Làn sóng AI lạm phát toàn cầu và chiến lược 'đánh ngách' của Việt Nam
Các mô hình AI lạm phát ngày càng khó kiểm soát khi chúng có khả năng tự học, tự suy luận và giải quyết những bài toán mà con người từng mất hàng thập niên nghiên cứu.
Cùng lúc đó, những tiếng nói cảnh báo AI lạm phát cũng vang lên từ chính các phòng thí nghiệm hàng đầu thế giới. Khi các cường quốc công nghệ lao vào cuộc đua xây dựng những “bộ não số” ngày càng thông minh hơn, Việt Nam đang lựa chọn một hướng đi khác: Tập trung vào các ứng dụng AI chuyên sâu giải quyết những vấn đề cụ thể của nền kinh tế. Trong lúc làn sóng AI lạm phát đang lan rộng toàn cầu, đây có thể là một lựa chọn thực dụng và bền vững.
AI lạm phát đẩy thế giới đang đi về đâu?
Trong nhiều năm qua, cuộc đua AI chủ yếu xoay quanh việc xây dựng các mô hình lớn hơn, nhanh hơn và mạnh hơn. Từ GPT của OpenAI, Gemini của Google cho tới các mô hình từ Trung Quốc như DeepSeek hay Qwen, tất cả đều theo đuổi một mục tiêu chung: mở rộng quy mô năng lực nhận thức của máy móc.
Tuy nhiên, những diễn biến gần đây cho thấy cuộc chơi đang bước sang một giai đoạn mới. Một số mô hình đã bắt đầu thể hiện khả năng tự phát hiện chiến lược giải quyết vấn đề, tự tối ưu hóa quá trình suy luận và tạo ra những phương pháp tiếp cận mà chính các nhà phát triển ban đầu không dự liệu hết.
Những thông tin liên quan đến mô hình bí ẩn Mythos càng khiến cuộc tranh luận trở nên nóng hơn. Dù phần lớn chi tiết kỹ thuật chưa được công khai, việc Nhà Trắng được cho là áp dụng các cơ chế giám sát nội bộ đối với một số hệ thống AI tiên tiến đã cho thấy mức độ nhạy cảm của vấn đề.
Điều đáng chú ý là những cảnh báo này không còn đến từ bên ngoài ngành công nghệ. Chính những người từng góp phần tạo ra cuộc cách mạng AI hiện nay lại đang bày tỏ sự lo ngại.
Dario Amodei, CEO Anthropic, nhiều lần nhận định AI có thể đạt trình độ tương đương các chuyên gia hàng đầu trong nhiều lĩnh vực chỉ trong vài năm tới. Geoffrey Hinton, người được xem là một trong những “cha đẻ” của AI hiện đại, từng cảnh báo rằng nhân loại đang lần đầu tiên đối mặt với khả năng tạo ra những hệ thống thông minh hơn chính mình. Trong khi đó, Yoshua Bengio liên tục kêu gọi cộng đồng quốc tế xây dựng các cơ chế an toàn trước khi tiếp tục mở rộng năng lực mô hình.
Tất cả cho thấy thế giới đang bước vào một cuộc đua chưa từng có tiền lệ. Nếu trong thế kỷ XX các quốc gia cạnh tranh bằng năng lực công nghiệp, còn đầu thế kỷ XXI là cuộc đua dữ liệu và Internet, thì giai đoạn hiện nay đang chứng kiến cuộc cạnh tranh về năng lực nhận thức của máy móc.
Vấn đề là không phải quốc gia nào cũng đủ nguồn lực để tham gia cuộc đua đó.
Không phải quốc gia nào cũng cần xây “GPT của riêng mình”
Khi OpenAI công bố GPT-4, nhiều quốc gia bắt đầu nói về tham vọng xây dựng “mô hình quốc gia”. Tuy nhiên, chỉ sau vài năm, thực tế đã chứng minh đây là một cuộc chơi cực kỳ tốn kém.
Chi phí huấn luyện một mô hình nền tảng tiên tiến hiện nay đã lên tới hàng tỉ USD. Hạ tầng GPU, trung tâm dữ liệu, điện năng, nhân lực nghiên cứu và nguồn dữ liệu khổng lồ trở thành những rào cản khiến chỉ một số ít tập đoàn ở các cường quốc như Mỹ và Trung Quốc mới đủ sức tham gia.
Ngay cả châu Âu cũng đang gặp nhiều khó khăn trong việc cạnh tranh với các ông lớn Mỹ và Trung Quốc. Những dự án đầy tham vọng như Mistral của Pháp hay Aleph Alpha của Đức vẫn phải đối mặt với khoảng cách rất lớn về quy mô nguồn lực. Chính vì vậy, ngày càng nhiều quốc gia lựa chọn chiến lược khác.
Israel tập trung vào AI quân sự và an ninh mạng. Singapore ưu tiên AI cho logistics, tài chính và đô thị thông minh. Nhật Bản khai thác thế mạnh robot và sản xuất công nghiệp. Hàn Quốc đẩy mạnh AI cho bán dẫn và y tế.
Một khái niệm mới đang được nhắc đến ngày càng nhiều là Vertical AI, các hệ thống AI chuyên sâu cho từng ngành nghề cụ thể. Thay vì cố gắng tạo ra một AI biết mọi thứ, các doanh nghiệp phát triển những hệ thống có khả năng giải quyết rất tốt một bài toán cụ thể. Đó có thể là AI đọc phim X-quang, AI tư vấn pháp lý, AI quản lý kho vận hoặc AI hỗ trợ nông nghiệp chính xác.
Andrew Ng, một trong những nhà nghiên cứu AI có ảnh hưởng lớn nhất thế giới, từng nhận định rằng làn sóng Vertical AI có thể tạo ra tác động kinh tế còn sâu rộng hơn cả các mô hình nền tảng.
Lý do khá đơn giản. Người chiến thắng trong nhiều ngành không nhất thiết là người sở hữu thuật toán lớn nhất, mà là người hiểu dữ liệu ngành nghề nhất, hiểu khách hàng nhất và giải quyết vấn đề hiệu quả nhất.
Trong cuộc chơi đó, các quốc gia đi sau lại có nhiều cơ hội hơn tưởng tượng.
Chìa khóa để Việt Nam trở thành “cường quốc AI ứng dụng”
Nhìn vào định hướng phát triển AI của Việt Nam trong những năm gần đây, có thể thấy một cách tiếp cận khá khác biệt. Thay vì tuyên bố xây dựng mô hình lớn nhất khu vực hay chạy đua tham số với các tập đoàn toàn cầu, nhiều chính sách đang hướng tới mục tiêu đưa AI vào giải quyết các bài toán kinh tế - xã hội cụ thể.
Tinh thần này cũng thể hiện khá rõ trong Quyết định 982/QĐ-TTg về thúc đẩy doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam vươn ra thị trường quốc tế. Nếu quan sát kỹ, có thể thấy Việt Nam đang sở hữu một số lợi thế đặc biệt trong việc đưa AI ứng dụng vào thực tế.
Đầu tiên là lĩnh vực y tế. Hệ thống bệnh viện và cơ sở khám chữa bệnh tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. AI hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh, phân tích bệnh án hay dự báo nguy cơ bệnh tật đều là những hướng đi có tiềm năng lớn.
Tiếp đó là nông nghiệp. Đây là lĩnh vực mà nhiều cường quốc công nghệ không có lợi thế dữ liệu bản địa. Trong khi đó, Việt Nam sở hữu hệ sinh thái sản xuất nông nghiệp đa dạng, trải dài từ cây lúa, cà phê, hồ tiêu cho tới thủy sản. Những giải pháp AI dự báo sâu bệnh, tối ưu tưới tiêu hay quản lý vùng trồng hoàn toàn có thể trở thành sản phẩm cạnh tranh quốc tế.
Bên cạnh đó là logistics. Khi thương mại điện tử và xuất khẩu tiếp tục tăng trưởng, nhu cầu tối ưu vận tải, kho bãi và chuỗi cung ứng sẽ ngày càng lớn. Đây là môi trường lý tưởng cho các ứng dụng AI chuyên sâu.
Và tất nhiên không thể quên nhắc đến dịch vụ công. Các trợ lý số hỗ trợ người dân, hệ thống xử lý văn bản tự động hay nền tảng phân tích dữ liệu hành chính có thể giúp nâng cao hiệu quả quản trị quốc gia với chi phí thấp hơn.
Dĩ nhiên, Việt Nam khó có thể cạnh tranh với Mỹ hay Trung Quốc trong việc xây dựng các siêu mô hình hàng nghìn tỉ tham số. Khoảng cách về hạ tầng tính toán, nguồn vốn và nhân lực nghiên cứu là rất lớn. Nhưng điều đó không đồng nghĩa Việt Nam không có cơ hội trong kỷ nguyên AI.
Ngược lại, khi thế giới ngày càng lo ngại về những hệ thống AI quá mạnh và khó kiểm soát, các giải pháp AI chuyên ngành, minh bạch, an toàn và gắn với nhu cầu thực tế có thể trở thành một hướng đi hấp dẫn hơn.
Nếu cuộc đua toàn cầu hiện nay là xây dựng những “bộ não số” ngày càng thông minh hơn con người, thì cơ hội của Việt Nam có lẽ nằm ở một mục tiêu khác: Tạo ra những “chuyên gia số” hữu ích hơn cho con người.
Đó có thể không phải con đường hào nhoáng nhất. Nhưng trong một thế giới đang ngày càng lo ngại về AI không phanh, đây có thể là chiến lược giúp Việt Nam vừa tận dụng được sức mạnh của công nghệ, vừa tránh được những rủi ro lớn nhất của cuộc đua thuật toán toàn cầu.