Tuy nhiên, đằng sau con số đầy tham vọng đó, Việt Nam đang đối mặt với một thực tế còn ngổn ngang với hạ tầng yếu, nhân lực thiếu và chính sách chưa hoàn thiện. Liệu Việt Nam có đủ năng lực biến AI thành sức mạnh thực chất, hay sẽ lặp lại vòng xoáy của những cơn sốt công nghệ bị lãng quên?

Tháng 6/2025, báo cáo Vietnam AI Economy 2025 do Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia (NIC), Cơ quan Hợp tác quốc tế Nhật Bản (JICA) và Boston Consulting Group (BCG) công bố đã đưa ra một dự báo đầy tham vọng. Theo đó, đến năm 2040, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đóng góp tới 130 tỷ USD vào GDP Việt Nam, tương đương khoảng 25% quy mô nền kinh tế hiện tại. Con số này gây ấn tượng mạnh, không chỉ vì quy mô, mà còn bởi tầm nhìn khi AI không còn bị xem là lĩnh vực xa xôi, mà đã được đặt vào trung tâm của chiến lược phát triển quốc gia.

Tuy nhiên, đằng sau những con số gây tiếng vang là một thực tế phức tạp hơn nhiều. Hệ sinh thái AI của Việt Nam vẫn đang ở giai đoạn hình thành, với những nền móng còn mỏng về hạ tầng dữ liệu, thiếu hụt trầm trọng nhân lực chuyên sâu và một khung pháp lý chưa hoàn chỉnh. Những ứng dụng AI hiện nay, từ chatbot đến nhận dạng văn bản, vẫn chủ yếu dừng ở mức thử nghiệm hoặc trình diễn. Việc tích hợp AI vào các ngành trụ cột như sản xuất, tài chính, nông nghiệp hay y tế vẫn còn lẻ tẻ, thiếu chiều sâu.

Trong bối cảnh đó, câu hỏi không còn là “AI có quan trọng không?”, mà là: Việt Nam có đủ năng lực để biến AI thành động lực phát triển thực chất? Hay sẽ rơi vào vòng xoáy quen thuộc của nhiều cơn sốt công nghệ trước đây, như blockchain, công nghiệp 4.0, đô thị thông minh… rầm rộ vài năm rồi bị bỏ quên? Câu trả lời không nằm ở tuyên bố chính sách, mà ở mức độ tổ chức và khả năng huy động nguồn lực một cách bền vững.

AI VÀ TƯƠNG LAI KINH TẾ VIỆT NAM 

Khác với các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây vốn phụ thuộc vào tài nguyên vật lý hay nhân công giá rẻ, AI đặt nền kinh tế toàn cầu vào một thế đối mới: cạnh tranh về dữ liệu, thuật toán và năng lực xử lý thông tin. AI không còn là một ngành công nghệ riêng biệt, mà là tầng nền tảng có khả năng tái định hình mọi lĩnh vực, từ công nghiệp chế tạo, nông nghiệp thông minh, đến quản trị công và an ninh quốc gia.

Việt Nam đang đặt cược vào AI như một cách để “nhảy cóc” trong chuỗi giá trị toàn cầu. Động lực xuất phát từ cả bên trong và bên ngoài. Về nội tại, nền kinh tế Việt Nam đã đạt đến giới hạn của mô hình tăng trưởng dựa vào lao động giá rẻ và khai thác tài nguyên. Năng suất lao động của Việt Nam còn thấp so với khu vực. Theo báo cáo của Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB) năm 2023, năng suất của lao động Việt Nam chỉ bằng 7,6% Singapore, 18% Malaysia và 45% Thái Lan. Trong khi đó, lực lượng lao động trẻ đang thu hẹp, chi phí nhân công ngày càng tăng. Những thách thức này đòi hỏi một đột phá về chất lượng thay vì số lượng, và AI được xem như công cụ dẫn đường.

Từ góc độ so sánh quốc tế, Singapore đã thành công khi tích hợp AI vào mọi cấp độ điều hành quốc gia, từ giao thông, y tế đến dịch vụ công. Chính phủ nước này không chỉ ban hành chiến lược quốc gia về AI sớm (từ năm 2019), mà còn thiết lập hẳn Khung quản trị AI (AI Governance Framework) mang tính ràng buộc cao, giúp thu hút vốn đầu tư lớn vào lĩnh vực AI dịch vụ.

Trung Quốc, ngược lại, lựa chọn mô hình “AI quy mô lớn” với ngân sách công khổng lồ, đầu tư vào camera giám sát, nhận diện khuôn mặt và siêu máy tính phục vụ Nhà nước và quân đội. Trong khi đó, Mỹ để khu vực tư nhân dẫn dắt với sự thống trị toàn cầu của OpenAI, Google DeepMind, Nvidia và các đại học top đầu cung cấp hạ tầng nhân lực, từ MIT đến Stanford.

Việt Nam đứng trước bài toán khó: làm sao xây dựng một hệ sinh thái AI đủ mở để thu hút đầu tư tư nhân, đủ chủ động để giữ chủ quyền dữ liệu và đủ trách nhiệm để tránh rơi vào lệ thuộc công nghệ từ bên ngoài. Đây không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là một bài toán chiến lược phát triển quốc gia trong kỷ nguyên hậu công nghiệp.

Nếu lấy năm 2020 làm mốc khởi động chính thức của Chiến lược quốc gia về AI, thì đến 2024 Việt Nam đã có những bước tiến nhanh về lượng, nhưng chưa đủ về chất. Thị trường AI nội địa đang lớn dần, song còn manh mún và thiếu chiều sâu công nghệ.

Theo báo cáo của NIC–JICA–BCG (2025), quy mô thị trường AI của Việt Nam năm 2024 đạt khoảng 750 triệu USD, tốc độ tăng trưởng hằng năm đạt 15–18%, cao hơn mức trung bình toàn cầu (~12%). Trong đó, lĩnh vực có mức tăng trưởng ứng dụng AI nhanh nhất là tài chính – ngân hàng (Fintech), tiếp đến là giáo dục trực tuyến, chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử.

Về doanh nghiệp, theo dữ liệu của PitchBook Data Inc, Việt Nam hiện có 765 startup AI và ML (học máy). Số startup này chiếm khoảng một phần tư tổng số startup đủ các ngành công nghệ tại Việt Nam. Với con số này, Việt Nam đứng thứ hai về số lượng startup AI ở Đông Nam Á, xếp sau Singapore với 1.100 startup. Trong các startup về AI ở Việt Nam có các doanh nghiệp nổi bật như VinAI, OhmniLabs, Trusting Social, Aimesoft, hay Prep.vn. Các công ty lớn như FPT, Viettel, VNPT, VinGroup cũng đã thành lập trung tâm AI riêng, đầu tư vào nghiên cứu ứng dụng và phát triển sản phẩm nội địa. Tuy nhiên, tổng giá trị gọi vốn đầu tư cho các startup AI Việt Nam vẫn chỉ ở mức khoảng 80–100 triệu USD, chưa có thương vụ nào vượt mốc Series B thành công, càng chưa có “kỳ lân AI”.

Một trong những điểm nghẽn then chốt là nhân lực. Theo thống kê của Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam hiện có khoảng 60.000 kỹ sư công nghệ thông tin tốt nghiệp mỗi năm, nhưng số có chuyên môn AI sâu chỉ khoảng 1.000 người, trong đó dưới 300 người được xem là chuyên gia AI thực thụ. Chênh lệch quá lớn giữa nhu cầu thị trường và khả năng cung ứng nhân lực đã khiến không ít dự án AI triển khai không hiệu quả.

Về hạ tầng tính toán, Việt Nam hiện chưa có siêu máy tính AI đạt chuẩn toàn cầu. Các doanh nghiệp phải thuê GPU và dịch vụ điện toán đám mây từ nước ngoài như AWS, Azure hay Google Cloud, dẫn đến chi phí cao và rủi ro phụ thuộc. Một số đơn vị lớn như Viettel đang phát triển hạ tầng cloud nội địa, nhưng vẫn ở quy mô thử nghiệm.

Đáng chú ý là mức độ lan tỏa của AI trong toàn nền kinh tế vẫn còn khiêm tốn. Theo khảo sát của Bộ Thông tin và Truyền thông năm 2024 (nay là Bộ Khoa học và Công nghệ), chỉ khoảng 12% doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) từng thử nghiệm ứng dụng AI và tỷ lệ duy trì thành công sau 1 năm chỉ dưới 5%. Lý do chính là thiếu nhân sự nội bộ, chi phí cao, và thiếu dịch vụ hỗ trợ triển khai. Tình trạng này khác xa Singapore, nơi hơn 50% SME sử dụng AI trong ít nhất một hoạt động vận hành, nhờ chính sách hỗ trợ trực tiếp (như AI Grant) và mạng lưới tư vấn công – tư.

Ở cấp địa phương, chỉ có TP.HCM và Bình Định có kế hoạch phát triển trung tâm AI. Nhiều tỉnh thành chưa xác định AI là ưu tiên chiến lược, dẫn đến thiếu đầu mối triển khai và phân bổ nguồn lực dàn trải. Điều này cũng làm hạn chế khả năng xây dựng cụm đổi mới sáng tạo theo mô hình “hub–spoke” mà các nước như Hàn Quốc hay Trung Quốc đang áp dụng rất thành công.

Tóm lại, nền kinh tế AI (AI Economy) Việt Nam đang chuyển động với tốc độ khá nhanh, nhưng “độ sâu” của hệ sinh thái vẫn chưa đạt tới ngưỡng bền vững. Nếu không vượt qua được các điểm nghẽn về nhân lực, hạ tầng, vốn và lan tỏa ứng dụng, thì con số 130 tỷ USD vào năm 2040 sẽ vẫn chỉ là kỳ vọng trên giấy.

TỪ CHIẾN LƯỢC ĐẾN HÀNH LANG PHÁP LÝ 

Việt Nam là một trong những nước Đông Nam Á sớm ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI (Quyết định 127/QĐ-TTg, ban hành năm 2021). Tài liệu này đề ra tầm nhìn đến 2030, đặt mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm 50 quốc gia dẫn đầu về AI, xây dựng 10 trung tâm đổi mới sáng tạo, và phát triển ít nhất 01 khu công nghệ cao chuyên về AI. Tuy nhiên, khoảng cách từ chiến lược đến thực thi vẫn còn lớn, đặc biệt là trên bình diện pháp lý, đạo đức và năng lực tổ chức chính sách.

Một vấn đề cốt lõi là không gian thể chế cho đổi mới sáng tạo còn quá chật hẹp. Các thử nghiệm công nghệ mới – như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ AI-as-a-Service, hay AI hỗ trợ quyết định hành chính – chưa có khung sandbox rõ ràng như ở Singapore hay Anh quốc. Cơ quan quản lý còn lúng túng trong việc xác định đơn vị chịu trách nhiệm giám sát các hệ thống AI liên ngành, từ y tế đến tài chính. Việc này khiến nhiều doanh nghiệp chùn bước, hoặc lựa chọn “đi dưới tầm radar” thay vì công khai thử nghiệm sản phẩm.

Một điểm nghẽn nghiêm trọng khác là thiếu Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân. Hiện tại, Nghị định 13/2023/NĐ-CP chỉ đóng vai trò tạm thời, thiếu các chế tài thực thi hiệu quả và chưa có cơ chế giám sát độc lập. Trong khi đó, dữ liệu cá nhân là đầu vào sống còn cho các hệ thống AI, từ huấn luyện mô hình cho đến cá nhân hóa dịch vụ. Không có luật mạnh, người dân sẽ không sẵn sàng chia sẻ dữ liệu và doanh nghiệp không thể đảm bảo trách nhiệm giải trình. Việc thiếu một cơ quan tương tự như Data Protection Authority (EU) hay PDPC (Singapore) khiến quyền riêng tư tại Việt Nam vẫn là vùng xám pháp lý.

Bên cạnh đó, Việt Nam cũng chưa có khung đạo đức AI quốc gia mang tính định hướng hoặc ràng buộc. Trong khi đó, các quốc gia đi đầu như Singapore đã ban hành Bộ Hướng dẫn đạo đức AI (AI Ethics Guidelines) từ năm 2019, nhấn mạnh các nguyên tắc công bằng, minh bạch, giải trình và lấy con người làm trung tâm. Trung Quốc, dù theo mô hình quản lý tập trung, cũng đã có các tiêu chuẩn đạo đức do Hiệp hội AI Trung Quốc công bố, được Chính phủ Trung Quốc bảo trợ và doanh nghiệp áp dụng khi phát triển sản phẩm.

Tại Việt Nam, một số hướng dẫn đạo đức đang được xây dựng như UNESCO đang hỗ trợ Việt Nam xây dựng khung đạo đức AI và Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (VINASA) công bố thành lập Ủy ban Đạo đức trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, các khuyến nghị này vẫn mang tính tư vấn, chưa có giá trị ràng buộc. Điều này đặc biệt nguy hiểm khi các công nghệ như nhận diện khuôn mặt, camera thông minh, AI kiểm soát nội dung... đang được triển khai trong lĩnh vực công mà không có kiểm soát độc lập, dễ dẫn đến nguy cơ xâm phạm quyền công dân.

Cuối cùng, mô hình quản trị AI vẫn chưa có cấu trúc rõ ràng: Ai là cơ quan điều phối? Bộ Khoa học và Công nghệ hay Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia (NIC)? Thiếu sự phân công minh bạch khiến việc triển khai chiến lược AI rơi vào tình trạng “nhiều người làm nhưng không ai chịu trách nhiệm”. Đó là khác biệt căn bản so với Singapore - nơi tất cả các chính sách AI đều tập trung dưới Ban điều phối AI quốc gia, trực thuộc Văn phòng Thủ tướng.

Không có hành lang thể chế vững chắc, nền kinh tế AI khó có thể phát triển một cách bền vững. Hạ tầng công nghệ có thể mua, vốn có thể vay, nhưng sự tin cậy – điều kiện nền tảng để AI được chấp nhận và lan tỏa – chỉ có thể được xây dựng bằng chính sách trách nhiệm, khung pháp lý rõ ràng và đạo đức nhất quán.

DOANH NGHIỆP: ĐỘNG CƠ HAY ĐIỂM NGHẼN?

Trong mọi mô hình phát triển công nghệ thành công – từ Mỹ đến Hàn Quốc, từ Singapore đến Israel – doanh nghiệp luôn đóng vai trò là động cơ chính đưa công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm và vào đời sống. Tại Việt Nam, câu hỏi đặt ra là: Khu vực doanh nghiệp hiện nay có thực sự trở thành lực đẩy cho nền kinh tế AI, hay vẫn chỉ là người quan sát thụ động?

Hiện nay, có thể chia hệ sinh thái doanh nghiệp AI Việt Nam thành ba nhóm: (1) các tập đoàn công nghệ lớn; (2) các startup AI bản địa; (3) các doanh nghiệp ứng dụng AI như một công cụ phụ trợ trong vận hành. Trong đó, nhóm đầu tiên – bao gồm FPT, Viettel, VNPT, Vingroup – giữ vai trò dẫn dắt nhờ nguồn lực tài chính, nhân sự và khả năng đầu tư trung – dài hạn. FPT.AI cung cấp chatbot, tổng đài ảo, nền tảng xử lý ngôn ngữ; Viettel AI phát triển các hệ thống nhận diện khuôn mặt, camera thông minh và thành phố số; VinAI (thuộc Vingroup) hiện là một trong số ít trung tâm R&D tại Việt Nam công bố các bài báo khoa học đẳng cấp quốc tế.

Tuy nhiên, dù có thế mạnh nội lực, các tập đoàn này vẫn tập trung nhiều vào ứng dụng nội bộ hoặc sản phẩm đóng gói đơn giản, chưa tạo ra nền tảng AI mở có tính cộng đồng (như HuggingFace, OpenAI API, hay AI Singapore Foundation). Các sản phẩm của họ chưa vượt ra khỏi hệ sinh thái riêng, và vì vậy chưa có khả năng lan tỏa sang SME hoặc khối công lập.

Trong khi đó, nhóm startup AI bản địa như Aimesoft, Trusting Social, OhmniLabs, Elsa hay VUI, tuy có tiềm năng sáng tạo, lại đối mặt với vô vàn rào cản: khó gọi vốn giai đoạn sau (Series B trở đi); thiếu dịch vụ AI-as-a-Service hỗ trợ hạ tầng; đặc biệt là thiếu hành lang pháp lý để thử nghiệm. Chẳng hạn, một startup muốn triển khai AI trong chẩn đoán y khoa hay tín dụng tài chính phải đối mặt với quy trình kiểm định kéo dài, không rõ tiêu chuẩn, khiến họ bị tụt lại so với các đối thủ ngoại có thể thử nghiệm trong môi trường sandbox ở nước khác.

Điều này dẫn đến hệ quả: theo một khảo sát do NIC công bố cuối năm 2024, chỉ khoảng 19% doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) tại Việt Nam từng thử tích hợp một sản phẩm AI vào hoạt động sản xuất – kinh doanh và chỉ dưới 4% duy trì ứng dụng này quá 6 tháng. Nguyên nhân chính bao gồm: (1) chi phí cao, (2) không có đơn vị tư vấn triển khai phù hợp quy mô, (3) thiếu niềm tin vào hiệu quả thực tế.

Ngược lại, tại Singapore, Chính phủ tài trợ tới 70% chi phí triển khai thử nghiệm AI cho SME thông qua chương trình SMEs Go Digital và AI for Industry, đồng thời cung cấp mạng lưới chuyên gia tư vấn công – tư theo cơ chế đồng chi trả. Mô hình này giúp rút ngắn thời gian “go-to-market” cho các sản phẩm AI và tạo niềm tin cho các SME khi bước vào môi trường công nghệ cao.

Tóm lại, doanh nghiệp tư nhân ở Việt Nam hiện vừa là tiềm năng, vừa là điểm nghẽn. Nếu không có sự vào cuộc chủ động hơn của Nhà nước trong việc tạo hành lang thể chế, hỗ trợ chi phí thử nghiệm và tạo dựng thị trường ứng dụng AI công bằng, thì khối tư nhân sẽ khó có thể trở thành lực đẩy trung tâm của nền kinh tế AI.

Trí tuệ nhân tạo không còn là xu hướng, mà là hạ tầng của một trật tự kinh tế mới. Những quốc gia đi đầu trong cuộc đua AI không chỉ chiếm ưu thế về công nghệ, mà còn định hình lại luật chơi toàn cầu – từ chuẩn dữ liệu, đạo đức máy móc, đến cấu trúc chuỗi giá trị. Trong cuộc chuyển dịch này, Việt Nam có lợi thế riêng: dân số trẻ, tốc độ chuyển đổi số nhanh, tiềm lực công nghệ đang lên và vị trí địa chính trị hấp dẫn nhà đầu tư. Tuy nhiên, lợi thế đó sẽ nhanh chóng bị xói mòn nếu không có một chiến lược hành động dứt khoát.

CƠ HỘI LỊCH SỬ, NHƯNG KHÔNG LẶP LẠI 

Lịch sử phát triển công nghệ từng cho thấy “cửa sổ cơ hội” cho mỗi chu kỳ đổi mới là rất ngắn, chỉ kéo dài vài năm. Nếu không sớm hình thành được hệ sinh thái AI đủ mạnh, đủ tin cậy và đủ khả năng tự chủ, Việt Nam sẽ tiếp tục lệ thuộc vào công nghệ nhập khẩu, mất quyền kiểm soát dữ liệu và tụt hậu trong cuộc cạnh tranh công nghệ toàn cầu.

Con số 130 tỷ USD mà báo cáo NIC–JICA–BCG dự phóng cho năm 2040 sẽ không đến tự động. Nó đòi hỏi một mức đầu tư chiến lược, không chỉ bằng tài chính, mà còn bằng thể chế linh hoạt, chính sách dữ liệu nghiêm túc và cam kết xã hội về đổi mới sáng tạo có trách nhiệm. Nền kinh tế AI không thể được xây dựng bởi những tuyên bố hùng hồn và những ước mơ có cánh, mà cần đến những hành động cụ thể: mở sandbox, ban hành luật dữ liệu cá nhân, chuẩn hóa khung quản trị đạo đức AI, tái cấu trúc đào tạo kỹ sư AI, và tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp thử nghiệm.

Việt Nam đang đứng trước ngã ba đường: hoặc tận dụng AI để bứt phá, xây dựng một nền kinh tế có năng suất cao và kiểm soát công nghệ chiến lược, qua đó tạo nên lực đẩy mạnh mẽ đưa đất nước vươn mình trở thành quốc gia có tăng trưởng kinh tế cao và ổn định trong hai thập kỷ tới; hoặc bỏ lỡ nhịp và chấp nhận vai trò của người theo sau – thụ động, phụ thuộc và bị điều phối bởi luật chơi do người khác đặt ra.

Cơ hội vàng là có thật, nhưng cơ hội không lặp lại. Để tận dụng được nó, cần có các chính sách và hành động mạnh mẽ của Nhà nước, doanh nghiệp và xã hội.

(*) TS. Vũ Hoàng Linh, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.

(**) Lưu Gia Linh, K24CLCTCA Học viện Ngân hàng.

Nội dung đầy đủ của bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 29-2025 phát hành ngày 21/07/2025. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:  

https://premium.vneconomy.vn/dat-mua/an-pham/tap-chi-kinh-te-viet-nam-so-28.html