Thúc đẩy AI tại Việt Nam: Từ hạ tầng sẵn sàng đến bài toán triển khai thực tiễn

Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo (AI), hạ tầng 5G và quá trình chuyển đổi số đang đưa Việt Nam bước vào giai đoạn mới, khi trọng tâm không còn là thử nghiệm công nghệ mà là đưa AI vào vận hành trong các hoạt động sản xuất, kinh doanh và dịch vụ. Trong xu hướng đó, Edge AI – mô hình đưa năng lực xử lý AI đến gần thiết bị và nơi phát sinh dữ liệu – được xem là chìa khóa để hiện thực hóa các ứng dụng thời gian thực trong nhiều lĩnh vực.

HẠ TẦNG SỐ TẠO NỀN TẢNG CHO EDGE AI PHÁT TRIỂN

Trong vài năm gần đây, Việt Nam đã hình thành nhiều điều kiện thuận lợi để mở rộng ứng dụng AI. Kinh tế số hiện đóng góp hơn 18% GDP và mục tiêu đến năm 2030 sẽ đạt khoảng 30%. Cùng với đó, độ phủ mạng 5G đã vượt 90% dân số, tạo nền tảng kết nối tốc độ cao và độ trễ thấp – yếu tố quan trọng đối với các ứng dụng AI theo thời gian thực.

Khác với mô hình AI truyền thống phụ thuộc chủ yếu vào điện toán đám mây, Edge AI cho phép xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu. Điều này giúp giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông, tăng cường bảo mật dữ liệu và đảm bảo hệ thống vẫn có thể vận hành ngay cả khi kết nối mạng không ổn định.

Xu hướng này đặc biệt phù hợp với Việt Nam khi nền kinh tế đang dựa nhiều vào sản xuất công nghiệp. Ngành chế biến, chế tạo hiện đóng góp khoảng một phần tư GDP, đồng thời nhu cầu tự động hóa, nhà máy thông minh và sản xuất số ngày càng gia tăng. Các doanh nghiệp không chỉ cần AI để phân tích dữ liệu mà còn cần hệ thống có khả năng đưa ra quyết định ngay tại dây chuyền sản xuất, thiết bị hoặc robot.

Theo bà Tan Aik Hoon, Chủ tịch khu vực Nam Á và Hàn Quốc của Avnet, Việt Nam đang bước vào giai đoạn quan trọng của quá trình phát triển AI khi thị trường chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế. “Với nền tảng kinh tế số và hạ tầng viễn thông đang được mở rộng, ưu tiên hiện nay là biến các nền tảng công nghệ thành những ứng dụng tạo ra giá trị thực tế cho doanh nghiệp”, bà Tan Aik Hoon nói.

Điều đó cũng phản ánh xu hướng chung của khu vực Đông Nam Á, nơi AI ngày càng được xem là một hạ tầng sản xuất mới thay vì chỉ là công nghệ hỗ trợ.

THÁCH THỨC KHÔNG CÒN NẰM Ở CÔNG NGHỆ MÀ Ở NĂNG LỰC TRIỂN KHAI

Nếu vài năm trước, rào cản lớn nhất của doanh nghiệp là tiếp cận công nghệ AI thì hiện nay, bài toán đã chuyển sang khả năng tích hợp và vận hành.

Theo báo cáo Avnet Insights 2026, 56% kỹ sư trên toàn cầu đã đưa các sản phẩm tích hợp AI ra thị trường. Điều này cho thấy AI không còn dừng ở giai đoạn nghiên cứu mà đã trở thành thành phần của nhiều sản phẩm và hệ thống công nghiệp.

Tuy nhiên, quá trình triển khai trên quy mô lớn vẫn đối mặt nhiều thách thức.

Thứ nhất là khả năng tích hợp giữa AI với các hệ thống hiện hữu. Phần lớn doanh nghiệp đang vận hành trên nhiều nền tảng khác nhau, từ thiết bị sản xuất, hệ thống điều khiển đến phần mềm quản trị. Việc đưa AI vào toàn bộ chuỗi vận hành đòi hỏi khả năng kết nối đồng bộ, tránh tạo ra các "ốc đảo dữ liệu".

Thứ hai là chất lượng dữ liệu. AI chỉ có thể tạo ra kết quả chính xác khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, liên tục và đáng tin cậy. Trong môi trường công nghiệp, việc thu thập dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến, máy móc và thiết bị khác nhau vẫn là bài toán không đơn giản.

Thứ ba là yêu cầu vận hành trong điều kiện tài nguyên hạn chế. Không phải mọi ứng dụng đều có thể sử dụng các máy chủ GPU lớn hay phụ thuộc hoàn toàn vào điện toán đám mây. Nhiều thiết bị công nghiệp, thiết bị y tế hay hệ thống IoT chỉ sử dụng vi điều khiển (microcontroller) với tài nguyên tính toán hạn chế. Điều này đòi hỏi các mô hình AI phải được tối ưu để có thể chạy trực tiếp trên thiết bị.

Chính vì vậy, Edge AI đang trở thành xu hướng được nhiều doanh nghiệp quan tâm. Việc xử lý ngay tại thiết bị giúp giảm thời gian phản hồi, hạn chế truyền dữ liệu lên đám mây, đồng thời tăng khả năng bảo mật đối với các dữ liệu nhạy cảm.

Trong lĩnh vực viễn thông, Edge AI có thể hỗ trợ tối ưu hóa lưu lượng mạng, phát hiện sự cố và nâng cao hiệu suất vận hành của hạ tầng 5G.

Ở lĩnh vực sản xuất, AI tại biên cho phép giám sát chất lượng theo thời gian thực, phát hiện lỗi ngay trên dây chuyền và tự động điều chỉnh quy trình sản xuất.

Đối với y tế, Edge AI mở ra khả năng xử lý dữ liệu ngay trên các thiết bị chẩn đoán hoặc thiết bị đeo thông minh, hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định nhanh hơn mà vẫn đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu bệnh nhân.

Những xu hướng này cho thấy trọng tâm của AI đang chuyển dịch từ việc xây dựng các mô hình ngày càng lớn sang việc triển khai hiệu quả trong các môi trường thực tế.

XÂY DỰNG HỆ SINH THÁI ĐỂ ĐƯA AI TỪ Ý TƯỞNG VÀO THỰC TIỄN

Sự phát triển của Edge AI không chỉ phụ thuộc vào các mô hình AI mà còn đòi hỏi một hệ sinh thái hoàn chỉnh, từ phần cứng, cảm biến, kết nối, quản lý nguồn đến các nền tảng tích hợp hệ thống.

Thay vì phát triển đơn lẻ, nhiều doanh nghiệp công nghệ đang lựa chọn cách xây dựng mạng lưới hợp tác giữa nhà cung cấp linh kiện, nhà phát triển phần mềm, doanh nghiệp tích hợp hệ thống và đơn vị triển khai nhằm rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

Xu hướng này sẽ được phản ánh tại chuỗi sự kiện Edge & Beyond Tech Day do Avnet tổ chức tại Hà Nội ngày 21/7 và TP.HCM ngày 24/7. Thay vì chỉ giới thiệu công nghệ mới, chương trình tập trung vào các bài toán triển khai AI trong thực tế, quy tụ các kỹ sư, chuyên gia sản phẩm và lãnh đạo doanh nghiệp để trao đổi kinh nghiệm ứng dụng AI tại biên.

Theo chương trình, các phiên thảo luận sẽ đề cập đến nhiều lĩnh vực như hạ tầng viễn thông, sản xuất thông minh, chăm sóc sức khỏe và hệ thống nhúng. Đại diện FPT Telecom dự kiến chia sẻ về việc ứng dụng Edge AI trong các hệ thống giám sát thông minh; Viettel 5G trình bày cách AI hỗ trợ tối ưu hóa mạng thế hệ mới; Brain-Life giới thiệu các ứng dụng AI trong công nghệ thần kinh phục vụ y tế; trong khi doanh nghiệp kỹ thuật ITR sẽ trình bày kinh nghiệm triển khai AI trên các hệ thống vi điều khiển có tài nguyên hạn chế.

Song song với các phiên chuyên đề, sự kiện cũng quy tụ nhiều nhà cung cấp công nghệ quốc tế trong các lĩnh vực cảm biến, bán dẫn, kết nối, điện tử công nghiệp và điện toán biên nhằm giới thiệu các giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng hệ thống AI hoàn chỉnh.

Sự tham gia của các doanh nghiệp trong toàn bộ chuỗi giá trị cho thấy quá trình phát triển AI đang bước sang giai đoạn mới. Thay vì tập trung vào các mô hình AI riêng lẻ, trọng tâm đang chuyển sang xây dựng hệ sinh thái đủ năng lực để biến AI thành các ứng dụng có thể triển khai, vận hành và mở rộng trên quy mô lớn. Đây cũng được xem là điều kiện quan trọng để Việt Nam tận dụng lợi thế về sản xuất, hạ tầng số và nguồn nhân lực kỹ thuật, đưa AI trở thành động lực mới cho tăng trưởng kinh tế trong những năm tới.

Theo bà Tan, Việt Nam đang tiếp tục củng cố vị thế là trung tâm kỹ thuật số và sản xuất hàng đầu Đông Nam Á, khả năng mở rộng và quy mô triển khai AI sẽ là yếu tố then chốt để duy trì đà tăng trưởng. Thông qua việc kết nối công nghệ tiên tiến toàn cầu với năng lực kỹ thuật và triển khai tại địa phương, sự kiện sẽ hướng đến hỗ trợ các tổ chức tại Việt Nam chuyển hóa tiềm năng AI thành tác động thực tiễn nhanh hơn và ở quy mô lớn hơn.