AI và bài toán tăng trưởng của Việt Nam

Dư địa tăng trưởng từ một công nghệ có sức lan tỏa đặc biệt

Yêu cầu đổi mới động lực tăng trưởng, nâng cao năng suất đang trở nên cấp thiết khi Việt Nam hướng tới mục tiêu tăng trưởng cao trong giai đoạn 2026 - 2030. Đúng thời điểm đó, AI xuất hiện và phát triển mạnh mẽ ở mọi lĩnh vực. Khác với nhiều công nghệ chỉ tác động trực tiếp đến một số ngành, AI có thể thâm nhập vào gần như toàn bộ hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị.

Theo TS. Hồ Đức Thắng - Ủy viên chuyên trách Ủy ban Văn hóa và Giáo dục của Quốc hội: “bản chất cốt lõi của tăng trưởng hai con số là năng suất, cùng nguồn lực tạo ra nhiều giá trị hơn, và không có công nghệ nào tăng năng suất tốt hơn AI”.

Đồ họa: Phương Anh

Ở quy mô nền kinh tế, GS.TS Trần Thọ Đạt và nhóm nghiên cứu đưa ra ba kịch bản về đóng góp của AI đối với tăng trưởng GDP Việt Nam. Theo kết quả mô hình, năm 2030, AI có thể đóng góp thêm 0,72 điểm phần trăm tăng trưởng trong kịch bản cơ sở; 1,29 điểm phần trăm trong kịch bản tăng tốc và 2,05 điểm phần trăm trong kịch bản đột phá. Đến năm 2045, mức đóng góp tương ứng là 1,92; 3,05 và 4 điểm phần trăm mỗi năm.

Đây là kết quả ước lượng theo mô hình và phụ thuộc vào các giả định, không phải mức tăng trưởng chắc chắn sẽ đạt được. Dù vậy, khoảng cách hơn 2 điểm phần trăm giữa kịch bản cơ sở và đột phá vào năm 2045 cho thấy chính sách và năng lực tổ chức thực hiện có thể tạo ra khác biệt rất lớn.

Nghiên cứu cũng chỉ ra 4 ngành gồm công nghệ thông tin và truyền thông, tài chính - ngân hàng, khoa học - công nghệ, công nghiệp chế biến - chế tạo, tuy chiếm khoảng 37% GDP nhưng có thể tạo ra hơn một nửa tổng tác động của AI. Đây là những lĩnh vực đã có mức độ số hóa tương đối cao, sở hữu nhiều dữ liệu hoặc có khả năng lan tỏa công nghệ sang phần còn lại của nền kinh tế.

Nếu đi đúng hướng, AI sẽ giúp Việt Nam chuyển từ tăng trưởng dựa nhiều vào mở rộng đầu vào sang tăng trưởng dựa nhiều hơn vào năng suất và đổi mới sáng tạo.

Mặt trái phía sau bước nhảy năng suất

Tuy nhiên, tiềm năng lớn không đồng nghĩa mọi ứng dụng AI đều tạo ra tăng trưởng. Như TS. Nguyễn Đình Trúc - Viện trưởng Viện Kinh tế Việt Nam và Thế giới lưu ý, “sử dụng AI không đồng nghĩa với năng suất nếu tính đến chi phí vận hành”. Việc một cá nhân sử dụng công cụ AI để hỏi đáp, soạn văn bản hay làm bài trình bày có thể tạo ra sự thuận tiện, nhưng chưa chắc đã làm thay đổi năng suất của cả doanh nghiệp.

Giá trị chỉ hình thành khi công nghệ được tích hợp vào quy trình sản xuất, kinh doanh, đi kèm dữ liệu đáng tin cậy, nhân lực đủ năng lực thẩm định và cơ chế xác định trách nhiệm rõ ràng. Nếu quy trình cũ không được thiết kế lại, AI có thể chỉ trở thành một khoản chi phí mới, thậm chí tạo thêm sai sót do con người quá tin vào kết quả do máy sinh ra.

AI có thể tạo ra một bước nhảy về năng suất, nhưng không tự mình giải quyết được các điểm nghẽn của nền kinh tế. Công nghệ chỉ trở thành động lực tăng trưởng khi được đặt trong một hệ sinh thái gồm hạ tầng đủ dùng, dữ liệu tin cậy, nhân lực có năng lực, nguồn vốn phù hợp và thể chế vừa kiểm soát rủi ro vừa khuyến khích sáng tạo.

Thách thức trước hết nằm ở việc làm. Theo TS. Hồ Đức Thắng, AI không đơn thuần thay thế bao nhiêu người mà đang “phân chia lại công việc”. Nhóm chịu sức ép lớn có thể là lao động trẻ mới

gia nhập thị trường, vốn thường đảm nhiệm những công việc ban đầu như tổng hợp thông tin, làm báo cáo, lập trình cơ bản hay hỗ trợ hành chính. Trong khi đó, người có chuyên môn và kinh nghiệm lại có điều kiện khai thác AI hiệu quả hơn bởi họ biết đánh giá kết quả nào đúng, kết quả nào sai. Vì vậy, AI có nguy cơ làm nới rộng khoảng cách giữa lao động có kỹ năng với lao động ít kỹ năng, giữa doanh nghiệp lớn có dữ liệu và nguồn lực với doanh nghiệp nhỏ khó tiếp cận công nghệ.

Một điểm nghẽn khác là chi phí hạ tầng. Theo các chuyên gia, việc xây dựng các mô hình AI lớn đòi hỏi năng lực tính toán và lượng điện rất lớn, vượt quá khả năng đầu tư của phần lớn doanh nghiệp Việt Nam. Nếu hoàn toàn dựa vào hạ tầng nước ngoài, nền kinh tế sẽ đối mặt với rủi ro phụ thuộc về công nghệ, chi phí và khả năng tiếp cận dịch vụ. Nhưng nếu chạy đua xây dựng mọi công nghệ nền tảng bằng nguồn lực trong nước, Việt Nam cũng có thể rơi vào cuộc cạnh tranh quá sức và phân tán đầu tư.

Dữ liệu vừa là nguyên liệu, vừa là nguồn rủi ro. Dữ liệu lịch sử thiếu cân bằng hoặc chứa thiên kiến có thể khiến hệ thống AI lặp lại, thậm chí khuếch đại sự phân biệt và bất bình đẳng đã tồn tại. Khi ngày càng nhiều nội dung trên Internet được chính AI tạo ra, việc tiếp tục dùng nguồn dữ liệu này để huấn luyện các mô hình mới còn có thể làm giảm chất lượng kết quả.

Bên cạnh đó là nguy cơ lừa đảo bằng hình ảnh, âm thanh giả, xâm phạm quyền riêng tư, tấn công mạng và thông tin sai lệch. Vì vậy, bài toán tăng trưởng không thể tách rời bài toán an toàn, minh bạch và trách nhiệm.

Chuyển từ “dùng AI” sang tạo giá trị bằng AI

Nghiên cứu của GS.TS Trần Thọ Đạt và nhóm chuyên gia cũng chỉ ra một vấn đề đáng lưu ý, đó là tốc độ ứng dụng có ảnh hưởng lớn hơn mức độ hiệu quả của từng ứng dụng trong giai đoạn 2025 - 2035. Theo phân tích độ nhạy của mô hình, đưa thời điểm phổ cập AI sớm hơn hai năm có thể tạo tác động lớn hơn việc tăng hiệu quả ứng dụng thêm 30%. Giai đoạn 2026 - 2028 vì vậy được xác định là “thời điểm vàng”, khi các kịch bản bắt đầu phân kỳ mạnh.

Hành động sớm, tuy nhiên, không có nghĩa là đầu tư dàn trải hay chạy theo phong trào. Với nguồn lực có hạn, Việt Nam cần lựa chọn các bài toán có khả năng tạo giá trị đo lường được. Trước mắt, có thể ưu tiên bốn lĩnh vực được nghiên cứu xác định có tác động lớn và sức lan tỏa cao; đồng thời khuyến khích doanh nghiệp bắt đầu từ các quy trình lặp lại, tốn nhiều thời gian, có dữ liệu tương đối đầy đủ và dễ đánh giá hiệu quả.

Ở tầm quốc gia, hạ tầng AI cần được nhìn nhận như một hạ tầng dùng chung. Nhà nước có vai trò đầu tư nền tảng, dẫn dắt và tạo điều kiện để doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa, tiếp cận năng lực tính toán với chi phí phù hợp. Chính sách dữ liệu cần bảo đảm ba yêu cầu: có thể tiếp cận, có chất lượng và được sử dụng an toàn.

Cùng với đó, cần xây dựng thị trường tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp công nghệ có tài sản chủ yếu là trí tuệ, dữ liệu và phần mềm. Giải pháp có thể bao gồm quỹ đầu tư AI, vốn mồi của Nhà nước, hợp tác công tư, ưu đãi thuế cho nghiên cứu và phát triển, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát và hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ tiếp cận hạ tầng, dữ liệu. Nguồn lực công cần đóng vai trò dẫn dắt, nhưng việc phân bổ phải dựa trên kết quả và khả năng lan tỏa, tránh biến hỗ trợ công nghệ thành ưu đãi dàn trải.

Nhiệm vụ quyết định cuối cùng vẫn là con người. Đào tạo AI không thể dừng ở kỹ năng sử dụng một vài công cụ, bởi công cụ thay đổi rất nhanh. Người lao động cần có kiến thức chuyên môn, tư duy phản biện, khả năng kiểm chứng kết quả, kỹ năng giao tiếp và ý thức chịu trách nhiệm.

Cánh cửa cơ hội đang mở, nhưng lợi ích sẽ không được phân bổ tự động. Hành động chậm có thể khiến Việt Nam bỏ lỡ một động lực tăng trưởng quan trọng; hành động vội vàng, thiếu lựa chọn cũng có thể làm gia tăng chi phí và rủi ro. Con đường phù hợp là đi sớm, đi có trọng tâm và luôn đặt con người ở vị trí kiểm soát cuối cùng.

Hoàng Yến