AI và lựa chọn quỹ đạo tăng trưởng của Việt Nam

Muốn GDP bình quân đầu người đạt khoảng 8.500 USD vào năm 2030 như mục tiêu Đại hội XIV đề ra, nền kinh tế phải duy trì tốc độ tăng trưởng trên 10% mỗi năm trong suốt giai đoạn 2026-2030.

Với quy mô đã vượt 500 tỷ USD, Việt Nam khó có thể đạt mục tiêu này nếu chỉ tiếp tục dựa vào những động lực từng tạo nên thành công trong nhiều năm qua. Muốn giữ được tốc độ tăng trưởng hai con số, Việt Nam cần một động lực mới đủ sức nâng năng suất của cả nền kinh tế.

Chính từ bài toán đó, nghiên cứu của GS.TS Trần Thọ Đạt cùng nhóm nghiên cứu Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, trình bày tại Hội thảo khoa học quốc gia về thực hiện mục tiêu phát triển Việt Nam đến năm 2030, đã thu hút nhiều sự quan tâm.

Thay vì lặp lại những dự báo quen thuộc về AI, nhóm nghiên cứu tập trung trả lời một câu hỏi khác: AI có thể đóng góp đến đâu cho tăng trưởng của Việt Nam nếu đất nước theo đuổi những lựa chọn chính sách khác nhau?

Khác với nhiều báo cáo quốc tế, nhóm nghiên cứu không đi tìm một con số gây chú ý. Theo GS.TS Trần Thọ Đạt, nhiều dự báo hiện nay về tác động của AI đưa ra những kết quả rất lớn nhưng chưa chỉ rõ mô hình và cơ sở tính toán. Vì vậy, nhóm vận dụng các mô hình đánh giá tác động kinh tế của AI đang được sử dụng trên thế giới vào dữ liệu của Việt Nam để xây dựng các kịch bản tăng trưởng.

Nếu muốn AI trở thành động lực tăng trưởng mới, điều Việt Nam cần chạy đua trước hết không phải là công nghệ, mà là tốc độ hoàn thiện thể chế, phát triển hạ tầng, dữ liệu và nguồn nhân lực. Ảnh: Nguyễn Huế

Giới nghiên cứu hiện vẫn chưa có tiếng nói thống nhất về tác động của AI đối với tăng trưởng. Nếu McKinsey dự báo AI có thể tạo ra giá trị rất lớn cho kinh tế toàn cầu, thì Daron Acemoglu, nhà kinh tế đoạt giải Nobel năm 2024, lại cho rằng tác động của AI đến năng suất sẽ khiêm tốn hơn nhiều. Chính vì vậy, thay vì đi tìm một con số tuyệt đối, nhóm nghiên cứu lựa chọn mô hình hóa tác động của AI trong điều kiện cụ thể của Việt Nam.

Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu xây dựng ba kịch bản.

Kịch bản cơ sở giả định nền kinh tế hấp thụ AI theo xu hướng tự nhiên, gần như không có thay đổi lớn về chính sách. Kịch bản tăng tốc tập trung nguồn lực vào những ngành có khả năng ứng dụng AI cao nhất. Còn ở kịch bản đột phá, AI được đặt trong một chiến lược quốc gia với những bước đi đồng bộ về hạ tầng tính toán, dữ liệu, nguồn nhân lực và thể chế.

Sự khác nhau giữa ba kịch bản không nằm ở bản thân công nghệ AI. Công nghệ rồi sẽ ngày càng phổ biến. Khoảng cách được quyết định bởi mức độ chuẩn bị của quốc gia để công nghệ ấy chuyển hóa thành năng suất và cuối cùng là tăng trưởng.

Đó cũng là câu hỏi lớn mà nghiên cứu đặt ra: trong giai đoạn phát triển mới, điều gì sẽ quyết định quỹ đạo tăng trưởng của Việt Nam trong hai thập niên tới?

Câu trả lời nằm ở chính khoảng cách giữa ba kịch bản tăng trưởng.

Trong giai đoạn 2026-2027, khác biệt giữa các kịch bản gần như chưa đáng kể. Đầu tư cho hạ tầng AI, dữ liệu, nhân lực hay cải cách thể chế đều cần thời gian để phát huy hiệu quả. Nhưng từ sau năm 2027, các quỹ đạo tăng trưởng bắt đầu phân kỳ rõ rệt. Kịch bản cơ sở tiếp tục tăng trưởng theo khả năng hấp thụ AI tự nhiên của nền kinh tế, trong khi kịch bản đột phá dần tạo khoảng cách nhờ một chiến lược quốc gia được triển khai đồng bộ.

Kết quả mô hình cho thấy đến năm 2045, chênh lệch giữa kịch bản cơ sở và kịch bản đột phá có thể lên tới khoảng 2 điểm phần trăm GDP. Khoảng cách tích lũy giữa hai kịch bản đạt khoảng 340 tỷ USD, gần tương đương quy mô nền kinh tế Việt Nam hiện nay. Điều đó cũng đồng nghĩa, sự chậm trễ trong hoạch định và triển khai chính sách AI có thể khiến Việt Nam đánh đổi một phần tăng trưởng rất lớn trong dài hạn.

Nhóm nghiên cứu vì thế gọi giai đoạn từ nay đến năm 2028 là "thời điểm vàng". Mỗi năm chậm trễ không chỉ làm mất cơ hội tăng trưởng của năm đó mà còn thu hẹp tiềm năng của cả hai thập niên tiếp theo.

Mô hình của GS.TS Trần Thọ Đạt cho thấy điều được đo không chỉ là tác động của AI mà còn là tác động của chính sách. Cùng một công nghệ, cùng một xuất phát điểm, nhưng lựa chọn chính sách khác nhau sẽ tạo ra những quỹ đạo tăng trưởng rất khác nhau.

Chính vì vậy, nhóm nghiên cứu không đề xuất đầu tư dàn trải. Trong số 21 ngành được phân tích, bốn ngành gồm công nghệ thông tin và truyền thông, tài chính - ngân hàng, khoa học - công nghệ và công nghiệp chế biến, chế tạo được xác định là những lĩnh vực cần ưu tiên.

Dù chỉ chiếm khoảng 37% GDP, bốn ngành này có khả năng tạo ra khoảng một nửa tác động kinh tế của AI. Khi nguồn lực không phải vô hạn, đây là những lĩnh vực có khả năng tạo hiệu ứng lan tỏa lớn nhất cho toàn bộ nền kinh tế.

Cách tiếp cận này cũng đồng điệu với tinh thần của Nghị quyết 57, khi khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được xác định là động lực phát triển quan trọng của giai đoạn mới. Tuy nhiên, từ chủ trương đến tăng trưởng vẫn là một khoảng cách lớn. Khoảng cách ấy chỉ có thể được lấp đầy bằng những chính sách cụ thể về hạ tầng AI, dữ liệu, nguồn nhân lực, thể chế và nguồn lực đầu tư.

Suy cho cùng, nghiên cứu của GS.TS Trần Thọ Đạt không chỉ nói về AI. Điều nghiên cứu thực sự chỉ ra là cùng một công nghệ, cùng một xuất phát điểm, nhưng lựa chọn chính sách khác nhau sẽ tạo ra những quỹ đạo tăng trưởng khác nhau.

Nếu muốn AI trở thành động lực tăng trưởng mới, điều Việt Nam cần chạy đua trước hết không phải là công nghệ, mà là tốc độ hoàn thiện thể chế, phát triển hạ tầng, dữ liệu và nguồn nhân lực. Bởi cái giá của sự chậm trễ cuối cùng sẽ được đo bằng chính tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế.

Lan Anh