AI chỉ tạo lợi thế khi giải quyết được việc thật
AI là nhóm công nghệ có thể phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định; với TP.HCM, giá trị của AI sẽ được đo bằng khả năng biến nghiên cứu thành dịch vụ và năng suất cho nền kinh tế. Đây là lý do thành phố cần gắn chiến lược AI với các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, cơ quan công quyền và người dân, thay vì dừng ở các đề tài trong phòng thí nghiệm. Trong chương trình AI giai đoạn 2020–2030, TP.HCM đặt mục tiêu thương mại hóa tới 60% kết quả nghiên cứu và phổ cập AI cho 2 triệu người vào năm 2030. Đây là mục tiêu đáng kể, nhưng thương mại hóa không thể được tạo ra chỉ bằng chỉ tiêu. Thành phố cần dữ liệu có thể sử dụng, đối tác triển khai và khách hàng sẵn sàng thử nghiệm. Cách tiếp cận bắt đầu từ bài toán thực tế là hướng đi hợp lý nếu muốn AI TP.HCM tạo ra sản phẩm cạnh tranh, chứ không chỉ làm đẹp hồ sơ đổi mới sáng tạo.
Dòng vốn quốc tế cần đi cùng năng lực trong nước
Tại chương trình CEO 500 chiều 26/10, trong khuôn khổ Diễn đàn Kinh tế mùa Thu 2026, nhiều doanh nghiệp và nhà đầu tư quốc tế giới thiệu kế hoạch hợp tác về hạ tầng dữ liệu, AI, bán dẫn và nghiên cứu công nghệ tại TP.HCM. VinaCapital cho biết đang hỗ trợ thành phố phát triển trung tâm tài chính, kết nối tập đoàn công nghệ quốc tế và xúc tiến hợp tác với một doanh nghiệp Hoa Kỳ để lập trung tâm nghiên cứu bán dẫn. Doanh nghiệp này cũng làm việc với G42 và Microsoft về kế hoạch xây dựng trung tâm dữ liệu phục vụ AI. Những tín hiệu ấy mở ra cơ hội, nhưng vốn ngoại không nên chỉ được xem là đích đến. Trung tâm tài chính có ý nghĩa hơn khi giúp dòng vốn đến với doanh nghiệp khởi nghiệp, nghiên cứu và sản phẩm công nghệ trong nước. Nếu dự án chỉ nhập thiết bị, thuê nhân lực và phục vụ thị trường bên ngoài, thành phố có thể có thêm công trình mà chưa chắc có thêm năng lực tự chủ.
Hạ tầng dữ liệu là điều kiện nền, không phải phần phụ
Muốn phát triển AI ở quy mô lớn, TP.HCM phải xem hạ tầng dữ liệu như một phần cốt lõi của năng lực cạnh tranh. Trung tâm dữ liệu cần đủ khả năng xử lý và lưu trữ; nếu thiếu nền tảng này, nghiên cứu lẫn ứng dụng AI đều khó mở rộng. Nhưng xây trung tâm dữ liệu không chỉ là chọn địa điểm và lắp máy chủ. Đất đai, nguồn điện ổn định, kết nối mạng và nguồn nước phải được chuẩn bị đồng bộ, trong khi nhu cầu điện của các cơ sở phục vụ AI rất cao. Vì vậy, kế hoạch đầu tư AI cần được nối với quy hoạch năng lượng, giao thông kỹ thuật và không gian công nghiệp công nghệ cao. Hiệu quả cũng không nên chỉ tính bằng công suất trung tâm dữ liệu. Câu hỏi cần đặt ra là hạ tầng ấy giúp doanh nghiệp, y tế, giáo dục và dịch vụ công hoạt động tốt hơn đến đâu. Nếu không trả lời được câu hỏi đó, công suất lớn có thể trở thành tài sản đắt đỏ nhưng ít giá trị lan tỏa.
Điều kiện quyết định: nhân lực và khả năng làm chủ công nghệ
Hạ tầng và vốn chỉ tạo nền; nhân lực mới quyết định thành phố có thể biến chúng thành sản phẩm hay không. Đội ngũ cần đủ khả năng nghiên cứu, thiết kế, sáng tạo sản phẩm và làm chủ công nghệ, thay vì chỉ đảm nhiệm vận hành hoặc gia công. TP.HCM dự kiến dành tổng chi xã hội cho nghiên cứu và phát triển tương đương khoảng 2–3% GRDP trong giai đoạn 2026–2030, với phần ngoài ngân sách chiếm trên 60%. Tỷ trọng xã hội hóa cao có thể huy động thêm doanh nghiệp, nhưng chỉ hiệu quả nếu vốn tư nhân được nối với trường đại học, phòng thí nghiệm và nhu cầu thị trường. Lợi ích của AI cũng cần hiện diện ngoài các dự án lớn: công cụ phát hiện deepfake có thể hỗ trợ ngân hàng, định danh và bảo mật; ứng dụng thực tế ảo có thể làm mới du lịch, văn hóa. Kết luận rất rõ: đặt cược vào AI là lựa chọn có cơ sở, nhưng trung tâm tài chính sẽ chỉ bền vững nếu vốn quốc tế đi cùng hạ tầng dữ liệu, nhân lực và năng lực công nghệ do doanh nghiệp trong nước nắm giữ.
