Tại Hội nghị toàn quốc sơ kết triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, Tập đoàn Vingroup đã đề xuất 6 nhóm giải pháp chiến lược, trong đó trọng tâm là đưa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn (Big Data) trở thành hạ tầng cốt lõi của nền kinh tế số. Phóng viên Báo Nhân Dân đã có cuộc trao đổi với Giáo sư Dương Nguyên Vũ, Phó Hiệu trưởng, Giám đốc Khoa học Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (CAIR), Trường đại học VinUni về những điều kiện để Việt Nam xây dựng năng lực AI tự chủ, các điểm nghẽn cần tháo gỡ và lợi thế cạnh tranh riêng.
Dữ liệu - nền móng cho năng lực AI tự chủ
Theo Giáo sư Dương Nguyên Vũ, dữ liệu là nhiên liệu cho AI. Việt Nam hiện có dữ liệu phân tán ở nhiều bộ, ngành, địa phương và doanh nghiệp với cách thu thập, lưu trữ khác nhau, gây khó khăn cho kết nối và khai thác. Ông nhấn mạnh: “Điều chúng ta thiếu không chỉ là dữ liệu, mà là một hạ tầng giúp dữ liệu có thể được sử dụng như một tài sản chiến lược của quốc gia.” Đề xuất xây dựng hạ tầng dữ liệu AI quốc gia của Vingroup xuất phát từ nhu cầu tạo nền tảng dữ liệu chuẩn hóa, bảo đảm quyền riêng tư và cơ chế chia sẻ minh bạch, giúp viện nghiên cứu, trường đại học, doanh nghiệp phát triển mô hình AI cho y tế, giáo dục, sản xuất, quản trị công. Đó là điều kiện hình thành năng lực AI nội sinh, thay vì chỉ dùng công nghệ nước ngoài.
Bốn yếu tố cốt lõi và những điểm nghẽn
Giáo sư Dương Nguyên Vũ chỉ ra 4 yếu tố tiên quyết: hành lang pháp lý rõ ràng cho chia sẻ, khai thác và bảo vệ dữ liệu; hệ thống tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất; hạ tầng tính toán đủ mạnh; cơ chế hợp tác Nhà nước - doanh nghiệp - trường đại học. Việt Nam đã có Luật AI và cơ chế Sandbox AI sớm, lực lượng kỹ sư trẻ, tốc độ chuyển đổi số nhanh và thị trường nội địa lớn. Tuy nhiên, điểm nghẽn gồm dữ liệu phân tán, cơ chế chia sẻ an toàn giữa công và tư chưa hoàn chỉnh, chi phí GPU cao vượt khả năng của doanh nghiệp vừa và nhỏ và trường đại học. “Ngay tại VinUni, nhiều nhóm nghiên cứu cũng phải liên tục tối ưu nguồn lực tính toán,” ông nói. Cần hoàn thiện tiêu chuẩn dữ liệu, xây dựng cơ chế “Data Trust”, phát triển đội ngũ chuyên gia AI chất lượng cao và chính sách thu hút nhân tài quốc tế.
Đầu tư hạ tầng AI: Không chỉ là câu chuyện về GPU
Trước lo ngại đầu tư công vào hạ tầng tính toán dễ lạc hậu, Giáo sư Dương Nguyên Vũ cho rằng mô hình phù hợp là kiến trúc đám mây lai (hybrid cloud): Nhà nước tập trung vào kết nối, tiêu chuẩn, bảo mật, điều phối; năng lực tính toán kết hợp đầu tư công với thuê dịch vụ từ tư nhân. Ông lấy kinh nghiệm quốc tế: “Nhà nước trở thành khách hàng đầu tiên của doanh nghiệp AI, tạo thị trường ban đầu, bảo đảm hạ tầng được khai thác hiệu quả.” Hiệu quả đầu tư nên đo bằng giá trị sử dụng thay vì giá trị tài sản sở hữu. Cơ chế đầu tư và nghiệm thu dự án AI cũng cần linh hoạt hơn.
Sandbox AI: Cần cơ chế 'safe harbor' và một cửa
Giáo sư Dương Nguyên Vũ chỉ ra một số “vùng xám” pháp lý: startup có thể chịu sự điều chỉnh của cả sandbox công nghệ số và sandbox AI, gây khó xác định cơ quan quản lý; trách nhiệm tự phân loại rủi ro hệ thống AI khó với doanh nghiệp nhỏ; tích hợp API AI quốc tế (OpenAI, Claude, Gemini) dễ phát sinh rủi ro pháp lý khi nền tảng thay đổi; quy định gắn nhãn nội dung AI tạo ra cần hướng dẫn cụ thể. Ông đề xuất 3 đột phá: cơ chế “safe harbor” bảo vệ doanh nghiệp khỏi xử phạt hồi tố; cơ chế một cửa tránh xin ý kiến nhiều cơ quan; quy trình xét duyệt có thời hạn rõ ràng, cho phép thử nghiệm ở quy mô thương mại nhỏ.
Tìm vị thế riêng cho AI Việt Nam
Thay vì cạnh tranh quy mô với OpenAI hay Google, Giáo sư Dương Nguyên Vũ cho rằng Việt Nam nên tập trung vào lợi thế ngôn ngữ và văn hóa: tiếng Việt có hơn 100 triệu người dùng nhưng chưa được mô hình AI quốc tế hỗ trợ tốt. Hệ sinh thái Vingroup đã xây dựng bộ dữ liệu tiếng Việt hơn 350 tỷ token, phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tới 420 tỷ tham số; VinUni phát triển V-Bench với hơn 40.000 câu hỏi đánh giá AI tiếng Việt. Lợi thế thứ hai là giải quyết bài toán của nền kinh tế đang phát triển (Đông Nam Á, Nam Á, châu Phi) trong y tế, nông nghiệp, quản trị địa phương. Hướng đi khác là tập trung vào sản xuất thông minh, nông nghiệp thông minh, y tế cộng đồng. Chiến lược phát triển mô hình AI open-weight giúp hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo rộng lớn. Cuối cùng, cộng đồng kỹ sư và nhà khoa học người Việt toàn cầu là cầu nối chuyển giao công nghệ, hợp tác nghiên cứu và đưa sản phẩm AI Việt Nam ra thế giới. “Nếu tận dụng được đồng thời dữ liệu, nhân lực, hạ tầng và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, Việt Nam hoàn toàn có cơ hội trở thành một trung tâm AI có vị trí riêng,” ông khẳng định.
