Từ đối thoại sang sản phẩm có thị trường
Hợp tác AI là sự phối hợp giữa các quốc gia trong nghiên cứu, phát triển công nghệ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đồng thời xây dựng năng lực để đưa giải pháp vào sử dụng thực tế. Ngày 29/10, Diễn đàn AI và Công nghệ số Việt Nam – Hàn Quốc 2026 diễn ra tại Hà Nội trong khuôn khổ Tuần lễ Số Quốc tế Việt Nam, kết nối cơ quan quản lý, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp hai nước. Điểm đáng chú ý không nằm ở việc công bố thêm một khuôn khổ hợp tác, mà ở yêu cầu biến phối hợp thành sản phẩm có người dùng. Thứ trưởng Trần Trung Tính đề nghị tập trung vào ba hướng, trong đó nghiên cứu và phát triển ứng dụng AI phải bắt đầu từ nhu cầu thực tiễn, hướng tới sản phẩm có khả năng thương mại hóa. Đây là phép thử quan trọng: hợp tác chỉ tạo giá trị bền vững khi công nghệ rời phòng nghiên cứu để giải quyết vấn đề trong sản xuất, kinh doanh và dịch vụ.
Kết hợp thế mạnh, nhưng phải giữ năng lực làm chủ
AI đang làm thay đổi phương thức sản xuất và quản trị, nên năng lực phát triển công nghệ ngày càng gắn trực tiếp với sức cạnh tranh quốc gia. Với AI Việt Nam Hàn Quốc, cơ hội nằm ở sự bổ trợ: Hàn Quốc có thế mạnh về nghiên cứu và công nghiệp công nghệ cao, còn Việt Nam có thị trường năng động, nhu cầu ứng dụng lớn và nguồn nhân lực trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên, tiếp nhận công nghệ không thể là đích đến duy nhất. Việt Nam đã nhấn mạnh việc kết nối tri thức và nguồn lực quốc tế với năng lực nội sinh, để doanh nghiệp trong nước có thể làm chủ công nghệ và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị. Quan hệ Đối tác chiến lược toàn diện tạo thuận lợi cho hợp tác đi vào chiều sâu, nhưng kết quả sẽ phụ thuộc vào mức độ tham gia thực chất của doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu hai bên. Vì vậy, đồng nghiên cứu và đồng phát triển cần được xem là cách xây dựng năng lực chung, không chỉ là cách tiếp cận giải pháp có sẵn.
Hạ tầng dữ liệu và bán dẫn là nền móng
Muốn có sản phẩm AI hữu ích, hai nước không thể chỉ tập trung vào mô hình. Hạ tầng dữ liệu, năng lực tính toán, môi trường thử nghiệm và công nghệ bán dẫn đều quyết định khả năng phát triển, kiểm chứng rồi triển khai giải pháp. Đề xuất hợp tác bao gồm kết nối và khai thác các nguồn lực này để mở rộng cơ hội tiếp cận cho doanh nghiệp lẫn tổ chức nghiên cứu. Đây là lựa chọn đúng hướng: nếu nền tảng dữ liệu và tính toán thiếu hụt hoặc khó tiếp cận, các dự án AI dễ dừng ở thử nghiệm, còn doanh nghiệp nhỏ khó chuyển ý tưởng thành dịch vụ. Bán dẫn cũng không phải một nhánh tách rời; đây là một phần của năng lực công nghệ cần thiết cho hệ sinh thái AI. Dẫu vậy, đầu tư hạ tầng chỉ có ý nghĩa khi gắn với nhu cầu cụ thể và cơ chế dùng chung hiệu quả, thay vì trở thành mục tiêu xây dựng đơn thuần.
Đào tạo nhân lực để khép kín chu trình
Trụ cột thứ ba là đào tạo nhân lực gắn với nghiên cứu và triển khai: trao đổi chuyên gia, nghiên cứu chung, đào tạo kỹ sư và nâng kỹ năng ứng dụng AI cho người lao động. Đào tạo nhân lực AI vì thế không nên chỉ nhắm tới nhóm chuyên gia xây dựng mô hình. Người lao động trong các ngành cần biết sử dụng công cụ, đánh giá kết quả và đưa AI vào quy trình công việc; doanh nghiệp cần đội ngũ đủ sức thử nghiệm và duy trì giải pháp. Khi nhân lực được kết nối với dự án cụ thể, hợp tác mới có thể khép kín chu trình từ nghiên cứu, thử nghiệm đến ứng dụng thương mại. Một bước tiếp theo đáng theo dõi là kế hoạch NIPA dự kiến thành lập Trung tâm Đổi mới AI Hàn Quốc tại Việt Nam vào năm 2027, nhằm tăng cường hợp tác giữa hai nước. Bộ Khoa học và Công nghệ Việt Nam cũng cho biết sẵn sàng phối hợp thúc đẩy các sáng kiến có khả năng triển khai thực tế.
Kết luận, hợp tác AI chỉ được chứng minh bằng kết quả khi ba trụ cột — ứng dụng có khả năng thương mại hóa, hạ tầng dữ liệu và bán dẫn, cùng nhân lực đủ năng lực triển khai — được gắn với nhau. Diễn đàn đã nêu đúng hướng; phần việc khó hơn là biến các định hướng thành dự án chung có người dùng, doanh nghiệp tham gia và năng lực công nghệ được tích lũy tại cả hai nước.
