Trong hành trình chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một bước ngoặt quan trọng: lợi thế không còn chỉ thuộc về những quốc gia sở hữu công nghệ tiên tiến, mà ngày càng thuộc về những quốc gia biết xây dựng năng lực AI phù hợp với dữ liệu, con người, ngành kinh tế và nhu cầu phát triển của chính mình. Với Việt Nam, bài toán hiện nay không đơn thuần là “có AI” hay “ứng dụng AI”, mà là làm thế nào hình thành một năng lực AI đủ rộng để phổ cập trong xã hội, đủ sâu để làm chủ công nghệ và đủ thực tiễn để chuyển hóa thành năng suất, sản phẩm và giá trị mới.
Việt Nam đang bước vào giai đoạn mới của quá trình phát triển AI. Nếu giai đoạn trước chủ yếu tập trung vào việc đưa các công cụ AI vào doanh nghiệp, trường học, cơ quan nhà nước và đời sống, thì giai đoạn tiếp theo đòi hỏi một cách tiếp cận căn cơ hơn: xây dựng hệ sinh thái gồm mô hình, dữ liệu, hạ tầng tính toán, nhân lực, doanh nghiệp và cơ chế quản trị.
Đây cũng là tinh thần nổi bật trong các định hướng mới của Việt Nam. Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, định hướng đến năm 2035 đặt mục tiêu đưa năng lực sử dụng và ứng dụng AI trở thành một trong những năng lực thiết yếu của người học, người lao động, cán bộ quản lý và quản trị; đồng thời hình thành đội ngũ chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển, làm chủ và quản trị các hệ thống AI tiên tiến.
Từ “ứng dụng AI” sang xây dựng năng lực AI quốc gia
Điểm đáng chú ý trong giai đoạn hiện nay là AI đang được nhìn nhận không còn như một công cụ công nghệ độc lập. AI ngày càng trở thành một lớp năng lực nằm bên trong các hoạt động quản trị, sản xuất, nghiên cứu, giáo dục và cung cấp dịch vụ.
Một doanh nghiệp có thể sử dụng hàng chục công cụ AI khác nhau nhưng chưa chắc đã có năng lực AI. Một cơ quan có thể triển khai trợ lý ảo nhưng điều đó cũng chưa đồng nghĩa với việc đã hình thành năng lực AI. Năng lực thực sự chỉ xuất hiện khi tổ chức có khả năng xác định bài toán phù hợp, chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình, đánh giá kết quả, kiểm soát rủi ro và tích hợp AI vào quy trình để tạo ra giá trị có thể đo lường.
Đây chính là sự dịch chuyển từ “dùng AI” sang “làm chủ năng lực AI”. Bài toán càng trở nên rõ ràng khi Việt Nam bắt đầu đặt AI trong tổng thể năng lực công nghệ quốc gia. Theo thông tin được Bộ Khoa học và Công nghệ trao đổi với Nvidia, Việt Nam hiện có khoảng 10.000-15.000 GPU, trong khi một số quốc gia có năng lực tính toán lớn hơn nhiều. Nvidia đề xuất Việt Nam xây dựng kế hoạch phát triển năng lực tính toán AI ở quy mô quốc gia, phục vụ cơ quan nhà nước, doanh nghiệp, trường đại học và hoạt động nghiên cứu, phát triển.
Con số về GPU cho thấy một thực tế: AI không chỉ là câu chuyện thuật toán. Đằng sau mỗi mô hình AI mạnh là năng lực tính toán, dữ liệu, điện năng, trung tâm dữ liệu, mạng kết nối và đội ngũ kỹ thuật.
Nếu thiếu hạ tầng, AI khó phát triển ở quy mô lớn. Nếu thiếu dữ liệu chất lượng, mô hình khó tạo ra kết quả đáng tin cậy. Nếu thiếu nhân lực, hạ tầng và mô hình dù được đầu tư lớn cũng khó chuyển hóa thành sản phẩm. Và nếu thiếu doanh nghiệp đủ sức thương mại hóa, nghiên cứu AI khó tạo ra giá trị kinh tế bền vững.
Vì vậy, xây dựng năng lực AI phải được tiếp cận như một chuỗi giá trị liên kết. Trong chuỗi đó, dữ liệu có vị trí đặc biệt. AI có thể được ví như “bộ não” xử lý, nhưng dữ liệu chính là nguyên liệu để bộ não ấy học hỏi. Một mô hình có thể rất hiện đại nhưng nếu dữ liệu huấn luyện thiếu đại diện, thiếu cập nhật, thiếu chuẩn hóa hoặc không phản ánh đúng thực tế Việt Nam thì giá trị đầu ra sẽ bị hạn chế.
Trung tâm Dữ liệu quốc gia cũng nhấn mạnh yêu cầu về dữ liệu đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung và có khả năng truy xuất nguồn gốc. Đáng chú ý, các nhóm dữ liệu được ưu tiên không chỉ phục vụ mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt mà còn bao gồm dữ liệu thị giác máy tính, kiểm thử và đánh giá AI, dữ liệu phục vụ an toàn, tin cậy, nhận diện tin giả và các mối đe dọa an ninh mạng.
Điều này gợi mở một hướng đi quan trọng: Việt Nam không nhất thiết phải cạnh tranh bằng mọi mô hình AI với các trung tâm công nghệ hàng đầu thế giới; Việt Nam cần tạo lợi thế ở những bài toán mà mình có dữ liệu, thị trường và nhu cầu đặc thù.
Nhân lực AI: Không chỉ cần kỹ sư, mà cần một xã hội biết làm việc cùng AI
Nếu hạ tầng và dữ liệu là nền móng thì nhân lực chính là yếu tố quyết định AI có thực sự đi vào đời sống hay không.
Một trong những điểm tiến bộ đáng chú ý của Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI là cách tiếp cận nhiều tầng. Việt Nam không chỉ đào tạo một nhóm nhỏ chuyên gia AI mà hướng tới phổ cập năng lực AI cho người học, người lao động, cán bộ quản lý, đồng thời phát triển lực lượng chuyên sâu có khả năng làm chủ công nghệ lõi.
Đến năm 2030, chương trình đặt mục tiêu ít nhất 80% học sinh phổ thông được phổ cập kiến thức và kỹ năng cơ bản về AI; 100% người học đại học được trang bị kiến thức, kỹ năng cơ bản về AI; ít nhất 90% cán bộ, công chức, viên chức và người lao động trong đơn vị sự nghiệp công lập được cập nhật kiến thức, kỹ năng AI; ít nhất 10 triệu lao động được đào tạo, bồi dưỡng hoặc cập nhật kỹ năng AI cơ bản. Song song là mục tiêu đào tạo tối thiểu 50.000 nhân lực trình độ đại học trở lên có năng lực ứng dụng AI trong các ngành trọng điểm và ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao, chuyên sâu.
Đây là một cách tiếp cận hợp lý bởi thị trường lao động tương lai không chỉ cần “người làm AI”, mà cần người biết làm việc với AI.
Một bác sĩ cần biết khai thác AI để hỗ trợ phân tích dữ liệu nhưng vẫn phải chịu trách nhiệm chuyên môn. Một luật sư cần biết sử dụng AI để tra cứu và phân tích nhưng không thể giao toàn bộ quyết định pháp lý cho máy. Một nhà báo có thể sử dụng AI để xử lý dữ liệu, tìm kiếm và hỗ trợ sản xuất nội dung nhưng vẫn phải kiểm chứng thông tin và chịu trách nhiệm về tác phẩm. Một kỹ sư có thể dùng AI để thiết kế, mô phỏng, lập trình nhưng cần hiểu giới hạn của hệ thống.
Nói cách khác, năng lực AI trong tương lai sẽ trở thành một dạng năng lực nghề nghiệp phổ quát, tương tự năng lực số, ngoại ngữ hay kỹ năng phân tích dữ liệu.
Đây cũng là lý do việc đưa giáo dục AI vào trường phổ thông từ năm học 2026-2027 có ý nghĩa vượt ra ngoài phạm vi một chương trình học mới. Theo Quyết định 2422/QĐ-BGDĐT, nội dung AI được triển khai đại trà trên cả nước, với phần cốt lõi 12 tiết/lớp/năm học; trọng tâm không chỉ là kiến thức và kỹ năng sử dụng mà còn là tư duy phản biện, khả năng kiểm chứng thông tin và sử dụng AI an toàn, có đạo đức, trách nhiệm.
Điểm quan trọng ở đây là giáo dục AI không nên biến thành cuộc chạy đua dạy công cụ. Công cụ có thể thay đổi rất nhanh. Một nền tảng AI phổ biến hôm nay có thể bị thay thế sau một vài năm. Nếu giáo dục chỉ tập trung vào thao tác với từng phần mềm, kiến thức sẽ nhanh chóng lỗi thời.
Ngược lại, nếu người học được trang bị tư duy dữ liệu, tư duy tính toán, kỹ năng đặt vấn đề, khả năng đánh giá đầu ra của AI, hiểu biết về đạo đức, an toàn dữ liệu và sở hữu trí tuệ, họ có thể thích ứng với nhiều thế hệ công nghệ khác nhau. Đó mới là năng lực AI có tính bền vững.
Doanh nghiệp và dữ liệu Việt: Nơi năng lực AI chuyển thành giá trị
Một hệ sinh thái AI chỉ thực sự trưởng thành khi năng lực công nghệ được chuyển hóa thành sản phẩm, dịch vụ và năng suất.
Đây là điểm Việt Nam cần đặc biệt chú ý. Nếu AI chủ yếu được sử dụng thông qua các nền tảng nước ngoài, giá trị tạo ra trong nước có thể lớn nhưng phần giá trị công nghệ cốt lõi vẫn nằm bên ngoài. Ngược lại, nếu Việt Nam xây dựng được các mô hình, nền tảng và ứng dụng phù hợp với dữ liệu trong nước, AI có thể trở thành động lực hình thành những thị trường mới.
Định hướng này đã xuất hiện trong các mục tiêu phát triển AI quốc gia. Chương trình nhân lực AI đặt yêu cầu phát triển nhân lực theo ngành, lĩnh vực; trong khi các định hướng về năng lực AI quốc gia nhấn mạnh phát triển các mô hình tiếng Việt và hệ thống AI phục vụ những lĩnh vực thiết yếu.
Lợi thế của Việt Nam nằm ở chính những bài toán rất “Việt Nam”: tiếng Việt, dữ liệu hành chính, nông nghiệp nhiệt đới, logistics, giao thông đô thị, y tế cộng đồng, giáo dục đại chúng, du lịch, sản xuất công nghiệp, môi trường và quản lý đô thị.
Nếu được chuẩn hóa và quản trị tốt, những nguồn dữ liệu này có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh mà các mô hình AI phát triển ở nơi khác khó có thể sao chép hoàn toàn.
Chẳng hạn, AI trong nông nghiệp Việt Nam không nhất thiết phải cạnh tranh bằng một mô hình nền tảng khổng lồ. Một hệ thống AI chuyên ngành có thể tập trung vào nhận diện sâu bệnh trên cây trồng, dự báo năng suất, tối ưu tưới tiêu hoặc phân tích thời tiết phục vụ sản xuất. Giá trị nằm ở việc giải quyết đúng bài toán của người nông dân.
Tương tự, AI trong y tế có thể tập trung vào hỗ trợ phân tích hình ảnh, quản lý hồ sơ, dự báo nguy cơ hoặc tối ưu quy trình. Trong giáo dục, AI có thể hỗ trợ cá nhân hóa học tập, xây dựng học liệu và phát hiện những khoảng trống kiến thức. Trong quản trị công, AI có thể hỗ trợ xử lý hồ sơ, phân tích dữ liệu và dự báo nhu cầu dịch vụ.
Khi đó, AI không còn là một “món đồ công nghệ” mà trở thành hạ tầng năng suất mới. Doanh nghiệp vì thế phải trở thành một mắt xích trung tâm. Doanh nghiệp vừa là nơi có bài toán thực tế, vừa là nơi có khả năng thương mại hóa công nghệ. Nhà nước có thể tạo chính sách, hạ tầng và dữ liệu; trường đại học cung cấp nghiên cứu và nhân lực; nhưng doanh nghiệp mới là lực lượng biến những năng lực đó thành sản phẩm có khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Đặc biệt, cần hình thành mối liên kết chặt hơn giữa doanh nghiệp và cơ sở đào tạo. Đào tạo AI không thể chỉ dựa trên giáo trình. Sinh viên cần được tiếp cận dữ liệu thật, bài toán thật và môi trường phát triển thật. Ngược lại, doanh nghiệp cần tham gia sâu hơn vào xây dựng chương trình đào tạo, đặt hàng nghiên cứu và tuyển dụng nhân lực từ sớm.
Một tín hiệu đáng chú ý là Việt Nam đã thành lập Mạng lưới chuyên gia AI Việt Nam toàn cầu nhằm kết nối các chuyên gia, nhà khoa học và doanh nhân người Việt trong và ngoài nước. Đây có thể trở thành kênh quan trọng để thu hút tri thức, kinh nghiệm và mạng lưới quốc tế về phục vụ hệ sinh thái AI trong nước.
Tuy nhiên, để những nguồn lực này phát huy hiệu quả, Việt Nam cần tránh tư duy “đầu tư theo phong trào”. AI là lĩnh vực có tốc độ thay đổi rất nhanh. Đầu tư lớn nhưng thiếu bài toán sử dụng, thiếu dữ liệu và thiếu nhân lực vận hành có thể dẫn đến lãng phí.
Ngược lại, một chiến lược có trọng tâm, lựa chọn đúng lĩnh vực ưu tiên và xây dựng năng lực dùng chung có thể tạo hiệu ứng lan tỏa lớn hơn.
Điều đó cũng có nghĩa Việt Nam cần đồng thời giải quyết ba bài toán: phổ cập AI cho xã hội, chuyên sâu AI cho lực lượng tinh hoa và ứng dụng AI theo ngành để tạo ra giá trị kinh tế - xã hội cụ thể.
Nếu chỉ làm tốt một trong ba, hệ sinh thái AI sẽ mất cân đối. Phổ cập mà thiếu chuyên gia sẽ khó làm chủ công nghệ. Có chuyên gia nhưng thiếu thị trường sẽ khó thương mại hóa. Có sản phẩm nhưng thiếu nền tảng dữ liệu và hạ tầng sẽ khó mở rộng.
Hành trình số vì thế không phải cuộc đua xem ai sử dụng AI nhiều hơn, mà là cuộc đua xem ai tổ chức lại nguồn lực quốc gia tốt hơn để AI tạo ra giá trị lớn hơn.
Việt Nam đang có cơ hội để chuyển từ vị trí một thị trường tiêu dùng công nghệ sang một hệ sinh thái có khả năng đồng sáng tạo công nghệ. Các mục tiêu đến năm 2030 về nhân lực, giáo dục AI, trung tâm đào tạo - nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và hệ thống AI phục vụ các lĩnh vực thiết yếu cho thấy định hướng này đã ngày càng rõ nét.
Thách thức phía trước chắc chắn không nhỏ. AI đòi hỏi nguồn lực tính toán lớn, dữ liệu chất lượng cao, nhân lực trình độ cao và năng lực quản trị rủi ro. Nhưng thách thức lớn hơn có thể nằm ở việc lựa chọn đúng cách tiếp cận.
Việt Nam không nhất thiết phải trở thành quốc gia tạo ra mọi công nghệ AI của thế giới. Việt Nam cần trở thành quốc gia biết làm chủ những năng lực AI quan trọng đối với tương lai của mình.
Khi AI được tích hợp vào giáo dục, lao động, doanh nghiệp và quản trị; khi dữ liệu Việt Nam được tổ chức thành tài sản số; khi các trường đại học, doanh nghiệp và cơ quan nhà nước cùng tham gia một hệ sinh thái; và khi người dân có đủ năng lực sử dụng AI an toàn, hiệu quả, có trách nhiệm, thì AI mới thực sự trở thành một phần của năng lực cạnh tranh quốc gia.
Đó cũng chính là bước chuyển quan trọng nhất của “Hành trình số”: từ số hóa công cụ sang số hóa năng lực, từ ứng dụng công nghệ sang kiến tạo giá trị, và xa hơn là từ tiếp nhận AI sang làm chủ AI theo những nhu cầu và lợi thế riêng của Việt Nam.
ThS Phạm Nhị Nguyên
Tài liệu tham khảo
- Quyết định số 1528/QĐ-TTg ngày 11/8/2026 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, định hướng đến năm 2035.
- Quyết định số 2422/QĐ-BGDĐT ngày 18/8/2026 về Khung nội dung giáo dục trí tuệ nhân tạo (AI) cho học sinh phổ thông.
- Báo Tin tức - TTXVN, “Phát triển năng lực AI phù hợp với nhu cầu Việt Nam”, 24/8/2026.
- Định hướng xây dựng năng lực trí tuệ nhân tạo quốc gia tự chủ, tin cậy, an toàn và triển khai trên diện rộng.
- Báo Điện tử Chính phủ, “Phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đáp ứng các ngành công nghệ chiến lược”, 11/8/2026.
