Việt Nam có nhiều tiềm năng và cơ hội trong ngành công nghiệp bán dẫn

Các chuyên gia nhận định làn sóng chuyển dịch vốn đang diễn ra mạnh mẽ, cho thấy cuộc đua hạ tầng AI đang bước vào giai đoạn quyết liệt. Doanh nghiệp nào đầu tư sớm và đủ mạnh sẽ nắm ưu thế dẫn đầu thị trường. Bên cạnh các "ông lớn" như Google, AWS, các nhà sản xuất chip như NVIDIA cũng đang gia tăng tốc độ đầu tư để mở rộng năng lực hạ tầng phục vụ AI.

Đặc biệt, khu vực châu Á - Thái Bình Dương đang nổi lên như một động lực tăng trưởng mới của ngành chip AI toàn cầu, nhờ các khoản đầu tư mạnh mẽ từ chính phủ vào hạ tầng AI và chuyển đổi số. Các chuyên gia nhận định quốc gia nào đi sớm đón đầu công nghệ mới sẽ nắm lợi thế dài hạn và Việt Nam không nằm ngoài xu thế chuyển động mạnh mẽ của châu Á. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất hiện nay không nằm ở bản thân các thuật toán, mà ở khả năng vận hành ổn định và chính xác của mô hình AI trong điều kiện thực tế trên dây chuyền sản xuất.

Chuyên gia Dương Quang Huy - kỹ sư ứng dụng của Ascendas Systems

Chuyên gia Dương Quang Huy - kỹ sư ứng dụng của Ascendas Systems cho biết, trong các dây chuyền công nghệ cao, đặc biệt là dây chuyền sản xuất chip bán dẫn, việc áp dụng AI để kiểm tra lỗi là điều bắt buộc. Các kỹ sư hiện có thể sử dụng những công cụ như Deep Network Designer để xây dựng, trực quan hóa và tinh chỉnh mạng nơ-ron hay Classification Learner để thử nghiệm nhiều thuật toán khác nhau và lựa chọn mô hình tối ưu cho từng bộ dữ liệu thực tế.

Tuy nhiên, theo ông Huy vấn đề nằm ở khoảng cách giữa môi trường huấn luyện và thực tế sản xuất: “Một mô hình có thể đạt độ chính xác 99% trong phòng thí nghiệm nhưng vẫn có thể bỏ sót lỗi khi áp dụng vào dây chuyền, chỉ vì ảnh sản xuất bị chói sáng, có vết bụi nhỏ hay linh kiện bị xoay nhẹ góc”.

Ông Huy nhấn mạnh, việc phát triển AI cho sản xuất công nghiệp không chỉ là bài toán kỹ thuật mà còn là bài toán dữ liệu. Sự sai lệch nhỏ trong dữ liệu đầu vào, như hình ảnh bị méo, thiếu nét, ánh sáng không đồng đều hoặc vị trí linh kiện không thống nhất, có thể khiến mô hình AI hoạt động sai lệch. Do đó, một trong những giải pháp quan trọng là chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện chính xác.

Ông khuyến nghị cần thực hiện các bước xử lý như cân bằng ánh sáng, chỉnh góc, tăng cường độ tương phản và loại bỏ nhiễu. Việc gán nhãn dữ liệu cần được thực hiện một cách chính xác, có thể kết hợp cả phương pháp thủ công và tự động, nhằm đảm bảo mô hình học đúng bản chất của lỗi thay vì bị nhiễu bởi các yếu tố không liên quan.

Cuối năm ngoái, chia sẻ về chiến lược phát triển công nghiệp bán dẫn Việt Nam đến năm 2030 và tầm nhìn đến 2050, ông Nguyễn Khắc Lịch, Cục trưởng Cục Công nghiệp công nghệ thông tin và truyền thông (Bộ TT-TT) cho biết Việt Nam đặt ra mục tiêu xây dựng 2 nhà máy sản xuất chip bán dẫn trong giai đoạn 2 (2030 - 2040) và 3 nhà máy trong giai đoạn 3 (2040 - 2050) là một mục tiêu đầy tham vọng nhưng hoàn toàn khả thi.

Chuyển đổi số là tất yếu giúp thay đổi bộ mặt thế giới trong tương lai - Ảnh: Economictimes

Tham vọng được hiểu là khát khao, mong muốn đạt được những mục tiêu lớn lao, vượt xa điều kiện hiện tại và đòi hỏi sự nỗ lực vượt bậc. Để đạt được mục tiêu này, Việt Nam cần phải vượt qua nhiều thách thức và tận dụng tối đa các cơ hội. Chiến lược đề ra mục tiêu Việt Nam xây dựng 1 nhà máy sản xuất chip bán dẫn quy mô nhỏ đến năm 2030. Đây là điểm khác biệt trong tư duy chiến lược quốc gia của Việt Nam.

Hầu hết các nước đi sau, tương đồng với Việt Nam tập trung vào công đoạn hạ nguồn là đóng gói, kiểm thử của công nghiệp bán dẫn. Việt Nam tham gia vào các công đoạn bao gồm sản xuất chip bán dẫn. Đầu tư xây dựng 1 nhà máy sản xuất chip bán dẫn quy mô nhỏ, có cơ chế ưu đãi, hỗ trợ đầu tư, tài chính đặc biệt của nhà nước cho dự án xây dựng nhà máy. Thực hiện cơ chế mở để các doanh nghiệp có thể sử dụng năng lực của nhà máy.

Đây là nhiệm vụ chiến lược giúp kỹ sư Việt Nam biết cách làm chip bán dẫn, tiếp cận được công nghệ quản lý, vận hành sản xuất tiên tiến, phát triển hệ sinh thái, tạo nền tảng để Việt Nam phát triển ngành công nghiệp chip nội địa trong tương lai, bảo đảm chủ động sản xuất bán dẫn cho quốc phòng, an ninh trong mọi tình huống.

Liên quan đến xu hướng chiến lược và tính bền vững trong phát triển AI cho ngành công nghiệp, chuyên gia Trần Kim Duy Lân - Giám đốc Quốc gia của Navagis - đối tác chiến lược của Google, đã chỉ ra một nghịch lý đáng lưu tâm: trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm đến 30% thời gian thiết kế chip và tăng 25% năng suất nhà máy, song cũng đặt ra thách thức về tiêu thụ năng lượng. Dự kiến đến năm 2030, các trung tâm dữ liệu phục vụ AI có thể chiếm tới 21% lượng điện năng toàn cầu. Trong bối cảnh đó, ông Lân nhấn mạnh tầm quan trọng của xu hướng chuyển dịch từ các mô hình AI tập trung (cloud AI) sang các mô hình phân tán ngay tại thiết bị (Edge AI, on-device AI), như một hướng đi bền vững và tối ưu năng lượng.

Theo ông Lân, Edge AI cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị như camera thông minh, vi điều khiển hoặc bo mạch nhúng, thay vì truyền tải toàn bộ dữ liệu lên đám mây. Việc này không chỉ giúp giảm độ trễ và tăng tính riêng tư, mà còn tiết kiệm năng lượng một cách đáng kể, giảm từ 100 đến 1.000 lần lượng điện tiêu thụ mỗi tác vụ do loại bỏ bước xử lý trung gian. Đây là bước đi quan trọng để xây dựng một hạ tầng AI hiệu quả, đáp ứng yêu cầu của các ngành công nghiệp tương lai.

Tại hội thảo “Giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành công nghiệp bán dẫn” do Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP.HCM (SIHUB) tổ chức mới đây, đại diện Ascendas Systems - ông Hà Văn Kỳ chia sẻ: “Chúng tôi không chỉ mong muốn chia sẻ tri thức công nghệ, mà còn muốn đóng vai trò là cầu nối giữa chuyên gia, nhà đầu tư và cộng đồng startup công nghệ cao. Với các công cụ hàng đầu như MATLAB và Simulink, doanh nghiệp có thể rút ngắn đáng kể quá trình nghiên cứu - thử nghiệm - triển khai giải pháp thực tế, giúp sản phẩm nhanh chóng ra thị trường và tối ưu nguồn lực”.

Ông Hà Văn Kỳ cũng giới thiệu tổng quan các giải pháp AI cho ngành công nghiệp bán dẫn và điện tử, dựa trên nền tảng phần mềm MATLAB và Simulink - vốn đã được các tập đoàn hàng đầu thế giới trong ngành ô tô, hàng không vũ trụ và bán dẫn tin dùng. Các giải pháp này không chỉ hỗ trợ xây dựng hệ thống kiểm tra hình ảnh bằng deep learning, mà còn giúp tiền xử lý dữ liệu hình ảnh, gán nhãn và triển khai mô hình AI trong điều kiện thực tế một cách mượt mà và liền mạch.

Về mặt thị trường, các chuyên gia cho biết quy mô thị trường AI toàn cầu được dự báo sẽ đạt 1.811 tỉ USD vào năm 2030. Cùng thời điểm, ngành công nghiệp bán dẫn cũng hướng đến mục tiêu cán mốc 1.000 tỉ USD. Sự kết hợp giữa AI và bán dẫn được đánh giá là "cú hích kép" của cuộc cách mạng công nghiệp mới, khi các xu hướng AI chủ động (agentic AI), AI đa mô thức (multi-modal AI) và AI bền vững (generative & sustainable AI) đang thay đổi hoàn toàn cách các doanh nghiệp thiết kế, tối ưu hóa và kiểm tra vi mạch, từ đó thúc đẩy sự phát triển vượt bậc trong năng suất và chất lượng.

Trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển công nghệ cao là ưu tiên quốc gia, việc nắm bắt các xu hướng AI trong ngành bán dẫn là bước đi cần thiết. Các chương trình hỗ trợ khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ cao, như hội thảo do SIHUB và Ascendas Systems tổ chức, đang tạo cầu nối giúp các doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận nền tảng công nghệ quốc tế. Các công cụ như MATLAB và Simulink có thể giúp các startup rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và phát triển sản phẩm.

Việc ứng dụng AI không chỉ giúp các doanh nghiệp Việt Nam cải thiện hiệu suất và chất lượng sản phẩm mà còn là cơ hội để tạo lợi thế cạnh tranh trong chuỗi cung ứng công nghệ toàn cầu. Bằng cách đầu tư vào hạ tầng AI, đào tạo nhân lực và ứng dụng các giải pháp tiên tiến, Việt Nam có thể khẳng định vị thế của mình trong ngành công nghiệp bán dẫn đang phát triển mạnh mẽ.

Thủy Long