Tăng trưởng mong manh và bài toán nền móng mới

Khi nhịp sống đầu năm chậm lại, câu hỏi về tăng trưởng trở nên rõ ràng hơn, đó không chỉ là nhanh hay chậm mà là vững hay mong manh. Khi các động lực cũ dần cạn, điều quyết định không còn là làm nhiều hơn, mà là nền kinh tế có nền tảng đủ chắc để đi xa hay không.

Trong nhiều năm, Việt Nam tăng trưởng nhờ mở rộng đầu tư, lao động dồi dào và chi phí thấp. Mô hình này từng hiệu quả, nhưng nay bộc lộ giới hạn: chi phí tăng, tài nguyên thu hẹp, môi trường chịu áp lực, hiệu quả vốn giảm trong khi năng suất cải thiện chậm.

Khi mở rộng quy mô không còn đủ, tăng trưởng buộc phải đổi chất. Ở điểm ngoặt đó, AI, dữ liệu và năng lượng tái tạo không còn là xu hướng, mà đang trở thành những điều kiện nền tảng của mô hình tăng trưởng mới.

Vấn đề của AI ở Việt Nam hiện nay không nằm ở chuyện có hay không, mà ở chỗ ai đang thực sự tạo ra năng suất. Khoảng cách ấy đang nới rộng, âm thầm nhưng quyết liệt.

Theo Phó giáo sư Ali Al-Dulaimi, Trưởng khoa Khoa học Máy tính và Công nghệ, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam, tại nhiều nhà máy FDI, AI đã rời khỏi giai đoạn thử nghiệm. Nó trở thành một phần của dây chuyền sản xuất, tham gia trực tiếp vào việc quyết định hiệu quả từng giờ vận hành.

Trong công nghiệp chế tạo, sự khác biệt này thể hiện rất rõ. Tại các nhà máy của Samsung ở Bắc Ninh hay LG tại Hải Phòng, dây chuyền không chỉ dừng ở tự động hóa, mà đang tiến tới tự chủ hóa. Hàng nghìn cảm biến gắn trực tiếp vào máy móc liên tục theo dõi rung động, nhiệt độ và áp suất. Dữ liệu được xử lý ngay tại chỗ bằng các mô hình AI huấn luyện sẵn, cho phép dự báo lỗi trước khi máy hỏng.

Theo một chuyên gia tư vấn từng triển khai các dự án bảo trì dự đoán cho doanh nghiệp FDI, giá trị lớn nhất của AI không nằm ở việc tránh sự cố, mà ở việc giảm thời gian chết không nhìn thấy. Chỉ cần giảm vài phần trăm thời gian ngừng hoạt động, lợi tức đầu tư đã vượt xa chi phí ban đầu. Khi hiệu suất thiết bị được cải thiện, sản lượng tăng lên mà không cần mở rộng nhà xưởng.

Một nhà máy lắp ráp điện tử quy mô vừa tại Bắc Ninh, khi ứng dụng thị giác máy tính dựa trên AI mã nguồn mở, đã tăng tốc độ phát hiện lỗi gấp bốn lần và giảm khoảng 15% tỷ lệ phế phẩm. AI tác động trực tiếp đến chi phí, chất lượng và khả năng giao hàng, những yếu tố sống còn trong cạnh tranh.

Bức tranh trở nên tương phản khi nhìn sang khối doanh nghiệp vừa và nhỏ trong nước. Phần lớn doanh nghiệp sản xuất vẫn vận hành bằng dữ liệu phân mảnh, thiếu hệ thống quản trị tích hợp, chưa nói tới AI công nghiệp. Khoảng cách này không chỉ là chênh lệch công nghệ, mà đang dần trở thành khoảng cách năng suất trong chuỗi cung ứng toàn cầu.

Khi nhà mua hàng quốc tế yêu cầu dữ liệu thời gian thực về tiến độ, chất lượng và phát thải, doanh nghiệp không thể cung cấp dữ liệu đồng nghĩa với việc tự thu hẹp không gian thị trường. Trong cuộc chơi mới, không nói được “ngôn ngữ dữ liệu” nguy hiểm không kém việc giá cao hay chất lượng thấp.

Nếu AI là cỗ máy tạo năng suất, thì dữ liệu là nhiên liệu. Nhưng dữ liệu chỉ tạo ra giá trị khi được kết nối và dùng để ra quyết định, không chỉ để báo cáo.

Thực tế cho thấy dữ liệu ở Việt Nam không thiếu, nhưng vẫn bị chia cắt theo ngành, theo địa phương và theo từng tổ chức. Khi dữ liệu đến tay người ra quyết định, thị trường nhiều khi đã đi sang nhịp khác. Độ trễ ấy tạo ra những chi phí vô hình nhưng dai dẳng cho nền kinh tế.

Một số địa phương đi trước cho thấy sự khác biệt khi coi dữ liệu là hạ tầng mềm. Tại Quảng Ninh, hệ thống dữ liệu tập trung kết nối đầu tư công, đất đai, doanh nghiệp và dịch vụ công được sử dụng trực tiếp cho điều hành. Điểm then chốt không nằm ở công nghệ, mà ở chỗ các quyết định lớn đều được soi chiếu bằng dữ liệu, giúp môi trường đầu tư trở nên dễ dự đoán hơn.

Ở khu vực doanh nghiệp, các tập đoàn bán lẻ và logistics trong nước cũng cho thấy giá trị rõ ràng khi tích hợp dữ liệu chuỗi cung ứng. Khi dữ liệu từ kho, vận tải và bán hàng được đồng bộ, tồn kho giảm, vòng quay vốn nhanh hơn và dòng tiền cải thiện.

Việc Transimex hay Công ty cổ phần Kho lạnh Kỷ Nguyên Mới đưa vào vận hành kho lạnh tự động tại Tây Ninh không chỉ bổ sung năng lực lưu trữ. Nó còn đưa dữ liệu trở thành hạ tầng mềm của logistics lạnh. Khi dòng hàng, nhiệt độ và tồn kho được số hóa theo thời gian thực, điều hành hiệu quả hơn, hao hụt giảm và vòng quay vốn được rút ngắn.

Tuy nhiên, khoảng cách giữa những mô hình đi trước và mặt bằng chung vẫn rất lớn. Ông Hoàng Văn Tam, nhà sáng lập kiêm CEO Digitech Solutions, nhận định phần lớn doanh nghiệp sản xuất Việt Nam không thiếu công nghệ, mà thiếu hiệu quả vận hành và khả năng khai thác dữ liệu. Nhiều nhà máy vẫn đối mặt với tình trạng đơn hàng chồng chéo, giao hàng trễ và khó kiểm soát chất lượng.

Dữ liệu cũng mang ý nghĩa sống còn trong thương mại quốc tế. Khi các thị trường lớn áp dụng tiêu chuẩn ESG, truy xuất nguồn gốc và báo cáo phát thải, doanh nghiệp không thể chỉ cam kết bằng lời. Không có dữ liệu, mọi tuyên bố xanh đều mong manh. Làm đúng nhưng không chứng minh được vẫn có thể bị loại khỏi chuỗi cung ứng.

Mọi mô hình tăng trưởng đều cần năng lượng. Khi nhu cầu điện tăng nhanh cùng quá trình số hóa và công nghiệp hóa, mô hình năng lượng cũ bộc lộ giới hạn, cả về môi trường lẫn an ninh năng lượng. Trong bối cảnh đó, năng lượng tái tạo không còn là lựa chọn mang tính hình ảnh, mà đang trở thành điều kiện nền tảng cho tăng trưởng dài hạn.

Việt Nam đã chứng kiến làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào điện gió và điện mặt trời. Tuy nhiên, những vướng mắc về quá tải lưới điện cho thấy một thực tế rõ ràng: năng lượng sạch không thể phát triển tách rời hệ thống.

Một số khu công nghiệp tiếp cận bài toán này theo cách khác. Mô hình điện mặt trời áp mái kết hợp hệ thống quản lý năng lượng số cho phép doanh nghiệp theo dõi và tối ưu tiêu thụ điện theo thời gian thực. Theo chia sẻ của các nhà phát triển hạ tầng khu công nghiệp như Prodezi tại Tây Ninh, giá trị lớn nhất không nằm ở việc giảm chi phí điện, mà ở việc giảm rủi ro gián đoạn và đáp ứng yêu cầu xanh từ khách hàng quốc tế.

Với các ngành xuất khẩu như dệt may hay điện tử, khả năng tiếp cận nguồn điện sạch không còn là chi phí tuân thủ. Nó trở thành điều kiện để giữ đơn hàng. Khi đối tác yêu cầu giảm phát thải, doanh nghiệp không thể đứng ngoài cuộc.

Tuy nhiên, năng lượng tái tạo chỉ thực sự hiệu quả khi gắn với dữ liệu và AI. Dự báo thời tiết, cân bằng tải và tối ưu lưu trữ đều đòi hỏi phân tích thông minh. Không có công nghệ số, năng lượng sạch sẽ sớm chạm trần và trở thành rủi ro cho hệ thống.

Vấn đề của Việt Nam không nằm ở chỗ thiếu công nghệ, cũng không thiếu dự án. Điều còn thiếu là năng lực kết nối các trụ cột mới thành một hệ thống vận hành thống nhất.

Khi AI, dữ liệu và năng lượng tái tạo được phát triển song song nhưng rời rạc, hiệu quả cộng hưởng không xuất hiện, còn chi phí chuyển đổi thì bị nhân lên. Tăng trưởng vì thế không sụp đổ, nhưng trở nên mong manh, dễ tổn thương trước những cú sốc kéo dài.

Giá trị không nằm ở từng trụ cột riêng lẻ, mà ở cách chúng gắn vào nhau. AI cần dữ liệu và năng lượng để học và tối ưu. Dữ liệu cần hạ tầng số để được khai thác. Năng lượng tái tạo cần AI và dữ liệu để vận hành ổn định. Phát triển rời rạc, mỗi trụ cột đều sớm chạm giới hạn.

Tương lai không được quyết định bằng cảm hứng đầu năm, mà bằng những lựa chọn mang tính cấu trúc, lặp lại mỗi ngày. AI, dữ liệu và năng lượng tái tạo không phải ba khẩu hiệu, mà là phép thử cho năng lực phối hợp của nền kinh tế. Kết nối được chúng, tăng trưởng mới có thể bền vững hơn, không hào nhoáng, nhưng đủ sâu để đi xa.

Lê Hoàng