Việt Nam có thể trở thành “AI hub” của khu vực Đông Nam Á?

Công nghệ AI (Artificial Intelligence) là một lĩnh vực khoa học quan trọng với khả năng tự học và tự cải thiện, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp và nâng cao hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Việt Nam là một quốc gia đang phát triển năng lực AI, với những ứng dụng AI thực tế ngày càng phổ biến trong những năm gần đây.

1. Trí tuệ nhân tạo (AI)

1.1. AI là gì?

Định nghĩa cốt lõi: Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là ngành công nghệ nghiên cứu và xây dựng hệ thống mô phỏng trí tuệ con người, bao gồm học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (computer vision), và thế hệ nội dung (generative AI).

Phân loại phổ biến:

AI hẹp (narrow AI): Thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: nhận diện giọng nói, chatbot).
AI tổng quát (AGI) và siêu trí tuệ (superintelligence): Mục tiêu dài hạn, chưa hiện thực.

1.2. Tiềm năng và xu hướng toàn cầu

AI đang thúc đẩy cách mạng công nghiệp 4.0, thay đổi căn bản các lĩnh vực kinh tế - xã hội: y tế, ngân hàng, sản xuất, nông nghiệp, giáo dục...

Tổ chức như Google, McKinsey và Oxford Insights ước tính nền kinh tế Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam, có thể thu về đến 835 tỷ USD đến năm 2030 nhờ AI .

Tại Việt Nam, nền kinh tế AI dự kiến sẽ đạt 120–130 tỷ USD vào năm 2040, trong đó gồm 45–55 tỷ USD đến từ tiêu dùng và 60–75 tỷ USD từ tăng năng suất lao động

2. Bối cảnh và tiềm lực của Việt Nam

2.1. Cơ sở hạ tầng & nguồn nhân lực

Chuyển đổi số: ICT của Việt Nam đạt gần 3,9 triệu tỷ đồng (~165 tỷ USD) năm 2022, tăng 12,7% so với 2021.
Chuẩn bị AI của Chính phủ: Oxford Insights xếp Việt Nam đứng thứ 55/181 quốc gia (6/ASEAN) năm 2022 với điểm 53,96, cao hơn trung bình toàn cầu (~44,6).
Chuyên gia công nghệ: Khoảng 400.000 kỹ sư CNTT, cùng hơn 50.000 sinh viên IT mỗi năm, nhưng chỉ đáp ứng ~25% nhu cầu nhân lực.

2.2. Dân số trẻ & hạ tầng internet

Khoảng 75% dân số Việt Nam dưới 35 tuổi sử dụng Internet, độ phủ internet đạt ~80%, tỷ lệ sử dụng smartphone chiếm 66,7% (theo số liệu cuối năm 2022).
E‑commerce phát triển: Giá trị kinh tế số hướng đến ~30% GDP vào năm 2030 (từ ~12% năm 2023), thương mại điện tử dự kiến tăng lên ~43 tỷ USD vào 2025.

3. Chiến lược phát triển AI tại Việt Nam

3.1. Khung chính sách & đầu tư quốc gia

Chiến lược AI quốc gia đến 2030 (quyết định ngày 26/1/2021): đặt mục tiêu Việt Nam thành “trung tâm sáng tạo và phát triển AI trong ASEAN và thế giới”.
Chương trình chuyển đổi số đến 2025, định hướng 2030: đưa Việt Nam vào top 50 quốc gia về IT, top 70 về EGDI, top 35 GII.
Quỹ & khởi nghiệp: NIC – Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia – hợp tác với JICA và các tổ chức quốc tế để hỗ trợ startup AI thông qua các chương trình hỗ trợ và quỹ đầu tư.

3.2. Mối quan hệ công – tư & nghiên cứu hợp tác

Hợp tác đa phương: Ví dụ FPT – Nvidia triển khai trung tâm AI trị giá 200 triệu USD, kết hợp DGX H100; quan hệ Việt – Hàn thành lập VKAI Hub ở Đà Nẵng; liên kết Nokia – VNPT về 5G tích hợp AI để giám sát mạng.
Hợp tác quốc tế: Google, Meta, Qualcomm, Nvidia liên tục hỗ trợ startup, đào tạo chuyên gia, phổ cập AI và tuyển dụng ý tưởng trong cộng đồng - ví dụ chương trình Qualcomm QVIC 2024 có 70% giải pháp ứng dụng AI, Vbee đạt giải nhất với 2 triệu user.

4. Các ứng dụng AI thực tế nổi bật

4.1. Hành chính công & pháp lý

AI trợ lý Tòa án Tối cao: từ 2022 – đã tích hợp 173.000 văn bản pháp lý, 27.000 câu hỏi và 1,4 triệu bản án; 10.000–15.000 lượt tương tác mỗi ngày; dự kiến mở rộng cho dân vào 2025.

Trợ lý ảo, nhận diện và giám sát công cộng: UNDP (3/2025) ghi nhận nhiều tỉnh thành áp dụng chatbot hành chính, nhận diện khuôn mặt, giám sát giao thông .

4.2. Y tế

VinDr-CXR: hệ thống AI phát hiện bất thường trên X‑quang; đã thử nghiệm lâm sàng tại BV Phú Thọ; đạt F1 ~0,653 sau hơn 6.000 ca.
VinBrain: triển khai tại hơn 100 bệnh viện, tích hợp dữ liệu hình ảnh, dấu hiệu sinh tồn, xét nghiệm; hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán toàn diện.

4.3. Nông nghiệp – công nghiệp

IRRI ứng dụng AI trong giống lúa: tăng khả năng chống chịu biến đổi khí hậu, hỗ trợ nông dân cải thiện năng suất.
Sản xuất thông minh (smart manufacturing): AI tại VinFast, Viettel, FPT cải thiện quy trình, bảo trì dự báo, tối ưu logistics; ngành sản xuất đóng góp ~30% GDP và AI áp dụng tăng 15% trong 5 năm qua.

4.4. Thương mại điện tử & dịch vụ

Thị trường AI‑e‑commerce dự kiến đạt 1,74 tỷ USD vào 2032.
Zalo AI Avatar: ra mắt vào 2023, đạt 6,8 triệu người dùng; AI sticker thu gần 9 triệu sticker trong 7 ngày thử nghiệm.
Chatbot, khuyến nghị sản phẩm, quản lý tồn kho…: nhiều danh mục TMĐT đã ứng dụng AI để tối ưu trải nghiệm khách hàng.

4.5. Giáo dục & đào tạo

GameAid (Coventry – Việt Nam): ứng dụng AI để hỗ trợ giáo viên vùng sâu hiểu và tích hợp generative AI vào dạy học.
Mr. Al Buddha – hệ thống học và luyện thi thông minh, đoạt giải Sao Khuê 2025.

4.6. An ninh mạng

ChongLuaDao.VN: chatbot trên Messenger, cộng đồng >300.000 người, cơ sở dữ liệu 15.000 URL độc; giúp hơn 11.000 nạn nhân của lừa đảo trực tuyến.
Viettel Cyber Security: ứng dụng AI giám sát an ninh mạng, tích hợp APIs để phát hiện cuộc tấn công sớm.
ITServing Cyber Security Solution (SOAR): tích hợp AI trong việc phân tích đánh giá tấn công mạng, lây nhiễm mã độc và các hành vi độc hại. Giúp SOC (Security Operations Center) cảnh báo sớm và hành động ngăn chặn ngay tức thì, bảo vệ hạ tầng số Doanh nghiệp và Tổ chức nhanh chóng, hiệu quả.

ứng dụng AI thực tế ngày càng phổ biến trong những năm gần đây.

5. Giá trị kinh tế - xã hội và triển vọng

5.1. Tác động kinh tế

Nền kinh tế AI Việt Nam dự kiến đạt 120–130 tỷ USD vào 2040, trong đó 60–75 tỷ USD từ cải thiện năng suất.
AI có thể đóng góp 74 tỷ USD/năm đến 2030, giúp đạt mục tiêu kinh tế số 30% GDP.
Thị trường AI Việt Nam: trị giá 470 triệu USD năm 2022, dự báo lên 1,52 tỷ USD vào 2030 (CAGR 15,8%)

5.2. Tác động xã hội

Tiếp cận dịch vụ y tế, pháp lý tốt hơn: AI giúp người dân truy cập ngay tư vấn, hỗ trợ pháp lý, chăm sóc y tế chất lượng cao.
Giảm khoảng cách vùng sâu – vùng xa: qua công nghệ như GameAid, chatbot và các nền tảng ảo, giúp giáo viên và học sinh ở địa phương dễ dáng tiếp cận AI.

5.3. Thách thức cần giải quyết

Nguồn nhân lực chất lượng: khoảng 400.000 chuyên gia, nhưng mới đáp ứng ~25% nhu cầu.

Dữ liệu chưa mở và chia sẻ khó khăn: dữ liệu nhà nước phân mảnh, thiếu kết nối; thiếu khung chuẩn bảo mật và đạo đức.

Thiếu tiêu chuẩn và luật rõ ràng: vẫn chưa có quy định chi tiết về trách nhiệm, đạo đức và sandbox AI.

Chi phí đầu tư cao: đầu tư hệ thống tính toán, máy móc, cloud, đồng thời doanh nghiệp e ngại lợi suất đầu tư.

6. Kiến nghị phát triển

6.1. Tăng cường đào tạo & nhân lực

Đào tạo nâng cao: bổ sung 7.000 chuyên gia AI (NIC đề xuất) và 5.000 chuyên gia chip cho bán dẫn đến 2030.
Theo chuẩn quốc tế: hợp tác với Google, Coursera, Meta… triển khai các chương trình hàng trăm nghìn học viên/giải pháp.

6.2. Mở dữ liệu & nâng cấp hạ tầng

Xây dựng chính sách mở dữ liệu: tạo kho dữ liệu chung cho AI trong y tế, hành chính, giao thông…
Đầu tư điện toán đám mây & AI: nâng cấp data center, điện toán biên (edge computing).

6.3. Cải thiện khung pháp lý

Luật AI, đạo đức AI: xác lập trách nhiệm, an toàn, minh bạch, bảo mật, công nghệ xanh…
Sandbox AI: môi trường thí điểm của doanh nghiệp trước khi triển khai toàn xã hội.

6.4. Hỗ trợ khởi nghiệp & doanh nghiệp

Quỹ đổi mới sáng tạo: tài trợ cho startup AI giai đoạn seed đến series A, thông qua đại học, trung tâm ươm tạo.
Mua hàng công tư (PPP): chính phủ ưu tiên ứng dụng AI của startup nội địa trong các dự án công – tư.

Tóm lại AI là công nghệ định hình tương lai và Việt Nam đang đi đúng hướng với chiến lược, nguồn nhân lực, chính sách và các mô hình hợp tác công – tư. Tuy nhiên, để biến “tiềm năng” thành “hiệu quả thực tế”, chúng ta cần: