Từ kết nối song phương đến năng lực tự chủ
Hợp tác AI Việt Hàn là nỗ lực kết nối nghiên cứu, hạ tầng công nghệ và đào tạo nhân lực để hai nước cùng phát triển, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và tăng khả năng làm chủ công nghệ. Ngày 29/10, Diễn đàn AI và Công nghệ số Việt Nam – Hàn Quốc 2026 diễn ra tại Hà Nội trong khuôn khổ Tuần lễ Số Quốc tế Việt Nam, quy tụ cơ quan quản lý, tổ chức nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp hai nước.
Ba hướng được Việt Nam đề xuất không nên được xem như danh sách lĩnh vực hợp tác rời rạc. Chúng tạo thành chuỗi: nghiên cứu để tạo giải pháp, đầu tư nền tảng để triển khai giải pháp, rồi đào tạo người đủ năng lực tiếp tục phát triển và vận hành chúng. Đây là cách tiếp cận đúng nếu mục tiêu không dừng ở tiếp nhận sản phẩm ngoại nhập mà là tích lũy năng lực nội sinh, thương mại hóa kết quả và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị AI.
Tính cấp thiết đến từ việc AI đang làm thay đổi sản xuất, quản trị và sức cạnh tranh quốc gia. Việt Nam cũng đã công bố Chiến lược quốc gia mới về AI vào tháng 8, tạo thêm cơ sở để chuyển định hướng hợp tác thành chương trình cụ thể.
Nghiên cứu phải đi từ bài toán đến sản phẩm
Trụ cột đầu tiên là nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, phát triển và ứng dụng công nghệ, trong đó có mô hình AI nền tảng, mô hình ngôn ngữ lớn và giải pháp cho sản xuất, kinh doanh, dịch vụ. Điểm đáng chú ý không chỉ là chọn đúng công nghệ, mà còn là yêu cầu các dự án xuất phát từ nhu cầu thực tế và hướng tới sản phẩm có khả năng thương mại hóa.
Cách đặt trọng tâm này giúp tránh một cạm bẫy quen thuộc: có nghiên cứu nhưng thiếu con đường đưa kết quả ra thị trường. Doanh nghiệp cần tham gia từ khâu xác định vấn đề, còn trường đại học và viện nghiên cứu cần gắn hoạt động nghiên cứu chung với thử nghiệm và triển khai. Hàn Quốc có kinh nghiệm công nghệ, công nghiệp và ICT; Việt Nam có hệ sinh thái doanh nghiệp năng động cùng thị trường đang mở rộng. Kết hợp những thế mạnh ấy có thể tạo ra sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu hai nước.
Thước đo thành công vì thế không nên chỉ là số dự án hay số mô hình được phát triển. Quan trọng hơn là công nghệ có giải quyết được vấn đề của doanh nghiệp và người dùng hay không, và đối tác Việt Nam có tích lũy được năng lực để tiếp tục cải tiến hay không. Chỉ khi cùng nghiên cứu và cùng phát triển, hợp tác mới đóng góp thiết thực cho mục tiêu tự chủ.
Dữ liệu, năng lực tính toán và bán dẫn là nền móng
Nghiên cứu tốt vẫn khó thành sản phẩm nếu thiếu nền tảng để huấn luyện, thử nghiệm và vận hành mô hình. Vì vậy, hướng hợp tác thứ hai bao gồm hạ tầng dữ liệu AI, năng lực tính toán, hạ tầng thử nghiệm và công nghệ bán dẫn phục vụ AI. Đây là những mắt xích quyết định khả năng tiếp cận công nghệ của doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu, chứ không phải phần việc phụ trợ.
Đầu tư và kết nối các nguồn lực này có thể giúp mở rộng cơ hội thử nghiệm, nhưng việc xây dựng hạ tầng tự thân chưa bảo đảm năng lực làm chủ. Cần đồng thời chú trọng khả năng khai thác, chia sẻ và phát triển các hệ thống phù hợp với nhu cầu trong nước. Hợp tác về bán dẫn cũng có ý nghĩa chiến lược: AI không chỉ cần dữ liệu và phần mềm mà còn dựa vào năng lực tính toán, vốn gắn chặt với phần cứng.
Do đó, hai bên nên gắn đầu tư hạ tầng với các dự án nghiên cứu và ứng dụng cụ thể. Khi doanh nghiệp, trường đại học và nhóm nghiên cứu có thể tiếp cận môi trường thử nghiệm và năng lực tính toán, ý tưởng có cơ hội được kiểm chứng sớm hơn. Cách làm này sẽ giúp nguồn lực hạ tầng phục vụ cả đổi mới công nghệ lẫn khả năng cạnh tranh của sản phẩm.
Đào tạo để biến hợp tác thành năng lực lâu dài
Đào tạo nhân lực AI là trụ cột thứ ba vì máy móc, dữ liệu và mô hình không thể tự tạo nên năng lực công nghệ nếu thiếu người biết nghiên cứu, triển khai và cải tiến chúng. Định hướng được nêu gồm trao đổi chuyên gia, nghiên cứu chung, đào tạo kỹ sư và nâng cao kỹ năng ứng dụng AI cho người lao động.
Điều quan trọng là gắn việc học với công việc thực tế. Đại sứ Hàn Quốc tại Việt Nam Lee Miyon đề xuất trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp phối hợp chặt chẽ hơn để đào tạo nhân lực chất lượng cao, giúp người học tiếp cận công nghệ và giải quyết bài toán thực tiễn. Nếu thiếu kết nối này, đào tạo có thể tạo ra bằng cấp mà chưa tạo được đội ngũ có khả năng làm chủ sản phẩm.
Bước tiếp theo cần được theo dõi là việc chuyển các định hướng thành dự án và cơ chế hợp tác cụ thể. NIPA dự kiến thành lập Trung tâm Đổi mới AI Hàn Quốc tại Việt Nam vào năm 2027, một kế hoạch có thể tạo thêm đầu mối kết nối các hoạt động song phương. Trung tâm chỉ phát huy giá trị nếu gắn nghiên cứu, doanh nghiệp và đào tạo vào cùng những bài toán ứng dụng.
Đích đến không chỉ là thúc đẩy công nghệ, mà còn là đưa lợi ích của AI tới người dân và doanh nghiệp, đồng thời nâng kỹ năng ứng dụng cho người lao động. Ba trụ cột chỉ thực sự bổ trợ nhau khi kết quả nghiên cứu được triển khai trên nền hạ tầng phù hợp và được tiếp nối bởi nhân lực trong nước. Đó mới là con đường khả thi để hợp tác chuyển thành năng lực làm chủ AI.
