Đó là quan điểm của TS James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính, Đại học RMIT Việt Nam, trước những lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong khi Việt Nam vẫn đang đứng trước bài toán xây dựng năng lực tự chủ và làm chủ các công nghệ AI chiến lược.
Máy chủ đặt tại Việt Nam chưa tạo nên AI chủ quyền
- Khái niệm AI chủ quyền được nhắc đến ngày càng nhiều, nhưng có nguy cơ bị hiểu đơn giản là Việt Nam phải tự xây dựng một mô hình AI riêng. Theo ông, AI chủ quyền thực chất phải bao gồm những năng lực nào và đâu là ranh giới giữa một hệ thống AI do Việt Nam làm chủ với một hệ thống chỉ được triển khai tại Việt Nam?
- AI chủ quyền không phải là việc xây dựng một phiên bản ChatGPT hay Claude của Việt Nam, mà là khả năng kiểm soát các hệ thống AI, dữ liệu và năng lực tính toán có ý nghĩa quan trọng đối với quốc gia.
Có sự khác biệt giữa việc sử dụng AI và làm chủ AI. Nếu Việt Nam phụ thuộc hoàn toàn hoặc phần lớn vào các nhà cung cấp AI nước ngoài về dữ liệu, mô hình, năng lực tính toán và quyền truy cập lâu dài, thì chúng ta chủ yếu là người sử dụng AI.
Ngược lại, nếu có thể bảo vệ dữ liệu quan trọng, vận hành các hệ thống AI thiết yếu và duy trì hoạt động của các hệ thống này ngay cả khi điều kiện bên ngoài thay đổi, thì chúng ta đã có mức độ chủ quyền AI đáng kể.
- Tiêu chí nào để đo mức độ chủ quyền AI của một quốc gia, thưa ông?
- Theo tôi, có 4 tiêu chí thực tiễn để đánh giá mức độ chủ quyền AI của một quốc gia:
Thứ nhất, quốc gia đó có khả năng kiểm soát và bảo vệ dữ liệu quan trọng hay không?
Thứ hai, có thể vận hành các hệ thống AI trọng yếu trong nước hay không?
Thứ ba, có thể chuyển đổi giữa các mô hình, nhà cung cấp hoặc công nghệ khác nhau khi cần hay không?
Và thứ tư, có đủ nguồn nhân lực và hạ tầng để duy trì hoạt động của các hệ thống AI đó hay không?
Một máy chủ đặt tại Việt Nam không tự động khiến hệ thống AI trở thành “AI chủ quyền”. Nếu chúng ta không thể di chuyển, thay đổi, bảo trì hoặc duy trì hoạt động của hệ thống khi nhà cung cấp nước ngoài không còn sẵn sàng hỗ trợ, thì chúng ta vẫn đang phụ thuộc.
Nói một cách đơn giản, AI chủ quyền là câu chuyện về khả năng kiểm soát, tính liên tục và quyền lựa chọn, chứ không phải việc tự xây dựng mọi thứ từ đầu.
- Đối với một quốc gia thuê cloud nước ngoài, sử dụng chip nước ngoài và sử dụng API của các mô hình AI nước ngoài, theo ông, dữ liệu và các ứng dụng AI chuyên biệt do họ kiểm soát có được coi là AI chủ quyền?
- Tôi sẽ coi đó là chủ quyền AI ở mức độ đáng kể nhưng chưa hoàn toàn đầy đủ. Tuy nhiên, tôi không cho rằng “độc lập công nghệ tuyệt đối” nên là tiêu chí đánh giá, bởi điều đó vừa không thực tế vừa không cần thiết.
Ngay cả những cường quốc công nghệ cũng phụ thuộc vào chuỗi cung ứng toàn cầu. Chẳng hạn, Mỹ vẫn phụ thuộc vào các doanh nghiệp châu Á ở nhiều công đoạn quan trọng trong chuỗi cung ứng bán dẫn.
Câu hỏi quan trọng thực sự là: Điều gì xảy ra nếu một công nghệ hoặc dịch vụ nước ngoài thiết yếu đột ngột không còn khả dụng?
Nếu Việt Nam không thể tiếp tục vận hành một hệ thống AI quan trọng khi thiếu một nhà cung cấp nước ngoài cụ thể, thì sự phụ thuộc mang tính rủi ro vẫn còn tồn tại.
Vì vậy, tôi không đo lường chủ quyền AI bằng số lượng chip mà Việt Nam sản xuất được. Tôi đánh giá dựa trên việc Việt Nam có đủ năng lực tính toán, trung tâm dữ liệu, mạng lưới viễn thông, điện năng, an ninh mạng và nguồn nhân lực để duy trì các hệ thống AI quan trọng khi cần thiết hay không.
Phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài là điều có thể chấp nhận được. Điều thực sự nguy hiểm là phụ thuộc vào một điểm duy nhất.
Sử dụng mô hình nước ngoài, AI Việt có còn chủ quyền?
- Ông từng cho rằng Việt Nam không nên chạy đua xây dựng các mô hình AI đa năng quy mô lớn mà nên tập trung vào AI chuyên biệt. Nhưng một hệ thống AI chuyên biệt vẫn có thể phụ thuộc vào chip, cloud, mô hình nền tảng, framework và các công nghệ nước ngoài. Vậy Việt Nam cần làm chủ đến tầng nào để có thể nói rằng mình thực sự có chủ quyền AI?
- Việt Nam không cần phải làm chủ mọi tầng trong chuỗi giá trị AI. Việc cố gắng tự xây dựng tất cả sẽ rất tốn kém, thiếu thực tế và không cần thiết.
Điều chúng ta cần làm chủ là các tầng có ý nghĩa chiến lược, bao gồm dữ liệu quan trọng, bảo vệ dữ liệu, an ninh mạng, môi trường triển khai, các ứng dụng AI trọng yếu, cũng như khả năng kiểm thử, đánh giá và vận hành các hệ thống đó.
Bên cạnh đó, Việt Nam cần xây dựng năng lực nội địa mạnh về kỹ thuật AI, tùy chỉnh mô hình AI cho các nhu cầu cụ thể, cũng như năng lực tính toán.
Đồng thời, chúng ta hoàn toàn có thể hợp tác với các đối tác quốc tế ở những lĩnh vực khó và tốn kém nếu tự phát triển, chẳng hạn như chip tiên tiến hoặc các mô hình nền tảng quy mô lớn.
Ví dụ, mô hình nền tảng có thể đến từ nước ngoài. Việt Nam vẫn có thể đạt được mức độ chủ quyền AI đáng kể nếu làm chủ dữ liệu, môi trường triển khai an toàn, quá trình tùy chỉnh mô hình, hoạt động kiểm thử và ứng dụng chuyên biệt. Điều quan trọng là Việt Nam kiểm soát cách công nghệ được sử dụng để phục vụ các nhu cầu chiến lược trong nước, thay vì chỉ đơn thuần sử dụng dịch vụ AI nước ngoài. Mấu chốt là không bị phụ thuộc vào một công ty, một quốc gia hay một công nghệ duy nhất.
Đây cũng là lý do các nhà máy AI (AI Factory) trở nên quan trọng. Nói đơn giản, đây là những trung tâm dữ liệu được thiết kế chuyên biệt cho AI, đòi hỏi không chỉ chip xử lý và bộ nhớ mà còn cần đất đai, điện năng, hệ thống làm mát, hạ tầng viễn thông và đội ngũ vận hành.
Chúng mang lại cho Việt Nam môi trường trong nước để xử lý tính toán, dữ liệu, bảo mật và kỹ thuật, ngay cả khi một số công nghệ nền tảng vẫn đến từ nước ngoài.
- Nếu Việt Nam tập trung vào AI chuyên biệt cho pháp luật, y tế, nông nghiệp, hành chính..., nhưng các hệ thống này vẫn phải dựa trên những mô hình nền tảng của Mỹ hoặc Trung Quốc thì chúng ta có thực sự thoát khỏi sự phụ thuộc công nghệ?
- Một mức độ phụ thuộc đáng kể vẫn tồn tại, bởi mô hình nền tảng vẫn là lớp công nghệ cốt lõi nằm bên dưới ứng dụng.
Nếu một hệ thống y tế hoặc quản trị công của Việt Nam phụ thuộc vào mô hình từ Mỹ hoặc Trung Quốc, chúng ta có thể vẫn phụ thuộc vào nhà cung cấp đó về quyền truy cập, chi phí sử dụng, cập nhật mô hình và khả năng duy trì dịch vụ trong tương lai.
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa Việt Nam nên tránh sử dụng mô hình nước ngoài. Việc tận dụng công nghệ tốt nhất trên thế giới thường là lựa chọn thực tế và cần thiết. Nhưng ứng dụng càng quan trọng thì việc có năng lực nội địa và phương án dự phòng càng trở nên quan trọng.
Đối với những lĩnh vực nhạy cảm như y tế và quản trị công, Việt Nam cần có khả năng đánh giá độc lập các mô hình, vận hành các tác vụ quan trọng trong nước khi cần thiết và duy trì dịch vụ thiết yếu nếu nhà cung cấp nước ngoài không còn khả dụng.
Vì vậy, tôi không cho rằng việc sử dụng mô hình nền tảng nước ngoài đồng nghĩa hệ thống AI không có chủ quyền. Vấn đề cần cân nhắc là liệu sự phụ thuộc đó có trở thành “điểm lỗi đơn lẻ” cho một dịch vụ quan trọng của Việt Nam hay không.
Muốn có chủ quyền AI, Việt Nam phải làm chủ những gì?
- Ông từng nhấn mạnh dữ liệu là lợi thế của Việt Nam trong phát triển AI. Trong 5-10 năm tới, Việt Nam nên ưu tiên đầu tư vào năng lực tính toán, chip và trung tâm dữ liệu hay tập trung hơn vào dữ liệu, mô hình AI chuyên biệt và ứng dụng?
- Dữ liệu ở Việt Nam là một lợi thế chiến lược tiềm năng, đặc biệt trong các lĩnh vực y tế, nông nghiệp, sản xuất, quản trị công và ngôn ngữ tiếng Việt. Tuy nhiên, chỉ dữ liệu thôi không tạo ra năng lực AI. Chúng ta còn cần năng lực tính toán, điện năng, mạng lưới viễn thông, hệ thống làm mát và nguồn nhân lực có khả năng biến dữ liệu thành các ứng dụng AI hữu ích.
Tôi đề xuất tập trung vào 4 ưu tiên, đó là: bảo vệ dữ liệu chiến lược, xây dựng hạ tầng nhà máy AI, phát triển năng lực kỹ thuật và AI chuyên biệt, đưa AI vào giải quyết các bài toán thực tế của nền kinh tế.
Kinh nghiệm của Hàn Quốc cho thấy hạ tầng AI cần được chuẩn bị từ rất sớm. Tập đoàn SK của nước này đang lên kế hoạch xây dựng hệ thống trung tâm dữ liệu AI có tổng công suất lên tới 15 gigawatt, khởi đầu với 5 gigawatt và tiếp tục mở rộng đến năm 2035, đồng thời đẩy mạnh đầu tư vào lĩnh vực bán dẫn.
Việt Nam không nên đơn thuần sao chép mô hình của Hàn Quốc, nhưng có thể tham khảo bài học quan trọng: hạ tầng AI đang dần trở thành một chiến lược công nghiệp quốc gia chứ không chỉ là một dự án công nghệ thông tin. Hàn Quốc đang kết nối các trung tâm dữ liệu AI với ngành bán dẫn, năng lượng, viễn thông, các khu công nghiệp và nguồn nhân lực chất lượng cao. Cách tiếp cận này tạo ra một hệ sinh thái thay vì chỉ xây dựng những trung tâm dữ liệu riêng lẻ.
Chính hệ sinh thái đó cũng đang thu hút các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Chẳng hạn, NVIDIA đang hợp tác với SK Telecom để phát triển hạ tầng đám mây cho AI với quy mô nhiều gigawatt, trong khi một số doanh nghiệp công nghệ quốc tế khác cũng đang bắt tay với các công ty Hàn Quốc nhằm mở rộng năng lực hạ tầng AI.
Việt Nam cần xác định các địa điểm phù hợp, bảo đảm nguồn điện và hạ tầng mạng đáng tin cậy, quy hoạch nhu cầu làm mát và nước, đồng thời phát triển các cụm nhà máy AI dựa trên nhu cầu thực tế từ doanh nghiệp, chính phủ và các tổ chức nghiên cứu. Chúng ta cũng cần nguồn nhân lực và năng lực an ninh mạng để vận hành chúng.
Nhà máy AI không chỉ là một trung tâm dữ liệu. Đó là nền tảng vật lý kết nối năng lực tính toán, năng lượng, dữ liệu, mạng lưới, an ninh mạng và con người với các ứng dụng AI thực tế.
- Đặt vấn đề ở góc độ chủ quyền AI, đâu là những năng lực hạ tầng Việt Nam nhất định phải tự chủ và đâu là những thứ có thể hợp tác với các tập đoàn công nghệ quốc tế?
- Và đây cũng là một điểm quan trọng liên quan đến chủ quyền. Việt Nam không cần sở hữu mọi con chip hay mọi mô hình AI. Nhưng nếu các công ty AI quốc tế sử dụng hạ tầng được vận hành tại Việt Nam, trên các mạng lưới và nhà máy AI đặt tại Việt Nam, thì chúng ta không còn đơn thuần là người tiêu dùng AI từ bên ngoài nữa.
Chúng ta đang xây dựng năng lực vật chất để vận hành AI ngay trên lãnh thổ Việt Nam. Đây là con đường thực tế hơn để đạt được AI chủ quyền vì nó giúp tăng khả năng kiểm soát.
- Việt Nam không đặt mục tiêu trở thành quốc gia có mô hình AI lớn nhất thế giới nhưng đặt mục tiêu đến năm 2030 có năng lực AI thực sự tự chủ ở một số lĩnh vực chiến lược. Theo ông, đâu là những việc cần ưu tiên ngay?
- Theo tôi, nên tập trung vào 3 ưu tiên chính.
Thứ nhất, xây dựng các cụm nhà máy AI chiến lược cùng các đối tác quốc tế lâu năm. Việt Nam có thể hợp tác với những doanh nghiệp như Samsung, SK, NVIDIA và các đối tác khác để kết nối năng lực tính toán, năng lượng, mạng lưới, dữ liệu và AI. Mục tiêu không chỉ là mua GPU mà là xây dựng một hệ sinh thái dài hạn.
Thứ hai, biến dữ liệu của Việt Nam thành các hệ thống AI chuyên biệt. Chúng ta không cần tạo ra một ChatGPT thứ hai, mà là phát triển những hệ thống AI giải quyết các bài toán đặc thù của Việt Nam và tạo ra năng lực khó sao chép ở nơi khác.
Thứ ba, xây dựng niềm tin với các nhà đầu tư quốc tế. Hạ tầng AI đòi hỏi đầu tư dài hạn, vì vậy doanh nghiệp cần tin tưởng rằng chính sách, cam kết và môi trường đầu tư của Việt Nam ổn định và có thể dự đoán được. Niềm tin và sự nhất quán về chính sách quan trọng không kém các GPU.
Đồng thời, các mối quan hệ hợp tác cần góp phần phát triển đội ngũ kỹ sư, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp AI của Việt Nam, thay vì chỉ biến Việt Nam thành thị trường tiêu thụ công nghệ nước ngoài.
Đến năm 2030, Việt Nam nên có các cụm nhà máy AI đã đi vào hoạt động, các hệ thống AI chuyên biệt trong những lĩnh vực quan trọng và năng lực nội địa để vận hành cũng như phát triển các hệ thống đó.
Chúng ta không cần tự xây dựng mọi thứ. Điều cần thiết là trở thành một địa điểm đáng tin cậy cho đầu tư AI toàn cầu, đồng thời bảo đảm rằng mối quan hệ hợp tác đều giúp Việt Nam sở hữu nhiều năng lực hơn trước. Việc đào tạo nhân tài AI cũng cần nhiều thời gian, vì vậy chúng ta phải bắt đầu ngay từ bây giờ.
- Xin cảm ơn ông!
