Vượt 5 điểm nghẽn lớn để kinh tế số đạt 30% GDP

Nghị quyết 57-NQ/TW đã đặt mục tiêu đến năm 2030, kinh tế số đóng góp khoảng 30% GDP đất nước. Tuy nhiên, theo Tiến sĩ Hà Huy Ngọc, Giám đốc Trung tâm Chiến lược và Chính sách, Viện Kinh tế Việt Nam, để hiện thực hóa mục tiêu này, Việt Nam cần nhanh chóng tháo gỡ những điểm nghẽn nền tảng đang cản trở quá trình phát triển kinh tế số và trí tuệ nhân tạo (AI).

DỮ LIỆU NHIỀU NHƯNG THIẾU CHUẨN HÓA VÀ LIÊN THÔNG

TS. Hà Huy Ngọc cho biết khoảng một năm qua, nhóm chuyên gia đã tiến hành khảo sát tại các địa phương về mục tiêu xây dựng mô hình xã thông minh vào năm 2030. Tuy nhiên, kết quả khảo sát cho thấy mỗi địa phương đang sử dụng một nền tảng AI khác nhau.

"Cùng một câu hỏi nhưng mỗi hệ thống AI lại đưa ra câu trả lời khác nhau. Khi đưa vào hệ thống quản lý chung sẽ rất khó bảo đảm tính nhất quán và có thể dẫn tới sự hỗn loạn về thông tin", ông cho biết.

Theo TS. Hà Huy Ngọc, nguyên nhân nằm ở việc Việt Nam hiện chưa có khung kiến trúc AI quốc gia thống nhất cho khu vực công. Khi mỗi địa phương phát triển theo cách riêng, khả năng liên thông dữ liệu và chia sẻ tri thức giữa các hệ thống sẽ gặp nhiều trở ngại.

Một thực tế khác được ghi nhận là chất lượng dữ liệu phục vụ AI còn nhiều hạn chế. Khi thử nghiệm với các mô hình AI phổ biến hiện nay, nhiều câu trả lời liên quan đến Việt Nam hoặc các địa phương thường chưa chính xác hoặc chưa đáp ứng kỳ vọng.

Theo ông, điều này xuất phát từ việc dữ liệu về Việt Nam tuy rất lớn nhưng thiếu cơ chế xác thực, kiểm chứng và chuẩn hóa. AI chỉ có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy khi được huấn luyện trên những nguồn dữ liệu chất lượng.

NĂM ĐIỂM NGHẼN LỚN TRÊN CON ĐƯỜNG PHÁT TRIỂN KINH TẾ SỐ

Từ những khảo sát và nghiên cứu thực tiễn, TS. Hà Huy Ngọc cho rằng có thể nhận diện năm nhóm điểm nghẽn lớn đang cản trở mục tiêu đưa kinh tế số đóng góp 30% GDP vào năm 2030.

Thứ nhất là hạ tầng số. Mặc dù các doanh nghiệp viễn thông lớn đang đầu tư mạnh vào trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây và hạ tầng kết nối, nhưng tốc độ tăng trưởng dữ liệu và nhu cầu ứng dụng AI đang diễn ra nhanh hơn khả năng mở rộng của hệ thống hiện có. Việt Nam vẫn thiếu những "hạt nhân dữ liệu" quy mô lớn để làm nền tảng cho nền kinh tế số.

Thứ hai là hệ sinh thái dữ liệu chưa hoàn chỉnh. Nền kinh tế hiện vẫn chưa vận hành thực sự dựa trên dữ liệu. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức còn hạn chế, trong khi nhiều quyết định quản lý, điều hành chưa được hỗ trợ đầy đủ bởi các công cụ phân tích dữ liệu và AI.

Thứ ba là điểm nghẽn về thể chế. Sự phát triển nhanh chóng của AI đang đặt ra yêu cầu mới về minh bạch, trách nhiệm giải trình và đạo đức công nghệ.

Thứ tư là nguồn nhân lực. Theo TS. Hà Huy Ngọc, Việt Nam đang đối mặt với tình trạng dịch chuyển nhân tài AI. Nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp công nghệ sau khi phát triển đến một quy mô nhất định thường tìm kiếm cơ hội mở rộng ra nước ngoài, kéo theo sự dịch chuyển của đội ngũ chuyên gia chất lượng cao.

Thứ năm là vốn đầu tư. AI là lĩnh vực đòi hỏi nguồn lực tài chính rất lớn, từ hạ tầng tính toán, dữ liệu đến nghiên cứu phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, Việt Nam vẫn thiếu các quỹ đầu tư mạo hiểm đủ mạnh, thiếu những mô hình hợp tác công tư quy mô lớn và các cơ chế huy động vốn dài hạn cho phát triển AI.

Theo TS. Hà Huy Ngọc, nếu không giải quyết đồng thời năm điểm nghẽn này, mục tiêu xây dựng nền kinh tế số quy mô lớn sẽ gặp nhiều thách thức.

KHÔNG THỂ LÀM TUẦN TỰ NẾU MUỐN NẮM BẮT CƠ HỘI VÀNG

Các nghiên cứu cho thấy bốn lĩnh vực có khả năng tiếp cận AI cao nhất hiện nay gồm công nghệ thông tin, tài chính, khoa học công nghệ và chế tạo. Dù chỉ chiếm khoảng 34% quy mô nền kinh tế nhưng những ngành này có thể tạo ra hơn một nửa tác động kinh tế từ AI.

Theo các dự báo, AI có thể đóng góp từ 120-130 tỷ USD cho nền kinh tế Việt Nam vào năm 2040, đồng thời bổ sung gần 4 điểm phần trăm tăng trưởng kinh tế. Tổng giá trị tích lũy mà AI mang lại đến năm 2045 có thể đạt khoảng 640 tỷ USD.

TS. Hà Huy Ngọc cho rằng giai đoạn 2026-2028 sẽ là "cửa sổ cơ hội" quan trọng để Việt Nam đặt nền móng cho nền kinh tế AI. Tuy nhiên, cách tiếp cận tuần tự sẽ không còn phù hợp.

"Không nên chờ hoàn thiện hạ tầng rồi mới xây dựng thể chế, hay chờ hoàn thiện thể chế rồi mới thúc đẩy doanh nghiệp. Hạ tầng, thể chế và doanh nghiệp phải được triển khai đồng thời", ông nhấn mạnh.

Đối với khu vực doanh nghiệp, ông đề xuất cần phát động mạnh mẽ phong trào ứng dụng AI, đặc biệt trong khối doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các gói tín dụng hỗ trợ AI, chương trình tư vấn chuyển đổi số và bộ chỉ số đánh giá mức độ trưởng thành AI của doanh nghiệp cần sớm được triển khai.

Đối với khu vực công, nhiệm vụ cấp thiết là xây dựng bộ quy chuẩn kỹ thuật AI thống nhất từ trung ương đến địa phương. Khi có chung tiêu chuẩn dữ liệu và kiến trúc công nghệ, các hệ thống AI sẽ hoạt động đồng bộ hơn, giúp nâng cao chất lượng quản trị và hiệu quả cung cấp dịch vụ công.

Theo TS. Hà Huy Ngọc, dữ liệu chỉ thực sự tạo ra giá trị khi bảo đảm ba yêu cầu cốt lõi là "đúng, đủ và sạch". Đây cũng là điều kiện tiên quyết để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, tạo nền tảng cho nền kinh tế số phát triển bền vững trong những năm tới.