Muốn thắng trong cuộc đua AI, trước hết phải làm chủ dữ liệu
Tại Hội thảo "AI & Chủ quyền dữ liệu trong kỉ nguyên số" (diễn ra ngày 22/7 tại TP.HCM) các chuyên gia đều chung nhận định, lợi thế cạnh tranh trong tương lai không còn nằm ở việc sở hữu mô hình AI mạnh nhất, mà ở khả năng làm chủ dữ liệu, hạ tầng và hệ thống quản trị.
Từ cuộc đua thuật toán đến cuộc đua làm chủ dữ liệu
Chỉ vài năm trước, cuộc đua AI xoay quanh câu hỏi mô hình nào mạnh hơn. Nhưng hôm nay, trọng tâm đã chuyển sang một vấn đề khác. Đó là ai kiểm soát được dữ liệu, hạ tầng và toàn bộ vòng đời của AI.
Theo ông Nguyễn Văn Phương - Chuyên gia tư vấn, Kiến trúc sư giải pháp của HPE Việt Nam, AI chủ quyền (Sovereign AI) đang trở thành chiến lược của cả quốc gia và doanh nghiệp. Báo cáo của McKinsey tháng 3/2026 cho thấy 72% tổ chức trên thế giới đã đưa AI chủ quyền vào lộ trình phát triển. Điều đó phản ánh xu hướng làm chủ dữ liệu thay vì chỉ chạy đua về mô hình AI.
Theo ông Phương, khi AI được ứng dụng ngày càng sâu vào tài chính, y tế, quốc phòng và quản lí nhà nước, dữ liệu trở thành tài sản chiến lược. Tuy nhiên, quá trình triển khai AI chủ quyền vẫn đối mặt 3 thách thức lớn là bảo mật dữ liệu, tuân thủ pháp lí và kiểm soát vận hành.
Thực tế, 1/3 CEO xem gián điệp mạng là rủi ro hàng đầu. Trong khi 50% lãnh đạo AI cho rằng thiếu khả năng giám sát là trở ngại lớn nhất. Để giải quyết bài toán này, HPE phát triển hệ sinh thái Sovereign AI Factory với hạ tầng triển khai tại chỗ hoặc trong môi trường cô lập hoàn toàn khỏi Internet, giúp dữ liệu luôn nằm trong quyền kiểm soát của doanh nghiệp.
Các tổ chức ưu tiên AI chủ quyền có thể đạt tỉ suất hoàn vốn cao hơn tới 5 lần, nhờ giảm rủi ro, tăng hiệu quả khai thác dữ liệu và đáp ứng tốt các yêu cầu tuân thủ.
Ở góc độ hạ tầng, ông Đặng Hồng Minh - Kỹ sư giải pháp của Cisco Việt Nam cho rằng, AI chỉ có thể phát triển bền vững khi được xây dựng trên nền tảng bảo đảm chủ quyền dữ liệu, an toàn thông tin và khả năng chống chịu trước các biến động.
Vì vậy, Cisco phát triển hệ sinh thái hạ tầng AI vận hành tại chỗ hoặc trong môi trường cô lập hoàn toàn khỏi Internet, tích hợp đồng bộ máy chủ, mạng, lưu trữ, bảo mật và giám sát.
Thế hệ thiết bị mạng mới của Cisco đạt băng thông 102,4 Tbps, hỗ trợ tốc độ 800G-1,6T, đồng thời giúp giảm khoảng 50% điện năng trên mỗi mô-đun và 30% điện năng toàn hệ thống.
Giải pháp này hiện đã được triển khai tại nhiều quốc gia như Úc, Singapore, Indonesia, UAE và Ả Rập Xê Út. Theo ông Minh, AI chủ quyền không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà còn là bài toán bảo vệ dữ liệu, làm chủ hạ tầng và nâng cao năng lực cạnh tranh trong kỉ nguyên số.
AI càng thông minh, rủi ro càng phải được quản trị
Nếu dữ liệu là "nhiên liệu" của AI thì quản trị chính là hàng rào bảo vệ để công nghệ này không trở thành một rủi ro mới.
Theo bà An Trịnh - Chuyên gia Quản trị Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (Data & AI Governance), AI đang bước vào giai đoạn phát triển bùng nổ. Chi tiêu toàn cầu cho AI dự kiến đạt 340 tỉ USD trong năm 2025, trong khi 88% tổ chức trên thế giới đã đưa AI vào hoạt động sản xuất, kinh doanh.
AI không còn là công cụ thử nghiệm mà đang trực tiếp tham gia vào các quyết định về tài chính, y tế, sản xuất, dịch vụ khách hàng và quản trị doanh nghiệp.
Nhưng càng được trao nhiều quyền, AI càng bộc lộ những rủi ro chưa từng có. Một AI Coding Agent từng tự xóa toàn bộ cơ sở dữ liệu sản xuất cùng dữ liệu sao lưu của một công ty phần mềm chỉ vì thiếu cơ chế giám sát của con người.
Tại Mỹ, một luật sư bị kỉ luật sau khi nộp hồ sơ tố tụng chứa hàng loạt án lệ do AI tự "bịa" ra. Những sự cố như vậy cho thấy AI không phải lúc nào cũng đúng và càng không thể vận hành theo kiểu "giao hết cho máy".
Theo nghiên cứu được bà An Trịnh dẫn lại, các tổ chức thiếu cơ chế quản trị AI phải chịu chi phí vi phạm dữ liệu cao hơn trung bình khoảng 670.000 USD so với những đơn vị có hệ thống kiểm soát đầy đủ. Đó là cái giá không chỉ bằng tiền, mà còn là uy tín, niềm tin của khách hàng và nguy cơ vi phạm pháp luật.
Chính vì vậy, nhiều quốc gia đang chuyển rất nhanh từ khuyến khích phát triển AI sang thiết lập các "hàng rào" quản lí. Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng đó.
Luật Trí tuệ nhân tạo cùng Khung đạo đức AI quốc gia và nhiều văn bản hướng dẫn được ban hành trong năm 2026 đã hình thành nền tảng pháp lí đầu tiên cho việc quản trị AI. Điểm mới của hệ thống này là phân loại AI theo mức độ rủi ro, quy định rõ trách nhiệm của từng chủ thể tham gia, đồng thời yêu cầu minh bạch đối với nội dung do AI tạo ra.
Theo bà An Trịnh, doanh nghiệp không nên chờ đến khi AI phát sinh sự cố mới xây dựng cơ chế quản trị. Việc kiểm kê các hệ thống AI, đánh giá rủi ro, thiết lập chính sách dữ liệu và quy trình giám sát cần được thực hiện ngay từ giai đoạn đầu triển khai.
Muốn có chủ quyền AI, trước hết phải nhìn thấy và kiểm soát được AI
Ở góc độ an toàn thông tin, ông Nguyễn Thanh Lâm - Trưởng Trung tâm An ninh mạng QTSC đưa ra một nhận định ngắn gọn nhưng đáng suy ngẫm: "Không nhìn thấy thì không thể kiểm soát; không kiểm soát thì chưa thể có chủ quyền”.
Ở góc độ an toàn thông tin, ông Nguyễn Thanh Lâm - Trưởng Trung tâm An ninh mạng QTSC đưa ra một nhận định ngắn gọn nhưng đáng suy ngẫm: "Không nhìn thấy thì không thể kiểm soát; không kiểm soát thì chưa thể có chủ quyền”.
Theo ông Lâm, AI không xóa bỏ các nguy cơ an ninh mạng truyền thống mà còn mở rộng thêm nhiều bề mặt tấn công hoàn toàn mới. Nếu trước đây doanh nghiệp chỉ cần bảo vệ máy chủ, thiết bị đầu cuối, tên miền hay API thì nay còn phải quản lí mô hình AI, Prompt, cơ sở dữ liệu vector, hệ thống RAG, AI Agent và hàng loạt dịch vụ kết nối khác.
Đặc biệt, sự xuất hiện của Shadow AI - khi nhân viên tự ý sử dụng các công cụ AI công cộng hoặc chatbot chưa được doanh nghiệp phê duyệt - đang trở thành nguy cơ lớn đối với nhiều tổ chức. Chỉ một tài liệu nội bộ được tải lên một nền tảng AI bên ngoài cũng có thể làm lộ dữ liệu quan trọng mà doanh nghiệp không hề hay biết.
Ông Lâm cho biết những rủi ro như Prompt Injection, đầu độc dữ liệu RAG, rò rỉ dữ liệu hay AI Agent được cấp quyền quá mức đều có thể khiến hệ thống bị thao túng, đưa ra quyết định sai hoặc làm lộ thông tin nhạy cảm.
Để ứng phó, QTSC đề xuất mô hình quản lí bề mặt tấn công AI theo vòng đời gồm 5 bước: nhận diện, phân loại, đánh giá rủi ro, khắc phục và giám sát liên tục. Song song đó là các giải pháp như chống thất thoát dữ liệu (DLP), quản lí phiên bản mô hình, phân quyền theo nguyên tắc tối thiểu và giám sát tập trung thông qua hệ thống SOC.
Ở góc độ triển khai thực tế, ông Phạm Tuấn Anh - Giám đốc Trung tâm Giải pháp AI, Tập đoàn Công nghệ TMA cho rằng bài toán của doanh nghiệp không phải là chọn AI nào, mà là làm sao để AI hiểu đúng dữ liệu của mình và vẫn bảo đảm quyền kiểm soát.
Theo ông Tuấn Anh, nền tảng dữ liệu của TMA hiện có thể kết nối với hơn 40 hệ thống và định dạng dữ liệu phổ biến như SAP, Oracle, Salesforce, MySQL, AWS, Azure, dữ liệu IoT, camera, hình ảnh hay dữ liệu dòng thời gian thực. Sau khi được tích hợp, dữ liệu sẽ trải qua các bước làm sạch, chuẩn hóa, phân quyền và quản trị trước khi được đưa vào các mô hình AI.
Một hướng đi đáng chú ý là Edge AI, cho phép AI xử lí ngay trên thiết bị đặt tại nhà máy thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên đám mây. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện lỗi trên dây chuyền, giám sát tình trạng thiết bị, cảnh báo công nhân không mang đồ bảo hộ hoặc xâm nhập khu vực nguy hiểm theo thời gian thực, đồng thời giảm độ trễ và tăng mức độ bảo mật.
Theo ông Tuấn Anh, thành công của một dự án AI phụ thuộc vào năm yếu tố cốt lõi: dữ liệu phải được chuẩn hóa, hệ thống quản trị và bảo mật phải đủ chặt, hạ tầng phải phù hợp với nhu cầu, con người phải sẵn sàng thích ứng và việc triển khai cần thực hiện theo từng giai đoạn thay vì đầu tư ồ ạt.
Có thể thấy, dù tiếp cận từ những góc nhìn khác nhau, các chuyên gia đều gặp nhau ở một điểm chung: AI chỉ là lớp công nghệ phía trên. Bên dưới nó là dữ liệu, hạ tầng, pháp lí, an toàn thông tin và năng lực quản trị. Nếu những nền móng ấy không đủ vững, AI càng mạnh thì rủi ro càng lớn.
Trong cuộc đua AI toàn cầu, quốc gia hay doanh nghiệp chiến thắng sẽ không chỉ là nơi sở hữu mô hình thông minh nhất, mà là nơi giữ được dữ liệu của mình, kiểm soát được hạ tầng của mình và vận hành AI theo những quy tắc do chính mình đặt ra. Đó mới là ý nghĩa cốt lõi của AI chủ quyền và cũng là nền tảng để xây dựng một nền kinh tế số an toàn, tự chủ và phát triển bền vững.
