Từ thặng dư 1.000 tỷ USD của Trung Quốc đến bài toán AI cho sản xuất Việt

Chỉ trong 11 tháng, Trung Quốc đạt thặng dư thương mại khoảng 1.000 tỷ USD, bất chấp thuế nhập khẩu của Mỹ và nhiều rào cản thương mại. Con số này không chỉ là kỷ lục chưa quốc gia nào đạt được, mà còn là lời nhắc rất rõ ràng: ai kiểm soát được chuỗi cung ứng thì người đó định hình cuộc chơi.

Với doanh nghiệp sản xuất Việt Nam, câu chuyện không phải là “ngưỡng mộ Trung Quốc”, mà là: chúng ta học gì, và làm gì ngay từ bây giờ để không bị kẹt ở đáy chuỗi giá trị. Trong bối cảnh chi phí tăng, đơn hàng xuất khẩu biến động sau dịch, và cạnh tranh ngày càng gay gắt, dựa mãi vào lao động giá rẻ là con đường cụt.

Bài viết này đi thẳng vào ba ý:

• Vì sao Trung Quốc vẫn duy trì thặng dư khổng lồ dù bị siết thuế?
• Điều đó tác động thế nào đến chuỗi cung ứng và ngành sản xuất Việt?
• AI có thể giúp doanh nghiệp Việt tối ưu chuỗi cung ứng, bớt phụ thuộc vào Trung Quốc và nâng sức cạnh tranh ra sao?

---

1. Thặng dư 1.000 tỷ USD: Trung Quốc đã làm gì với chuỗi cung ứng?

Điểm mấu chốt là: Trung Quốc không chỉ bán rẻ, họ tổ chức chuỗi cung ứng cực kỳ hiệu quả và chủ động.

1.1. Hệ sinh thái sản xuất “từ A tới Z”

Trung Quốc xây được các cụm công nghiệp nơi:

• Nguyên liệu, linh kiện, phụ trợ nằm gần nhau
• Hạ tầng logistics (cảng biển, đường sắt, cao tốc, kho bãi) kết nối trơn tru
• Nhà cung ứng được chuẩn hóa theo yêu cầu các tập đoàn lớn

Kết quả là:

• Thời gian giao hàng ngắn
• Chi phí tồn kho giảm mạnh
• Khả năng “scale up” rất nhanh khi có đơn hàng lớn

Thặng dư thương mại 1.000 tỷ USD không chỉ đến từ giá rẻ, mà từ năng lực giao hàng đúng, đủ, nhanh cho cả thế giới.

1.2. Chủ động nguồn cung, không bị “nắm thóp”

Dù bị thuế nhập khẩu tại Mỹ và nhiều biện pháp bảo hộ, Trung Quốc vẫn duy trì xuất siêu lớn nhờ:

• Làm chủ các khâu then chốt: vật liệu, linh kiện, thiết bị
• Đầu tư ra nước ngoài (các nhà máy “China+1”) nhưng vẫn kiểm soát công nghệ và chuỗi cung ứng
• Dùng dữ liệu lớn và tự động hóa để tối ưu sản xuất, giảm giá thành

Nói thẳng: họ chủ động thiết kế luật chơi chuỗi cung ứng, phần còn lại của thế giới phải xoay quanh.

---

2. Chuỗi cung ứng toàn cầu và vị thế “mong manh” của sản xuất Việt Nam

Việt Nam được nhắc nhiều như một điểm đến “China+1”, nhưng vị thế hiện tại khá mong manh nếu nhìn từ góc độ chuỗi cung ứng.

2.1. Phụ thuộc lớn vào nguyên phụ liệu Trung Quốc

Trong nhiều ngành:

• Dệt may, da giày: tỷ lệ nguyên phụ liệu nhập từ Trung Quốc thường trên 50%
• Điện tử: linh kiện, bo mạch, module chủ yếu nhập khẩu
• Cơ khí: thép, chi tiết chuẩn, khuôn mẫu phần lớn tới từ Trung Quốc hoặc các nước lân cận

Rủi ro là gì?

• Trung Quốc siết xuất khẩu một số loại nguyên liệu → doanh nghiệp Việt thiếu hàng, trễ đơn
• Biến động tỷ giá, chi phí logistics tăng → biên lợi nhuận mỏng thêm
• Bất ổn địa chính trị, xung đột thương mại → chuỗi cung ứng đứt đoạn

2.2. Vai trò “lắp ráp” dễ bị thay thế

Nhiều nhà máy FDI tại Việt Nam chỉ phụ trách:

• Gia công, lắp ráp cuối
• Giá trị gia tăng thấp
• Phụ thuộc vào kế hoạch, thiết kế, chuỗi cung ứng toàn cầu do tập đoàn mẹ nắm

Khi đơn hàng giảm, họ có thể điều chuyển sang nước khác. Lợi thế chi phí lao động rẻ không còn là lợi thế bền vững.

2.3. Thách thức thương mại và yêu cầu mới từ khách hàng

Các hiệp định thương mại tự do mang lại cơ hội, nhưng đi kèm:

• Truy xuất nguồn gốc, chứng minh xuất xứ
• Tiêu chuẩn chất lượng, môi trường, lao động ngày càng chặt
• Yêu cầu giao hàng nhanh, linh hoạt hơn, “đặt hôm nay – giao vài ngày tới”

Nếu không hiện đại hóa quản trị chuỗi cung ứng, doanh nghiệp Việt rất khó đáp ứng các yêu cầu mới này một cách ổn định.

---

3. Việt Nam có thể học gì từ Trung Quốc – nhưng theo cách “thông minh” hơn?

Không thể sao chép mô hình Trung Quốc 20 năm trước. Quỹ đất, dân số, thời điểm hội nhập… đều đã khác. Nhưng vẫn có vài bài học cốt lõi.

3.1. Tư duy chuỗi cung ứng, không chỉ tư duy “nhà máy”

Nhiều doanh nghiệp Việt vẫn tập trung 90% vào xưởng: máy gì, ca kíp ra sao, lương thưởng thế nào. Trong khi Trung Quốc nhìn cả bức tranh:

• Nhà cung cấp nguyên liệu
• Đơn vị vận tải, kho bãi
• Đơn vị gia công phụ trợ
• Hệ thống phân phối, đại lý, khách hàng cuối

Doanh nghiệp nào coi chuỗi cung ứng là tài sản chiến lược, doanh nghiệp đó sống khỏe hơn trong khủng hoảng.

3.2. Dùng dữ liệu để điều hành, không chỉ dựa vào “kinh nghiệm”

Rất nhiều nhà máy ở Việt Nam hiện vẫn:

• Kế hoạch sản xuất trên Excel
• Dự báo nhu cầu bằng “cảm nhận” của sếp và trưởng phòng
• Quản lý tồn kho bằng phiếu giấy, nhập tay

Trong khi phía Trung Quốc đã dùng:

• Hệ thống MES, ERP, WMS để đồng bộ dữ liệu
• Phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo nhu cầu, tối ưu lịch sản xuất
• Cảm biến, IoT để giám sát máy móc theo thời gian thực

Tin tốt là: Việt Nam có cơ hội “đi tắt” bằng AI, không phải mất 10–15 năm lập trình thủ công như trước.

---

4. AI có thể giúp doanh nghiệp sản xuất Việt tối ưu chuỗi cung ứng như thế nào?

AI trong sản xuất không chỉ là robot hay dây chuyền tự động. Trọng tâm của bài này là AI trong tối ưu chuỗi cung ứng – thứ ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, thời gian giao hàng và biên lợi nhuận.

4.1. Dự báo nhu cầu chính xác hơn, giảm tồn kho “chết”

AI có thể phân tích:

• Dữ liệu bán hàng nhiều năm
• Mùa vụ, ngày lễ, xu hướng tiêu dùng
• Giá nguyên liệu, chi phí vận tải

Từ đó đưa ra dự báo nhu cầu chi tiết theo từng mã hàng, từng thị trường. Doanh nghiệp có thể:

• Giảm sản xuất thừa → giảm tồn kho chậm luân chuyển
• Chủ động đặt nguyên liệu sớm → chốt được giá tốt hơn, tránh sốc giá
• Lên kế hoạch ca kíp, nhân sự sát với thực tế hơn

Ví dụ: một nhà máy may tại miền Bắc ứng dụng mô hình AI để dự báo đơn hàng theo từng nhóm khách EU – Mỹ. Sau 6 tháng, họ giảm được ~18–20% tồn kho vải và bán thành phẩm, giải phóng hàng chục tỷ đồng vốn bị “kẹt” trong kho.

4.2. Tối ưu kế hoạch sản xuất và lịch giao hàng

AI có thể giải các bài toán rất “đời thường” nhưng phức tạp:

• Chạy mã hàng nào trước, mã nào sau để giảm thời gian chuyển chuyền?
• Phân bổ đơn hàng cho dây chuyền, nhà máy nào để đáp ứng kịp deadline?
• Khi có sự cố máy móc, làm sao sắp xếp lại kế hoạch để không trễ giao?

Thay vì cả phòng kế hoạch ngồi tranh luận, AI có thể đề xuất phương án tối ưu dựa trên hàng trăm ràng buộc (năng lực máy, lao động, thời gian setup, deadline từng đơn hàng…). Con người chỉ việc kiểm tra và quyết định.

4.3. Tối ưu tồn kho và nguồn cung, giảm phụ thuộc một thị trường

Đây là điểm chạm trực tiếp đến rủi ro phụ thuộc Trung Quốc.

AI có thể:

• Phân tích dữ liệu giá, thời gian giao hàng, độ ổn định của nhiều nhà cung cấp khác nhau
• Mô phỏng các kịch bản: nếu nhà cung cấp Trung Quốc trễ 2 tuần, nếu giá tăng 10%, nếu có gián đoạn logistics…
• Đề xuất chiến lược phân bổ đặt hàng hợp lý: bao nhiêu % từ Trung Quốc, bao nhiêu % từ nhà cung cấp trong nước hoặc khu vực khác

Doanh nghiệp không cần “cắt” Trung Quốc hoàn toàn (điều này khó và không cần thiết), mà giảm mức độ rủi ro bằng cấu trúc nguồn cung hợp lý.

4.4. Tối ưu vận tải và logistics

Chi phí logistics ở Việt Nam thường chiếm tỷ lệ cao hơn nhiều nước trong khu vực. AI có thể hỗ trợ:

• Tối ưu tuyến đường giao hàng, gom chuyến để giảm quãng đường trống
• Lập kế hoạch sử dụng xe tải, container, kho trung chuyển hiệu quả hơn
• Dự báo thời gian giao hàng thực tế dựa trên dữ liệu tắc đường, thời tiết, mùa cao điểm

Kết quả là:

• Giảm chi phí vận chuyển mỗi đơn vị sản phẩm
• Tăng độ chính xác của cam kết giao hàng với khách
• Tăng uy tín trong chuỗi cung ứng toàn cầu

4.5. Kết nối với bảo trì dự đoán và chất lượng – nền tảng cho chuỗi cung ứng ổn định

Trong series “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, hai mảnh ghép khác là:

• Bảo trì dự đoán (predictive maintenance): dùng AI dự đoán máy sắp hỏng để sửa trước khi dừng chuyền
• Kiểm soát chất lượng tự động: dùng AI/vision phát hiện lỗi sản phẩm theo thời gian thực

Hai yếu tố này gắn chặt với chuỗi cung ứng:

• Máy móc ổn định → giao hàng đúng hẹn, ít phải “chữa cháy”
• Chất lượng ổn định → giảm trả hàng, giảm chi phí ẩn, giữ được khách hàng khó tính

Nói gọn: chuỗi cung ứng mạnh không thể tách rời nhà máy vận hành ổn định và chất lượng đồng đều. AI là keo kết nối các mảnh này lại.

---

5. Doanh nghiệp Việt nên bắt đầu thế nào trong năm 2026?

Không ai yêu cầu doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam phải “đi AI” hoành tráng ngay từ ngày đầu. Cách tiếp cận khôn ngoan là đi từng bước nhỏ nhưng đúng chỗ.

5.1. Bước 1: Số hóa dữ liệu chuỗi cung ứng

AI không làm gì được nếu dữ liệu nằm trên giấy hoặc trong đầu một vài nhân sự.

• Chuẩn hóa mã hàng, mã nguyên vật liệu, mã khách hàng
• Thu thập dữ liệu đơn hàng, tồn kho, lead time nhà cung cấp, chi phí vận tải
• Dùng một hệ thống tối thiểu (ERP đơn giản, phần mềm kho, phần mềm bán hàng) để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc

5.2. Bước 2: Chọn 1–2 bài toán có tác động lớn để áp dụng AI thử nghiệm

Thay vì “AI cho mọi thứ”, hãy chọn:

• Dự báo nhu cầu cho nhóm sản phẩm chủ lực
• Tối ưu kế hoạch sản xuất cho 1 xưởng chính
• Hoặc dự báo thời gian giao hàng và quản lý tồn kho cho 1 nhóm nguyên liệu quan trọng (thường nhập từ Trung Quốc)

Thử nghiệm trong 3–6 tháng, đo rõ ràng:

• Tồn kho giảm bao nhiêu %
• Thời gian giao hàng trễ giảm thế nào
• Bao nhiêu chi phí logistics hoặc chi phí mua hàng được tiết kiệm

5.3. Bước 3: Xây năng lực nội bộ và chuẩn bị cho mở rộng

Dùng giai đoạn thử nghiệm để:

• Đào tạo một nhóm nòng cốt hiểu cơ bản về dữ liệu và AI
• Chuẩn hóa quy trình làm việc dựa trên dữ liệu thay vì “thói quen”
• Lên lộ trình 12–24 tháng để mở rộng sang bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng tự động, tối ưu năng lượng…

Ở giai đoạn này, hợp tác với đơn vị tư vấn/giải pháp AI là lựa chọn thực tế. Điều quan trọng là doanh nghiệp phải giữ quyền sở hữu dữ liệu và hiểu rõ bài toán của mình, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp.

---

Kết lời: Từ thặng dư 1.000 tỷ USD đến tham vọng chuỗi cung ứng Việt

Thặng dư thương mại 1.000 tỷ USD của Trung Quốc là kết quả của nhiều thập kỷ đầu tư vào sản xuất và chuỗi cung ứng. Việt Nam khó có thể đi lại y hệt con đường đó, nhưng không có nghĩa chúng ta phải chấp nhận mãi vai trò “xưởng gia công giá rẻ”.

AI trong sản xuất và tối ưu chuỗi cung ứng cho doanh nghiệp Việt một con đường khác: đi nhanh hơn, thông minh hơn, dựa trên dữ liệu thay vì chỉ dựa vào nhân công rẻ.

Câu hỏi không còn là “AI có phù hợp với doanh nghiệp sản xuất Việt không?”, mà là: doanh nghiệp của bạn sẽ bắt đầu ở khâu nào, vào thời điểm nào. Ở thời điểm cuối năm 2025, bước chuẩn bị tốt nhất cho 2026 là: nhìn lại chuỗi cung ứng của chính mình, xác định điểm nghẽn lớn nhất, và chọn một bài toán cụ thể để thử sức với AI.

Nếu doanh nghiệp Việt làm tốt điều đó, vài năm tới, khi nói về chuỗi cung ứng toàn cầu, chúng ta sẽ không chỉ nhắc tới Trung Quốc như một cực duy nhất, mà còn có những mắt xích vững vàng mang tên Việt Nam.