Đầu Tư Phát Triển AI tại Việt Nam Môn Kinh tế đầu tư | Đại học Kinh Tế Quốc Dân

lOMoAR cPSD| 61265515
Downloaded by Nguyen Linh (nguyen788888nhutgianglinh99@gmail.com) lOMoAR cPSD| 61265515
iảng viên hướng dẫn : Th.s Đào Minh Hoàng Lớp học phần : Kinh tế đầu tư 03
DANH SÁCH THÀNH VIÊN Tiến Mã sinh Nội dung phân độ Tên thành viên Ký tên viên công hoàn thành - Làm nội dung phần Thách thức Ngô Trang Linh 11235460 100% (L) - Nhận xét nội dung bài - Nhận xét slide, word - Thuyết trình - Làm nội dung phần Lĩnh vực đầu tư Nguyễn Thị 11237125 100% Minh Huyền - Nhận xét nội dung - Làm slide - Phản biện chính - Làm nội dung phần Giải pháp
Nông Đức Hiếu 11232112 - Nhận xét nội dung 100% - Làm slide - Thuyết trình
- Làm nội dung phần Lời mở đầu + Kết luận Hứa Hải Quân 11232142 100% - Làm slide - Phản biện chính - Làm nội dung phần Tổng quan
Trần Ngọc Linh 11232928 - Nhận xét nội dung 100% - Tổng hợp Word - Thuyết trình lOMoAR cPSD| 61265515 MỤC LỤC
DANH SÁCH THÀNH VIÊN ....................................................................... 2
LỜI MỞ ĐẦU................................................................................................. 4
NỘI DUNG ..................................................................................................... 6
1. Tổng quan ............................................................................................ 6
1.1. Bối cảnh ............................................................................................ 6
1.2. Chiến lược phát triển lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam ....... 9
2. Các lĩnh vực cần đầu tư trong chiến lược phát triển AI tại Việt Nam 10
2.1. Đào tạo, phát triển nguồn nhân lực: ............................................ 10
2.2. Xây dựng hạ tầng dữ liệu và tính toán: ....................................... 11
2.3. Thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng AI trong các lĩnh vực: ........ 13
2.4. Triển khai nghiên cứu và phát triển (R&D) ............................... 15
2.5. Xây dựng khung pháp lý và đạo đức: .......................................... 15
3. Những thách thức gặp phải .............................................................. 17
3.1. Thách thức về nguồn nhân lực AI chất lượng cao ..................... 17
3.2. Thách thức về dữ liệu chất lượng cao và rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư 18
3.3. Chi phí đào tạo và phát triển hạ tầng AI lớn .............................. 18
3.4. Thách thức về đạo đức và chính sách quản lý AI....................... 19
3.5. Tác động đến thị trường lao động ................................................ 20
4. Giải pháp ............................................................................................ 21
4.1. Case study từ Trung Quốc ............................................................ 21
4.2. Giải pháp phát triển AI tại Việt Nam .......................................... 23 lOMoAR cPSD| 61265515
KẾT LUẬN ................................................................................................... 26
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................... 27 LỜI MỞ ĐẦU
Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ, Trí tuệ
nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những lĩnh vực công nghệ mũi nhọn, thu hút
sự quan tâm của các quốc gia, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu trên toàn cầu. AI
không chỉ tạo ra bước đột phá trong sản xuất, y tế, tài chính, giao thông mà còn
mở ra cơ hội nâng cao chất lượng cuộc sống, thúc đẩy nền kinh tế số. Tuy nhiên,
để AI phát triển bền vững và mang lại giá trị thực tiễn, cần có một chiến lược đầu
tư bài bản, tập trung vào hạ tầng công nghệ, dữ liệu, nhân lực và chính sách quản
lý. Đồng thời, việc giải quyết các bài toán về đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu và
tác động đến thị trường lao động cũng là một nhiệm vụ quan trọng.
Việc nghiên cứu và xác định các lĩnh vực ưu tiên đầu tư trong phát triển AI là
một yêu cầu cấp thiết nhằm tối ưu hóa nguồn lực, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và
đảm bảo AI được ứng dụng một cách hiệu quả. Nếu không có định hướng đầu tư
hợp lý, các quốc gia và doanh nghiệp có thể đối mặt với sự lãng phí nguồn lực,
chậm trễ trong ứng dụng công nghệ, thậm chí gây ra những hệ lụy về kinh tế - xã
hội. Do đó, việc làm rõ các định hướng đầu tư sẽ giúp các nhà hoạch định chính
sách, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có cái nhìn tổng thể, từ đó xây dựng chiến
lược phù hợp để khai thác tối đa lợi ích của AI.
Đề tài nghiên cứu về chiến lược đầu tư phát triển AI mang ý nghĩa quan trọng
cả về khoa học và thực tiễn. Về mặt khoa học, đề tài giúp làm rõ các yếu tố then
chốt trong phát triển AI, từ hạ tầng công nghệ, dữ liệu, nhân lực đến chính sách
quản lý, đồng thời cung cấp cơ sở lý luận và mô hình tham khảo để tối ưu hóa hoạt
động đầu tư. Ngoài ra, nghiên cứu còn góp phần xây dựng khung lý thuyết về ứng
dụng AI bền vững, giải quyết các thách thức như đạo đức AI, quyền riêng tư dữ
liệu và tác động đối với thị trường lao động. Về mặt thực tiễn, đề tài giúp chính lOMoAR cPSD| 61265515
phủ, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu xác định chiến lược đầu tư hiệu quả, thúc
đẩy ứng dụng AI trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, giáo dục, giao thông và
tài chính. Đồng thời, nghiên cứu còn hỗ trợ xây dựng khung pháp lý phù hợp, tối
ưu hóa nguồn lực công nghệ, nâng cao chất lượng nhân lực AI và đảm bảo phát
triển AI một cách bền vững, có trách nhiệm, góp phần thúc đẩy nền kinh tế số và
nâng cao chất lượng cuộc sống.
Với những lý do trên, việc nghiên cứu về chiến lược đầu tư phát triển AI không
chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang tính thực tiễn cao. Đề tài sẽ tập trung phân
tích các lĩnh vực đầu tư trọng tâm, đề xuất giải pháp nhằm tối ưu hóa hiệu quả đầu
tư, góp phần đưa AI trở thành động lực quan trọng trong sự phát triển kinh tế - xã hội trong tương lai. lOMoAR cPSD| 61265515 NỘI DUNG 1. Tổng quan
1.1. Bối cảnh
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những công nghệ có tác động
mạnh mẽ nhất đến nền kinh tế toàn cầu, thu hút nguồn vốn đầu tư khổng lồ từ
chính phủ và khu vực tư nhân. Các quốc gia và tập đoàn công nghệ lớn đang chạy
đua phát triển AI để tăng cường năng suất lao động, tối ưu hóa quy trình sản xuất
và đổi mới sáng tạo trong nhiều lĩnh vực.
Lượng vốn đầu tư toàn cầu vào AI
Theo báo cáo của Goldman Sachs, tổng vốn đầu tư toàn cầu vào AI dự kiến
đạt 200 tỷ USD vào năm 2025, với trọng tâm là cơ sở hạ tầng AI, phần mềm và
ứng dụng doanh nghiệp. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) cũng dự báo AI sẽ đóng
góp khoảng 25,6 nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu mỗi năm trong giai đoạn 20252030.
Đầu tư toàn cầu của các doanh nghiệp vào trí tuệ nhân tạo theo hoạt động đầu
tư Nguồn: Quid, 2023 lOMoAR cPSD| 61265515
Theo đồ thị trên, lượng vốn đầu tư vào AI có xu hướng tăng theo các năm
và tăng nhiều nhất vào năm 2021 với tổng lượng vốn lên tới 337.4 tỷ USD. Theo
số liệu thì hoạt động đầu tư có nguồn vốn tăng nhiều nhất là hoạt động sáp nhập/
mua lại. Vào năm 2021 thì nó chiếm 173.42 tỷ USD- nhiều nhất trong 4 hoạt động
đầu tư được thống kê. Ngược lại, việc phát hành chứng khoán ra công chúng là
hoạt động được ít vốn đầu tư nhất từ các doanh nghiệp và lượng vốn nhiều nhất
chúng nhận được chỉ lên tới 29.51 tỷ USD vào năm 2021.
Lượng vốn đầu tư vào AI tại một số khu vực
Phân bổ đầu tư vào trí tuệ nhân tạo theo quốc gia năm 2022
Nguồn: bluetree.digital
Tại khu vực kinh tế lớn như Hoa Kỳ, hiện chiếm phần lớn tổng vốn đầu tư toàn
cầu vào AI, với các tập đoàn công nghệ lớn như Google, Microsoft, Amazon,
OpenAI, NVIDIA đóng vai trò tiên phong. Chính phủ Mỹ đã cam kết đầu tư hơn
200 tỷ USD vào AI từ nay đến 2030, tập trung vào nghiên cứu, phát triển siêu máy
tính và hệ thống AI tiên tiến.
Các lĩnh vực trọng điểm của AI tại Mỹ bao gồm:
- AI trong quân sự: DARPA đang phát triển các hệ thống AI cho chiến lược quốc phòng.
- AI trong y tế: Các hệ thống chẩn đoán ung thư dựa trên AI như của IBM
Watson Health đang cải thiện hiệu quả điều trị. lOMoAR cPSD| 61265515
- AI trong tài chính: JPMorgan và Goldman Sachs đã sử dụng AI để quản
lý rủi ro, giao dịch chứng khoán và phân tích dữ liệu tài chính.
Tiếp theo có thể kể đến Trung Quốc nơi đặt mục tiêu trở thành quốc gia dẫn
đầu thế giới về AI vào năm 2030. Đến năm 2024, nước này đã đầu tư hơn 150 tỷ USD vào phát triển AI.
- Các công ty công nghệ như Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei đang đẩy
mạnh nghiên cứu AI trong thương mại điện tử, tài chính và giám sát an ninh.
- Chính phủ Trung Quốc cũng đã triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt
trên toàn quốc, giúp cải thiện an ninh nhưng cũng gây tranh cãi về quyền riêng tư.
- Thành phố Thâm Quyến được xem là "thủ đô AI" của Trung Quốc, với
hơn 4.000 công ty khởi nghiệp AI đang hoạt động.
Tại Liên minh Châu Âu đang tập trung vào việc phát triển AI một cách đạo
đức và bảo vệ quyền riêng tư, với mục tiêu tạo ra một môi trường công nghệ bền vững và đáng tin cậy."
- EU đã đầu tư hơn 30 tỷ USD vào AI và đang xây dựng khung pháp lý AI
toàn diện nhất thế giới – Đạo luật AI (AI Act), nhằm đảm bảo AI được
phát triển có đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
- Đức và Pháp là hai quốc gia dẫn đầu trong phát triển AI tại châu Âu, tập
trung vào AI trong công nghiệp, ô tô tự hành và chăm sóc sức khỏe.
- EU cũng thúc đẩy hợp tác với Hoa Kỳ thông qua Hội đồng Thương mại
và Công nghệ EU-Mỹ (TTC) để thiết lập tiêu chuẩn AI toàn cầu.
Trong tương lai, đầu tư vào AI trên toàn cầu có thể xảy ra những xu hướng sau:
Thứ nhất, tăng trưởng mạnh của AI tự chủ (Agentic AI). AI đang chuyển từ
mô hình hỗ trợ con người sang mô hình tự chủ, với khả năng ra quyết định độc
lập, học hỏi từ môi trường và tối ưu hóa hiệu suất mà không cần can thiệp từ con
người. WEF dự báo Mỹ sẽ đầu tư khoảng 67,2 tỷ USD vào Agentic AI vào năm
2025, với ứng dụng trong robot tự động hóa, trợ lý ảo nâng cao và AI trong tài chính. lOMoAR cPSD| 61265515
Thứ hai, AI kết hợp với điện toán lượng tử. Điện toán lượng tử có thể giúp
AI xử lý dữ liệu nhanh hơn hàng nghìn lần so với các hệ thống hiện tại, mở ra kỷ
nguyên mới cho AI trong y học, mô phỏng vật liệu và an ninh mạng. IBM, Google
và Microsoft đang dẫn đầu trong lĩnh vực này, với dự báo vốn đầu tư đạt 120 tỷ USD vào năm 2030.
Thứ ba, AI trong an ninh mạng và bảo mật dữ liệu. Khi AI phát triển, các
cuộc tấn công mạng cũng trở nên tinh vi hơn. AI sẽ được sử dụng để phát hiện và
ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trong thời gian thực.Theo dự báo của
MarketsandMarkets, thị trường AI trong an ninh mạng sẽ đạt 46 tỷ USD vào năm 2027.
Thứ tư, hợp tác xuyên biên giới để phát triển tiêu chuẩn AI toàn cầu. Các tổ
chức quốc tế như OECD, G7, G20 đang thúc đẩy các quy định và tiêu chuẩn AI để
đảm bảo AI phát triển theo hướng có trách nhiệm và bền vững. EU và Mỹ đã ký
kết hiệp định hợp tác về AI vào năm 2023, nhằm xây dựng các quy tắc chung về
quyền riêng tư dữ liệu, sử dụng AI trong quân sự và kiểm soát các thuật toán nguy hiểm.
1.2. Chiến lược phát triển lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, Trí tuệ
nhân tạo (AI) trở thành một trong những công nghệ cốt lõi giúp nâng cao năng
suất, tối ưu hóa hoạt động sản xuất, kinh doanh và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Tại Việt Nam, AI đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế,
sản xuất, giáo dục và chính phủ số. Chính phủ Việt Nam đã xác định AI là một
trong những ưu tiên hàng đầu trong chiến lược quốc gia về chuyển đổi số và Cách
mạng công nghiệp 4.0. Mục tiêu đến năm 2030 là đưa Việt Nam vào nhóm top 4
ASEAN về AI, tạo nền tảng cho sự phát triển kinh tế số bền vững.
Nhà nước đã có những chiến lược định hướng và đầu tư cụ thể để thúc đẩy sự
phát triển của AI. Một trong những chính sách quan trọng là "Chiến lược quốc gia
về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030", được phê duyệt vào năm 2021.
Chiến lược này tập trung vào việc đưa TTNT trở thành lĩnh vực công nghệ
quan trọng của Việt Nam như nằm trong nhóm 4 nước dẫn đầu trong khu vực
ASEAN và nhóm 50 nước dẫn đầu trên thế giới về nghiên cứu, phát triển và ứng
dụng TTNT; xây dựng được 10 thương hiệu TTNT có uy tín trong khu vực…; phát lOMoAR cPSD| 61265515
triển được 03 trung tâm quốc gia về lưu trữ dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng
cao… hay trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng
dụng TTNT mạnh hoặc hình thành được 03 trung tâm đổi mới sáng tạo quốc gia
về TTNT; có ít nhất 01 đại diện nằm trong bảng xếp hạng nhóm 20 cơ sở nghiên
cứu và đào tạo về TTNT dẫn đầu trong khu vực ASEAN… Hơn nữa là góp phần
đẩy mạnh xã hội sáng tạo, chính phủ hiệu quả, bảo vệ an ninh quốc gia, giữ gìn
trật tự an toàn xã hội và thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững...
2. Các lĩnh vực cần đầu tư trong chiến lược phát triển AI tại Việt Nam
2.1. Đào tạo, phát triển nguồn nhân lực:
Trong cuộc đua AI, nhân lực là con át chủ bài, là yếu tố then chốt . Không
chỉ các công ty Việt Nam tranh giành những kỹ sư, nghiên cứu viên AI người Việt
tốt nhất, mà cả các tập đoàn quốc tế và những công ty hàng đầu thế giới làm về AI
cũng muốn tận dụng lực lượng tinh hoa này. Thực tế nguồn nhân lực AI của Việt
Nam còn mỏng, trong khi việc đào tạo nhân lực ngành AI chuyên nghiệp vẫn còn yếu và thiếu.
Theo dự báo của NVIDIA Việt Nam, Việt Nam sẽ cần đến hàng trăm nghìn
kỹ sư AI trong vòng 3 năm tới, để đáp ứng nhu cầu phát triển của ngành. Cũng
theo báo cáo của Trung tâm Thông tin và Dịch vụ việc làm (TITC), nhu cầu nhân
lực AI đang tăng từ 10 - 15% mỗi năm. Tuy nhiên, nguồn nhân lực chất lượng cao
trong lĩnh vực này vẫn còn thiếu hụt nghiêm trọng.
Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực AI là một trong những lĩnh vực cần
ưu tiên đầu tư tại Việt Nam bởi điều này góp phần:
- Giảm phụ thuộc vào nhân lực và công nghệ nước ngoài:
Nếu Việt Nam không có đủ nhân lực AI, các doanh nghiệp sẽ phải thuê
chuyên gia nước ngoài hoặc nhập khẩu công nghệ với chi phí đắt đỏ.
Điều này khiến doanh nghiệp Việt Nam có thể phải chi nhiều tiền hơn để
thuê nhân lực, chuyên gia nước ngoài. Bởi mức lương trung bình của kỹ sư AI tại
Mỹ khoảng 300.000 USD/năm trong khi tại Việt Nam dao động từ khoảng 48.000
đến 120.000 USD/năm. (Top Dev).
Hơn nữa, khi nhân lực AI không đủ, doanh nghiệp Việt Nam sẽ phải phụ
thuộc vào công nghệ nước ngoài, làm chậm tiến trình phát triển và dễ bị động trong
các vấn đề quan trọng như bảo mật dữ liệu, trí tuệ nhân tạo quốc phòng. lOMoAR cPSD| 61265515
- Tạo ra một lực lượng lao động có kỹ năng phù hợp với thị trường việc làm tương lai
Nhu cầu nhân lực AI không chỉ cần những “tinh hoa” về công nghệ, mà còn
đòi hỏi cả “phổ thông” – tức những người có khả năng ứng dụng AI trong ngành
nghề của mình và có những kỹ năng hợp tác với AI một cách hiệu quả.
Trong một tọa đàm AI cuối năm 2020, GS. Hồ Tú Bảo, chuyên gia nghiên
cứu và tư vấn về triển khai AI tại Việt Nam, nhận định rằng trên thực tế, số lượng
nhân lực để hiểu thuật toán và tạo ra các công cụ AI chỉ chiếm 2-3%, trong khi
phần lớn 70-80% là những người dùng công cụ đó để áp dụng trong các lĩnh vực
chuyên môn (tài chính, bảo hiểm, y tế, thông tin, sản xuất, chế tạo, bán lẻ, dịch vụ…).
- Đẩy mạnh đổi mới sáng tạo và phát triển doanh nghiệp công nghệ cao
Để tạo ra một hệ sinh thái AI bền vững, mạnh mẽ cần những tài năng nội
địa để thúc đẩy sáng tạo. Đội ngũ chuyên gia AI là lực lượng nòng cốt trong việc
nghiên cứu và phát triển các ứng dụng AI, tạo ra các giải pháp sáng tạo cho các
vấn đề kinh tế - xã hội..
Khi có đủ nhân lực AI chất lượng cao, Việt Nam có thể phát triển nhiều
startup công nghệ hơn thay vì chỉ làm gia công phần mềm cho nước ngoài. Ví dụ
như VinAI (thuộc Vingroup) đã thu hút nhiều chuyên gia AI Việt Nam trở về nước
làm việc, tạo ra những sản phẩm như hệ thống nhận diện khuôn mặt, xe tự lái, ....
Vì vậy, để phát triển AI, trước tiên Việt Nam phải có bước đi phù hợp trong
đào tạo nguồn nhân lực cả bề rộng và chiều sâu. Câu chuyện đào tạo đòi hỏi sự
hợp tác của Bộ GD&ĐT, Bộ KH&CN, Bộ TT&TT và Bộ LĐTB&XH dưới sự điều
hành của Nhà nước và Chiến lược AI. Theo nhiều chuyên gia, để đáp ứng nhu cầu
nhân lực AI khổng lồ trong vòng 10 năm tiếp theo, Việt Nam cần dành khoản đầu
tư lớn để triển khai đồng thời nhiều cách tiếp cận rộng rãi, bao gồm cả đào tạo
chính quy, kết hợp đào tạo doanh nghiệp – viện trường, đào tạo trong cộng động
và giáo dục trực tuyến mở đại trà.
2.2. Xây dựng hạ tầng dữ liệu và tính toán:
Một trở ngại quan trọng mà Việt Nam cần vượt qua là xây dựng hạ tầng dữ
liệu và tính toán. AI là một lĩnh vực dựa trên dữ liệu, nên nếu không có dữ liệu tốt
và cập nhật thường xuyên, chúng ta sẽ lâm vào ngõ cụt. Trong khi đó, hạ tầng tính
toán là “cỗ máy” để AI chạy cũng rất quan trọng, bởi khi tốc độ phát triển và áp lOMoAR cPSD| 61265515
dụng AI ngày càng tăng thì khối lượng tính toán và tài nguyên cho tính toán cũng phải tăng tương ứng.
Xây dựng dữ liệu và hạ tầng tính toán là một trong những lĩnh vực cần ưu
tiên đầu tư tại Việt Nam vì
- Là nền tảng cho sự phát triển AI:
Dữ liệu là "nhiên liệu" của AI, đặc biệt là học máy (machine learning), hoạt
động dựa trên việc phân tích và học hỏi từ dữ liệu. Nếu không có dữ liệu chất
lượng, đa dạng và đủ lớn, các mô hình AI sẽ không thể hoạt động hiệu quả.
Hạ tầng tính toán là "động cơ" của AI. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô
hình học sâu (deep learning), đòi hỏi khả năng tính toán rất lớn. Hạ tầng tính toán
mạnh mẽ, với các trung tâm dữ liệu và siêu máy tính, là cần thiết để xử lý lượng dữ
liệu khổng lồ và huấn luyện các mô hình AI phức tạp.
- Thúc đẩy nền kinh tế số và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia
AI không chỉ là một ngành công nghệ mà còn là động lực thúc đẩy nền kinh
tế số, giúp tăng năng suất lao động, tối ưu hóa sản xuất và mở rộng quy mô doanh
nghiệp. Các quốc gia đầu tư sớm vào hạ tầng AI đều gặt hái lợi ích to lớn. Ta có
thể thấy như Singapore, dù có diện tích nhỏ, nhưng bởi phát triển mạnh hạ tầng dữ
liệu, cùng hệ thống trung tâm dữ liệu hiện đại như ST Telemedia, nước này trở
thành trung tâm AI khu vực Đông Nam Á.
Nên nếu Việt Nam không đầu tư mạnh vào hạ tầng AI, có thể sẽ bỏ lỡ cơ hội
trở thành trung tâm công nghệ trong khu vực, đồng thời khó thu hút đầu tư nước ngoài.
- Thu hút đầu tư quốc tế và hợp tác công nghệ cao
Việt Nam đang trở thành điểm đến hấp dẫn cho đầu tư vào AI và trung tâm
dữ liệu. Trước nhu cầu AI tăng vọt, cuộc đua xây dựng và nâng cấp trung tâm dữ
liệu tại Việt Nam ngày càng trở nên sôi động ,không chỉ các công ty công nghệ
Việt Nam đẩy mạnh mở rộng hạ tầng trung tâm dữ liệu, các công ty công nghệ
quốc tế cũng đang gia nhập thị trường, với tổng vốn đầu tư dự kiến lên tới hàng tỷ USD, theo Invest Vietnam…
Các công ty công nghệ trong nước như VNPT, Viettel, CMC, FPT, và VNG
đang mở rộng quy mô trung tâm dữ liệu. Viettel dự kiến triển khai 11 trung tâm dữ
liệu lớn với công suất hơn 350 MW và hợp tác với NVIDIA để phát triển hạ tầng lOMoAR cPSD| 61265515
AI. Để đáp ứng nhu cầu công nghệ, quy mô trung tâm dữ liệu cần mở rộng gấp 15 lần so với hiện tại.
Bên cạnh đó, các tập đoàn quốc tế như Amazon, Microsoft, Google, và
Alibaba cũng đang đầu tư mạnh mẽ vào Việt Nam do chi phí xây dựng hợp lý và
vị trí địa lý thuận lợi. Tổng vốn đầu tư dự kiến lên tới hàng tỷ USD, tạo nên cuộc
đua sôi động trong lĩnh vực này.
- Đảm bảo an ninh dữ liệu và chủ quyền số
Việc lưu trữ dữ liệu trong nước giúp bảo vệ thông tin quan trọng và tránh
phụ thuộc vào hạ tầng nước ngoài. Tại EU, Quy định GDPR (Quy định Bảo vệ Dữ
liệu chung) yêu cầu bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, giới hạn việc chuyển dữ liệu ra
ngoài EU. Nên nếu Việt Nam không phát triển hạ tầng dữ liệu, doanh nghiệp sẽ
phải phụ thuộc vào dịch vụ lưu trữ nước ngoài như AWS, Google Cloud, Microsoft
Azure, gây rủi ro mất kiểm soát dữ liệu quốc gia.
Việc xây dựng và phát triển hạ tầng dữ liệu nội địa không chỉ giúp bảo vệ
an ninh dữ liệu mà còn đảm bảo chủ quyền số, giảm sự phụ thuộc vào hạ tầng nước
ngoài và tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển kinh tế số trong nước.
- Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển (R&D), đào tạo nhân lực AI
Việc đầu tư vào hạ tầng tính toán hiệu năng cao và trung tâm dữ liệu AI đóng
vai trò then chốt trong việc hỗ trợ nghiên cứu, phát triển (R&D) và đào tạo nhân lực AI tại Việt Nam.
Hiện tại, sinh viên và nhà nghiên cứu Việt Nam gặp khó khăn khi phải thuê
máy chủ nước ngoài để chạy thuật toán AI.
Nếu có trung tâm tính toán hiệu năng cao, các trường đại học, viện nghiên
cứu có thể thử nghiệm AI với chi phí thấp hơn và hiệu quả cao hơn.
Mặc dù thị trường trung tâm dữ liệu AI tại Việt Nam được đánh giá là nhiều
tiềm năng, nhưng vẫn đối mặt với một số trở ngại lớn. Một trong những vấn đề
quan trọng nhất là nguồn cung năng lượng. Ông Thomas Rooney – Phó Giám đốc
Dịch vụ Công nghiệp tại Savills Hà Nội cho biết, các trung tâm dữ liệu AI tiêu tốn
điện năng gấp 2-5 lần so với trung tâm dữ liệu thông thường. Việt Nam cần sớm
triển khai kế hoạch nâng cấp và mở rộng lưới điện đồng thời phát triển các giải lOMoAR cPSD| 61265515
pháp năng lượng tái tạo để đảm bảo nguồn cung cấp điện ổn định cho hoạt động
của các trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
2.3. Thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng AI trong các lĩnh vực:
Việt Nam cần tập trung vào việc phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI trong
các lĩnh vực như y tế, giáo dục, thương mại điện tử ...Việc ứng dụng AI không chỉ
mang lại những cải tiến vượt bậc về hiệu suất, mà còn mở ra những cơ hội hoàn
toàn mới trong quản lý vận hành ... - AI trong y tế:
AI giúp cải thiện tốc độ và độ chính xác trong chẩn đoán các bệnh nghiêm
trọng như ung thư gan, phổi, vú, đồng thời hỗ trợ giải quyết vấn đề năng lực y tế tại
Việt Nam. Ví dụ, VinDr, sản phẩm của VinGroup, đã sử dụng AI để phát hiện tổn
thương trên phổi, gan, vú, cột sống với độ chính xác trên 90% trong vài giây, đặc
biệt hữu ích trong đại dịch COVID-19. Ngoài ra, AI còn có tiềm năng trong phát
triển thuốc, cá nhân hóa điều trị, theo dõi sức khỏe từ xa và trợ lý ảo y tế, nhưng các
ứng dụng này chưa phổ biến tại Việt Nam. - Trong giáo dục :
AI mở ra cơ hội lớn cho giáo dục, từ việc cá nhân hóa trải nghiệm giáo dục
đến tối ưu hóa quá trình giảng dạy và học tập. Trường Đại học FPT đã triển khai
chương trình đào tạo AI cho giáo viên trung học phổ thông, giúp họ trang bị năng
lực sử dụng AI trong công tác giảng dạy. Đến tháng 02/2024, chương trình đã đào
tạo hơn 3.000 giáo viên trung học phổ thông. - Trong Nông nghiệp:
AI có thể giúp nông dân Việt Nam làm nông nghiệp hiệu quả hơn bằng cách
thu thập dữ liệu theo thời gian thực về sâu bệnh; dự đoán chính xác về nhiệt độ,
lượng mưa và tốc độ gió, thích ứng tốt hơn với biến đổi khí hậu - Trong thương mại điện tử:
AI giúp phân tích hành vi người dùng để đề xuất các sản phẩm phù hợp, từ
đó tăng cường trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa. Các hệ thống AI sử dụng dữ liệu
từ lượt tìm kiếm, lịch sử mua hàng, các tương tác của người dùng để đưa ra các gợi ý sản phẩm.
Chatbot đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc nâng cao dịch
vụ khách hàng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử. Chatbot có khả năng hỗ
trợ khách hàng 24/7, giải đáp thắc mắc, tư vấn mua hàng thậm chí xử lý đơn hàng. lOMoAR cPSD| 61265515
- Trong dịch vụ công :Ứng dụng đầu tư AI do
Đáp ứng mục tiêu, yêu cầu cải cách hành chính, nhất là việc cắt giảm, đơn
giản hóa thủ tục hành chính thông qua việc ứng dụng công nghệ thông tin.
Nâng cao chất lượng, hiệu quả cung cấp dịch vụ công của các cơ quan nhà
nước, đảm bảo phục vụ người dân và doanh nghiệp ngày càng tốt hơn, hướng tới
số hóa hồ sơ, giấy tờ, chuyển hoạt động sử dụng hồ sơ, văn bản giấy, giao dịch
trực tiếp sang hoạt động sử dụng hồ sơ, văn bản điện tử, giao dịch điện tử và cung
cấp dịch vụ công không phụ thuộc vào thời gian, địa giới hành chính, giảm thời
gian xử lý công việc, nhân lực bộ máy, giảm thời gian chờ đợi và chi phí của người dân
2.4. Triển khai nghiên cứu và phát triển (R&D)
Trích trong Quyết định số 127/QĐ-TTg: Tập trung đầu tư cho nghiên cứu
phát triển một số nền tảng, sản phẩm TTNT cấp thiết và quan trọng phục vụ thị
trường trong nước, hướng đến thị trường trong khu vực và toàn cầu. Ứng dụng
TTNT để nâng cao hiệu quả đầu ra của các hoạt động nghiên cứu, phát triển trong các lĩnh vực khác.
2.5. Xây dựng khung pháp lý và đạo đức:
Việt Nam cần đầu tư vào việc xây dựng hệ thống văn bản quy phạm pháp
luật và hành lang pháp lý liên quan đến TTNT:
Xây dựng, hoàn thiện chính sách, pháp luật tạo hành lang pháp lý thông
thoáng đáp ứng yêu cầu thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT vào
cuộc sống. Ban hành chính sách quản lý AI trong các lĩnh vực quan trọng như y
tế, tài chính, quân sự, ....
Phát triển và ứng dụng TTNT lấy con người và doanh nghiệp làm trung tâm,
tránh lạm dụng công nghệ và xâm phạm quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân.
Xây dựng và hoàn thiện bổ sung các văn bản pháp luật về bảo vệ quyền
riêng tư, quyền con người, về an ninh trật tự có liên quan đến hoạt động phát triển
và ứng dụng TTNT và về đảm bảo an toàn an ninh mạng cho các hoạt động liên quan tới TTNT. lOMoAR cPSD| 61265515
Đảm bảo tính minh bạch, giảm bias (thiên vị) trong các mô hình AI để đảm
bảo tính công bằng ,cải thiện khả năng giải thích của AI để tăng độ tin cậy, xây
dựng hệ thống kiểm soát AI để đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Việt Nam cần đầu tư hơn vào Xây dựng khung pháp lý và đạo đức do Bảo vệ
quyền và lợi ích hợp pháp của người dân: - Quyền riêng tư:
AI thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu cá nhân. Nếu không có quy định
rõ ràng, quyền riêng tư của người dân có thể bị xâm phạm. Ví dụ, việc sử dụng
nhận diện khuôn mặt trong các hệ thống giám sát công cộng cần được kiểm soát
chặt chẽ để tránh lạm dụng. - Quyền con người:
AI có thể đưa ra các quyết định ảnh hưởng đến cuộc sống của con người,
chẳng hạn như trong lĩnh vực tuyển dụng, tài chính hoặc pháp luật. Cần có các quy
định để đảm bảo rằng các quyết định này không mang tính phân biệt đối xử hoặc
vi phạm quyền con người.
Thúc đẩy phát triển AI một cách bền vững:
- Tăng cường niềm tin và chấp nhận của xã hội:
Khi có khung pháp lý và đạo đức rõ ràng, người dân và doanh nghiệp sẽ tin
tưởng hơn vào các ứng dụng AI, từ đó thúc đẩy việc chấp nhận và sử dụng rộng
rãi công nghệ này. Niềm tin của công chúng là yếu tố then chốt để AI có thể phát
triển và được áp dụng hiệu quả trong cuộc sống hàng ngày. - Khuyến khích đầu tư:
Các nhà đầu tư sẽ cảm thấy an tâm hơn khi đầu tư vào lĩnh vực AI nếu có
một khung pháp lý ổn định và đáng tin cậy. Đảm bảo tính cạnh tranh: Các quy định
về TTNT sẽ giúp tạo ra một sân chơi bình đẳng cho các doanh nghiệp, thúc đẩy
cạnh tranh và đổi mới sáng tạo.
Bảo vệ an ninh quốc gia và trật tự xã hội
AI có thể được sử dụng trong các lĩnh vực nhạy cảm như quốc phòng, an
ninh và y tế. Việc xây dựng khung pháp lý giúp đảm bảo rằng AI được sử dụng
một cách có trách nhiệm, không gây nguy hại đến an ninh quốc gia và trật tự xã hội.
Đáp ứng xu hướng và tiêu chuẩn quốc tế lOMoAR cPSD| 61265515
Nhiều quốc gia và tổ chức quốc tế đã xây dựng các nguyên tắc và quy định
về phát triển AI có trách nhiệm. Việc Việt Nam xây dựng khung pháp lý và đạo
đức cho AI sẽ giúp hội nhập quốc tế, đáp ứng các tiêu chuẩn toàn cầu và thu hút đầu tư nước ngoài. *Tiểu kết
Các lĩnh vực cần đầu tư trong chiến lược phát triển AI tại Việt Nam có nhiều
điểm tương đồng với các nước đang phát triển và các nước phát triển trên thế giới
về chú trọng đầu tư phát triển nguồn nhân lực ,tăng cường hợp tác quốc tế trong
lĩnh vực AI , đầu tư xây dựng hạ tầng dữ liệu và tính toán ,....Tuy nhiên do có sự
khác nhau trong tư duy và tầm nhìn của đội ngũ lãnh đạo về phát triển AI,sự khác
nhau về nguồn lực tài chính và trình độ phát triển của mỗi quốc gia ,khác nhau
trong đặc điểm kinh tế và xã hội,...mà các lĩnh vực chú trọng đầu tư cũng có phần khác nhau:
- Đối với các nước phát triển (Mỹ,Trung quốc ,...):đưa ra chiến lược quốc
gia về AI nhằm thúc đẩy việc nghiên cứu và phát triển (Research and
Development - R&D),ghiên cứu và phát triển công nghệ lõi:,chạy đua
để trở thành quốc gia dẫn đầu trong lĩnh này,họ đầu tư mạnh vào nghiên
cứu và phát triển AI trong nhiều năm qua,.Họ đã ứng dụng mạnh AI vào
các ngành quân sự, AI tổng hợp (AGI),...
- Đối với Việt Nam :đầu tư cho nghiên cứu và phát triển (Research and
Development - R&D) còn rất hạn chế mà thay vào đó nước ta tập trung
vào nông nghiệp ,y tế ,giáo dục ,....– các lĩnh vực thiết thực với nền kinh
tế.Xây dựng hạ tầng dữ liệu & tính toán còn nhận nhiều sự hỗ trợ ,dựa
vào các công nghệ nước ngoài như Dựa vào các dịch vụ đám mây quốc
tế như Google Cloud, AWS,...hợp tác với Nvidia,...
Trí tuệ nhân tạo, AI, đang trở thành một xu hướng cực kỳ nổi bật. Tuy nhiên
rất cần sự tỉnh táo để hiểu biết và vận dụng đúng đắn. Trước hết, có cách thức hợp
lý để từng bước làm chủ và ứng dụng AI vào các lĩnh vực phù hợp, nhằm mục tiêu
tăng năng suất/ hiệu quả/ chất lượng, không tạo ra những tác nhân gây phản ứng
ngược, ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng cuộc sống con người và trật tự an toàn
xã hội.Tuyệt đối tránh mọi xu hướng, hoặc quá đề cao, dựa dẫm, hoặc đánh giá
không đúng, không đủ về sức mạnh tiềm năng của AI. lOMoAR cPSD| 61265515
3. Những thách thức gặp phải
Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn để bứt phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân
tạo (AI), nhưng đồng thời cũng phải vượt qua nhiều thách thức trên con đường xây
dựng chiến lược AI mạnh mẽ. Việc nhận thức và hiểu rõ những thách thức này
không chỉ giúp chúng ta xác định đúng hướng đi, mà còn là chìa khóa để tận dụng
tối đa tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế, đổi mới công
nghệ và nâng cao chất lượng cuộc sống. Bằng cách nắm bắt và giải quyết những
khó khăn, chúng ta có thể tạo ra một tương lai vững chắc và bền vững cho ngành AI tại Việt Nam.
3.1. Thách thức về nguồn nhân lực AI chất lượng cao
Hạn chế trong chương trình đào tạo AI tại Việt Nam là một thách thức lớn
đối với việc phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Một trong những vấn đề
chính là các cơ sở giáo dục chưa có đủ điều kiện để cung cấp môi trường thực hành
tối ưu cho sinh viên, do hạn chế về hệ thống máy tính hiệu suất cao và dữ liệu thực
tế. Vì vậy, chương trình giảng dạy thường thiên về lý thuyết hơn là thực hành,
khiến sinh viên gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu thực tế của thị trường.
Do đó, mặc dù số lượng cử nhân tốt nghiệp chuyên ngành AI tăng cao qua
mỗi năm, nhưng mới đáp ứng được khoảng 10% nhu cầu tuyển dụng của thị trường
trong nước (TopCV). Điều này dẫn đến tình trạng thiếu hụt nhân sự AI trầm trọng
và kéo dài qua nhiều năm.
Hơn nữa, hiện nay, Việt Nam còn đang đối mặt với hiện tượng chảy máu
chất xám trong ngành. Nhiều chuyên gia AI lựa chọn làm việc ở nước ngoài do
môi trường nghiên cứu, cơ hội phát triển và mức đãi ngộ hấp dẫn hơn. Theo thống
kê, trong số hơn 1.600 người Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực AI, chỉ khoảng
700 người làm việc trong nước, trong đó có 300 chuyên gia, đang làm công việc
này ở Việt Nam. Điều này đặt ra thách thức lớn cho chiến lược phát triển AI trong
nước, đòi hỏi các chính sách thu hút và giữ chân nhân tài hiệu quả hơn.
3.2. Thách thức về dữ liệu chất lượng cao và rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư
Dữ liệu là nền tảng quan trọng để xây các mô hình AI. Tuy nhiên, ở Việt
Nam, dữ liệu thường bị phân tán giữa các tổ chức và không được thu thập một
cách hệ thống. Điều này dẫn đến việc dữ liệu không được chuẩn hóa, gây khó khăn lOMoAR cPSD| 61265515
cho việc tích hợp và sử dụng chúng trong các mô hình AI. Ví dụ như trường hợp
chatbot của Microsoft được đào tạo trên dữ liệu từ Twitter đã dẫn đến những phản
hồi phân biệt chủng tộc và khinh thường phụ nữ.
Việc thu thập, xử lý và chia sẻ dữ liệu AI ở Việt Nam đang gặp phải nhiều
rào cản trong lo ngại về vấn đề bảo mật và quyền riêng tư, do khung pháp lý vẫn
chưa hoàn thiện và rõ ràng, đặc biệt là trong lĩnh vực AI. Nguy cơ này khiến nhiều
doanh nghiệp và tổ chức e ngại khi chia sẻ dữ liệu vì sợ bị đánh cắp hoặc sử dụng
sai mục đích. Tâm lý e ngại này không chỉ ảnh hưởng đến việc chia sẻ dữ liệu mà
còn hạn chế sự hợp tác giữa các tổ chức và doanh nghiệp trong việc phát triển AI.
3.3. Chi phí nhân lực và phát triển hạ tầng AI lớn
Các hệ thống AI yêu cầu máy tính hiệu suất cao, siêu máy tính và điện toán
đám mây để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Tuy nhiên, Việt Nam cũng thiếu các
trung tâm dữ liệu mạnh và siêu máy tính phục vụ cho nghiên cứu và phát triển AI,
khác hẳn với các quốc gia tiên tiến. Điều này buộc nhiều công ty AI trong nước
phải thuê dịch vụ điện toán đám mây từ các tập đoàn lớn như Google Cloud, AWS
hoặc Azure. Việc phụ thuộc vào hạ tầng nước ngoài không chỉ dẫn đến chi phí vận
hành cao mà còn tiềm ẩn nguy cơ bị phụ thuộc vào các nền tảng bên ngoài, ảnh
hưởng đến sự tự chủ trong phát triển AI.
Ngoài ra, tiền lương của đội ngũ nhân lực bao gồm các nhà khoa học dữ
liệu, kỹ sư phần mềm, chuyên gia AI, … cũng chiếm một không nhỏ trong tổng
chi phí. Đây là những vị trí cần chuyên môn cao và mức lương cạnh tranh để thu
hút và giữ chân nhân tài càng làm gia tăng gánh nặng tài chính. lOMoAR cPSD| 61265515
Chi phí cần thiết để phát triển các hệ thống AI tiên tiến Nguồn: Epoch AI
Chính vì thế, đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, chi phí phát triển trí tuệ
nhân tạo lớn là một rào cản đáng kể nhất là khi phải cạnh tranh với các tập đoàn
lớn có nguồn lực dồi dào. Những doanh nghiệp này thường không đủ khả năng
đầu tư vào hạ tầng tiên tiến hoặc chi trả cho đội ngũ chuyên gia, khiến họ gặp khó
khăn khi bắt kịp tốc độ đổi mới của ngành.
3.4. Thách thức về đạo đức và chính sách quản lý AI
Về mặt đạo đức, AI có thể vô tình khuếch đại định kiến xã hội nếu được
huấn luyện trên dữ liệu thiếu đa dạng. Ví dụ, hệ thống nhận diện khuôn mặt hoạt
động kém chính xác với người da sẫm màu hoặc thuật toán tuyển dụng phân biệt
đối xử với nhóm yếu thế do dữ liệu lịch sử mang tính thiên lệch. Sự thiếu minh
bạch trong cách AI đưa ra quyết định (hiện tượng “buồng vọng âm” - echo
chamber) càng làm gia tăng rủi ro này, khiến người dùng khó kiểm chứng tính
công bằng của các kết luận từ máy móc.
Về chính sách, khung pháp lý điều chỉnh AI tại Việt Nam vẫn chưa theo kịp
tốc độ phát triển công nghệ. Dù đã có Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu
cá nhân, các quy định chuyên biệt cho AI trong lĩnh vực nhạy cảm như y tế hay tài
chính vẫn thiếu vắng. Điều này dẫn đến tình trạng mập mờ trong phân định trách
nhiệm khi xảy ra sự cố – liệu lỗi thuộc về nhà phát triển, người triển khai hay chính
thuật toán? Bên cạnh đó, việc phụ thuộc vào nền tảng điện toán đám mây nước
ngoài khiến dữ liệu quan trọng có nguy cơ bị chi phối bởi các tập đoàn đa quốc
gia, đe dọa an ninh thông tin quốc gia. 3.5. Tác động đến thị trường lao động
Mặc dù việc phát triển trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra nhiều việc làm, ngành nghề
mới, nó cũng đặt ra nguy cơ đối với thị trường lao động, đặc biệt là những người
lao động không kịp thích ứng. Một trong những thách thức lớn nhất là nguy cơ
mất việc làm do tự động hóa. Theo dự báo, khoảng 7,5 triệu người tại Việt Nam
có thể mất việc làm hoặc phải thay đổi công việc vào năm 2028, tương ứng với
13,8% lực lượng lao động. Các ngành nghề truyền thống như sản xuất, ngân hàng
và logistics đang nhanh chóng áp dụng AI, dẫn đến việc nhiều công việc bị thay
thế bởi robot và hệ thống tự động.
Khoảng cách thu nhập cũng có thể gia tăng khi những người có kỹ năng về
AI và công nghệ được trả lương cao hơn, trong khi lao động phổ thông có nguy cơ