TP.HCM chọn vai “người làm đất” cho AI: vốn đối ứng là đòn bẩy chiến lược
Cơ chế vốn đối ứng 1:1 đến 1:3 trong đầu tư mạo hiểm AI là mô hình thành phố cùng góp vốn với quỹ tư nhân theo tỷ lệ xác định, chấp nhận rủi ro công nghệ để đẩy các dự án trí tuệ nhân tạo từ giai đoạn nghiên cứu sang thương mại hóa, hướng tới hình thành startup kỳ lân có khả năng cạnh tranh toàn cầu. Đây không phải một chính sách tài chính trung tính, mà là tuyên bố lựa chọn bên trong cuộc chơi AI: TP.HCM muốn trở thành “đất tốt” cho hạt giống công nghệ. Khi Saigon AI Hub và một quỹ quốc tế tổ chức Demo Day cho khóa 1 với 10 nhóm nghiên cứu sau 6 tháng làm việc, thành phố lập tức nói rõ tham vọng: không dừng ở nguyên mẫu, phải ra thị trường, gọi vốn và trở thành doanh nghiệp công nghệ. Cơ chế vốn công nghệ đối ứng là lời cam kết: nếu nhà đầu tư tư nhân dám mạo hiểm với AI, chính quyền sẽ cùng chịu rủi ro.
Từ phòng lab ra thị trường: vốn mạo hiểm AI phải đi cùng hạ tầng dữ liệu
Điểm đáng nói trong cách TP.HCM tiếp cận đầu tư mạo hiểm AI là không tách vốn khỏi hạ tầng và dữ liệu. Phó Chủ tịch thành phố khẳng định với mỗi đồng vốn từ các quỹ đầu tư, thành phố có thể đối ứng 1:1, 1:2 hoặc 1:3 tùy mức độ ưu tiên của dự án, đồng thời chấp nhận tính chất rủi ro của đầu tư công nghệ. Nhưng tiền chỉ là một nửa câu chuyện. Thành phố đang xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung về đất đai, thuế, tài chính và nhiều lĩnh vực khác, để từ đó đặt ra các bài toán cụ thể cho giới nghiên cứu, như nhận diện nhu cầu từng nhóm hành khách xe buýt để cải thiện dịch vụ. Song song, các đề án trung tâm dữ liệu AI tại khu công nghệ cao mở rộng và các khu công nghệ số tập trung được chuẩn bị để cung cấp năng lực tính toán và lưu trữ cho các nhóm nghiên cứu. Nếu không có hạ tầng dữ liệu AI đủ dày, vốn mạo hiểm AI sẽ chỉ nuôi những bản demo đẹp, khó thành sản phẩm sống trong đời thực.
Đặt bài toán AI đủ lớn, không biên giới để hút chuyên gia và vốn toàn cầu
TP.HCM không giấu tham vọng biến các nhóm nghiên cứu hiện nay thành thế hệ startup kỳ lân tiếp theo, nối dài câu chuyện VNG. Muốn vậy, thành phố chủ động thay đổi cách đặt bài toán AI. Lãnh đạo thành phố nói thẳng: bài toán trí tuệ nhân tạo không có địa giới hành chính, phải đủ lớn, đủ hấp dẫn để chuyên gia từ Hoa Kỳ bay vòng Trái đất về cùng giải. Điều này là lời nhắc cho hệ sinh thái: đừng đốt vốn đối ứng vào những ứng dụng nhỏ lẻ. Các đề bài nghiên cứu AI cho khóa 2 được yêu cầu xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và có quy mô, tầm ảnh hưởng đủ lớn. Ví dụ, giải pháp phát hiện deepfake không chỉ là công cụ kỹ thuật, mà có thể trở thành nền tảng định danh và bảo mật cho trung tâm tài chính quốc tế mà thành phố đang thúc đẩy; công nghệ thực tế ảo không chỉ là trải nghiệm giải trí, mà là hạ tầng mới cho du lịch và văn hóa đô thị.
Kết nối dữ liệu và xây nền tảng tri thức AI nội sinh, thay vì sống nhờ công cụ ngoại
Nếu vốn đối ứng là nhiên liệu, dữ liệu và tri thức AI nội sinh là động cơ. TP.HCM thừa nhận một thực tế: dữ liệu đang nằm rải rác ở nhiều nơi, nhưng tồn tại không đồng nghĩa với sử dụng hiệu quả. Thành phố vì thế đặt bài toán kết nối và khai thác dữ liệu như điều kiện tiên quyết để xây dựng xã hội số và hệ sinh thái AI. Trong giáo dục, hệ sinh thái EdTech của thành phố đã có nhiều doanh nghiệp cung cấp phần cứng, dữ liệu và phần mềm, hỗ trợ giáo viên xây dựng bài giảng và giúp học sinh tiếp cận kiến thức trong môi trường số. Nhưng lãnh đạo thành phố cảnh báo: nếu chỉ đưa các công cụ AI từ bên ngoài vào sử dụng mà không tạo ra nền tảng tri thức AI của người Việt, sẽ khó hình thành năng lực AI nội sinh. Nói cách khác, cơ chế vốn công nghệ dù hào phóng đến đâu cũng không thể thay thế việc tự mình sở hữu dữ liệu, mô hình và hiểu biết bản địa.
Từ Demo Day đến startup kỳ lân: TP.HCM đang thử một mô hình đồng kiến tạo
Hai ngày 8 và 9/10 không chỉ là lịch sự kiện, mà là tín hiệu cho thấy TP.HCM đang thử một mô hình đồng kiến tạo AI với nhiều tầng: phòng lab, doanh nghiệp, nhà đầu tư và chính quyền. Demo Day của Saigon AI Hub đánh dấu 6 tháng làm việc của gần 60 nhà nghiên cứu thuộc 10 nhóm, với các nguyên mẫu trong y tế, công nghệ ngôn ngữ tiếng Việt, đa phương thức và thị giác máy tính. Một nhóm đã thương mại hóa giải pháp kết hợp AI với drone, cho thấy con đường từ lab ra thị trường là khả thi nếu có bài toán đúng và nguồn lực đi cùng. Kế hoạch tiếp theo cũng được vạch rõ: các đề bài mới sẽ công bố vào tháng 12, tuyển chọn nhóm nghiên cứu trên cả nước, bắt đầu nghiên cứu từ tháng 2 và kéo dài sáu tháng, với mục tiêu trong năm tới chọn tối thiểu 10 dự án, 6 dự án pilot thành công, 3 dự án thương mại hóa và một startup được thành lập. Đây là cách thành phố làm “đất tốt”: không hứa chung chung, mà gắn vốn đối ứng, hạ tầng dữ liệu AI và timeline cụ thể cho từng thế hệ dự án.
