Từ cam kết hợp tác đến nền tảng triển khai
Hợp tác AI Việt Nam – Trung Quốc là nỗ lực phối hợp nghiên cứu, phát triển công nghệ và đưa các công cụ trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng thực tế, thông qua việc kết nối nguồn lực, nhân lực và dữ liệu của hai bên. Điểm đáng chú ý hiện nay không chỉ là mở rộng trao đổi công nghệ mà là hình thành cơ chế để thử nghiệm và triển khai sản phẩm. Ngày 29/10/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức hội thảo song phương về nghiên cứu và ứng dụng AI tại Quảng Ninh; trước đó, ngày 20/9, Học viện Trí tuệ nhân tạo Quảng Tây và Hội Tự động hóa Việt Nam ký biên bản ghi nhớ xây dựng phòng thí nghiệm liên hợp. Hai diễn biến này cho thấy hợp tác đang chuyển từ thống nhất ý tưởng sang thiết lập nền tảng cụ thể.
Động lực của thời điểm này khá rõ: Việt Nam cần AI, sản xuất thông minh, robot hình người và năng lực tính toán để thúc đẩy chuyển đổi số, trong khi Trung Quốc có kinh nghiệm phát triển và ứng dụng công nghệ. Nhưng lợi ích không tự đến từ việc nhập công nghệ. Giá trị sẽ phụ thuộc vào khả năng điều chỉnh giải pháp cho ngôn ngữ, quy trình và nhu cầu tại Việt Nam, đồng thời bảo đảm hợp tác tạo năng lực trong nước thay vì chỉ tạo thêm sự phụ thuộc.
Mô hình lớn, mã nguồn mở và bài toán dữ liệu
Các đề xuất hợp tác bao gồm nghiên cứu công nghệ tiên tiến, thúc đẩy mã nguồn mở và kết nối nguồn lực công nghệ, nhân lực, dữ liệu để hình thành hoạt động nghiên cứu chung. Hai bên cũng có thể tối ưu mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt và xây dựng ứng dụng cho nông nghiệp, công nghiệp, văn hóa, du lịch, giáo dục, y tế. Hướng đi này hợp lý hơn việc chỉ chạy đua kích thước mô hình: một mô hình hữu ích cần hiểu tiếng Việt trong ngữ cảnh cụ thể và giải quyết được công việc có thật.
Quảng Tây cho biết nền tảng chia sẻ dữ liệu của địa phương tập hợp hơn 6.992 tỷ bản ghi từ 86 cơ quan; một mô hình pháp luật Trung Quốc – ASEAN dựa trên 131 bộ luật gốc và bản dịch tiếng Trung của các nước trong khu vực. Những con số ấy cho thấy quy mô tài nguyên có thể hỗ trợ phát triển mô hình chuyên ngành, nhưng cũng nhấn mạnh yêu cầu về chất lượng, quyền sử dụng và bảo vệ dữ liệu. Hợp tác nghiên cứu AI chỉ bền vững nếu các nguyên tắc đó được thống nhất trước khi dữ liệu đi vào huấn luyện hay triển khai.
Phòng thí nghiệm AI phải nối được nghiên cứu với nhu cầu
Phòng thí nghiệm AI liên hợp được kỳ vọng làm đầu mối đưa nghiên cứu và phát triển công nghệ đến các kịch bản ứng dụng tại Việt Nam và ASEAN. Theo biên bản ghi nhớ, phạm vi làm việc gồm tự động hóa, du lịch thông minh, công nghiệp thông minh, thu thập và phân tích dữ liệu, cùng ứng dụng công nghệ vận hành để thúc đẩy tự động hóa. Phía Trung Quốc dự kiến đóng góp công nghệ, thuật toán và năng lực phát triển phần mềm; phía Việt Nam cung cấp nhu cầu thị trường, nguồn lực ngành và bối cảnh ứng dụng bản địa.
Cách phân công này chỉ có ý nghĩa nếu phòng thí nghiệm đo thành công bằng sản phẩm được thử nghiệm và sử dụng, chứ không phải số cuộc họp hay bản trình diễn. Hai bên dự kiến phối hợp bản địa hóa, quảng bá và triển khai công cụ AI chung; các chương trình nghiên cứu sẽ tập trung vào robot hình thể, chuyển đổi số xuyên biên giới, thương mại thông minh và giáo dục số. Kế hoạch lập cơ sở thực hành, đào tạo tại các trường đại học Việt Nam cũng có thể giúp tạo nguồn nhân lực gắn với dự án thực tế.
Hạ tầng và ứng dụng: phép thử nằm ở người dùng
Hợp tác không thể dừng ở mô hình và phòng thí nghiệm: năng lực tính toán, mạng kết nối và dữ liệu quyết định công cụ có vận hành được ngoài môi trường thử nghiệm hay không. Tại hội thảo, tuyến kết nối Nam Ninh – Hà Nội được nêu có độ trễ khoảng 3,5 mili giây, còn Nam Ninh – TP.HCM khoảng 16 mili giây. Phía Quảng Tây đề xuất mở rộng cáp đất liền và cáp biển, đồng thời tích hợp mạng lưới với năng lực tính toán và dữ liệu. Đây là hướng cần thiết, nhưng đầu tư hạ tầng nên đi cùng yêu cầu bảo mật, quản trị dữ liệu và khả năng tiếp cận của doanh nghiệp trong nước.
Ứng dụng mới là thước đo thuyết phục nhất với người dân. Nguồn tin tại hội thảo cho biết mô hình AI chuyên ngành chống lừa đảo ở Quảng Tây đi cùng mức giảm 54,3% số vụ lừa đảo được báo cáo sau hai năm; một dự án y tế Trung Quốc – Lào dùng dữ liệu sức khỏe đã khử nhận dạng để hỗ trợ tiếp cận chẩn đoán chuyên môn. Đây là những ví dụ tham khảo, không phải kết quả đã được xác nhận tại Việt Nam. Kết luận, hợp tác AI có triển vọng khi công nghệ được bản địa hóa, dữ liệu được quản lý có trách nhiệm và lợi ích thực tế được kiểm chứng.
