Ý tưởng đã có, con đường ra thị trường còn thiếu
Sản phẩm AI Việt là giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo do cá nhân hoặc nhóm trong nước phát triển, được hoàn thiện để giải quyết một nhu cầu cụ thể ngoài môi trường nghiên cứu. Nút thắt hiện nay không phải thiếu ý tưởng, mà là biến các nguyên mẫu trong trường đại học thành sản phẩm đủ tin cậy để người dùng lựa chọn.
Awarn cho thấy giá trị đó có thể rất cụ thể: nhóm bốn sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội và Học viện Ngân hàng kết hợp AI, IoT với thiết bị đo đạc để nông dân theo dõi ruộng lúa qua điện thoại và nhận cảnh báo sâu bệnh. Hàng loạt dự án sinh viên cũng xuất hiện trong các sân chơi công nghệ: VietFuture Awards năm 2026 ghi nhận 190 dự án với 245 đề cử từ 36 trường; giải thưởng nghiên cứu khoa học sinh viên năm 2025 thu hút 628 đề tài từ 112 cơ sở giáo dục đại học.
Những con số ấy là tín hiệu đáng mừng nhưng không chứng minh rằng thị trường đã sẵn sàng. Một cuộc thi có thể giúp ý tưởng được nhìn thấy; để sản phẩm sống được, nhóm nghiên cứu còn phải tìm đúng bài toán, người dùng thử và đối tác có khả năng triển khai.
Phòng lab cần mở cửa với bài toán đời thực
Các trường và phòng lab AI là nơi nuôi dưỡng nghiên cứu AI, nhưng không thể là điểm dừng của hành trình. Mô hình tốt trong điều kiện thử nghiệm vẫn có thể thất bại khi gặp dữ liệu thiếu, quy trình phức tạp hoặc yêu cầu an toàn của môi trường thật. Vì vậy, nhóm nghiên cứu cần được tiếp cận sớm với người dùng và chuyên gia ngành, thay vì đợi đến lúc hoàn tất mới hỏi thị trường có cần sản phẩm hay không.
Một số cuộc thi cho thấy cách thu hẹp khoảng cách này: Viettel AI Race 2026 đưa ra các bài toán như bản sao số 3D, tối ưu mô hình ngôn ngữ lớn và truy xuất tri thức y tế, đồng thời tạo điều kiện tiếp cận dữ liệu thực tế cùng chuyên gia. Giá trị của mô hình ấy không nằm ở sân khấu trao giải, mà ở việc buộc giải pháp đối diện với tiêu chí sử dụng, chất lượng dữ liệu và giới hạn triển khai.
Muốn các hoạt động thử nghiệm tạo tác động lâu dài, cần có lộ trình sau cuộc thi: nơi thử nghiệm an toàn, người hướng dẫn, tiêu chí đánh giá rõ ràng và cơ hội tiếp tục phát triển khi nguyên mẫu còn chưa hoàn thiện. Nếu thiếu các mắt xích này, giải thưởng dễ phát hiện ý tưởng nhưng không giúp chúng trưởng thành.
Thử nghiệm có trách nhiệm cần nguồn lực và cơ chế
Vượt qua giai đoạn thử nghiệm đòi hỏi đầu tư liên tục cho nhân lực, vốn, kiểm thử và sửa lỗi. Với sản phẩm AI, còn có những yêu cầu không thể thỏa hiệp như bảo mật, độ chính xác, khả năng tích hợp hệ thống và quy trình xử lý khi kết quả sai. Doanh nghiệp thường phải gánh phần lớn chi phí và rủi ro trước khi biết sản phẩm có được khách hàng chấp nhận hay không.
Javis Conversational Banking của Proton Tech minh họa rõ độ khó ấy: hệ thống hướng tới hỗ trợ kiểm tra số dư, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn và thiết lập thanh toán định kỳ bằng hội thoại tự nhiên. Trong ngân hàng, AI không thể chỉ trả lời trôi chảy; nó phải hiểu ý định, xác định thông tin còn thiếu, kết nối với hệ thống nghiệp vụ và bảo đảm khách hàng xác nhận giao dịch cần thiết. Doanh nghiệp phát triển sản phẩm vì thế cần phối hợp với ngân hàng xây dựng môi trường thử nghiệm vừa đủ để đánh giá, vừa bảo vệ dữ liệu khách hàng.
Cơ chế hỗ trợ nên giảm rủi ro thử nghiệm có kiểm soát thay vì chỉ tài trợ nghiên cứu ban đầu. Tại hội nghị giao ban quản lý nhà nước quý III năm 2026, Bộ trưởng Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân nhấn mạnh việc xác định và triển khai nhiệm vụ khoa học, công nghệ cần xuất phát từ nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Định hướng này chỉ có ý nghĩa khi đi kèm quy trình thử nghiệm khả thi và nguồn lực đủ dài.
Thương mại hóa AI cần một bệ phóng nối ba phía
Thương mại hóa AI không thể giao riêng cho nhà khoa học, cũng không nên đẩy toàn bộ trách nhiệm sang doanh nghiệp. Trường đại học mang đến tri thức và nhân lực; doanh nghiệp hiểu quy trình, khách hàng và điều kiện vận hành; cơ quan hỗ trợ có thể tạo hành lang thử nghiệm và cơ chế chia sẻ rủi ro. Thiếu bất kỳ phía nào, sản phẩm dễ mắc kẹt giữa nguyên mẫu và triển khai.
Tháng 6/2025, Liên minh AI Âu Lạc được thành lập với hơn 20 thành viên đầu tiên, gồm doanh nghiệp, trường đại học và tổ chức công nghệ; sau đó liên minh khởi xướng Giải thưởng Âu Lạc Grand Prize với sự bảo trợ của FPT. Sáng kiến này hướng tới cộng đồng AI mở, thúc đẩy nghiên cứu, chia sẻ tri thức và phát triển sản phẩm do người Việt làm chủ; giải thưởng dự kiến tổ chức ít nhất ba năm để duy trì động lực cho cả nhóm đã có sản phẩm lẫn người mới bắt đầu.
Một bệ phóng hiệu quả cần nối giải thưởng với khách hàng thử nghiệm, doanh nghiệp đối tác, chuyên gia và nguồn lực hoàn thiện sản phẩm. Proton Tech cũng mong muốn có thêm chương trình thử nghiệm quy mô nhỏ với thời hạn và tiêu chí đánh giá rõ ràng; Bộ Khoa học và Công nghệ dự kiến nghiên cứu hướng dẫn, biểu mẫu và nền tảng số dùng chung để hỗ trợ phát hiện nhiệm vụ trùng lặp.
Kết luận, Việt Nam không thiếu ý tưởng AI trong giảng đường; điều còn thiếu là đường đi ổn định từ nghiên cứu đến ứng dụng. Muốn sản phẩm AI Việt vượt giai đoạn thử nghiệm, cần kết hợp bài toán thật, môi trường thử an toàn, nguồn lực dài hạn và cơ chế nối nhóm nghiên cứu với doanh nghiệp. Thành công không nên chỉ đo bằng số đề tài được vinh danh, mà bằng những giải pháp được dùng, cải tiến và tạo giá trị bền vững.
