AI và chủ quyền quốc gia - Bài 2: Việt Nam 'kiểm soát sự lệ thuộc' AI như thế nào?
Siêu máy tính đầu tiên của Việt Nam vẫn không thể thoát khỏi nghịch lý về sự phụ thuộc công nghệ. Chưa thể tự làm ra phần cứng, làm thế nào để Việt Nam kiểm soát được sự lệ thuộc cho chủ quyền AI?
Trong bài trước (Bản đồ quyền lực AI), chúng tôi đã phác họa bản đồ quyền lực AI trên toàn cầu với thế thống trị hai cực của Mỹ và Trung Quốc, nhưng không một quốc gia nào kiểm soát trọn vẹn chuỗi công nghệ, từ máy quang khắc, chip, mô hình cho đến dữ liệu. Như thế, tham vọng tự chủ AI tuyệt đối gần như bất khả thi, và mục tiêu thực tế nhất chỉ có thể là kiểm soát được sự lệ thuộc.
Ngày 6/2/2026, Viettel đưa vào vận hành cụm 22 siêu máy tính NVIDIA DGX B200, hệ thống đầu tiên thuộc loại này do một doanh nghiệp Việt Nam sở hữu và vận hành. Giám đốc Viettel AI, ông Nguyễn Mạnh Quý, gọi đây là bước đi chiến lược nhằm xây dựng "năng lực AI chủ quyền và đáng tin cậy cho Việt Nam". Nhưng chính chữ "NVIDIA" trong tên hệ thống đã cho thấy nghịch lý Việt Nam đang phải đối mặt.
Vậy Việt Nam phải tiếp cận vấn đề “kiểm soát được sự lệ thuộc” như thế nào?
Rủi ro “địa chủ kỹ thuật số”
Việt Nam bước vào cuộc đua AI giữa thời điểm một “cơn sốt trung tâm dữ liệu” đang càn quét qua khu vực. Chỉ riêng bang Johor, Malaysia, tính đến giữa năm 2025 đã phê duyệt 42 dự án trung tâm dữ liệu với tổng vốn khoảng 35 tỉ USD, phần lớn nhờ dòng đầu tư tràn từ Singapore. Đông Nam Á được dự báo sẽ tăng gấp 3 công suất điện toán vào năm 2030, và Việt Nam, với chi phí đất, điện và nhân công cạnh tranh, đang là một điểm đến được săn đón.
Nhưng cũng giống như nhiều quốc gia khác tại châu Á, vai trò lớn nhất của Việt Nam nằm ở khâu hạ nguồn của chuỗi cung ứng, đảm nhận lắp ráp, kiểm thử và đóng gói (ATP - Assembly, Testing and Packaging). Đơn cử là nhà máy hậu kỳ được xem là lớn nhất thế giới của Intel đặt tại TP.HCM, và mới nhất là Samsung với kế hoạch 1,5 tỉ USD cho một nhà máy kiểm thử công bố cuối tháng 5/2026.
Thị phần ATP toàn cầu của Việt Nam được dự báo tăng từ khoảng 1% năm 2022 lên 8 - 9% vào năm 2032 (theo Manufacturing Asia) - đây vẫn là khâu có biên lợi nhuận mỏng, lợi dụng lao động giá thành thấp. Thực chất, nước ta thiếu vắng nguồn năng lực lẫn công nghệ nền tảng để có thể sản xuất phần cứng tiên tiến cho AI.
Bên cạnh đó, nước ta còn đối mặt vấn đề về cơ sở hạ tầng điện. Vấn đề cốt lõi không nằm ở chỗ sản xuất ra điện mà ở chỗ truyền tải. Nguồn điện mặt trời và điện gió dồi dào tập trung ở miền Trung và miền Nam, trong khi các trung tâm công nghiệp và dân cư lớn nhất lại nằm ở miền Bắc, khiến lượng lớn điện tái tạo bị cắt giảm vì không thể truyền tải.
Theo Tổng Công ty Điện lực Việt Nam (EVN), đường dây 500kV mạch 3 Quảng Trạch - Phố Nối hoàn thành năm 2024 cũng chỉ nâng năng lực truyền tải từ Trung ra Bắc từ mức 2.200 MW lên 5.000 MW và hệ thống huyết mạch này hiện đã gần đạt giới hạn.
Hai yếu tố trên dẫn tới một rủi ro mà giới phân tích gọi là "địa chủ kỹ thuật số". Nếu Việt Nam chỉ cho các tập đoàn nước ngoài thuê đất, điện, nhân công để vận hành máy chủ và sản xuất đầu cuối, nước ta sẽ không thể nắm giữ các yếu tố cốt lõi trong chuỗi công nghệ AI. Khi đó, lợi nhuận và tiến bộ công nghệ sẽ nằm ngoài tầm với.
Nắm giữ phần cứng
Thoát khỏi cái bẫy “địa chủ kỹ thuật số” tưởng chừng khó gỡ, nhưng chính vị thế trung tâm sản xuất đầu cuối của Việt Nam sẽ trao cho chúng ta một đối trọng đắt giá trong đàm phán nguồn cung thiết bị, mạnh hơn các quốc gia chỉ thuần nhập khẩu. Bằng cách này, Việt Nam không những đảm bảo được khả năng xây dựng cơ sở hạ tầng máy chủ mà còn có thể giành được quyền ưu tiên tiếp cận các công nghệ mới, hiện đại hơn.
Với bài toán điện, một mô hình đáng học hỏi là Hàn Quốc. Từ năm 2024, Seoul siết cấp phép điện cho trung tâm dữ liệu ở vùng thủ đô, đồng thời dùng ưu đãi tài chính để đẩy chúng về những nơi có nguồn điện dồi dào. Việt Nam có thể áp dụng đúng logic ấy để kéo trung tâm dữ liệu về gần nguồn điện tái tạo ở miền Trung và miền Nam, thay vì dồn lên miền Bắc vốn đã quá tải và nguồn điện tiềm năng gần tới hạn.
Việt Nam cũng đã có nhiều cơ chế chính sách sẵn sàng hỗ trợ cho vấn đề điện. Trong đó có cơ chế mua bán điện trực tiếp được luật hóa từ năm 2024, cho phép trung tâm dữ liệu mua thẳng điện sạch từ nhà sản xuất, kết hợp cùng lưới điện riêng (microgrid) để tự chủ một phần nguồn cung (Theo: Nghị định 80/2024). Sau cùng, các ngưỡng bắt buộc về hiệu quả sử dụng điện và nước nên trở thành điều kiện cấp phép, biến cam kết tiết kiệm tài nguyên thành ràng buộc cho các trung tâm điện toán, giảm bớt gánh nặng lên mạng lưới điện quốc gia.
Nhưng bảo đảm được phần cứng và nguồn điện mới chỉ giữ cho cỗ máy chạy, chứ chưa biến nó thành tài nguyên quốc gia. Phần lớn hạ tầng này đang được đầu tư bằng vốn ngoại, mới nhất là thỏa thuận khung ký tháng 2/2026 giữa tập đoàn G42 của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất với liên danh FPT và Tập đoàn Việt Thái để phát triển hạ tầng AI và điện toán đám mây tại Việt Nam. Mảnh ghép quyết định để thoát bẫy "địa chủ" là biến chính những hạ tầng vốn ngoại đó thành tiện ích công phục vụ trong nước.
Một mô hình đáng tham khảo là Cổng điện toán IndiaAI của Ấn Độ. Trong mô hình này, nhà nước đứng ra phân phối công suất điện toán từ các trạm máy chủ cho các startup, viện nghiên cứu và trường đại học với mức giá chỉ bằng 1/3 thị trường, trợ cấp tới 40% chi phí. Từ đó, họ biến năng lực điện toán thành một dịch vụ tiện ích công cộng như điện lực.
Việt Nam có thể áp dụng chính sách tương tự, trợ giá năng lực tính toán để hỗ trợ các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong nước. Những nỗ lực đầu tiên đã xuất hiện, điển hình là trung tâm nghiên cứu R&D mà NVIDIA mở tại Việt Nam cuối năm 2024, và chương trình tăng tốc VietLeap của Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) cấp tín dụng điện toán cho startup.
Việc còn lại là điều phối và mở rộng những sáng kiến rời rạc này thành một hạ tầng dùng chung ở quy mô quốc gia, ngay trên các trung tâm dữ liệu do nước ngoài đầu tư.
Chủ quyền mô hình và dữ liệu
Ở tầng mô hình AI và thuật toán, chúng ta phải chấp nhận việc lao vào cuộc đua tuyến đầu (Frontier AI) là không khôn ngoan. Xây mô hình nền tảng từ con số 0 đòi hỏi lượng tính toán, vốn và nhân lực khổng lồ, lại nhanh chóng lỗi thời.
Hướng đi mang lại tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư tối ưu nhất là chiến lược chuyên biệt hóa, tận dụng các mô hình nguồn trọng số mở (Open-Weight Model) hàng đầu thế giới để tinh chỉnh và huấn luyện chuyên sâu cho các tính chất kinh tế, hành chính và thương mại đặc thù của thị trường nội địa. Đây không phải hướng đi xa lạ với Việt Nam, khi những mô hình như VinaLLaMA hay Vistral đã được tạo ra bằng cách tinh chỉnh các mô hình LLaMA và Mistral trên dữ liệu tiếng Việt.
Chính Trung Quốc đã chứng minh điều này qua DeepSeek, mô hình đạt hiệu năng cao trên phần cứng hạn chế, đồng thời tận dụng kho dữ liệu nội địa khổng lồ để vươn lên dẫn đầu mảng video AI, mà trong bài 1 chúng tôi đã đề cập.
Các quốc gia châu Á khác cũng đã lựa chọn nước đi này. Indonesia đã phát triển Sahabat-AI, mô hình tối ưu cho ngôn ngữ bản địa dựa trên nền nguồn mở SEA-LION từ Singapore. Song song đó, Ấn Độ đã thiết lập các kho dữ liệu công cộng quy mô lớn như BHASHINI và AIKosh nhằm hạ chi phí nghiên cứu và phát triển thông qua sự đóng góp của cộng đồng.
Đối với Việt Nam, các mô hình đi trước này là tiền lệ thực tiễn rất quan trọng để hiện thực hóa các mục tiêu chiến lược khi Luật Trí tuệ nhân tạo (Luật số 134/2025) chính thức có hiệu lực từ ngày 1/3/2026. Mảnh ghép còn thiếu hiện tại là việc thiết lập các kho ngữ liệu tích lũy nội dung sạch, hợp pháp và có bản quyền cùng hệ thống tiêu chuẩn thẩm định rõ ràng.
Phần nền cho tầng dữ liệu thực ra đã được xây dựng. Trung tâm Dữ liệu quốc gia đã khai trương cơ sở đầu tiên từ tháng 8/2025 và dự kiến vận hành đầy đủ từ tháng 6/2026, được định vị là hạ tầng chiến lược cho chủ quyền dữ liệu quốc gia. Cùng với Luật Dữ liệu có hiệu lực từ ngày 1/7/2025, đây là bộ khung thể chế và hạ tầng mà ít nước đang phát triển nào có được.
Những nỗ lực nội địa hóa như mô hình nguồn mở PhoGPT của VinAI hay các chiến dịch xây dựng tập dữ liệu dùng chung của Câu lạc bộ Xử lý Ngôn ngữ và Tiếng nói tiếng Việt (VLSP - Vietnamese Language and Speech Processing) chính là những bước đầu tiên. Các nền tảng kỹ thuật này sẽ giúp chuyển hóa mỏ tài nguyên dữ liệu của một thị trường 100 triệu dân thành một lợi thế cạnh tranh độc quyền. Đó cũng là cách ngăn chặn nguy cơ rò rỉ thặng dư tri thức vào tay các tập đoàn ngoại quốc, tránh khỏi chiếc bẫy “địa chủ kỹ thuật số”.
AI chắc chắn sẽ đóng vai trò lớn để nước ta đạt mục tiêu đưa kinh tế số đóng góp 30% GDP vào năm 2030. Siêu máy tính B200 với sự lệ thuộc vào chip NVIDIA chỉ là một phần nhỏ của bức tranh AI chủ quyền.
Lời giải cho bài toán kiểm soát lệ thuộc nằm ở chính nguồn tri thức và bản sắc văn hóa của người Việt, kho báu không thể nào thay thế được bằng bất kỳ công nghệ nào.
