Hàn Quốc xây 'cầu nối' từ nghiên cứu AI đến startup DeepTech

Tổng thống Hàn Quốc Lee Jae Myung phát biểu tại Hội nghị Thượng đỉnh AI San Francisco ở San Francisco Mỹ, ngày 24/7/2026. Ảnh: Yonhap/TTXVN phát

Trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), việc tạo ra một mô hình AI mới chỉ là điểm bắt đầu. Một công nghệ có thể có giá trị nghiên cứu cao nhưng vẫn mất nhiều năm để trở thành sản phẩm nếu thiếu doanh nghiệp, vốn, hạ tầng thử nghiệm và cơ chế chuyển giao phù hợp.

Hàn Quốc đang tìm cách rút ngắn khoảng cách đó bằng một mô hình mới tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST).

Nối những mắt xích vốn tách rời

Tháng 8/2026, KAIST công bố thành lập AX DeepTech Bridge Center, một nền tảng nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp dựa trên AI. Trung tâm được triển khai trong khuôn khổ chương trình phát triển nhân lực khởi nghiệp AI và kỹ thuật số của Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin Hàn Quốc, kéo dài 5,5 năm, từ tháng 7/2026 đến cuối năm 2031.

KAIST cho biết trung tâm được xây dựng trên nền tảng AI Hub và kết hợp AI với chuyên môn trong các lĩnh vực như bán dẫn, hệ thống năng lượng, y tế và cảm biến. Điểm đáng chú ý là mô hình không dừng ở nghiên cứu mà nối nhiều khâu trong cùng một chuỗi: đào tạo, nghiên cứu hợp tác, kiểm chứng công nghệ, sở hữu trí tuệ, chuyển giao công nghệ, ươm tạo startup và đầu tư mạo hiểm.

KAIST hợp tác với Đại học Khoa học và Công nghệ Pohang (POSTECH), Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul Bundang và Đại học Quốc gia Jeonbuk trong chương trình này.

Cách tổ chức đó phản ánh một vấn đề ngày càng rõ trong phát triển công nghệ sâu (DeepTech): khoảng cách giữa nghiên cứu và thị trường không thể được giải quyết chỉ bằng cách tăng đầu tư cho phòng thí nghiệm.

Một nhà nghiên cứu có thể tạo ra thuật toán mới, nhưng để thuật toán trở thành sản phẩm còn cần một doanh nghiệp xác định nhu cầu, đội ngũ kỹ thuật tích hợp công nghệ, cơ sở thử nghiệm, quyền sở hữu trí tuệ, nguồn vốn và khách hàng đầu tiên.

Nếu các khâu này hoạt động riêng rẽ, công nghệ có thể bị mắc lại ở giữa quá trình.

Từ AI đến công nghệ cho các ngành chiến lược

KAIST gọi mô hình của mình là sự kết hợp giữa AI Hub, chuyên môn lĩnh vực và tinh thần doanh nhân.

Điều này đáng chú ý bởi AI ngày càng không còn chỉ là một ngành công nghệ riêng biệt. Giá trị kinh tế của AI phụ thuộc nhiều vào khả năng kết hợp với những lĩnh vực có nhu cầu thực tế.

Một thuật toán AI cho y tế cần dữ liệu và kiến thức y khoa. AI cho năng lượng cần hiểu hệ thống điện và nhu cầu vận hành. AI cho bán dẫn phải gắn với quy trình sản xuất và thiết kế chip.

Do đó, việc đưa các chuyên gia ngành vào cùng hệ sinh thái nghiên cứu có thể giúp xác định sớm công nghệ nào có khả năng giải quyết vấn đề thực tế và công nghệ nào cần tiếp tục được kiểm chứng.

KAIST cũng đặt mục tiêu đào tạo thế hệ nghiên cứu sinh có khả năng kết hợp công nghệ AI tiên tiến với chuyên môn ngành để tạo ra các doanh nghiệp DeepTech có khả năng cạnh tranh quốc tế.

Đây là điểm khác với mô hình khởi nghiệp chỉ tập trung vào việc thành lập doanh nghiệp. Trong mô hình của KAIST, khởi nghiệp được đặt ở cuối một chuỗi dài hơn, bắt đầu từ nghiên cứu và kiểm chứng công nghệ.

Việt Nam cũng đang muốn rút ngắn con đường từ nghiên cứu đến thị trường

Câu chuyện của KAIST có sự tương đồng với định hướng Việt Nam đang đặt ra trong quá trình triển khai Nghị quyết 57 về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.

Tại hội nghị sơ kết triển khai Nghị quyết 57 vào tháng 7/2026, yêu cầu đối với nghiên cứu ứng dụng và phát triển công nghệ được nhấn mạnh theo hướng lấy hiệu quả ứng dụng, chuyển giao và thương mại hóa làm một trong những thước đo quan trọng. Các viện nghiên cứu, trường đại học được yêu cầu tập trung giải quyết những vấn đề thực tiễn của đất nước, ngành, địa phương và doanh nghiệp.

Định hướng mới được Chính phủ nêu rõ hơn: doanh nghiệp phải tham gia từ khâu xác định vấn đề, nghiên cứu, thử nghiệm đến thương mại hóa; Nhà nước tập trung kiến tạo thể chế, đặt hàng, chia sẻ rủi ro và tạo thị trường ban đầu; trường đại học và viện nghiên cứu phải gắn chặt hơn với nhu cầu của doanh nghiệp và được đánh giá bằng công nghệ, sản phẩm và giá trị thực tế tạo ra.

Như vậy, câu chuyện của KAIST không đơn giản là một mô hình đào tạo AI. Điều đáng chú ý hơn nằm ở cách họ cố gắng đặt nghiên cứu, doanh nghiệp và thương mại hóa trong cùng một chuỗi.

Với Việt Nam, đây cũng là một hướng có thể tham khảo khi triển khai các công nghệ chiến lược. Thay vì chỉ đặt mục tiêu có thêm phòng lab, đề tài hay startup, một hệ sinh thái hoàn chỉnh phải trả lời được câu hỏi công nghệ được kiểm chứng ở đâu, doanh nghiệp nào tiếp nhận, vốn đến từ đâu và sản phẩm sẽ tiếp cận thị trường bằng cách nào.

Tuy nhiên, mô hình này cũng không đồng nghĩa mọi nghiên cứu đều phải nhanh chóng thương mại hóa. Nghị quyết 57 đồng thời nhấn mạnh vai trò của nghiên cứu cơ bản, đặc biệt trong những lĩnh vực nền tảng và chiến lược.

Trong bối cảnh AI đang lan sang nhiều ngành kinh tế, cách tiếp cận này có thể giúp tránh tình trạng nghiên cứu, doanh nghiệp và thị trường phát triển theo những đường riêng.

Kinh nghiệm của KAIST cho thấy cuộc cạnh tranh công nghệ không chỉ diễn ra trong phòng thí nghiệm. Một phần quan trọng của cuộc cạnh tranh nằm ở khả năng xây dựng cây cầu đưa kết quả nghiên cứu qua các khâu kiểm chứng, chuyển giao và thương mại hóa.