Từ phòng thí nghiệm học thuật đến ‘xưởng’ giải bài toán thực tế
Mô hình ‘đặt hàng’ nghiên cứu AI của Saigon AI Hub là cách tổ chức lại quy trình đổi mới sáng tạo: thay vì để nhà khoa học tự chọn đề tài thuần học thuật, trung tâm đi tìm các bài toán cụ thể từ doanh nghiệp, cơ quan nhà nước và tổ chức công rồi kết nối với nhóm nghiên cứu phù hợp, với mục tiêu biến kết quả khoa học thành sản phẩm có thể vận hành trong môi trường thực tế và tạo ra giá trị kinh tế – xã hội. Ngày 8/10 tại Thành phố Hồ Chí Minh, Saigon AI Hub (SAIH) cùng Quỹ Google AI Futures Fund tổ chức Applied AI Lab Demo Day để nhìn lại sáu tháng Khóa 1 và chính thức khởi động Khóa 2 theo mô hình ‘đặt hàng’ nghiên cứu AI. Đây là một lựa chọn mang tính quan điểm: hoặc chấp nhận để nghiên cứu tiếp tục nằm trên giấy, hoặc mạnh dạn đảo chiều quy trình để buộc khoa học trả lời bài toán thực tế. Thông điệp khá rõ ràng: Saigon AI Hub không muốn trở thành một phòng thí nghiệm đẹp nhưng xa thị trường, mà là nơi các bài toán khó của sản xuất, nông nghiệp, biến đổi khí hậu và các vấn đề quy mô quốc gia được “đúc” thành đề bài, từ đó ép nghiên cứu phải đi đến cùng – nghĩa là tới thử nghiệm, pilot và thương mại hóa.
Khóa 1: Năng lực nghiên cứu mạnh nhưng vẫn ‘hụt hơi’ với thị trường
Saigon AI Hub được VNG và Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh đồng sáng lập vào cuối năm 2025, sau đó hợp tác với Quỹ Google AI Futures Fund để triển khai mô hình Applied AI Lab tại Việt Nam. Khóa 1 quy tụ gần 60 nhà nghiên cứu, chọn ra 10 nhóm dựa trên năng lực, tính ứng dụng và định hướng AI có trách nhiệm – một con số đủ lớn để thử nghiệm cách tổ chức mới cho cộng đồng nghiên cứu. Trong sáu tháng, các nhóm vừa hoàn thiện nghiên cứu, vừa xây dựng nguyên mẫu với hạ tầng, mô hình và chuyên gia từ Google Labs, Google DeepMind và VNG hỗ trợ. Kết quả không hề nhỏ: một nhóm từ hướng tương tác người–robot chuyển sang xây dựng môi trường học điều khiển máy bay không người lái và đã có kết quả thương mại hóa đầu tiên. Nhóm phát hiện deepfake xếp thứ 4 trong 337 đội tại NTIRE 2026, SoccerNet-VQA lọt Top 5 SoccerNet Challenge và Top 3 TRIDENT Challenge. Nhưng chính những thành tích đó lại phơi bày khoảng trống: năng lực nghiên cứu tốt không tự động biến thành dòng doanh thu. Phần lớn đề tài xuất phát từ mối quan tâm học thuật, nên sau khi có bài báo và nguyên mẫu, chúng không có sẵn “khách hàng chờ đợi” ở phía doanh nghiệp hay cơ quan nhà nước. Nếu tiếp tục đi theo quán tính này, hệ sinh thái AI Việt Nam sẽ mãi mạnh về công bố nhưng yếu về sản phẩm.
Đảo chiều quy trình: bài toán đi trước, nghiên cứu đi sau
Điểm quyết định của Khóa 2 là đảo ngược trình tự: thay vì bắt đầu từ đề tài nghiên cứu, Saigon AI Hub bắt đầu từ bài toán thực tế cần được giải quyết. Từ ngày 8/10/2026 đến cuối tháng 11/2026, SAIH mở Call for Challenges, kêu gọi doanh nghiệp, cơ quan và tổ chức công gửi đề bài trong bốn lĩnh vực ưu tiên. Khi bài toán được xác định rõ về phạm vi, dữ liệu, nguồn lực và giá trị thực tế, chương trình mới mời các nhóm nghiên cứu – kể cả liên ngành – đề xuất giải pháp. Theo cách tiếp cận mới, SAIH không chỉ là nơi cấp GPU và không gian làm việc, mà là nền tảng kết nối ba thành tố: đơn vị sở hữu bài toán; cộng đồng nghiên cứu AI; và hệ thống nguồn lực gồm hạ tầng, mô hình, vốn, mạng lưới chuyên gia cùng các cơ chế hỗ trợ đưa giải pháp pilot thành sản phẩm thương mại. Các đơn vị “đặt hàng” không đứng ngoài cuộc, mà phải cung cấp chuyên gia, dữ liệu thực tế và môi trường kiểm nghiệm – nguồn lực đôi khi quan trọng không kém tài chính. Từ một chương trình hỗ trợ nghiên cứu AI, SAIH đang hướng tới trở thành “cầu nối” của hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, nơi bài toán của doanh nghiệp, cơ quan nhà nước và xã hội được chuyển hóa thành đề bài nghiên cứu, còn kết quả nghiên cứu được đưa vào môi trường thực tế để kiểm chứng và thương mại hóa. Đây là cách kết nối khoa học với doanh nghiệp có tính cấu trúc, thay vì chỉ trông vào những thương vụ hợp tác rời rạc.
Commercialize AI: mục tiêu 2027 và thách thức ‘dẫn dắt’ thị trường
Khóa 2 dự kiến kích hoạt nghiên cứu vào tháng 2/2027, mở hành trình sáu tháng cho các bên tham gia. Lộ trình được thiết kế khá rõ: từ ngày 8/10 đến cuối tháng 11/2026 chương trình tiếp nhận đề bài; tháng 12 công bố đề bài được chọn để mời nhóm nghiên cứu đăng ký; tháng 1/2027 đánh giá, kết nối; từ tháng 2/2027 bắt đầu chu kỳ nghiên cứu sáu tháng. Mục tiêu đặt ra cho năm 2027 là chọn ít nhất 10 dự án, trong đó có 6 giải pháp pilot thành công trong môi trường thực tế, 3 dự án được thương mại hóa và một start-up được hình thành. Đó là một mục tiêu công khai cho việc commercialize AI: nếu không có sản phẩm bán được, thì mọi câu chuyện “AI chiến lược” sẽ khó thuyết phục doanh nghiệp bỏ nguồn lực và dữ liệu. Một câu nói đáng trích là: “Mục tiêu cuối cùng là tạo ra những giải pháp có khả năng thương mại hóa thành công.” Nó đặt nhà khoa học vào vị thế phải nghĩ đến người dùng cuối và dòng tiền. Tuy nhiên, thách thức không nhỏ: văn hóa nghiên cứu vẫn quen với chuẩn mực công bố khoa học, trong khi thị trường lại đòi hỏi một tập chuẩn khác – quy trình sản xuất, dịch vụ, bảo trì, chăm sóc khách hàng. Saigon AI Hub đang cố tình đặt mình vào tâm điểm của sự mâu thuẫn đó để hóa giải.
Ý nghĩa dài hạn: gắn đào tạo, chính sách và doanh nghiệp quanh trục AI
Điểm thú vị là mô hình đặt hàng nghiên cứu AI của Saigon AI Hub không chỉ nhắm đến từng dự án riêng lẻ, mà có tham vọng dần hình thành một trục liên kết: trường đại học – doanh nghiệp – chính quyền. Phó Chủ tịch UBND Thành phố Hồ Chí Minh Trương Minh Huy Vũ nhấn mạnh hình ảnh “hạt giống tốt” cần “đất tốt”, với thành phố nhận vai “người làm đất”, tạo môi trường và điều kiện để nhân tài AI phát huy năng lực và phát triển thành doanh nghiệp công nghệ. Nếu trục này vận hành đúng, mỗi đề bài nghiên cứu AI sẽ là kết tinh của ba góc nhìn: khoa học đảm bảo độ sâu công nghệ, doanh nghiệp đảm bảo nhu cầu và khả năng trả tiền, còn nhà nước đảm bảo tính phù hợp với chính sách và lợi ích xã hội. Đó là nền tảng để kết nối khoa học và doanh nghiệp một cách bền vững, thay vì những dự án thử nghiệm ngắn hạn. Về dài hạn, mô hình “bài toán đi trước, nghiên cứu đi sau” là lời cảnh tỉnh cho cộng đồng AI trong nước: hoặc chủ động bước vào quỹ đạo commercialize AI, hoặc chấp nhận đứng ngoài cuộc chơi giá trị gia tăng. Saigon AI Hub đã chọn phương án thứ nhất, và chính thị trường sẽ là người chấm điểm lựa chọn này.
