Làm chủ công nghệ lõi để Việt Nam bứt phá về bán dẫn và AI

Kết nối quốc tế phải gắn với năng lực trong nước

Tại Hội nghị Thượng đỉnh Đổi mới sáng tạo Việt Nam 2026 (VIS 2026) vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh, các chuyên gia nhấn mạnh yêu cầu gắn nghiên cứu bán dẫn và trí tuệ nhân tạo (AI) với nhu cầu thị trường. Hợp tác quốc tế giúp doanh nghiệp tiếp cận vốn và tri thức nhưng để khai thác hiệu quả những nguồn lực này, doanh nghiệp cần nâng cao năng lực tiếp nhận và phát triển công nghệ.

Theo các chuyên gia, có kết quả nghiên cứu chưa đồng nghĩa với việc có sản phẩm thương mại. Công nghệ còn phải trải qua thử nghiệm và hoàn thiện để đáp ứng yêu cầu sản xuất. Với công nghệ sâu, quá trình này cần nguồn vốn chấp nhận rủi ro và sự tham gia của doanh nghiệp ngay từ khi lựa chọn hướng nghiên cứu.

Ông Trần Trọng Tuyên, Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh nhấn mạnh: "TP Hồ Chí Minh đang hướng đến hoàn thiện thể chế và tạo hành lang pháp lý thuận lợi cho phát triển công nghệ sâu, đồng thời xây dựng hạ tầng kết nối để thúc đẩy hợp tác đổi mới sáng tạo".

Yêu cầu này gắn với thực tế một công nghệ cần nhiều bên cùng tham gia để đi đến thị trường. Nhà nghiên cứu cần hiểu doanh nghiệp muốn giải quyết vấn đề gì. Doanh nghiệp cần điều kiện thử nghiệm và hoàn thiện giải pháp trong khi nhà đầu tư phải tính đến thời gian phát triển sản phẩm. Hạ tầng và cơ chế hợp tác cần hỗ trợ các bên theo đuổi quá trình đó.

Theo Bà Raissa Anais Marteaux, Tổng Lãnh sự Vương quốc Hà Lan tại TP Hồ Chí Minh, Việt Nam cần chủ động kết nối với các mạng lưới đổi mới sáng tạo quốc tế. Khi chuỗi cung ứng toàn cầu đang được tổ chức lại, hợp tác công nghệ với các đối tác nước ngoài mở ra cơ hội tiếp cận vốn, kiến thức và kinh nghiệm.

Để tận dụng cơ hội này, doanh nghiệp Việt Nam cần chuẩn bị đội ngũ có khả năng tiếp nhận công nghệ, vận dụng vào phát triển sản phẩm và đáp ứng yêu cầu của đối tác. Các hoạt động hợp tác cần gắn với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, giúp cải thiện năng lực sản xuất và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị.

Trong ngành bán dẫn, sự dịch chuyển chuỗi cung ứng tạo cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam tham gia nhiều hơn vào mạng lưới sản xuất quốc tế. Muốn đảm nhận những công đoạn có giá trị cao hơn, doanh nghiệp cần nâng cao năng lực thiết kế chip, đồng thời ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu để cải thiện quy trình sản xuất. Điều này đòi hỏi nghiên cứu phải sát yêu cầu kỹ thuật, còn đào tạo phải giúp người học đáp ứng được công việc thực tế.

Tiến sĩ Bradley McConachie, Trưởng phòng Quản lý nghiên cứu và Đổi mới sáng tạo, Trường Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng các trường cần chủ động kết nối nghiên cứu với nhu cầu của doanh nghiệp và chính phủ. Bên cạnh đào tạo và nghiên cứu, trường đại học còn có vai trò đưa kết quả nghiên cứu vào ứng dụng, phát triển thành sản phẩm hoặc chuyển giao cho doanh nghiệp.

Thông qua hợp tác giữa Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp, RMIT hướng đến kết nối chuyên gia, nhà nghiên cứu, thúc đẩy chuyển giao và khai thác tài sản trí tuệ, đồng thời đào tạo nhân lực đáp ứng yêu cầu của ngành công nghiệp toàn cầu.

Doanh nghiệp cần tham gia ngay từ đầu để nêu rõ vấn đề cần giải quyết và yêu cầu kỹ thuật. Từ đó, nhà trường xác định hướng nghiên cứu phù hợp; hai bên cùng thử nghiệm, điều chỉnh và hoàn thiện giải pháp cho đến khi có thể ứng dụng.

Giải bài toán sản xuất để đưa công nghệ ra thị trường

Với AI, khoảng cách từ công nghệ đến ứng dụng thể hiện ngay trong quá trình triển khai tại nhà máy. Doanh nghiệp phải xác định công việc cần giải quyết rồi chuẩn bị dữ liệu và hạ tầng phù hợp. Chi phí tính toán và năng lượng cũng ảnh hưởng đến khả năng duy trì hệ thống trong vận hành.

Bà Zhao Xuejiao (Sherry Zhao), Giám đốc Alibaba Cloud Việt Nam lưu ý: “Sự phát triển của các hệ thống AI có khả năng chủ động thực hiện nhiệm vụ đang đặt ra yêu cầu quản lý nguồn lực tính toán. Doanh nghiệp cần dự báo nhu cầu vận hành và xây dựng lộ trình sử dụng AI để cân đối chi phí với hiệu quả”.

Quá trình chuẩn bị vì vậy phải gắn với quy mô và mục đích ứng dụng. Nhu cầu tính toán cần xuất phát từ những nhiệm vụ mà doanh nghiệp giao cho hệ thống. Việc xác định rõ các yêu cầu này giúp doanh nghiệp lựa chọn hạ tầng và tổ chức triển khai phù hợp với hoạt động sản xuất.

Theo bà Zhao Xuejiao, dữ liệu ngữ cảnh chính xác và cấu trúc câu lệnh được chuẩn hóa có vai trò quan trọng để AI hiểu đúng vấn đề. Trong môi trường doanh nghiệp, thông tin đầu vào cần phản ánh yêu cầu vận hành để hệ thống thực hiện nhiệm vụ phù hợp.

Đưa AI vào nhà máy còn đòi hỏi kết nối các thiết bị dưới sự điều khiển của con người. Công nghệ cần hỗ trợ chuyển kinh nghiệm vận hành thành tri thức có thể sử dụng lặp lại. Khi đó, kinh nghiệm sản xuất trở thành nguồn thông tin phục vụ hệ thống và hỗ trợ con người tổ chức công việc.

Ở bước tiếp theo, đưa sản phẩm công nghệ ra thị trường lại đòi hỏi doanh nghiệp chuẩn bị vốn và đáp ứng tiêu chuẩn. Một giải pháp có kết quả thử nghiệm vẫn cần tiếp tục hoàn thiện để đạt quy mô thương mại. Những yêu cầu này phải được tính đến trong quá trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm.

Trong các phân tích về thương mại hóa công nghệ sâu xuyên biên giới, bà Đỗ Hồng Hạnh, Đồng sáng lập kiêm Tổng Giám đốc Công ty TNHH Nhựa Sinh Học BUYO, cùng các chuyên gia đề cập ba vấn đề trọng tâm là vốn dài hạn, tiêu chuẩn sản phẩm và bảo vệ tài sản trí tuệ.

Để đưa nghiên cứu đến thị trường, doanh nghiệp cần tham gia xác định bài toán và cùng nhà trường phát triển giải pháp. Nguồn vốn phải theo được tiến trình hoàn thiện sản phẩm còn cơ chế pháp lý cần bảo vệ quyền lợi của các bên. Những điều kiện ấy tạo cơ sở để Việt Nam phát triển năng lực công nghệ và từng bước tham gia các công đoạn có giá trị cao hơn trong lĩnh vực bán dẫn và AI./.