AI toàn cầu: Việt Nam cần chọn chỗ đứng thay vì chạy đua bằng mọi giá

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành cuộc đua về năng lực quốc gia, với cả một hệ sinh thái từ chip, trung tâm dữ liệu, điện năng, dữ liệu, nhân lực đến vốn và thị trường.

Moscow hứng 'cơn mưa' UAV trong đêm, Nga tuyên bố đánh chặn hơn 600 chiếc Vụ Thông tin Báo chí, Bộ Ngoại giao Việt Nam và Vụ Báo chí, Bộ Ngoại giao Lào trao đổi kinh nghiệm về công tác thông tin đối ngoại AI trong công tác ngoại giao: Không chỉ tìm câu trả lời, mà còn xác định đúng câu hỏi

AI toàn cầu: Việt Nam cần chọn chỗ đứng thay vì chạy đua bằng mọi giá

Thị trường AI đang tạo ra những tác động vượt xa ngành công nghệ. (Nguồn: Unite AI)

Theo báo cáo Stanford AI Index 2026 do Viện AI hướng đến con người của Đại học Stanford công bố vào tháng 4, đầu tư tư nhân toàn cầu vào AI đạt khoảng 581,7 tỷ USD năm 2025, tăng 130%, trong đó, Mỹ dẫn đầu với 285,9 tỷ USD. Trung Quốc đạt 12,4 tỷ USD nếu chỉ tính đầu tư tư nhân, chưa bao gồm đầy đủ nguồn lực từ các quỹ Nhà nước.

Những con số này cho thấy AI đã vượt khỏi phạm vi một ngành công nghệ, trở thành một yếu tố quan trọng của năng lực cạnh tranh quốc gia.

More from WVR
AI thổi bùng làn sóng lạm phát tại Anh ra sao?

Không chỉ là cuộc đua giữa những mô hình AI

Mỹ hiện vẫn có ưu thế về vốn, các tập đoàn công nghệ, hệ sinh thái khởi nghiệp và khả năng thu hút nhân tài. Trung Quốc lại chọn cách kết hợp nguồn lực Nhà nước với nghiên cứu, doanh nghiệp và triển khai AI trên quy mô lớn.

Đáng chú ý, khoảng cách công nghệ giữa hai nước đang thu hẹp nhanh. Stanford AI Index 2026 ghi nhận các mô hình AI hàng đầu của Mỹ và Trung Quốc liên tục đổi vị trí dẫn đầu từ đầu năm 2025. Điều này cho thấy cuộc đua AI sẽ không đơn giản là câu chuyện một bên thắng, một bên thua, mà là cuộc cạnh tranh lâu dài về công nghệ, nguồn lực và khả năng triển khai AI vào thực tế.

Ngày 18/8, tại Hà Nội, Cục Ngoại vụ và Ngoại giao Văn hóa, Vụ Tổ chức Cán bộ (Bộ Ngoại giao) phối hợp với Quỹ châu Á tổ chức khóa tập huấn “Trí tuệ nhân tạo: Từ dữ liệu đến quyết định”. (Ảnh: Thành Long)

Ở phía sau cuộc đua mô hình là một cuộc cạnh tranh khác ít được nhìn thấy hơn: ai có chip, ai có năng lực tính toán, ai có trung tâm dữ liệu, ai có điện và ai kiểm soát được những công nghệ then chốt.

Đây cũng là lý do thị trường AI đang tạo ra những tác động vượt xa ngành công nghệ. Nhu cầu trung tâm dữ liệu tăng nhanh kéo theo nhu cầu điện, chip, mạng lưới và hạ tầng. Các nhà đầu tư hiện không chỉ tìm kiếm những công ty tạo ra mô hình AI mà còn quan tâm đến những doanh nghiệp cung cấp hạ tầng cho cả hệ sinh thái. Vì vậy, nếu nhìn AI chỉ như một phần mềm hay một ứng dụng mới, Việt Nam sẽ khó thấy hết quy mô của cuộc chơi.

Không nhất thiết phải xây một 'gã khổng lồ' AI

Một trong những điều Việt Nam cần rút kinh nghiệm từ các nước là không nên đồng nhất năng lực AI quốc gia với việc phải xây dựng một mô hình lớn ngang với những công ty hàng đầu thế giới. Đó là cuộc chơi đòi hỏi nguồn vốn khổng lồ, hạ tầng tính toán đặc biệt và khả năng thu hút nhân tài trên phạm vi toàn cầu. Không phải quốc gia nào cũng cần và cũng không phải quốc gia nào có đủ điều kiện để đi theo con đường đó.

Điều quan trọng hơn là xác định Việt Nam có thể tạo ra giá trị ở đâu. Có thể là phát triển các ứng dụng AI cho sản xuất, nông nghiệp, logistics, tài chính, y tế, giáo dục. Có thể là những giải pháp phục vụ các doanh nghiệp xuất khẩu. Cũng có thể là các sản phẩm xử lý tiếng Việt, tiếng dân tộc và những bài toán đặc thù của Đông Nam Á.

Một sản phẩm giải quyết tốt một vấn đề cụ thể nhưng có thể bán được ở nhiều nước đôi khi có giá trị kinh tế lớn hơn một dự án AI rất tham vọng nhưng không tìm được thị trường. Đây có lẽ là tư duy Việt Nam cần có khi bước vào thị trường AI: không nhất thiết phải là người xây dựng công nghệ lớn nhất, nhưng phải tìm được những lĩnh vực mà mình có khả năng làm tốt và thị trường thế giới có nhu cầu.

Việt Nam không bắt đầu từ con số 0

Việt Nam đã có Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, với mục tiêu trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo và phát triển các giải pháp AI trong khu vực, quốc tế. Vấn đề hiện nay không còn là có chiến lược hay không, mà là biến chiến lược thành năng lực và sản phẩm trên thị trường.

Việt Nam có lợi thế về nhân lực công nghệ, phát triển phần mềm, nền kinh tế sản xuất và thị trường trong nước, đồng thời nằm trong khu vực Đông Nam Á có nhu cầu AI lớn.

Không thể cạnh tranh trực diện với Mỹ về vốn hay Trung Quốc về quy mô, Việt Nam cần chọn những khoảng trống phù hợp như AI trong sản xuất, logistics, nông nghiệp, du lịch, chăm sóc khách hàng đa ngôn ngữ và hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mục tiêu quan trọng là tạo ra sản phẩm có thể bán ra nước ngoài, bởi nếu AI chỉ dừng ở thị trường nội địa, Việt Nam vẫn chưa thực sự bước vào thị trường AI toàn cầu.

Dữ liệu có thể là lợi thế

Dữ liệu là tài sản quan trọng không kém chip và trung tâm dữ liệu trong cuộc đua AI.

Trong cuộc chơi AI, Việt Nam thường nói nhiều đến chip và trung tâm dữ liệu. Đây là những yếu tố quan trọng, nhưng một tài sản khác không kém phần quan trọng là dữ liệu.

Việt Nam có dữ liệu về sản xuất, nông nghiệp, giao thông, đô thị, thương mại, y tế, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác. Nếu được chuẩn hóa, làm sạch, liên thông và quản trị đúng cách, đây có thể trở thành nguồn nguyên liệu quan trọng cho AI.

Tuy nhiên, dữ liệu chỉ có giá trị khi đi cùng cơ chế sử dụng rõ ràng, bảo đảm quyền riêng tư và an toàn thông tin. Đây cũng là điểm Việt Nam cần đặc biệt thận trọng. Nếu dữ liệu có giá trị nhất đều được đưa lên những nền tảng bên ngoài mà chúng ta không kiểm soát được cách lưu trữ, khai thác và sử dụng, lợi thế có thể nhanh chóng biến thành sự phụ thuộc.

Cần một kế hoạch đi vào thị trường

Việt Nam cần chuyển trọng tâm từ câu hỏi “phát triển AI như thế nào” sang câu hỏi “đưa AI vào nền kinh tế và thị trường quốc tế như thế nào”.

Trước hết, cần lựa chọn một số lĩnh vực có lợi thế và nhu cầu thực sự để tập trung nguồn lực. Không nên địa phương nào, ngành nào cũng có một dự án AI riêng nhưng thiếu khả năng kết nối và mở rộng.

Tiếp đó là xây dựng hạ tầng tính toán và dữ liệu theo hướng dùng chung, tránh đầu tư dàn trải. Trung tâm dữ liệu, điện năng và hạ tầng số phải được tính toán cùng nhau bởi AI càng phát triển thì nhu cầu năng lượng càng lớn.

Cùng với đó, cần có cơ chế để doanh nghiệp đặt bài toán cho các trường đại học và viện nghiên cứu. Nhà nước có thể hỗ trợ hạ tầng, dữ liệu, cơ chế thử nghiệm và nguồn vốn ban đầu; doanh nghiệp chịu trách nhiệm đưa sản phẩm ra thị trường.

Một mắt xích khác cũng cần được tính đến là ngoại giao kinh tế. Các Cơ quan đại diện Việt Nam ở nước ngoài có thể trở thành cầu nối giúp doanh nghiệp tìm kiếm đối tác công nghệ, nhà đầu tư, chuyên gia và thị trường. Nếu làm tốt, đây sẽ là cách biến quan hệ quốc tế thành nguồn lực trực tiếp cho ngành AI.

Những cảnh báo không thể bỏ qua

AI đang phát triển với tốc độ rất nhanh nhưng điều đó không có nghĩa mọi khoản đầu tư vào AI đều sẽ mang lại lợi nhuận. Thị trường quốc tế gần đây đã bắt đầu xuất hiện những lo ngại về mức định giá, chi phí đầu tư hạ tầng và khả năng thu hồi vốn.

Cơ quan xếp hạng tín dụng Fitch Ratings cảnh báo, làn sóng đầu tư AI có thể trở thành một rủi ro đối với thị trường tín dụng nếu kỳ vọng về lợi nhuận không đạt được. Đây là cảnh báo Việt Nam cần lưu ý. Không nên biến AI thành một cuộc chạy đua về số lượng dự án, số tiền đầu tư hay số trung tâm dữ liệu.

Một rủi ro khác là phụ thuộc công nghệ. Những mô hình AI tiên tiến nhất hiện tập trung trong tay một số ít doanh nghiệp và quốc gia. Khả năng tiếp cận những công nghệ này trong tương lai có thể chịu tác động của chính sách xuất khẩu, cạnh tranh địa chính trị và các yêu cầu về an ninh.

Vì vậy, Việt Nam cần mở cửa để tiếp nhận công nghệ nhưng đồng thời phải có năng lực tự chủ ở một số khâu quan trọng: dữ liệu, an toàn thông tin, năng lực tính toán, nhân lực và khả năng phát triển, tích hợp các mô hình AI. Tự chủ không có nghĩa là làm tất cả từ đầu. Tự chủ là không để một quyết định của bên ngoài có thể khiến cả hệ thống trong nước bị động.

Con người - yếu tố quan trọng nhất

Cuối cùng, mọi chiến lược AI đều quay trở lại câu chuyện nhân lực. Việt Nam có thể mua máy chủ, thuê dịch vụ điện toán, tiếp cận mô hình AI và nhập khẩu thiết bị. Nhưng không thể mua một cách bền vững năng lực nghiên cứu, sáng tạo và khả năng làm chủ công nghệ.

Do đó, đào tạo nhân lực AI cần được nhìn rộng hơn việc đào tạo lập trình viên. Việt Nam cần các nhà nghiên cứu, kỹ sư, chuyên gia dữ liệu, chuyên gia sản phẩm, nhà quản trị và những người hiểu cả công nghệ lẫn thị trường. AI có thể thay đổi nhiều công việc, nhưng quốc gia nào có lực lượng lao động biết sử dụng AI để tạo ra năng suất mới sẽ có nhiều cơ hội hơn quốc gia chỉ coi AI là một công nghệ để mua về sử dụng.

Cuộc đua AI vì thế mới chỉ bắt đầu. Việt Nam không nhất thiết phải chạy nhanh nhất, càng không nên chạy theo mọi hướng. Điều cần thiết là xác định rõ mình có gì, thế giới đang cần gì và khoảng cách nào có thể thu hẹp bằng chính năng lực của mình.

Mục tiêu cuối cùng không phải là để Việt Nam có thật nhiều dự án AI, mà là có những doanh nghiệp AI tạo ra sản phẩm, doanh thu và giá trị ở thị trường quốc tế. Khi đó, AI mới thực sự trở thành một động lực mới của nền kinh tế, thay vì chỉ là một xu hướng công nghệ mà chúng ta đang theo đuổi.

AI thổi bùng làn sóng lạm phát tại Anh ra sao?

Lạm phát tại Anh đang đứng trước sức ép mới khi chi phí năng lượng tăng và tình trạng thiếu chip nhớ phục vụ nhu ...