Mạng lưới đào tạo AI chuyên sâu là gì?
Mạng lưới đào tạo AI chuyên sâu là mô hình hợp tác giữa các trường đại học nhằm đào tạo nhân lực trình độ cao, nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, đồng thời chia sẻ giảng viên, dữ liệu và hạ tầng. Đây là trọng tâm của đề án giai đoạn 2026-2030 vừa được Thủ tướng phê duyệt.
Quy mô ban đầu gồm 10 cơ sở giáo dục đại học, trong đó có Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia TP.HCM, Đại học Bách khoa TP.HCM, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Học viện Kỹ thuật Mật mã, Đại học Sư phạm TP.HCM và Trường Đại học Việt Đức. Đến năm 2030, đề án hướng tới phát triển ít nhất 10 trung tâm đạt tiêu chí; việc có tên trong danh sách ban đầu không đồng nghĩa trường đã được công nhận là trung tâm.
Điểm đáng chú ý không nằm ở con số 10 riêng lẻ, mà ở tham vọng biến các cơ sở thành một mạng lưới đại học có phân công chuyên môn và dùng chung nguồn lực. Nếu chỉ cộng chỉ tiêu tuyển sinh mà thiếu kết nối, quy mô lớn khó chuyển thành năng lực quốc gia.
10.000 người học là mục tiêu đầu ra, không chỉ là chỉ tiêu tuyển sinh
Trong giai đoạn 2026-2030, toàn mạng lưới đặt mục tiêu đào tạo ít nhất 10.000 người học ở các chương trình AI chuyên sâu, AI kết hợp lĩnh vực khác và ứng dụng AI theo ngành; trong đó có ít nhất 600 nghiên cứu sinh tiến sĩ. Đề án còn hướng tới phát triển 150 chuyên gia nòng cốt và nhà khoa học hàng đầu, gồm tối thiểu 50 giảng viên.
Các con số này chỉ có ý nghĩa nếu chương trình gắn với năng lực thực hành và nhu cầu công việc. Trách nhiệm của từng trường gồm xác định ngành, xây dựng chương trình, phát triển đội ngũ và chuẩn bị hạ tầng tính toán, dữ liệu cùng phòng thí nghiệm. Đặt chuẩn đầu ra lên trước sẽ giúp tránh tình trạng đào tạo đông nhưng thiếu người có thể triển khai AI trong doanh nghiệp, cơ quan công quyền và các lĩnh vực chuyên môn.
Với người học, lợi ích kỳ vọng không dừng ở số lượng khóa học. Mạng lưới còn đặt mục tiêu để ít nhất 50 công nghệ và sản phẩm AI được ứng dụng hoặc chuyển giao cho cơ quan, doanh nghiệp, tổ chức và cộng đồng. Đây là phép thử thực tế cho việc đào tạo có tạo ra nhân lực trí tuệ nhân tạo đáp ứng nhu cầu xã hội hay không.
Đà Nẵng tham gia cùng các trường với vai trò bổ trợ
Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng được lựa chọn tham gia danh sách ban đầu của chương trình. Sự góp mặt này đặt trường vào một cơ chế phối hợp rộng hơn, bên cạnh các đại học quốc gia, trường kỹ thuật, cơ sở đào tạo kinh tế, sư phạm và các học viện chuyên ngành. Thay vì nhìn Đà Nẵng như một điểm đào tạo độc lập, nên xem đây là một mắt xích có thể đóng góp năng lực chuyên môn và kết nối nghiên cứu với nhu cầu khu vực.
Mô hình được thiết kế theo hướng mạng lưới lõi, có phân vai, liên kết và chia sẻ tài nguyên. Các trung tâm dự kiến dùng chung chương trình, học liệu, giảng viên, chuyên gia, dữ liệu, năng lực tính toán, phòng thí nghiệm và kết quả nghiên cứu. Cách làm này có thể giúp trường không phải tự xây mọi thứ từ đầu, đồng thời tạo điều kiện để nhóm nghiên cứu ở các địa phương hợp tác thay vì hoạt động rời rạc.
Tuy nhiên, tham gia mạng lưới mới chỉ là bước mở đầu. Hiệu quả của trường Đà Nẵng sẽ phụ thuộc vào việc xác định lĩnh vực có thế mạnh, hình thành nhóm nghiên cứu AI đủ năng lực và đưa kết quả vào ứng dụng; danh sách tham gia không tự động bảo đảm vị thế hay nguồn lực lâu dài.
Thước đo quyết định là nghiên cứu và chuyển giao
Đề án đặt mục tiêu hình thành ít nhất 20 nhóm nghiên cứu AI mạnh, hoạt động ổn định và được đánh giá độc lập. Cùng với đó là 2.500 công bố khoa học thuộc các tạp chí Q1, Q2 hoặc hội nghị quốc tế uy tín, phát triển ít nhất 50 công nghệ, mô hình, bộ dữ liệu hay sản phẩm AI, và tạo lập ít nhất 25 doanh nghiệp hoặc dự án khởi nghiệp từ kết quả nghiên cứu. Những đích đến này cho thấy đào tạo chỉ là một phần: năng lực làm chủ công nghệ và chuyển kết quả ra đời sống mới quyết định giá trị của chương trình.
Để tránh đầu tư manh mún, hạ tầng cần gắn với nhiệm vụ và sản phẩm đầu ra, đồng thời ưu tiên khai thác nguồn lực sẵn có. Bộ Giáo dục và Đào tạo sẽ điều phối, hướng dẫn tiêu chí và tổng hợp báo cáo định kỳ trước ngày 25 tháng 12 hằng năm; đề án được rà soát năm 2028 và kết thúc năm 2030.
Kết luận, mạng lưới 10 trường chỉ có thể tạo bước tiến về nhân lực trí tuệ nhân tạo nếu phối hợp thật sự dẫn tới chương trình tốt hơn, nhóm nghiên cứu mạnh hơn và sản phẩm được sử dụng. Mục tiêu 10.000 người học tạo quy mô; chất lượng hợp tác và khả năng chuyển giao mới là thước đo thành công.
