Cơ hội bứt phá trong kỷ nguyên mới

Tuy nhiên, để hiện thực hóa tiềm năng này, quốc gia cần một chiến lược dài hạn, đồng bộ và quyết liệt nhằm vượt qua những điểm nghẽn về nhân lực, dữ liệu, công nghệ và thể chế.

Việt Nam trước “cửa sổ cơ hội” lịch sử từ trí tuệ nhân tạo

AI đang tạo ra bước nhảy vọt trong năng suất lao động, tự động hóa quy trình và cá nhân hóa dịch vụ, trở thành “cỗ máy tăng trưởng” mới của kinh tế thế giới. Nhiều nghiên cứu từ McKinsey, PwC hay Goldman Sachs cho thấy AI có thể đóng góp hàng nghìn tỷ USD cho GDP toàn cầu trong thập kỷ tới. Trong bối cảnh đó, các quốc gia đang cạnh tranh khốc liệt để xây dựng năng lực AI quốc gia – từ hạ tầng dữ liệu, nguồn nhân lực, đến các chuỗi giá trị ứng dụng AI.

Việt Nam không nằm ngoài xu thế này. Với dân số hơn 100 triệu người, cấu trúc dân số trẻ, tỷ lệ sử dụng Internet trên 75% và hệ sinh thái startup công nghệ đang hình thành, Việt Nam sở hữu nền tảng quan trọng để phát triển kinh tế AI. Các tập đoàn lớn như FPT, Viettel, VNG hay VinGroup đã bắt đầu đầu tư mạnh vào AI, từ các ứng dụng chatbot, phân tích dữ liệu lớn đến giải pháp thành phố thông minh. Đồng thời, Chính phủ cũng thể hiện sự chủ động chiến lược khi ban hành Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, Chiến lược dữ liệu quốc gia, cùng nhiều bộ luật liên quan đến dữ liệu và công nghệ số.

Một lợi thế nữa là trong bối cảnh các chuỗi cung ứng toàn cầu đang tái định hình, Việt Nam tiếp tục là điểm đến hấp dẫn nhờ chi phí lao động cạnh tranh, vị trí địa lý thuận lợi và môi trường kinh doanh cải thiện. Tuy nhiên, đây chỉ là lợi thế chuyển tiếp, có tính ngắn hạn. Khi tự động hóa và AI được triển khai sâu rộng, mô hình phát triển dựa trên lao động giá rẻ sẽ nhanh chóng lạc hậu. Điều đó đòi hỏi Việt Nam phải chuyển đổi nhanh sang nền kinh tế dựa trên tri thức và công nghệ cao.

Một số lĩnh vực có tiềm năng “đi tắt đón đầu” nhờ AI gồm: nông nghiệp thông minh, nơi các giải pháp AI giúp giám sát mùa vụ, tối ưu phân bón và nước tưới; logistics, với khả năng dự báo nhu cầu, tối ưu chuỗi cung ứng và vận tải; tài chính – ngân hàng, ứng dụng AI vào thẩm định tín dụng, chống gian lận; và chăm sóc sức khỏe từ xa, giúp mở rộng dịch vụ y tế đến vùng sâu vùng xa.

Không ít startup Việt đã mạnh dạn thử nghiệm các mô hình AI trong phân tích hành vi người tiêu dùng, ứng dụng chatbot trong dịch vụ công, tối ưu hóa năng lượng, và quản lý đô thị thông minh. Đây là tín hiệu tích cực cho thấy động lực đổi mới đang hình thành từ khu vực tư nhân – một nhân tố không thể thiếu trong hệ sinh thái AI quốc gia.

Hướng đi chiến lược để Việt Nam chủ động bứt phá với AI

Dù tiềm năng rất lớn, con đường đưa trí tuệ nhân tạo trở thành động lực tăng trưởng thực sự cho nền kinh tế Việt Nam vẫn đầy rẫy thách thức. Để biến AI thành nền tảng phát triển quốc gia thay vì một công nghệ bị tiêu dùng thụ động, Việt Nam cần tập trung vào việc tháo gỡ những điểm nghẽn mang tính hệ thống, đồng thời xây dựng các trụ cột chiến lược mang tính nền tảng cho sự phát triển bền vững của hệ sinh thái AI.

Thứ nhất, bài toán nhân lực vẫn là điểm nghẽn lớn nhất. Theo các báo cáo ngành nhân lực công nghệ, mỗi năm Việt Nam thiếu hàng chục nghìn kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực AI, khoa học dữ liệu, và học máy. Không chỉ thiếu về số lượng, chất lượng nhân lực AI hiện nay cũng chưa đáp ứng được yêu cầu thực tiễn của doanh nghiệp và thị trường. Nhiều chương trình đào tạo ở bậc đại học còn nặng lý thuyết, thiếu liên kết với thực tế và các mô hình học tập trải nghiệm. Trong khi đó, các chuyên gia giỏi có xu hướng làm việc ở khu vực tư nhân hoặc nước ngoài, khiến hệ sinh thái nhân lực trong nước thiếu tính bền vững và kế thừa.

Thứ hai, dữ liệu – nguồn nguyên liệu đầu vào cốt lõi của AI – vẫn đang bị phân mảnh và chưa được tận dụng hiệu quả. Hệ thống dữ liệu quốc gia hiện nay tồn tại nhiều kho dữ liệu riêng lẻ theo bộ ngành, địa phương, thiếu sự kết nối và tiêu chuẩn thống nhất. Các cơ sở dữ liệu quan trọng như dân cư, y tế, giáo dục, doanh nghiệp… vẫn đóng kín hoặc chưa sẵn sàng chia sẻ cho khu vực tư nhân và nghiên cứu. Nhiều doanh nghiệp cũng chưa có chiến lược dữ liệu rõ ràng, dẫn đến tình trạng lãng phí dữ liệu, trong khi lại phụ thuộc vào nguồn dữ liệu ngoại nhập – vốn không phù hợp với đặc thù Việt Nam. Để phát triển AI hiệu quả, trước hết cần một chiến lược dữ liệu mở, minh bạch, bảo đảm quyền riêng tư nhưng cũng khuyến khích khai thác có trách nhiệm vì mục tiêu tăng trưởng.

Thứ ba, doanh nghiệp Việt, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), vẫn gặp khó trong việc tiếp cận và triển khai AI. Dù nhận thức về vai trò của AI đã tăng lên, phần lớn SMEs vẫn thiếu nguồn lực tài chính, công nghệ và nhân sự để đầu tư vào AI một cách bài bản. Việc ứng dụng AI trong thực tiễn sản xuất, quản trị, marketing hay logistics còn mang tính thử nghiệm nhỏ lẻ, thiếu chiến lược tổng thể và lộ trình rõ ràng. Nhiều doanh nghiệp cũng ngại đầu tư vào R&D vì chưa thấy rõ hiệu quả hoặc chưa được hỗ trợ từ cơ chế chính sách phù hợp.

Thứ tư, Việt Nam chưa có vị thế rõ ràng trong chuỗi giá trị toàn cầu về AI. Trong bối cảnh các quốc gia đang cạnh tranh khốc liệt để làm chủ thuật toán, kiểm soát dữ liệu và sở hữu hạ tầng tính toán, Việt Nam vẫn chủ yếu đóng vai trò tiêu thụ công nghệ và giải pháp từ nước ngoài. Những công nghệ lõi như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chip AI, điện toán hiệu năng cao (HPC) hầu hết đều nằm trong tay các tập đoàn toàn cầu. Nếu không sớm xác định được vị trí chiến lược – ví dụ như nhà tích hợp ứng dụng, nhà cung cấp dữ liệu huấn luyện hoặc nhà phát triển AI bản địa – Việt Nam có thể bị bỏ lại phía sau và bị lệ thuộc sâu vào công nghệ ngoại nhập.

Vậy giải pháp nào cho một chiến lược phát triển AI có chiều sâu, bền vững và chủ động? Trước hết, Việt Nam cần đặt AI vào trung tâm của chính sách phát triển kinh tế – công nghệ quốc gia, không chỉ như một ngành riêng lẻ, mà là nền tảng cho mọi lĩnh vực: từ giáo dục, y tế, tài chính đến nông nghiệp và chính phủ số. Tiếp theo là đầu tư mạnh vào hạ tầng dữ liệu và tính toán, đặc biệt là các trung tâm siêu máy tính, nền tảng đám mây nội địa và công nghệ lưu trữ tại chỗ (edge computing). Đây là điều kiện không thể thiếu để phát triển các ứng dụng AI thời gian thực, AI tích hợp IoT hay triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp với tiếng Việt và văn hóa Việt.

Bên cạnh đó, cần triển khai chương trình đào tạo nhân lực AI toàn diện, từ bậc phổ thông đến sau đại học, kết nối chặt với doanh nghiệp, và tận dụng chất xám từ đội ngũ chuyên gia Việt kiều công nghệ cao. Song song, chính phủ cần thúc đẩy môi trường pháp lý linh hoạt, cho phép thí điểm công nghệ AI trong các mô hình sandbox tại các lĩnh vực trọng điểm, đồng thời ban hành khung pháp lý rõ ràng về bảo vệ dữ liệu cá nhân, sở hữu trí tuệ AI, và trách nhiệm thuật toán.

Cuối cùng, để tránh nguy cơ bị phụ thuộc và mất chủ quyền số, Việt Nam cần xây dựng các năng lực công nghệ cốt lõi mà quốc gia phải tự chủ – bao gồm mô hình ngôn ngữ tiếng Việt, nền tảng mã nguồn mở, hạ tầng AI-as-a-service nội địa, và cả chiến lược phát triển chip AI. Sự chủ động công nghệ sẽ không chỉ giúp Việt Nam kiểm soát rủi ro, mà còn mở ra không gian sáng tạo riêng biệt, cạnh tranh công bằng trên thị trường khu vực và thế giới.

Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đang mở ra một “cuộc chạy đua tăng trưởng” toàn cầu mới, nơi tốc độ và năng lực thích ứng sẽ quyết định vị thế quốc gia trong tương lai. Với tiềm năng dân số trẻ, nền tảng công nghệ đang hình thành và quyết tâm chuyển đổi số mạnh mẽ, Việt Nam đang đứng trước một “cửa sổ cơ hội” lịch sử để tái định hình mô hình tăng trưởng, thoát khỏi phụ thuộc vào lao động giá rẻ và vươn lên trong chuỗi giá trị toàn cầu.

AI không phải là đích đến, mà là công cụ để Việt Nam chinh phục những mục tiêu phát triển cao hơn: một nền kinh tế sáng tạo, một xã hội thông minh, và một quốc gia độc lập về công nghệ. Nếu biết nắm bắt đúng thời điểm và đầu tư đúng hướng, Việt Nam hoàn toàn có thể bứt phá, không chỉ bắt kịp mà còn định hình tương lai trong kỷ nguyên mới do AI dẫn dắt.

Thiên Trường