Xây dựng năng lực tự chủ trí tuệ nhân tạo

Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 với chủ đề “Sự hội tụ của các cực tăng trưởng mới toàn cầu” đang diễn ra từ ngày 26 đến 29/10/2026 tại Thành phố Hồ Chí Minh. Trong khuôn khổ diễn đàn, phiên chuyên đề “Năng lực tự chủ AI (AI Sovereign)” tập trung thảo luận một vấn đề có ý nghĩa chiến lược đối với các quốc gia trong kỷ nguyên số: làm thế nào để phát triển AI, khai thác hiệu quả những thành tựu công nghệ toàn cầu, đồng thời bảo đảm quyền kiểm soát đối với dữ liệu, hạ tầng và các hệ thống thiết yếu.

Tự chủ AI từ năng lực lựa chọn và kiểm soát

Các chuyên gia quốc tế cho rằng trong cuộc đua AI, tự chủ công nghệ không đồng nghĩa với việc mỗi quốc gia phải tự nghiên cứu, sản xuất mọi thành phần từ chíp bán dẫn, hạ tầng tính toán cho đến các mô hình nền tảng. Việc tự làm tất cả ở những công nghệ đòi hỏi vốn đầu tư khổng lồ và chuỗi cung ứng phức tạp có thể đẩy chi phí lên rất cao mà không mang lại hiệu quả cạnh tranh.

Chia sẻ kinh nghiệm quốc tế, ông Ajit Kumar, Vụ trưởng Bộ Điện tử và Công nghệ thông tin Ấn Độ khẳng định, tự chủ AI không có nghĩa là phải tự phát triển mọi công nghệ, mà quan trọng là xác định những năng lực cần xây dựng trong nước và những lĩnh vực có thể tận dụng hợp tác quốc tế, hướng tới mục tiêu đáp ứng nhu cầu thực tế của người dân.

Để phục vụ hơn 1,4 tỷ dân với 22 ngôn ngữ chính thức, Ấn Độ phê duyệt Chương trình AI quốc gia vào tháng 3/2024 với ngân sách 103 tỷ rupee (khoảng 1,08 tỷ USD) trong 5 năm. Chương trình đã phân bổ hơn 38.000 bộ xử lý đồ họa (GPU), phê duyệt trợ cấp cho 237 dự án với 9,3 triệu giờ GPU, đồng thời lựa chọn hỗ trợ 20 đề xuất phát triển mô hình AI trong nước (gồm 12 mô hình đa phương thức quy mô lớn và 8 mô hình ngôn ngữ nhỏ). Cách làm này giúp hạ thấp chi phí tiếp cận hạ tầng cho các đơn vị nghiên cứu mà vẫn tận dụng được GPU toàn cầu song song với đầu tư nghiên cứu bán dẫn nội địa.

Dưới góc độ quản trị rủi ro, bà Emilie Esparon, Đồng sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành Trung tâm Xuất sắc về AI châu Âu (ECAIE), nhận định không quốc gia hay khu vực nào dễ dàng tự chủ toàn bộ chuỗi giá trị AI. Do đó, các quốc gia cần nhận diện mối phụ thuộc, nắm rõ dữ liệu được lưu trữ, xử lý ở đâu, ai có quyền truy cập và chuẩn bị phương án thay thế khi dịch vụ gián đoạn. Bà Esparon đề xuất ưu tiên quyền kiểm soát đối với những lĩnh vực trọng yếu như an ninh công cộng, dữ liệu y tế và dữ liệu dân cư.

Bổ sung về bài toán chi phí và rủi ro, ông Albert Antoine, Giám đốc Chiến lược và Đồng sáng lập Avaiga (Singapore), lưu ý rằng mức độ kiểm soát càng cao thì nguồn lực đầu tư càng lớn. Doanh nghiệp cần đánh giá kỹ chi phí dài hạn, khả năng tích hợp và quyền kiểm soát dữ liệu trước khi chọn giải pháp, bởi một giải pháp triển khai nhanh trong ngắn hạn có thể tạo ra rủi ro nếu không thể chuyển đổi khi điều kiện cung cấp dịch vụ thay đổi

Để từng bước tự chủ AI

Chia sẻ tại phiên thảo luận, ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC TS, Tập đoàn Công nghệ CMC nêu quan điểm về những điều kiện cần thiết để Việt Nam từng bước làm chủ AI, từ hạ tầng công nghệ, dữ liệu đến năng lực phát triển và quản trị các hệ thống AI.

Theo đó, để thúc đẩy AI tại Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng và Việt Nam nói chung, cần tập trung vào 2 hướng trọng tâm. Thứ nhất là phát triển hạ tầng công nghệ, bao gồm năng lực tính toán hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu và hạ tầng truyền dẫn, tạo nền tảng cho việc nghiên cứu, huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Thứ hai là phát triển, làm chủ các công nghệ AI do doanh nghiệp Việt Nam nghiên cứu, xây dựng, đáp ứng những nhu cầu cụ thể của thị trường và xã hội, chẳng hạn các trợ lý AI phục vụ lĩnh vực pháp lý.

Ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC TS, Tập đoàn Công nghệ CMC tham gia thảo luận tại phiên chuyên đề. (Ảnh CMC)

Đại diện CMC cũng nhấn mạnh, tự chủ AI không chỉ là làm chủ công nghệ mà còn bao gồm khả năng quản trị, kiểm soát dữ liệu và bảo đảm năng lực hạ tầng. Có thể hình dung AI như một chiếc xe: động cơ cần đủ mạnh để vận hành hiệu quả, nhưng đồng thời phải có hệ thống phanh tốt để kiểm soát và bảo đảm an toàn. Tương tự, phát triển AI cần song hành với cơ chế kiểm soát, nguyên tắc sử dụng và trách nhiệm trong quá trình triển khai.

Trong khuôn khổ diễn đàn, CMC giới thiệu hệ sinh thái công nghệ và các giải pháp AI C-Product hướng tới nhu cầu thực tiễn của cơ quan nhà nước, doanh nghiệp và đô thị thông minh. Các sản phẩm, giải pháp được giới thiệu gồm CLEX, C-GOV, C-AGENT, CIVAMS, CMC AI Box và CMC AI Vision, thể hiện định hướng đưa AI vào thực tiễn nhằm hỗ trợ xử lý thông tin, tra cứu tri thức, nâng cao hiệu quả quản lý, điều hành và hoạt động sản xuất, kinh doanh

Quản trị đô thị dựa trên dữ liệu và định hướng mô hình chuyên biệt

Từ thực tiễn quản lý địa phương, bà Võ Thị Trung Trinh, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố Hồ Chí Minh cho biết, chính quyền đô thị cần chuyển sang phương thức quản trị dựa trên dữ liệu, nâng cao năng lực dự báo và đánh giá chính sách. Thành phố Hồ Chí Minh đã xây dựng nền tảng dữ liệu dùng chung từ năm 2020, nhưng việc kết nối, chia sẻ giữa các ngành cần tiếp tục hoàn thiện, chuẩn hóa và cập nhật thường xuyên

Các bài toán ưu tiên ứng dụng AI tại Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm: ngập nước, ùn tắc giao thông, ô nhiễm môi trường và chậm giải ngân đầu tư công. Bà Trinh nhấn mạnh việc ứng dụng AI phải bắt đầu từ xác định rõ vấn đề cần giải quyết, dữ liệu đầu vào, kết quả mong muốn và trách nhiệm của từng bên. Cán bộ, công chức cần hiểu giới hạn của mô hình, kiểm chứng khuyến nghị và chịu trách nhiệm về quyết định của mình, bởi AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ chứ không thể thay thế yêu cầu về quản trị và trách nhiệm giải trình.

Đóng góp định hướng chiến lược, Giáo sư Lê Bảo Long, Viện Nghiên cứu Khoa học Quốc gia INRS, Đại học Québec, Canada cho rằng, Việt Nam chưa nhất thiết phải cạnh tranh trực tiếp với các tập đoàn toàn cầu về quy mô mô hình nền tảng. Hướng đi thực tế và hiệu quả hơn là tổ chức hạ tầng tính toán thành nguồn lực dùng chung, tập trung phát triển các mô hình AI chuyên biệt được tối ưu hóa cho tiếng Việt và giải quyết các bài toán kinh tế-xã hội cụ thể trong nước, đồng thời làm chủ dữ liệu và quy trình triển khai.

Các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam đẩy mạnh triển khai các giải pháp "Make in Vietnam" bảo đảm tính hiệu quả và chủ quyền dữ liệu quốc gia. (Ảnh CMC)

Các đại biểu tại phiên chuyên đề đi đến thống nhất, để AI không dừng lại ở mức trình diễn công nghệ mà thực sự giải quyết bài toán thực tế, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa khu vực công và khu vực tư nhân. Cơ quan nhà nước đóng vai trò xác định bài toán, cung cấp bối cảnh và tạo điều kiện thử nghiệm (sandbox). Ngược lại, các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam đóng vai trò nghiên cứu, kiểm chứng độ an toàn và triển khai các giải pháp "Make in Vietnam" bảo đảm tính hiệu quả và chủ quyền dữ liệu quốc gia.