Thay vì những mô hình quy mô lớn, Việt Nam cần phát triển những hệ thống AI chuyên biệt

Khi các quốc gia trên thế giới đẩy mạnh phát triển AI và bảo đảm chuỗi cung ứng bán dẫn, Việt Nam đang đứng trước những lựa chọn chiến lược quan trọng về cách xây dựng hệ sinh thái AI riêng trong bối cảnh công nghệ toàn cầu ngày càng phân tách.

Tiến sĩ James Kang, giảng viên cấp cao ngành Khoa học máy tính tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng Việt Nam nên giảm ưu tiên xây dựng các mô hình AI quy mô lớn, đa năng và thay vào đó tập trung phát triển các hệ thống AI chuyên biệt dựa trên nguồn dữ liệu chất lượng cao của Việt Nam.

“Sai lầm lớn nhất mà Việt Nam có thể mắc phải là cố gắng xây dựng một hệ thống AI tổng quát, đa dụng từ đầu để cạnh tranh với các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Theo đuổi con đường đó đòi hỏi hàng tỉ đô la Mỹ, nguồn năng lượng khổng lồ và khả năng tiếp cận phần cứng mà đơn giản chúng ta không có”, Tiến sĩ Kang nói.

Thay vì cố gắng sao chép chiến lược của Mỹ hoặc Trung Quốc, ông Kang cho rằng Việt Nam cần theo đuổi một hướng đi tập trung hơn, dựa trên những lợi thế riêng của mình.

“Việt Nam không nên bước vào một cuộc đua mà chúng ta không thể chiến thắng bằng cách sao chép những gì các tập đoàn công nghệ lớn đang làm hoặc đi theo con đường luôn phải đuổi theo sau của Trung Quốc. Thay vì lãng phí nguồn lực cho những mô hình AI quy mô lớn và tốn kém, ưu tiên của chúng ta phải là chuyên môn hóa. Việt Nam cần tập trung toàn bộ nguồn lực vào việc xây dựng hạ tầng AI chuyên biệt dựa trên các bộ dữ liệu Việt Nam chất lượng cao. Đây có thể là con đường thực tế nhất để Việt Nam đạt được chủ quyền AI”.

Theo Tiến sĩ Kang, các hệ thống AI chuyên biệt có thể hỗ trợ những lĩnh vực mà Việt Nam có lợi thế về dữ liệu và chuyên môn. “Bằng cách đưa dữ liệu địa phương vào hạ tầng AI chuyên biệt, chúng ta có thể xây dựng những công cụ AI đẳng cấp thế giới, được thiết kế riêng cho nông nghiệp, y tế khu vực hoặc hệ thống pháp lý và hành chính Việt Nam”, ông nói.

Ông nhấn mạnh cách tiếp cận này sẽ giúp Việt Nam xây dựng các công cụ AI với chi phí hợp lý, hiệu quả cao, đồng thời đạt được “nền độc lập công nghệ thực sự và không bị thỏa hiệp”.

KHOẢNG CÁCH CÔNG NGHỆ NGÀY CÀNG LỚN

Tiến sĩ Kang cũng cảnh báo việc kết hợp phần cứng AI của Mỹ với các nền tảng phần mềm của Trung Quốc, hoặc ngược lại, là chiến lược ngày càng thiếu thực tế trong bối cảnh căng thẳng địa chính trị.

“Cố gắng ghép phần cứng của Mỹ với các nền tảng công nghệ của Trung Quốc để xây dựng ngành AI của Việt Nam là hoàn toàn phi thực tế. Chúng ta phải nhìn vào thực tế của ‘cuộc chiến AI’ toàn cầu giữa Mỹ và Trung Quốc”, ông nói.

Ông cho biết các lệnh hạn chế xuất khẩu của Mỹ đối với chip AI tiên tiến, bao gồm NVIDIA H200, đã đẩy nhanh quá trình tách rời công nghệ giữa hai cường quốc công nghệ lớn nhất thế giới.

“Khoảng cách về công nghệ và chính trị giữa hai hệ sinh thái công nghệ này ngày càng lớn hơn theo từng ngày”.

Ngay cả khi Việt Nam muốn xây dựng hạ tầng AI dựa trên phần cứng của Mỹ, Tiến sĩ Kang cho rằng những hạn chế của chuỗi cung ứng toàn cầu sẽ khiến mục tiêu này rất khó thực hiện.

“NVIDIA hiện đang phải cạnh tranh quyết liệt để có đủ linh kiện bán dẫn từ các nhà cung cấp chủ chốt như Samsung nhằm đáp ứng nhu cầu toàn cầu tăng vọt. Khi các tập đoàn công nghệ lớn đã nắm giữ chuỗi cung ứng, việc Việt Nam dễ dàng mua đủ phần cứng để xây dựng một hạ tầng AI quy mô lớn là điều không thực tế”.

Ngoài vấn đề thiếu hụt phần cứng, ông cho rằng việc kết hợp công nghệ Mỹ và Trung Quốc còn tạo ra những thách thức lớn về khả năng tương thích và an ninh mạng.

“Do các hạn chế thương mại, Mỹ và Trung Quốc đang xây dựng hai hệ sinh thái công nghệ tách biệt; cố gắng kết hợp chúng sẽ dẫn đến các vấn đề tương thích liên tục, giống như cố gắn kết những mảnh ghép từ hai bộ trò chơi hoàn toàn khác nhau”.

Ông cũng nhận định một số bước tiến gần đây của AI Trung Quốc phụ thuộc nhiều vào kỹ thuật “chưng cất mô hình” (model distillation), tức sử dụng các hệ thống AI tiên tiến của Mỹ để huấn luyện các mô hình của mình.

“Điều đó giúp họ tiết kiệm thời gian, nhưng cũng đồng nghĩa họ sẽ luôn phải chạy phía sau trong khi công nghệ Mỹ tiếp tục tiến lên. Một vấn đề khác là chất lượng dữ liệu mà Trung Quốc có thể tiếp cận thấp hơn so với Mỹ. Điều này sẽ khiến AI của Trung Quốc bị hạn chế đối với người dùng toàn cầu”.

“Nếu Việt Nam tích hợp hai hệ sinh thái công nghệ đối đầu này vào nền kinh tế của mình, chúng ta sẽ kế thừa toàn bộ các lỗ hổng an ninh mạng, đồng thời bị chặn đứng khỏi những công nghệ tiên tiến thực sự”.

CẦN KHUNG PHÁP LÝ MẠNH MẼ 

Mặc dù thừa nhận những lo ngại về việc cân bằng giữa đổi mới sáng tạo và quản lý, Tiến sĩ Kang cho rằng Việt Nam có những lợi thế thể chế riêng trong phát triển AI tự chủ.

“Khi nói đến việc bảo vệ dữ liệu đồng thời duy trì một nền kinh tế cởi mở cho doanh nghiệp trong nước, Việt Nam thực sự có một lợi thế mang tính cấu trúc rất lớn vì là quốc gia theo chế độ một đảng, cho phép xây dựng và triển khai các chính sách AI quốc gia dài hạn với tính nhất quán và tốc độ cao hơn nhiều”, ông nói.

Theo ông, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật Trí tuệ nhân tạo vừa có hiệu lực năm nay đã tạo nền tảng quan trọng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của quốc gia, đồng thời hỗ trợ đổi mới sáng tạo trong nước.

“Hai khung pháp lý này khi kết hợp lại sẽ trao cho Chính phủ quyền hạn rất lớn trong việc quản lý chặt chẽ việc lưu chuyển và chia sẻ dữ liệu”.

Đồng thời, ông cho rằng các nhà hoạch định chính sách có thể thúc đẩy đổi mới bằng cách xây dựng các cơ chế thử nghiệm pháp lý dành cho doanh nghiệp trong nước.

“Đối với doanh nghiệp nhỏ trong nước, Chính phủ có thể ngay lập tức sử dụng quyền điều hành tập trung để thiết lập một cơ chế thử nghiệm pháp lý linh hoạt – một môi trường thử nghiệm với thủ tục tối giản và các điều khoản nằm trong vùng an toàn”.

“Điều đó có nghĩa là nếu một startup trong nước vô tình mắc một lỗi nhỏ về dữ liệu trong quá trình đổi mới sáng tạo, họ sẽ không bị đè nặng bởi những quy định nghiêm ngặt vốn được thiết kế để quản lý các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Bằng lợi thế về tốc độ ra quyết định, Việt Nam có thể bảo đảm chủ quyền dữ liệu và thúc đẩy phát triển công nghệ trong nước nhanh hơn nhiều so với các nền kinh tế phương Tây phức tạp”.

Theo Tiến sĩ Kang, năng lực cạnh tranh AI của Việt Nam trong dài hạn sẽ phụ thuộc ít hơn vào việc chạy đua xây dựng các mô hình AI lớn nhất thế giới, mà nhiều hơn vào việc phát triển năng lực AI chuyên biệt để giải quyết các ưu tiên quốc gia, đồng thời duy trì tính độc lập về công nghệ.

Nhìn về tương lai, Tiến sĩ Kang cho rằng AI vật lý (Physical AI) có thể trở thành cơ hội lớn tiếp theo của Việt Nam. Thông qua hợp tác chặt chẽ với những doanh nghiệp công nghệ đang đầu tư mạnh vào phần cứng thông minh và robot, Việt Nam có thể tận dụng các quan hệ đối tác công nghệ hiện có để phát triển năng lực vượt ra ngoài lĩnh vực sản xuất. Vì AI vật lý đòi hỏi cả chuyên môn về phần mềm lẫn phần cứng, đây có thể là con đường giúp Việt Nam học hỏi, đổi mới sáng tạo và cạnh tranh trong giai đoạn phát triển tiếp theo của nền kinh tế AI toàn cầu.