Trung tâm siêu tính toán AI Việt Nam: Cơ hội cho doanh nghiệp

AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số••By 3L3C

Trung tâm siêu tính toán AI quốc gia mở ra cơ hội lớn cho doanh nghiệp Việt. Hiểu luật, chuẩn hóa dữ liệu và thử nghiệm AI sớm sẽ là lợi thế cạnh tranh.

AI Việt Namtrung tâm siêu tính toánchuyển đổi số sản xuấtluật AIsandbox AIchủ quyền số
Share:

Trung tâm siêu tính toán AI Việt Nam: Cơ hội cho doanh nghiệp

Ngày 27/11/2025, Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng khẳng định Nhà nước sẽ xây dựng trung tâm siêu tính toán và dữ liệu AI quốc gia để huấn luyện, phát triển mô hình tiếng Việt, giảm lệ thuộc nước ngoài. Nghe có vẻ vĩ mô, nhưng với doanh nghiệp sản xuất, startup hay đơn vị cung cấp dịch vụ ở Việt Nam, đây là bước ngoặt rất thực tế.

Phần lớn mô hình AI mà doanh nghiệp trong nước đang dùng hiện nay đều chạy trên hạ tầng, mô hình và dữ liệu của nước ngoài. Điều đó đồng nghĩa: chi phí cao, dữ liệu nhạy cảm xuất ngoại, hiệu quả với tiếng Việt chưa tối ưu và rủi ro về chủ quyền số. Trung tâm siêu tính toán AI quốc gia, nếu được triển khai đúng cách, có thể thay đổi cán cân này trong vòng vài năm tới.

Bài viết này đi thẳng vào ba câu hỏi mà lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt trong sản xuất và dịch vụ công nghiệp, đang quan tâm:

  • Trung tâm siêu tính toán AI quốc gia thực chất mang lại lợi ích gì?
  • Luật AI, sandbox, cơ sở dữ liệu mở… sẽ tác động thế nào đến hoạt động kinh doanh?
  • Doanh nghiệp nên chuẩn bị gì ngay từ bây giờ để không bị chậm nhịp chuyển đổi số?

1. Trung tâm siêu tính toán AI quốc gia là gì và vì sao quan trọng?

Trọng tâm của kế hoạch là một hạ tầng siêu tính toán (supercomputing) và kho dữ liệu AI quốc gia, ưu tiên cho tiếng Việt và các lĩnh vực như hành chính công, y tế, giáo dục, nông nghiệp, công nghiệp, giao thông.

Nói đơn giản: thay vì mỗi doanh nghiệp tự xoay xở mua GPU, thuê cloud nước ngoài với chi phí đắt đỏ, Nhà nước sẽ xây một "nhà máy điện" tính toán chung. Các bên cùng dùng, cùng chia sẻ dữ liệu (trong khuôn khổ pháp lý), cùng huấn luyện mô hình.

Ba lợi ích trực diện với doanh nghiệp Việt

  1. Giảm chi phí hạ tầng AI
    Huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cho tiếng Việt trên GPU quốc tế có thể tốn tới hàng triệu USD, chưa kể chi phí bảo trì. Nếu có siêu máy tính trong nước, doanh nghiệp có thể:

    • Được hỗ trợ truy cập với mức giá trợ giá hoặc hạn mức miễn phí (như đề xuất cho SME, startup trong thảo luận Quốc hội).
    • Chủ động lên kế hoạch huấn luyện/finetune mô hình cho riêng ngành mình: sản xuất, logistics, ngân hàng, bảo hiểm…

  2. Giữ dữ liệu nhạy cảm trong lãnh thổ Việt Nam
    Với sản xuất, dữ liệu quy trình, BOM, thiết kế sản phẩm, giá thành, đơn hàng… đều là tài sản sống còn. Huấn luyện AI trên hạ tầng nước ngoài luôn có câu hỏi: "Dữ liệu này rốt cuộc đi đâu?"
    Khi AI trong dịch vụ công và lĩnh vực nhạy cảm buộc phải chạy trên hạ tầng AI của Việt Nam, doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng cho nhà nước (y tế, giáo dục, giao thông…) cũng sẽ phải điều chỉnh, nhưng đổi lại:

    • Rủi ro lộ lọt dữ liệu chiến lược giảm đi đáng kể.
    • Dễ tuân thủ các yêu cầu về an ninh, bảo mật dữ liệu khi làm việc với cơ quan nhà nước.

  3. Mô hình AI tối ưu cho tiếng Việt và ngữ cảnh Việt Nam
    99% mô hình nền tảng Việt Nam đang dùng hiện nay là của nước ngoài. Điều đó lý giải vì sao:

    • Chatbot tiếng Việt hay trả lời "lạc đề", không hiểu ngữ cảnh địa phương.
    • Hệ thống phân tích văn bản, hợp đồng, khiếu nại… thường sai sắc thái, đặc biệt với tiếng lóng, từ địa phương.

    Khi có mô hình tiếng Việt được huấn luyện sâu trên dữ liệu Việt Nam, nhiều bài toán trong sản xuất sẽ "dễ thở" hơn hẳn:

    • Nhận diện lỗi trong báo cáo sản xuất viết tay, ghi chú ca kíp.
    • Phân tích phản hồi khách hàng trong nước, dự báo sự cố, khiếu nại.
    • Tự động hóa quy trình giấy tờ, hợp đồng nội địa.

2. Luật AI, quản trị rủi ro và chuyện "AI có phải nguồn nguy hiểm cao độ?"

Bộ Khoa học & Công nghệ đang xây dựng Luật Trí tuệ nhân tạo theo hướng luật khung: quy định nguyên tắc, giao Chính phủ ban hành chi tiết để kịp thích ứng với tốc độ công nghệ. Cách tiếp cận cốt lõi là quản lý dựa trên rủi ro.

Ba mức (và có thể lên bốn mức) rủi ro AI

Bộ trưởng đồng ý phân loại theo ba nhóm rủi ro: thấp, trung bình, cao. Một số ý kiến đề nghị lên 4 mức chi tiết hơn. Ý nghĩa với doanh nghiệp như sau:

  • Rủi ro thấp: chatbot hỗ trợ nội bộ, gợi ý văn bản, phân tích dữ liệu marketing…
    → Quy định nhẹ, chủ yếu yêu cầu minh bạch, bảo vệ dữ liệu.

  • Rủi ro trung bình: hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ, AI đề xuất lịch sản xuất, phân ca, sàng lọc hồ sơ tuyển dụng…
    → Phải đánh giá, kiểm định độc lập ở mức độ nhất định.

  • Rủi ro cao: hệ thống ra quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi lớn của người dân: chẩn đoán y khoa, phán đoán tư pháp, quyết định phúc lợi xã hội, đánh giá an toàn công trình, phương tiện…
    → Bắt buộc kiểm thử nghiêm ngặt, giải trình minh bạch, chịu trách nhiệm pháp lý rõ ràng.

Điểm mấu chốt: AI không tự nhiên là "nguồn nguy hiểm cao độ" như thuốc nổ hay ô tô. Nguy hiểm nằm ở quyết định mà nó gợi ý hoặc tự động thực hiện.

Với doanh nghiệp sản xuất, điều này dịch thành một nguyên tắc thực dụng: đừng để AI là người quyết định cuối cùng cho những việc rủi ro cao mà pháp luật vẫn yêu cầu con người chịu trách nhiệm.

Quản trị AI = quản trị trí tuệ, không chỉ quản lý công cụ

Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng nói rất rõ: quản trị AI thực chất là quản trị trí tuệ. Trí tuệ con người được hình thành nhờ giáo dục và thông tin; AI được hình thành nhờ dữ liệu huấn luyện. Vì vậy:

  • Dữ liệu đầu vào sẽ được quản lý bởi Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân.
  • Doanh nghiệp AI phải công bố nguồn dữ liệu hợp pháp.
  • Hệ thống AI phải đánh giá rủi ro, kiểm định độc lập, có khả năng giải trình.

Đây không chỉ là yêu cầu pháp lý. Với góc nhìn kinh doanh, nó là cách giữ uy tín:

  • Nếu AI ra quyết định tuyển dụng thiên lệch giới, vùng miền, doanh nghiệp không chỉ chịu phạt mà còn mất thương hiệu tuyển dụng.
  • Nếu AI "tư vấn" sai cho khách hàng, doanh nghiệp vẫn là bên bị kiện, không phải nhà cung cấp mô hình.

3. Sandbox AI: cơ hội thử nghiệm thật, rủi ro trong tầm kiểm soát

Một điểm rất tích cực trong thảo luận tại Quốc hội là cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) cho AI. Với lĩnh vực mới và phức tạp như AI, sandbox gần như là "lá bùa hộ mệnh" cho đổi mới sáng tạo.

Sandbox AI là gì trong ngữ cảnh Việt Nam?

Hiểu ngắn gọn: sandbox cho phép doanh nghiệp thử nghiệm mô hình, sản phẩm AI trong phạm vi được giới hạn, dưới sự giám sát của cơ quan quản lý, với:

  • Số lượng người dùng, thời gian thử nghiệm, phạm vi dữ liệu được phân định rõ.
  • Một số quy định được tạm nới lỏng để đo hiệu quả thực tế.
  • Doanh nghiệp và Nhà nước cùng học từ dữ liệu thực để hoàn thiện quy định lâu dài.

Đại biểu Quốc hội đề xuất ưu tiên sandbox cho:

  • Y tế
  • Giáo dục
  • Tài chính
  • Hành chính công

Cá nhân tôi cho rằng, đây cũng là cơ hội vàng cho doanh nghiệp sản xuất đang phát triển giải pháp AI nội bộ:

  • Hệ thống AI dự báo bảo trì máy móc, cảnh báo an toàn lao động.
  • Mô hình tối ưu hóa lịch sản xuất, giảm hao hụt nguyên vật liệu.
  • Nền tảng trợ lý số cho cán bộ nhà nước trong xử lý hồ sơ, giấy tờ.

Nếu các giải pháp này được đưa vào sandbox khi kết nối với dữ liệu nhà nước hay người dân, doanh nghiệp vừa được "bảo hiểm" về pháp lý, vừa có dữ liệu thật để cải tiến sản phẩm.

Điều doanh nghiệp cần chuẩn bị nếu muốn tham gia sandbox

  1. Đề án rõ ràng: mục tiêu, phạm vi, chỉ số đo hiệu quả (KPIs), kịch bản rủi ro, phương án xử lý.
  2. Mô hình trách nhiệm: ai chịu trách nhiệm nếu hệ thống AI sai? Nhà phát triển, nhà cung cấp, đơn vị triển khai hay đơn vị sử dụng?
    → Hãy làm rõ ngay trong hợp đồng, thỏa thuận hợp tác.
  3. Cơ chế minh bạch: thông báo cho người dùng khi họ đang tương tác với AI, cơ chế khiếu nại, rút lại dữ liệu, xóa tài khoản…

Doanh nghiệp nào chuẩn bị tốt ba yếu tố này sẽ "vào sandbox" nhanh hơn, học được nhiều hơn và ra thị trường sớm hơn đối thủ.

4. Câu chuyện chủ quyền số, deepfake và trách nhiệm hình sự

Một con số làm nhiều người giật mình: Trung Quốc chỉ trong 10 tháng đã nộp hơn 62.000 bằng sáng chế AI, gấp 12 lần tổng bằng sáng chế của Việt Nam từ trước tới nay. Trong khi đó, Mỹ thu hút hơn 40 tỷ USD vốn tư nhân vào AI năm 2024, và 99% mô hình nền tảng mà Việt Nam dùng là của nước ngoài.

Đặt trong bối cảnh đó, việc xây trung tâm siêu tính toán và luật AI không chỉ là chuyện kỹ thuật. Nó là câu trả lời cho câu hỏi: Việt Nam chấp nhận là thị trường tiêu thụ hay muốn tham gia chuỗi giá trị AI toàn cầu?

Ba rủi ro lớn đang hiện hữu

Đại biểu Phạm Trọng Nhân nhấn mạnh 3 nhóm rủi ro khó né:

  1. Bất bình đẳng dữ liệu và quyền riêng tư
    Khi vài tập đoàn lớn nắm trọn dữ liệu và hạ tầng, các doanh nghiệp nhỏ chỉ còn cách thuê lại với giá cao, phụ thuộc nền tảng. Nếu không có hạ tầng và kho dữ liệu mở quốc gia, Việt Nam sẽ khó có "tiếng nói" trong cuộc chơi này.

  2. Thiên lệch và thiếu minh bạch
    AI chấm điểm tín dụng, xét duyệt hồ sơ, phân loại khách hàng… có thể vô tình củng cố những định kiến xã hội sẵn có. Nếu không buộc phải giải trình, doanh nghiệp rất dễ "trốn" sau câu nói: "Tại hệ thống chấm vậy".

  3. Deepfake và thao túng nhận thức
    9 tháng đầu năm 2025, thế giới ghi nhận hơn 180.000 video deepfake chính trị, trong đó 41% nhắm vào lãnh đạo các nước đang phát triển.
    Với một xã hội dùng mạng xã hội nhiều như Việt Nam, chỉ vài giây video giả cũng đủ thổi bùng tin đồn, làm lung lay uy tín doanh nghiệp hoặc gây bất ổn xã hội.

Vì sao có đề xuất xử lý hình sự với AI rủi ro cao?

Một trong các đề xuất mạnh là: xử lý hình sự hành vi cố ý triển khai hệ thống AI rủi ro cao mà không kiểm thử, không minh bạch.

Với doanh nghiệp, đây là lời nhắc rất rõ ràng:

  • Đừng triển khai hệ thống AI trong các quyết định "nhạy cảm" (tín dụng, bảo hiểm, y tế, an toàn…) mà không có kiểm thử độc lập.
  • Đừng giấu việc dùng AI với khách hàng, nhân viên hoặc người dân.

Tôi khá đồng tình với hướng này. Không có ranh giới pháp lý đủ mạnh, các bên dễ sa vào tâm lý "thử trước rồi tính sau". Với hệ thống AI rủi ro cao, hậu quả một lần sai có thể kéo dài nhiều năm.

5. Doanh nghiệp Việt nên làm gì từ hôm nay đến lúc trung tâm siêu tính toán vận hành?

Trung tâm siêu tính toán AI quốc gia và Luật AI sẽ không xuất hiện chỉ sau một đêm. Nhưng ai chuẩn bị sớm thì hưởng lợi nhiều nhất khi chúng thành hiện thực.

Bước 1: Xây chiến lược dữ liệu nội bộ

AI mạnh hay yếu phụ thuộc phần lớn vào dữ liệu.

  • Chuẩn hóa dữ liệu sản xuất, vận hành, khách hàng: mã hóa, làm sạch, thống nhất định dạng.
  • Rà soát dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu cá nhân: phân loại, ẩn danh nếu cần.
  • Xây các kho dữ liệu chuyên đề (data mart) cho từng bài toán: bảo trì, chất lượng, năng suất, tồn kho…

Doanh nghiệp nào làm tốt bước này sẽ kết nối nhanh với hạ tầng siêu tính toán khi có cơ hội, không mất thêm 1-2 năm dọn dẹp dữ liệu.

Bước 2: Thử nghiệm AI ở mức rủi ro thấp và trung bình

Không cần chờ luật, có thể bắt đầu ngay với các ứng dụng:

  • Trợ lý AI cho bộ phận chăm sóc khách hàng, bán hàng, mua hàng.
  • AI hỗ trợ phân tích báo cáo sản xuất, tồn kho, dự báo nhu cầu.
  • Hệ thống gợi ý quy trình chuẩn, check-list an toàn cho công nhân.

Nguyên tắc an toàn:

  • Con người luôn là người phê duyệt cuối với quyết định quan trọng.
  • Ghi lại log hoạt động, có khả năng "truy vết" cách hệ thống ra đề xuất.

Bước 3: Chủ động cập nhật khung pháp lý AI

Đừng đợi đến khi thanh tra gõ cửa mới đọc luật.

  • Cử 1–2 người trong bộ phận pháp chế, CNTT, chuyển đổi số theo dõi tiến trình Luật AI, Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân.
  • So sánh tình trạng nội bộ với các yêu cầu dự kiến: quyền riêng tư, giải trình, minh bạch, đánh giá rủi ro…

Làm tốt bước này, khi luật chính thức ban hành, doanh nghiệp không bị "sốc" mà chỉ cần tinh chỉnh.

Bước 4: Kết nối sớm với các chương trình hỗ trợ, sandbox, tài trợ GPU

Khi trung tâm siêu tính toán và sandbox bắt đầu vận hành, nhiều khả năng Nhà nước sẽ có:

  • Chương trình hỗ trợ GPU, thời gian tính toán cho startup, SME.
  • Sandbox cho các bài toán ưu tiên: hành chính công, y tế, giáo dục, công nghiệp…

Nếu doanh nghiệp đã có:

  • Dự án AI rõ ràng.
  • Dữ liệu nội bộ được chuẩn hóa.
  • Quy trình quản trị rủi ro cơ bản.

Thì cơ hội được chọn tham gia sẽ rất cao.

Kết luận: Siêu tính toán là hạ tầng, tư duy mới mới là lợi thế cạnh tranh

Trung tâm siêu tính toán và dữ liệu AI quốc gia là bước đi hạ tầng bắt buộc nếu Việt Nam muốn chủ động về AI, đặc biệt trong tiếng Việt và các lĩnh vực nhạy cảm. Nhưng hạ tầng chỉ là điều kiện cần. Điều quyết định là doanh nghiệp có sẵn sàng mang bài toán thật, dữ liệu thật và tư duy quản trị mới lên hạ tầng đó hay không.

Đối với lãnh đạo doanh nghiệp sản xuất, thời điểm từ nay đến khi trung tâm đi vào hoạt động là khoảng thời gian vàng để:

  • Dọn nhà dữ liệu nội bộ.
  • Thử nghiệm AI an toàn ở quy mô nhỏ.
  • Xây văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu và mô hình.

Nếu bạn muốn không chỉ là người "thuê chỗ" trên siêu máy tính quốc gia, mà là bên tạo ra mô hình AI Việt Nam cho chính ngành mình, đây là lúc bắt đầu.