Tự chủ là quyền lựa chọn và kiểm soát
Tự chủ AI là năng lực lựa chọn, vận hành và kiểm soát những thành phần trí tuệ nhân tạo thiết yếu cho đất nước, chứ không phải tự nghiên cứu, sản xuất mọi công nghệ từ chip đến mô hình nền tảng. Quan niệm này cần dẫn dắt cách Việt Nam xây dựng AI: làm chủ những gì quyết định an toàn, dữ liệu và khả năng phục vụ nhu cầu trong nước, đồng thời hợp tác quốc tế ở những khâu tự làm sẽ tốn kém mà không tạo lợi thế. Tại Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026, diễn ra ở Thành phố Hồ Chí Minh từ ngày 26 đến 29/10, phiên chuyên đề về năng lực tự chủ AI đã bàn cách tận dụng thành tựu toàn cầu mà vẫn giữ quyền kiểm soát dữ liệu, hạ tầng và hệ thống thiết yếu.
Ông Ajit Kumar, Vụ trưởng Bộ Điện tử và Công nghệ thông tin Ấn Độ, nhấn mạnh mỗi quốc gia cần xác định năng lực nên xây trong nước và lĩnh vực có thể dựa vào hợp tác quốc tế, hướng tới nhu cầu thực tế của người dân. Đây là lựa chọn tỉnh táo hơn việc chạy đua tự làm mọi thứ. Chuỗi cung ứng AI toàn cầu phức tạp; nếu ôm trọn các công nghệ cần vốn lớn, Việt Nam có thể gánh chi phí cao mà vẫn khó cạnh tranh. Tự chủ vì thế không đo bằng số linh kiện hay mô hình mang nhãn nội địa, mà bằng khả năng quyết định công nghệ nào được dùng, dữ liệu đi đâu và có phương án thay thế nào khi dịch vụ bên ngoài gián đoạn.
Làm chủ phần thiết yếu, không chạy đua quy mô
Với AI tại Việt Nam, ưu tiên nên là năng lực tính toán dùng chung, trung tâm dữ liệu, hạ tầng truyền dẫn và các mô hình chuyên biệt được tối ưu cho tiếng Việt. Việt Nam chưa nhất thiết phải cạnh tranh trực diện với các tập đoàn toàn cầu về quy mô mô hình nền tảng; hướng thực tế hơn là giải quyết bài toán kinh tế - xã hội trong nước, đồng thời làm chủ dữ liệu và quy trình triển khai. Điều đó đòi hỏi lựa chọn rõ lĩnh vực cần kiểm soát: an ninh công cộng, dữ liệu y tế và dữ liệu dân cư là những ví dụ được chuyên gia đề xuất.
Tại phiên thảo luận, ông Lê Minh, Giám đốc Công nghệ CMC TS, nêu hai trọng tâm: xây dựng hạ tầng tính toán hiệu năng cao và phát triển công nghệ AI do doanh nghiệp Việt nghiên cứu, đáp ứng nhu cầu cụ thể như trợ lý pháp lý. Cách tiếp cận này hợp lý nếu năng lực AI trong nước được đánh giá bằng hiệu quả và khả năng kiểm soát, thay vì chỉ bằng kích thước mô hình. Nhưng những câu hỏi căn bản vẫn cần lời đáp: năng lực tính toán hiện có đáp ứng được tới đâu, dữ liệu được lưu trữ và xử lý ở đâu, ai có quyền truy cập, và khi nhà cung cấp đổi điều kiện hoặc ngừng dịch vụ thì có thể chuyển sang phương án nào?
Giải pháp CMC cần được đo bằng kết quả thực tế
CMC đặt các đề xuất của mình trong hai hướng trên và giới thiệu hệ sinh thái C-Product gồm CLEX, C-GOV, C-AGENT, CIVAMS, CMC AI Box và CMC AI Vision, hướng tới cơ quan nhà nước, doanh nghiệp và đô thị thông minh. Các giải pháp được định hướng hỗ trợ xử lý thông tin, tra cứu tri thức, quản lý, điều hành và hoạt động sản xuất, kinh doanh. Đây là những ứng dụng có thể đưa AI gần hơn với công việc hằng ngày của người dân, công chức và doanh nghiệp; tuy nhiên, việc giới thiệu sản phẩm chưa tự nó chứng minh hiệu quả hay mức độ tự chủ. Giá trị phải được kiểm chứng qua chất lượng đầu ra, khả năng bảo vệ dữ liệu và mức độ dễ chuyển đổi nếu công nghệ hoặc điều kiện cung cấp thay đổi.
AI đã lan rộng trong đời sống, doanh nghiệp và khu vực công, trong khi các đô thị phải xử lý những việc cụ thể như ngập nước, ùn tắc, ô nhiễm và chậm giải ngân đầu tư công. Vì vậy, hợp tác giữa chính quyền và doanh nghiệp cần bắt đầu từ bài toán cần giải, dữ liệu đầu vào, kết quả mong muốn và trách nhiệm của từng bên. Cơ quan nhà nước cần xác định vấn đề, cung cấp bối cảnh và tạo điều kiện thử nghiệm; doanh nghiệp đóng góp năng lực phát triển, tích hợp và triển khai. Với định hướng AI-X và “Make in Vietnam - Made by CMC”, CMC cho biết sẽ tiếp tục phát triển giải pháp gắn với nhu cầu thực tiễn. Thước đo nên là tác động thực tế, không phải số màn trình diễn công nghệ.
Tự chủ phải đi cùng trách nhiệm và phương án dự phòng
Hạ tầng và mô hình chỉ là một nửa bài toán; nửa còn lại là quản trị. Đại diện CMC ví AI như chiếc xe cần cả động cơ đủ mạnh lẫn hệ thống phanh: triển khai nhanh mà thiếu kiểm soát có thể tạo rủi ro cho dữ liệu và quyết định của tổ chức. Mỗi cơ quan, doanh nghiệp cần biết dữ liệu nằm ở đâu, ai truy cập được, hệ thống xử lý ra sao và có thể thay thế nhà cung cấp bằng cách nào. Mức độ kiểm soát cao hơn cũng đòi hỏi nguồn lực lớn hơn, nên quyết định đầu tư phải tính tới chi phí dài hạn, khả năng tích hợp và quyền chuyển đổi, thay vì chỉ nhìn vào tốc độ triển khai.
Con người cũng phải chịu trách nhiệm trong vòng vận hành. Cán bộ, công chức cần hiểu giới hạn của mô hình, kiểm chứng khuyến nghị và tự chịu trách nhiệm về quyết định; AI hỗ trợ chứ không thay thế quản trị và trách nhiệm giải trình. Thành phố Hồ Chí Minh và các địa phương cần tiếp tục mở rộng cơ chế hợp tác, chọn bài toán thực tế và tạo điều kiện thử nghiệm có kiểm soát. Kết luận nên rõ ràng: tự chủ AI không phải khép mình khỏi chuỗi cung ứng AI toàn cầu, mà là biết phụ thuộc vào đâu, giữ quyền quyết định ở đâu và chuẩn bị lối ra khi sự phụ thuộc trở thành rủi ro. Việt Nam cần chọn đúng năng lực để làm chủ, rồi chứng minh lựa chọn ấy bằng kết quả phục vụ người dân.
