Johnson Controls tham gia Dự án thử nghiệm Sustainable Tropical Data Centre Testbed (STDCT) 2.0 nhằm thúc đẩy hạ tầng AI thế hệ mới

29/09/2026 16:30

Khi Singapore mở rộng năng lực trung tâm dữ liệu, chương trình này nghiên cứu các hướng đi để mở rộng quy mô AI một cách hiệu quả trong môi trường hạn chế về điện năng, nước và không gian lắp đặt.
Johnson Controls đóng góp về quản lý nhiệt, điều khiển, chuyên môn về kỹ thuật và vận hành để nghiên cứu các phương thức giảm mức tiêu thụ điện năng và nước, đồng thời tăng năng lực tính toán.
Kết quả nghiên cứu từ sự hợp tác này sẽ góp phần cung cấp thông tin cho các thiết kế hạ tầng hiệu quả hơn cho Singapore và các thị trường nhiệt đới khác.

SINGAPORE, ngày 29 tháng 9 năm 2026 /PRNewswire/ -- Johnson Controls (NYSE: JCI), công ty hàng đầu toàn cầu về quản lý nhiệt, hệ thống tòa nhà trọng yếu, hiệu quả năng lượng và khử carbon, hôm nay công bố tham gia Môi trường thử nghiệm Trung tâm Dữ liệu Nhiệt đới Bền vững (STDCT) 2.0, được tổ chức tại Trường Thiết kế và Kỹ thuật (CDE) thuộc Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Khi Singapore mở rộng hạ tầng số carbon thấp, trong đó có việc gần đây phân bổ thêm 200 MW công suất trung tâm dữ liệu, Dự án thử nghiệm Sustainable Tropical Data Centre Testbed (STDCT 2.0) sẽ đánh giá các công nghệ AI và trung tâm dữ liệu thế hệ mới trong môi trường nhiệt đới thực tế. Johnson Controls đóng góp các công nghệ quản lý nhiệt hàng đầu trong ngành, hệ thống điều khiển thông minh, chuyên môn kỹ thuật và kinh nghiệm vận hành nhằm giúp thúc đẩy các thiết kế hạ tầng cho phép triển khai AI ở quy mô lớn với hiệu quả cao hơn và mức tiêu thụ tài nguyên thấp hơn.

Tọa lạc trên đảo Jurong, STDCT 2.0 quy tụ doanh nghiệp và giới học thuật để đánh giá các công nghệ AI và trung tâm dữ liệu mới nổi trong điều kiện nhiệt đới thực tế. Đây là một phần trong sáng kiến rộng hơn với JTC Corporation và các đối tác trong ngành nhằm chuyển đổi đảo Jurong thành môi trường thử nghiệm thực tế cho hạ tầng thế hệ mới, carbon thấp và sẵn sàng cho AI. Nhiệt độ và độ ẩm cao tạo ra những thách thức đặc thù đối với hiệu suất làm mát, qua đó làm tăng tầm quan trọng của hạ tầng hiệu quả và đáng tin cậy. Kết quả nghiên cứu của chương trình sẽ góp phần cung cấp thông tin cho các thiết kế trung tâm dữ liệu trong tương lai tại Singapore và các thị trường nhiệt đới khác.

Giải quyết các hạn chế về hạ tầng AI

Johnson Controls hỗ trợ các nhà vận hành trung tâm dữ liệu giải quyết những hạn chế quan trọng nhất đối với sự phát triển AI có trách nhiệm, bao gồm khả năng cung cấp điện, mức tiêu thụ nước và năng lực hạ tầng. Thông qua danh mục giải pháp tích hợp các công nghệ quản lý nhiệt, Johnson Controls tối ưu hóa toàn bộ hệ sinh thái nhiệt nhằm nâng cao hiệu quả và tạo thêm năng lực tính toán từ các nguồn điện năng và hạ tầng hiện có. Trong một thiết kế được mô hình hóa, phương pháp tiếp cận tích hợp này có thể giảm tới 50% mức tiêu thụ năng lượng ngoài CNTT so với các phương pháp làm mát truyền thống.

Johnson Controls đang tạo thêm năng lực tính toán AI từ nguồn năng lượng vốn sẽ bị thất thoát dưới dạng nhiệt thải. Trong một bản thiết kế trung tâm dữ liệu công suất 1 gigawatt, thiết kế tham chiếu máy làm mát hấp thụ của Johnson Controls đã cho thấy tiềm năng chuyển đổi 57% năng lượng thường bị mất dưới dạng nhiệt thải từ hoạt động phát điện tại chỗ thành hoạt động làm mát hữu ích, qua đó cho phép tạo thêm tới 97 MW năng lực tính toán AI từ hạ tầng điện hiện có, đồng thời giảm tới 44% nhu cầu điện năng liên quan đến làm mát.

"Đáp ứng nhu cầu của hoạt động tính toán tiên tiến đòi hỏi một cách tư duy mới về cơ sở hạ tầng", ông Austin Domenici, Chủ tịch phụ trách Giải pháp Trung tâm Dữ liệu tại Johnson Controls cho biết. "Khi khối lượng công việc AI tiếp tục tăng, thành công sẽ không chỉ phụ thuộc vào năng lực tính toán mà còn phụ thuộc vào mức độ hiệu quả trong quản lý các nguồn lực phía sau năng lực đó. Johnson Controls mang đến chuyên môn trên toàn bộ hệ sinh thái nhiệt, giúp khách hàng nâng cao hiệu quả, giảm mức tiêu thụ tài nguyên và cho phép tăng năng lực tính toán. Sự hợp tác này là cơ hội để nghiên cứu và kiểm chứng các phương thức tiếp cận mới đối với hạ tầng có thể hỗ trợ tương lai của AI".

Xây dựng nền tảng tương lai cho đổi mới sáng tạo

Bên cạnh việc đánh giá các công nghệ thế hệ mới, STDCT 2.0 sẽ hỗ trợ nghiên cứu, phát triển nguồn nhân lực và hợp tác trong ngành. Johnson Controls và CDE thuộc NUS sẽ đẩy nhanh các cơ hội nghiên cứu tiên tiến, đào tạo lực lượng lao động, đổi mới và chia sẻ kiến thức nhằm hỗ trợ sự tăng trưởng liên tục của lĩnh vực trung tâm dữ liệu.

"Khi AI thúc đẩy một làn sóng mới về nhu cầu hạ tầng trên khắp Châu Á - Thái Bình Dương, thúc đẩy nghiên cứu, phát triển nguồn nhân lực và tăng cường hợp tác trong ngành sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng sự tăng trưởng đó một cách có trách nhiệm", ông Ali Badreddine, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Giám đốc phụ trách Kinh doanh tại Đông Nam Á và Giải pháp Trung tâm Dữ liệu tại Châu Á - Thái Bình Dương của Johnson Controls cho biết. "STDCT 2.0 tập hợp các yếu tố này nhằm giúp thúc đẩy hạ tầng sẵn sàng cho AI trên khắp Singapore và khu vực Châu Á - Thái Bình Dương rộng lớn hơn".

"AI đang thay đổi căn bản phạm vi thiết kế của các trung tâm dữ liệu, với mật độ tủ rack cao hơn nhiều tạo ra những yêu cầu chưa từng có về làm mát, điện năng, điều khiển và hiệu quả sử dụng tài nguyên", Giáo sư Lee Poh Seng, Giám đốc chương trình Môi trường thử nghiệm Trung tâm Dữ liệu Nhiệt đới Bền vững kiêm Trưởng Khoa Kỹ thuật Cơ khí tại CDE thuộc NUS cho biết. "STDCT 2.0 được thiết kế để vượt ra ngoài phạm vi các công nghệ riêng lẻ và đánh giá cách các hệ thống này có thể được tích hợp và tối ưu hóa như một nền tảng hạ tầng duy nhất trong điều kiện vận hành nhiệt đới thực tế. Johnson Controls mang đến chuyên môn sâu về quản lý nhiệt, điều khiển và hạ tầng trọng yếu cho sự hợp tác này. Cùng nhau, chúng tôi hướng tới việc chuyển hóa nghiên cứu thành các giải pháp được kiểm chứng và có thể triển khai, cho phép tăng năng lực tính toán với điều kiện nguồn điện và nước hạn chế, đồng thời củng cố năng lực, nguồn nhân lực và vị thế dẫn đầu của Singapore trong lĩnh vực hạ tầng AI bền vững".

Thông báo này được đưa ra trước thềm Data Centre World Asia 2026, diễn ra từ ngày 29 đến 30 tháng 9 tại Trung tâm Hội nghị và Triển lãm Marina Bay Sands ở Singapore. Johnson Controls sẽ có mặt tại Gian hàng V20, trao đổi về cách quản lý nhiệt, điều khiển và đổi mới hạ tầng giúp các tổ chức hỗ trợ sự phát triển của AI, đồng thời khai thác hiệu quả hơn các nguồn lực điện năng, làm mát và hạ tầng hiện có.

Giới thiệu về Johnson Controls:

Johnson Controls, công ty hàng đầu toàn cầu về quản lý nhiệt, hệ thống tòa nhà trọng yếu, hiệu quả năng lượng và khử carbon, hỗ trợ khách hàng sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, giảm phát thải carbon và vận hành với độ chính xác và khả năng chống chịu cần thiết trong các ngành đang mở rộng nhanh chóng như trung tâm dữ liệu, y tế, dược phẩm, sản xuất tiên tiến và giáo dục đại học.

Trong hơn 140 năm, Johnson Controls đã mang lại hiệu quả hoạt động ở những lĩnh vực thực sự quan trọng. Được hỗ trợ bởi công nghệ tiên tiến, các dịch vụ trong suốt vòng đời và đội ngũ dịch vụ tại hiện trường hàng đầu trong ngành, chúng tôi nâng cao hiệu quả hoạt động của khách hàng, biến các mục tiêu thành kết quả thực tế và giúp thúc đẩy xã hội tiến lên.

Truy cập johnsoncontrols.com để biết thêm thông tin và theo dõi @JohnsonControls trên các nền tảng mạng xã hội.

Giới thiệu về Sustainable Tropical Data Centre Testbed (STDCT 2.0):

Môi trường thử nghiệm Trung tâm Dữ liệu Nhiệt đới Bền vững (STDCT) là một sáng kiến nghiên cứu chung do Đại học Quốc gia Singapore (NUS) dẫn dắt và được tổ chức tại Trường Thiết kế và Kỹ thuật của NUS, phối hợp với các đối tác hàng đầu trong ngành.

STDCT 2.0 tập trung phát triển các thiết kế trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng có thể vận hành ổn định trong điều kiện khí hậu nhiệt đới. Chương trình đóng vai trò là môi trường thử nghiệm thực tế để đánh giá, kiểm chứng và triển khai các đổi mới bền vững nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng và nước, đồng thời hỗ trợ các hoạt động mật độ cao, được hỗ trợ bởi AI.

Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập https://cde.nus.edu.sg/stdct/