Tại tọa đàm AI: Shaping Human-Centered Innovation, tổ chức ngày 27/5 ở Hà Nội, các chuyên gia nhận định AI đang thay đổi cách học tập, làm việc và đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên, đây không phải công nghệ có thể “mua về là chạy”. Việc triển khai hiệu quả AI đòi hỏi doanh nghiệp có đội ngũ kỹ sư, chuyên gia đủ năng lực vận hành, kiểm soát và tối ưu hệ thống. Đây cũng được xem là cơ hội cho các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam tham gia cung cấp giải pháp và nhân lực cho làn sóng chuyển đổi mới.
“Giống như khi máy móc công nghiệp ra đời, con người không thể chỉ mua máy về rồi đặt vào nhà máy là xong. Chúng ta cần những kỹ sư giỏi để vận hành chúng. Với AI cũng vậy”, ông Ed H. Chi nói.
Khi AI mắc lỗi, hậu quả có thể rất lớn
Ông Ed H. Chi cho biết AI hiện đã có thể hỗ trợ nhiều công việc như lập trình, phân tích dữ liệu hay xử lý thông tin với hiệu quả cao. Tuy nhiên, các hệ thống này chưa thể đảm bảo hoàn toàn chính xác. Dẫn nghiên cứu nội bộ của Google, ông đánh giá AI làm rất tốt, nhưng khi mắc lỗi cũng có thể tạo ra những thất bại “đặc biệt”.
Theo ông, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn tồn tại nguy cơ “ảo giác”, tức đưa ra thông tin hoặc suy luận sai lệch. Vì vậy, các doanh nghiệp bắt buộc phải giải quyết triệt để vấn đề ảo giác trước khi triển khai AI sâu rộng, đồng thời cần con người tham gia giám sát ở nhiều khâu thay vì giao hoàn toàn cho máy móc.
Từ trải nghiệm thực tế, chuyên gia Google nhận định AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người. Trong tương lai, công nghệ này có thể tham gia điều hành cả nhà máy hoặc những hệ thống phức tạp hơn, nhưng vẫn cần con người kiểm soát.
Ông ví AI như sự phát triển của ôtô. Khi xe hơi ra đời, con người phải học cách lái và vận hành. Ngay cả bây giờ, khi xe tự lái đã xuất hiện, việc để hệ thống tự xử lý hoàn toàn trong môi trường giao thông phức tạp vẫn là bài toán chưa thể giải quyết triệt để.
“Chúng ta không thể chỉ mua giải pháp AI từ Google, OpenAI hay một nhóm nào đó rồi đưa vào doanh nghiệp và yêu cầu nó tự chạy”, ông nói.
Tại sự kiện, TS Lương Minh Thắng, Giám đốc nghiên cứu Google DeepMind, người dẫn dắt các nhóm phát triển AI về toán học hàng đầu thế giới, cũng kể về thực tế từng áp dụng AI trong giải toán. “AI đưa ra lời giải nhìn rất hợp lý nhưng sau vài tiếng kiểm tra lại, chúng tôi thấy là AI đã giải sai hoàn toàn”, ông kể. Theo ông, người dùng hiện nay có thể dễ dàng bắt gặp các gợi ý từ AI, nhưng khi đó, họ cần có kỹ năng để đánh giá, xem có thể chấp nhận kết quả đó không, và gợi ý đó có phù hợp với mục đích và năng lực thực sự của mình.
“Cần đảm bảo AI được áp dụng đúng cách, và xác định ra phương pháp học tập hiệu quả nhất để áp dụng AI”, ông Thắng nói.
Trong lĩnh vực y tế, bà Jean Desombre, nhà sáng lập kiêm đối tác Pacific Gateway Partners, nhấn mạnh việc triển khai AI phải thận trọng và lấy con người làm trung tâm. Bà cho rằng AI có thể tạo đột phá trong khám phá thuốc, phát hiện liệu pháp mới và xử lý dữ liệu y sinh quy mô lớn. Tuy nhiên, trước khi triển khai bất kỳ công nghệ AI nào, câu hỏi cần đặt ra là công nghệ đó phục vụ mục đích gì.
“Liệu AI có giúp kết quả điều trị tốt hơn không? Liệu có giúp bác sĩ và điều dưỡng có thêm thời gian cho bệnh nhân không? Liệu có cải thiện chất lượng sống người bệnh không? Đó là những câu hỏi phải được đặt ra trước tiên”, bà nói.
Học gì trong thời AI?
Từ thực tế đó, TS Thắng cho rằng trong thời đại AI phát triển như hiện nay, giáo dục phải giúp con người đưa ra được quyết định của riêng mình và thông qua đó phát triển bản thân. “Cần xây dựng tư duy phản biện và không nên chấp nhận ngay bất cứ đề xuất nào AI đưa ra, đồng thời chủ động tìm hiểu AI có thể áp dụng hiệu quả trong những trường hợp nào”, ông nói. “Hãy luôn duy trì sự tò mò, tham vọng và tư duy phản biện”.
Từ góc nhìn giáo dục, giáo sư toán học Po-Shen Loh từ Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) cho rằng AI càng phát triển, giáo dục càng phải quay trở lại câu hỏi căn bản: con người học để làm gì? Giáo dục trong kỷ nguyên AI không chỉ là truyền đạt kiến thức, mà còn là quá trình giúp con người phát triển tư duy rõ ràng, khả năng giao tiếp và năng lực tạo giá trị cho xã hội.
Theo ông, khi AI có thể hỗ trợ con người tiếp cận tri thức nhanh hơn, vai trò của giáo dục cần chuyển từ “dạy để biết” sang “dạy để hiểu, để suy nghĩ và để hành động”. Từ kinh nghiệm giảng dạy toán học và huấn luyện học sinh, ông chia sẻ thách thức lớn của giáo dục không chỉ nằm ở việc thiếu nội dung học tập, mà còn ở việc làm sao khiến người học thực sự muốn học.
Với ông, giáo dục hiệu quả cần hiểu người học như hiểu “khách hàng”: họ quan tâm gì, điều gì khiến họ tập trung và giúp họ duy trì động lực. Một người trẻ có khả năng tư duy mạch lạc, biết đặt câu hỏi và biết tạo niềm vui cho người khác sẽ có nhiều cơ hội giải quyết các vấn đề xã hội hơn trong tương lai.
Đánh giá về tình hình tại Việt Nam, Chủ tịch FPT Trương Gia Bình cho rằng AI đang tạo ra một giai đoạn bước ngoặt đối với doanh nghiệp và quốc gia. Việt Nam có cơ hội trở thành đơn vị cung cấp dịch vụ chuyển đổi AI cho thế giới, và trong tương lai, sức mạnh của các tổ chức, doanh nghiệp sẽ không chỉ đến từ số lượng nhân sự, mà còn từ khả năng tổ chức và khai thác các hệ thống AI hoạt động cùng con người.
Ông Bình nhận định, nếu phổ cập đúng cách, AI có thể giúp Việt Nam tăng năng suất lao động và năng lực cạnh tranh của mỗi cá nhân, tổ chức và cả nền kinh tế, tuy nhiên cũng cần các điều kiện như quyết tâm tăng trưởng, giáo dục, công nghệ, năng lực học nhanh và tinh thần dấn thân của người Việt.
Đây cũng là một trong những lý do ông thành lập Liên minh AI Âu Lạc và triển khai giải thưởng Âu Lạc Grand Prize trị giá một triệu USD, nhằm thu hút người trẻ trong nước thử sức với các bài toán lớn, học cách làm việc cùng AI và hình thành năng lực cạnh tranh mới trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Theo Popular Science, nhóm nghiên cứu, đứng đầu là nhà khoa học máy tính Marco Schmidt, giáo sư Hệ thống tích hợp và cảm biến quan sát Trái Đất (ESSEO) tại Đại học Würzburg, dựa vào cơ chế di chuyển của thằn lằn cát để tạo mẫu robot tự hành Sao Hỏa, đạt hiệu suất vượt trội so với những mẫu khác khi di chuyển trên cát. Dự án nằm trong sáng kiến VaMEx của Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức.
Để di chuyển hiệu quả trên Sao Hỏa, robot tự hành cần xử lý lượng cát lớn. Thiết kế bánh xe tròn hoặc bánh xích đều không phải lựa chọn lý tưởng để đối phó với môi trường khắc nghiệt và đầy cát trên hành tinh đỏ. Ngoài xử lý kết cấu hỗn hợp vừa giống chất lỏng vừa giống chất rắn của cát, robot tự hành còn phải đối mặt với những dốc đứng và địa hình mấp mô với mức độ trơn trượt khác nhau, dễ gây mất thăng bằng.
Nhóm của Schmidt đã thiết kế robot tự hành mới sử dụng chuyển động bơi để đẩy xuyên qua cát, lấy cảm hứng từ thằn lằn cát Châu Phi (Scincus scincus) nổi tiếng với khả năng đào hang trong sa mạc Sahara và bơi qua cát như cá. Video do Đại học Würzburg chia sẻ cho thấy robot có kích thước bằng chiếc tủ lạnh nhỏ màu bạc di chuyển qua một sàn thử nghiệm mô phỏng bề mặt Sao Hỏa. Thay vì lăn về phía trước, mỗi bánh xe của nó cắt qua cát theo chuyển động hình số tám. Robot tự hành di chuyển vài mét, cua qua góc và quay trở lại nơi bắt đầu.
"Các bánh xe mô phỏng tương tác đặc trưng của thằn lằn cát với mặt đất, tạo ra cả lực dọc và ngang. Robot tự hành để lại dấu vết hình sin trên cát, giúp xác nhận cỗ máy đạt được cơ chế bơi như dự kiến", Schmidt giải thích.
Theo Phys.org, nhóm nghiên cứu đang hợp tác với Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đức (DFKI) ở Bremen và Đại học Bremen để thử nghiệm robot. Ban đầu, các bánh xe của cỗ máy nặng và hẹp hơn so với bánh xe khí nén tương đương, tăng áp lực lên mặt đất khiến robot bị lún. Tình trạng trượt và lún làm giảm khả năng điều khiển robot tự hành. Các nhà nghiên cứu khắc phục bằng cách tăng độ rộng bánh xe và giảm khối lượng, giúp phương tiện di chuyển ổn định trên cát.
Schmidt và cộng sự đang tìm cách tăng khả năng điều khiển tổng thể của robot và hạn chế trượt trong môi trường thực tế phức tạp. Họ cũng dự định bổ sung chỗ đặt thiết bị khoa học và hàng hóa mà robot có thể phải mang theo.
Vào tháng 3, Liu Liehong, người đứng đầu Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc (NDA) công bố thuật ngữ Ciyuan cho token AI tại họp báo của Hội đồng Nhà nước Trung Quốc, đánh dấu lần đầu một quốc gia đặt tên "tiền tệ" riêng cho AI. Ông nhấn mạnh Ciyuan là "đơn vị thanh toán liên kết nguồn cung công nghệ với nhu cầu thương mại".
Token là đơn vị dữ liệu đầu vào cơ bản, gồm từ, một phần của từ, ký tự hoặc dấu câu mà mô hình AI xử lý để tạo ra đầu ra. Theo National Business Daily, lượng tiêu thụ token đang trở thành chỉ số quan trọng trong việc triển khai thực tế, đo lường tần suất mô hình AI được đưa vào ứng dụng.
Theo thống kê của NDA, tính đến tháng 4, Trung Quốc xử lý 140.000 tỷ token mỗi ngày, tăng từ 100 tỷ đầu năm 2024. AI của Trung Quốc vượt các mô hình của Mỹ trên OpenRouter, một thị trường phổ biến dành cho AI, cả về hiệu suất và mức độ ưa chuộng.
Giới đầu tư Trung Quốc hiện đổ xô vào cơn sốt AI. Riêng tại Hong Kong, số lượng doanh nghiệp ở lĩnh vực này thực hiện IPO cao nhất 5 năm qua, chủ yếu nhờ dòng chảy ổn định của các công ty khởi nghiệp như MiniMax và Zhipu AI, hay nhà thiết kế chip Biren.
"Chúng tôi tin Trung Quốc đang thắng lớn trong cuộc chiến công nghệ vì một số lý do: định giá, ứng dụng rộng rãi AI cùng lợi thế trong sản xuất điện năng", Mohit Kumar, chiến lược gia của ngân hàng đầu tư đa quốc gia Jefferies, nói với Fortune.
Giới quan sát đánh giá, mục tiêu Trung Quốc đang hướng đến là xây dựng một "nền kinh tế token" với sự hỗ trợ của AI nguồn mở phổ biến và đẩy mạnh ứng dụng AI trong thực tế. Dù vậy, họ cần vượt qua loạt yếu tố về chi phí nghiên cứu đắt đỏ, nguồn vốn lớn và cả những biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ.
Sự đón nhận
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo được đánh giá đã "giải cứu" nhiều ông lớn công nghệ Trung Quốc khỏi loạt quy định kìm hãm phát triển trước đây. Chẳng hạn, Alibaba với mô hình Qwen nguồn mở được đầu tư nhiều năm đang trở thành lựa chọn hấp dẫn đối với những ai không có vốn hoặc không muốn chi nhiều tiền cho các sản phẩm độc quyền từ OpenAI và Anthropic. Không chỉ trong nước, Qwen đã chinh phục nhiều thị trường từ Đông Nam Á đến Trung Đông, thậm chí cả phương Tây khi mô hình mới nhất của Meta là Muse Spark cũng đào tạo một phần dựa trên Qwen.
Khác với Alibaba, ByteDance phần lớn giữ bí mật AI của mình. Theo SCMP, công ty tận dụng thế mạnh về thiết kế sản phẩm và trải nghiệm người dùng để thu hút khách hàng, trong đó chatbot Doubao là AI được sử dụng nhiều nhất ở Trung Quốc, với 100 triệu người dùng hoạt động hàng ngày tính đến tháng 2.
Tencent cũng giới thiệu ứng dụng nhắn tin tự động ClawBot vào tháng 3 và tích hợp sâu vào WeChat, cho phép hơn một tỷ người dùng hoạt động hàng tháng trên nền tảng này kết nối trực tiếp với OpenClaw và thực hiện các tác vụ thông qua giao diện nhắn tin. Ngoài ra, Xiaomi hay Meituan cũng có sản phẩm riêng và được đón nhận.
Các công ty khởi nghiệp AI Trung Quốc cũng bắt đầu tung ra sản phẩm ấn tượng. Giữa tháng 3, công ty Mỹ Anysphere ra Cursor Composer 2 với khả năng lập trình tiên tiến. Dù không giới thiệu, một số người sau đó phát hiện mô hình được xây dựng trên Kimi K2.5 mã nguồn mở từ Moonshot AI có trụ sở tại Bắc Kinh. Trên X, đồng sáng lập Cursor Lee Robinson sau đó thừa nhận "thiếu sót" khi không đề cập đến Kimi ngay từ đầu.
Knowledge Atlas (hay Zhipu AI, Z.ai) và MiniMax cũng mang đến cái nhìn hiếm hoi về các phòng thí nghiệm AI tiên phong Trung Quốc. MiniMax đạt doanh thu 79 triệu USD năm 2025, tăng 159% so với năm trước, trong đó 70% đến từ thị trường nước ngoài - tín hiệu cho thấy nhu cầu toàn cầu đối với các mô hình nền tảng của Trung Quốc. Zhipu đạt doanh thu 724 triệu nhân dân tệ (104,8 triệu USD) năm 2025, cao hơn 132% so với năm 2024. Dù những công ty như Knowledge Atlas hay MiniMax vẫn thua lỗ, giới đầu tư Trung Quốc không mấy bận tâm. Cổ phiếu của Zhipu tăng hơn 570% so với giá IPO, còn MiniMax đã tăng hơn 470%, thậm chí có lúc vượt cả giá trị vốn hóa thị trường của Baidu.
Có sẵn các mô hình AI, Trung Quốc cũng tận dụng hệ sinh thái công ty robot hình người để mang chúng ra môi trường vật lý. Unitree Robotics, Agibot hay UBTech đều tích hợp mô hình riêng tự phát triển, hoặc ứng dụng sản phẩm sẵn có do trong nước sản xuất.
Theo khảo sát hồi tháng 10 của Edelman, công ty tư vấn tiếp thị và quan hệ công chúng đa quốc gia lớn nhất thế giới, người dùng Trung Quốc cảm thấy thoải mái hơn nhiều với AI so với người dùng phương Tây, khi có tới 87% tin tưởng công nghệ này, cao hơn nhiều so với 32% ở Mỹ.
Ngành công nghiệp phim ngắn Trung Quốc là một ví dụ về sự thoải mái của người dùng với AI. Các nền tảng video nước này đã ra mắt khoảng 470 phim ngắn mới mỗi ngày trong tháng 1. Nhờ các công cụ AI, mỗi bộ phim chỉ tốn khoảng 100.000 nhân dân tệ (14.600 USD), bằng khoảng 10% chi phí truyền thống, trong khi thời gian sản xuất rút ngắn từ 15-30 ngày xuống còn dưới 5 ngày.
Người Trung Quốc cũng đón nhận trợ lý ảo AI nhiều hơn những quốc gia khác. Mới nhất, OpenClaw lập tức tạo cơn sốt, dù sau đó bị tuýt còi vì liên quan đến các nguy cơ bảo mật. Chính quyền nhiều địa phương đang đẩy mạnh thúc đẩy áp dụng AI, trong đó khuyến khích và cung cấp trợ cấp cho "công ty một người". Theo giới quan sát, cách tiếp cận này vừa mang tính thận trọng, thúc đẩy AI như một ưu tiên chiến lược, vừa chủ động ngăn ngừa một số rủi ro tiềm tàng.
Tuy nhiên, lợi thế chính sách quan trọng nhất liên quan đến năng lượng. Trung Quốc đã mở rộng mạnh mẽ năng lực sản xuất và truyền tải điện trong những năm gần đây. Goldman Sachs ước tính, Trung Quốc sẽ có khoảng 400 gigawatt công suất điện dự phòng đến năm 2030, gấp khoảng ba lần nhu cầu cho trung tâm dữ liệu toàn cầu.
Áp lực lợi nhuận
Các công ty AI của Trung Quốc được đánh giá vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là khi so sánh với những hãng phát triển trí tuệ nhân tạo hàng đầu của Mỹ. Các vấn đề chủ yếu liên quan đến tiếp cận chip AI tiên tiến do bị Mỹ cấm vận, cũng như hệ sinh thái vốn đầu tư mạo hiểm "mỏng" hơn so với Thung lũng Silicon.
Tuy nhiên, với hầu hết công ty AI trên toàn cầu, câu hỏi lớn nhất được đặt ra, là làm thế nào để biến các token thành lợi nhuận, hay theo cách gọi mới tại Trung Quốc là Ciyuan. Doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo nước này cũng không ngoại lệ.
Alibaba đã chi 123 tỷ nhân dân tệ (17 tỷ USD) cho chi phí đầu tư vốn trong năm 2025, khiến lợi nhuận ròng giảm 66%, hay Tencent chi với 79 tỷ nhân dân tệ (11,6 tỷ USD). Một số doanh nghiệp như ByteDance ít chịu áp lực từ các cổ đông về lợi nhuận do là công ty tư nhân, nhưng cũng đã chi 23 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI năm ngoái, theo FT.
Con số này vẫn nhỏ hơn nhiều so với các ông lớn Mỹ. Chẳng hạn, Alphabet (công ty mẹ của Google) chi 94 tỷ USD, hay Meta chi 75 tỷ USD năm ngoái, đồng thời dự định mạnh tay hơn nữa trong năm nay.
Theo giới quan sát, áp lực kiếm tiền có thể đang khiến một số công ty công nghệ Trung Quốc phải xem xét lại chiến lược của mình. Cả Alibaba và Zhipu đều đã phát hành một số mô hình mới nhất của họ dưới dạng đóng, ít nhất là ban đầu. Tháng trước, Alibaba đã tái cấu trúc toàn bộ hoạt động AI, hợp nhất năm đơn vị riêng biệt và đặt tên "Alibaba Token Hub" (ATH).
"Sứ mệnh duy nhất của ATH là tạo ra, phân phối và ứng dụng token", CEO Alibaba Eddie Wu cho biết trong họp báo công bố tháng trước.
Theo BGR, những năm gần đây, bên cạnh các tấm pin màu đen truyền thống, sự chú ý cũng đổ dồn về tấm pin mặt trời trong suốt khi sản phẩm này trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho việc tích hợp năng lượng mặt trời vào kiến trúc tòa nhà. Pin mặt trời trong suốt (bao gồm cả loại bán trong suốt) có khả năng truyền ánh sáng nhìn thấy trong khi vẫn thu nhận các bước sóng tia cực tím (UV) và tia hồng ngoại (IR) từ ánh sáng mặt trời.
Khác với việc lắp đặt trên mái nhà hoặc mặt đất, tấm pin trong suốt cho phép tích hợp năng lượng mặt trời vào mặt tiền kính của các tòa nhà chọc trời và ô cửa sổ. Tuy nhiên, trước khi quyết định lắp đặt công nghệ pin mặt trời trong suốt, người dùng cần cân nhắc một số nhược điểm của loại pin này so với các tấm pin màu đen truyền thống.
Mặc dù mang lại lợi thế về thẩm mỹ và tính linh hoạt trong lắp đặt, nhưng hiệu suất của các tấm pin trong suốt thường thấp hơn. Về lý thuyết, các tấm pin hoàn toàn trong suốt chỉ đạt hiệu suất từ 1 đến 5%, trong khi các tấm pin bán trong suốt có thể đạt từ 7 đến 12%. Một số nghiên cứu gần đây đã nâng hiệu suất của tấm pin bán trong suốt lên đến 22%, chúng vẫn chưa được sản xuất hàng loạt. Ngược lại, các tấm pin mặt trời màu đen, thường được làm từ silicon đơn tinh thể, có thể đạt hiệu suất lên đến 24%.
Bên cạnh hiệu suất, giá thành của tấm pin mặt trời trong suốt cũng là một yếu tố cần xem xét. Giá của các tấm pin này dao động từ 270 - 1.600 USD cho mỗi mét vuông, cao hơn từ 2 đến 4 lần so với các loại pin truyền thống. Sự khác biệt này khiến tấm pin trong suốt ít phù hợp cho việc sử dụng trong hộ gia đình, vì chúng có thể không mang lại lợi nhuận đầu tư trong suốt vòng đời sử dụng.
Tóm lại, tấm pin mặt trời trong suốt có thể là lựa chọn lý tưởng cho các tòa nhà thương mại với mặt tiền kính lớn, nhưng đối với khách hàng gia đình, tấm pin màu đen vẫn là lựa chọn tối ưu hơn cho việc lắp đặt trên mái nhà hoặc không gian trống.
