Khác với những giai đoạn chuyển đổi số ban đầu vốn chỉ tập trung vào việc số hóa quy trình hay xây dựng cơ sở dữ liệu vật lý, giai đoạn hiện nay đang đặt ra một yêu cầu về khả năng chuyển hóa dữ liệu thành tri thức, công nghệ, năng lực sản xuất và những giá trị thực tiễn về kinh tế, xã hội và chính sách.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chuyển dịch từ một nhóm công nghệ chuyên biệt thành một công nghệ nền tảng, có tác động sâu rộng và đồng thời đến hàng loạt yếu tố vĩ mô như năng suất, đầu tư, hạ tầng tính toán, chuỗi cung ứng và phân bổ vốn. Điều này dẫn đến sự thay đổi vị thế của dữ liệu khi dữ liệu trở thành tài sản và hạ tầng cần được quản trị, chuẩn hóa, xác thực và kết nối một cách chặt chẽ.

Một minh chứng rõ nét cho tính liên ngành của sự chuyển đổi này là mối quan hệ mật thiết giữa AI và năng lượng. Nghiên cứu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) cho thấy nhu cầu điện toàn cầu sẽ tăng bình quân 3,6% mỗi năm trong giai đoạn 2026-2030. Đáng chú ý, điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu (Data Centers) được dự báo sẽ tăng hơn gấp đôi, vọt lên mức khoảng 945 TWh vào năm 2030. Riêng điện năng dành cho các máy chủ tăng tốc, vốn chủ yếu phục vụ cho hoạt động của AI, được dự báo tăng trưởng ở mức khoảng 30% mỗi năm theo kịch bản cơ sở.

Những con số này cho thấy, trong tương lai gần, năng lực phát triển trí tuệ nhân tạo của một quốc gia sẽ phụ thuộc rất lớn vào khả năng đảm bảo an ninh năng lượng và xây dựng hạ tầng tính toán quy mô lớn.

Bên cạnh đó, sự phát triển của công nghệ cũng đang định hình lại cấu trúc của dòng vốn quốc tế. Báo cáo Đầu tư Thế giới 2026 của UNCTAD chỉ ra rằng đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) toàn cầu đạt khoảng 1,6 nghìn tỷ USD trong năm 2025, tăng 6%. Tuy nhiên, dòng vốn này có xu hướng tập trung vào một số nền kinh tế và các ngành mang tính chiến lược. Chỉ riêng các ngành chiến lược đã chiếm tới 44% giá trị các dự án đầu tư mới trên toàn cầu vào năm 2025, cao hơn đáng kể so với mức 16% của năm 2020. Giá trị các dự án công bố trong nhóm ngành này cũng tăng mạnh từ 109 tỷ USD lên 576 tỷ USD trong cùng giai đoạn. Đáng chú ý, hơn 80% FDI toàn cầu hiện đang đổ về 20 nền kinh tế tiếp nhận hàng đầu.

Điều này dẫn đến sự thay đổi trong tư duy thu hút đầu tư: các quốc gia không còn cạnh tranh đơn thuần về chi phí nhân công, mà chuyển sang cạnh tranh về năng lực hệ sinh thái, bao gồm hạ tầng số, năng lượng ổn định, nhân lực khoa học công nghệ, năng lực nghiên cứu, khả năng hấp thụ công nghệ, cùng với một hệ thống tài chính và thể chế có khả năng thích ứng cao.

CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC CỦA VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ HÓA

Trong bối cảnh toàn cầu đầy biến động đó, Việt Nam vẫn đang cho thấy những bước tiến về tăng trưởng kinh tế cũng như mở rộng năng lực khoa học, công nghệ. Tốc độ tăng trưởng GDP sáu tháng đầu năm 2026 của Việt Nam đạt mức 8,18% so với cùng kỳ. Đổi mới sáng tạo và khoa học công nghệ của Việt Nam cũng đang ngày càng khởi sắc.

Tính đến tháng 7/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ đã tiếp nhận 31 hồ sơ nhiệm vụ công nghệ chiến lược, mang theo tổng kinh phí dự kiến lên tới gần 9.700 tỷ đồng. Ở bình diện quốc tế, Việt Nam sở hữu 2.658 công bố khoa học trên cơ sở dữ liệu Scopus. Năng lực của hệ sinh thái khởi nghiệp toàn cầu cũng thăng tiến khi Việt Nam tăng 5 bậc, xếp thứ 50 thế giới. Cả nước hiện có 964 doanh nghiệp khoa học và công nghệ cùng 46 tổ chức hỗ trợ đổi mới sáng tạo.

Về mặt hạ tầng số, sự bùng nổ của dữ liệu được thể hiện qua con số hơn 4,6 tỷ giao dịch trên Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu quốc gia, cùng với 32,5 triệu chứng thư chữ ký số đã được cấp tính đến tháng 7/2026. Lĩnh vực công nghiệp công nghệ số mang lại doanh thu khoảng 662.724 tỷ đồng, trong khi kim ngạch xuất khẩu phần cứng và điện tử đạt khoảng 21,5 tỷ USD. Đáng chú ý, Việt Nam vươn lên đứng thứ 9 thế giới về tốc độ băng rộng di động (đạt 210,85 Mbps) và thứ 2 Đông Nam Á về tỷ lệ sử dụng IPv6 (đạt 67%), với hơn 81.600 doanh nghiệp công nghệ số đang hoạt động.

Tuy nhiên, quy mô nguồn lực lớn không đồng nghĩa với năng lực tạo ra giá trị tương xứng. Một nền tảng có hàng tỷ giao dịch hay hàng nghìn công bố khoa học sẽ không mang lại giá trị kinh tế bền vững nếu thiếu khả năng chuyển hóa chúng thành tri thức phục vụ chính sách, hoặc thương mại hóa thành công nghệ sản xuất thực tế. Nền kinh tế cần khả năng hấp thụ công nghệ cao, nơi dữ liệu, tri thức, công nghệ, doanh nghiệp, vốn và chính sách được kết nối chặt chẽ thành một chu trình khép kín.

LIÊN KẾT CHUỖI GIÁ TRỊ

Để giải quyết khoảng trống này, Viện Quản trị Chính sách và Chiến lược phát triển đã đề xuất mô hình “Vòng tròn Chính sách”. Khác với phương pháp hoạch định truyền thống xem dữ liệu chỉ là đầu vào, mô hình này coi chính sách là một hệ thống động học, có khả năng học hỏi liên tục. Trong đó, dữ liệu trở thành hệ thống phản hồi xuyên suốt vòng đời chính sách, kết nối chính sách với vòng đời tạo giá trị kinh tế và huy động nguồn lực quốc gia.

“Vòng tròn Chính sách” bao gồm bảy cấu phần quản trị tương hỗ mật thiết với nhau, bao gồm:

Thứ nhất, chính sách và kiểm soát, thiết lập khung pháp lý, quản trị rủi ro, tuân thủ tiêu chuẩn và trách nhiệm giải trình.

Thứ hai, chuẩn hóa các bước từ nghiên cứu, dự báo, xây dựng chính sách, đến truyền thông, thực thi và cải tiến.

Thứ ba, quản lý hiệu quả dựa trên việc đo lường kết quả thực tế và tác động dài hạn.

Thứ tư, phát triển nền tảng dữ liệu lớn, điện toán đám mây, AI, khả năng liên thông và an toàn thông tin.

Thứ năm, đưa năng lực dữ liệu và AI trở thành một phần thiết yếu của năng lực quản trị.

Thứ sáu, chuẩn hóa, tích hợp, quản trị vòng đời và chuyển hóa dữ liệu số thành tri thức.

Thứ bảy, phân định rõ trách nhiệm, quyền hạn và tạo cơ chế phối hợp thông suốt.

Lõi quản trị này được vận hành trên nền tảng hệ sinh thái dữ liệu - tri thức khoa học và kỹ thuật rộng lớn, bao gồm mạng lưới với khoảng 2,2 triệu trí thức thuộc hệ thống Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam. Chuỗi giá trị được định hình theo lộ trình: Dữ liệu → Tri thức → Công nghệ → Doanh nghiệp → Vốn → Thị trường → Tác động → Dữ liệu mới. Dữ liệu từ kết quả thực thi luôn được đưa quay vòng trở lại để kiểm chứng giả định và điều chỉnh chính sách, tạo ra sự linh hoạt và tính thích ứng cao nhất.

NGUỒN DỮ LIỆU TỪ HỆ THỐNG TÀI CHÍNH, NGÂN HÀNG

Một trong những ứng dụng thực tiễn lớn nhất của dữ liệu khoa học kỹ thuật hiện nay là hỗ trợ ra quyết định phân bổ vốn, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính xanh và tài chính liên kết bền vững. Nếu như trước đây, quyết định tín dụng chỉ dựa vào năng lực tài chính, tài sản bảo đảm và dòng tiền, thì nay các yếu tố Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG) đang ngày càng được đề cao.

Doanh nghiệp muốn tiếp cận dòng vốn ưu đãi bắt buộc phải có khả năng cung cấp dữ liệu minh bạch, tin cậy để chứng minh mức độ hoàn thành các mục tiêu bền vững. Cơ chế này vận hành theo chuỗi: mục tiêu bền vững → dữ liệu → chỉ tiêu đo lường → xác minh → điều kiện tài chính → kết quả thực hiện → dữ liệu phản hồi.

Điển hình cho sự chuyển đổi này là Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank). VietinBank đã tích cực ứng dụng mô hình tích hợp dữ liệu lớn và AI.

Việc ký kết hợp tác cùng 8 đối tác trong và ngoài nước triển khai sản phẩm cho vay liên kết bền vững (SLL) đánh dấu bước tiến mới trong lộ trình ESG của VietinBank, đồng thời mở ra cách tiếp cận tín dụng gắn trực tiếp với các mục tiêu phát triển bền vững của doanh nghiệp. 

Đây cũng là điểm gặp nhau giữa câu chuyện của Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam (VUSTA), "Vòng tròn chính sách" và câu chuyện của ngân hàng. Đại hội IX của VUSTA mới đây đặt yêu cầu chuyển mạnh từ tư duy tập hợp trí thức sang kết nối và phát huy trí tuệ; từ việc sở hữu tri thức sang tạo ra tri thức mới, giải pháp mới và giá trị mới cho xã hội. Trong nền kinh tế dữ liệu, muốn thực hiện được điều đó cần một hạ tầng có khả năng kết nối tri thức với dữ liệu và kết nối dữ liệu với quyết định.

NGUỒN LỰC TOÀN CẦU VÀ BÀI TOÁN HOẠCH ĐỊNH CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

Để tận dụng tối đa tiềm năng, Việt Nam không thể hoạt động đơn độc mà cần xây dựng một mạng lưới nguồn lực toàn cầu vững chắc.

Mạng lưới này là sự cộng hưởng của năm nhóm chủ thể: Nhà nước (cung cấp thể chế, hạ tầng, chính sách và không gian thử nghiệm); Viện nghiên cứu, trường đại học (cung cấp tri thức chuyên sâu, kết quả nghiên cứu, công nghệ và nguồn nhân lực chất lượng cao); doanh nghiệp trong nước (đảm nhận vai trò hấp thụ công nghệ, tổ chức sản xuất và thương mại hóa sản phẩm ra thị trường); ngân hàng, tổ chức tài chính (cung cấp nguồn vốn và thiết lập cơ chế phân bổ vốn thông minh dựa trên đánh giá rủi ro và tác động thực tiễn); tập đoàn công nghệ, nhà đầu tư quốc tế (không chỉ mang đến nguồn vốn mà quan trọng hơn là công nghệ, thị trường, chuỗi cung ứng toàn cầu và mạng lưới tư vấn chiến lược).

Chiến lược thu hút đầu tư trong giai đoạn mới yêu cầu Việt Nam không chỉ nhìn vào quy mô dòng vốn mà phải xem xét mức độ công nghệ, khả năng chuyển giao tri thức, tiêu chuẩn quốc tế và khả năng kết nối doanh nghiệp FDI với chuỗi cung ứng nội địa. Các tổ chức nghiên cứu chính sách đóng vai trò kiến tạo sự liên kết này, đưa những đánh giá và khuyến nghị có chọn lọc vào hệ thống tư vấn toàn cầu.

Vì vậy, để Việt Nam phát triển trong kỷ nguyên mới, cần tập trung:

- Xây dựng kiến trúc dữ liệu khoa học, kỹ thuật liên thông, chuẩn hóa đểtái sử dụng hiệu quả thay vì phát triển các cơ sở dữ liệu phân mảnh độc lập.

- Thúc đẩy liên kết thực chất giữa nghiên cứu, doanh nghiệp và tài chính, đảm bảo con đường chuyển giao từ ý tưởng khoa học đến giá trị thương mại và huy động vốn.

- Chuyển đổi phương pháp đánh giá chương trình khoa học từ việc đo đếm ngân sách, đầu ra sang đánh giá tác động thực tế về kinh tế, xã hội.

- Hoàn thiện hạ tầng dữ liệu ESG có khả năng xác minh để hỗ trợ hoạt động tài chính xanh và liên kết bền vững.

- Thu hút FDI mang tính mạng lưới nguồn lực đối với các lĩnh vực bán dẫn, AI, năng lượng nhằm tạo ra chuỗi giá trị và chuyển giao công nghệ thay vì chỉ theo đuổi từng dự án đơn lẻ.

- Ưu tiên phát triển năng lực quản trị AI công, phát triển cơ chế minh bạch, kiểm toán và đo lường tác động đi kèm với ứng dụng công nghệ, tránh tình trạng triển khai công nghệ vượt mặt năng lực kiểm soát.

- Áp dụng "Vòng tròn Chính sách" như một cơ chế học hỏi liên tục để biến dữ liệu thành bằng chứng, bằng chứng thành chính sách và thực thi có phản hồi.

(*) Viện trưởng Viện Quản trị Chính sách và Chiến lược phát triển.