Hiện trạng phát triển ứng dụng Open Source trong startup AI
Hiện nay, Open Source đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong hệ sinh thái AI startup trên toàn cầu. Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ, việc sử dụng mã nguồn mở trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một xu hướng không thể đảo ngược, đặc biệt là đối với các startup với nguồn lực hạn chế. Các startup AI đang tích cực tận dụng các nền tảng, thư viện và mô hình mã nguồn mở để giảm thiểu chi phí phát triển, tăng tốc độ triển khai và tận dụng cộng đồng phát triển rộng lớn.
Xét ở cấp độ toàn cầu, theo nghiên cứu từ McKinsey, hơn 50% các tổ chức sử dụng công nghệ AI mã nguồn mở trong các lĩnh vực dữ liệu, mô hình và công cụ, thường song song với các công cụ độc quyền từ các công ty như Anthropic, OpenAI và Google [8]. Thực tế này cho thấy sự kết hợp hài hòa giữa hệ sinh thái mã nguồn mở và các giải pháp thương mại trong lĩnh vực AI. Sự phổ biến của mã nguồn mở trong AI không chỉ đến từ các công ty khởi nghiệp mà còn từ cả các tập đoàn công nghệ lớn, với hàng loạt dự án nổi bật như PyTorch của Facebook (nay là Meta), TensorFlow của Google, và Llama của Meta đã góp phần định hình hệ sinh thái công nghệ mã nguồn mở trong AI hiện nay. Anaconda cũng ghi nhận rằng nhiều dự án AI mã nguồn mở cung cấp quyền truy cập miễn phí vào các mô hình và công cụ của họ, giúp các startup dễ dàng tiếp cận với công nghệ tiên tiến mà không cần đầu tư lớn ban đầu [1]. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các startup trong giai đoạn đầu phát triển, nơi việc tối ưu hóa chi phí là yếu tố sống còn.
Tình hình tại Việt Nam cũng đang phát triển mạnh mẽ và đầy triển vọng. Trong vài năm gần đây, Việt Nam đã ghi nhận sự bùng nổ trong lĩnh vực công nghệ thông tin và chuyển đổi số, với AI là một trong những lĩnh vực then chốt. Theo Báo cáo Khởi nghiệp GenAI ASEAN 2024, Việt Nam xếp thứ hai trong khu vực ASEAN về số lượng startup GenAI, chiếm 27% tổng dự án ở khu vực này, chỉ sau Singapore (44%) [3]. Con số này thể hiện rõ sự phát triển năng động của cộng đồng startup Việt Nam trong lĩnh vực AI tạo sinh (Generative AI). Đặc biệt, sự gia tăng đột biến này không chỉ là sự phát triển về số lượng mà còn phản ánh sự chuyển dịch trong tư duy của cộng đồng khởi nghiệp Việt Nam – từ việc phụ thuộc vào các giải pháp đóng sang tận dụng và phát triển các công cụ mã nguồn mở. Điều này cho thấy tiềm năng và xu hướng sử dụng các công cụ nguồn mở trong lĩnh vực AI tại Việt Nam, đặc biệt là trong cộng đồng startup.
Nguyên nhân thúc đẩy việc sử dụng Open Source trong AI startup
Việc sử dụng Open Source trong các startup AI được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố chính, phản ánh cả nhu cầu thực tiễn và chiến lược phát triển dài hạn của các doanh nghiệp công nghệ non trẻ. Những yếu tố này không chỉ mang tính kinh tế mà còn thể hiện xu hướng phát triển bền vững trong ngành công nghệ.
1. Giảm Chi Phí Phát Triển
Giảm chi phí là yếu tố hàng đầu và rõ ràng nhất thúc đẩy việc áp dụng AI mã nguồn mở. Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt của ngành công nghệ, việc tối ưu hóa chi phí từ những ngày đầu là yếu tố sống còn đối với các startup. Một nghiên cứu từ Linux Foundation cho thấy các tổ chức lựa chọn mô hình AI mã nguồn mở vì hiệu quả chi phí cao hơn [2]. Điều này không chỉ đơn thuần là việc tiết kiệm tiền bản quyền phần mềm mà còn bao gồm chi phí đào tạo, triển khai và bảo trì. Các startup nhỏ đặc biệt có xu hướng sử dụng AI mã nguồn mở giá rẻ và linh hoạt cao so với các doanh nghiệp lớn [2], bởi lẽ họ không có ngân sách khổng lồ để đầu tư cho các giải pháp thương mại đắt đỏ. Khả năng tiếp cận miễn phí các mô hình tiên tiến như Llama, Stable Diffusion hay BERT cho phép các startup bắt đầu với nền tảng công nghệ tương đương thậm chí vượt trội so với các đối thủ lớn chỉ vài năm trước.
2. Kiểm Soát Quyền Riêng Tư Và Minh Bạch
Trong thời đại dữ liệu là tài sản, sự minh bạch và khả năng kiểm soát quyền riêng tư là những lý do chiến lược khiến các doanh nghiệp ưa chuộng AI mã nguồn mở. Đối với các mô hình ngôn ngữ độc quyền, bộ dữ liệu được sử dụng không được công bố, tạo ra “hộp đen” trong quá trình huấn luyện và vận hành của mô hình [6]. Điều này đặt ra những rủi ro đáng kể về thiên kiến, đạo đức và an ninh dữ liệu. Ngược lại, các mô hình mã nguồn mở không chỉ cho phép kiểm tra mã nguồn mà còn cho phép điều chỉnh theo nhu cầu riêng, giúp các tổ chức đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và tiêu chuẩn đạo đức của ngành. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các quy định về AI ngày càng chặt chẽ trên toàn cầu.
3. Dễ Dàng Tích Hợp Và Sử Dụng
Khả năng tích hợp linh hoạt và thân thiện với người dùng là một ưu thế vượt trội của các giải pháp AI mã nguồn mở. Nhiều startup lựa chọn các framework như FastAPI kết hợp với Hugging Face transformers để tạo ra các điểm cuối API cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu suất cao, nhờ khả năng tích hợp dễ dàng và phù hợp với các mô hình deep learning hiện đại [3]. Hệ sinh thái mã nguồn mở cung cấp vô số thư viện, công cụ và tài liệu hỗ trợ, giúp các nhóm phát triển tiết kiệm hàng tháng。
4. Tận Dụng Cộng Đồng Phát Triển
Một trong những lợi ích đáng giá nhất của mã nguồn mở là cộng đồng phát triển toàn cầu mạnh mẽ và năng động. Các dự án mã nguồn mở thu hút một cộng đồng các nhà phát triển tài năng toàn cầu, giúp các công ty tiếp cận nguồn nhân lực chất lượng cao và nhận được sự hỗ trợ từ cộng đồng trong quá trình phát triển sản phẩm [4]. Việc tham gia vào các dự án AI mã nguồn mở cũng giúp các nhà phát triển xây dựng hồ sơ công khai, tăng cường triển vọng nghề nghiệp trong lĩnh vực cạnh tranh cao này [4]. Cộng đồng mã nguồn mở không chỉ cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mà còn là nơi chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các xu hướng công nghệ mới nhất. Đối với các startup thiếu nguồn lực để xây dựng đội ngũ nghiên cứu và phát triển quy mô lớn, cộng đồng mã nguồn mở đóng vai trò như một “bộ não tập thể” có thể giải quyết những thách thức phức tạp trong quá trình phát triển sản phẩm.
5. Thúc Đẩy Đổi Mới Sáng Tạo
Open source được coi là nền tảng cho đổi mới sáng tạo trong AI, thúc đẩy đa dạng hóa hệ sinh thái AI và giúp các startup linh hoạt trong việc tùy chỉnh công nghệ theo nhu cầu riêng [1]. Không giống như các giải pháp độc quyền với kiến trúc đóng và hạn chế tùy chỉnh, mã nguồn mở cho phép các startup không ngừng cải tiến, thí nghiệm và tạo ra các giải pháp độc đáo. Sự linh hoạt này là chìa khóa để các startup tạo dựng lợi thế cạnh tranh trong một thị trường AI đang phát triển nhanh chóng và ngày càng cạnh tranh gay gắt.
Tỷ trọng các dự án nguồn mở đóng góp vào phong trào startup AI theo quốc gia
Tình hình phát triển AI startup với sự hỗ trợ từ mã nguồn mở đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu và khu vực, với sự đóng góp không nhỏ từ cộng đồng phát triển mã nguồn mở các quốc gia khác nhau. Mỗi quốc gia có những đóng góp mang tính đặc thù dựa trên lợi thế công nghệ, nguồn nhân lực và chiến lược phát triển quốc gia.
Ở cấp độ toàn cầu:
Mỹ tiếp tục giữ vai trò dẫn đầu trong việc áp dụng và đóng góp cho phong trào AI mã nguồn mở, không chỉ về mặt số lượng mà còn về chất lượng và tầm ảnh hưởng của các dự án. Nhiều công ty công nghệ lớn của Mỹ như Meta (với mô hình Llama), Google (TensorFlow), và Facebook (nay là Meta với PyTorch) đã và đang đóng góp đáng kể vào hệ sinh thái AI mở, tạo ra các nền tảng và công cụ trở thành tiêu chuẩn trong ngành [2]. Những dự án này không chỉ phục vụ cho nhu cầu nội bộ mà còn được chia sẻ rộng rãi với cộng đồng, thúc đẩy sự phát triển chung của toàn ngành. Một khảo sát từ Quid qua Báo cáo Chỉ số AI 2025 cho thấy Mỹ đã huy động gần nửa nghìn tỷ USD cho AI, vượt xa phần còn lại của thế giới cộng lại [4], cho thấy cam kết mạnh mẽ của quốc gia này trong cuộc đua công nghệ AI. Số vốn khổng lồ này không chỉ đầu tư vào nghiên cứu và phát triển mà còn vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng, thu hút nhân tài và thúc đẩy hệ sinh thái startup.
Theo báo cáo từ StartupBlink, Hoa Kỳ dẫn đầu với 5.509 startup AI, tiếp đến là Vương quốc Anh với 727 startup [2], cho thấy vai trò quan trọng của các quốc gia phát triển trong việc định hình hệ sinh thái AI toàn cầu. Con số này cho thấy không chỉ các tập đoàn công nghệ lớn mà cả cộng đồng startup Mỹ đang tận dụng hiệu quả các công cụ mã nguồn mở để phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI độc đáo. Trong đó, lĩnh vực AI hạ tầng, nghiên cứu và quản lý đang thu hút nhiều vốn đầu tư nhất [2], phản ánh sự chú trọng vào việc xây dựng nền tảng công nghệ vững chắc cho sự phát triển dài hạn.
Tại khu vực Đông Nam Á nói chung và Việt Nam nói riêng:
Khu vực Đông Nam Á đang trở thành điểm sáng trong bản đồ AI toàn cầu, với sự phát triển năng động của cộng đồng startup và sự quan tâm ngày càng tăng từ chính phủ các nước trong việc xây dựng chiến lược phát triển AI quốc gia. Việt Nam đang thể hiện vị thế tích cực trong hệ sinh thái startup AI khu vực, với tốc độ phát triển nhanh hơn nhiều so với trung bình toàn cầu. Theo báo cáo từ Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia NIC, Việt Nam chiếm 27% số startup AI tạo sinh trong khu vực ASEAN [1], xếp thứ hai chỉ sau Singapore (44%), cho thấy tiềm năng và xu hướng phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực này.
Việt Nam cũng nằm trong top 4 khu vực ASEAN và top 50 thế giới về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo Chiến lược quốc gia đến năm 2030 do Thủ tướng Chính phủ phê duyệt [10], phản ánh tầm nhìn chiến lược của Chính phủ trong việc nắm bắt cơ hội từ cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Với lợi thế về nguồn nhân lực trẻ, năng động và khả năng thích nghi nhanh với công nghệ mới, Việt Nam có tiềm năng trở thành trung tâm AI quan trọng trong khu vực. Google dự báo Việt Nam có thể đạt tới 1,89 triệu tỷ đồng (79,3 tỷ USD) lợi ích kinh tế từ AI vào năm 2030 [10], cho thấy quy mô và tiềm năng to lớn của thị trường AI Việt Nam trong tương lai.
Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu đáng ghi nhận, vẫn còn những thách thức đáng kể cản trở sự phát triển toàn diện của hệ sinh thái AI startup tại Việt Nam. Theo báo cáo thường niên Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2025 từ Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội, dựa trên khảo sát gần 500 doanh nghiệp và tổ chức, thách thức lớn nhất hiện nay là thiếu hụt nhân lực chất lượng cao (chiếm 45% ý kiến khảo sát) và hạ tầng dữ liệu cùng tính toán (23%) là rào cản lớn nhất hiện nay đối với việc ứng dụng và mở rộng AI [5]. Những thách thức này đòi hỏi sự vào cuộc quyết liệt từ cả phía nhà nước và doanh nghiệp để xây dựng chiến lược phát triển nguồn nhân lực, đầu tư hạ tầng công nghệ và thúc đẩy hợp tác giữa academia và industry.
Những bài học cho Việt Nam xây dựng chính sách khuyến khích và thúc đẩy AI startup
Để tận dụng tối đa tiềm năng từ mã nguồn mở trong việc phát triển hệ sinh thái AI startup, Việt Nam cần xây dựng một chiến lược toàn diện với các chính sách cụ thể, lộ trình rõ ràng và cơ chế phối hợp hiệu quả giữa các bên liên quan. Những bài học từ các quốc gia phát triển cho thấy tầm quan trọng của việc tiếp cận hệ thống và có tầm nhìn dài hạn trong việc xây dựng chính sách phát triển AI.
1. Tăng cường đầu tư vào hạ tầng kỹ thuật số và nghiên cứu
Việc xây dựng hạ tầng số tự chủ là rất quan trọng để hỗ trợ phát triển AI nội địa và đảm bảo chủ quyền số trong tương lai. Việt Nam cần tiếp tục đầu tư vào các trung tâm dữ liệu, hạ tầng điện toán hiệu năng cao và phát triển các mô hình AI đặc thù cho nhu cầu trong nước [9]. Đây không chỉ là vấn đề đầu tư tài chính mà còn là vấn đề chiến lược an ninh và phát triển bền vững.
Bài học từ các quốc gia phát triển cho thấy tầm quan trọng của việc xây dựng chính sách dài hạn cho nghiên cứu AI. Mỹ ví dụ đã công bố Kế hoạch Hành động AI với mục tiêu loại bỏ các rào cản quản lý, thúc đẩy đầu tư vào hạ tầng và nhân tài xung quanh trí tuệ nhân tạo [1]. Việt Nam cần có một chiến lược tương tự với lộ trình rõ ràng:
**Ngắn hạn (2025-2027)**: Tập trung đầu tư vào các trung tâm dữ liệu chiến lược, phát triển hạ tầng điện toán đám mây nội địa và xây dựng các nền tảng chia sẻ dữ liệu mở phục vụ nghiên cứu AI.
**Trung hạn (2028-2030)**: Phát triển các siêu máy tính quốc gia, thiết lập các trung tâm nghiên cứu chuyên sâu về AI và thúc đẩy chuyển giao công nghệ từ academia sang industry.
**Dài hạn (2031-2035)**: Xây dựng hạ tầng số tự chủ đầy đủ, phát triển các mô hình AI chiến lược quốc gia và trở thành trung tâm AI có ảnh hưởng trong khu vực.
2. Phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao
Một trong những thách thức lớn nhất như đã đề cập là thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao. Việt Nam cần có chương trình đào tạo bài bản và chuyên sâu về AI và khoa học dữ liệu, đồng thời khuyến khích hợp tác giữa academia và ngành công nghiệp để đảm bảo sinh viên có kỹ năng thực tế khi tốt nghiệp.
Bài học từ Mỹ với các chương trình khuyến khích giáo dục và đào tạo AI mới cho thấy vai trò thiết yếu của chính sách hỗ trợ đào tạo nhân lực chuyên sâu [1, 3]. Việt Nam có thể áp dụng mô hình này với các bước cụ thể:
**Cải cách chương trình đào tạo**: Cập nhật chương trình đào tạo đại học và sau đại học với sự tham gia của các chuyên gia industry, tích hợp các công cụ và nền tảng mã nguồn mở vào giảng dạy.
**Chương trình học bổng và hỗ trợ tài chính**: Thiết lập các chương trình học bổng chuyên biệt cho nghiên sinh AI, hỗ trợ các dự án nghiên cứu ứng dụng và khuyến khích nghiên cứu sinh ở lại làm việc trong nước.
**Đào tạo lại và nâng cao kỹ năng**: Tổ chức các chương trình đào tạo lại cho lực lượng lao động hiện có, đặc biệt là trong các ngành có thể bị tác động bởi AI.
3. Hỗ trợ tài chính và đầu tư mạo hiểm
Việc thiết lập các quỹ đầu tư mạo hiểm chuyên biệt cho các startup AI là cần thiết để tạo điều kiện thuận lợi cho việc khởi nghiệp và phát triển công nghệ cao. Các nước phát triển thường đầu tư mạnh vào các chương trình trao tặng và hỗ trợ tài chính cho AI, ví dụ như Chương trình Trao tặng Tác động Llama của Meta [2].
Việt Nam có thể học hỏi mô hình này và thiết lập hệ thống hỗ trợ tài chính đa tầng:
**Quỹ đầu tư mạo hiểm quốc gia**: Thiết lập quỹ đầu tư mạo hiểm quy mô lớn dành riêng cho AI startup, với sự tham gia của cả nhà nước và khu vực tư nhân.
**Chương trình hỗ trợ tài chính ban đầu**: Cung cấp các khoản tài trợ không hoàn lại hoặc vốn vay ưu đãi lãi suất cho các startup AI ở giai đoạn đầu.
**Hệ thống ưu đãi thuế**: Áp dụng chính sách ưu đãi thuế cho các công ty đầu tư vào AI startup và các dự án nghiên cứu AI.
4. Xây dựng hệ sinh thái đổi mới sáng tạo
Cần khuyến khích sự hợp tác giữa các công ty lớn, trường đại học, viện nghiên cứu và startup để tạo ra một hệ sinh thái đổi mới sáng tạo mạnh mẽ. Điều này có thể thông qua các trung tâm đổi mới sáng tạo, vườn ươm doanh nghiệp công nghệ, và các chương trình kết nối giữa các bên liên quan.
Việc phát triển AI với công nghệ mở và mã nguồn mở được coi là chiến lược giúp Việt Nam bứt phá và vươn lên, không còn đi sau [6]. Để xây dựng hệ sinh thái này, cần:
**Thiết lập các trung tâm đổi mới sáng tạo quốc gia**: Tạo không gian vật lý và ảo để kết nối các bên liên quan, thúc đẩy hợp tác nghiên cứu và phát triển.
**Phát triển vườn ươm doanh nghiệp công nghệ**: Hỗ trợ các startup AI với tư vấn, kết nối thị trường, hỗ trợ pháp lý và kỹ thuật.
**Tổ chức các sự kiện kết nối**: Định kỳ tổ chức hackathon, hội chợ công nghệ và các diễn đàn chuyên ngành để thúc đẩy kết nối và chia sẻ kiến thức.
5. Đẩy mạnh sử dụng và phát triển mã nguồn mở trong AI
Việt Nam nên khuyến khích sử dụng và phát triển các giải pháp mã nguồn mở trong AI thông qua chính sách ưu đãi và cơ chế hỗ trợ cụ thể. Các chính sách này có thể bao gồm:
**Hỗ trợ tài chính cho các dự án mã nguồn mở**: Cung cấp tài trợ cho các dự án mã nguồn mở AI có tiềm năng ứng dụng thực tế cao.
**Tạo cơ chế công nhận và thưởng cho các đóng góp vào cộng đồng mã nguồn mở**: Thiết lập giải thưởng quốc gia cho các đóng góp xuất sắc vào cộng đồng mã nguồn mở và tích hợp điều này vào hệ thống đánh giá thành tích khoa học.
**Ưu tiên sử dụng các giải pháp mã nguồn mở trong các dự án công**: Xây dựng chính sách ưu tiên sử dụng các giải pháp mã nguồn mở trong các dự án CNTT của nhà nước.
**Khuyến khích phát triển các mô hình AI nội địa mở để xây dựng chủ quyền số**: Hỗ trợ các dự án phát triển các mô hình AI nội địa, đặc biệt là các mô hình đa ngôn ngữ và phù hợp với văn hóa Việt Nam.
Việc phát triển các mô hình như GreenMind, AI lập luận nguồn mở đầu tiên của Việt Nam tích hợp vào NVIDIA NIM, là bước tiến đáng ghi nhận và cần được nhân rộng [8]. Việt Nam cần tiếp tục đầu tư và hỗ trợ các dự án tương tự để xây dựng năng lực nội sinh trong lĩnh vực AI.
6. Xây dựng khung pháp lý và đạo đức minh bạch
Phát triển khung pháp lý minh bạch để điều chỉnh việc phát triển và ứng dụng AI, đồng thời khuyến khích các phương pháp phát triển có trách nhiệm. Bài học từ EU với Đạo luật AI cho thấy tầm quan trọng của việc thiết lập tiêu chuẩn phù hợp từ giai đoạn sớm [7]. Việt Nam cần xây dựng một khung pháp lý linh hoạt, thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI:
**Luật AI quốc gia**: Xây dựng luật chuyên biệt về AI với các quy định rõ ràng về trách nhiệm, đạo đức và bảo vệ người dùng.
**Hệ thống giám sát và đánh giá**: Thiết lập cơ chế giám sát việc phát triển và ứng dụng AI, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, giáo dục và tài chính.
**Mô hình sandbox quy định**: Áp dụng mô hình sandbox cho phép thử nghiệm các công nghệ AI mới trong môi trường được kiểm soát trước khi áp dụng rộng rãi.
—
Kết luận
Open Source đóng vai trò trung tâm trong sự phát triển của các startup AI toàn cầu cũng như ở Việt Nam, trở thành nền tảng không thể thiếu cho sự đổi mới sáng tạo và phát triển bền vững trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Bằng việc cung cấp các công cụ giá rẻ, minh bạch và linh hoạt, mã nguồn mở đã và đang giúp giảm rào cản gia nhập thị trường cho các startup, đặc biệt là những doanh nghiệp non trẻ với nguồn lực hạn chế. Sự tồn tại của các nền tảng, thư viện và mô hình mã nguồn mở không chỉ giúp các startup tiếp cận công nghệ tiên tiến mà còn thúc đẩy đổi mới sáng tạo thông qua khả năng tùy chỉnh, cải tiến và chia sẻ kiến thức trong cộng đồng phát triển toàn cầu. Trong bối cảnh công nghệ AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, việc tận dụng hiệu quả mã nguồn mở trở thành yếu tố then chốt giúp các startup không chỉ theo kịp mà còn có thể dẫn đầu trong cuộc đua công nghệ.
Việt Nam đang có vị trí tích cực trong khu vực với tỷ lệ startup AI tạo sinh cao thứ hai ASEAN, chỉ sau Singapore, phản ánh sự phát triển năng động và tiềm năng to lớn của cộng đồng khởi nghiệp công nghệ trong nước. Con số 27% thị phần startup GenAI trong khu vực ASEAN là minh chứng cho sự chuyển dịch tích cực trong tư duy và chiến lược phát triển của các doanh nghiệp Việt Nam, từ phụ thuộc vào các giải pháp đóng sang tận dụng và đóng góp vào hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu. Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu đáng ghi nhận, vẫn còn những thách thức quan trọng về nguồn nhân lực chất lượng cao, hạ tầng công nghệ và đầu tư cần được khắc phục một cách có chiến lược và toàn diện. Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng chuyên sâu (chiếm 45% theo khảo sát) và hạ tầng dữ liệu cùng tính toán (23%) đang là những rào cản lớn ảnh hưởng đến tốc độ phát triển và khả năng cạnh tranh của hệ sinh thái AI startup Việt Nam.
Để tận dụng tối đa lợi thế từ Open Source trong phát triển AI startup và vươn lên trở thành trung tâm AI có ảnh hưởng trong khu vực, Việt Nam cần xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh với sự kết hợp hài hòa giữa đầu tư hạ tầng, phát triển nhân lực, hỗ trợ tài chính và tạo lập chính sách pháp lý phù hợp. Việc học hỏi kinh nghiệm từ các quốc gia phát triển trong việc hỗ trợ startup AI và khuyến khích sử dụng mã nguồn mở không chỉ là sự sao chép đơn thuần mà cần được điều chỉnh phù hợp với điều kiện và bối cảnh cụ thể của Việt Nam. Chiến lược phát triển cần lấy người dùng và giá trị thực tế làm trung tâm, thúc đẩy sự hợp tác giữa academia và industry, và xây dựng một khung pháp lý linh hoạt, thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Nếu thực hiện hiệu quả, những nỗ lực này sẽ đóng góp quan trọng vào quá trình chuyển đổi số quốc gia và xây dựng năng lực cạnh tranh quốc gia trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, giúp Việt Nam không chỉ bắt kịp mà còn có thể dẫn đầu trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
Nguồn
[1] Anaconda. “Exploring Open-Source AI: Definition, Benefits, and Tools – Anaconda”. https://www.anaconda.com/topics/open-source-ai
[2] Linux Foundation Research. “New Study Shows Open Source AI Is Catalyst for Economic Growth”. https://about.fb.com/news/2025/05/new-study-shows-open-source-ai-catalyst-economic-growth/
[3] StartupBlink. “Winners in the AI Startup Industry – Artificial Intelligence – StartupBlink”. https://www.startupblink.com/blog/winners-in-the-ai-startup-industry/
[4] Visual Capitalist. “Visualizing Global AI Investment by Country – Visual Capitalist”. https://www.visualcapitalist.com/visualizing-global-ai-investment-by-country/
[5] MST.gov.vn. “Việt Nam xếp thứ hai trong khu vực ASEAN về số lượng startup GenAI”. https://mst.gov.vn/viet-nam-xep-thu-hai-trong-khu-vuc-asean-ve-so-luong-startup-genai-197251025161738459.htm
[6] Nhân Dân. “Chuyên gia Pháp: Việt Nam nên dùng mã nguồn mở cho AI”. https://vnexpress.net/chuyen-gia-phap-viet-nam-nen-dung-ma-nguon-mo-cho-ai-4735193.html
[7] IAPP. “Global AI Law and Policy Tracker – IAPP”. https://iapp.org/resources/article/global-ai-legislation-tracker/
[8] Greennode.ai. “Best Open-Source AI Platforms for 2025: The Frameworks Powering …”. https://greennode.ai/blog/best-open-source-ai-platforms
[9] CSIS. “An Open Door: AI Innovation in the Global South amid Geostrategic …”. https://www.csis.org/analysis/open-door-ai-innovation-global-south-amid-geostrategic-competition
[10] Báo Chính Phủ. “Vốn đầu tư vào doanh nghiệp AI trong nước tăng 8 lần”. https://baochinhphu.vn/von-dau-tu-vao-doanh-nghiep-ai-trong-nuoc-tang-8-lan-102251009151731869.htm
