Tự chủ AI cần cả năng lực làm chủ lẫn quyền kiểm soát
AI tự chủ là năng lực một quốc gia xây dựng và vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên hạ tầng, dữ liệu, công nghệ và cơ chế quản trị mà mình có thể hiểu, kiểm soát và điều chỉnh. Vì vậy, tự chủ không đồng nghĩa với khép kín; đó là khả năng lựa chọn công nghệ phù hợp mà không lệ thuộc hoàn toàn vào bên ngoài. Tại phiên chuyên đề về năng lực tự chủ AI trong Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026, CMC nêu hai hướng ưu tiên cho Việt Nam: phát triển hạ tầng công nghệ và làm chủ các giải pháp AI do doanh nghiệp trong nước nghiên cứu, xây dựng. Đây là cách tiếp cận thuyết phục vì phần mềm nội địa sẽ khó phát triển nếu thiếu năng lực tính toán, còn hạ tầng đơn thuần chưa tạo ra giá trị nếu không giải quyết được vấn đề cụ thể của xã hội. Do đó, tự chủ phải được nhìn như một chuỗi năng lực liên kết, chứ không phải một tuyên bố về nguồn gốc công nghệ.
Hai trụ cột: hạ tầng và giải pháp sát nhu cầu
Theo ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC, ưu tiên thứ nhất là năng lực tính toán hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu và hạ tầng truyền dẫn để nghiên cứu, huấn luyện và triển khai mô hình. Ưu tiên thứ hai là phát triển, làm chủ công nghệ AI trong nước, gắn với nhu cầu thị trường và xã hội, chẳng hạn trợ lý AI cho lĩnh vực pháp lý. Hai hướng này cần tiến lên song song: thiếu hạ tầng sẽ bó hẹp quy mô, còn thiếu sản phẩm hữu ích thì đầu tư hạ tầng khó tạo tác động rõ ràng. Giá trị của hệ sinh thái AI vì thế nên được đo bằng khả năng giải quyết việc thật. CMC giới thiệu các giải pháp hỗ trợ xử lý thông tin, tra cứu tri thức, quản lý, điều hành và sản xuất, kinh doanh; định hướng còn gắn với hỗ trợ địa phương phục vụ người dân và doanh nghiệp. Muốn những ứng dụng ấy đáng tin, quản trị dữ liệu, kiểm soát đầu ra và trách nhiệm khi triển khai phải đi cùng năng lực kỹ thuật.
Hợp tác Việt Nam–Hàn Quốc phải tiến tới đồng sáng tạo
Diễn đàn AI và công nghệ số Việt Nam–Hàn Quốc diễn ra ngày 29/10 tại Hà Nội, hướng tới thúc đẩy ứng dụng AI phục vụ người dân. Hai bên xác định các hướng hợp tác gồm nghiên cứu mô hình nền tảng, phát triển hạ tầng tính toán và đào tạo nhân lực; phía Hàn Quốc cũng thông báo kế hoạch lập Trung tâm đổi mới AI tại Việt Nam vào năm 2027 để thúc đẩy nghiên cứu chung. Đây là cơ hội đáng giá nếu hợp tác tạo ra năng lực ở lại trong nước, thay vì chỉ đưa công nghệ vào sử dụng trong thời gian ngắn. Các đại diện doanh nghiệp đề cập mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Việt và liên minh doanh nghiệp hai nước để chia sẻ nguồn lực nghiên cứu, hạ tầng GPU. Hướng đi đó giúp hệ sinh thái AI phục vụ nhu cầu địa phương tốt hơn, nhưng đòi hỏi thỏa thuận rõ ràng về dữ liệu, quyền sở hữu trí tuệ và khả năng tiếp tục phát triển sản phẩm. Hợp tác AI chỉ củng cố tự chủ khi Việt Nam cùng thiết kế, thử nghiệm và làm chủ những phần cốt lõi.
Năng lực trong nước là điều kiện để tham gia quản trị toàn cầu
Các định hướng trên nằm trong cuộc đối thoại quốc tế rộng hơn về năng lực trí tuệ nhân tạo. Việt Nam tham gia Mạng lưới Nâng cao năng lực AI từ tháng 7/2026, là một trong 26 quốc gia và tổ chức đầu tiên; kết quả đối thoại liên khu vực sẽ được gửi tới Liên hợp quốc, đóng góp cho phiên tiếp theo về quản trị AI dự kiến tại New York vào tháng 5/2027. Thông điệp ở đây rất thực tế: nguyên tắc an toàn và bao trùm chỉ có ý nghĩa khi quốc gia có nhân lực, hạ tầng, tài chính và cơ hội đào tạo để thực thi. Chiến lược AI đặt mục tiêu đến năm 2030 đào tạo 10.000 chuyên gia AI, 50.000 cử nhân công nghệ và phổ cập kỹ năng cho 10 triệu lao động. Quy mô mục tiêu cho thấy tự chủ không thể là việc riêng của vài doanh nghiệp công nghệ. Kết luận nên rõ ràng: Việt Nam cần đầu tư bền bỉ vào hạ tầng, sản phẩm trong nước và quản trị có trách nhiệm, đồng thời hợp tác quốc tế theo hướng chuyển giao tri thức và đồng sáng tạo. Đó mới là nền tảng để AI phục vụ rộng rãi, thay vì làm sâu thêm sự phụ thuộc.
