cua sỉcua Cà Mau
image Chủ Nhật, 23/08/2026

Mô hình phát triển AI của Google mà các doanh nghiệp Việt Nam có thể học hỏi

Bảo Bình

15/11/2024

Chia sẻ

Google đang áp dụng một cách tiếp cận rất mới mẻ và tiên phong trong phát triển AI, với 5 giai đoạn quan trọng. Đây là một hướng đi mà các doanh nghiệp trong nước nên nghiên cứu…

Những thành tựu về tính hiệu quả, hỗ trợ của AI đối với các chính phủ, doanh nghiệp và người dùng cho thấy sự cần thiết phải đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI tại Việt Nam, để không bỏ lỡ cơ hội mà AI mang lại.
Những thành tựu về tính hiệu quả, hỗ trợ của AI đối với các chính phủ, doanh nghiệp và người dùng cho thấy sự cần thiết phải đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI tại Việt Nam, để không bỏ lỡ cơ hội mà AI mang lại.

Cho rằng GenAI có 3 trụ cột chính, bao gồm dữ liệu, kiến trúc và mô hình huấn luyện, ông Cù Kim Long, Phó Giám đốc, Trung tâm Công nghệ thông tin, Bộ Khoa học và Công nghệ, nhận định Google hiện đang áp dụng một cách tiếp cận rất mới mẻ và tiên phong đối với lĩnh vực AI và theo ông Long, “đây là một hướng đi mà các doanh nghiệp trong nước cũng nên nghiên cứu”.

5 GIAI ĐOẠN QUAN TRỌNG TRONG PHÁT TRIỂN AI CỦA GOOGLE

Cụ thể, ông Long cho biết trong lĩnh vực AI, Google đã phát triển các sản phẩm qua năm giai đoạn quan trọng. “Đây có thể được coi là năm giai đoạn phổ quát nhất cho các sản phẩm AI hiện nay, làm nền tảng cho việc xây dựng các công nghệ tiên tiến trên toàn cầu”, ông Cù Kim Long nói.

Theo đó, bước đầu tiên trong mô hình phát triển AI của Google là chuẩn bị dữ liệu - đây là thách thức lớn mà các quốc gia và doanh nghiệp đã và đang đối mặt. 

Bước thứ hai là thiết kế và xây dựng mô hình AI, mục tiêu là tạo ra các hệ thống thông minh, tiện lợi, có khả năng đồng hành và hỗ trợ con người, giúp giải phóng sức lao động và nâng cao hiệu quả làm việc. Đây là hướng đi mà các sản phẩm AI hiện đại đang theo đuổi.

Bước thứ ba, sau khi xây dựng xong, mô hình cần được huấn luyện, tinh chỉnh và hoàn thiện để đạt hiệu suất tốt nhất. Tiếp đến là giai đoạn triển khai, đưa mô hình vào thực tế để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Bước thứ tư, việc quản lý và bảo trì mô hình đóng vai trò quan trọng để đảm bảo hiệu quả và tính bền vững của sản phẩm.

Theo ông Long, quy trình năm bước này, từ chuẩn bị dữ liệu đến quản lý mô hình, thể hiện cách tiếp cận hiện đại và toàn diện mà Google và các công ty công nghệ lớn đang áp dụng để phát triển các sản phẩm AI tiên tiến.

Chuyên gia của Trung tâm Công nghệ thông tin, Bộ Khoa học và Công nghệ, nhận định những thành tựu và kết quả nghiên cứu về tính hiệu quả, hỗ trợ của AI đối với các chính phủ, doanh nghiệp và người dùng không chỉ trên thế giới mà cả ở Việt Nam đã cho thấy sự cần thiết  phải đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI tại Việt Nam, để không bỏ lỡ cơ hội mà AI mang lại.

Tuy nhiên, tại hội thảo “Kiến tạo tương lai AI cho Việt Nam” diễn ra sáng 15/11, ông Cù Kim Long cũng đã nêu ra những thách thức chính mà Việt Nam đang đối mặt trong quá trình nghiên cứu và phát triển AI. 

Thách thức thứ nhất là thách thức về dữ liệu. Để giải bài toán dữ liệu, theo ông  Cù Kim Long, hiện nay, cả Bộ Thông tin và Truyền thông lẫn Bộ Công an đã trình Chính phủ các chính sách liên quan đến phát triển trung tâm dữ liệu quốc gia cũng như các chính sách phát triển dữ liệu quốc gia.

Những chính sách này nhằm giải quyết từng bước các thách thức trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu. Sắp tới, việc phát triển lớp dữ liệu sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai AI, nhằm tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Thách thức thứ hai là nguồn nhân lực, đặc biệt là trong lĩnh vực AI. “Qua các báo cáo hiện tại, chúng ta thấy rằng số lượng chuyên gia AI tại Việt Nam còn rất hạn chế”, ông Cù Kim Long nói. Trong thời gian qua, Google là một trong những tập đoàn đã hỗ trợ Việt Nam đào tạo và bồi dưỡng các chuyên gia trong lĩnh vực AI.

Tuy nhiên, theo ông Long, đây mới chỉ ở mức độ khởi đầu. Để trở thành một chuyên gia AI thực sự, đòi hỏi phải có nhiều thời gian và kinh nghiệm, đặc biệt là chuyên gia AI trong các khối học thuật và doanh nghiệp. Trong khi đó, ở các cơ quan công quyền, thiếu hụt chuyên gia AI là một khó khăn rất rõ ràng.

Thách thức thứ ba là về hạ tầng số, đặc biệt trong lĩnh vực nghiên cứu. Theo chia sẻ của lãnh đạo Trung tâm Công nghệ thông tin, Bộ Khoa học và Công nghệ, việc nghiên cứu triển khai các mô hình công nghệ như GenAI, các đơn vị nghiên cứu phải nhờ đến các phòng thí nghiệm của các viện hàn lâm, hoặc thậm chí là các giáo sư quốc tế, để thực hiện những mô hình này.

AI CÓ THỂ GIÚP VIỆT NAM TRỞ THÀNH QUỐC GIA PHÁT TRIỂN CÓ THU NHẬP CAO VÀO NĂM 2045

Theo Báo cáo Cơ hội AI cho Việt Nam - Một số khuyến nghị (AI Opportunity Agenda for Vietnam) của Google, thu hút đầu tư và tạo điều kiện cho đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI sẽ là yếu tố chủ chốt để Việt Nam đạt được mục tiêu kinh tế số đóng góp 30% GDP vào năm 2030, tăng từ khoảng 12% vào năm 2023. Nếu được khai thác hiệu quả, AI có thể giúp Việt Nam đạt được mục tiêu phát triển kinh tế nhanh chóng và trở thành quốc gia phát triển có thu nhập cao vào năm 2045.

Ông Andrew Ure, Giám đốc về Chính sách công và Quan hệ chính phủ, Google.
Ông Andrew Ure, Giám đốc về Chính sách công và Quan hệ chính phủ, Google.

Tuy vậy, Báo cáo cũng cho rằng để thành công với AI, Việt Nam cần củng cố cơ sở hạ tầng kỹ thuật phục vụ đổi mới sáng tạo dựa trên AI, xây dựng lực lượng lao động sẵn sàng ứng dụng AI, và gia tăng khả năng tiếp cận AI trong toàn nền kinh tế. 

Việt Nam nằm trong khu vực có tính cạnh tranh cao về sản xuất. Một số quốc gia láng giềng gần đây đã công bố các sáng kiến nhằm thu hút đầu tư trong bối cảnh cạnh tranh địa chính trị ngày càng gay gắt ở phạm vi rộng hơn trong khu vực. Việt Nam hiện đang nắm bắt cơ hội đẩy mạnh AI nhằm duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh lâu dài của mình như một trung tâm sản xuất, bao gồm đa dạng hóa các thế mạnh truyền thống và mở rộng sản xuất trong các ngành công nghệ cao như điện tử và viễn thông.

Nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong các chiến lược nghiên cứu và phát triển AI cũng như phát triển kinh tế nói chung. Vì thế, Việt Nam cần tập trung vào việc giữ chân và phát triển tài năng trong nước bằng cách mở rộng cơ hội tiếp cận giáo dục số và đẩy mạnh triển khai các chương trình đào tạo DN. Để tối đa hóa lợi ích kinh tế từ AI, Việt Nam cần ưu tiên phát triển lực lượng lao động số. Việc thu hẹp khoảng cách về kỹ năng số thông qua đào tạo chuyên sâu và ứng dụng công nghệ sẽ mở ra tiềm năng kinh tế lớn cho đất nước.

Bên cạnh đó, báo cáo cũng cho biết việc áp dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm trong toàn bộ nền kinh tế và xã hội Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong việc tăng năng suất, thu hút đầu tư và tạo ra việc làm trong các ngành công nghệ cao, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi sang một nền kinh tế xanh hơn. 


Khi AI hóa "tri kỷ": Góc khuất bảo mật và bài toán phòng thủ của doanh nghiệp Việt

Khi sự tiện ích và thấu cảm của trí tuệ nhân tạo (AI) vô tình biến công nghệ này thành một "tri kỷ ảo", các doanh nghiệp Việt cũng đồng thời phải đối mặt với những góc khuất rủi ro bảo mật và những bài toán về an ninh mạng chưa có tiền lệ.

10:10 22/08/2026
Kinh doanh vì lợi ích cộng đồng có thể thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp

Các doanh nghiệp tạo tác động xã hội (SIB) tại Việt Nam đang cho thấy tác động tích cực về xã hội và môi trường có thể tạo ra giá trị kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh và mở ra những cơ hội thị trường mới…

16:26 21/08/2026
An ninh mạng trong kỷ nguyên AI

The WISE Talk số 21 với chủ đề "An ninh mạng trong kỷ nguyên AI" được phát sóng trên trang chủ và Fanpage của VnEconomy vào 14:00, ngày 20/08/2026.

13:55 20/08/2026
AI đang tổ chức lại cách doanh nghiệp Việt tuyển người và đào tạo nhân sự

Theo Báo cáo của ILO, khoảng 11,5 triệu lao động tại Việt Nam, tương đương 1/5 lực lượng lao động, đang làm những công việc có khả năng chịu tác động của AI tạo sinh…

09:08 20/08/2026
Khi sự tiện lợi của AI trở thành "cái bẫy" với dữ liệu doanh nghiệp

Trong bức tranh kinh doanh hiện đại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ví như một động cơ siêu tốc, thúc đẩy mọi doanh nghiệp chuyển mình. Thế nhưng, đằng sau sự hào nhoáng của những cơ hội tăng trưởng ấy lại là một thực tế đáng báo động…

13:37 19/08/2026
Nhân lực cho lĩnh vực lượng tử: Không thể đào tạo đại trà

Lượng tử là lĩnh vực mà Việt Nam “khó có thể đứng ngoài”. Vấn đề đặt ra là phát triển theo cách phù hợp để bắt kịp thế giới, trong đó chuẩn bị nguồn nhân lực là một trong những yêu cầu quan trọng nhất...

12:04 19/08/2026
Doanh nghiệp phải làm gì để biến dữ liệu thành giá trị kinh doanh?

Dữ liệu có thể trở thành “tiêu sản” nếu quản trị không tốt, sai lệch, không được khai thác hoặc chi phí lưu trữ, quản lý lớn hơn giá trị mà dữ liệu mang lại…

18:46 18/08/2026
Ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt: Từ chọn công cụ đến chọn đúng bài toán

Cuộc đua AI trong doanh nghiệp không nằm ở việc ai có nhiều công cụ hơn, mà ở việc ai xác định đúng bài toán hơn. Doanh nghiệp cần nhìn AI từ góc độ giá trị kinh doanh, thay vì chỉ đo số lượng người dùng, số lượng chatbot hay số quy trình được tự động hóa...

14:45 18/08/2026
Năng lượng ổn định - Nền tảng phát triển AI chiến lược cho Việt Nam

Năng lượng ổn định, chi phí hợp lý cần được xem là nền tảng chiến lược cho mục tiêu phát triển AI của Việt Nam, bên cạnh dữ liệu, chip và hạ tầng điện toán.

14:45 18/08/2026
AI đang viết lại cách người Việt học tiếng Anh

Việc từng bước đưa tiếng Anh trở thành ngôn ngữ thứ hai trong trường học đang đặt ngành giáo dục trước yêu cầu lớn về phát triển đội ngũ giáo viên, đổi mới phương pháp giảng dạy và xây dựng môi trường sử dụng ngoại ngữ thường xuyên, hiệu quả…

21:47 17/08/2026