Làn sóng mở rộng trung tâm dữ liệu tại Anh đang đối mặt với một điểm nghẽn mới: hạ tầng cáp kết nối phục vụ AI. Theo TechRadar ngày 15/9/2026, nhiều đơn vị vận hành cho biết tình trạng thiếu nguồn cung cáp, độ trễ mạng và việc phải điều chỉnh thiết kế giữa chừng đang làm chậm quá trình nâng công suất để đáp ứng nhu cầu AI.

Khảo sát do Onnec, công ty chuyên về hạ tầng trung tâm dữ liệu, thực hiện cho thấy 77% nhà vận hành tại Anh đang gặp trở ngại nghiêm trọng trong khâu mua sắm cáp phục vụ khối lượng công việc AI. Bên cạnh đó, 72% cho rằng làn sóng đầu tư vào AI đang làm vấn đề về cáp trở nên trầm trọng hơn và có thể phải mất nhiều năm mới xử lý được.

Áp lực về hiệu năng cũng ngày càng rõ nét. Có 37% số người tham gia khảo sát cho biết họ gặp vấn đề về độ trễ hoặc tắc nghẽn trong môi trường huấn luyện AI. Trong khi đó, 65% nói nhu cầu về năng lực xử lý AI tại các trung tâm dữ liệu vẫn tiếp tục tăng. Theo khảo sát, đây không còn là thiếu hụt mang tính ngắn hạn mà đang dần trở thành một vấn đề cấu trúc, khi tốc độ mở rộng hạ tầng không theo kịp yêu cầu thay đổi của AI.

Khảo sát cũng cho thấy yêu cầu kỹ thuật thường thay đổi rất nhanh ngay trong quá trình triển khai. Có tới 83% người được hỏi nói rằng đến khi phần cứng được đưa vào vận hành, nhu cầu AI đã thay đổi đáng kể, buộc họ gần như phải nâng cấp ngay để đáp ứng công suất mới. Ngoài ra, 33% cho biết trung tâm dữ liệu không thể mở rộng nếu không triển khai lại hạ tầng cáp ở quy mô lớn.

Nhiều trường hợp cho thấy các quyết định ở giai đoạn thiết kế ban đầu đang tạo ra gánh nặng chi phí về sau. Khoảng 44% số người tham gia khảo sát cho biết kế hoạch cáp trước đó không đầy đủ đã khiến dự án chậm tiến độ hoặc phát sinh thêm chi phí. Khi doanh nghiệp dồn sự chú ý vào việc bảo đảm nguồn điện và GPU, kiến trúc kết nối mạng thường bị xếp sau, khiến điểm nghẽn chỉ bộc lộ khi hệ thống đi vào vận hành.

Ông Matt Salter, phụ trách toàn cầu mảng trung tâm dữ liệu của Onnec, cho biết phần lớn doanh nghiệp hiện chỉ tập trung vào nguồn điện và GPU, trong khi hạ tầng mạng dùng để kết nối các phần cứng lại thường được quyết định ở giai đoạn sau. Theo ông, khi tủ rack đã được lắp đặt và không gian lối đi bị thu hẹp, đội ngũ thi công tại chỗ buộc phải xoay xở trong khuôn khổ thiết kế có sẵn.

Ông Salter nhấn mạnh rằng dù đã có điện và GPU, các hệ thống vẫn phải giao tiếp với nhau. Nếu hạ tầng mạng không đủ khả năng gánh lưu lượng, môi trường AI sẽ không đạt được hiệu năng như kỳ vọng. Ông cho rằng hệ thống cáp cần được đưa vào tính toán ngay từ trước khi chốt bố cục và lối đi, đồng thời nhà vận hành phải bảo đảm đủ dung lượng, khả năng tiếp cận và độ linh hoạt cho cả đợt lắp đặt đầu tiên lẫn các đợt mở rộng tiếp theo.

Trong bối cảnh Anh tăng tốc đầu tư vào trung tâm dữ liệu để giành lợi thế trong cuộc đua AI, khảo sát này cho thấy tốc độ mở rộng thực tế không chỉ phụ thuộc vào điện hay khả năng bảo đảm nguồn cung bán dẫn. Khi điểm nghẽn của hạ tầng AI dần chuyển sang hệ thống kết nối bên trong trung tâm dữ liệu, ưu tiên trong thiết kế cũng có thể sẽ nghiêng nhiều hơn về cáp và khả năng đáp ứng của mạng.