Tìm hướng đi tự chủ AI cho Việt Nam, kinh nghiệm từ Canada

Cách tiếp cận này có thể gợi mở cho Việt Nam hướng phát triển AI gắn với nhu cầu thực tiễn, đồng thời cũng mở ra những cơ hội hợp tác công nghệ giữa hai nước. (Trong ảnh) Khu vực trưng bày, giới thiệu sản phẩm trong AI Day 2026 tại Việt Nam. Ảnh: Thanh Tùng - TTXVN

Trao đổi với phóng viên TTXVN tại Canada, GS Lê Bảo Long của Viện Nghiên cứu Khoa học Quốc gia (INRS), Đại học Québec, cho biết việc Canada đẩy mạnh đầu tư vào AI, hạ tầng tính toán và công nghệ chiến lược phản ánh sự chuyển biến trong tư duy phát triển. AI ngày càng được nhìn nhận như một nền tảng của năng suất kinh tế, năng lực cạnh tranh quốc gia và an ninh công nghệ.

Đầu tháng 10, Chính phủ Canada đã công bố bổ sung 500 triệu CAD trong 5 năm cho Chương trình Sáng kiến AI vùng, nâng tổng nguồn vốn liên bang dành cho chương trình lên 700 triệu CAD. Nguồn lực này nhằm hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng AI, đồng thời giúp các công ty AI Canada thương mại hóa và mở rộng quy mô sản phẩm. Đây là một phần trong kế hoạch chuyển lợi thế nghiên cứu thành năng lực phát triển, đồng thời giữ lại nhiều hơn giá trị do tri thức, nhân lực, tài sản trí tuệ của Canada tạo ra.

Đưa lợi thế nghiên cứu thành giá trị kinh tế

Canada có nền tảng nghiên cứu AI nổi bật, với các trung tâm và trường đại học tại Toronto, Montréal và Edmonton. Nhưng thành công trong nghiên cứu không tự động chuyển thành thành công thương mại. Một quốc gia có thể tạo ra những công trình xuất sắc nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc xây dựng doanh nghiệp công nghệ quy mô lớn và đưa sản phẩm ra thị trường quốc tế.

Trong khi các tập đoàn công nghệ lớn có ưu thế về vốn, dữ liệu, chip, hạ tầng tính toán và mạng lưới khách hàng, doanh nghiệp Canada có thể gặp trở ngại khi huy động nguồn lực để phát triển sản phẩm và mở rộng thị trường. Khoảng cách này làm gia tăng nguy cơ chảy máu chất xám và chuyển dịch tài sản trí tuệ sang những nền kinh tế lớn hơn.

Theo GS Lê Bảo Long, sự phụ thuộc quá lớn vào nền tảng điện toán đám mây, mô hình AI và hệ thống dữ liệu do các tập đoàn nước ngoài kiểm soát sẽ hạn chế quyền chủ động về chi phí, khả năng tiếp cận công nghệ và bảo vệ dữ liệu. Khi chuỗi cung ứng gián đoạn, sự phụ thuộc có thể trở thành rủi ro đối với an ninh kinh tế. Hướng đi phù hợp là lựa chọn lĩnh vực có lợi thế, phát triển năng lực tương ứng và hỗ trợ doanh nghiệp đưa kết quả nghiên cứu thành sản phẩm.

Vấn đề thương mại hóa cần được đặt trong toàn bộ quá trình phát triển công nghệ. Nhà nước, trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp phải cùng tham gia với vai trò và trách nhiệm rõ ràng.

Một rào cản khác là chi phí tính toán. Phát triển AI đòi hỏi nguồn lực để huấn luyện, kiểm thử và vận hành mô hình, bên cạnh vốn xây dựng doanh nghiệp. Chi phí bộ xử lý đồ họa, dữ liệu chất lượng và nhân lực chuyên môn có thể vượt khả năng của các nhóm nghiên cứu hoặc doanh nghiệp khởi nghiệp.

GS Lê Bảo Long cho rằng tổ chức hạ tầng tính toán như một nguồn lực dùng chung, với cơ chế tiếp cận minh bạch cho trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp. Đối với Việt Nam, cách làm này có thể giảm đầu tư phân tán, hạ chi phí và mở rộng cơ hội phát triển sản phẩm.

Chọn bài toán phù hợp để từng bước làm chủ

Trong bối cảnh triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, GS Lê Bảo Long cho rằng cần từng bước làm chủ những năng lực công nghệ cốt lõi, đồng thời tận dụng hợp tác quốc tế để rút ngắn khoảng cách phát triển.

Việt Nam nên tập trung phát triển năng lực tính toán dùng chung, xây dựng dữ liệu chất lượng cao và từng bước làm chủ các thành phần công nghệ quan trọng. Đầu tư hạ tầng cần tính đến cả điện năng, kết nối mạng, phần mềm và đội ngũ vận hành để bảo đảm sử dụng hiệu quả.

Theo ông, Việt Nam chưa nhất thiết phải cạnh tranh với các tập đoàn toàn cầu về quy mô mô hình nền tảng. Hướng đi thực tế hơn là phát triển các mô hình chuyên biệt, tối ưu cho tiếng Việt và những bài toán kinh tế - xã hội trong nước, đồng thời làm chủ dữ liệu, quy trình triển khai và khả năng đánh giá chất lượng.

Với chuyên gia Việt Nam ở nước ngoài, GS đề xuất tạo điều kiện tham gia dự án dài hạn, hướng dẫn nghiên cứu sinh và xây dựng phòng thí nghiệm liên kết, qua đó kết nối tri thức và mạng lưới quốc tế với nhu cầu trong nước.

Việc hai nước nâng cấp quan hệ lên Đối tác chiến lược đang mở thêm các điều kiện thúc đẩy hợp tác khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. Để khai thác cơ hội này, GS Lê Bảo Long đề xuất xây dựng những chương trình có mục tiêu, nguồn lực, đơn vị triển khai và kết quả đầu ra cụ thể. Các dự án nghiên cứu chung nên gắn với đào tạo nhân lực và lộ trình ứng dụng; chương trình đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh cần kết nối với nhiệm vụ thực tế của doanh nghiệp.

Hai nước có thể thúc đẩy hợp tác thương mại hóa, hỗ trợ doanh nghiệp tìm đối tác, thử nghiệm sản phẩm và tiếp cận nhà đầu tư. Ví dụ: một dự án AI nông nghiệp có thể kết hợp chuyên môn nghiên cứu của Canada với dữ liệu thực địa, điều kiện canh tác và nhu cầu của doanh nghiệp Việt Nam. Hiệu quả kinh tế và khả năng nhân rộng sẽ là cơ sở để đánh giá kết quả hợp tác.

Theo GS Lê Bảo Long, giá trị của tự chủ AI cuối cùng phải được thể hiện ở khả năng giải quyết những vấn đề phát triển cụ thể. Khi nghiên cứu gắn với nhu cầu doanh nghiệp và được thị trường kiểm chứng, đầu tư công nghệ mới có thể chuyển thành năng suất và năng lực cạnh tranh lâu dài.

Theo Baotintuc.vn