Tự chủ là quyền lựa chọn, không phải đóng cửa
Tự chủ AI là năng lực lựa chọn, phát triển và kiểm soát những thành phần trí tuệ nhân tạo thiết yếu, đồng thời khai thác công nghệ quốc tế mà không đánh mất quyền quản lý dữ liệu, hạ tầng và cách hệ thống được sử dụng. Đó là hướng đi thực tế hơn việc cố tự sản xuất mọi thứ. Quan điểm này được đặt ra tại Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026, diễn ra ở Thành phố Hồ Chí Minh từ ngày 26 đến 29/10, trong phiên thảo luận về năng lực tự chủ AI. Các chuyên gia cảnh báo rằng tự làm toàn bộ chip, hạ tầng tính toán và mô hình nền tảng đòi hỏi vốn lớn, chuỗi cung ứng phức tạp, nhưng chưa chắc tạo lợi thế cạnh tranh. Với tự chủ AI Việt Nam, thước đo đúng không phải tỷ lệ công nghệ nội địa bằng mọi giá, mà là khả năng đáp ứng nhu cầu trong nước, kiểm soát rủi ro và có lựa chọn thay thế khi phụ thuộc bên ngoài trở thành điểm yếu.
Điều đó cũng không có nghĩa Việt Nam nên tách khỏi chuỗi cung ứng quốc tế. Hợp tác giúp tiếp cận nhanh hơn các nguồn lực và công nghệ mà một thị trường riêng lẻ khó tự xây dựng; đổi lại, cần biết dữ liệu được lưu trữ, xử lý ở đâu, ai có quyền truy cập và có thể chuyển đổi nhà cung cấp ra sao. Quyền kiểm soát nên được ưu tiên ở lĩnh vực thiết yếu như dữ liệu dân cư, y tế và an ninh công cộng. Đây là cách phân biệt giữa phụ thuộc có quản trị với lệ thuộc không có phương án dự phòng.
Hai trọng tâm để bồi đắp năng lực AI trong nước
Tại phiên thảo luận, ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC TS, nêu hai hướng cần ưu tiên để thúc đẩy AI ở Thành phố Hồ Chí Minh và cả nước: xây dựng hạ tầng công nghệ, đồng thời phát triển các sản phẩm AI do doanh nghiệp Việt Nam nghiên cứu, xây dựng. Hai hướng này bổ trợ cho nhau; chỉ có hạ tầng mà thiếu sản phẩm thì năng lực khó đi vào đời sống, còn sản phẩm thiếu nền tảng tính toán và dữ liệu phù hợp sẽ khó mở rộng.
- Phát triển năng lực tính toán hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu và hạ tầng truyền dẫn để phục vụ nghiên cứu, huấn luyện và triển khai mô hình.
- Làm chủ những ứng dụng do doanh nghiệp Việt Nam xây dựng, tập trung vào nhu cầu cụ thể như trợ lý AI hỗ trợ lĩnh vực pháp lý.
Hạ tầng trong nước không đồng nghĩa mọi máy chủ hay chip đều phải do Việt Nam sản xuất. Điều cần làm chủ là khả năng tiếp cận đủ năng lực tính toán, quy tắc quản lý dữ liệu và điều kiện vận hành dịch vụ trọng yếu. Còn với sản phẩm, ưu tiên nên là bài toán thị trường có người dùng và giá trị công rõ ràng. Tại Thành phố Hồ Chí Minh, các nhu cầu được nêu gồm ngập nước, ùn tắc giao thông, ô nhiễm môi trường và chậm giải ngân đầu tư công. Giải quyết được những việc này sẽ là phép thử hữu ích hơn việc chạy theo mô hình lớn chỉ để có danh tiếng.
Trung tâm nghiên cứu và nơi thử nghiệm phải gắn với ứng dụng
Định hướng xây dựng ba trung tâm xuất sắc về AI tại Hà Nội, Đà Nẵng và Thành phố Hồ Chí Minh cho thấy Việt Nam muốn tạo thêm nền tảng nghiên cứu và thử nghiệm trong nước. Cùng với đó, mục tiêu đến năm 2030 là vận hành ba khu thử nghiệm bay cấp quốc gia và ít nhất một trung tâm nghiên cứu, thử nghiệm quốc gia về UAV. Đây là bước đi đáng chú ý vì năng lực công nghệ không hình thành chỉ từ phòng thí nghiệm: cần môi trường để kiểm tra an toàn, hoàn thiện sản phẩm và kết nối doanh nghiệp với viện, trường.
Một trung tâm nghiên cứu AI chỉ có ý nghĩa nếu tạo ra nhân lực, giải pháp và thử nghiệm có thể chuyển thành sản phẩm hữu ích. Tương tự, thử nghiệm UAV quốc gia cần gắn với nhu cầu thực tế, thay vì dừng ở cơ sở vật chất hay mục tiêu công bố. Kinh tế tầm thấp có thể kết nối AI, bán dẫn, phần mềm điều khiển và công nghiệp chế tạo, với ứng dụng trong nông nghiệp, logistics, quản lý hạ tầng và cứu hộ, cứu nạn. Thành phố Hồ Chí Minh cũng được định hướng chủ động nghiên cứu cơ chế thử nghiệm cho AI, UAV, hệ thống tự hành và sản xuất thông minh.
Làm chủ đúng khâu mới là chiến lược
Việt Nam không cần chọn giữa tự lực hoàn toàn và phụ thuộc hoàn toàn. Chiến lược hợp lý hơn là xác định khâu nào ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu, an toàn và khả năng phục vụ người dân để đầu tư năng lực kiểm soát trong nước; những khâu khác có thể dùng công nghệ và chuỗi cung ứng quốc tế, miễn là có điều kiện hợp tác rõ ràng và phương án dự phòng.
Hai trọng tâm CMC nêu ra cùng định hướng về trung tâm nghiên cứu AI và thử nghiệm UAV tạo thành một khung hành động: có hạ tầng để nghiên cứu, có sản phẩm giải quyết nhu cầu, và có môi trường thử nghiệm để kiểm chứng trước khi triển khai rộng. Thành công của năng lực AI trong nước sẽ không được đo bằng việc tự làm mọi thành phần, mà bằng khả năng kiểm soát những gì quan trọng và biến hợp tác quốc tế thành lợi thế. Đó mới là con đường tự chủ đủ thực tế để duy trì đổi mới mà không đánh đổi quyền quyết định.
