Việt Nam cần lựa chọn thế nào trước ngã rẽ công nghệ?
Kỉ nguyên số đang đặt ra những bài toán chiến lược mang tính định hình tương lai cho các quốc gia đang phát triển. Giữa cuộc chạy đua công nghệ gay gắt của các siêu cường toàn cầu, Việt Nam đang thực sự đứng trước những ngã rẽ công nghệ vô cùng quan trọng.
Việc lựa chọn con đường phát triển vào thời điểm trước ngã rẽ công nghệ đòi hỏi sự khéo léo trong chính sách đối ngoại, sự vững vàng trong quản trị nhà nước và tầm nhìn sâu rộng về kho dữ liệu quốc gia. Để làm chủ vận mệnh số, vươn lên thành một nền kinh tế tri thức thực thụ, Việt Nam cần áp dụng linh hoạt chính sách ngoại giao mang bản sắc dân tộc, hoàn thiện khung pháp lí vững chắc và nhanh chóng xây dựng hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo của riêng mình.
Sự lựa chọn hôm nay sẽ quyết định vị thế của đất nước trong nhiều thập niên tới. Để làm rõ vấn đề này, Tạp chí Một Thế Giới đã thực hiện trao đổi riêng với Tiến sĩ James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học RMIT Việt Nam.
Chiến lược "Ngoại giao cây tre" trong kỉ nguyên số
- Thưa Tiến sĩ, đứng ở góc độ khoa học máy tính và hạ tầng mạng, ông đánh giá thế nào về tính khả thi của việc Việt Nam vừa sử dụng thiết bị, nền tảng công nghệ giá rẻ từ Trung Quốc, vừa hợp tác với các tập đoàn Mỹ như Nvidia, Intel để phát triển AI và bán dẫn? Liệu có rủi ro xung đột về tiêu chuẩn kĩ thuật hoặc bảo mật giữa hai hệ sinh thái này khi chúng ta tích hợp chúng vào cùng một nền kinh tế số không?
- Tiến sĩ James Kang: Việc cố gắng kết hợp phần cứng của Mỹ với các nền tảng công nghệ của Trung Quốc để xây dựng ngành AI của Việt Nam là điều hoàn toàn không thực tế. Chúng ta cần nhìn vào thực tế của "cuộc chiến AI" toàn cầu giữa Mỹ và Trung Quốc. Chính phủ Mỹ đã áp đặt các lệnh cấm nghiêm ngặt đối với việc xuất khẩu phần cứng AI tiên tiến, chẳng hạn như các dòng chip AI cao cấp của Nvidia, sang Trung Quốc. Trong khi các doanh nghiệp Trung Quốc tìm cách lách lệnh cấm thông qua bên thứ ba hoặc chấp nhận sử dụng các dòng chip cấp thấp hơn mà Mỹ vẫn cho phép xuất khẩu, thì khoảng cách cả về công nghệ lẫn địa chính trị giữa hai hệ sinh thái này ngày càng lớn.
Ngay cả khi Việt Nam muốn phụ thuộc nhiều vào phần cứng của Mỹ thì thị trường toàn cầu hiện cũng đang thiếu hụt nguồn cung nghiêm trọng. Nvidia đang cạnh tranh quyết liệt để bảo đảm đủ nguồn linh kiện bán dẫn từ các nhà cung cấp như Samsung nhằm đáp ứng nhu cầu bùng nổ trên toàn thế giới. Thậm chí, Nvidia gần đây còn cam kết cung cấp 260.000 chip AI cao cấp trực tiếp cho các tập đoàn Hàn Quốc như Samsung, SK và Hyundai để xây dựng các "nhà máy AI" quốc gia của họ. Khi các tập đoàn lớn trên thế giới đã "đặt chỗ" gần như toàn bộ chuỗi cung ứng, việc Việt Nam kì vọng có thể dễ dàng mua đủ phần cứng để xây dựng một hạ tầng AI quy mô lớn là điều không khả thi.
Sự phân tách này cũng tạo ra những xung đột khó tránh khỏi về tiêu chuẩn kĩ thuật và an ninh mạng. Do các hạn chế thương mại, Mỹ và Trung Quốc đang xây dựng hai hệ sinh thái công nghệ tách biệt; nếu cố gắng kết hợp chúng sẽ liên tục phát sinh các vấn đề tương thích, giống như ghép những mảnh ghép của hai bộ trò chơi hoàn toàn khác nhau.
Bên cạnh đó, sự phát triển nhanh của AI Trung Quốc hiện phụ thuộc đáng kể vào kĩ thuật "chưng cất mô hình" (model distillation), tức sử dụng hàng triệu câu lệnh để khai thác các mô hình AI tiên tiến của Mỹ như Claude nhằm sao chép dữ liệu và huấn luyện các mô hình của riêng mình. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm thời gian nhưng đồng nghĩa với việc họ luôn ở thế đuổi theo, trong khi công nghệ Mỹ vẫn duy trì lợi thế dẫn trước. Một hạn chế khác của Trung Quốc là chất lượng nguồn dữ liệu mà họ có thể tiếp cận không thể so sánh với Mỹ, khiến AI của Trung Quốc gặp nhiều hạn chế khi phục vụ người dùng toàn cầu.
Nếu Việt Nam tích hợp hai hệ sinh thái vốn đang cạnh tranh gay gắt này vào nền kinh tế số của mình, chúng ta sẽ phải gánh chịu những rủi ro an ninh mạng của một hệ sinh thái chủ yếu dựa trên sao chép, đồng thời bị tách khỏi những công nghệ tiên tiến nhất.
Xây dựng hành lang pháp lí tự chủ
- Về vấn đề quản trị rủi ro, làm thế nào Việt Nam có thể thiết kế một hành lang pháp lí đủ chặt chẽ để bảo vệ an ninh dữ liệu trước các tập đoàn công nghệ xuyên quốc gia, nhưng vẫn tạo được không gian "sandbox" cởi mở để không làm thui chột năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp khởi nghiệp trong nước, thưa ông?
- Tiến sĩ James Kang: Khi nói đến việc bảo vệ dữ liệu đồng thời duy trì một môi trường thuận lợi cho doanh nghiệp trong nước, Việt Nam thực sự có một lợi thế mang tính cấu trúc rất lớn vì là quốc gia theo mô hình một đảng. Ở nhiều nước phương Tây hoặc các nền kinh tế có mức độ phân quyền cao, việc ban hành các quy định về dữ liệu hay triển khai các hạ tầng công nghệ quốc gia thường bị kéo dài bởi tranh luận chính trị, hoạt động vận động hành lang của doanh nghiệp và các thủ tục hành chính phức tạp. Việt Nam có thể tránh được những rào cản này.
Chính phủ có khả năng đưa ra các quyết định nhanh chóng và ở quy mô lớn, từ đó huy động nguồn lực trên phạm vi toàn quốc, kết nối cả khu vực công và tư nhân vào một chiến lược AI thống nhất.
Nhờ khả năng hành động nhanh đó, Việt Nam cũng đã xây dựng một "tường lửa" pháp lí tương đối mạnh để bảo vệ biên giới số của mình. Gần đây, Việt Nam đã ban hành hai đạo luật quan trọng là Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPL) và Luật Trí tuệ nhân tạo (Luật số 134/2025/QH15) - đạo luật AI độc lập đầu tiên có tính ràng buộc tại Đông Nam Á.
Hai khung pháp lí này trao cho Chính phủ quyền quản lí chặt chẽ việc lưu trữ, chia sẻ và luân chuyển dữ liệu. Theo đó, các dữ liệu quan trọng như hồ sơ của Chính phủ, dữ liệu an ninh quốc gia hay dữ liệu sinh trắc học của công dân phải được lưu trữ và xử lí trong lãnh thổ Việt Nam. Các tập đoàn công nghệ đa quốc gia cũng buộc phải tuân thủ quy định này, nếu vi phạm các quy định về chuyển dữ liệu xuyên biên giới sẽ phải đối mặt với các khoản xử phạt rất lớn dựa trên doanh thu.
Song song với đó, cơ chế quản trị linh hoạt này cũng có thể hỗ trợ đổi mới sáng tạo trong nước. Chính phủ có thể tận dụng mô hình quản lí tập trung để nhanh chóng thiết lập một "regulatory sandbox" với các quy định linh hoạt hơn và cơ chế "vùng an toàn" (safe harbour). Điều này đồng nghĩa với việc nếu một doanh nghiệp khởi nghiệp trong nước vô tình mắc phải một số sai sót nhỏ về dữ liệu trong quá trình thử nghiệm đổi mới sáng tạo thì sẽ không phải chịu những quy định nghiêm ngặt vốn được thiết kế để kiểm soát các tập đoàn công nghệ toàn cầu.
Nhờ tốc độ ra quyết định đặc thù của mình, Việt Nam có thể vừa bảo đảm chủ quyền dữ liệu vừa thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghệ trong nước nhanh hơn nhiều so với các nền kinh tế phương Tây có cấu trúc quản trị phức tạp.
Phát triển AI chủ quyền (Sovereign AI) để làm chủ dữ liệu
- Từ góc nhìn của một chuyên gia đang giảng dạy và nghiên cứu tại Việt Nam, ông thấy rào cản kĩ thuật lớn nhất của chúng ta khi xây dựng AI chủ quyền (Sovereign AI) là gì? Với nguồn lực hiện tại, chúng ta nên bắt đầu từ việc tự huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ con số không, hay nên tinh chỉnh (fine-tune) lại các mô hình mã nguồn mở hiện có trên thế giới bằng nguồn dữ liệu tiếng Việt?
- Tiến sĩ James Kang: Sai lầm lớn nhất mà Việt Nam có thể mắc phải là cố gắng xây dựng một mô hình AI đa dụng từ đầu để cạnh tranh trực tiếp với các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Thực tế của chuỗi cung ứng chip Nvidia cho thấy con đường này đòi hỏi hàng tỉ đô la Mỹ đầu tư, nguồn năng lượng khổng lồ và khả năng tiếp cận phần cứng mà Việt Nam hiện chưa có.
Quan trọng hơn, mục tiêu xây dựng một AI có thể làm mọi việc vốn đã là một định hướng chưa phù hợp. Một nghiên cứu có ảnh hưởng lớn trên thế giới với tiêu đề "AI Must Embrace Specialization via Superhuman Adaptable Intelligence", do nhà tiên phong AI Yann LeCun đồng tác giả, cho rằng ngành công nghệ đang quá ám ảnh với việc xây dựng AI tổng quát giống con người. Trong khi đó, bản thân con người cũng không phải là những cá thể "đa năng", mà đạt hiệu quả cao nhất nhờ chuyên môn hóa.
Việt Nam không nên tham gia một cuộc đua mà mình khó có khả năng chiến thắng bằng cách sao chép các tập đoàn công nghệ lớn hoặc đi theo con đường "đuổi theo" của Trung Quốc. Thay vì đầu tư nguồn lực vào các mô hình AI quy mô lớn và tốn kém, ưu tiên của Việt Nam nên là chuyên môn hóa.
Chúng ta cần tập trung nguồn lực để xây dựng hạ tầng AI chuyên biệt, dựa trên các bộ dữ liệu tiếng Việt và dữ liệu bản địa chất lượng cao. Đây mới là con đường thực sự dẫn tới AI chủ quyền.
Bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu địa phương trên hạ tầng AI chuyên biệt, Việt Nam có thể phát triển các công cụ AI đẳng cấp thế giới phục vụ những lĩnh vực mà mình có lợi thế, chẳng hạn như nông nghiệp, y tế địa phương hay hệ thống pháp luật và hành chính của Việt Nam.
Nếu không chạy theo cuộc đua AI tổng quát mà tập trung vào các hệ thống AI chuyên biệt, linh hoạt và phù hợp với nhu cầu trong nước, đồng thời huy động hiệu quả các nguồn lực quốc gia, Việt Nam hoàn toàn có thể xây dựng các giải pháp AI có chi phí hợp lí, hiệu quả cao và thực sự bảo đảm độc lập về công nghệ.
Xin cảm ơn Tiến sĩ!
