Từ thông điệp của Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2026), câu chuyện phát triển AI ở Việt Nam đang đặt ra yêu cầu lớn hơn việc tiếp cận hay ứng dụng công nghệ.
Đó là xây dựng đội ngũ nhân lực có năng lực làm chủ, tư duy sáng tạo và khả năng đưa những nghiên cứu trong phòng thí nghiệm trở thành sản phẩm giải quyết các bài toán thực tiễn của nền kinh tế.
Tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2026) diễn ra chiều 5/11, thông điệp Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân gửi tới cộng đồng sinh viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia công nghệ không chỉ là lời khuyến khích thế hệ trẻ theo đuổi lĩnh vực AI, mà còn gợi mở một vấn đề có ý nghĩa chiến lược đối với năng lực cạnh tranh quốc gia: muốn làm chủ công nghệ, trước hết phải có con người đủ năng lực và quyết tâm đi đến cùng những bài toán khó.
Chia sẻ câu chuyện hơn 20 năm học tập, nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, Bộ trưởng Vũ Hải Quân nhắc lại quá trình tiếp cận AI từ những nghiên cứu về mô hình 3D, dịch máy khi còn học tập ở nước ngoài. Sau khi trở về Việt Nam, ông thành lập phòng thí nghiệm đầu tiên trong nước về dịch máy.
Đáng chú ý, người đứng đầu ngành khoa học và công nghệ cũng thẳng thắn nhìn nhận, sau hơn 10 năm không trực tiếp làm chuyên môn, có những vấn đề kỹ thuật trong lĩnh vực AI hiện nay ông không còn theo kịp. Đây là một thực tế phản ánh tốc độ biến đổi rất nhanh của công nghệ, đồng thời cho thấy kiến thức và kinh nghiệm, dù quan trọng đến đâu, cũng không thể thay thế việc học hỏi liên tục.
Trong lĩnh vực AI, khoảng cách giữa người nắm bắt công nghệ và người bị bỏ lại phía sau có thể được tạo ra chỉ sau một chu kỳ phát triển sản phẩm. Những mô hình mới, phương pháp huấn luyện mới và công cụ phát triển mới liên tục xuất hiện, buộc người làm khoa học, kỹ sư và nhà quản trị phải thường xuyên cập nhật tri thức.
Theo Bộ trưởng Vũ Hải Quân, học tập không dừng lại ở giảng đường hay một tấm bằng. Người trẻ cần chủ động tiếp cận các nhóm nghiên cứu, diễn đàn khoa học, sự kiện công nghệ, mạnh dạn đặt câu hỏi và kiên trì theo đuổi những vấn đề khó.
Thông điệp này đặc biệt có ý nghĩa trong bối cảnh Việt Nam đang đặt mục tiêu phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trở thành động lực tăng trưởng. Bởi AI không đơn thuần là một công cụ hỗ trợ công việc, mà ngày càng trở thành hạ tầng công nghệ có khả năng tác động sâu rộng đến phương thức sản xuất, quản trị và cung ứng dịch vụ.
Một quốc gia muốn tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị AI toàn cầu không thể chỉ dừng ở việc sử dụng các nền tảng có sẵn. Năng lực nghiên cứu, phát triển mô hình, xây dựng dữ liệu, thiết kế sản phẩm và thương mại hóa công nghệ mới là những yếu tố quyết định khả năng làm chủ.
Nhìn lại hành trình phát triển của AI4VN, PGS.TS Bùi Thế Duy, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội, cho biết hơn tám năm trước, khi chương trình AI4Life lần đầu được tổ chức tại Đại học Quốc gia Hà Nội, trí tuệ nhân tạo vẫn chủ yếu hiện diện trong các phòng thí nghiệm và hội thảo khoa học.
Mục tiêu ban đầu của những người khởi xướng là đưa AI vào cuộc sống, tạo không gian để nhà nghiên cứu gặp gỡ doanh nghiệp và cùng tìm lời giải cho các vấn đề thực tiễn. Sau hơn tám năm, tốc độ phát triển của công nghệ đã vượt xa kỳ vọng ban đầu.
Minh chứng được ông Bùi Thế Duy đề cập là cuộc thi AI Arena tại AI4VN năm nay. Trong khoảng 20 phút, sinh viên có thể sử dụng AI để xây dựng một phần mềm ngay trên sân khấu, trong khi trước đây một công việc tương tự có thể mất nhiều tuần.
Sự thay đổi này cho thấy AI đang làm thay đổi đáng kể năng suất lao động trí tuệ, đặc biệt trong các lĩnh vực lập trình, xử lý dữ liệu và phát triển sản phẩm số. Tuy nhiên, tốc độ tạo ra sản phẩm nhanh hơn không đồng nghĩa với việc năng lực công nghệ đã được nâng lên tương ứng.
Vấn đề đặt ra là làm thế nào để người sử dụng hiểu được sản phẩm do AI tạo ra, đánh giá độ chính xác, kiểm soát rủi ro và tiếp tục cải tiến hệ thống. Đây cũng là thách thức đối với các trường đại học trong việc đổi mới phương thức đào tạo, chuyển từ truyền đạt kiến thức đơn thuần sang phát triển tư duy phản biện, năng lực giải quyết vấn đề và khả năng làm chủ công nghệ.
Ở góc độ hệ sinh thái, bà Bùi Thanh Vân, Thư ký tòa soạn Báo VnExpress, Trưởng ban tổ chức AI4VN, nhấn mạnh vai trò kết nối giữa cơ quan quản lý, nhà trường và doanh nghiệp. Trong đó, Nhà nước định hướng chiến lược và xây dựng chính sách; trường đại học đảm nhiệm đào tạo nhân lực, nghiên cứu nền tảng; doanh nghiệp đưa công nghệ vào sản xuất, kinh doanh và thương mại hóa sản phẩm.
Đây là mối liên kết có ý nghĩa quyết định đối với khả năng hình thành thị trường AI trong nước. Nếu hoạt động nghiên cứu thiếu sự kết nối với nhu cầu doanh nghiệp, các kết quả khoa học có thể khó đi đến ứng dụng. Ngược lại, nếu doanh nghiệp chỉ tập trung khai thác những công cụ sẵn có mà thiếu đầu tư nghiên cứu và phát triển, khả năng tạo ra sản phẩm có lợi thế cạnh tranh riêng cũng sẽ bị hạn chế.
Do đó, bài toán không chỉ là tăng số lượng người học AI hay số lượng doanh nghiệp ứng dụng AI, mà phải hình thành được chu trình khép kín từ nghiên cứu, đào tạo, thử nghiệm đến thương mại hóa.
Một trong những xu hướng đáng chú ý tại AI4VN 2026 là sự chuyển dịch từ AI cung cấp thông tin sang các tác nhân AI (AI Agent) có khả năng thực hiện nhiều công việc theo mục tiêu được giao.
Từ góc nhìn của Meta, bà Seher Syed, Quản lý chính sách về AI và Reality Labs khu vực châu Á - Thái Bình Dương, đưa ra ví dụ về việc sử dụng tác nhân AI để hỗ trợ người dùng chuẩn bị chuyến đi. Thay vì tự tìm kiếm từng dịch vụ, người dùng có thể giao cho AI tìm chuyến bay, khách sạn, dịch vụ thuê xe thông qua các ứng dụng được kết nối. Sau khi xem xét và phê duyệt, hệ thống tiếp tục hỗ trợ đặt dịch vụ và tổng hợp lịch trình.
Trong môi trường doanh nghiệp, khả năng này mở ra cơ hội tự động hóa nhiều quy trình vốn phụ thuộc vào thao tác thủ công và sự phối hợp giữa các bộ phận.
Ông Trịnh Xuân Tuân, Giám đốc Khoa học dữ liệu MoMo, chia sẻ về hệ thống tác nhân phân tích dữ liệu MOAT. Trước đây, khi bộ phận nghiệp vụ cần khai thác dữ liệu, họ phải gửi yêu cầu cho chuyên viên phân tích, trao đổi để làm rõ vấn đề, sau đó chờ xây dựng truy vấn và trả kết quả.
Với MOAT, nhân viên nghiệp vụ có thể trực tiếp đặt câu hỏi, hệ thống tự tạo truy vấn và đưa ra câu trả lời. Thời gian xử lý từ nhiều ngày được rút xuống còn vài phút. Điều này không chỉ cải thiện tốc độ tiếp cận dữ liệu mà còn giúp đội ngũ chuyên viên tập trung hơn vào những nhiệm vụ phân tích chuyên sâu.
Tuy nhiên, hiệu quả của AI không chỉ được đo bằng tốc độ xử lý. Khi hệ thống ngày càng được trao quyền tự chủ, doanh nghiệp phải đối mặt với yêu cầu quản trị mới: xác định giới hạn hoạt động, kiểm soát chất lượng đầu ra và bảo đảm trách nhiệm đối với các quyết định quan trọng.
Ông Nguyễn Quang Minh, Giám đốc Trung tâm Tư vấn và Đổi mới sáng tạo AI, FPT Smart Cloud, cho rằng doanh nghiệp cần phân định rõ những công việc AI được phép tự xử lý và những tình huống phải chuyển lại cho con người quyết định.
Cách tiếp cận phù hợp là bắt đầu từ những nhiệm vụ có mức độ rủi ro thấp, sau đó từng bước mở rộng quyền tự chủ trên cơ sở kết quả thử nghiệm và đánh giá rủi ro.
Điều này cho thấy triển khai AI không đơn thuần là câu chuyện đầu tư phần mềm hay trang bị công cụ mới. Doanh nghiệp còn phải xây dựng quy trình quản trị dữ liệu, cơ chế giám sát và đội ngũ nhân sự có khả năng phối hợp hiệu quả với hệ thống AI.
Một điểm đáng chú ý khác từ AI4VN 2026 là con đường đến với AI không nhất thiết bắt đầu từ ngành công nghệ thông tin.
TS Nguyễn Hà Phong, nhà nghiên cứu tại Qualcomm AI Research Việt Nam, chia sẻ hành trình nghiên cứu của mình bắt đầu từ niềm yêu thích robot khi còn là sinh viên ngành cơ điện tử tại Đại học Bách khoa Hà Nội. Từ đồ án tốt nghiệp về robot hàn sáu bậc tự do, ông dần chuyển sang nghiên cứu hệ thống điều khiển, thị giác máy tính, tái tạo cảnh 3D và học máy cho robot.
Câu chuyện này cho thấy AI là lĩnh vực có tính liên ngành rất cao. Những bài toán trong y tế, giao thông, nông nghiệp, công nghiệp hay tài chính đều cần sự kết hợp giữa kiến thức chuyên ngành và năng lực công nghệ.
Vì vậy, phát triển nhân lực AI không nên chỉ tập trung đào tạo những người có khả năng viết mã hoặc sử dụng mô hình. Nền tảng toán học, khoa học máy tính, khả năng tư duy hệ thống, hiểu biết chuyên ngành và năng lực kiểm chứng kết quả mới là những yếu tố tạo nên lợi thế dài hạn.
TS Nguyễn Hà Phong cũng lưu ý, dù AI có thể giúp viết mã và chạy thử mô hình nhanh hơn, người học vẫn phải hiểu bản chất đoạn mã thực hiện công việc gì, mô hình vận hành ra sao và có thể cải tiến ở đâu.
Cùng quan điểm về yêu cầu gắn đào tạo với thực tiễn, ông Lê Trung Hiếu, Giám đốc Sản phẩm FPT IS, khuyến khích sinh viên sử dụng AI để thử sức với những bài toán mà doanh nghiệp và cộng đồng đang cần lời giải. Thay vì chỉ tiếp cận công nghệ qua lý thuyết, người học cần chủ động xây dựng sản phẩm, thử nghiệm và kiểm chứng hiệu quả ứng dụng.
Trong khuôn khổ AI4VN 2026, Ban tổ chức đã trao Giải thưởng Trí tuệ nhân tạo Việt Nam - AI Awards 2026, vinh danh ba giải pháp AI xuất sắc, ba sản phẩm AI xuất sắc, năm tài năng AI Việt và năm doanh nghiệp phát triển AI tiêu biểu.
Các đơn vị được vinh danh ở hạng mục giải pháp AI xuất sắc gồm FPT Smart Cloud với nền tảng FPT AI Factory; Elcom với hệ sinh thái giao thông thông minh Elcom ITS và MoMo với giải pháp xây dựng, bảo vệ niềm tin số bằng AI.
Ở hạng mục sản phẩm AI xuất sắc, các đại diện gồm Doctranslate.io của ThinkPrompt, hệ điều hành doanh nghiệp AI BrainOS của AIZ và nền tảng Kyta Platform của FPT IS.
Năm doanh nghiệp AI tiêu biểu gồm Elcom, CMC OpenAI, MoMo, Zalo Platforms và Minh Phúc Transformation.
Những kết quả được ghi nhận tại sự kiện phản ánh sự tham gia ngày càng đa dạng của doanh nghiệp Việt Nam trong hệ sinh thái AI, từ hạ tầng, nền tảng đến các giải pháp ứng dụng trong từng ngành kinh tế.
Tuy nhiên, để AI thực sự trở thành động lực tăng trưởng, những giải thưởng hay sản phẩm trình diễn mới chỉ là bước khởi đầu. Giá trị lâu dài cần được kiểm chứng bằng khả năng giải quyết vấn đề thực tế, mức độ tin cậy, hiệu quả kinh tế và khả năng mở rộng trên thị trường.
Đối với doanh nghiệp, đầu tư AI cần xuất phát từ bài toán cụ thể thay vì chạy theo xu hướng. Đối với các trường đại học, cần tăng cường hợp tác nghiên cứu, tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận dữ liệu và bài toán thực tiễn. Còn với cơ quan quản lý, việc hoàn thiện môi trường chính sách, thúc đẩy nghiên cứu, phát triển nhân lực và kết nối hệ sinh thái sẽ là những điều kiện quan trọng để AI Việt Nam phát triển bền vững.
Thông điệp của Bộ trưởng Vũ Hải Quân tại AI4VN 2026 vì thế không chỉ dành cho sinh viên theo đuổi ngành AI, mà còn là lời gợi mở đối với toàn bộ hệ sinh thái công nghệ Việt Nam. Trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu, lợi thế không chỉ thuộc về những người tiếp cận công nghệ sớm nhất, mà thuộc về những người đủ năng lực hiểu sâu, làm chủ và kiên trì giải quyết những bài toán khó.
Muốn AI Việt Nam đi xa, cần nhiều hơn những người biết sử dụng AI. Việt Nam cần những nhà khoa học dám nghiên cứu, kỹ sư dám đổi mới, doanh nghiệp dám đầu tư và thế hệ trẻ dám theo đuổi những vấn đề chưa có lời giải.
.jpg "Thúc đẩy AI công nghiệp và sản xuất thông minh")
