AI và Hydro – "Cỗ máy hai chiều" cho kỷ nguyên năng lượng và trí tuệ: VAHC tổ chức hội thảo chuyên đề với sự tham gia của chuyên gia Ấn Độ, Hà Lan, Ả Rập Xê Út và Việt Nam

Ngày 1 tháng 7 năm 2026 – Annie Nguyễn

Ngày 30 tháng 6 năm 2026, tại Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới Sáng tạo TP.HCM (SIHUB), Câu lạc bộ Hydro ASEAN Việt Nam (VAHC) đã tổ chức Hội thảo chuyên đề Hydro thường niên với chủ đề "AI ⇄ Hydrogen: Two-Way Acceleration for the Energy and Intelligence Era" (AI và Hydro – Gia tốc hai chiều cho kỷ nguyên năng lượng và trí tuệ). Sự kiện quy tụ các chuyên gia đầu ngành từ Việt Nam, ASEAN và quốc tế, thảo luận về mối quan hệ cộng sinh giữa trí tuệ nhân tạo và năng lượng hydro – hai lĩnh vực được xem là động lực then chốt cho quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu.

Phát biểu khai mạc: Tầm nhìn từ VAHC

Phát biểu khai mạc, đại diện Ban Tổ chức VAHC nhấn mạnh: "Năm 2026 đang chứng kiến hai xu hướng lớn song hành. Một bên là sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo với nhu cầu năng lượng ngày càng khổng lồ từ các trung tâm dữ liệu. Một bên là ngành công nghiệp hydro toàn cầu thoát khỏi giai đoạn thử nghiệm, bước vào giai đoạn thương mại hóa với các dự án có thể huy động vốn. Câu hỏi đặt ra là: AI có thể giúp ngành hydro giải quyết những bài toán khó nhất về chi phí và hiệu suất? Và ngược lại, hydro có thể trở thành giải pháp năng lượng bền vững cho chính ngành AI hay không? Hội thảo lần này sẽ tìm câu trả lời".

Ông Lê Ngọc Ánh Minh – Chủ tịch VAHC, Chủ tịch Điều hành Pacific Group – là người sáng lập và điều hành câu lạc bộ, với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hạ tầng, năng lượng và đầu tư dự án quy mô lớn. Trong bài trình bày của mình, ông nhấn mạnh: "AI và hydro không chỉ là hai xu hướng song song mà còn có thể thúc đẩy lẫn nhau. AI giúp tối ưu hóa sản xuất, vận chuyển và sử dụng hydro, trong khi hydro cung cấp nguồn năng lượng sạch, ổn định để vận hành các trung tâm dữ liệu AI – vốn đang tiêu thụ điện năng ngày càng lớn." Ông cũng trình bày những lợi thế định lượng của Việt Nam trong sản xuất hydro xanh phục vụ trung tâm dữ liệu: tiềm năng điện gió ngoài khơi lên tới 1.068 GW – lớn nhất Đông Nam Á – cùng các nguồn năng lượng tái tạo khác như địa nhiệt (269 điểm), thủy triều và hải lưu, phần lớn vẫn chưa được khai thác.

Góc nhìn từ Ấn Độ: AI định hình lại chuỗi giá trị hydro xanh

Trong khuôn khổ sự kiện, TS. Sandeep P. Dhurat (Ấn Độ) – Nhà sáng chế, Chiến lược gia, Nhà sáng lập & Đối tác Quản lý của SPD Futurix LLP (Mumbai) – đã trình bày tham luận chuyên sâu: "How AI is Reshaping the Green Hydrogen Value Chain from Production to End Use – An Indian Perspective" (Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại chuỗi giá trị Hydrogen xanh từ sản xuất đến sử dụng cuối – Góc nhìn từ Ấn Độ).

TS. Dhurat là một chuyên gia hàng đầu với nhiều thành tựu nổi bật: được đề cử giải "Future Hydrogen Leader" tại World Hydrogen Awards 2026, thành viên Hiệp hội Quốc tế về Thu hồi Carbon, sở hữu 21 bằng sáng chế và 30 cuốn sách xuất bản. Ông là tác giả của Hydrogen Vehicle Safety Index (HVSI) – tiêu chuẩn toàn cầu đầu tiên cho phương tiện chạy hydrogen – và sáng chế HydroX. Ông cũng vinh dự được đề cử làm chuyên gia cho TCVN TC 197 (Ủy ban Kỹ thuật Hydrogen của Việt Nam).

Nội dung chính tham luận tập trung vào: sự hội tụ giữa AI và Hydrogen xanh; AI trong sản xuất, lưu trữ, vận chuyển, an toàn và ứng dụng cuối; hệ thống Digital Twin H2 Guardian; và tầm nhìn về hệ sinh thái hydrogen tự trị. Ông nhấn mạnh: "Chuyển đổi năng lượng tương lai không chỉ là sản xuất năng lượng sạch, mà là sản xuất năng lượng sạch thông minh". Ông cũng ghi nhận nỗ lực của Việt Nam trong lĩnh vực hydrogen, đặc biệt qua TCVN TC 197, và kêu gọi tăng cường hợp tác giữa Ấn Độ – Việt Nam – cộng đồng hydrogen toàn cầu.

Góc nhìn từ Hà Lan: AI trong sản xuất hydro xanh

Bà Ann Wolter – Nghiên cứu sinh tiến sĩ, giảng viên và nhà nghiên cứu về Chuyển đổi Năng lượng Tái tạo tại HAN International School of Business và Đại học Greater Manchester (Hà Lan) – đã trình bày góc nhìn từ châu Âu về cách AI định hình lại toàn bộ chuỗi giá trị hydro xanh. Theo bà, hydro xanh được xem là công nghệ then chốt để giảm phát thải khí nhà kính, khử carbon cho giao thông, hàng không và công nghiệp, tăng cường an ninh năng lượng và lưu trữ năng lượng tái tạo không liên tục từ mặt trời và gió.

Các ứng dụng AI trong sản xuất hydro bao gồm: dự báo năng lượng tái tạo (bức xạ mặt trời, tốc độ gió, sản lượng điện và nhu cầu điện bằng Neural Networks, Deep Learning, LSTM và Reinforcement Learning); phát hiện lỗi trong các tấm pin mặt trời, tua bin gió, máy điện phân và hệ thống lưu trữ hydro; tối ưu hóa quy trình theo thời gian thực bằng các mô hình như Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN), Máy hỗ trợ vector (SVM), Rừng ngẫu nhiên (Random Forests) và Học sâu (Deep Learning); và mô hình kỹ thuật số (Digital Twins) để mô phỏng, dự báo và tối ưu hóa vòng đời.

Theo nghiên cứu được trình bày, trong số các phương pháp tối ưu hóa sản xuất hydro, Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) chiếm 43%, Mạng Nơ-ron Nhân tạo chiếm 19%, Thuật toán di truyền chiếm 16% và Học máy chiếm 14%.

Bà Wolter cũng giới thiệu các ví dụ thực tế từ Hà Lan: Dự án ELYgator 200MW tại cảng Rotterdam (Air Liquide/Siemens) và dự án Djevels tại Delfzijl, nơi AI và Digital Twins được sử dụng để điều phối chuyển đổi năng lượng; Chương trình Đổi mới Hydrohub do Viện Công nghệ Quá trình Bền vững (ISPT) dẫn đầu; và các công ty khởi nghiệp như Elestor sử dụng AI để cân bằng lưới điện tái tạo thông qua pin dòng chảy hydro-bromine.

Góc nhìn từ Ả Rập Xê Út: Khung pháp lý và quản trị cho hệ sinh thái Hydrogen – AI

Hội thảo có sự tham gia của nhóm chuyên gia đến từ Ả Rập Xê Út, bao gồm Giáo sư Saad Mohamed Abdelrahman – Giáo sư Hóa học Phân tích và Hạt nhân – cùng TS. Hossam S. Abd El Raheem – Trợ lý Giáo sư Luật Thương mại, Trọng tài viên và Nhà nghiên cứu Quản trị AI – và Bà Razan Aljohani – Nhà nghiên cứu pháp lý về luật và AI. Nhóm đã trình bày tham luận "Navigating the Hydrogen-AI Nexus: Specialized Arbitration, Water Governance, and AI-Driven Evidence", tập trung vào các khía cạnh pháp lý và quản trị trong bối cảnh giao thoa giữa hydro và AI.

Nội dung tham luận bao gồm ba phần chính:

1. Trọng tài chuyên ngành trong các tranh chấp liên quan đến hydro: Nhóm trình bày phân loại các tranh chấp tiềm năng trong lĩnh vực hydro – AI, bao gồm:

• Tranh chấp môi trường và nước: Xả nước muối từ các nhà máy khử mặn phục vụ sản xuất hydro; phân bổ nước giữa nhu cầu công nghiệp và quyền tiếp cận nước của cộng đồng (SDG 6); tranh chấp xuyên biên giới về nguồn nước (đặc biệt là sông Mekong).

• Tranh chấp về cơ sở hạ tầng số và an ninh mạng: Xung đột liên quan đến đầu tư IoT và hiệu quả vận hành thực tế; trách nhiệm pháp lý đối với các sự cố hệ thống SCADA quản lý hạ tầng hydro.

• Tranh chấp về trách nhiệm pháp lý đối với AI: Khi AI dự báo sai về tình trạng thiết bị, áp suất hoặc nguồn tài nguyên.

• Tranh chấp về sở hữu trí tuệ: Ai là chủ sở hữu của các sáng chế do AI tạo ra trong nghiên cứu vật liệu mới cho điện phân?

Nhóm chuyên gia nhấn mạnh sự cần thiết của các trọng tài đa ngành (kết hợp chuyên môn pháp lý, kỹ thuật điện hóa và khoa học dữ liệu) để giải quyết hiệu quả các tranh chấp phức tạp này.

2. Bằng chứng hỗ trợ bởi AI trong tố tụng: Nhóm trình bày các tiêu chuẩn pháp lý để chấp nhận bằng chứng do AI tạo ra, bao gồm độ tin cậy, tính minh bạch (Explainable AI – XAI), tính toàn vẹn của dữ liệu và chuỗi lưu giữ. Họ cũng chỉ ra những thách thức: "hộp đen" của AI, nguy cơ thiên vị thuật toán, và vấn đề deepfake trong bằng chứng số.

3. Mô hình trọng tài số ba lớp: Nhóm giới thiệu một mô hình tích hợp:

• Lớp hợp đồng thông minh: Tự động kích hoạt quy trình trọng tài khi phát hiện vi phạm hợp đồng.

• Lớp bằng chứng blockchain: Đảm bảo tính toàn vẹn và không thể giả mạo của dữ liệu.

• Lớp động cơ AI: Sử dụng Explainable AI (SHAP, LIME) để hỗ trợ trọng tài viên phân tích dữ liệu kỹ thuật phức tạp.

Nhóm cũng nhấn mạnh nguyên tắc "Human-in-the-Loop" (HITL) – con người vẫn giữ quyền kiểm soát cuối cùng trong mọi quyết định pháp lý.

Khung quản trị đề xuất được xây dựng trên bốn trụ cột: Kỹ thuật và An toàn (Zero Trust, dự phòng cơ học, kiểm toán định kỳ); Nước và Môi trường (ưu tiên quyền tiếp cận nước của con người, quản lý nước xuyên biên giới); Trọng tài và Pháp lý (tòa án trọng tài đa ngành, tiêu chuẩn pháp lý cho bằng chứng AI); Đạo đức và Dữ liệu (minh bạch, bảo mật, chống thiên vị thuật toán và xác định trách nhiệm pháp lý).

Góc nhìn từ Việt Nam: Thách thức năng lượng cho trung tâm dữ liệu AI

TS. Cao Thúy Oanh – Trưởng nhóm R&D của VAHC, Giảng viên Đại học Văn Hiến – đã trình bày tham luận "The Energy Challenge for AI Data Centers – Trends and Issues" (Thách thức năng lượng cho các trung tâm dữ liệu AI – Xu hướng và vấn đề). Bà là một trong những chuyên gia hàng đầu về hydro tại Việt Nam, từng có nhiều bài trình bày về chiến lược hydro quốc gia và ứng dụng hydro trong y học.

Nội dung chính tham luận của TS. Cao Thúy Oanh tập trung vào ba thách thức lớn:

Thách thức 1: Áp lực lên lưới điện – Các trung tâm dữ liệu AI tập trung rất mạnh: Hoa Kỳ chiếm 45%, Trung Quốc 25%, châu Âu 15%. Theo Deloitte, nhu cầu điện từ các trung tâm dữ liệu AI tại Hoa Kỳ có thể tăng hơn 30 lần vào năm 2035, từ 4 GW (2024) lên 123 GW. Bà dẫn chứng trường hợp Ireland – nơi trung tâm dữ liệu đã tiêu thụ hơn 20% điện quốc gia và có thời điểm chính phủ phải cân nhắc hạn chế dự án mới – để minh họa áp lực thực tế lên lưới điện.

Thách thức 2: Carbon và phát triển bền vững – Cơ cấu điện toàn cầu vẫn phụ thuộc lớn vào nhiên liệu hóa thạch (khoảng 60%). Phát thải từ trung tâm dữ liệu hiện chiếm khoảng 0,5% CO₂ toàn cầu và có thể lên tới 1% vào 2030. Các Big Tech đang hành động: Google mục tiêu 100% điện carbon-free 24/7 và ký thỏa thuận mua điện hạt nhân; Microsoft khởi động lại nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island; Amazon đầu tư vào lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR). "Các Big Tech ngày càng giống công ty năng lượng hơn công ty công nghệ," bà nhận xét.

Thách thức 3: Dữ liệu và dự báo – IEA thừa nhận hiện chưa có cơ sở dữ liệu toàn cầu hoàn chỉnh, chuẩn báo cáo thống nhất hay cơ chế công bố minh bạch về điện năng tiêu thụ của AI. Sự xuất hiện của DeepSeek đầu năm 2025 đặt ra câu hỏi: Nếu AI hiệu quả hơn nhiều thì nhu cầu điện có còn tăng mạnh không? "Điều khó nhất không phải dự báo AI sẽ mạnh đến đâu, mà là dự báo AI sẽ tiêu thụ bao nhiêu điện," bà kết luận.

Thế giới đang ứng phó ra sao?

TS. Cao Thúy Oanh cũng trình bày các xu hướng ứng phó của thế giới: Data Center đang tự sản xuất điện (captive power) với pin lưu trữ, khí đốt và năng lượng lai; và NVIDIA cùng Emerald AI đã thử nghiệm thành công giảm 25% điện năng tiêu thụ trong giờ cao điểm tại Phoenix, Arizona mà vẫn duy trì chất lượng dịch vụ – biến trung tâm dữ liệu thành "pin mềm" của hệ thống điện.

Kết luận và triển vọng

Hội thảo khẳng định Việt Nam sở hữu tất cả các yếu tố cần thiết để trở thành trung tâm sản xuất và ứng dụng hydro xanh phục vụ các trung tâm dữ liệu trên toàn ASEAN. Với công suất điện toán đám mây ngày càng tăng và xu hướng toàn cầu chuyển sang năng lượng xanh, hydro xanh và AI hứa hẹn sẽ là hai động lực thúc đẩy lẫn nhau trên hành trình phát thải ròng bằng 0.