Từ tiếp nhận công nghệ đến cùng làm chủ
Hợp tác AI là sự phối hợp giữa các bên để cùng nghiên cứu, phát triển, ứng dụng và làm chủ công nghệ trí tuệ nhân tạo, thay vì chỉ trao đổi kinh nghiệm hay mua giải pháp có sẵn. Diễn đàn AI và Công nghệ số Việt Nam - Hàn Quốc 2026 diễn ra tại Hà Nội ngày 29/10, trong khuôn khổ Tuần lễ Số quốc tế Việt Nam 2026, nhằm thúc đẩy bước chuyển đó. Thông điệp đáng chú ý không nằm ở việc AI được nhắc đến như xu thế, mà ở lời kêu gọi tạo ra năng lực chung: từ nghiên cứu AI đến phát triển sản phẩm, thương mại hóa và mở rộng thị trường. Thứ trưởng Trần Trung Tính cho rằng cách tiếp cận này giúp nâng cao năng lực nội sinh của Việt Nam. Khi AI ngày càng ảnh hưởng đến sản xuất, quản trị và sức cạnh tranh quốc gia, phụ thuộc vào công nghệ có sẵn sẽ không đủ để tạo lợi thế dài hạn. Hợp tác chỉ có ý nghĩa nếu giúp hai bên cùng làm ra giải pháp phù hợp với nhu cầu thực tế.
Ba hướng nối nghiên cứu với ứng dụng
Định hướng thứ nhất là đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, tập trung vào mô hình nền tảng, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và giải pháp cho sản xuất, kinh doanh, dịch vụ. Điểm then chốt là dự án cần bắt đầu từ bài toán cụ thể, thay vì chạy theo công nghệ mới mà chưa rõ người dùng sẽ được lợi gì. Vì thế, vai trò doanh nghiệp phải vượt khỏi vị trí người tiếp nhận: doanh nghiệp cần nêu nhu cầu, tìm đối tác và đầu tư đưa kết quả nghiên cứu thành sản phẩm có thể cạnh tranh. Các hoạt động kết nối giao thương, giới thiệu giải pháp và kết nối đầu tư tại diễn đàn có thể giúp doanh nghiệp hai nước tìm đối tác và hiểu thị trường của nhau. Đây là phép thử thực chất cho hợp tác AI: nếu nghiên cứu không đi tới ứng dụng, giá trị sẽ dừng ở phòng thí nghiệm; nếu sản phẩm giải quyết đúng nhu cầu, hợp tác mới có cơ hội tạo lợi ích cho doanh nghiệp và người dân.
Hạ tầng và nhân lực phải đi cùng nhau
Nghiên cứu tốt không thể mở rộng nếu thiếu năng lực tính toán, dữ liệu và môi trường thử nghiệm. Vì vậy, hướng hợp tác thứ hai bao gồm phát triển hạ tầng dữ liệu, năng lực tính toán, hạ tầng thử nghiệm và công nghệ bán dẫn phục vụ AI. Hạ tầng AI không chỉ là máy móc: đó còn là điều kiện để huấn luyện, triển khai và mở rộng mô hình. Nhưng đầu tư hạ tầng mà thiếu người vận hành, phát triển và ứng dụng sẽ tạo ra năng lực nằm trên giấy. Trụ cột thứ ba là đào tạo nhân lực gắn với nghiên cứu và triển khai, thông qua liên kết doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, trao đổi chuyên gia, nghiên cứu chung và đào tạo kỹ sư. Mục tiêu quốc gia đến năm 2030 là đào tạo 10.000 chuyên gia AI, 50.000 cử nhân công nghệ và phổ cập kỹ năng cho 10 triệu lao động. Đây là điều kiện để lợi ích AI lan tới nơi làm việc và đời sống, thay vì tập trung trong một nhóm chuyên gia.
Thước đo là hệ sinh thái tự chủ, không phải số cam kết
Ba hướng hợp tác chỉ phát huy tác dụng khi được nối thành một hệ sinh thái AI: nghiên cứu tạo ra công nghệ, hạ tầng cho phép công nghệ vận hành, còn nhân lực biến nó thành dịch vụ hữu ích. Việt Nam đặt mục tiêu đến năm 2030 xây dựng 10 thương hiệu AI có năng lực cạnh tranh, làm chủ 10 mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt và sở hữu hạ tầng dùng chung. Đây là tham vọng đáng kể, nhưng kết quả sẽ phụ thuộc vào khả năng chuyển các mục tiêu thành dự án có đầu ra và năng lực trong nước. Kế hoạch của Cơ quan Xúc tiến Công nghiệp Công nghệ thông tin Quốc gia Hàn Quốc (NIPA) về việc thiết lập Trung tâm Đổi mới AI Hàn Quốc tại Việt Nam vào năm 2027, nhằm thúc đẩy nghiên cứu chung, là một bước tiếp nối cần được đánh giá qua hoạt động cụ thể. Kết luận: hợp tác với Hàn Quốc có thể giúp Việt Nam tăng tốc, nhưng hệ sinh thái tự chủ chỉ hình thành khi nghiên cứu, hạ tầng và nhân lực cùng phục vụ sản phẩm giải quyết nhu cầu thật.
