Trong bối cảnh thế giới đang bước vào giai đoạn chuyển tiếp quan trọng của một cuộc "bùng nổ tăng trưởng do AI dẫn dắt", Việt Nam, một nền kinh tế đang phát triển năng động, có cơ hội lịch sử để rút ngắn khoảng cách phát triển, bứt phá về năng suất và chất lượng tăng trưởng. Tuy nhiên, khả năng tận dụng được cơ hội đó phụ thuộc vào mức độ chuẩn bị thể chế, năng lực công nghệ, kỹ năng lao động và tầm nhìn chính sách của quốc gia. Trong bối cảnh toàn cầu đang hướng đến một chu kỳ tăng trưởng mới do trí tuệ nhân tạo (AI) dẫn dắt, Việt Nam đứng trước một cơ hội chiến lược hiếm có để vượt lên, thu hẹp khoảng cách phát triển, và định vị lại vai trò của mình trong chuỗi giá trị toàn cầu.
Cũng giống như làn sóng toàn cầu hóa hay công nghệ di động trước đây, làn sóng AI không chỉ là một cuộc cách mạng công nghệ, mà còn là một cuộc tái cấu trúc lực lượng sản xuất và tái định hình trật tự kinh tế quốc tế. Một số vấn đề quan trọng liên quan đến việc xác định chúng ta đang ở đâu, có thể làm gì, và phải làm gì để tận dụng được làn sóng này?
(Xem thêm bài 1:
Cơ hội và những thách thức đặc thù cần vượt qua
Thứ nhất, Việt Nam có một số lợi thế ban đầu nhưng cần khai thác nhanh và hiệu quả. Với dân số hơn 100 triệu người, cơ cấu dân số trẻ, tỷ lệ sử dụng Internet cao (trên 75%), cùng sự phát triển nhanh của khu vực tư nhân trong lĩnh vực công nghệ (như FPT, Viettel, VNG…), Việt Nam có tiềm năng để xây dựng các ứng dụng AI phục vụ nội địa và xuất khẩu. Cùng với đó là sự chủ động về chiến lược, từ Chiến lược quốc gia về AI đến Chiến lược dữ liệu quốc gia, ban hành Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân và Luật Công nghiệp Công nghệ số, thành lập Trung tâm Dữ liệu quốc gia, những bước đi này tạo nền móng cho nền kinh tế AI trong tương lai.
Thứ hai, thị trường lao động và chi phí thấp là một "lợi thế chuyển tiếp". Trong ngắn hạn, Việt Nam vẫn hấp dẫn các chuỗi cung ứng sản xuất chuyển dịch khỏi Trung Quốc nhờ chi phí nhân công cạnh tranh. Nhưng về dài hạn, đây là lợi thế dễ bị thay thế bởi tự động hóa thông minh. Vì vậy, nếu không kịp nâng cấp lực lượng lao động và hạ tầng số, Việt Nam có thể đối mặt với nguy cơ "mắc kẹt" ở mô hình tăng trưởng thâm dụng lao động mà không thể chuyển sang nền kinh tế tri thức do thiếu lực lượng sản xuất công nghệ cao.
Thứ ba, Việt Nam có cơ hội để "đi tắt đón đầu" trong những lĩnh vực mới của kinh tế AI. Một số lĩnh vực hứa hẹn như nông nghiệp thông minh, logistics AI, tài chính - ngân hàng sử dụng AI, và chăm sóc y tế từ xa đều có thể triển khai theo mô hình "leapfrogging", tức là bỏ qua một số giai đoạn trung gian trong phát triển. Nhiều startup công nghệ Việt đã bắt đầu thử nghiệm ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu hành vi người tiêu dùng, chatbot dịch vụ công, tối ưu năng lượng và quản lý đô thị thông minh.
Thứ tư, những điểm nghẽn lớn vẫn tồn tại và có thể cản trở Việt Nam bứt phá trong kỷ nguyên AI tăng trưởng cao. Thiếu nguồn nhân lực AI chất lượng cao là trở ngại rõ rệt. Theo báo cáo của Navigos Search và TopDev, mỗi năm Việt Nam thiếu khoảng 10.000–15.000 kỹ sư dữ liệu và chuyên gia AI. Dù một số trường đại học lớn đã mở ngành đào tạo về AI, khoa học dữ liệu và máy học, nhưng chương trình vẫn chưa thực sự tiệm cận chuẩn quốc tế, thiếu thực hành, giảng viên giỏi và liên kết với doanh nghiệp. Tình trạng "chảy máu chất xám" sang khu vực tư nhân hoặc ra nước ngoài cũng khiến hệ sinh thái nhân lực AI chưa phát triển bền vững.
Thứ năm, dữ liệu là "nguyên liệu đầu vào" cho AI còn phân mảnh, thiếu chuẩn hóa, và chưa thực sự được coi là tài sản chiến lược. Chính sách sở hữu trí tuệ, bảo vệ dữ liệu cá nhân, tài trợ cho nghiên cứu cơ bản và khởi nghiệp AI vẫn còn yếu. Hệ thống dữ liệu quốc gia ở Việt Nam vẫn phân tán, thiếu kết nối và độ tin cậy chưa cao. Nhiều cơ sở dữ liệu quan trọng (về dân cư, đất đai, doanh nghiệp, y tế...) chưa được mở, chia sẻ hoặc tích hợp hiệu quả. Nền kinh tế số, muốn vận hành trên nền tảng AI, trước hết phải có dòng dữ liệu liên tục, sạch, phong phú, điều mà Việt Nam vẫn đang trong quá trình xây dựng. Nhiều doanh nghiệp chưa có chiến lược dữ liệu và thiếu khả năng sử dụng dữ liệu lớn cho tối ưu vận hành hay ra quyết định.
Thứ năm, mức độ hấp thụ công nghệ của doanh nghiệp còn thấp. Số liệu từ Bộ KH&CN cho thấy, hơn 90% doanh nghiệp Việt Nam là doanh nghiệp nhỏ và vừa, nhiều doanh nghiệp chưa đủ năng lực tài chính, công nghệ và nhân sự để triển khai các ứng dụng AI. Sự đầu tư vào R&D trong doanh nghiệp còn manh mún, không ổn định; rất ít doanh nghiệp có phòng nghiên cứu AI hoặc sản phẩm tích hợp AI thực sự. Điều này làm suy giảm năng lực nội sinh trong việc chuyển đổi mô hình tăng trưởng sang nền kinh tế dựa trên tri thức và tự động hóa.
Thứ sau, Việt Nam cần một chiến lược "định vị bản thân" trong chuỗi giá trị AI toàn cầu. Nếu không chủ động xác định vị trí là nhà sản xuất thuật toán, nhà cung cấp dữ liệu, hay là nhà tích hợp ứng dụng, Việt Nam có thể bị cuốn vào vai trò thụ động tiêu dùng công nghệ của nước ngoài, bị khai thác dữ liệu thô mà không kiểm soát được giá trị gia tăng. Kinh nghiệm từ Ấn Độ và Estonia cho thấy, một chiến lược quốc gia rõ ràng, đặt trọng tâm vào năng lực nội sinh và chính sách mở cho khu vực tư nhân, là yếu tố quyết định.
Thứ bẩy, nguy cơ lệ thuộc công nghệ và nền tảng nước ngoài. Hiện nay, phần lớn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ AI hạ tầng (AI-as-a-service) và chip AI đều do các tập đoàn toàn cầu kiểm soát. Việt Nam chưa có doanh nghiệp AI tầm khu vực, chưa chủ động sản xuất phần cứng (như chip) hay xây dựng nền tảng AI mở riêng. Nguy cơ lệ thuộc công nghệ, dữ liệu và mô hình nước ngoài trong thời đại AI là rất thực tế nếu không có chiến lược phát triển năng lực quốc gia về AI.
Cuối cùng, sự lãnh đạo và định hướng từ Nhà nước là tối quan trọng. Trong một thế giới nơi AI làm thay đổi cả tốc độ và bản chất của tăng trưởng, vai trò của Nhà nước không thể chỉ là "người theo sau điều tiết", mà cần là "người kiến tạo". Việt Nam cần chủ động đầu tư công vào hạ tầng dữ liệu và AI, cải cách giáo dục theo hướng "dữ liệu hóa - lập trình hóa - số hóa", và xây dựng một môi trường thể chế linh hoạt cho đổi mới sáng tạo. Đặc biệt, cần thiết lập các chương trình AI quốc gia có tính bao trùm, để tránh khoảng cách số và bất bình đẳng trong tiếp cận lợi ích AI.
Như vậy, kỷ nguyên tăng trưởng cao do AI mở ra một "cửa sổ cơ hội" lịch sử cho Việt Nam. Nhưng để thực sự biến cơ hội thành lợi thế, cần một tầm nhìn chiến lược dài hạn, sự đầu tư đồng bộ, và khát vọng bứt phá. Nếu không, AI có thể trở thành một biểu tượng mới cho sự tụt hậu, nơi các quốc gia không sẵn sàng sẽ bị bỏ lại rất xa.
Một số định hướng chính sách chiến lược cho Việt Nam
Để tận dụng cơ hội AI mang lại cho tăng trưởng kinh tế, Việt Nam cần có chiến lược toàn diện, vừa dài hạn vừa linh hoạt, nhằm xây dựng năng lực cạnh tranh quốc gia trong thời đại AI. Dưới đây là đề xuất một số định hướng chính sách chiến lược:
- Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu mở và kết nối: Nhà nước cần đẩy mạnh thực hiện Chiến lược dữ liệu quốc gia theo hướng bảo đảm quyền truy cập dữ liệu cho doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu một cách an toàn, minh bạch. Cần thúc đẩy các cơ sở dữ liệu lớn dùng chung (open data), ban hành tiêu chuẩn kết nối, trao đổi và liên thông dữ liệu giữa các bộ ngành, doanh nghiệp, và chính quyền địa phương.
- Phát triển nguồn nhân lực AI quốc gia: Cần hỗ trợ các trường đại học, viện nghiên cứu xây dựng trung tâm AI quốc gia, cập nhật chương trình đào tạo bậc đại học và sau đại học theo hướng thực tiễn, liên kết với doanh nghiệp. Đồng thời, tạo điều kiện cho du học và liên kết quốc tế nhằm đào tạo chuyên gia AI trình độ cao. Các mô hình "chuyển giao công nghệ ngược" từ chuyên gia Việt kiều AI cũng cần được khuyến khích.
- Hỗ trợ doanh nghiệp đổi mới sáng tạo và ứng dụng AI. Chính phủ nên thiết lập quỹ hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là SMEs, theo mô hình matching fund (đồng tài trợ). Cần khuyến khích các mô hình sandbox pháp lý cho AI trong các lĩnh vực trọng điểm như tài chính, y tế, logistics và đô thị thông minh. Đồng thời, thúc đẩy hình thành các cụm doanh nghiệp công nghệ và vườn ươm AI ở các trung tâm đô thị lớn.
- Phát triển hạ tầng điện toán và tính toán hiệu năng cao. AI hiện đại yêu cầu năng lực xử lý dữ liệu cực lớn. Việt Nam cần đầu tư mạnh hơn vào trung tâm siêu máy tính quốc gia, nền tảng điện toán đám mây nội địa và các giải pháp lưu trữ, xử lý dữ liệu tại chỗ (edge computing). Đây là điều kiện then chốt để triển khai LLM, AI thời gian thực hoặc AI tích hợp IoT.
- Định hình chính sách công nghệ có chủ quyền. Việt Nam cần xác định rõ những công nghệ AI cốt lõi mà quốc gia cần làm chủ, bao gồm mô hình ngôn ngữ tiếng Việt, chip AI, công cụ mã nguồn mở và trung tâm dữ liệu chiến lược. Chính sách ưu đãi R&D và chuyển giao công nghệ nên tập trung vào những lĩnh vực này, nhằm đảm bảo năng lực độc lập và chủ động trong kỷ nguyên AI.
- Đổi mới quản trị nhà nước để thích ứng với AI. Cần áp dụng AI trong chính phủ điện tử, phân tích chính sách, dự báo kinh tế và cải cách hành chính. Đồng thời, phải xây dựng hành lang pháp lý mềm dẻo nhưng vững chắc cho AI, đảm bảo quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm thuật toán.
(Xem thêm bài 1: Viễn cảnh bùng nổ tăng trưởng kinh tế toàn cầu do AI thúc đẩy)
