Bài phát biểu tại Vietnam Innovation and Private Capital Summit 2026, do Hiệp hội Vốn tư nhân Việt Nam (VPCA) tổ chức, với sự tham dự của Phó Thủ tướng Nguyễn Văn Thắng. Được biên tập lại cho dạng viết.
Trước khi đến Việt Nam, tôi đã xây dựng vài công ty công nghệ ở châu Âu. Tôi làm tiến sĩ về trí tuệ nhân tạo và đã gọi được hơn 50 triệu USD. Khi chuyển tới đây 2 năm trước, tôi muốn tìm xem điều lớn tiếp theo của mình sẽ là gì. Cơ hội thực sự nằm ở đâu?
Vì vậy tôi đã trò chuyện với hàng trăm người. Tôi đến các nhà máy ở Đồng Nai, Long An, Bình Dương. Tôi đến Đà Nẵng và Hà Nội. Tôi trò chuyện với rất nhiều người đang ngồi trong khán phòng tại hội nghị này.
Tôi là một builder, và tôi đã không ngờ tới quy mô và bề rộng của cơ hội dành cho builder mà mình tìm thấy ở đây.
Tôi tin rằng 10 năm tới có thể là thập kỷ AI của Việt Nam - thập kỷ Việt Nam trở thành nền kinh tế nghìn tỷ đô, nhưng nhanh hơn và bền vững hơn, với AI làm chất xúc tác. Phần còn lại của bài viết này là lý do vì sao, và cách để làm điều đó.
Tôi là một builder. Nên câu hỏi tôi muốn trả lời là câu hỏi của builder: Việt Nam có thể tăng tốc bằng AI và đạt tới chủ quyền AI như thế nào? Tôi sẽ chia thành ba phần.
- Chúng ta có phụ thuộc vào AI nước ngoài không?
- Việt Nam có thể thắng ở đâu?
- Chúng ta thực sự làm điều đó bằng cách nào?
1. Chúng ta có phụ thuộc vào AI nước ngoài không?
Vì sao điều này lại quan trọng? Khi bạn gửi một yêu cầu tới AI và nhận về câu trả lời, nhà cung cấp AI ở đầu bên kia nhìn thấy bài toán của bạn. Nhiều khả năng họ sẽ phân tích những bài toán chảy qua hệ thống của mình và, theo thời gian, xây dựng sản phẩm trên nền những bài toán đó - rồi bán chính những sản phẩm ấy lại cho bạn. Nhưng nếu họ là nước ngoài - khác ngôn ngữ, quốc gia, văn hóa - họ ở quá xa bối cảnh của bạn để xây trực tiếp cho không gian bài toán của bạn, nhưng lại đủ gần để rút lấy giá trị.
Nếu muốn Việt Nam nắm được giá trị từ việc giải quyết bài toán của chính mình, chúng ta cần năng lực AI của riêng mình.
OpenAI đang đi trên con đường tốn hàng chục tỷ USD để xây thế hệ mô hình tiên phong tiếp theo. Anthropic cũng ở tầm tương tự. Liệu có thực sự cần nhiều đến thế? Tôi cho là không - và làn sóng mã nguồn mở của châu Á là con đường thay thế.
Mã nguồn mở thực sự nghĩa là trọng số mô hình được công bố. Bạn có thể tải toàn bộ mô hình và chạy trên phần cứng của mình. Vẫn tốn nhiều công sức, nhưng khả thi.
Hai năm trước, chúng ta có khoảnh khắc DeepSeek: một mô hình mã nguồn mở đạt hiệu năng ngang với mức tiên phong tốt nhất, với chi phí token chỉ khoảng 1/27.
Khoảng cách giá đó không phải ngẫu nhiên - nó đến từ cách mã nguồn mở vận hành. Ai cũng có thể tải một mô hình mã nguồn mở miễn phí, nhưng sau đó phải tự trả tiền máy chủ để chạy nó. Vì vậy mỗi khách hàng đều so sánh hai lựa chọn: trả tiền theo token cho nhà cung cấp, hoặc tự vận hành và gánh chi phí tính toán (đồng thời giữ dữ liệu trong nội bộ). Nhà cung cấp mã nguồn mở chỉ thắng trong phép so sánh đó nếu giữ giá thật rẻ. Mô hình đóng không gặp vấn đề này - không có lựa chọn tự vận hành, nên nhà sản xuất có thể đặt giá cao.
Bài toán kinh tế buộc những người chơi mã nguồn mở phải tìm ra kiến trúc hiệu quả hơn - để mô phỏng hoặc vượt hiệu năng tiên phong với ít tính toán hơn. Điều này sẽ liên tục tạo ra những mô hình nhanh hơn, rẻ hơn để huấn luyện và hiệu quả hơn khi vận hành.
Tôi rất lạc quan về các kiến trúc mới. Dù khó, chúng ta đã biết có những cơ chế tự học đạt hiệu năng cao hơn với chi phí thấp hơn cả triệu lần: bộ não con người. Tất nhiên đây không phải là benchmark tiếp theo, nhưng nó cho thấy còn nhiều thứ để nghiên cứu hơn là phép nhân ma trận khổng lồ mà ta đang chạy hiện nay.
Điều đó sẽ không xảy ra ngay tháng sau. Nhưng quỹ đạo đã rõ: chậm hơn tuyến tiên phong vài tháng về năng lực, nhưng rẻ hơn vượt trội về chi phí. Và điều đó mở ra hai cánh cửa cho Việt Nam:
Triển khai tại Việt Nam. Lấy các mô hình mã nguồn mở đẳng cấp tiên phong và chạy chúng trên hạ tầng Việt Nam. Viettel đã và đang làm điều này với một cụm NVIDIA tại Hòa Lạc, hợp tác với Nemotron của NVIDIA để đưa năng lực đẳng cấp tiên phong vào không gian bài toán Việt Nam. Chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều mô hình mạnh được cung cấp từ trong nước.
Mô hình AI chuyên ngành quy mô nhỏ. Các kiến trúc mới cho phép những phòng lab nhỏ huấn luyện mô hình chuyên biệt cho từng tác vụ - 5 đến 7 tỷ tham số, tập trung vào một lĩnh vực như chẩn đoán hình ảnh y tế hay diễn giải văn bản pháp lý. Chúng huấn luyện nhanh hơn, tốn ít hơn, và trong lĩnh vực của mình thường xuyên vượt các mô hình tổng quát lớn nhất. Các phòng lab Việt Nam nhỏ hơn có thể xây dựng chúng và bán token ngay trong nước.
Chúng ta vẫn sẽ mua token từ các AI nước ngoài. Nhưng hai con đường này trả lại cho chúng ta một phần đáng kể giá trị - và chủ quyền - vốn dĩ sẽ chảy ra nước ngoài.
2. Việt Nam có thể thắng ở đâu?
Giờ khi đã biết chủ quyền AI về nguyên tắc là khả thi, câu hỏi là hướng nó vào đâu.
Hãy bắt đầu từ những gì Việt Nam thực sự có. Nguồn nhân lực tốt nghiệp STEM và CNTT đang tăng nhanh - trên đà đạt khoảng 100.000 người tốt nghiệp mỗi năm trong vài năm tới. Mức độ ứng dụng AI trong sinh viên và người lao động Việt Nam đã nằm trong top 10 toàn cầu.
Chúng ta có nhân tài thô, với số lượng lớn, và họ muốn làm việc với AI.
Chúng ta cũng có một nền công nghiệp vẫn đang được xây dựng. Chúng ta không phải cải tạo những nhà máy 40 năm tuổi. Chúng ta có thể xây những nhà máy AI-native ngay từ đầu. Chúng ta có một chính phủ cam kết. Và vị thế địa chính trị của chúng ta đã tạo ra nhu cầu mạnh mẽ từ các đối tác ở châu Âu, Mỹ và khắp châu Á.
Điều đó tạo nên một cơ hội ba giai đoạn, trong đó mỗi giai đoạn được xây trên giai đoạn trước.
Giai đoạn 1 - Lực lượng lao động được nâng kỹ năng bằng AI
Hầu hết ứng dụng AI hiện nay được xây cho công việc văn phòng - lập trình viên, marketer, nhân viên kinh doanh, người xử lý tài liệu. Đó không phải là cơ cấu lao động của Việt Nam. Trong khoảng 53 triệu lao động ở Việt Nam, khoảng 50% làm công việc chân tay trong sản xuất, logistics và xây dựng. Cộng thêm nông nghiệp thì con số là 70%.
Đây là nơi nên tập trung. Hãy hình dung một công nhân vận hành máy đùn trong nhà máy nhựa. Máy bắt đầu cho ra sản phẩm kém chất lượng. Không có kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm bên cạnh, dây chuyền dừng hàng giờ. Một AI copilot chuyên biệt cho chính chiếc máy đó và vai trò đó có thể xác định lỗi khả dĩ và hướng dẫn người vận hành khắc phục - biến hàng giờ mất năng suất thành vài phút. Logic tương tự áp dụng cho sản xuất, xây dựng, logistics và phần lớn nông nghiệp.
Dựa trên một mô hình kịch bản xây trên Vietnam AI Roadmap của Public First / Google, dữ liệu GDP của Tổng cục Thống kê và các giả định tác động của riêng Dream Lab: 30-40% lực lượng lao động Việt Nam có thể được AI hỗ trợ theo cách này, với mức tăng năng suất 10-15%, tương đương khoảng 25-35 tỷ USD gia tăng sản lượng mỗi năm ở trạng thái ổn định.
Điều này sẽ mất nhiều năm. Nhưng đây là kho giá trị ngắn hạn lớn nhất, và các ứng dụng vẫn cần được xây - đó chính là cơ hội cho các nhà sáng lập và nhà đầu tư Việt Nam.
Giai đoạn 2 - AI vật lý
Nâng kỹ năng làm tăng năng suất của người lao động. Nhưng nhiều tác vụ cấp thấp lại dễ tự động hóa hoàn toàn hơn - một khi bạn có AI vật lý để làm điều đó. Cánh tay robot trong nhà máy. Drone cho logistics, kiểm tra, nông nghiệp và các ứng dụng an ninh lưỡng dụng.
Thị trường AI vật lý toàn cầu được dự báo đạt khoảng nửa nghìn tỷ USD trong thập kỷ tới. Việt Nam đã bước vào mảng phần cứng: Viettel và FPT đã khởi công năng lực sản xuất, đóng gói và kiểm thử chip 28-32 nm.
Nhưng phần cứng chỉ là một phần của giá trị. Hệ sinh thái phần mềm vận hành những cỗ máy này - các mô hình nhúng, lớp điều phối, logic ứng dụng - là một lớp cơ hội riêng, và là lớp mà các startup Việt Nam có thể làm chủ.
Hai kho giá trị cần định lượng:
- Chiếm khoảng 5% thị trường xuất khẩu phần cứng toàn cầu sẽ mang lại 10-20 tỷ USD mỗi năm cho Việt Nam;
- Triển khai AI vật lý trong nước để tự động hóa sâu hơn nền công nghiệp Việt Nam bổ sung thêm 10-15 tỷ USD.
Gộp lại, AI vật lý hoàn toàn có thể đóng góp 20-35 tỷ USD sản lượng mỗi năm trong vòng năm năm.
Giai đoạn 3 - Mô hình AI chuyên ngành quy mô nhỏ
Đến đây, chúng ta đã giải quyết việc nâng kỹ năng lao động và tự động hóa. Thứ còn thiếu bây giờ: trí tuệ. Giai đoạn thứ ba là giai đoạn chủ quyền AI. Có những lĩnh vực - ngân hàng, y tế, an ninh, chính phủ - nơi dữ liệu đơn giản là không thể rời khỏi đất nước. Những lĩnh vực này sẽ được phục vụ bởi các mô hình AI chuyên ngành quy mô nhỏ trong nước, huấn luyện trên dữ liệu Việt Nam, triển khai trên hạ tầng Việt Nam.
Nhìn bề mặt, tác động kinh tế đo lường trực tiếp được là khiêm tốn:
Khoảng 3-5 tỷ USD mỗi năm, tương đương khoảng 1,7% của thị trường dịch vụ trí tuệ toàn cầu trị giá 350 tỷ USD, được giữ lại trong Việt Nam thay vì xuất khẩu qua token. Tác động lớn hơn nhiều là gián tiếp - giá trị mà những mô hình này mở khóa bên trong các ngành được quản lý chặt. Điều đó khó định lượng gọn gàng, nên tôi không tính vào đây. Nhưng đó là nơi giành được sự độc lập về cấu trúc.
Ba giai đoạn - nâng kỹ năng lao động, AI vật lý, mô hình AI chuyên ngành quy mô nhỏ - cùng nhau có thể tăng tốc Việt Nam không chỉ ở con số GDP mà còn ở cơ cấu kinh tế và sự độc lập về AI.
3. Chúng ta thực sự làm điều đó bằng cách nào?
Đây là tin tốt: thế giới AI được xây bởi các startup.
Hãy nhìn vào các lớp. Mô hình nền tảng, hạ tầng, ứng dụng. Gần như không có công ty dẫn đầu nào là những ông lớn công nghệ hàng chục năm tuổi. OpenAI thành lập năm 2015. Anthropic năm 2021. DeepSeek và Mistral năm 2023. Ở lớp ứng dụng - Cursor, Perplexity, Harvey, ElevenLabs - hầu hết mới ba đến năm năm tuổi. Một số được thành lập ngay từ giảng đường đại học.
Tất nhiên, lớp mô hình đòi hỏi các nhà sáng lập nhiều kinh nghiệm hơn và lượng vốn lớn. Nhưng lớp kết nối và ứng dụng gần như hoàn toàn được xây bởi các nhà sáng lập trẻ. Thường thì ngay khi vừa rời giảng đường.
Đó là tin tốt cho Việt Nam, vì: chúng ta không cần xây những gã khổng lồ công nghệ toàn cầu từ con số không trong suốt 40 năm. Chúng ta cần xây một hệ sinh thái nhà sáng lập chất lượng cao - và điều đó chúng ta có thể làm nhanh hơn nhiều.
Vậy nhà sáng lập thực sự được tạo ra như thế nào? Chúng tôi đã nhìn vào những thiết chế liên tục tạo ra các startup đổi mới thành công và các kỳ lân.
Chương trình StartX của Stanford đã tạo ra khoảng 750 startup và 28 kỳ lân - trung tâm khởi nghiệp lớn nhất thế giới, cùng với tất cả những gì ra đời từ Stanford trước cả StartX.
CDTM ở Munich - nơi tôi từng làm cố vấn - lấy Stanford làm hình mẫu và đạt 280 startup cùng 9 kỳ lân. Đại học Chiết Giang ở Trung Quốc, với cựu sinh viên gồm nhà sáng lập của DeepSeek và Jack Ma, đã tạo ra hơn 130 startup và 3 kỳ lân.
Các chương trình này khác nhau rất nhiều về cấu trúc, thời điểm và cách tuyển chọn. Nhưng chúng có chung một điều: một phễu chất lượng cao thu hút hàng nghìn người, thu hẹp còn hàng trăm, và chuyển hóa vài chục thành công ty thực sự.
Những thiết chế này mất 20 đến 25 năm để xây được cái phễu đó. Việt Nam không có 25 năm. Chúng ta cần xây nó trong một hoặc hai năm.
Nút thắt không nằm ở đáy phễu. Việt Nam có vốn, có cố vấn, có chương trình, có vườn ươm. Nút thắt nằm ở đầu phễu. Để tạo ra 100 startup mạnh mỗi năm, bạn cần nạp vào phễu 10.000 đến 20.000 ứng viên có động lực. Không quốc gia nào trên thế giới có đủ nhà sáng lập giàu kinh nghiệm và lãnh đạo ngành để cố vấn cho khối lượng đó theo tỷ lệ một-một hay thậm chí một-mười.
Vậy nên chúng ta đi tắt đón đầu. Chúng ta ghép mỗi ứng viên với một AI Co-Founder - không phải một ChatGPT chung chung, mà là một AI chuyên biệt bên trong một chương trình chuyên biệt. Một AI giúp họ nảy ý tưởng, thử nghiệm, học hỏi, trả lời những bài toán cụ thể, và mang theo playbook của các nhà sáng lập nhiều lần. Một AI bơm vào tư duy của nhà sáng lập cùng các bước bài bản để kiểm chứng và xây một sản phẩm chạy được rồi bắt đầu tạo ra doanh thu. Nhiều khi là xây những sản phẩm chưa từng được xây trước đó.
Tôi tin rằng mọi nhà sáng lập Việt Nam trong tương lai sẽ có một AI Co-Founder bên cạnh.
Nếu làm được điều này, đáy phễu trở thành một dòng deal chất lượng cao hơn hẳn - và đó là nơi ta đưa con người vào: các lãnh đạo ngành, các cố vấn, nguồn vốn. Stanford và CDTM không có công cụ này. Họ phải mài giũa suốt hai thập kỷ. Việt Nam có thể nén lại điều đó.
Chúng tôi đã bắt đầu vận hành quy trình này. Nó có vẻ hiệu quả.
Các yếu tố thúc đẩy ở tầm hệ sinh thái phần lớn đã chuyển động. Thể chế - Nghị quyết 57 và 86, Trung tâm Tài chính Quốc tế mới, đăng ký nhanh hơn, ưu đãi công nghệ. Công nghiệp - xác định bài toán, tạo bệ phóng, cung cấp ưu đãi theo từng ngành. Vốn - kỳ vọng rõ ràng hơn, quy trình mượt mà hơn, FDI chảy vào nhiều hơn.
Trụ cột cần nhiều sự chú ý nhất là Nhân tài - tích hợp sâu hơn với các trường đại học, xây dựng các chương trình, nuôi dưỡng một văn hóa (như iHub Ventures từ Hà Nội) coi thất bại là một phần của hành trình, và tạo ra những câu chuyện truyền cảm hứng kéo 10.000 ứng viên tiếp theo vào cuộc. Nhân tài thô đã có sẵn ở đây. Chúng ta chỉ cần dẫn nó vào đúng những dự án phù hợp.
Nếu làm được điều đó, thập kỷ tới là thập kỷ AI của Việt Nam. Làn sóng sản phẩm AI tiếp theo sẽ không được mua từ nước ngoài. Nó sẽ được xây ở đây - tại Việt Nam.
