AI Việt Nam - khoảng cách giữa hào hứng bề nổi và chiều sâu công nghệ

TS Lương Minh Thắng, 39 tuổi, là chuyên gia cao cấp tại bộ phận nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Google DeepMind. Trong gần 10 năm làm việc tại Google, ông tham gia xây dựng nhiều mô hình AI, trong đó có Gemini. Ông cũng đồng sáng lập tổ chức phi lợi nhuận về phát triển AI New Turing Institute (NTI).

Nhân sự kiện GStar 2026 với chủ đề AI và Nhân loại sẽ tổ chức tại TP HCM ngày 29/5 tại TP HCM, ông Thắng chia sẻ với VnExpress về sự phát triển và tiềm năng AI tại Việt Nam.

- AI tại Việt Nam đang thiếu điều gì nhất?

- Điểm khuyết lớn nhất của AI tại Việt Nam là sự thiếu hụt hạ tầng tính toán và nguồn nhân tài AI đẳng cấp quốc tế. Trong khi các trung tâm công nghệ lớn trên thế giới đang sở hữu những cụm siêu máy tính khổng lồ nhằm phục vụ huấn luyện các mô hình tiên tiến, khả năng tiếp cận sức mạnh tính toán tại Việt Nam còn hạn chế.

Việt Nam cũng thiếu văn hóa nghiên cứu nền tảng dài hạn (fundamental research). Phần lớn nguồn lực tập trung vào ứng dụng ngắn hạn, thay vì đầu tư xây dựng những thế hệ nhân tài có khả năng tạo ra sự đột phá mang tính hệ thống ở tầm vóc toàn cầu.

- Vậy đâu là điểm yếu của nguồn nhân lực AI Việt Nam? Và làm sao để thu hút các kỹ sư giỏi quay về làm việc trong nước?

- Phải khẳng định sinh viên và kỹ sư Việt Nam có nền tảng toán học và khoa học máy tính (Math & CS) rất mạnh. Sự thông minh và khả năng nắm bắt kỹ thuật của chúng ta không thua kém thế giới. Tuy nhiên, điều chúng ta thực sự thiếu để bước ra biển lớn là tầm nhìn dài hạn cũng như tư duy lãnh đạo.

Rất nhiều người Việt có nền tảng kỹ thuật cực tốt nhưng thiếu khả năng tư duy sản phẩm, biện luận, hay lãnh đạo một dự án vươn tầm toàn cầu. Để hỗ trợ điều này, cần những chương trình mà trong đó, một mặt đào sâu năng lực kỹ thuật cốt lõi về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mặt khác rèn luyện gắt gao các kỹ năng lãnh đạo, tư duy độc lập, kỹ năng thuyết trình và năng lực hợp tác để tạo ra những thủ lĩnh AI thực thụ.

Với bài toán hồi hương, phải nhìn nhận có những rào cản thực tế về môi trường và tài nguyên nghiên cứu. Kỹ sư xuất sắc cần "sân chơi" đủ lớn. Việc thiếu hụt nguồn lực đầu tư cho các dự án moonshot (đột phá) và thiếu vắng một hệ sinh thái đồng cấp (peer ecosystem) để liên tục học hỏi khiến họ khó phát huy tối đa năng lực nếu trở về. Để thu hút, chúng ta cần xây dựng những tổ chức và chương trình với tiêu chuẩn quốc tế ngay tại Việt Nam.

- Khác biệt giữa môi trường nghiên cứu AI toàn cầu và tại Việt Nam là gì?

- Sự khác biệt rõ nét nhất là tầm nhìn và sự kiên nhẫn. Tại các môi trường hàng đầu, đội ngũ được trao nguồn lực để giải quyết những bài toán có thể mất 5-10 năm mới hái "quả ngọt". Họ xem sự thất bại như dữ liệu quý. Trong khi đó, môi trường tại Việt Nam mang tính thực dụng cao hơn, áp lực sinh lời ngắn hạn vô tình giới hạn những nỗ lực đổi mới mang tính bước ngoặt.

Về năng lực AI, khoảng cách còn nằm ở mật độ hệ sinh thái (ecosystem density) và năng lực giải quyết bài toán ở quy mô siêu lớn. Thực tế, tại các trung tâm hàng đầu, hệ sinh thái là sự kết hợp chặt chẽ giữa nguồn vốn khổng lồ, nhân tài quy tụ từ khắp nơi trên thế giới và sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ giới học thuật. Họ không chỉ giải quyết bài toán hiện tại mà liên tục nới rộng ranh giới của giới hạn công nghệ.

Ngược lại, năng lực AI của Việt Nam đôi khi còn phân mảnh, chủ yếu vẫn ở giai đoạn tinh chỉnh (fine-tuning) hoặc xây dựng ứng dụng trên bề mặt của các mô hình có sẵn từ nước ngoài.

- Từ những bất cập ở trên, ông trăn trở điều gì khi quan sát cộng đồng AI Việt Nam thời gian qua?

- Đó chính là chênh lệch giữa sự hào hứng bề nổi và chiều sâu cốt lõi, cũng như sự giao thoa giữa AI và Nhân loại (AI & Humanity). Công nghệ phát triển rất nhanh, nhưng nhận thức về tác động xã hội, sự thay đổi của cấu trúc việc làm và cách con người chuẩn bị cho kỷ nguyên mới vẫn chưa theo kịp.

Hào hứng bề nổi là khi chúng ta nhìn AI như cây đũa thần, xu hướng thời thượng (buzzword) bắt buộc phải có để marketing hoặc thu hút sự chú ý. Thực tế, nhiều doanh nghiệp và startup vội vã tích hợp giao diện lập trình ứng dụng API có sẵn từ các mô hình lớn như OpenAI ChatGPT, Anthropic Claude, nhưng chỉ tạo ra những "lớp vỏ" ứng dụng rất mỏng. Điều này mang lại những sản phẩm ban đầu trông có vẻ ấn tượng, chẳng hạn chatbot hỏi đáp cơ bản hay công cụ tạo nội dung tự động. Tuy nhiên, chúng thiếu tính phòng thủ bảo vệ lâu dài. Khi các công ty AI toàn cầu cập nhật chức năng mới, những "lớp vỏ" bề nổi đó lập tức bị vô hiệu hóa hoặc mất đi giá trị.

Ngược lại, chiều sâu cốt lõi đòi hỏi đi vào bản chất của công nghệ và giải quyết những bài toán gốc rễ. Chiều sâu thể hiện ở hai khía cạnh trọng tâm.

Đầu tiên là làm chủ kiến trúc và xây dựng mô hình nền tảng. Không chỉ dừng lại ở việc gọi lệnh hay dùng API, chiều sâu đòi hỏi năng lực tự huấn luyện các mô hình nền tảng quy mô lớn, tương tự cách những công ty như DeepSeek hay Moonshot AI đã làm rất thành công. Để đạt đẳng cấp đó, cần làm chủ từ tầng cốt lõi, như tối ưu hóa hạ tầng tính toán, khai thác nguồn dữ liệu độc quyền cho đến việc thấu hiểu sâu sắc kiến trúc để xây dựng các khung kiểm soát tác nhân hoạt động độc lập và hiệu quả.

Thứ hai là tư duy nền tảng của con người. Chiều sâu không chỉ nằm ở máy móc, mà nằm ở người kiến tạo và sử dụng nó. Khi AI có thể làm tốt phần "bề nổi" như viết code cơ bản hay tổng hợp báo cáo, năng lực "cốt lõi" của kỹ sư là tầm nhìn kiến trúc hệ thống, còn của người lãnh đạo là năng lực đánh giá đa chiều.

Sự chênh lệch cho thấy ranh giới giữa việc chúng ta mãi dừng lại ở vị thế "người tiêu thụ công nghệ" hay sẵn sàng vươn lên thành "người kiến tạo và làm chủ công nghệ". Đây là vấn đề cấp bách, và cũng là lý do thôi thúc chúng tôi tại NTI bắt tay cùng Pacific Gateway Partners (PGP) - một tổ chức mang sứ mệnh xây dựng nhịp cầu chiến lược bền vững kết nối Mỹ và các đối tác châu Á, đưa các nhà lãnh đạo toàn cầu đến điểm giao thoa giữa chính sách Washington và sự đổi mới sáng tạo từ Thung lũng Silicon, qua đó kiến tạo GStar Summit. Tôi rất kỳ vọng những ai đang quan tâm đến bức tranh toàn cảnh AI có thể tham gia, cùng thảo luận cách chúng ta định hướng công nghệ phục vụ con người một cách bền vững nhất.

- Việt Nam nên tập trung xây dựng mô hình nền tảng riêng hay tìm cách tận dụng hạ tầng và mô hình mã nguồn mở từ thế giới? Điều gì giúp một công ty AI tồn tại lâu dài thay vì "ăn theo làn sóng"?

- Tận dụng mã nguồn mở và hạ tầng toàn cầu là bước đi thực tế và thông minh nhất. Tuy nhiên, không nên cố gắng làm mọi thứ, mà cần tập trung năng lực để tinh chỉnh các mô hình phục vụ cho những lĩnh vực có tầm ảnh hưởng cao. Chẳng hạn, có thể tập trung sâu vào lập trình hoặc an toàn thông tin, tương tự cách tiếp cận đột phá của mô hình Mythos từ Anthropic gần đây.

Để tồn tại lâu dài, một công ty AI cần sở hữu dữ liệu độc quyền và sử dụng AI để giải quyết triệt để một bài toán giá trị thực tế, thay vì chỉ trình diễn công nghệ.

- Theo ông, cơ hội nào cho AI của Việt Nam, ví dụ trong 5 năm tới?

- Bức tranh 5 năm tới sẽ được định hình mạnh mẽ bởi xu hướng AI tự chủ, hay tác nhân AI. Việt Nam cần nắm bắt thật nhanh xu hướng này. Sắp tới, sẽ có một nhu cầu rất lớn trong việc hiểu rõ và xây dựng "agent harnesses" (khung kiểm soát tác tử), cũng như làm chủ việc sử dụng các hệ thống tiên tiến như Google Antigravity hay OpenAI Codex. Việc hiểu cách các tác tử hoạt động độc lập và tương tác với nhau sẽ định hình lại toàn bộ ngành phần mềm.

- AI đang thay đổi cấu trúc lao động rất nhanh, nhóm nào sẽ chịu tác động mạnh nhất?

- Những công việc liên quan đến xử lý thông tin lặp đi lặp lại hoặc nhận thức khuôn mẫu sẽ bị thay thế nhanh nhất. Nhưng đây cũng là cơ hội để định hình lại giáo dục và công việc.

Khi AI làm xuất sắc toán học, lập trình cơ bản và tư duy logic rập khuôn, con người phải tập trung vào việc đặt câu hỏi đúng, khả năng sáng tạo vượt khung và sự kết nối nhân bản. Doanh nghiệp cần dừng việc đánh giá nhân sự qua các tác vụ cơ học, mà phải đào tạo họ trở thành người điều phối AI.

AI sẽ thay thế những người không biết dùng AI, đó là sự thật. Trong giai đoạn AI phổ cập, những kỹ năng giúp con người giữ vững vị thế độc tôn chính là Taste (Gu thẩm mỹ/sự tinh tế), Creativity (Sáng tạo) và Critical Judgment (Tư duy phản biện/đánh giá).

Đặc biệt là yếu tố cuối cùng. Với tốc độ sản xuất nội dung, mã nguồn và thông tin khủng khiếp của AI hiện nay, nếu không có năng lực thẩm định và tư duy phản biện sắc bén, chúng ta sẽ chìm nghỉm hoặc bị dẫn dắt bởi AI. Dạy cho người trẻ cách đánh giá đúng sai, hay dở, cũng như tạo ra những góc nhìn độc bản chính là thông điệp trọng tâm.

- Nếu gửi một thông điệp cho cộng đồng AI Việt, ông muốn nhấn mạnh điều gì?

- Tôi muốn mượn ba từ tiếng Anh: Be curious, be ambitious, and be collaborative - Hãy tò mò, hãy tham vọng và hãy hợp tác.

Hãy tò mò để không ngừng học hỏi và đào sâu xuống tận cùng của công nghệ, thay vì chỉ trượt trên bề mặt những trào lưu.

Hãy tham vọng, đừng giới hạn bản thân trong những bài toán cục bộ hay nản chí trước những thất bại đầu đời. Cá nhân tôi từng vô cùng tuyệt vọng và từ bỏ toán học khi lỡ mất cơ hội tham dự kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế (IMO) năm 2005. Nhưng khát vọng vươn lên đã giữ tôi lại với khoa học máy tính. Để rồi 20 năm sau, giấc mơ dang dở ấy đã được hiện thực hóa khi hệ thống AI Gemini Deep Think xuất sắc đạt ngưỡng huy chương Vàng IMO 2025. Luôn đặt mục tiêu cao và tin rằng chúng ta hoàn toàn có thể chinh phục những đỉnh cao công nghệ.

Cuối cùng là hãy hợp tác. Hành trình vươn xa không bao giờ là hành trình đơn độc. Lời khuyên chân thành của tôi là người Việt ở khắp nơi trên thế giới cần đoàn kết, sát cánh và hỗ trợ nhau. Chỉ khi gạt bỏ những rào cản cá nhân để cùng cộng hưởng sức mạnh, hướng tới một sứ mệnh lớn lao hơn, hệ sinh thái AI Việt Nam mới thực sự cất cánh và để lại dấu ấn vững chắc trên bản đồ thế giới.

Nguồn: vnexpress.net