Xây dựng hạ tầng số, đặc biệt trong lĩnh vực AI, là yếu tố then chốt để các doanh nghiệp yên tâm triển khai các ứng dụng công nghệ. Để AI phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, hạ tầng cần đáp ứng những yêu cầu khắt khe...

Hạ tầng AI bao gồm các công nghệ và tài nguyên hỗ trợ việc phát triển, triển khai và vận hành các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Để Việt Nam thực sự bứt phá trong cuộc cách mạng Trí tuệ nhân tạo (AI), việc xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ không chỉ dừng lại ở một giải pháp đơn lẻ.

Theo các chuyên gia hàng đầu, hành trình này đòi hỏi một chiến lược đa tầng: từ việc xây dựng một nền tảng hạ tầng đám mây vững chắc và đáng tin cậy, đến việc triển khai các mô hình lai (hybrid) thông minh kết hợp giữa đám mây và thiết bị. Cuối cùng là nuôi dưỡng một khát vọng lớn về tự chủ công nghệ với các mô hình ngôn ngữ mang bản sắc Việt Nam.

Hạ tầng AI phải đủ mạnh và đủ tin cậy

Theo ông Lê Xuân Quế, Giám đốc Công nghệ Viettel IDC, việc xây dựng hạ tầng số, đặc biệt trong lĩnh vực AI, là yếu tố then chốt để các doanh nghiệp yên tâm triển khai các ứng dụng công nghệ. Hạ tầng AI bao gồm các công nghệ và tài nguyên hỗ trợ việc phát triển, triển khai và vận hành các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Hạ tầng này bao gồm phần cứng (như chip xử lý, bộ nhớ, lưu trữ) và phần mềm (như hệ điều hành, nền tảng đám mây, thư viện AI) cần thiết để thực hiện các thuật toán AI. Lãnh đạo Viettel IDC cho rằng để AI phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, hạ tầng cần đáp ứng được những yêu cầu khắt khe.

Hạ tầng AI phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của Việt Nam về an ninh mạng, luật dữ liệu và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Khi đó, các tổ chức và doanh nghiệp mới tự tin chia sẻ dữ liệu của mình lên hệ thống. Ngoài ra, hạ tầng cần có tính mở và khả năng tích hợp cao để tương thích với các trung tâm dữ liệu riêng hoặc các dịch vụ đám mây khác nhau mà doanh nghiệp đang vận hành.

Ông Lê Xuân Quế cho biết Viettel IDC xem AI là một động lực mới và đã đầu tư mạnh mẽ vào việc phát triển năng lực hạ tầng. Xây dựng hạ tầng AI, ông Lê Xuân Quế đã nhấn mạnh ba yếu tố chính. Thứ nhất, hạ tầng AI phải có năng lực tính toán cao, đáp ứng được khối lượng tính toán lớn và tốc độ xử lý nhanh. Thứ hai, cần có dung lượng lưu trữ lớn để đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ. Thứ ba, hạ tầng phải bảo đảm tốc độ kết nối nhanh, giúp xử lý các tác vụ AI trong thời gian thực. Bên cạnh sức mạnh về hiệu năng, ông Quế cũng nhấn mạnh đến yếu tố bảo mật và tin cậy cần được “đặt lên hàng đầu”. Theo chuyên gia, hạ tầng AI phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của Việt Nam về an ninh mạng, luật dữ liệu và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Khi đó, các tổ chức và doanh nghiệp mới tự tin chia sẻ dữ liệu của mình lên hệ thống. Ngoài ra, hạ tầng cần có tính mở và khả năng tích hợp cao để tương thích với các trung tâm dữ liệu riêng hoặc các dịch vụ đám mây khác nhau mà doanh nghiệp đang vận hành.

Mô hình lai kết hợp sức mạnh đám mây và thiết bị

Sở hữu một hạ tầng mạnh mẽ mới chỉ là bước đầu. Bài toán tiếp theo là làm thế nào để tận dụng AI, triển khai AI một cách hiệu quả và tối ưu nhất. Chia sẻ về vấn đề này, ông Trần Vũ Quyền, Chủ tịch Hội đồng Quản trị VNPT Technology, Tập đoàn VNPT, cho biết công ty đang theo đuổi một hướng đi mang tính xu hướng toàn cầu. “Bên cạnh việc phát triển AI trên nền tảng đám mây (AI on cloud), chúng tôi còn theo đuổi một hướng đi khác là triển khai AI theo mô hình lai (hybrid), kết hợp giữa AI tại thiết bị (AI on device) và AI trên đám mây”, ông Quyền giải thích. Theo ông, việc phân bổ tác vụ AI một cách thông minh giữa thiết bị và đám mây giúp giải quyết nhiều bài toán quan trọng cùng lúc. “Đầu tiên là bài toán tốc độ truy cập, đảm bảo các ứng dụng AI hoạt động nhanh chóng. Thứ hai là bài toán bảo mật, đặc biệt liên quan đến quyền riêng tư của người dùng. Thứ ba là bài toán cá nhân hóa. Và cuối cùng là tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa tài nguyên mạng”.

Cụ thể, theo ông Quyền, với những tác vụ không đòi hỏi năng lực tính toán quá lớn, AI có thể được triển khai ngay tại các thiết bị IoT, laptop, AI-box tại gia đình, doanh nghiệp, hay thậm chí tại các ngã tư đường phố. Ngược lại, những tác vụ cần xử lý dữ liệu lớn sẽ được đưa lên đám mây. “Tôi tin rằng đây là bài toán chung mà tất cả những người làm trong lĩnh vực AI đều phải cân nhắc”, ông Quyền khẳng định. Ông cho rằng việc triển khai AI tại biên (edge AI) và trên thiết bị sẽ góp phần hiện thực hóa lộ trình phát triển, ứng dụng công nghệ AI của Việt Nam trong tương lai.

Xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn mang bản sắc việt nam

Vượt lên trên các bài toán về hạ tầng và chiến lược triển khai, các chuyên gia cho rằng Việt Nam cần nuôi dưỡng một tham vọng lớn hơn để thực sự làm chủ cuộc chơi. Chia sẻ tầm nhìn này, ông Nguyễn Từ Quảng, Chủ tịch Bkav, cho rằng Việt Nam cần phải có một mô hình ngôn ngữ lớn, tương tự như ChatGPT, mang bản sắc riêng của mình. Theo ông Quảng, đây là “cơ hội ngàn năm có một”, bởi công nghệ AI như hiện nay chỉ mới phát triển mạnh mẽ trong khoảng ba năm trở lại đây trên toàn cầu. Ông Nguyễn Tử Quảng đánh giá người Việt Nam, với sự nhạy bén và phù hợp trong lĩnh vực này, có tiềm năng rất lớn để không chỉ là người dùng mà còn là người tạo ra các công nghệ lõi.

Bên cạnh đó, các chính sách chiến lược quốc gia cũng đang hỗ trợ mạnh mẽ cho định hướng và khát vọng này. Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo đã xác định rõ AI là một trong những công nghệ chiến lược cần ưu tiên làm chủ. Nghị quyết nhấn mạnh việc phát triển hạ tầng số, dữ liệu quốc gia và đặc biệt là phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, tạo ra một môi trường khuyến khích đổi mới, chấp nhận rủi ro có kiểm soát để theo đuổi các công nghệ mới.

Cụ thể hóa chủ trương này, Quyết định 1002/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ ban hành vào tháng 5/2025 vừa qua đã phê duyệt Đề án đào tạo nguồn nhân lực phục vụ phát triển công nghệ cao giai đoạn 2025 - 2035 và định hướng tới năm 2045. Đề án đặt ra những mục tiêu rất tham vọng đến năm 2030, như đào tạo 8.000 người tốt nghiệp mỗi năm từ các chương trình chuyên sâu về AI, đồng thời đảm bảo 100% chương trình đào tạo kỹ sư, thạc sĩ khối ngành STEM phải được tích hợp kiến thức về phân tích dữ liệu và AI. Việc sở hữu một mô hình ngôn ngữ lớn riêng không chỉ là biểu tượng của sự tự chủ công nghệ mà còn là nền tảng để phát triển các ứng dụng AI phù hợp với văn hóa, ngôn ngữ và bối cảnh đặc thù của Việt Nam, mở ra một chương mới cho sự phát triển của nền kinh tế số quốc gia.

P.T (tổng hợp)