Cơ hội vàng hay hố ngăn cách mới?

Hãy hình dung một vận động viên (VĐV) tinh hoa luyện tập trong phòng thí nghiệm được trang bị hệ thống phân tích chuyển động và giám sát sinh lý bằng AI theo thời gian thực, đối lập với một VĐV tài năng nhưng chỉ có các thiết bị huấn luyện cơ bản, truyền thống. Sự đối lập này không chỉ là hình ảnh mà còn là vấn đề cốt lõi mà AI đang đặt ra cho thể thao toàn cầu. AI đang thay đổi bản chất của huấn luyện, phục hồi và thi đấu, đồng thời tạo ra rào cản lớn về đầu tư, hạ tầng, dữ liệu và nguồn nhân lực chuyên môn.

AI đang thay đổi thể thao như thế nào?

Theo báo cáo về “AI trong thị trường thể thao, dự báo toàn cầu đến 2030” của Research and Markets, thị trường AI trong thể thao được ước tính đạt 1,03 tỉ USD vào năm 2024 và dự kiến tăng lên 2,61 tỉ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) là 16,7% trong giai đoạn 2024 – 2030. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi các ứng dụng đột phá của AI, giúp tối ưu hóa từng khía cạnh trong chu trình của VĐV.

Khu vực châu Á – Thái Bình Dương (APAC) được dự báo có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong thị trường AI cho thể thao.

Báo cáo của Fortune Business Insights vào tháng 11.2025 cho thấy quy mô thị trường công nghệ thể thao toàn cầu đạt 26,77 tỉ USD năm 2024. Dự báo thị trường sẽ tăng từ 32,47 tỉ USD năm 2025 lên 139,41 tỉ USD vào năm 2032, tương ứng tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) 23,10%.

Công nghệ thể thao bao gồm việc ứng dụng thiết bị đeo, trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), theo dõi GPS, thực tế ảo (VR) và nhiều công nghệ khác nhằm nâng cao thành tích thi đấu, phân tích chuyên môn, tối ưu quá trình huấn luyện và cải thiện trải nghiệm thể thao toàn diện.

Những ứng dụng công nghệ và AI trong thể thao

Phân tích hiệu suất và chiến thuật: AI sử dụng các mô hình Học máy (Machine Learning – ML) để xử lý lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực, giúp phân tích mô hình chuyển động của cầu thủ, tối ưu hóa chiến thuật, và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Các giải pháp này nằm trong mảng Phân tích hiệu suất (Performance Analytics), một phân khúc giải pháp chiếm thị phần lớn nhất.

Giám sát sinh lý và thiết bị đeo: Các thiết bị đeo (wearables) như đồng hồ thông minh, cảm biến GPS, máy đo nhịp tim, và gia tốc kế, đang chiếm ưu thế trên thị trường công nghệ thể thao, chiếm tới hơn 45% tổng số triển khai công nghệ trong bóng đá. Các công cụ này cho phép thu thập hơn 30 chỉ số mỗi buổi tập, giúp huấn luyện viên (HLV) theo dõi khối lượng công việc, quản lý tải trọng tập luyện, và giảm thiểu các chấn thương do mệt mỏi. Việc sử dụng dữ liệu từ thiết bị đeo đã giúp các CLB châu Âu giảm tới 22% các chấn thương mô mềm.

Dự phòng chấn thương: Bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán (Predictive Analytics) và phân tích dữ liệu lịch sử cùng các chỉ số sinh lý, AI có thể dự báo tình trạng sức khỏe của VĐV, giúp quản lý chấn thương hiệu quả.

Trọng tài tự động và ra quyết định (Officiating): Công nghệ AI, đặc biệt là thị giác máy tính (Computer Vision), đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ trọng tài đưa ra quyết định. Ví dụ điển hình là hệ thống VAR (Video Assistant Referee) và SAOT (Semi-Automated Offside Technology) trong bóng đá. Công nghệ Goal-line, sử dụng 14 camera tốc độ cao trên mỗi sân vận động, có khả năng định vị quả bóng với độ chính xác 3mm, góp phần đảm bảo độ chính xác 100% trong các tình huống tranh chấp bàn thắng tại FIFA World Cup 2022.

Tăng cường trải nghiệm người hâm mộ: AI đang làm thay đổi tương tác của khán giả với môn thể thao thông qua các dịch vụ cá nhân hóa, hệ thống bán vé hiệu quả, và tăng cường nội dung truyền thông. Các công ty như IBM và AWS đang sử dụng AI để tạo ra các đoạn phim nổi bật (highlight reels) gần như thời gian thực.

Sự tích hợp AI trong thể thao đã giúp các tổ chức như Hiệp hội bóng rổ quốc gia NBA (hợp tác với Microsoft để theo dõi cầu thủ và tạo các đoạn phim nổi bật bằng AI) và các liên đoàn thể thao lớn đạt được lợi ích rõ rệt: tăng hiệu suất, tối ưu hóa chiến thuật, và nâng cao chất lượng giải đấu.

Vì sao công nghệ dễ tạo bất bình đẳng?

Công nghệ không miễn phí. Hệ thống phân tích dữ liệu, cảm biến độ chính xác cao, phòng ước lượng chuyển động (motion-capture), nhân lực phân tích dữ liệu và cơ sở hạ tầng tính toán đắt đỏ – tất cả đòi hỏi vốn, nhân lực chất lượng cao và hạ tầng số. Khi một số quốc gia và CLB có khả năng chi trả, họ nhanh chóng hưởng lợi kép: cải thiện thành tích và tiếp tục thu hút tài trợ. Những bên không có vốn hoặc chưa có chiến lược số hóa sẽ bị tụt lại, không chỉ trong các kỳ đại hội quốc tế, mà còn trong chuỗi phát triển tài năng cơ bản.

Các tổ chức quốc tế đã cảnh báo: AI có thể làm sâu thêm bất bình đẳng toàn cầu nếu không có chính sách kết nối cơ sở hạ tầng và kỹ năng số cho các nước nghèo hơn. WTO và các chuyên gia kinh tế chỉ rõ rủi ro khi tài nguyên AI tập trung ở một số tập đoàn và quốc gia, điều này có thể khiến lợi ích công nghệ không đến được nhiều quốc gia đang phát triển.

Ở mức độ thể thao, sự chênh lệch thể hiện rõ trong: năng lực xét đoán bằng dữ liệu cho tuyển chọn tài năng trẻ; chương trình phòng tránh chấn thương dựa trên mô hình; và các hệ thống hỗ trợ thi đấu tinh vi (simulation, VR cho kỹ thuật). Khi một quốc gia có trung tâm nghiên cứu, biến dữ liệu thành áp dụng AI, họ có thể rút ngắn chu trình đào tạo và tăng hiệu suất tập luyện nhanh hơn nhiều so với nơi vẫn phụ thuộc hoàn toàn vào phương pháp truyền thống.

AI đòi hỏi chi phí đầu tư khổng lồ vào phần cứng, chip, cơ sở hạ tầng dữ liệu và chuyên môn cao. Điều này tạo lợi thế rõ rệt cho các quốc gia và CLB giàu tài nguyên.

Việc triển khai các hệ thống công nghệ thể thao hiện đại có giá rất đắt đỏ. Ví dụ, chi phí lắp đặt một hệ thống VAR hoàn chỉnh có thể vượt 400.000 USD, và một bộ thiết bị đeo (wearable monitoring kit) trung bình khoảng 1.500 USD/đơn vị. Chi phí này hạn chế nghiêm trọng khả năng tiếp cận của các giải đấu cấp thấp và các câu lạc bộ nghiệp dư (ước tính có hơn 45.000 CLB nghiệp dư trên toàn cầu).

Sự phát triển AI đang tập trung cao độ ở một số ít quốc gia phát triển. Năm 2023, Mỹ dẫn đầu thế giới về đầu tư tư nhân vào AI với 67 tỉ USD, chiếm 70% tổng đầu tư toàn cầu. Trung Quốc đứng thứ hai với 7,8 tỉ USD. Chỉ riêng Mỹ đã sản xuất 61 mô hình AI nổi bật trong năm 2023.

Các nước có thu nhập cao (HIC) có lợi thế vượt trội về cơ sở hạ tầng kỹ thuật số. Tỷ lệ tiếp cận internet ở các nước thu nhập thấp (LIC) chỉ là 27%, và ở các nước thu nhập trung bình thấp (LMIC) là 52%, so với 93% ở các nước thu nhập cao. Sự thiếu hụt các trung tâm dữ liệu (data centers) và siêu máy tính (supercomputers) bên ngoài một số nước lớn (như Brazil, Trung Quốc, Ấn Độ, Nga) làm cản trở khả năng phát triển và tùy chỉnh các mô hình AI phục vụ thể thao địa phương.

Kịch bản rõ ràng là: các quốc gia giàu có hạ tầng AI (chip, chuyên gia, trung tâm dữ liệu) sẽ tối ưu hóa VĐV và chiến thuật một cách vượt trội, trong khi các nước nghèo, thiếu khả năng tiếp cận, sẽ ngày càng tụt hậu về thành tích.

Việt Nam – cơ hội và hạn chế

Việt Nam đã thể hiện sự quan tâm chiến lược đến AI. Chính phủ đã tích hợp AI và kỹ năng số vào chiến lược giáo dục quốc gia với mục tiêu hoàn thành vào năm 2025.

Trong lĩnh vực thể thao, Cục Thể dục Thể thao (SAV) đã ký kết hợp tác để triển khai AI cho 4 đội tuyển quốc gia (bắn súng, cung, boxing, taekwondo) trong giai đoạn thí điểm 2025 – 2030. Đây là bước đi chủ động nhằm ứng dụng công nghệ tiên tiến vào huấn luyện chuyên sâu.

Năng lực nội địa đang tăng lên, ví dụ điển hình là việc FPT đầu tư 200 triệu USD vào “AI factory”, tạo tiền đề cho việc phát triển và tùy chỉnh các giải pháp AI trong nước.

Mặc dù có những dấu hiệu tích cực, Việt Nam vẫn phải đối mặt với các rào cản đáng kể, tương tự như các nước đang phát triển khác như chi phí và hạ tầng. Trong đó, chi phí mua sắm thiết bị chuyên dụng, như thiết bị đeo và phần cứng tính toán cao cấp, là rào cản hàng đầu. Bên cạnh chúng ta thiếu chuyên gia phân tích dữ liệu thể thao (data scientist) có khả năng chuyển đổi dữ liệu thô từ các thiết bị thành chiến lược huấn luyện thực tiễn.

Rõ ràng AI là một công nghệ đa dụng có khả năng định hình lại các nền kinh tế và xã hội, và thể thao không nằm ngoài xu hướng này. Để không bị bỏ lại phía sau, Việt Nam cần hành động nhanh chóng: xây dựng khung chính sách chủ động, đầu tư chiến lược vào nhân lực (HLV-Data Scientist) và hạ tầng dữ liệu quốc gia, đồng thời tạo ra sự hợp tác công-tư chặt chẽ, đặc biệt là ở cấp độ khu vực ASEAN.

Chỉ khi làm chủ được AI, chúng ta mới có thể đảm bảo rằng lợi ích từ công nghệ này được phân bổ một cách công bằng, nuôi dưỡng tài năng và đưa thể thao Việt Nam vươn tầm quốc tế.