Thiếu siêu máy tính không còn là rào cản, AI nguồn mở đang "viết lại" bản đồ đổi mới toàn cầu
Thanh Minh
25/09/2025
AI nguồn mở không chỉ thay đổi cách thức nghiên cứu khoa học, mà còn định hình lại bản đồ đổi mới toàn cầu. Châu Á - Thái Bình Dương có cơ hội trở thành trung tâm bùng nổ đổi mới toàn cầu nếu biết tận dụng làn sóng công nghệ đang lan tỏa…
Trong nhiều thập kỷ, các thành tựu khoa học mũi nhọn thường gắn liền với những viện nghiên cứu lớn, nơi có tiềm lực tài chính dồi dào và hạ tầng công nghệ hàng đầu.
Tuy nhiên, cục diện này đang thay đổi nhanh chóng. Một làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) nguồn mở đang mở ra cơ hội tiếp cận bình đẳng hơn cho các nhà khoa học, startup và doanh nghiệp nhỏ, đặc biệt tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương (APAC).
Không cần đến siêu máy tính hay ngân sách khổng lồ, giờ đây bất kỳ phòng thí nghiệm, trường đại học hay doanh nghiệp non trẻ nào cũng có thể tham gia vào quá trình khám phá khoa học, từ đó tạo ra động lực phát triển kinh tế số rộng khắp.
AI TRỞ THÀNH “HẠ TẦNG KHOA HỌC” MỚI
Theo Nikkei Asia, trước đây, việc mô phỏng thí nghiệm, đưa ra giả thuyết hay phân tích hệ thống phức tạp thường chỉ khả thi đối với những đơn vị có hạ tầng tính toán mạnh mẽ và phần mềm sở hữu độc quyền. Nhưng hiện nay, các mô hình AI nguồn mở đã biến điều này thành khả năng phổ biến, đóng vai trò như một loại “hạ tầng khoa học” mới.
Một ví dụ tiêu biểu là Universal Model for Atoms (UMA) do Meta phát triển, được huấn luyện trên bộ dữ liệu Open Molecules 2025. UMA có khả năng dự đoán tương tác nguyên tử với độ chính xác cao, cung cấp nền tảng hữu ích cho nhiều ứng dụng khoa học – từ thiết kế thuốc đến kỹ thuật vật liệu. Đây là minh chứng rõ rệt cho cách AI nguồn mở giúp phổ biến hóa những công cụ từng bị giới hạn trong tay số ít viện nghiên cứu lớn.
Song hành cùng sự phát triển công nghệ, những mô hình hợp tác và tài trợ mới cũng xuất hiện. Tháng 5/2025, Đại học Auckland (New Zealand) ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn vào khám phá y sinh học, tập trung xây dựng các công cụ giúp dữ liệu khoa học trở nên dễ tiếp cận và có tính tương tác cao hơn giữa các ngành. Chỉ vài năm trước, một dự án như vậy gần như nằm ngoài tầm với của các trường đại học quy mô vừa và nhỏ.
Ông Simon Milner, phó chủ tịch phụ trách chính sách công khu vực Châu Á - Thái Bình Dương tại Meta, cho rằng không chỉ dừng ở một số lĩnh vực đơn lẻ, làn sóng mở rộng đang lan tỏa mạnh mẽ. Các mô hình AI cho protein, DNA, polymer và thậm chí cả hệ thống lượng tử đang được công bố công khai. Điều này trao cơ hội cho các nhà nghiên cứu từ Nhật Bản, Indonesia, Việt Nam hay Philippines được làm việc ở ranh giới khoa học mà không cần chờ đợi sự tài trợ quốc tế hay hạ tầng siêu máy tính nước ngoài.
Singapore là một trong những quốc gia đi đầu trong hướng tiếp cận này. Vào tháng 7/2025, Quỹ Nghiên cứu Quốc gia (NRF) công bố ưu tiên tài trợ cho các nghiên cứu ứng dụng AI trong khoa học vật liệu, đặc biệt chú trọng phát triển vật liệu bền vững và chức năng cao. Mục tiêu là rút ngắn thời gian nghiên cứu, giảm chi phí và thúc đẩy thương mại hóa. Trong bối cảnh đó, mô hình nguồn mở trở thành công cụ tăng tốc đáng kể.
THÚC ĐẨY ĐỔI MỚI, KHỞI NGHIỆP VÀ TĂNG TRƯỞNG BAO TRÙM
Khi khoa học mở rộng ranh giới, cơ hội kinh tế cũng theo đó lan tỏa. AI nguồn mở không chỉ là công cụ nghiên cứu mà còn là bệ phóng cho các sản phẩm, startup và ngành công nghiệp mới.
Giờ đây, một nhà sáng lập công nghệ sinh học tại Bangkok có thể tinh chỉnh mô hình gấp nếp protein để thử nghiệm vắc-xin. Một startup về pin tại Jakarta có thể mô phỏng hiệu suất vật liệu lưu trữ năng lượng bằng công cụ mô phỏng nguồn mở. Một phòng thí nghiệm khí hậu tại Manila có thể chạy mô hình dự báo thời tiết khu vực mà không cần phụ thuộc vào hạ tầng tính toán ở nước ngoài.
Sự thay đổi này hạ thấp rào cản gia nhập đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp công nghệ sâu (deep-tech), đặc biệt tại những quốc gia có nguồn nhân lực STEM mạnh nhưng thiếu hạ tầng nghiên cứu. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) cũng có cơ hội cạnh tranh trong những lĩnh vực công nghệ tiên tiến, từ nông nghiệp chính xác đến năng lượng sạch.
Điều quan trọng là AI nguồn mở còn mang tính chiến lược đối với các quốc gia. Trong bối cảnh nhiều nước APAC theo đuổi mục tiêu chủ quyền số, việc ứng dụng mô hình nguồn mở cho phép địa phương hóa giải pháp phù hợp với đặc thù từng quốc gia – từ mô hình hóa năng suất lúa gạo tại Đông Nam Á, theo dõi dịch bệnh ở Nam Á, cho đến giám sát san hô tại Thái Bình Dương. Đồng thời, cách tiếp cận này cũng phù hợp với các chiến lược quốc gia về đổi mới sáng tạo và độc lập khoa học, như Singapore hay Hàn Quốc đang theo đuổi.
Đầu tư vào hạ tầng khoa học mở không chỉ giúp giảm phụ thuộc công nghệ bên ngoài, mà còn thúc đẩy đổi mới nội sinh, củng cố năng lực cạnh tranh dài hạn. Đây cũng là con đường để các quốc gia APAC định hình chuẩn mực toàn cầu về minh bạch và khả năng tiếp cận trong nghiên cứu khoa học.
CÂN BẰNG CƠ HỘI VỚI RỦI RO
Dù tiềm năng rất lớn, AI nguồn mở cũng đặt ra nhiều mối lo ngại. Một trong số đó là vấn đề lợi thế cạnh tranh. Liệu việc công khai các mô hình AI hiệu suất cao có khiến doanh nghiệp hoặc quốc gia mất đi lợi thế chiến lược? Tuy nhiên, thực tế cho thấy đổi mới AI diễn ra với tốc độ nhanh đến mức một mô hình riêng lẻ hiếm khi duy trì ưu thế lâu dài. Giá trị thực sự nằm ở hệ sinh thái hợp tác, nơi mô hình được cộng đồng liên tục cải tiến và thích ứng cho các bài toán địa phương.
Một rủi ro khác là việc lạm dụng hay ứng dụng sai các mô hình nguồn mở trong những lĩnh vực nhạy cảm như y tế hay năng lượng. Ví dụ, sử dụng AI để khám phá thuốc mà không có giám sát chuyên môn có thể dẫn tới kết luận sai lệch, thậm chí nguy hại. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng những rủi ro này cũng được giải quyết tốt nhất thông qua sự minh bạch. Khi mô hình được công khai, nhiều nhà khoa học có thể kiểm nghiệm, phát hiện giới hạn và góp phần nâng cao tính an toàn.
Khía cạnh mang tính bước ngoặt nhất của AI nguồn mở chính là tính bao trùm. Những nhà nghiên cứu trẻ, sinh viên hay phòng thí nghiệm nhỏ giờ đây có thể trực tiếp đóng góp cho khoa học toàn cầu mà không cần chờ đợi giấy phép hay hạ tầng tính toán đắt đỏ. Điều đó đồng nghĩa với việc cơ hội được phân bổ rộng rãi hơn, mở đường cho tăng trưởng kinh tế bao trùm.
Những bước tiến này không thay thế khoa học truyền thống, nhưng sẽ giúp nhân rộng quy mô và tốc độ của nó. Lãnh đạo Meta cho rằng với khu vực châu Á - Thái Bình Dương, đây là cơ hội để nhiều quốc gia, nhiều cộng đồng được tham gia sâu hơn vào tiến trình xây dựng tương lai, và đồng thời để “tương lai” được kiến tạo ngay tại đây.
Từ khóa:
Dòng sự kiện:
Trí tuệ nhân tạo -AIViệc kiến tạo hệ sinh thái hạ tầng năng lượng xanh dùng chung đánh dấu bước ngoặt chiến lược nhằm hóa giải "nút thắt" về trạm sạc và đổi pin, tạo động lực thực tế để thúc đẩy lộ trình điện hóa giao thông tại Việt Nam…
Thay vì tiếp tục phụ thuộc vào phương pháp thử-sai truyền thống, các công ty dược đang chuyển hướng sang AI với kỳ vọng tận dụng sức mạnh tính toán để rút ngắn thời gian và tăng xác suất thành công...
Chương trình mang đến cơ hội thực hành trực tiếp trên các trang thiết bị chuyên dụng, làm cầu nối giữa kiến thức học thuật và thực tiễn ngành, đặc biệt là trong khâu đóng gói và kiểm thử chip.
Sự ra đời của công nghệ truyền dẫn âm thanh thế hệ 2.0 với khả năng tích hợp Ethernet liền mạch đang trở thành mắt xích quan trọng giúp các hãng xe tối ưu hóa hạ tầng kết nối và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về giải trí đa phương tiện trên ô tô…
Trước tình trạng thiếu hụt lao động ngày càng trầm trọng, Japan Airlines đã bắt đầu thử nghiệm robot hình người tại sân bay Haneda (Tokyo) nhằm hỗ trợ các công việc mặt đất như bốc xếp hành lý và vệ sinh khoang máy bay…
Meta đang theo đuổi một hướng đi đầy tham vọng: khai thác năng lượng mặt trời ngoài không gian để cung cấp điện cho các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo...
Máy chủ AI “made in Vietnam” là sự khẳng định cho bước chuyển từ ứng dụng công nghệ sang sản xuất công nghệ, từ tham gia thị trường sang tham gia chuỗi cung ứng...
Sau nhiều năm gần như “một mình một ngựa”, thị trường internet vệ tinh Đông Nam Á đang bước vào giai đoạn cạnh tranh thực sự khi Amazon Leo xuất hiện…
Bắc Kinh đặt mục tiêu tích hợp trí tuệ nhân tạo trên toàn hệ thống giáo dục, từ phổ thông đến học tập suốt đời, với trọng tâm cá nhân hóa học tập, hỗ trợ giáo viên và dự báo nhu cầu nhân lực trong tương lai...
Trung Quốc vừa đưa vào hoạt động một cụm siêu máy tính chuyên phục vụ “AI cho khoa học” (AI4S) tại tỉnh Hà Nam, đánh dấu bước tiến quan trọng trong chiến lược kết hợp trí tuệ nhân tạo với nghiên cứu khoa học…