Đánh dấu chủ quyền AI: Bước tiến tham vọng của thế giới

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành hạ tầng chiến lược, việc sở hữu và kiểm soát công nghệ đang là thước đo cạnh tranh quyền lực toàn cầu. Từ châu Á đến châu Âu, nhiều chính phủ tuyên bố xây dựng “AI có chủ quyền” để giảm phụ thuộc Big Tech, song thực tế cho thấy, chip, trung tâm dữ liệu hay điện toán đám mây vẫn nằm trong tay Mỹ và Trung Quốc. Thay vì mơ ước toàn diện, lựa chọn vai trò phù hợp trong chuỗi giá trị AI có thể giúp các quốc gia vừa củng cố chủ quyền công nghệ, vừa tránh rơi vào bẫy lệ thuộc.

Khái niệm “AI có chủ quyền” không chỉ đơn giản là một chiến lược công nghệ, mà còn được xem như vấn đề an ninh quốc gia. Nhiều chính phủ nhấn mạnh rằng, việc tự chủ trong hạ tầng AI sẽ giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, duy trì chủ quyền số, đồng thời nuôi dưỡng bản sắc văn hóa thông qua phát triển các mô hình ngôn ngữ bản địa.

Chính vì vậy, “AI có chủ quyền” thường được gắn liền với các mục tiêu kép: vừa thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, vừa củng cố sức mạnh chính trị và an ninh.

Trung Quốc hiện đang là 1 trong số các nước chủ chốt nắm giữ nhiều giá trị then chốt của công nghệ AI.

Tuy nhiên, thực tế lại khắc nghiệt hơn nhiều. Hạ tầng AI toàn cầu hiện bị chi phối gần như tuyệt đối bởi một số tập đoàn của Mỹ và Trung Quốc. Các công ty như Nvidia (chip GPU), Microsoft và Amazon Web Services (điện toán đám mây), OpenAI (mô hình ngôn ngữ lớn) hay Huawei và Alibaba (AI và hạ tầng viễn thông) đang nắm giữ những “nút thắt cổ chai” then chốt của chuỗi giá trị AI.

Điều này khiến các quốc gia nhỏ hoặc đang phát triển khó có thể hiện thực hóa tham vọng toàn diện mà không rơi vào vòng lệ thuộc mới. Nhiều nước cuối cùng phải chọn cách ký kết trực tiếp với Big Tech để nhanh chóng sở hữu công nghệ, thay vì tự gầy dựng từ con số không.

Thay vì chỉ bán phần cứng hay phần mềm đơn lẻ, các tập đoàn công nghệ hàng đầu đang triển khai chiến lược “gói kèm”, biến tham vọng “AI có chủ quyền” thành một dạng dịch vụ toàn diện. Nvidia không chỉ cung cấp GPU mà còn hợp tác cùng chính phủ để xây dựng trung tâm dữ liệu và nền tảng đám mây; Microsoft và Amazon Web Services (AWS) giới thiệu “đám mây có chủ quyền” dành riêng cho từng quốc gia, hứa hẹn giúp quản lý dữ liệu an toàn hơn; OpenAI quảng bá chương trình “OpenAI for Countries”, hỗ trợ chính phủ phát triển năng lực AI trong khi vẫn gắn chặt với hệ sinh thái công nghệ Mỹ.

Ở chiều ngược lại, Huawei mang đến các giải pháp AI cho nhiều nước đang phát triển, nhưng đi kèm là mối ràng buộc chính trị với Bắc Kinh.

Những lời hứa này nghe qua có vẻ hấp dẫn: thúc đẩy tăng trưởng nhanh hơn, giữ dữ liệu trong biên giới quốc gia, hỗ trợ ngôn ngữ bản địa. Thế nhưng, phần cốt lõi của chuỗi giá trị - chip xử lý, hạ tầng đám mây và mạng lưới chuyên gia - vẫn hoàn toàn do Big Tech kiểm soát.

Điều đó đồng nghĩa “AI có chủ quyền” trên thực tế chỉ là một nhãn mác được đóng gói lại từ những dịch vụ ngoại nhập, thay vì thực sự thoát khỏi vòng lệ thuộc.

Trong số ít quốc gia dám theo đuổi tham vọng “AI có chủ quyền” một cách toàn diện, Hàn Quốc là cái tên nổi bật. Với nền công nghiệp công nghệ đã vươn tầm thế giới, các tập đoàn lớn như Samsung, LG, SK Telecom hay Naver đang đầu tư hàng tỷ USD vào nghiên cứu và xây dựng hạ tầng AI dựa trên công nghệ nội địa. Chính phủ Hàn Quốc cũng coi AI là một phần quan trọng trong chiến lược kinh tế số, đặt mục tiêu trở thành trung tâm AI hàng đầu châu Á.

Tuy vậy, thực tế cho thấy, ngay cả một nền kinh tế công nghệ tiên tiến vẫn khó thoát khỏi sự phụ thuộc. Các mô hình AI của Hàn Quốc hiện vẫn cần GPU của Nvidia để huấn luyện và phải vận hành trên nền tảng đám mây AWS. Điều này khác xa với mục tiêu tự chủ hoàn toàn. Song, giới phân tích cho rằng, Hàn Quốc có thể áp dụng lại mô hình từng thành công trong các lĩnh vực như 5G, băng thông rộng hay công nghiệp chip bán dẫn: xây dựng lộ trình quốc gia dài hạn, kết hợp sức mạnh của khu vực tư nhân và chính sách nhà nước để dần thu hẹp khoảng cách phụ thuộc. Đây là minh chứng cho thấy, chỉ những quốc gia có nền công nghệ mạnh mới có cơ hội tiến gần hơn tới “AI có chủ quyền” toàn diện.

Không phải quốc gia nào cũng đủ nguồn lực để tự xây dựng toàn bộ chuỗi giá trị AI. Một số nước chọn cách tập trung vào “ngách” để tạo lợi thế riêng, trong đó UAE và Ấn Độ là hai ví dụ điển hình.

UAE nổi lên như một “tay chơi” đặc biệt khi biết tận dụng vị thế chiến lược của mình. Quốc gia vùng Vịnh này rót hàng trăm tỷ USD vào AI, đồng thời thương lượng linh hoạt với cả Mỹ lẫn Trung Quốc. UAE không chỉ đầu tư trực tiếp vào OpenAI mà còn hợp tác với Nvidia, Oracle và tập đoàn G42 nội địa để phát triển dự án Stargate UAE - một hạ tầng đám mây “có chủ quyền”.

Gần đây, UAE tiếp tục công bố mô hình AI nguồn mở K2 Think, dựa trên Qwen LLM của Alibaba nhưng vận hành bằng chip Cerebras của Mỹ. Dù bị hạn chế bởi các quy định xuất khẩu công nghệ từ Washington, UAE vẫn chứng minh rằng một chiến lược đa chiều, tận dụng vốn và môi trường pháp lý linh hoạt có thể biến phụ thuộc thành lợi thế.

Khác với UAE, Ấn Độ theo đuổi hướng đi thực dụng hơn: không chạy đua xây dựng hạ tầng phần cứng, mà tập trung vào phát triển các mô hình AI phục vụ tiếng địa phương và ứng dụng trong nông nghiệp, y tế, giáo dục. Với hơn 20 ngôn ngữ chính thức và thị trường nội địa khổng lồ, Ấn Độ xác định AI là công cụ giải quyết các vấn đề xã hội, thay vì chỉ là cuộc đua quyền lực công nghệ. Cách tiếp cận này giúp Ấn Độ tạo ra lợi thế so sánh ở tầng ứng dụng, đồng thời giảm bớt chi phí khổng lồ cho phần cứng và hạ tầng.

Trái ngược với Hàn Quốc, UAE hay Ấn Độ, nhiều quốc gia khác rơi vào thế khó khi vừa thiếu nguồn lực, vừa bị kẹt trong cuộc cạnh tranh địa chính trị giữa Mỹ và Trung Quốc. Kazakhstan là ví dụ điển hình: dự án siêu máy tính quốc gia được kỳ vọng sẽ nâng cao năng lực AI đã bị chậm tiến độ vì Mỹ trì hoãn cấp phép xuất khẩu GPU Nvidia - linh kiện không thể thiếu để huấn luyện các mô hình AI. Trong khi đó, Malaysia từng tuyên bố hợp tác với Huawei để xây dựng hạ tầng AI, nhưng sau sức ép từ Washington, chính phủ nước này buộc phải rút lại kế hoạch và chuyển hướng sang sử dụng giải pháp chip AI biên yếu hơn, kém hiệu quả hơn nhiều.

Những tình huống này phản ánh thực tế rằng, các nước vừa và nhỏ khó có thể tự mình đi xa trong cuộc đua AI. Khi phụ thuộc vào nguồn cung công nghệ từ bên ngoài, bất kỳ biến động chính trị hay chính sách kiểm soát xuất khẩu nào cũng có thể làm đứt gãy kế hoạch. Đây chính là điểm yếu lớn nhất của những quốc gia chưa đủ tiềm lực để tự tạo ra “AI có chủ quyền” và cũng chưa tìm được một ngách chiến lược rõ ràng để tham gia chuỗi giá trị toàn cầu.

Cuộc đua “AI có chủ quyền” cho thấy, không quốc gia nào có thể tự mình làm hết, đặc biệt với những nước không phải trung tâm công nghệ toàn cầu. Bài học quốc tế chỉ ra rằng, cần chọn ngách chiến lược thay vì ôm đồm toàn chuỗi giá trị như Ấn Độ tập trung ứng dụng AI trong ngôn ngữ bản địa, y tế, giáo dục; kết hợp hợp tác đa chiều nhưng tránh lệ thuộc một nguồn như UAE vừa đàm phán với Mỹ vừa khai thác vị thế khu vực; và chú trọng xây dựng hạ tầng mềm - luật pháp, dữ liệu, nhân lực, quản trị - bên cạnh hạ tầng cứng. Đối với Việt Nam, lợi thế là dân số trẻ, chính phủ đã có Chiến lược AI quốc gia từ 2021, doanh nghiệp nội địa bắt đầu đầu tư lớn (FPT xây “AI factory” 200 triệu USD với Nvidia) và nhu cầu triển khai AI trong chuỗi cung ứng, fintech, y tế ngày càng tăng.

Tuy nhiên, hạn chế cũng rõ ràng: nhân lực chuyên sâu thiếu hụt, dữ liệu phân mảnh và thiếu chuẩn hóa, phụ thuộc vào công nghệ phần cứng từ bên ngoài, rủi ro từ chính sách kiểm soát xuất khẩu của nước lớn và khoảng cách giữa nghiên cứu, thử nghiệm với giá trị kinh tế thực tế. Vì vậy, Việt Nam cần chiến lược tập trung: (i) xác định ngách phù hợp như xử lý tiếng Việt (đã có model VinaLLaMA), AI cho nông nghiệp chính xác, dự báo khí hậu, y tế vùng sâu; (ii) củng cố hạ tầng mềm với khung quản trị dữ liệu quốc gia, luật bảo vệ dữ liệu cá nhân, quy định minh bạch thuật toán và cơ chế “sandbox” thử nghiệm; (iii) đầu tư nhân lực AI theo chiều sâu, liên kết trường - viện - doanh nghiệp, đồng thời thu hút chuyên gia quốc tế; (iv) hợp tác chọn lọc với Big Tech và xây dựng liên minh khu vực ASEAN để chia sẻ dữ liệu, hạ tầng, tiêu chuẩn và (v) phát triển hệ sinh thái ứng dụng AI trong chính phủ số, y tế, giáo dục để tạo hình mẫu và nhu cầu nội địa. Những động thái hiện tại như hợp tác Việt Nam - Nvidia trong trung tâm R&D và AI factory của FPT là bước đi đúng hướng nhưng vẫn cần thận trọng tránh lệ thuộc công nghệ lõi, nhất là trong bối cảnh Mỹ thúc giục Việt Nam giảm dần công nghệ Trung Quốc.

Từ đó, bài học rút ra cho Việt Nam là nên kiên định xây dựng vị thế thông qua dữ liệu bản địa, ứng dụng đặc thù và quản trị minh bạch, thay vì chạy đua sản xuất chip hay mô hình nền tảng, để dần hình thành năng lực AI có chủ quyền thực chất./.