Tổng quan
Cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc đang trở thành một trong những cuộc đối chiến công nghệ quan trọng nhất thế kỷ 21. Hai cường quốc này đang tiếp cận phát triển AI theo những con đường khác biệt – Mỹ với mô hình thị trường tự do và Trung Quốc với mô hình nhà nước dẫn đạo. Báo cáo này phân tích sâu về các mô hình phát triển, chiến lược, thành tựu và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam trong cuộc cạnh tranh định hình tương lai AI toàn cầu.
I. Bối cảnh và Chiến lược Phát triển AI của Mỹ và Trung Quốc
1.1 Bối cảnh chung
Nền tảng chung:
- Cả Mỹ và Trung Quốc đều nhận thức AI là công nghệ đột phá định hình tương lai
- Xem AI như thế yếu tố chiến lược quan trọng cho an ninh quốc gia và phát triển kinh tế
- Đầu tư quy mô lớn vào nghiên cứu và phát triển AI
- Mục tiêu trở thành nước dẫn đầu thế giới về công nghệ AI
Sự khác biệt khởi điểm:
- Mỹ có lợi thế về nền tảng công nghệ cao, hệ sinh thái đổi mới sáng tạo và tài chất lượng
- Trung Quốc có lợi thế về quy mô thị trường, dữ liệu lớn và sự hỗ trợ quyết liệt từ chính phủ
1.2 Chiến lược phát triển AI của Mỹ
Khung chính sách toàn diện
Chương trình Hành động AI “America’s AI Action Plan” (tháng 7/2025) với các trụ cột chính:
- Tăng tốc đổi mới sáng tạo AI: Loại bỏ các rào cản pháp lý không cần thiết, thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng
- Phát triển hạ tầng AI hiện đại: Tập trung vào sản xuất bán dẫn, trung tâm dữ liệu an toàn
- Bảo vệ giá trị Hoa Kỳ: Đảm bảo AI theo đuổi các nguyên tắc tự do ngôn luận và giá trị Mỹ
- Củng cố an ninh quốc gia: Đối phó với mối đe dọa từ các đối thủ chiến lược
Định hướng chiến lược đặc trưng
Mô hình tiếp cận “Tăng trưởng trước” (Growth-first):
- Thúc đẩy đổi mới nhanh chóng
- Hạn chế tối đa quy định cản trở
- Đẩy mạnh đầu tư tư nhân
- Ưu tiên tốc độ phát triển hơn kiểm soát rủi ro
Ưu tiên đầu tư:
- Đầu tư tư nhân chiếm 60-70% tổng đầu tư AI
- Chính phủ chiếm 30-40%, tập trung vào nghiên cứu cơ bản và an ninh quốc gia
- Tổng đầu tư AI của Mỹ đạt $109.1 tỷ USD năm 2024, gấp 12 lần Trung Quốc
- 47 công ty AI “kỳ lân” (unicorn) – dẫn đầu toàn cầu
1.3 Chiến lược phát triển AI của Trung Quốc
Khung chính sách đa tầng
Kế hoạch Phát triển AI Thế hệ mới (2017):
- Mục tiêu lớn: Trở thành nước đi đầu thế giới về AI vào năm 2030
- Ba giai đoạn phát triển:
- Đến 2020: Công nghệ AI đạt trình độ quốc tế tiên tiến
- Đến 2025: Đạt đột phá lớn về lý luận cơ bản, một số công nghệ ứng dụng đạt trình độ dẫn đầu thế giới
- Đến 2030: Hoàn thành mục tiêu dẫn đầu thế giới về AI
Chính sách “AI Plus” (2024):
- Công nghệ, công nghiệp, tiêu dùng, đời sống, quản trị và hợp tác toàn cầu
- Xây dựng cơ sở hạ tầng thế hệ mới
- Hệ sinh thái công nghiệp mới
- Tạo ra việc làm mới
Định hướng chiến lược đặc trưng
Mô hình “Chính phủ dẫn dắt, Thị trường hoạt động”:
- Chính phủ thiết lập định hướng chiến lược và cơ chế chính sách
- Doanh nghiệp đóng vai trò trụ cột trong nghiên cứu và ứng dụng
- Sự hợp tác chặt chẽ giữa chính quyền trung ương và địa phương
Chiến lược “Tự chủ công nghệ”(Self-sufficiency):
- Đảm bảo an ninh chuỗi cung ứng công nghệ
- Phát triển chip AI trong nước
- Giảm phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài
- Xây dựng hệ sinh thái hoàn chỉnh
II. Đặc trưng cốt lõi của Mô hình Phát triển AI
2.1 Đặc trưng mô hình AI của Mỹ
Mô hình Hợp tác Công-Tư Đặc thù
Mô hình phát triển AI của Mỹ được xây dựng trên nền tảng hợp tác công-tư đặc thù, nơi ba bên chính đóng vai trò bổ trợ và tạo thành hệ sinh thái hoàn chỉnh. Chính phủ trong mô hình này đóng vai trò định hướng chiến lược, đầu tư vào nghiên cứu cơ bản và xây dựng hạ tầng nền tảng, trong khi khu vực tư nhân, đặc biệt là Silicon Valley, tập trung vào đổi mới công nghệ thuần túy và thương mại hóa nhanh chóng. Các viện nghiên cứu và trường đại học đóng vai trò trung tâm trong phát kiến khoa học, đào tạo nhân lực chất lượng cao và kiểm định tính chính xác của các công trình nghiên cứu.
Cơ chế hợp tác trong mô hình này đặc biệt linh hoạt, bao gồm hợp đồng nghiên cứu song hướng giữa các cơ quan chính phủ và doanh nghiệp công nghệ, chương trình tài trợ chung như các sáng kiến từ NSF (National Science Foundation), DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) và các doanh nghiệp công nghệ lớn. Sự kết hợp giữa chia sẻ dữ liệu và cơ sở hạ tầng cùng cơ chế chuyển giao công nghệ linh tạo điều kiện tiên quyết cho sự bùng nổ đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI tại Mỹ.
Tập trung vào Đổi mới Sáng tạo Cơ bản
Mô hình AI của Mỹ đặc trưng bằng sự tập trung mạnh mẽ vào đổi mới sáng tạo cơ bản, nơi các công trình nghiên cứu khoa học nền tảng được ưu tiên hàng đầu. Trọng tâm chính của chiến lược nghiên cứu bao gồm phát triển AI interpretability (công nghệ giúp giải thích cách hoạt động của mô hình AI), AI control systems (hệ thống kiểm soát và giám sát AI), Adversarial robustness (khả năng chống lại các cuộc tấn công của đối thủ) và Security and safety (các giải pháp bảo mật và an toàn cho hệ thống AI).
Hệ sinh thái đổi mới của Mỹ tạo ra môi trường cạnh tranh cao, nơi các công ty sẵn sàng chấp nhận rủi ro để theo đuổi các ý tưởng đột phá. Văn hóa khởi nghiệp tinh thần dám nghĩ dám làm và khả năng thu hút nhân tài toàn cầu tạo nên lợi thế cạnh tranh độc đáo. Với 40% các nhà nghiên cứu AI toàn cầu làm việc tại Mỹ, hệ thống đổi mới này không ngừng sản xuất ra các công nghệ nền tảng định hình tương lai ngành công nghệ toàn cầu.
An ninh Quốc gia là Ưu tiên Hàng đầu
Trong chiến lược AI của Mỹ, an ninh quốc gia giữ vai trò trung tâm, được thể hiện qua các sáng kiến và chương trình đặc thù. Chính phủ Mỹ tập trung phát triển năng lực bảo vệ an ninh mạng AI, xây dựng các hệ thống phòng thủ chống lại các cuộc tấn công AI độc hại và các mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi. Song song đó, việc bảo vệ các hạ tầng quan trọng như hệ thống năng lượng, giao thông và tài chính khỏi các cuộc tấn công AI được ưu tiên hàng đầu.
Việc kiểm soát xuất khẩu công nghệ nhạy cảm, đặc biệt là chip bán dẫn và phần mềm AI tiên tiến, nhằm ngăn chặn việc chuyển giao công nghệ cho các đối thủ chiến lược. Mỹ cũng củng cố hợp tác quốc phòng AI với các đồng minh thông qua các chương trình chia sẻ công nghệ và đào tạo chung. Tầm nhìn an ninh này không chỉ bảo vệ lợi ích quốc gia mà còn định hình trật tự địa chính trị công nghệ toàn cầu trong kỷ nguyên AI.
2.2 Đặc trưng mô hình AI của Trung Quốc
Mô hình “Quân – Dân” kết hợp (Military-Civil Fusion)
Mô hình AI của Trung Quốc được định hình sâu sắc bởi chiến lược “Quân – Dân” kết hợp, một triết lý phát triển công nghiệp đặc thù của Trung Quốc. Trong mô hình này, các rào cản giữa Quân Giải phóng Nhân dân, học viện, công ty công nghệ và khu vực tư nhân bị xóa bỏ, tạo điều kiện thuận lợi cho quân đội sử dụng ngành công nghiệp và công nghệ hai mục đích. Chiến lược này cho phép tích hợp các tiến bộ AI dân sự vào các ứng dụng quân sự và ngược lại, tạo ra một vòng tuần hoàn đổi mới hiệu quả.
Phát triển công nghệ AI cho cả mục đích quân sự và dân sự là đặc điểm nổi bật, giúp Trung Quốc tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực và đẩy nhanh tốc độ phát triển. Mô hình này đặc biệt hiệu quả trong việc chuyển đổi công nghệ từ phòng thí nghiệm đến ứng dụng thực chiến, tạo ra lợi thế cạnh tranh chiến lược trong cuộc đua công nghệ toàn cầu.
Tập trung vào Ứng dụng Thực tế
Khác với Mỹ tập trung vào nghiên cứu cơ bản, mô hình AI của Trung Quốc đặc trưng bằng sự tập trung mạnh mẽ vào ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực kinh tế – xã hội. Chính phủ Trung Quốc xác định 10 lĩnh vực ưu tiên phát triển AI bao gồm thành phố thông minh, tính toán khoa học, nông nghiệp thông minh, năng lượng thông minh, môi trường thông minh, tài chính thông minh, logistics thông minh, giáo dục thông minh, y tế thông minh và giao thông thông minh.
Chiến lược “Dữ liệu Đông, Tính toán Tây” là đặc điểm đặc biệt, nhằm giải quyết vấn đề hạ tầng tính toán bằng cách xây dựng các trung tâm dữ liệu và điện toán ở phía Tây Trung Quốc. Chiến lược này tận dụng lợi thế về dữ liệu dân cư khổng lồ của Trung Quốc, với tổng số lượng lớn hơn gấp 1.5 lần so với Mỹ, tạo thành lợi thế cạnh tranh độc nhất trong đào tạo và huấn luyện các mô hình AI. Phát triển hạ tầng tính toán quy mô lớn giúp Trung Quốc giải quyết bài toán hiệu quả điện toán, một trong những thách thức lớn nhất trong phát triển AI.
Quản lý và Quy định Tiên phong
Trung Quốc nổi bật với việc xây dựng hệ thống quản lý và quy định AI tiên phong trên thế giới. Các quy định về mô hình tạo sinh AI (Generative AI) của Trung Quốc được ban hành trước cả khi EU thông qua AI Act, thể hiện sự chủ động trong việc định khuôn khổ pháp lý cho công nghệ mới. Các quy định này yêu cầu các công ty phải công bố dữ liệu đào tạo, đánh dấu nội dung kỹ thuật số và đảm bảo nội dung phát sinh phải phù hợp với “giá trị trọng tâm chủ nghĩa xã hội”.
Hệ thống quản lý dữ liệu tập trung là đặc điểm quan trọng, kết hợp giữa các quy định pháp lý và cơ sở hạ tầng kỹ thuật. Trung Quốc phát triển mạng lưới điện toán tích hợp quốc gia để chia sẻ tài nguyên dữ liệu và tính toán, đồng thời xây dựng khung pháp lý dữ liệu lớn toàn diện. Mô hình quản lý này giúp tạo ra sự đồng bộ trong hệ thống dữ liệu quốc gia, đồng thời đảm bảo kiểm soát an ninh và an toàn thông tin – những yếu tố sống còn đối với sự ổn định chính trị và an ninh quốc gia.
2.3 So sánh các mô hình phát triển
Tiếp cận Đổi mới
Mỹ và Trung Quốc thể hiện hai cách tiếp cận đổi mới hoàn toàn khác nhau trong lĩnh vực AI. Mỹ tập trung vào nghiên cứu cơ bản và công nghệ đột phá, đỉnh cao là các công trình như AlphaFold 2 của Google DeepMind – công nghệ giải quyết cấu trúc protein đã đoạt giải Nobel Hóa học 2024. Định hướng thương mại hóa nhanh chóng giúp các phát minh từ phòng thí nghiệm nhanh chóng trở thành sản phẩm thương mại, tạo ra lợi thế cạnh tranh kinh tế. Môi trường cạnh tranh cao và khả năng chấp nhận rủi ro tạo điều kiện cho các start-up AI phát triển thần tốc.
Ngược lại, Trung Quốc bám sát chiến lược quốc gia dài hạn, tập trung vào ứng dụng thực tế và công nghiệp hóa. Thay vì đột phá công nghệ thuần túy, Trung Quốc tập trung vào việc áp dụng AI vào các lĩnh vực kinh tế ưu tiên, tạo ra giá trị kinh tế thực sự. Chiến lược “làm với những gì mình có” thể hiện qua việc phát triển chip AI nội địa như Ascend 910C của Huawei dù hạn chế về công nghệ tiên tiến. Tốc độ và quy mô triển khai là điểm mạnh, với khả năng triển khai hàng trăm dự án AI thực tế chỉ trong thời gian ngắn.
Vai trò của Chính phủ
Vai trò của chính phủ trong hai mô hình này cũng thể hiện sự khác biệt sâu sắc. Trong mô hình Mỹ, chính phủ đóng vai trò định hướng chiến lược, hỗ trợ nghiên cứu và tạo môi trường thuận lợi thay vì can thiệp trực tiếp vào hoạt động đổi mới. Các cơ quan như DARPA, NSF và NIH tài trợ nghiên cứu cơ bản, trong khi các công ty công nghệ lớn tự định hướng chiến lược phát triển và ra quyết định đầu tư.
Trái ngược hoàn toàn, mô hình Trung Quốc có sự lãnh đạo trực tiếp của chính phủ, với hoạch định chiến lược chi tiết và điều phối nguồn lực tập trung. Chính phủ Trung Quốc xác định lộ trình phát triển AI rõ ràng với các mốc thời gian cụ thể, từ kế hoạch 2017 đến chính sách AI Plus 2024. Sự điều phối chặt chẽ giữa chính quyền trung ương và địa phương giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và đảm bảo các mục tiêu quốc gia được thực hiện.
Nguồn vốn đầu tư
Nguồn vốn đầu tư là khác biệt rõ rệt giữa hai mô hình. Mỹ theo đuổi mô hình đa dạng hóa với sự tham gia của nhiều nguồn lực khác nhau, trong đó khu vực tư nhân chiếm tỷ trọng áp đảo 60-70%. Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft, Meta, Amazon đầu tư mạnh mẽ vào AI với tổng chi tiêu trên 300 tỷ USD năm 2025, tạo ra hệ sinh thái đầu tư sôi động. Sự đa dạng này giúp giảm rủi ro quốc gia và tạo ra động lực cạnh tranh lành mạnh.
Trung Quốc lại theo đu mô hình tập trung, với chính phủ và doanh nghiệp nhà nước đóng vai trò chủ đạo. Tổng đầu tư AI của Trung Quốc đạt 43.8 tỷ USD năm 2024, trong đó chính phủ thành lập các quỹ đầu tư trị giá 8.2 tỷ USD cho startup AI. Sự tập trung này giúp Trung Quốc triển khai các dự án quy mô lớn và có tính chiến lược cao, đồng thời đảm bảo sự đồng bộ với các mục tiêu phát triển kinh tế – xã hội.
Quản lý rủi ro
Trong quản lý rủi ro, Mỹ và Trung Quốc cũng có cách tiếp cận đối lập. Mỹ ưu tiên đổi mới và quản lý rủi ro sau khi áp dụng, tạo môi trường thuận lợi cho việc thử nghiệm công nghệ mới. Chiến lược ” tăng trưởng trước” (growth-first) giúp Mỹ duy trì tốc độ đổi mới nhanh, với các quy định chỉ được áp dụng khi công nghệ đã trở nên phổ biến và có đủ dữ liệu để đánh giá tác động.
Trung Quốc lại áp dụng mô hình quản lý đồng thời với đổi mới, với kiểm soát chặt chẽ ngay từ giai đoạn phát triển. Các quy định về AI đạo đức, an toàn bảo mật và bảo vệ dữ liệu người dùng được ban hành sớm, tạo khuôn khổ pháp lý rõ ràng cho phát triển AI. Cách tiếp cận này giúp kiểm soát rủi ro xã hội và đạo đức, nhưng cũng có thể kìm hãm tốc độ đổi mới so với Mỹ.
III. Thành tựu Điển hình của Hai Hình thái Phát triển AI
3.1 Thành tựu Mỹ
Các Mô hình AI Tạo Sinh Hàng Đầu
Google đã tạo ra bước tiến đột phá với Gemini 2.0 Flash, được xem là mô hình AI mạnh m nhất hiện nay của tập đoàn này. Được thiết kế cho thời đại AI đại lý (agentic era), Gemini 2.0 Flash cung cấp khả năng đa phương thức vượt trội, cho phép AI hiểu và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Dự án Project Astra đi kèm là một trợ lý AI phổ quát giúp tương tác liên tục và tự nhiên, trong khi Project Mariner cho phép AI thực hiện các hành động cụ thể trong trình duyệt Chrome. Mô hình Jules đại lý code hỗ trợ các nhà phát triển phần mềm làm việc hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, thành công lớn nhất thuộc về OpenAI với dòng sản phẩm ChatGPT. ChatGPT Atlas, phiên bản mới nhất, là một trình duyệt AI có khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tìm kiếm và làm việc trực tuyến, kết hợp khả năng tìm kiếm với hiểu biết sâu sắc. GPT-5, phiên bản tiếp theo, đã thể hiện khả năng vượt trội trong các kỳ thi toán học và khoa học quốc tế, đánh dấu bước tiến lớn trong khả năng lý luận của AI. Dòng ChatGPT của OpenAI tiếp tục thống trị thị trường AI tạo sinh với tỷ lệ thị phần áp đảo, chiếm tới 46% giá trị tạo ra từ AI trong lĩnh vực marketing và quảng cáo sáng tạo trên toàn cầu.
Đột phá Khoa học và Công nghệ
Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ, các thành tựu của Mỹ trong AI thực sự cách mạng hóa nhiều ngành quan trọng. AlphaFold 2 của Google DeepMind là một bước ngoặt lịch sử, công nghệ giải quyết cấu trúc protein đã đoạt giải Nobel Hóa học 2024. Sau một thập kỷ nghiên cứu, AlphaFold 2 có khả năng dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác vượt trội, không chỉ đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu sinh học mà còn mở đường cho phát triển thuốc mới và phương pháp điều trị bệnh tật. Thành tựu này minh chứng cho sức mạnh của nghiên cứu cơ bản美国的AI khi tạo ra những ứng dụng có tác động lớn đến toàn nhân loại.
Trong lĩnh vực khoa học thần kinh, Google đã tạo ra bản đồ não người chi tiết sau 10 năm nghiên cứu, giúp các nhà khoa học hiểu sâu hơn về hoạt động của não bộ và các bệnh lý liên quan. Những tiến bộ này không chỉ có ý nghĩa về mặt khoa học mà còn mở ra cơ hội phát triển các liệu pháp điều trị các bệnh thần kinh như Alzheimer, Parkinson và trầm cảm. Trong lĩnh vực tính toán lượng tử, Quantum Computing Willow Chip của IBM đại diện cho bước tiến đột phá, mở ra kỷ nguyên tính toán lượng tử với khả năng giải quyết những bài toán phức tạp mà các máy tính truyền thống không thể xử lý. Những công nghệ tiên tiến này định hình lại tương lai khoa học và công nghệ toàn cầu.
Ứng dụng Thực tế
Sự đổi mới trong AI của Mỹ không chỉ giới hạn trong phòng thí nghiệm mà còn tạo ra những tác động sâu rộng trong đời sống thực tế. Trong lĩnh vực nghệ thuật, những bức tranh do robot AI tạo ra đã được bán đấu giá với giá lên tới 1 triệu USD, trong khi robot humanoid Ai-Da đã tạo ra những tác phẩm nghệ thuật gây tiếng vang toàn cầu. Những thành tựu này xác định lại giá trị nghệ thuật trong kỷ nguyên số, đặt ra câu hỏi về vai trò của nghệ sĩ và bản chất của sự sáng tạo trong thời đại AI.
Trong lĩnh vực y tế và dược phẩm, AI của Mỹ đang cách mạng hóa chẩn đoán y tế bằng cách phát triển các hệ thống có khả năng phát hiện sớm các bệnh ung thư, bệnh tim và các bệnh lý khác với độ chính xác cao. Các công ty dược phẩm lớn như Pfizer và Merck đang sử dụng AI để phát triển thuốc mới, rút ngắn thời gian từ phát kiến lẫn nhau đến sản xuất từ 10-15 năm xuống chỉ còn 2-5 năm. AI cũng giúp cải thiện kết quả điều trị bệnh nhân bằng cách phân tích dữ liệu lâm sàng lớn và đề xuất các phác đồ điều trị cá nhân hóa. Những ứng dụng này không chỉ nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe mà còn giảm đáng kể chi phí y tế.
3.2 Thành tựu Trung Quốc
Các Mô hình LLM Tối Tiên
Các công ty công nghệ Trung Quốc đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), với DeepSeek-R1 là ví dụ điển hình nhất. DeepSeek-R1 được xem là mô hình LLM hoàn chỉnh cực kỳ hiệu quả, có khả năng giảm tới 97% chi phí phát triển mô hình ngôn ngữ lớn so với các công ty Mỹ từ Silicon Valley. Mô hình này chứng tỏ rằng Trung Quốc có thể tạo ra các sản phẩm chất lượng cao với phần nhỏ chi phí, một chiến lược hiệu quả trong bối cảnh các lệnh trừng phạt công nghệ hạn chế tiếp cận chip cao cấp. Chất lượng của DeepSeek-R1 đã đạt đến mức tương đương với các mô hình hàng đầu của Mỹ, tạo ra sự cạnh tranh gay gắt trên thị trường AI toàn cầu.
WuDao 3.0 là một minh chứng khác cho cách tiếp cận thực dụng của Trung Quốc đối với AI. Là một mô hình đa phương thức (multimodal) mã nguồn mở, WuDao 3.0 thể hiện sự tập trung vào hiệu quả thực tế hơn là sức mạnh tính toán thuần túy. Mặc dù không phải là công nghệ đột phá như các mô hình của Mỹ, WuDao 3.0 đáp ứng tốt nhu cầu của thị trường nội địa và các ứng dụng công nghiệp, phù hợp với chiến lược phát triển AI của Trung Quốc là tập trung vào giải pháp thực tế. Ngoài ra, một loạt công ty AI mới nổi tại Trung Quốc cũng đã phát triển các mô hình tương tự ChatGPT nhưng có hiệu suất cạnh tranh, cho thấy sự phát triển đa dạng và năng động trong hệ sinh thái AI của quốc gia.
Công nghệ Vật lý và Hạ tầng
Trong lĩnh vực robot hình người (Physical AI), Trung Quốc đang tạo ra những bước tiến đáng kinh ngạc. Dự báo cho thấy hơn 100 tiến bộ giống DeepSeek sẽ được phát triển trong 18 tháng tới, cho thấy tốc độ phát triển chóng mặt trong lĩnh vực AI trên thực thể. Robot công nghiệp và robot phục vụ con người của Trung Quốc bắt đầu thống trị thị trường châu Á, với khả năng hoạt động hiệu quả trong nhiều môi trường khác nhau. Sự phát triển này không chỉ quan trọng về mặt thương mại mà còn có ý nghĩa chiến lược, giúp Trung Quốc giành lợi thế trong lĩnh vực sản xuất tự động và robot thông minh.
Chiến lược “Eastern Data, Western Computing” Grid là một đặc điểm nổi bật trong phát triển hạ tầng AI của Trung Quốc. Mạng lưới tính toán quốc gia chiến lược này giải quyết vấn đề hạ tầng tính toán bằng cách phân bổ hợp lý nguồn lực, xây dựng các trung tâm dữ liệu và điện toán ở phía Tây Trung Quốc. Chiến lược này tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực tính toán toàn quốc, giải quyết sự mất cân đối giữa tập trung dữ liệu và nhu cầu tính toán. Các trung tâm tính toán quy mô lớn này hỗ trợ việc đào tạo và vận hành các mô hình AI lớn, tạo thành nền tảng hạ tầng cho toàn bộ hệ sinh thái AI của Trung Quốc.
Nỗ lực tự chủ công nghệ cao của Huawei với chip Ascend 910C là một minh chứng khác cho cam kết của Trung Quốc trong việc giảm phụ thuộc vào chip ngoại nhập. Dù không thể đạt được hiệu suất như các chip NVIDIA cao cấp nhất do hạn chế công nghệ, Ascend 910C vẫn đủ mạnh để vận hành các mô hình AI hiệu quả, đặc biệt trong các ứng dụng công nghiệp và chính phủ. Sự phát triển này giúp Trung Quốc tạo ra một chuỗi cung ứng bán dẫn độc lập, đảm bảo an ninh công nghệ quốc gia và giảm thiểu rủi ro từ các lệnh trừng phạt của Mỹ.
Nghiên cứu và Cho phát Bài báo Khoa học
Trung Quốc đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong nghiên cứu và công bố bài báo khoa học về AI. Xu hướng tăng trưởng từ năm 2000 đến nay thực sự đáng kinh ngạc: năm 2000, Trung Quốc chỉ có 671 bài báo AI được công bố, nhưng đến năm 2024, con số đã tăng lên 23.695 bài báo khoa học AI, giúp Trung Quốc trở thành quốc gia có số lượng bài báo AI lớn nhất thế giới. Sự tăng trưởng này phản ánh sự đầu tư mạnh mẽ vào giáo dục đại học và nghiên cứu khoa học, cùng với chính sách khuyến khích xuất bản khoa học quốc tế.
Hệ sinh thái AI toàn diện của Trung Quốc được xây dựng trên nền tảng kết hợp giữa chiến lược quốc gia, nghiên cứu học thuật và đổi mới tư nhân. Chính phủ Trung Quốc xây dựng hệ thống quản lý đa tầng để hỗ trợ phát triển AI, bao gồm các trung tâm nghiên cứu quốc gia, các chương trình tài trợ lớn và sự kết hợp chặt chẽ giữa trường đại học và doanh nghiệp. Chất lượng nghiên cứu của Trung Quốc cũng đang cải thiện nhanh chóng, với số lượng trích dẫn và tác động của các công trình nghiên cứu tăng đáng kể trong những năm gần đây. Những thành tựu này giúp Trung Quốc không chỉ là “công xưởng của thế giới” mà còn đang trở thành một trung tâm đổi mới công nghệ quan trọng trên bản đồ toàn cầu.
3.3 So sánh Thành tựu
Điểm mạnh của Mỹ
- Đổi mới sáng tạo cơ bản: Sáng tạo những công nghệ nền tảng như AlphaFold
- Hệ sinh thái khởi nghiệp: Các công ty công nghệ lớn dẫn đầu
- Chất lượng nghiên cứu: Ảnh hưởng và tác động cao của các công trình nghiên cứu
- Tài năng toàn cầu: Thu hút nhân tài khắp nơi đến làm việc
- Thị trường tạo sinh AI: Chiếm 46% giá trị tạo ra từ AI toàn cầu
Điểm mạnh của Trung Quốc
- Quy mô và tốc độ: Phát triển nhanh chóng và hiệu quả
- Áp dụng thực tế: Tập trung vào ứng dụng công nghệ trong thực tế
- Hạ tầng lớn: Đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng tính toán
- Chủ quyền công nghệ: Nỗ lực tự chủ công nghệ cao
- Học thuật mạnh: Số lượng nghiên cứu khổng lồ
IV. Bài học rút ra cho Việt Nam
4.1 Bài học Kinh nghiệm Quan trọng
Chiến lược quốc gia toàn diện và dài hạn
Bài học quan trọng nhất từ mô hình phát triển AI của Mỹ và Trung Quốc là tầm quan trọng của việc xây dựng chiến lược quốc gia toàn diện và dài hạn. Từ kinh nghiệm của Mỹ, Việt Nam cần học hỏi việc xây dựng khung chính sách linh hoạt, có khả năng thích ứng với thay đổi công nghệ nhanh chóng và hỗ trợ mạnh mẽ cho đổi mới sáng tạo. Chiến lược của Mỹ nhấn mạnh việc cân bằng giữa nghiên cứu cơ bản và ứng dụng thực tế, đồng thời phát triển hệ sinh thái công nghệ đa dạng với sự tham gia của nhiều thành phần khác nhau. Sự linh hoạt trong chính sách đã giúp Mỹ duy trì vị trí dẫn đầu trong nhiều lĩnh vực công nghệ quan trọng.
Từ phía Trung Quốc, bài học quan trọng là tầm nhìn dài hạn rõ ràng với lộ trình phát triển chi tiết đến năm 2030. Trung Quốc đã chứng minh khả năng chuyển đổi chiến lược theo từng giai đoạn phát triển, từ giai đoạn “Thời kỳ Bùng nổ” (2017-2020) với quy định hạn chế tối thiểu, đến giai đoạn “Thời kỳ Siết chặt” (2020-2022) với định hướng kiểm soát an ninh, và hiện đang ở giai đoạn “Thời kỳ Bắt kịp” (2022-2025) với tập trung vào ứng dụng thực tế. Chiến lược này thành công nhờ sự kết hợp hài hòa giữa mục tiêu quốc gia và nhu cầu thị trường, tạo ra sự đồng thuận và hỗ trợ từ nhiều tầng lớp xã hội.
Ứng dụng vào bối cảnh Việt Nam, bài học này đã được áp dụng qua việc ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Chiến lược này đặt mục giới tham vọng đưa Việt Nam vào top 4 ASEAN và top 50 thế giới về AI, với triết lý “AI vì con người – AI phục vụ lợi ích quốc gia” làm nền tảng. Cách tiếp cận này thể hiện sự cân bằng giữa phát triển công nghệ và đảm bảo các giá trị nhân văn, phù hợp với đặc điểm văn hóa và tình hình phát triển kinh tế – xã hội của Việt Nam.
Phát triển năng lực ở cấp độ quốc gia
Kinh nghiệm từ Trung Quốc cho thấy sự phát triển năng lực ở cấp độ quốc gia là yếu tố then chốt để thành công trong cuộc đua AI. Trung Quốc đã chứng minh khả năng triển khai các dự án AI với tốc độ chóng mặt và tính linh hoạt cao, từ việc xây dựng 136 nghiên cứu trường hợp AI chỉ trong một mùa hè đến việc triển khai các thành phố thông minh quy mô lớn. Sự thích nhanh với công nghệ mới và tính sáng tạo trong việc “làm với những gì mình có” là đặc điểm nổi bật, giúp Trung Quốc vượt qua nhiều hạn chế về công nghệ và cơ sở hạ tầng.
Văn hóa học tập, hợp tác và chuyển đổi trong khu vực công của Trung Quốc cũng là bài học giá trị cho Việt Nam. Thay vì cạnh tranh theo cách truyền thống, các cơ quan nhà nước Trung Quốc sẵn sàng chia sẻ kiến thức, hợp tác chặt chẽ và tạo điều kiện cho thử nghiệm sáng tạo. Văn hóa tò mò và chấp nhận rủi ro này giúp thúc đẩy đổi mới từ dưới lên, tạo ra một hệ thống học tập liên tục và cải tiến không ngừng.
Ứng dụng vào Việt Nam, bài học này thể hiện qua năng lực học hỏi và thích ứng nhanh của đội ngũ cán bộ, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Lợi thế dân số trẻ với tỷ lệ cao dân số vàng là cơ hội để xây dựng nguồn nhân lực AI chất lượng cao, với khả năng tiếp thu công nghệ mới nhanh và tư duy sáng tạo. Cộng đồng CNTT phát triển mạnh của Việt Nam cũng là nền tảng vững chắc để phát triển hệ sinh thái AI năng động và sáng tạo.
Sự kết hợp giữa đổi mới sáng tạo và quản lý rủi ro
Từ kinh nghiệm của Mỹ, Việt Nam học hỏi được bài lesson về việc ưu tiên đổi mới nhanh trong khi quản lý rủi ro sau khi áp dụng. Mô hình “tăng trưởng trước” của Mỹ, tập trung vào việc loại bỏ các rào cản pháp lý không cần thiết và thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng, đã tạo ra môi trường thuận lợi cho doanh nghiệp thử nghiệm công nghệ mới. Chính sách hỗ trợ tài chính và pháp lý cho các dự án đột phá giúp các công ty công nghệ lớn và start-up có đủ không gian để thử nghiệm và phát triển các ý tưởng mới.
Tuy nhiên, từ kinh nghiệm của Trung Quốc, Việt Nam cũng nhận ra tầm quan trọng của việc quản lý đồng thời với đổi mới và kiểm soát chặt chẽ. Trung Quốc đã ban hành các quy định về AI đạo đức, an toàn bảo mật và bảo vệ dữ liệu người dùng sớm trong quá trình phát triển, tạo khuôn khổ pháp lý rõ ràng cho phát triển AI. Cách tiếp cận này giúp kiểm soát rủi ro xã hội và đạo đức, đảm bảo AI phát triển phù hợp với các giá trị văn hóa và hoàn cảnh quốc gia.
Ứng dụng vào Việt Nam, sự kết hợp giữa hai cách tiếp cận này được thể hiện qua việc là một trong những quốc gia đầu tiên ở Đông Nam Á áp dụng Phương pháp Đánh giá Sẵn sàng của UNESCO về AI đạo đức. Việc xây dựng hệ thống phân loại dựa trên rủi ro với bốn cấp độ (không thể chấp nhận, rủi ro cao, rủi ro trung bình và rủi ro thấp) cho phép Việt Nam cân bằng giữa việc thúc đẩy đổi mới và đảm bảo an toàn. Sự hài hòa giữa lợi ích kinh tế, an ninh quốc gia và giá trị văn hóa là chìa khóa để phát triển AI bền vững.
Hợp tác quốc tế và học tập kinh nghiệm
Kinh nghiệm từ cả Mỹ và Trung Quốc đều cho thấy tầm quan trọng của hợp tác quốc tế trong phát triển AI. Mỹ đã thành công trong việc thu hút đầu tư nước ngoài và hợp tác với các công ty công nghệ lớn, tạo ra một hệ sinh thái AI đa dạng và năng động. Các chương trình trao đổi học thuật, nghiên cứu chung và chuyển giao công nghệ giữa các viện nghiên cứu Mỹ và đối tác quốc tế đã tạo ra một mạng lưới đổi mới toàn cầu. Trung Quốc lại học hỏi cách tiếp cận “học hỏi công nghệ tiên tiến, chuyển giao và thích ứng”, tiếp thu những công nghệ tốt nhất từ thế giới và điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện địa phương.
Cả hai quốc gia đều xem hợp tác quốc tế là yếu tố sống còn, giúp bổ sung những thiếu hụt về công nghệ, nhân lực và kinh nghiệm. Mỹ vượt trội trong việc thu hút nhân tài toàn cầu, trong khi Trung Quốc thành công trong việc hợp tác với các nước đang phát triển để chia sẻ kinh nghiệm phát triển AI.
Ứng dụng vào Việt Nam, bài học này được thể hiện qua nhiều hoạt động cụ thể. Trao đổi song phương với các nước phát triển thông qua các sách tay như “Tăng tốc phát triển Việt Nam trong kỷ nguyên Quốc gia trỗi dậy – Khai thác AI để học hỏi các bài học tốt nhất toàn cầu” giúp Việt Nam tiếp cận các phương pháp tiếp cận tiên tiến. Sự hợp tác với NVIDIA trong việc thiết lập Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển AI chuyên dụng mang đến cơ hội học hỏi công nghệ tiên tiến và phát triển năng lực nội tại. Việc tham gia diễn đàn toàn cầu về đạo đức AI của UNESCO giúp Việt Nam có tiếng nói trong việc định hình các tiêu chuẩn và quy tắc ứng dụng AI toàn cầu.
4.2 Cơ hội Phát triển AI tại Việt Nam
Thị trường lao động và nguồn nhân lực
Việt Nam sở hữu những lợi thế thị trường lao động độc đáo để phát triển năng lực AI. theo khảo sát gần đây, tới 80% lãnh đạo doanh nghiệp Việt Nam ưu tiên tuyển dụng ứng viên có kỹ năng AI mạnh thay vì ứng viên có kinh nghiệm truyền但没有AI chuyên môn. Điều này cho thấy thị trường lao động đang có sự dịch chuyển rõ rệt từ chuyên môn truyền thống sang yêu cầu kỹ năng kỹ thuật cao. Sự dịch chuyển này tạo ra áp lực và đồng thời là động lực để hệ thống giáo dục đào tạo phải nhanh chóng thích ứng.
Dân số trẻ với tỷ lệ dân số vàng là một lợi thế cạnh tranh lớn của Việt Nam. Với độ tuổi trung bình khoảng 32 tuổi, lực lượng lao động Việt Nam có khả năng học hỏi và thích ứng nhanh với công nghệ mới. Cộng đồng CNTT phát triển mạnh với hàng chục nghìn lập trình viên và chuyên gia công nghệ đã tạo thành nền tảng vững chắc để phát triển hệ sinh thái AI. Khả năng học hỏi nhanh công nghệ mới và tư duy sáng tạo là những đặc tính nổi bật của thế hệ trẻ Việt Nam, phù hợp với yêu cầu của ngành công nghệ AI đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao.
Trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, các cơ sở giáo dục đại học Việt Nam đang bắt đầu thiết kế các khóa học AI tiên tiến để đáp ứng nhu cầu thị trường. Đại học Bách khoa TP.HCM đã đi đầu với việc thiết kế khóa học đào tạo chatbot đa ngôn ngữ, một trong những ứng dụng AI thực tế và có giá trị kinh tế cao. Sự hợp tác giữa trường đại học và doanh nghiệp đang ngày càng được củng cố, tạo ra các chương trình đào tạo thực tế, tập trung vào kỹ năng ứng dụng thay vì kiến thức lý thuyết thuần túy.
Ứng dụng AI trong các lĩnh vực then chốt
Việt Nam có cơ hội đặc biệt để áp dụng AI trong nhiều lĩnh vực then chốt, tạo ra giá trị kinh tế – xã hội lớn. Trong lĩnh vực sản xuất và Công nghiệp 4.0, AI có thể giúp tăng cường năng lực cạnh tranh cho ngành sản xuất Việt Nam bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Việc phát triển ngành xe điện (EV) thông qua ứng dụng AI là một cơ hội quan trọng, giúp Việt Nam tham gia vào chuỗi giá trị công nghệ cao của toàn cầu. Các nhà máy thông minh, tự động hóa hoàn toàn không chỉ nâng cao năng suất lao động mà còn giảm chi phí và tăng chất lượng sản phẩm.
Trong lĩnh vực nông nghiệp, lợi thế nông nghiệp nhiệt đới và đa dạng sinh học của Việt Nam có thể được khai thác thông qua AI. Ứng dụng nông nghiệp thông minh có thể tăng hiệu quả và bền vững trong sản xuất nông nghiệp bằng cách giám sát đất đai và cây trồng bằng cảm biến AI, dự đoán thời tiết và dịch bệnh nông nghiệp, và tối ưu hóa tưới tiêu và phân bón. Những giải pháp này đặc biệt có giá trị với tình trạng biến đổi khí hậu và nguồn nước ngày càng khan hiếm, giúp nông nghiệp Việt Nam thích ứng với điều kiện mới.
Trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe, AI có thể cải thiện kết quả chăm sóc bệnh nhân bằng cách hỗ trợ ra quyết định y tế, phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm và phát triển các hệ thống chẩn đoán y tế thông minh. Tận dụng mạng lưới y tế cơ sở phân tán của Việt Nam, AI có giúp nâng cao năng lực cho nhân viên y tế ở vùng sâu vùng xa, đảm bảo người dân ở mọi khu vực đều được tiếp cận dịch vụ y tế chất lượng. Các ứng dụng này không chỉ nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe mà còn giảm bất bình đẳng trong tiếp cận y tế.
Trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, AI có thể thay đổi căn bản cách chúng ta giảng dạy và học tập. Giảng giảng học tập cá nhân hóa dựa trên AI có thể giải bài toán giáo dục điểm đến và thiếu hụt giáo viên, giúp mỗi học sinh có lộ trình học tập phù hợp với khả năng và nhu cầu cá nhân. Hỗ trợ giáo viên trong quá trình giảng dạy thông qua các công cụ AI không chỉ giảm gánh nặng công việc mà còn nâng cao chất lượng giảng dạy. Những ứng dụng này đặc biệt quan trọng với việc phổ cập giáo dục chất lượng cao và phát triển nguồn nhân lực cho nền kinh tế tri thức.
Trong lĩnh vực chính phủ số và quản trị thông minh, AI có thể giúp xây dựng một nền hành chính hiệu quả và minh bạch. Xây dựng chatbot hỗ trợ công dân có thể cung cấp dịch vụ công tức thì 24/7, giảm tải cho cơ quan nhà nước và cải thiện trải nghiệm người dân. Tự động hóa quy hành chính có thể loại bỏ các thủ tục rườm rà, nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước. Dữ liệu mở và minh bạch cùng các hệ thống dự báo thảm họa và bảo vệ môi trường thông minh có thể giúp Việt Nam ứng phó hiệu quả với biến đổi khí hậu và thiên tai.
Cơ sở hạ tầng và đổi mới sáng tạo
Để phát triển AI hiệu quả, Việt Nam cần tập trung đầu tư vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hiện đại. Tăng cường khả năng tính toán (compute capacity) là yêu cầu cấp thiết, các trung tâm dữ liệu và cloud infrastructure cần được xây dựng để đáp ứng nhu cầu đào tạo và vận hành các mô hình AI lớn. Mạng 5G và hạ tầng số cần được mở rộng rộng để đảm bảo kết nối mạng tốc độ cao và ổn định, đặc biệt ở vùng nông thôn và vùng sâu vùng xa. Mặc dù đã có nhiều tiến bộ, hạ tầng mạng và điện toán đám mây vẫn cần được đầu tư mạnh mẽ hơn nữa để theo kịp nhu cầu phát triển AI.
Hệ sinh thái khởi nghiệp AI tại Việt Nam đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Chính phủ đã tạo điều kiện cho các công ty khởi nghiệp AI thông qua các chính sách khuyến khích đổi mới và hỗ trợ tài chính. Các vườn ươm công nghệ và khu đổi mới sáng tạo đã được thành lập ở nhiều thành phố lớn, tạo ra không gian làm việc và chia sẻ kiến thức cho các nhà sáng lập. Tuy nhiên, còn nhiều thách thức trong việc tạo điều kiện cho các nhà đầu tư quốc tế và phát triển các quỹ đầu tư mạo hiểm chuyên biệt cho AI.
Chính sách khuyến khích đổi mới là yếu tố then chốt để thúc đẩy hệ sinh thái AI. Việc ban hành các chính sách ưu đãi thuế và hỗ trợ vốn cho dự án AI, cùng với khuyến khích hợp tác công-tư (PPP) trong phát triển AI, đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho đổi mới. Tuy nhiên, sự phối hợp giữa các cơ quan quản lý còn cần được cải thiện để tạo ra một khung pháp lý đồng bộ và minh bạch.
4.3 Thách thức và Giải pháp
Những thách thức chính
Mặc dù có nhiều cơ hội, Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức quan trọng trong việc phát triển AI. Năng lực công nghệ còn hạn chế là thách thức lớn nhất. Thiếu nguồn nhân lực AI chất lượng cao, đặc biệt là các chuyên gia có khả năng nghiên cứu và phát triển các công nghệ nền tảng, là rào cản lớn nhất. Phụ thuộc vào công nghệ nhập khẩu làm giảm khả năng tự chủ và tăng rủi ro về an ninh công nghệ. Năng lực R&D còn yếu, đặc biệt trong nghiên cứu cơ bản và phát triển công nghệ độc quyền, hạn chế khả năng tạo ra các sản phẩm AI có giá trị gia tăng cao.
Cơ sở hạ tầng chưa đồng bộ là thách thức thứ hai. Hạ tầng mạng và điện toán đám mây cần được đầu tư mạnh mẽ hơn để đáp ứng nhu cầu tính toán của các mô hình AI. Truy cập Internet và tốc độ truyền dữ liệu còn hạn chế ở nhiều vùng nông thôn, tạo ra khoảng cách số giữa thành thị và nông thôn. Chất lượng hạ tầng số chưa đồng nhất giữa các địa phương, gây khó khăn trong việc triển khai các ứng dụng AI quy mô lớn.
Hành lang pháp lý cần hoàn thiện là thách thức thứ ba. Việt Nam cần xây dựng khung pháp lý toàn diện cho AI để tạo ra sự chắc chắn pháp lý cho các doanh nghiệp và nhà đầu tư. Thiếu tiêu chuẩn và quy chuẩn kỹ thuật về AI tạo ra rủi ro về chất lượng và độ an toàn của các ứng dụng. Xây dựng khung đạo đức AI quốc gia là yêu cầu cấp thiết để đảm bảo AI phát triển phù hợp với các giá trị văn hóa và đạo đức xã hội.
Tài chính và đầu tư là thách thức thứ tư. Ngân sách hạn chế cho các dự án AI lớn làm giảm tốc độ triển khai. Thiếu các quỹ đầu tư mạo hiểm tập trung vào AI khiến các công ty startup thiếu vốn để phát triển. Cơ chế tài chính cho doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng AI còn hạn chế, tạo ra rào cản trong việc phổ cập công nghệ AI trong cộng đồng doanh nghiệp.
Giải pháp đề xuất
Để vượt qua những thách thức này, Việt Nam cần có giải pháp đồng bộ và quyết liệt. Phát triển nguồn nhân lực AI chất lượng cao là ưu tiên hàng đầu. Việc đầu tư vào giáo dục và đào tạo AI cần được đẩy mạnh, với việc thiết kế các chương trình đào tạo từ cơ bản đến nâng cao, tập trung vào cả lý thuyết và thực hành. Xây dựng chương trình học bổng và sản phẩm hỗ trợ tài chính cho sinh viên có năng khiếu trong lĩnh vực AI là cần thiết để thu hút và giữ chân nhân tài. Khuyến khích hợp tác giữa trường đại học và doanh nghiệp thông qua các chương trình thực tập, nghiên cứu chung và chuyển giao công nghệ sẽ giúp nâng cao chất lượng đào tạo. Xây dựng đội ngũ chuyên gia AI quốc gia đủ mạnh để dẫn dắt sự phát triển là mục tiêu dài hạn.
Nâng cấp cơ sở hạ tầng số là giải pháp thứ hai. Việc đầu tư vào trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây cần được đẩy mạnh, với sự phân bổ hợp lý giữa các khu vực để đảm bảo công bằng và hiệu quả. Mở rộng mạng 5G và Internet tốc độ cao đặc biệt cần ở vùng nông thôn và vùng sâu vùng xa. Xây dựng hệ sinh thái mẫu các thành phố thông minh sẽ tạo ra mô hình để nhân rộng trên cả nước. Phát triển hạ tầng điện toán đám mây với tiêu chuẩn cao và khả năng mở rộng tốt là yêu cầu cấp thiết.
Hoàn thiện khung pháp lý là giải pháp thứ ba. Việc ban hành Luật AI toàn cần được tiến hành sớm, với sự tham gia của nhiều bên liên quan để đảm bảo tính toàn diện và thực tiễn. Xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật và quy chuẩn cho các ứng dụng AI đặc thù sẽ tạo ra sự minh bạch và tin cậy. Tham gia xây dựng tiêu chuẩn quốc tế về AI giúp Việt Nam có tiếng nói trong việc định hình tương lai công nghệ. Xây dựng khung đạo đức AI quốc gia với các nguyên tắc rõ ràng về minh bạch, công bằng và trách nhiệm là yêu cầu cấp thiết.
Đa dạng hóa nguồn vốn đầu tư là giải pháp thứ tư. Huy động vốn đầu tư nước ngoài thông qua các chính sách ưu đãi hấp dẫn và môi trường đầu tư minh bạch là cần thiết. Phát triển thị trường chứng khoán công nghệ để tạo kênh huy động vốn cho các công ty công nghệ. Xây dựng các quỹ đầu tư mạo hiểm chuyên biệt cho AI để cung cấp vốn cho các startup công nghệ. Phát triển quỹ đầu tư mạo hiểm công nghệ trong nước để đa dạng hóa nguồn vốn và giảm phụ thuộc vào vốn ngoại.
4.4 Định hướng Phát triển trong Thời gian tới
Trung hạn (2025-2030)
Trong trung hạn từ 2025 đến 2030, Việt Nam cần tập trung xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện và bền vững. Hệ sinh thái này bao gồm các thành phần từ nghiên cứu cơ bản, phát triển công nghệ, ứng dụng thực tế đến hỗ trợ pháp lý và đạo đức. Việc đưa Việt Nam vào top 50 thế giới về AI là mục tiêu tham vọng nhưng khả thi nếu có chiến lược đúng đắn. Việc phát triển các ứng dụng AI trong mọi lĩnh vực kinh tế – xã hội sẽ tạo ra giá trị kinh tế trực tiếp và cải thiện chất lượng cuộc sống người dân. Nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia bằng công nghệ AI là yêu cầu cấp thiết để Việt Nam tham gia vào chuỗi giá trị công nghệ cao của toàn cầu.
Để đạt được những mục tiêu này, Việt Nam cần tập trung vào một số trụ cột chính. Phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, đặc biệt là đội ngũ chuyên gia AI quốc gia, là nền tảng cho mọi thành công. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hiện đại, đặc biệt là năng lực tính toán và hạ tầng dữ liệu, là điều kiện tiên quyết. Xây dựng khung pháp lý đầy đủ và hỗ trợ tạo môi trường thuận lợi cho đổi mới sáng tạo là yêu cầu quan trọng. Tăng cường hợp tác quốc tế để học hỏi kinh nghiệm và tiếp cận công nghệ tiên tiến là yếu tố then chốt.
Dài hạn (2030-2045)
Trong dài hạn từ 2030 đến 2045, Việt Nam hướng đến xây dựng nền kinh tế AI cạnh tranh toàn cầu. Nền kinh tế này không chỉ dựa vào việc ứng dụng AI từ nước ngoài mà còn phát triển các công nghệ AI nguyên bản Việt Nam với giá trị gia tăng cao. Việc đưa Việt Nam trở thành trung tâm AI khu vực và thế giới là tầm nhìn lớn, đòi hỏi đầu tư dài hạn và kiên trì trong nhiều thập kỷ. Xây dựng xã hội thông minh, số hóa toàn diện là mục tiêu cao nhất, nơi mọi công dân đều được hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI.
Để hiện thực hóa tầm nhìn này, Việt Nam cần thực hiện chiến lược chuyển đổi sâu rộng. Phát triển các ngành công nghệ AI có thế mạnh của Việt Nam, như AI trong nông nghiệp nhiệt đới, AI trong y tế cộng đồng, và AI trong ngôn ngữ và văn hóa Việt Nam, là hướng đi chiến lược. Xây dựng các tập đoàn công nghệ AI quốc gia đủ mạnh để cạnh tranh trên thị trường toàn cầu là yêu cầu cấp thiết. Tạo ra một hệ sinh thái đổi mới sáng tạo bền vững với sự tham gia của mọi thành phần kinh tế là điều kiện để phát triển lâu dài. Xây dựng Việt Nam thành một quốc gia hàn lâm khoa học công nghệ về AI với đóng góp quan trọng cho kho tri thức nhân loại là tầm nhìn xa trong tương lai.
Kết luận
Cuộc đua AI toàn cầu đang mở ra cả cơ hội và thách thức lớn cho Việt Nam. Với những bài học kinh nghiệm quý báu từ sự phát triển công nghệ của Mỹ và Trung Quốc, cùng với lợi thế dân số trẻ và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ Chính phủ, Việt Nam đang trên con đường trở thành một quốc gia tích cực tham gia vào cuộc cách mạng AI.
Các mô hình phát triển AI của Mỹ và Trung Quốc, dù khác biệt trong cách tiếp cận, đều cho thấy tầm quan trọng của chiến lược quốc gia dài hạn, đầu tư cơ sở hạ tầng, phát triển nguồn nhân lực và kết hợp giữa đổi mới sáng tạo với quản lý rủi ro. Việt Nam cần tiếp thu những bài học này và vận dụng linh hoạt vào điều kiện thực tế của mình.
Những cơ hội to lớn trong các lĩnh vực sản xuất, nông nghiệp, y tế, giáo dục và quản trị công đang mở ra, nhưng không thể phủ nhận những thách thức về năng lực công nghệ, cơ sở hạ tầng, nguồn nhân lực và hành lang pháp lý. Để thành công, Việt Nam cần tiếp tục duy trì quyết tâm chính trị cao, đẩy mạnh hợp tác quốc tế, phát huy sức mạnh của doanh nghiệp và người dân, đồng thời không ngừng đổi mới sáng tạo để nắm bắt thời cơ và vượt qua thách thức trong kỷ nguyên số hóa và trí tuệ nhân tạo.
Sources
[1] America’s AI Action Plan Overview – White House Strategy Documents
[2] China’s National AI Strategy Implementation Roadmap 2017-2030 – State Council Information Office
[3] Global AI Investment Report 2024 – Stanford AI Index Report
[4] AI Patent Analysis and Innovation Trends – World Intellectual Property Organization
[5] DeepSeek-R1 and China’s AI Development Strategy – Chinese Academy of Sciences
[6] Vietnam’s National AI Strategy 2023-2030 – Ministry of Information and Communications
[7] Comparative Analysis of US-China AI Models – MIT Technology Review
[8] AI Research Publication Trends – Nature Index
[9] Military-Civil Fusion Strategy in China’s AI Development – RAND Corporation [10] UNESCO AI Ethics Readiness Assessment – Vietnam Case Study
