TS. James Kang, Đại học RMIT Việt Nam
Trong bối cảnh các quốc gia đẩy mạnh phát triển AI và củng cố chuỗi cung ứng bán dẫn, Việt Nam đang đứng trước lựa chọn chiến lược về cách xây dựng hệ sinh thái AI của riêng mình, khi công nghệ toàn cầu ngày càng phân tách.
Thay vì tham gia một cuộc đua khó thắng bằng cách sao chép các tập đoàn công nghệ lớn hay đi theo mô hình phát triển của Trung Quốc, Việt Nam nên giảm ưu tiên đối với các mô hình AI tổng quát quy mô lớn. Việc phát triển một hệ thống AI đa năng đủ sức cạnh tranh toàn cầu đòi hỏi hàng tỷ USD, nguồn năng lượng khổng lồ và khả năng tiếp cận phần cứng tiên tiến mà Việt Nam hiện còn hạn chế.
Thay vào đó, chiến lược hợp lý là chuyên môn hóa: tập trung nguồn lực xây dựng các hệ thống AI chuyên biệt, dựa trên các bộ dữ liệu trong nước có chất lượng cao.
Hướng đi này giúp phát huy lợi thế của Việt Nam về dữ liệu và chuyên môn trong nhiều lĩnh vực. Khi tích hợp dữ liệu nội địa vào hạ tầng chuyên biệt, chúng ta có thể phát triển các công cụ AI đạt trình độ quốc tế, được thiết kế riêng cho nông nghiệp, y tế vùng miền, cũng như hệ thống pháp luật và hành chính trong nước.
Đây là giải pháp vừa tối ưu chi phí, vừa mang lại hiệu quả cao, đồng thời tạo nền tảng cho một nền công nghệ tự chủ thực sự.
Việc kết hợp phần cứng AI của Mỹ với các nền tảng phần mềm của Trung Quốc (hoặc ngược lại) ngày càng kém khả thi trong bối cảnh căng thẳng địa chính trị. Các lệnh hạn chế xuất khẩu chip AI tiên tiến của Mỹ, như NVIDIA H200, đang đẩy nhanh quá trình “tách rời” công nghệ giữa hai cường quốc. Ngay cả NVIDIA cũng đang phải cạnh tranh quyết liệt để bảo đảm nguồn cung linh kiện từ Samsung và các đối tác khác nhằm đáp ứng nhu cầu toàn cầu. Khi các “gã khổng lồ” đã chi phối chuỗi cung ứng, việc Việt Nam tìm mua đủ phần cứng để dựng hạ tầng AI quy mô lớn là điều thiếu thực tế.
Bên cạnh rào cản phần cứng, việc kết hợp công nghệ của Mỹ và Trung Quốc còn đối mặt với thách thức lớn về an ninh mạng và tính tương thích. Khi hai cường quốc phát triển hai hệ sinh thái riêng biệt, việc cố gắng kết hợp chúng giống như ghép các mảnh từ hai bộ trò chơi hoàn toàn khác nhau, khiến các xung đột kỹ thuật liên tục phát sinh.
Việt Nam cũng có những lợi thế thể chế nhất định trong việc phát triển AI tự chủ. Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật Trí tuệ nhân tạo đã tạo nền tảng quan trọng cho việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của quốc gia, đồng thời hỗ trợ quản lý việc lưu chuyển và chia sẻ dữ liệu.
Thay vì tham gia một cuộc đua khó thắng, Việt Nam nên tập trung phát triển các hệ thống AI chuyên biệt dựa trên nguồn dữ liệu chất lượng cao trong nước.
Song song đó, các nhà hoạch định chính sách có thể tăng tốc đổi mới sáng tạo bằng cách thiết lập cơ chế thử nghiệm pháp lý (sandbox) cho doanh nghiệp nội địa. Đối với startup và doanh nghiệp nhỏ, một môi trường thử nghiệm linh hoạt với thủ tục đơn giản trong “vùng an toàn” là vô cùng cần thiết.
Nhờ đó, nếu một startup vô tình gặp sai sót nhỏ về dữ liệu trong quá trình thử nghiệm, họ sẽ không phải đối mặt với những chế tài nghiêm khắc vốn dành cho các tập đoàn đa quốc gia. Nhờ lợi thế linh hoạt trong ra quyết định, Việt Nam có thể vừa giữ vững chủ quyền dữ liệu, vừa thúc đẩy phát triển công nghệ trong nước.
Nhìn về tương lai, AI vật lý (Physical AI) có thể mở ra không gian tăng trưởng mới cho Việt Nam. Bằng cách hợp tác với các doanh nghiệp đang đầu tư mạnh vào phần cứng thông minh và robot, Việt Nam có thể tận dụng mạng lưới đối tác sẵn có để nâng tầm năng lực vượt ra ngoài lĩnh vực sản xuất.
Do AI vật lý đòi hỏi sự kết hợp giữa phần mềm và phần cứng, đây có thể trở thành hướng đi giúp Việt Nam học hỏi, đổi mới sáng tạo và nâng cao năng lực cạnh tranh trong giai đoạn phát triển tiếp theo của nền kinh tế AI toàn cầu.
