Chọn con đường nào cho hệ sinh thái AI Việt Nam?

Chưa nên cạnh tranh để dẫn đầu

KTSG: Đến thời điểm này, nhiều ý kiến cho rằng, mục tiêu có năm doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) uy tín, tầm cỡ khu vực vào năm 2025 theo Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030 (Chiến lược AI quốc gia) sẽ khó đạt được, đồng thời, trăn trở về một chiến lược AI phù hợp với Việt Nam. Ông suy nghĩ thế nào về chuyện này?

- PGS.TS. Nguyễn Ái Việt: Ngay từ trước thời điểm Chiến lược AI quốc gia chính thức được ban hành vào năm 2021, tôi đã có rất nhiều băn khoăn. Tôi cho rằng, có hai kiểu xây dựng chiến lược phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo nói chung và chiến lược AI nói riêng. Thứ nhất, đó là chiến lược cạnh tranh để chiếm lĩnh vị trí dẫn đầu, lãnh đạo thế giới trong lĩnh vực đó. Nếu chiến thắng, người dẫn đầu sẽ là người thiết lập luật chơi, quyết định xu hướng và nói nôm na thì “the winner takes it all” (người chiến thắng sẽ được tất cả). Tuy nhiên, để theo đuổi chiến lược này thành công, quốc gia đó phải có nền tảng về hạ tầng công nghệ hàng đầu cũng như những chuyên gia, nhà nghiên cứu đứng số 1, số 2 thế giới. Quốc gia đó cũng phải có đủ nguồn lực để đầu tư lớn vào hạ tầng, thu hút nhân tài trên khắp thế giới vừa bằng hạ tầng nghiên cứu, chính sách khuyến khích đổi mới sáng tạo vừa bằng chế độ đãi ngộ tương xứng tài năng. Trong lĩnh vực AI, Mỹ vẫn đang là quốc gia dẫn đầu và Trung Quốc đang nỗ lực cạnh tranh để chiếm lĩnh vị trí này.

Kiểu chiến lược thứ hai dành cho các quốc gia đang ở trình độ trung bình trong lĩnh vực mà họ theo đuổi. Khi khó có cơ hội làm chủ công nghệ lõi, dẫn đầu các đổi mới sáng tạo mang tính nền tảng, các quốc gia này có thể lựa chọn việc ứng dụng các thành tựu công nghệ một cách hiệu quả, xây dựng các sản phẩm dựa trên nền tảng có sẵn để tạo dựng được thị trường ngách cho sản phẩm, dịch vụ họ phát triển.

Việt Nam vẫn có thể đặt tham vọng dẫn đầu thế giới về lĩnh vực AI trong tương lai. Chúng ta vẫn nên khuyến khích các nhà nghiên cứu nỗ lực sáng tạo, học hỏi để vươn lên tốp đầu thế giới. Tuy nhiên, nếu là chiến lược AI cho một quốc gia, có lẽ chúng ta nên nghĩ tới cách tiếp cận phù hợp với các điều kiện hiện tại của Việt Nam hơn, hướng đến những mục tiêu thực tế hơn.

KTSG: Sau gần một thế kỷ, Trung Quốc đã vươn mình từ một quốc gia lạc hậu về công nghệ trở thành một đối thủ đáng gờm của cường quốc vẫn luôn dẫn đầu là Mỹ. Để đi trên con đường xa như vậy, vẫn cần một chiến lược. Thưa ông, chúng ta có thể học hỏi gì từ bài học của Trung Quốc?

- Khi bắt đầu, Trung Quốc không đặt những mục tiêu to lớn đâu. Họ bắt đầu với ngành lắp ráp điện tử, chủ yếu do các doanh nghiệp Mỹ đưa sang khi chia tách các mảng thiết kế và sản xuất, tận dụng lao động giá rẻ ở Trung Quốc và các quốc gia trình độ tương tự, từ đó, tối đa hóa lợi nhuận của các hoạt động kinh doanh.

Trung Quốc có một điểm đặc biệt là họ có lợi thế sản xuất lớn. Các doanh nghiệp Trung Quốc gia công cho không chỉ một hay hai doanh nghiệp từ Mỹ mà cho rất nhiều thương hiệu của cùng một loại sản phẩm, của rất nhiều doanh nghiệp từ các quốc gia phát triển hơn. Khi làm công việc gia công, lắp ráp đa dạng như vậy, doanh nghiệp Trung Quốc xác định được những kiểu dáng, mẫu mã, thiết kế... tối ưu. Họ tích lũy dần kinh nghiệm, rồi tự sản xuất ra những sản phẩm tốt nhất, tối ưu nhất và rẻ tiền nhất. Từ ngành lắp ráp điện tử, Trung Quốc có những tập đoàn công nghệ lớn mà điển hình là Hoa Vĩ ngày nay.

Thế nhưng, Trung Quốc không dừng lại ở đó. Sau khi thành thạo những sản phẩm, công đoạn sản xuất từ mức độ đơn giản tới trung bình, họ tập trung nghiên cứu những vấn đề phức tạp, tinh túy hơn. Họ không xác định vượt qua Mỹ ở tất cả các lĩnh vực nhưng ở một số lĩnh vực, Trung Quốc đã vượt Mỹ. Chính những lĩnh vực dẫn đầu này, sau đó, lại tạo tác động lan tỏa tới các lĩnh vực khác, thúc đẩy sự lớn mạnh của chúng, tạo thành một hệ sinh thái khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo hàng đầu thế giới.

Cần lưu ý, Trung Quốc xây dựng các chiến lược về khoa học công nghệ cho lộ trình tới 25-30 năm, có khi còn kéo dài hơn. Chẳng hạn, năm 2015, Trung Quốc công bố kế hoạch Made in China 2025 (MIC 2025) với 10 ngành nghề được ưu tiên như công nghệ thông tin thế hệ mới (chip bán dẫn, điện toán đám mây, AI); máy công cụ và robot; hàng không vũ trụ; thiết bị, tàu công nghệ cao hàng hải và khai thác biển sâu; thiết bị vận tải đường sắt tiên tiến; xe tiết kiệm năng lượng và năng lượng mới (xe điện, pin nhiên liệu hydro); thiết bị điện và năng lượng tái tạo; máy móc nông nghiệp; vật liệu mới; công nghệ sinh học, AI trong y tế và dược phẩm cao cấp.

Tới thời điểm này, MIC 2025 đã kết thúc giai đoạn 1 thành công, dự tính giai đoạn 2 sẽ kéo dài từ năm 2025-2035, còn giai đoạn 3 sẽ kết thúc vào năm 2049 - kỷ niệm 100 năm thành lập Trung Quốc với mục tiêu Trung Quốc trở thành một trong những cường quốc chế tạo của thế giới; có hệ thống công nghiệp kỹ thuật hàng đầu thế giới...

Bài học ở đây là phải đặt mình ở đúng vị thế trong một tầm nhìn xa, trên cơ sở đó có các đích ngắm phù hợp. Nếu chỉ chọn mục tiêu chung chung, đưa ra các kỳ vọng quá cao so với thực tế thì sẽ khó đạt được thành công như mong muốn.

KTSG: Từ năm 2021 tới nay, lĩnh vực AI cũng đã có nhiều sự thay đổi mang tính chất bước ngoặt, với sự ra đời của AI tạo sinh (GenAI) rồi tới DeepSeek của Trung Quốc. Thực tế này gợi ý điều gì cho sự phát triển hệ sinh thái AI của Việt Nam, thưa ông?

- Trước đây, tôi đã thực hiện một dự án làm máy dịch, tương tự như Google Translate và ở thời điểm ra đời, hệ thống của chúng tôi đạt hiệu năng có thể so sánh với Google Translate. Có thể coi đó là một sản phẩm AI ở giai đoạn ban đầu và vì điều kiện công nghệ cũng như mức đầu tư có hạn, chúng tôi cũng phải sử dụng các kỹ thuật chắt lọc dữ liệu tương tự như DeepSeek. Đến lúc các thiết bị phần cứng tiến bộ vượt bậc, phải dịch chuyển sang mô hình ngôn ngữ lớn, học sâu, cần những con chip riêng biệt và đắt tiền, chúng tôi không còn đủ nguồn lực để đầu tư nữa.

Nói vậy để thấy, DeepSeek ra đời chứng tỏ có thể rẽ sang những con đường khác. DeepSeek giảm chi phí đào tạo một mô hình AI từ cả trăm triệu đô la Mỹ xuống còn 5-6 triệu đô la Mỹ. Tất nhiên, bản thân DeepSeek cũng kế thừa các thành tựu công nghệ của các nhà phát triển đi trước. Nếu tính chi phí nghiên cứu, phát triển, chuẩn bị dữ liệu, bảo trì phần cứng và các vấn đề liên quan khác, con số ước tính lên tới hơn 1 tỉ đô la Mỹ. Thế nhưng, để đạt đến thành công, phải dám nghĩ những cái mới, khác biệt, chưa từng có, chứ không phải chạy theo những gì các nước có lợi thế và năng lực tốt hơn mình đã làm một cách xuất sắc.

Việt Nam cũng không đủ điều kiện để đi theo cách này. Riêng chi phí đào tạo một con AI theo tiêu chuẩn quốc tế đã là 100 triệu đô la Mỹ, bằng gần một phần ba tổng chi cho khoa học công nghệ ở Việt Nam năm 2023 (theo số liệu của Bộ Tài chính, tổng chi cho khoa học công nghệ năm 2023 là 0,82% GDP, tương đương hơn 352 triệu đô la Mỹ). Kể cả vượt qua được những hạn chế, nhập khẩu được các công nghệ tiên tiến nhất, chúng ta cũng không đủ nguồn lực đầu tư cho riêng phần hạ tầng AI với những siêu máy tính, trung tâm tính toán hiệu năng cao...

Cơ hội của Việt Nam ở đâu?

KTSG: Vậy Việt Nam tiếp cận theo cách nào để xây dựng hệ sinh thái AI lớn mạnh, thưa ông?

- Trong tương lai, sự phát triển và ứng dụng AI vào mọi mặt của đời sống xã hội sẽ rất phong phú, đa dạng mà ở thời điểm này, có thể chúng ta vẫn chưa thể hình dung hết. Thay vì cạnh tranh về công nghệ như các nước dẫn đầu, Việt Nam nên nghĩ nhiều hơn đến việc ứng dụng AI vào các ngành, các lĩnh vực như trong giáo dục, kinh doanh, y tế, giải trí... Khi những nước lớn đang chạy đua ở tốp đầu, khoảng trống họ để lại rất mênh mông và đó là cơ hội cho những quốc gia như Việt Nam.

Thực tế diễn ra trong bốn năm vừa qua chứng tỏ cách đặt vấn đề như vậy là khả thi. Chẳng hạn, ChatGPT, Grok... ngày càng được quan tâm, sử dụng rộng rãi, góp phần tăng năng suất lao động, theo ước tính của tôi, lên từ 50% cho tới hàng trăm phần trăm, tùy theo ngành nghề. Việt Nam đã phát động phong trào “Bình dân học vụ số”, trong đó có nội dung phổ cập về AI để ứng dụng trong thực tiễn. Nếu phát huy tốt phong trào này, bánh xe thúc đẩy hệ sinh thái AI sẽ chuyển động ngay lập tức, và dần dần, từ hướng thiên về ứng dụng sẽ lan tỏa trở lại sang nghiên cứu công nghệ, tương tự như con đường thành công của Trung Quốc và các nước Đông Á như Hàn Quốc, Nhật Bản.

KTSG: Câu hỏi cuối cùng, ông đánh giá như thế nào về cơ hội mà hệ sinh thái AI tại Việt Nam đang có? Xin ông phân tích cụ thể.

- Chiến tranh thương mại Mỹ - Trung Quốc đang dần biểu hiện thành một cuộc đối đầu về công nghệ, để xác định ai sẽ là người dẫn đầu các công nghệ mới, trong đó có AI. Có thể đây cũng là cơ hội cho Việt Nam, vốn luôn kiên định chủ trương làm bạn, làm đối tác với tất cả các quốc gia trên thế giới để bước thêm một bước dài về mặt công nghệ nhờ sự hợp tác, hỗ trợ của các nước lớn trên nguyên tắc hai bên cùng có lợi.

Quan trọng hơn, các vị lãnh đạo đất nước đang có tầm nhìn xa, chính xác về khoa học công nghệ cùng quyết tâm đưa Việt Nam bước vào kỷ nguyên vươn mình của dân tộc. Chúng ta nhận thấy đã có những chuyển biến vô cùng quan trọng mang tính chất mở đường cho AI nói chung và các ngành công nghệ mới nói riêng. Trong bài viết “Chuyển đổi số - động lực quan trọng phát triển lực lượng sản xuất, hoàn thiện quan hệ sản xuất đưa đất nước bước vào kỷ nguyên mới”, Tổng Bí thư Tô Lâm đã khẳng định, chuyển đổi số là quá trình xác lập một phương thức sản xuất mới tiên tiến, hiện đại - “phương thức sản xuất số”, trong đó đặc trưng của lực lượng sản xuất là sự kết hợp hài hòa giữa con người và AI; dữ liệu trở thành một tài nguyên, trở thành tư liệu sản xuất quan trọng.

Như vậy, AI được coi là một phương thức sản xuất chứ không đơn thuần là một công nghệ. Với tư cách một phương thức sản xuất, AI có thể ứng dụng để tăng năng suất, thay đổi mô hình kinh tế, tạo dựng những hình thái kinh tế mới. Dữ liệu được coi là máu của nền kinh tế số và Luật Dữ liệu sẽ có hiệu lực thi hành từ ngày 1-7-2025 quy định, dữ liệu là tài nguyên, chủ sở hữu dữ liệu có quyền tài sản và Nhà nước có chính sách huy động mọi nguồn lực để làm giàu dữ liệu, phát triển dữ liệu trở thành tài sản. Chúng ta cần thêm các khuôn khổ pháp luật để giải phóng dữ liệu, biến dữ liệu thật sự thành một tư liệu sản xuất quan trọng của nền kinh tế.

Trong bối cảnh mới như vậy, chiến lược về ứng dụng AI sẽ phải xuất hiện trong các chiến lược phát triển của từng ngành, chiến lược khoa học công nghệ và chuyển đổi số. Ở cấp độ Chính phủ, có thể xây dựng các khung hướng dẫn cho việc ứng dụng AI, để AI lan tỏa trong mọi ngành nghề, lĩnh lực và sáng tạo trong ứng dụng AI trở thành động lực thúc đẩy nền kinh tế tiến lên.

Hoàng Hạnh