Từ lựa chọn 10 cơ sở đến mục tiêu nhân lực
Trung tâm đào tạo AI chuyên sâu là cơ sở đại học kết hợp đào tạo trình độ cao với nghiên cứu, phát triển, ứng dụng và quản trị công nghệ trí tuệ nhân tạo. Đây là hướng tiếp cận đáng chú ý vì nhân lực AI không thể hình thành chỉ bằng vài học phần rời rạc.
Ngày 8/11/2026, Thủ tướng ban hành Quyết định 2146/QĐ-TTg phê duyệt đề án phát triển một số cơ sở đào tạo thành trung tâm tiên tiến, chuyên sâu về AI trong giai đoạn 2026–2030. Danh sách tham gia ban đầu gồm Đại học Quốc gia Hà Nội (Trường Đại học Công nghệ), Đại học Quốc gia TP.HCM, Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Đà Nẵng (Trường Đại học Bách khoa), Đại học Kinh tế TP.HCM, Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông, Học viện Kỹ thuật và Công nghệ an ninh, Học viện Kỹ thuật quân sự, Trường Đại học Sư phạm TP.HCM và Trường Đại học Việt Đức.
Mục tiêu nổi bật là toàn mạng lưới đào tạo ít nhất 10.000 người học đến năm 2030, trong đó có ít nhất 600 nghiên cứu sinh. Quy mô ấy cho thấy đề án không chỉ nhắm tới người làm nghiên cứu, mà còn đặt đào tạo AI ở bậc đại học vào trọng tâm phát triển nhân lực AI.
Giá trị nằm ở mạng lưới, không phải danh sách
Điểm đáng kỳ vọng không đơn thuần là có thêm 10 đại học đào tạo AI, mà là khả năng khiến họ phối hợp thay vì tự xây chương trình, dữ liệu và hạ tầng theo những hướng tách biệt. Đề án hướng tới cơ chế điều phối, phân vai chuyên môn và chia sẻ chương trình, học liệu, chuyên gia, dữ liệu, năng lực tính toán cùng phòng thí nghiệm.
Nếu vận hành đúng, mạng lưới có thể giúp người học tiếp cận thế mạnh của nhiều cơ sở, còn các trường tránh lặp lại đầu tư và nội dung đào tạo. Các chương trình dự kiến bao gồm chuyên sâu về AI, AI+X và ứng dụng AI theo ngành, lĩnh vực (X+AI). Cách tổ chức này hợp lý hơn việc xem AI như một ngành đơn lẻ: nhu cầu nhân lực còn nằm ở khả năng đưa công nghệ vào giáo dục, kinh tế và các lĩnh vực khác.
Tuy vậy, được chọn tham gia ban đầu không đồng nghĩa một trường đã được công nhận là trung tâm chuyên sâu; việc công nhận sẽ căn cứ tiêu chí và kết quả đánh giá. Đây là điều kiện cần để tên gọi “trung tâm AI” gắn với năng lực thực chất, không chỉ là danh hiệu.
Thước đo phải là chất lượng và kết quả ứng dụng
Chỉ tiêu 10.000 người học là một thước đo về quy mô, nhưng không đủ để chứng minh đề án thành công. Các cơ sở được giao xác định lĩnh vực chuyên sâu, xây dựng chương trình, phát triển giảng viên và chuyên gia, đồng thời chuẩn bị hạ tầng tính toán, dữ liệu và phòng thí nghiệm. Đầu tư phải gắn với nhu cầu thực tế, chất lượng và sản phẩm đầu ra.
Đề án còn đặt mục tiêu ít nhất 2.500 công bố AI chất lượng cao, 20 nhóm nghiên cứu mạnh và ít nhất 50 công nghệ, sản phẩm AI được ứng dụng hoặc chuyển giao. Những kết quả sau cùng mới cho thấy đào tạo có nối được với nghiên cứu và nhu cầu của cơ quan công, doanh nghiệp, tổ chức hay cộng đồng hay không. Với người học, ý nghĩa thực tế không chỉ là có thêm chương trình mang tên AI, mà là được tiếp cận năng lực, dự án và công nghệ có thể sử dụng.
Bộ Giáo dục và Đào tạo được giao chủ trì triển khai, xây dựng tiêu chí nhận diện trung tâm và hướng dẫn các cơ sở lập kế hoạch hằng năm. Đề án sẽ được rà soát năm 2028 và kết thúc năm 2030. Mốc giữa kỳ cần được xem như dịp kiểm tra tiến độ và chất lượng, không chỉ đếm số người tuyển sinh.
Thành công phụ thuộc vào năng lực thực thi
Đề án đặt đúng trọng tâm khi kết nối đào tạo, nghiên cứu và chuyển giao, nhưng các con số mục tiêu chỉ có giá trị nếu đi kèm chương trình tốt, đội ngũ đủ năng lực và cơ hội thực hành. Chia sẻ tài nguyên giữa các trường cũng đòi hỏi phân vai rõ ràng; nếu không, mạng lưới có thể chỉ tồn tại trên danh sách mà chưa tạo được lợi ích chung.
Việc Trường Đại học Bách khoa thuộc Đại học Đà Nẵng thông tin ngày 13/11 rằng trường được chọn tham gia là một ví dụ cụ thể về cách đề án đi vào từng cơ sở đào tạo. Nhưng kết quả cuối cùng sẽ được quyết định bởi việc các trung tâm có biến năng lực tính toán, dữ liệu, phòng thí nghiệm và tri thức nghiên cứu thành trải nghiệm học tập hữu ích hay không.
Vì thế, nên nhìn mục tiêu đào tạo ít nhất 10.000 người như điểm khởi đầu, không phải lời bảo đảm về chất lượng nhân lực AI. Nếu cơ chế đánh giá minh bạch và các trường thực sự phối hợp, mạng lưới có thể tạo nền tảng đào tạo chuyên sâu bền vững; nếu chỉ chạy theo chỉ tiêu, con số lớn sẽ không đủ để tạo năng lực cạnh tranh.
