẫu để phân tích chi tiết.  4. NVIDIA khuyến nghị kích hoạt ECC để chống Rowhammer trên GPU GDDR6  NVIDIA vừa đưa ra hướng dẫn bảo mật, yêu cầu người dùng kích hoạt tính năng System Level ECC (Error-Correcting Code) để bảo vệ GPU dùng bộ nhớ GDDR6 khỏi các cuộc tấn công Rowhammer.   Khuyến nghị này được nhấn mạnh sau khi nhóm nghiên cứu tại Đại học Toronto công bố kết quả tấn công thành công Rowhammer trên GPU NVIDIA A6000.   Tấn công GPU bằng Rowhammer   Các nhà nghiên cứu chạy công cụ GPUHammer trên NVIDIA RTX A6000 (48GB GDDR6) và phát hiện 8 lỗi lật bit (bit-flip) trên cả 4 DRAM banks.   Số lần kích hoạt tối thiểu để gây lỗi (TRH) là ~12.000, gần với kết quả từng thấy trên DDR4.   Lần đầu tiên, họ cũng thực hiện thành công tấn công làm giảm độ chính xác mô hình ML (machine learning) bằng Rowhammer trên GPU.   Rowhammer là gì và nguy hiểm thế nào?   Rowhammer là lỗi phần cứng xuất phát từ việc các ô nhớ DRAM đặt quá gần nhau.   Bằng cách liên tục đọc/ghi một hàng bộ nhớ, có thể khiến dữ liệu ở các ô kế bên bị lật từ 1 thành 0 hoặc ngược lại.   Hậu quả có thể dẫn tới: Làm hỏng dữ liệu; từ chối dịch vụ (DoS) hoặc thậm chí leo thang đặc quyền   Giải pháp: Bật System Level ECC   ECC hoạt động bằng cách thêm các bit kiểm tra, cho phép tự động sửa lỗi 1-bit, giúp đảm bảo độ chính xác và tin cậy của dữ liệu.   Với các GPU workstation & data center xử lý khối lượng lớn dữ liệu AI, bật ECC là rất quan trọng để tránh sai số nghiêm trọng  GPU nào cần bật ECC?   NVIDIA khuyến nghị kích hoạt System Level ECC trên các GPU sau:   Data Center GPUs:   Ampere: A100, A40, A30, A16, A10, A2, A800   Ada: L40S, L40, L4   Hopper: H100, H200, GH200, H20, H800   Blackwell: GB200, B200, B100   Turing: T1000, T600, T400, T4   Volta: Tesla V100, V100S   Workstation GPUs:   Ampere RTX: A6000, A5000, A4500, A4000, A2000, A1000, A400   Ada RTX: 6000, 5000, 4500, 4000, 4000 SFF, 2000   Blackwell RTX PRO   Turing RTX: 8000, 6000, 5000, 4000   Volta: Quadro GV100   Embedded / Industrial:   Jetson AGX Orin Industrial, IGX Orin   Ngoài ra, các GPU mới hơn như dòng Blackwell RTX 50 Series, GB200, B200, B100 và Hopper H100, H200, GH200 đã có ECC tích hợp trong chip, không cần cấu hình thêm.   Hiệu năng và thực tế tấn công   Theo nhà nghiên cứu Saileshwar, bật ECC có thể gây:   Giảm 10% hiệu suất inference ML,   Mất 6.5% dung lượng VRAM khả dụng.   Đứng trước những cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi và nguy hiểm như hiện nay, FPT Cloud khuyến cáo người dùng nên chủ động cập nhật phần mềm, tiến hành ứng dụng các biện pháp bảo mật dữ liệu tiên tiến giúp sao lưu và khôi phục dữ liệu tức thời, an toàn và toàn vẹn.    Tìm hiểu thêm thông tin chi tiết về dịch vụ sao lưu dữ liệu của FPT Cloud tại đây.  Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn về dịch vụ của FPT Cloud Fanpage: https://www.facebook.com/fptsmartcloud/ Email: support@fptcloud.com Hotline: 1900 638 399      

Bên cạnh TOP 3 đã xuất sắc giành giải cao nhất, 06 dự án còn lại đến từ nhiều doanh nghiệp khác nhau tham dự FPT AI Open Hackathon 2025 cũng đã mang đến những giải pháp có tính ứng dụng thực tiễn cao phục vụ đời sống trong nhiều lĩnh vực như ngân hàng, thương mại điện tử, sản xuất,... Hãy cùng tìm hiểu những câu chuyện đổi mới đầy cảm hứng mà các đội thi đã kiến tạo trong hành trình khẳng định vị thế của AI Việt.  Tái định nghĩa trải nghiệm chăm sóc khách hàng với trợ lý AI toàn diện  Trong bối cảnh cạnh tranh thị trường yêu cầu việc phục vụ khách hàng cần nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa, nhiều doanh nghiệp đối mặt với áp lực vận hành đội ngũ hỗ trợ khổng lồ, dẫn đến chi phí leo thang và rủi ro trong tổ chức và quản lý quy trình vận hành. Đội Jarvis AI đã nghiên cứu và phát triển hệ thống trợ lý ảo đa kênh, nơi mọi yêu cầu từ email, mạng xã hội đến hotline đều được tập trung xử lý trên một nền tảng thống nhất.  Không dừng ở việc tự động phân loại và phản hồi các câu hỏi phổ biến về sản phẩm, đơn hàng hay chính sách, trợ lý AI chăm sóc khách hàng còn tích hợp năng lực tìm kiếm và tổng hợp thông tin nội bộ từ kho tài liệu doanh nghiệp. Điều này cho phép nhân viên nhanh chóng truy xuất câu trả lời chuẩn xác, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm chăm sóc khách hàng trên quy mô lớn. Giải pháp góp phần giảm tải khối lượng công việc lặp đi lặp lại, tiết kiệm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng – yếu tố then chốt quyết định lợi thế cạnh tranh.  Digital Shelf Analytics – Giải mã dữ liệu thương mại điện tử, thúc đẩy doanh thu thông minh  Thương mại điện tử phát triển bùng nổ đã đặt ra thách thức mới: Làm thế nào để thương hiệu không chỉ tồn tại mà còn nổi bật trên các sàn bán hàng dày đặc đối thủ? BA3 Team đã trả lời câu hỏi này bằng nền tảng Digital Shelf Analytics ứng dụng AI để tự động thu thập, phân tích dữ liệu phân tán từ nhiều kênh thương mại điện tử.  Hệ thống cung cấp góc nhìn sâu về giá bán, vị trí hiển thị sản phẩm và cảm xúc người dùng theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp nắm bắt chính xác mức độ cạnh tranh và điều chỉnh chiến lược giá, khuyến mãi, marketing ngay khi thị trường biến động. Quan trọng hơn, nền tảng này không chỉ là công cụ phân tích mà còn là bệ phóng ra quyết định thông minh, tối ưu chi phí bán hàng, gia tăng doanh thu và củng cố vị thế thương hiệu.  Hội đồng Ban Giám khảo đánh giá: “Việc đội tập trung vào bài toán định giá và khuyến mãi là một hướng đi rất đúng đắn - đây là phần cốt lõi tạo nên doanh thu đầu vào cho bất kỳ doanh nghiệp FMCG nào. Tôi đánh giá cao định hướng này vì nó nhắm đúng vào nhu cầu mà doanh nghiệp FMCG lớn nào cũng quan tâm.”  AI Broker – Khi AI trở thành cố vấn đầu tư cá nhân hóa  Làm sao để ai cũng có thể hiểu và tiếp cận tài chính mà không cần trở thành chuyên gia? Đó là câu hỏi mà đội Finhay bắt đầu với ý tưởng “AI Broker” – một trợ lý AI phân tích báo cáo tài chính chuyên sâu, nhưng lại trình bày theo cách dễ hiểu và thực tiễn.  Sản phẩm sử dụng AI để tự động đọc, tóm tắt, diễn giải báo cáo tài chính của doanh nghiệp dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên – tập trung vào những gì nhà đầu tư thực sự cần biết: dòng tiền, lợi nhuận, tăng trưởng, cảnh báo rủi ro. Người dùng có thể đặt các dạng câu hỏi như: “Doanh nghiệp này có đang bị mất cân đối tài chính không?” hoặc “Tình hình nợ vay ra sao?” – và AI sẽ trả lời, tư vấn như một chuyên gia thực thụ trong lĩnh vực đầu tư, tài chính.  Giải pháp này không chỉ dành cho nhà đầu tư cá nhân mà còn có thể tích hợp vào nền tảng fintech, ngân hàng số, hoặc sàn giao dịch, mang lại trải nghiệm đầu tư cá nhân hóa cho hàng triệu người.  Hệ thống AutoML – Tự động hóa học máy trong ngành công nghiệp dầu khí  Ngành khai thác dầu khí luôn đòi hỏi một năng lực phân tích dữ liệu khổng lồ và cơ sở đưa ra quyết định chính xác để giảm thiểu rủi ro trong thăm dò, khai thác. Nhận thấy quy trình phát triển mô hình truyền thống vừa tốn kém vừa có độ trễ cao, đội FPT LabAI đã phát triển một hệ thống AutoML chuyên biệt giúp tự động tìm kiếm, huấn luyện và tối ưu mô hình học máy.  Hệ thống này hỗ trợ kỹ sư xác định vị trí khoan tiềm năng, lựa chọn vật liệu, tối ưu quy trình sản xuất và liên tục điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế. Bằng cách rút ngắn thời gian phát triển và vận hành mô hình AI, giải pháp không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tăng hiệu quả thăm dò, giảm thiểu rủi ro và góp phần nâng cao sản lượng khai thác – yếu tố sống còn trong một ngành có biên lợi nhuận nhạy cảm như dầu khí.  Giải pháp dự báo thời tiết dài hạn chủ động ứng phó thiên tai   Biến đổi khí hậu và thiên tai cực đoan ngày càng ảnh hưởng nghiêm trọng đến nông nghiệp, cơ sở hạ tầng và kế sinh nhai của hàng triệu người Việt Nam. Nhằm giải quyết vấn đề này, CLAI4 đã tiên phong xây dựng một hệ thống AI dự báo lượng mưa và thời tiết dài hạn lên tới 6 tuần giúp cung cấp thông tin thời tiết chính xác phục vụ quy hoạch sản xuất và phòng ngừa rủi ro thiên tai.  Nhờ sức mạnh phân tích dữ liệu lớn và mô hình học sâu, hệ thống không chỉ hỗ trợ các cơ quan dự báo mà còn giúp người nông dân chủ động lên kế hoạch gieo trồng, tối ưu quản lý nguồn nước. Từ đó, giải pháp của đội CLAI4 góp phần giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt, hạn hán và nâng cao năng lực thích ứng của cộng đồng trước biến đổi khí hậu.  Tối ưu thời gian với hệ thống trích xuất và tìm kiếm tài liệu   Khối lượng tài liệu nội bộ khổng lồ là nguồn dữ liệu quý giá nhưng cũng chính là thách thức lớn với nhiều doanh nghiệp trong quá trình tra cứu và khai thác. Đội Chatbot GenAI đến từ BIDV đã phát triển một hệ thống tìm kiếm và trích xuất dữ liệu thông minh, cho phép nhân viên truy vấn linh hoạt bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần hiểu cấu trúc phức tạp của dữ liệu.  Từ tra cứu quy định pháp lý, quy trình nhân sự đến báo cáo tài chính, hệ thống tự động trả lời nhanh chóng, giảm thời gian tìm kiếm và gia tăng hiệu quả công việc. Giải pháp này không chỉ tự động hóa hỗ trợ nghiệp vụ mà còn tạo tiền đề hình thành nền tảng quản trị tri thức thông minh, giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tài sản dữ liệu sẵn có.  Hội đồng Ban Giám khảo nhận định: “Giải pháp của đội cân bằng tốt giữa nhu cầu nội bộ và bên ngoài, vừa hỗ trợ nhân viên trích xuất dữ liệu hiệu quả, vừa cải thiện tương tác với khách hàng thông qua chatbot. Đây là một hướng tiếp cận thực tiễn và có tính ứng dụng cao.”  FPT AI Open Hackathon 2025 là sân chơi cho những ý tưởng AI Việt đầy khát vọng – nơi công nghệ không chỉ là lý thuyết mà đang dần trở thành giải pháp thực tiễn, nâng tầm hiệu quả hoạt động và chất lượng cuộc sống. Với sự đồng hành của các đội ngũ chuyên gia hàng đầu cùng hệ sinh thái công nghệ tiên tiến, hành trình bứt phá này chỉ mới bắt đầu, FPT Startup Innovation 2025 sẽ tiếp tục đồng hành cùng các đội thi và cộng đồng Startup AI Việt, mang đến gói hỗ trợ lên tới 3 triệu USD để giúp những giấc mơ công nghệ vươn xa ra thị trường toàn cầu.  Chương trình hiện mở đăng ký cho các startup sẵn sàng chuyển mình. Đăng ký ngay tại: https://fptsmartcloud.vn/FPT-Startup-Innovation  

Object Storage là giải pháp lưu trữ phi cấu trúc hiện đại, hiệu quả bằng cách chia nhỏ dữ liệu thành từng đối tượng kèm siêu dữ liệu và mã định danh riêng biệt. Lưu trữ hướng đối tượng có khả năng mở rộng linh hoạt, quản lý dễ dàng qua Object Storage S3 API và cơ chế hoạt động dựa trên các bucket, phù hợp cho lưu trữ (nội dung số, sao lưu, phân tích dữ liệu lớn). Để hiểu rõ hơn, hãy cùng tìm hiểu khái niệm, tính năng, các trường hợp ứng dụng phổ biến, cách thức hoạt động, ưu nhược điểm khi sử dụng Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và tham khảo Object Storage Service tại FPT Cloud. 1. Object Storage là gì? Object Storage, Lưu trữ hướng đối tượng, hay S3 Object storage, là kiến trúc dữ liệu (data storage architecture) hiện đại trong môi trường lưu trữ đám mây trực tuyến (online cloud storage), quản lý và lưu trữ dữ liệu dưới dạng các objects độc lập thay vì theo cấu trúc thư mục (file storage) hay dạng khối (block storage, block-based system). Mỗi Object bao gồm dữ liệu (data file), siêu dữ liệu và mã định danh duy nhất giúp cho việc truy xuất, quản lý và mở rộng linh hoạt, dễ dàng hơn. Nhờ hỗ trợ giao thức Object Storage S3 (Simple Storage Service) nên lưu trữ đối tượng là lựa chọn tối ưu cho khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như ảnh, video, tài liệu trong môi trường đám mây. [caption id="attachment_64489" align="aligncenter" width="1455"] Object Storage (Lưu trữ hướng đối tượng) là gì?[/caption]   2. Những tính năng chính của Object Storage [caption id="attachment_64491" align="aligncenter" width="646"] Các tính năng của Object Storage S3: Flat Structure, Objects, Metadata, Scalability và RESTful APIs[/caption] Object Storage có 5 tính năng chính là: Flat Structure (Cấu trúc phẳng) Objects (Các đối tượng) Metadata (Siêu dữ liệu) Scalability (Khả năng mở rộng) Giao diện lập trình ứng dụng (Các API RESTful) 2.1. Cấu trúc phẳng (Flat Structure) Object storage tổ chức dữ liệu trong một không gian phẳng dạng “pool” hoặc “data lake” phi cấu trúc. Do đó, tất cả các objects đều nằm trong cùng một lớp lưu trữ, giúp truy xuất và quản lý linh hoạt hơn, đặc biệt trong môi trường cloud server storage. 2.2. Các đối tượng (Objects) Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các đối tượng riêng lẻ, với mỗi Objects gồm data file gốc, metadata (siêu dữ liệu) và một mã định danh (unique ID) cho phép nhận diện và truy xuất nhanh chóng trong môi trường điện toán đám mây. 2.3. Siêu dữ liệu (Metadata) Lưu trữ hướng đối tượng cho phép tùy chỉnh và lưu trữ nhiều metadata khác nhau. Người dùng có thể thêm thông tin mô tả chi tiết để tìm kiếm, phân loại, quản lý và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn. 2.4. Khả năng mở rộng (Scalability) Kiến trúc của Object storage được thiết kế theo chiều ngang nên dễ dàng đáp ứng nhu cầu lưu trữ dữ liệu lớn trên nhiều thiết bị, nhiều vị trí khác nhau mà vẫn đảm bảo hiệu suất và độ ổn định. 2.5. Các API RESTful/ Giao diện lập trình ứng dụng (RESTful APIs) Object storage thường sử dụng RESTful APIs - giao diện lập trình ứng dụng như Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage… để giao tiếp, quản lý các objects. Do vậy, hệ thống có thể dễ dàng tích hợp với ứng dụng, dịch vụ bên ngoài và tuân thủ giao thức S3 (Simple Storage Service). 3. Các trường hợp ứng dụng phổ biến của Object Storage (lưu trữ hướng đối tượng) Object Storage là nền tảng quan trọng cho nhiều dịch vụ Cloud Storage (lưu trữ đám mây) như Amazon S3, Google Cloud Storage,...lưu trữ dữ liệu lớn cho doanh nghiệp. Kết hợp với các giải pháp cho thuê cloud server hoặc thuê cloud vps giúp mở rộng hạ tầng nhanh, tiết kiệm chi phí và dễ quản lý. Một số ứng dụng tiêu biểu của lưu trữ hướng đối tượng đó là: Cloud Storage (Luưu trữ đám mây): Lưu trữ dữ liệu lớn trên nền tảng đám mây giúp doanh nghiệp dễ dàng mở rộng và truy xuất linh hoạt. Data Lakes (Hồ sơ dữ liệu): Quản lý và lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, phục vụ phân tích và machine learning (học máy). Backup and Archiving (Sao lưu và Lưu trữ): Object Storage sao lưu (backup) và lưu trữ dữ liệu lâu dài (archiving) nhờ khả năng mở rộng và độ bền cao giúp bảo vệ dữ liệu trước rủi ro mất mát, phục hồi hệ thống sau thảm họa dễ dàng khi cần. Nhiều doanh nghiệp đã tích hợp thêm dịch vụ sao lưu dữ liệu đám mây để đảm bảo an toàn dữ liệu toàn diện. Media Storage (Lưu trữ media): Object Storage lưu trữ, phân phối nhanh các file media lớn như hình ảnh, video, audio. Static Website Hosting (Lưu trữ trang web tĩnh): Giúp lưu trữ và triển khai các website tĩnh bao gồm HTML, CSS, JavaScript files. [caption id="attachment_64493" align="aligncenter" width="1280"] Các trường hợp ứng dụng phổ biến của Lưu trữ hướng đối tượng (Object Storage)[/caption] 4. So sánh Object Storage, Block Storage và File Storage Object Storage, Block Storage, và File Storage đều là những data storage architecture (kiến trúc dữ liệu) phổ biến trong hệ thống lưu trữ hiện đại, nhưng chúng khác nhau ở cách tổ chức, quản lý và ứng dụng. Cụ thể như sau:  Object Storage: Lưu trữ hướng đối tượng không tổ chức dữ liệu theo tệp hay khối mà chia nhỏ dữ liệu lưu dưới dạng các đối tượng (objects) độc lập, kèm siêu dữ liệu và mã định danh duy nhất. Đặc biệt hoạt động trong môi trường đám mây nên Object storage dễ dàng mở rộng quy mô, quản lý dữ liệu lớn hơn so với Block storage và File storage. Block storage: Lưu trữ khối chia nhỏ dữ liệu thành những khối nhỏ (blocks) có kích thước cố định và được lưu trữ trên các ổ đĩa vật lý. Mỗi khối dữ liệu được gán một địa chỉ cụ thể nên quản lý độc lập. Block Storage phù hợp cho hệ thống cần tốc độ cao, database hoặc máy chủ ảo, tuy nhiên triển khai quản lý phức tạp, tốn kém hơn và khó mở rộng linh hoạt so với Object Storage. File storage: Lưu trữ tệp tổ chức dữ liệu theo thư mục và tệp rõ ràng có thứ tự như truyền thống, phù hợp chia sẻ tệp nội bộ. Tuy nhiên khi dữ liệu phát triển nhanh chóng thì File Storage lại khó mở rộng và quản lý so với Object Storage. Tiêu chí so sánh Object Storage Block Storage File Storage Cách tổ chức dữ liệu Lưu trữ đối tượng, tổ chức dữ liệu thành objects độc lập. Lưu trữ dữ liệu thành các khối (blocks) kích thước cố định. Lưu trữ dữ liệu dạng tệp và thư mục (file/folder). Đơn vị chuyển đổi Objects hoặc dữ liệu phi cấu trúc tùy chỉnh Blocks Files Hỗ trợ cập nhật Cập nhật toàn bộ hoặc phiên bản mới đối tượng Cập nhật tại chỗ (On Premises) Cập nhật tại chỗ. Giao thức REST, HTTP/S, S3 (Simple Storage Service) iSCSI, SAS, SATA, Fibre Channel CIFS, NFS Phù hợp nhất Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc lớn, cloud object storage, backup, log Database, VM, ứng dụng cần tốc độ cao Lưu trữ chia sẻ, tệp cá nhân, file server Ưu điểm nổi bật Khả năng mở rộng không giới hạn và chi phí thấp Hiệu năng cao, truy cập nhanh Dễ triển khai, cấu trúc dữ liệu rõ ràng Nhược điểm Độ trễ cao hơn block, không phù hợp xử lý real-time Khó mở rộng linh hoạt, quản lý phức tạp Khó mở rộng khi dữ liệu lớn, hiệu suất thấp hơn block Tốc độ xử lý Thấp hơn Block Storage Cao nhất Trung bình Ứng dụng tiêu biểu Website, lưu trữ media, big data, IoT, backup, data lake Database, email server, VM, transactional data Files server nội bộ, tài liệu, thư viện ảnh chia sẻ Bảng 1: Tổng hợp thông tin so sánh giữa Object Storage, Block Storage và File Storage [caption id="attachment_64490" align="aligncenter" width="1800"] So sánh sự khác nhau giữa Object Storage, Block Storage và File Storage[/caption] 5. Cơ chế hoạt động của loại hình lưu trữ hướng đối tượng (object storage) Cách thức hoạt động của object storage là lưu trữ dữ liệu dưới dạng các đối tượng (objects) độc lập. Cụ thể quy trình lưu trữ và quản lý dữ liệu được diễn ra qua các bước dưới đây:  Dữ liệu được chia thành các đối tượng (objects): Tệp tin, hình ảnh, video… được chuyển đổi thành các object độc lập. Thêm siêu dữ liệu (metadata): Mỗi object được gắn thêm thông tin mô tả, chẳng hạn như ngày tạo, loại tệp hoặc thẻ tùy chỉnh, giúp dễ dàng phân loại và tìm kiếm. Gán mã định danh duy nhất: Mỗi object sẽ có một ID duy nhất để hệ thống dễ dàng xác định và truy xuất nhanh chóng. Lưu trữ trong cấu trúc phẳng: Tất cả các đối tượng này được lưu trữ trong một “pool” hoặc data lake chung, không còn phụ thuộc vào cấu trúc thư mục phân cấp truyền thống. Truy xuất dữ liệu: Khi cần lấy dữ liệu thì hệ thống sẽ dựa vào ID được gán và metadata để xác định vị trí object trong kho lưu trữ và trả lại kết quả. [caption id="attachment_64492" align="aligncenter" width="999"] Cách thức hoạt động của S3 Object Storage (Lưu trữ hướng đối tượng)[/caption] 6. Ưu điểm và nhược điểm khi sử dụng Object Storage 6.1. Lợi ích của object storage service [caption id="attachment_64494" align="aligncenter" width="1280"] Những lợi ích của S3 Object Storage là gì?[/caption] Object Storage Services mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với các phương thức lưu trữ truyền thống như sau:  Tiết kiệm chi phí tối đa: Không cần đầu tư và phần cứng phức tạp, người dùng thanh toán theo dung lượng thực tế và tối ưu lưu trữ dữ liệu ít truy cập, giúp tiết kiệm chi phí hiệu quả. Bảo mật và kiểm soát tốt hơn: Object Storage phân quyền truy cập cho phép những người được ủy quyền mới có thể truy cập vào dữ liệu nên giúp doanh nghiệp kiểm soát chặt chẽ hơn, bảo mật hơn. Kể cả những phiên bản thay đổi của dữ liệu đều được ghi lại cụ thể. Quản lý dễ dàng và phục hồi dữ liệu nhanh chóng: Nhờ tự động sao lưu, phục hồi dữ liệu nhanh chóng khi có sự cố nên giảm thiểu rủi ro mất mát dữ liệu hiệu quả. Đặc biệt khi dữ liệu bị lỗi thì hệ thống có thể truy xuất bản sao của các đối tượng dễ dàng để khôi phục lại. Object Storage tích hợp và truy cập linh hoạt: Việc cho phép tích hợp với nhiều ứng dụng, hệ thống khác nhau qua API giúp cho doanh nghiệp quản lý, truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn và vị trí khác nhau. Phù hợp cho nhu cầu làm việc từ xa, đòi hỏi tính di động cao. 6.2. Hạn chế của lưu trữ đối tượng (phi cấu trúc) [caption id="attachment_64495" align="aligncenter" width="1742"] Các nhược điểm của Object Storage S3 (Simple Storage Service)[/caption] Lưu trữ đối tượng tồn tại một số hạn chế nhất định so với file storage hoặc block storage truyền thống như:  Tốc độ truy xuất trễ hơn Block Storage: Object Storage có độ trễ cao hơn so với Block Storage do cần xử lý siêu dữ liệu và mã định danh trước khi truy xuất. Không phù hợp cho dữ liệu có yêu cầu IOPS cao: Tức là những ứng dụng cần tốc độ đọc/ghi ngẫu nhiên cao như cơ sở dữ liệu quan hệ thì việc sử dụng Block Storage hiệu quả hơn. Không thể chỉnh sửa trực tiếp trên Object: Khi muốn thay đổi dữ liệu bên trong một Object bạn phải ghi đè hoặc tạo một Object mới hoàn toàn. Điều này, gây tốn băng thông và giảm hiệu suất nếu có những thay đổi thường xuyên. Yêu cầu tích hợp qua API: Đòi hỏi các ứng dụng hoặc hệ thống phải được lập trình để tương tích với RESTful APIs hoặc giao thức chuẩn như S3 API. Điều này có thể phát sinh thêm công đoạn phát triển, điều chỉnh hoặc chi phí tích hợp. 7. FPT Object Storage (FOS) - Dịch vụ lưu trữ hướng đối tượng, lưu trữ dữ liệu dạng phi cấu trúc FPT Object Storage Service (FOS) là dịch vụ lưu trữ hướng đối tượng dạng phi cấu trúc do FPT Cloud cung cấp lưu trữ ảnh, video, website, ứng dụng, backup, IoT và lưu trữ lịch sử. Hỗ trợ giao thức S3 (Simple Storage Service) và cung cấp tài liệu object storage chi tiết về: khởi tạo object bucket, xem objects bên trong bucket, khởi tạo folder để quản lý projects, thay đổi permission cho objects, xóa object trong bucket, xóa object bucket và một số docs khác như: Access Key, S3 Clients và S3 API SDK Docuemnt để giúp doanh nghiệp dễ dàng sử dụng dịch vụ và  tích hợp vào các hệ thống sẵn có. Lợi thế nổi bật của FPT Object Storage Services:  Sử dụng linh hoạt, không giới hạn: Lưu trữ dung lượng lớn với khả năng mở rộng linh hoạt, phù hợp cho mọi quy mô doanh nghiệp. Tiết kiệm chi phí vượt trội: Giảm tới 70% chi phí so với thuê Public Cloud. Giải pháp sử dụng phần cứng tiêu chuẩn, chi phí trên mỗi GB thấp hơn, không phát sinh phí băng thông vào/ra, giúp tổ chức tối ưu ngân sách vận hành. Hiệu suất mạnh mẽ, độ trễ thấp: Hạ tầng đặt tại trung tâm dữ liệu FPT tại Việt Nam, đảm bảo tốc độ truy cập nhanh, bandwidth cao và độ ổn định tối đa. Tương thích hoàn toàn với Cloud: Hỗ trợ chuẩn giao thức S3, giúp doanh nghiệp dễ dàng tích hợp và mở rộng lên các nền tảng đám mây khi cần. Tận dụng hệ sinh thái ứng dụng S3-Compatible để di chuyển dữ liệu và ứng dụng liền mạch giữa hệ thống nội bộ và đám mây. Quản lý, truy cập đơn giản, an toàn dữ liệu tuyệt đối: Cung cấp giao diện quản trị thân thiện cho phép quản lý user thông qua tính năng tích hợp IAM, cơ chế phân quyền chặt chẽ và hệ thống mã hóa dữ liệu toàn diện với giao thức SSL, phân quyền truy cập dữ liệu, đảm bảo bảo mật và toàn vẹn thông tin. Metadata: Hỗ trợ xử lí các tác vụ phức tạp liên quan đến AI, Machine Learning. Các tình huống ứng dụng của FPT Object Storage: Tự động quét mã độc khi lưu trữ: Ngay khi file được tải lên S3 bucket sẽ phát hiện và cách ly kịp thời file nhiễm mã độc. Chỉ những file an toàn mới được chuyển vào khu vực lưu trữ riêng, đảm bảo an toàn giúp doanh nghiệp yên tâm lưu trữ và quản lý dữ liệu trên nền tảng đám mây. [caption id="attachment_62734" align="aligncenter" width="2560"] Hệ thống tự động mã độc khi file được tải lên S3 Bucket và lưu trữ[/caption] Tự động khắc phục sự cố Web App: Bằng cách lưu trữ phiên bản static website dự phòng. Khi hệ thống chính gặp phải sự cố thì traffic sẽ được tự động chuyển hướng đến website tĩnh này. Điều này giúp giảm thiểu gián đoạn dịch vụ, duy trì trải nghiệm liền mạch. [caption id="attachment_62735" align="aligncenter" width="2560"] Tự động khắc phục sự cố web và app[/caption] Tối ưu chi phí quản lý dữ liệu trên Wordpress: Bằng cách lưu trữ media trực tiếp lên cloud thông qua các plugin hỗ trợ S3 như WP Offload Media Lite. Điều này, giúp giảm tải cho hosting, cải thiện tốc độ tải trang và tối ưu chi phí lưu trữ. [caption id="attachment_62736" align="alignnone" width="2560"] Giảm thiểu chi phí quản trị dữ liệu trên nền tảng mã nguồn mở Wordpress với dịch vụ S3 Object Storage của FPT Cloud[/caption] [caption id="attachment_64496" align="aligncenter" width="800"] Các gói dịch vụ Object Storage (Lưu trữ hướng đối tượng) của FPT Cloud: Object Storage-01, Object Storage-02 và Object Storage-03[/caption] Khách hàng có thể đăng ký nhận báo giá của các gói dịch vụ của FPT Object Storage tại đây, thông tin chi tiết về sản phẩm: Object Storage-01: Dung lượng 2TB, phù hợp lưu trữ dữ liệu truy xuất thường xuyên, giá khoảng 3.500.000đ/tháng. Object Storage-02: Dung lượng 5TB, phù hợp lưu trữ dữ liệu truy xuất thường xuyên, giá khoảng 6.000.000đ/tháng. Object Storage-03: Dung lượng 10TB, phù hợp cho lưu trữ dữ liệu dài hạn, ít truy cập, giá khoảng 10.000.000đ/tháng. Lưu trữ hướng đối tượng (Object Storage) là giải pháp lưu trữ đám mây hiện đại, quản lý dữ liệu dưới dạng objects kèm siêu dữ liệu, dễ mở rộng và tích hợp. Nhờ phân quyền truy cập, lưu phiên bản và hỗ trợ S3 API, Object Storage đặc biệt phù hợp cho ảnh, video, website, backup và IoT. Đây là lựa chọn tối ưu giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, tăng hiệu suất và đảm bảo an toàn dữ liệu. Hãy liên hệ ngay FPT Cloud để được tư vấn gói dịch vụ phù hợp, mở rộng hạ tầng lưu trữ hiệu quả.