Từ phòng lab AI đến startup DeepTech: câu chuyện không còn là… tự nhiên sẽ đến thị trường
Hàn Quốc đang phát triển một mô hình hệ sinh thái AI kết nối chặt chẽ phòng lab, chuyên môn ngành, hạ tầng thử nghiệm, cơ chế chuyển giao công nghệ AI và venture building mô hình khởi nghiệp, nhằm rút ngắn con đường để các kết quả nghiên cứu AI trở thành startup DeepTech Hàn Quốc có khả năng cạnh tranh trên thị trường quốc tế. Điểm mấu chốt: trong cuộc đua AI, tạo ra một mô hình mới chỉ là vạch xuất phát, không phải vạch đích. Một công nghệ xuất sắc về mặt học thuật có thể mắc kẹt nhiều năm nếu thiếu doanh nghiệp đặt bài toán, vốn để thử nghiệm, hạ tầng kiểm chứng và cơ chế chuyển giao phù hợp. Viện KAIST lựa chọn cách tổ chức lại toàn bộ chuỗi giá trị từ nghiên cứu, kiểm chứng đến ươm tạo startup và đầu tư mạo hiểm, thay vì hy vọng thị trường tự xử lý khoảng cách giữa lab và doanh nghiệp. Cách tiếp cận này mang tính chủ động, có “nhà thiết kế hệ sinh thái” rõ ràng, và đó chính là điều nhiều quốc gia khác còn thiếu.
AX DeepTech Bridge Center: nối liền những mắt xích vốn tách rời
Tháng 8/2026, KAIST công bố AX DeepTech Bridge Center như một nền tảng thúc đẩy đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp dựa trên AI. Nhưng điều đáng bàn không phải là cái tên, mà là cách họ thiết kế hệ sinh thái AI: AI Hub được đặt ở trung tâm, xung quanh là chuyên môn bán dẫn, hệ thống năng lượng, y tế, cảm biến và các đơn vị hợp tác như POSTECH, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul Bundang, Đại học Quốc gia Jeonbuk. Trung tâm không dừng ở nghiên cứu mà nối liền các khâu: đào tạo nhân lực, nghiên cứu hợp tác, kiểm chứng công nghệ, quản lý sở hữu trí tuệ, chuyển giao công nghệ AI, ươm tạo startup DeepTech Hàn Quốc và đầu tư mạo hiểm. Theo chương trình của Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin Hàn Quốc, toàn bộ hành trình này kéo dài 5,5 năm, từ tháng 7/2026 đến cuối năm 2031. Đây là một tuyên bố mang tính hệ thống: quốc gia sẽ không để nhà khoa học và doanh nhân tự dò đường mà tạo “cây cầu” đi kèm ngân sách, đối tác và lộ trình thời gian rõ ràng.
Vì sao mô hình Hàn Quốc giảm rủi ro thương mại hóa AI?
Trong phát triển công nghệ sâu, khoảng cách giữa nghiên cứu và thị trường không thể giải quyết chỉ bằng việc rót thêm tiền cho phòng thí nghiệm. Một thuật toán mới cần được gắn với nhu cầu cụ thể: dữ liệu và kiến thức y khoa trong y tế, cấu trúc hệ thống điện trong năng lượng, quy trình thiết kế và sản xuất trong bán dẫn. Chính vì vậy, KAIST chủ trương đưa chuyên gia ngành vào cùng hệ sinh thái nghiên cứu, để sớm nhận diện công nghệ có khả năng giải bài toán thực và công nghệ còn phải tiếp tục kiểm chứng. Chuỗi nối liền đào tạo, kiểm chứng, sở hữu trí tuệ, chuyển giao và ươm tạo giúp giảm rủi ro trên hai mặt. Thứ nhất, thời gian từ lab đến sản phẩm bị rút ngắn vì các khâu không còn chạy song song, mỗi nơi một hướng. Thứ hai, dự án bị sàng lọc từ sớm theo nhu cầu ngành, tránh kịch bản công nghệ hoàn hảo về mặt kỹ thuật nhưng không tìm được khách hàng. Trong bối cảnh cạnh tranh AI toàn cầu, một phần quan trọng không nằm trong thuật toán, mà nằm ở khả năng xây dựng cây cầu cho kiểm chứng, chuyển giao và thương mại hóa.
Venture building: startup DeepTech phải bắt đầu từ bài toán kinh doanh
Nếu AX DeepTech Bridge Center đặt trọng tâm vào nối nghiên cứu với chuỗi chuyển giao công nghệ AI, thì mô hình venture building lại đặt trọng tâm vào việc khởi nghiệp phải xuất phát từ bài toán kinh doanh, không chỉ từ công nghệ. Theo GenAI Fund, trường hợp Bonbon cho thấy venture building mô hình có thể kết nối bài toán của doanh nghiệp với một startup mới, trước khi bước vào giai đoạn gọi vốn và mở rộng thương mại. Khác với cách đầu tư truyền thống vốn chờ startup đến pitching, venture building bắt đầu bằng một bài toán cụ thể trong chuỗi giá trị doanh nghiệp. Sau đó mới tìm đội ngũ, thiết kế mô hình và xây dựng doanh nghiệp mới. Doanh nghiệp “mẹ” mang vào trò chơi những tài sản sẵn có: khách hàng, dữ liệu, chuyên môn ngành, thương hiệu, kênh phân phối. Startup có điều kiện kiểm chứng nhanh, nhưng cũng buộc phải chứng minh khả năng vận hành, chất lượng dịch vụ và giá trị thực đối với người dùng cuối cùng và đối tác trong hệ sinh thái. GenAI Fund cho biết họ đang mở rộng hợp tác venture building với các doanh nghiệp ở Đông Nam Á có bài toán tăng trưởng cụ thể cùng lợi thế về khách hàng, dữ liệu, chuyên môn ngành hoặc kênh phân phối.
Bài học cho Việt Nam và các nước: xây hệ sinh thái AI, đừng xây thêm… tòa nhà nghiên cứu
Câu chuyện tại KAIST có nhiều điểm gặp nhau với định hướng Việt Nam khi triển khai Nghị quyết 57 về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số. Việt Nam đã nhấn mạnh yêu cầu với nghiên cứu ứng dụng: hiệu quả chuyển giao, thương mại hóa phải là thước đo quan trọng; viện, trường cần tập trung giải quyết bài toán của đất nước, ngành, địa phương và doanh nghiệp. Định hướng mới cũng khẳng định doanh nghiệp phải tham gia từ khâu xác định vấn đề, nghiên cứu, thử nghiệm đến thương mại hóa, Nhà nước kiến tạo thể chế, chia sẻ rủi ro và tạo thị trường ban đầu, trường đại học và viện nghiên cứu gắn chặt hơn với nhu cầu thực tế. Bài học từ Hàn Quốc là: muốn có startup DeepTech, không thể chỉ kỳ vọng vào vài nhóm nghiên cứu giỏi, mà phải thiết kế hẳn một hệ sinh thái AI nơi công nghệ, chuyên môn ngành, doanh nghiệp và vốn cùng nằm trên một cây cầu chung. Trong bối cảnh AI lan sang nhiều ngành kinh tế, cách tiếp cận này giúp tránh tình trạng nghiên cứu, doanh nghiệp và thị trường mỗi bên đi một đường riêng. Với Việt Nam và các nước đang lên, kinh nghiệm của KAIST cho thấy cuộc cạnh tranh công nghệ diễn ra ngoài phòng thí nghiệm không kém phần quyết liệt.
