Hợp tác AI cần đi từ trao đổi đến triển khai
Hợp tác trí tuệ nhân tạo là việc các bên kết nối chuyên gia, dữ liệu, hạ tầng và nguồn lực nghiên cứu để cùng phát triển công nghệ, đưa giải pháp vào sử dụng và đào tạo nhân lực. Với Việt Nam, ý nghĩa của hợp tác AI Việt Nam không nằm ở số cuộc gặp, mà ở khả năng biến cam kết thành sản phẩm hữu ích và năng lực tự chủ lâu dài. Ngày 29/10/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức Hội thảo Việt Nam – Trung Quốc về Nghiên cứu và Ứng dụng AI trong khuôn khổ Tuần lễ Số Quốc tế 2026. Sự kiện quy tụ cơ quan quản lý, viện trường và doanh nghiệp, trong đó có Đại học Phúc Đán, Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia, ZTE, VNPT và CMC. Đây là diễn đàn để thúc đẩy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, nhưng thước đo cuối cùng phải là hợp tác chung và ứng dụng giải quyết được nhu cầu thực tế.
Với Trung Quốc, trọng tâm là nghiên cứu mở và mô hình tiếng Việt
Đề xuất từ phía Trung Quốc nhấn mạnh nghiên cứu công nghệ tiên tiến, hợp tác công nghiệp, thúc đẩy mã nguồn mở và kết nối nguồn lực về công nghệ, nhân lực, dữ liệu. Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cũng muốn thử nghiệm giải pháp AI, phát triển mô hình ngôn ngữ lớn và AI tác nhân, đồng thời lập các nhóm nghiên cứu về mô hình hiệu quả, tiêu chuẩn kỹ thuật và quản trị AI. Điểm đáng chú ý là khả năng tối ưu mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt và phát triển kịch bản ứng dụng xuyên biên giới. Đại diện Quảng Tây đề cập tuyến cáp Nam Ninh – Hà Nội có độ trễ khoảng 3,5 ms, cùng đề xuất kết nối kênh truyền dẫn, năng lực tính toán và dữ liệu. Đây là nền móng thiết thực cho hạ tầng dữ liệu AI; tuy nhiên, hợp tác chỉ tạo giá trị bền vững nếu đi kèm cơ chế rõ ràng về dữ liệu, an ninh và quản trị.
Hàn Quốc và bài toán năng lực dài hạn
Hướng hợp tác Việt Nam – Hàn Quốc được đặt trong trọng tâm nghiên cứu và ứng dụng AI, hạ tầng dữ liệu, năng lực tính toán, bán dẫn và đào tạo nhân lực. Cách tiếp cận này bổ sung cho trọng tâm nghiên cứu mở và mô hình tiếng Việt được nêu tại diễn đàn Việt Nam – Trung Quốc: AI không thể phát triển chỉ bằng thuật toán nếu thiếu năng lực tính toán, nền tảng dữ liệu và đội ngũ đủ sức làm chủ công nghệ. Trong các lĩnh vực này, đào tạo nhân lực cần được xem là điều kiện để hợp tác tạo ra năng lực trong nước, thay vì chỉ tiếp nhận giải pháp bên ngoài. Song song, hạ tầng dữ liệu và tính toán cần gắn với nhu cầu nghiên cứu, triển khai và bảo đảm an toàn. Hai hướng hợp tác vì vậy có thể được nhìn như những phần bổ trợ: một bên mở rộng cơ hội nghiên cứu và phát triển mô hình, bên kia nhấn mạnh hệ sinh thái kỹ thuật và con người. Giá trị thực sẽ phụ thuộc vào việc kết nối chúng thành chương trình cụ thể.
Ứng dụng và nhân lực mới là phép thử
Các ví dụ được trình bày tại hội thảo cho thấy AI đã có thể gắn với công việc cụ thể: trợ giảng AI hỗ trợ cá nhân hóa học tập, còn một mô hình nhận diện hơn 260 loài gỗ đang phục vụ hơn 30 đơn vị kiểm lâm và 40 đơn vị hải quan. Những ứng dụng như vậy giúp người dân và cơ quan công quyền thấy rõ lợi ích, thay vì chỉ nghe về tiềm năng công nghệ. Việt Nam đặt mục tiêu đến năm 2030 thuộc tốp 3 Đông Nam Á về AI, với kinh tế AI đạt khoảng 6% GDP; chiến lược cũng xác định 9 trụ cột và 6 nhóm giải pháp. Để tiến gần mục tiêu, cần kết nối doanh nghiệp với nhà khoa học, giảng viên và sinh viên, mở rộng trao đổi chuyên gia và đào tạo chuyên sâu. Đối thoại thường xuyên về dữ liệu, an ninh và quản trị cũng là bước cần duy trì để các thỏa thuận không dừng ở tuyên bố.
