Nền móng cho công nghiệp AI nội địa

Không đứng ngoài cuộc đua toàn cầu về trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều doanh nghiệp Việt đã xác định đầu tư vào hạ tầng và công nghệ lõi là "tấm vé" để nắm lợi thế cạnh tranh, thay vì chỉ là người đi sau ứng dụng.

Trong đó, không ít đơn vị hướng tới làm chủ công nghệ lõi như ngôn ngữ tự nhiên (NLP), xử lý tiếng nói, thị giác máy tính (CV) hay các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), góp phần đặt nền móng cho ngành công nghiệp AI nội địa.

Đơn cử, VinAI liên tục có công trình được công bố tại các hội nghị AI hàng đầu thế giới, từ mô hình dịch máy PhoMT, bộ dữ liệu đánh giá hiệu năng VinaBench cho đến mô hình ngôn ngữ lớn Phở GPT tối ưu cho tiếng Việt và môi trường sử dụng bản địa.

Vbee và VAIS đã phát triển thành công công nghệ chuyển giọng nói tiếng Việt thành văn bản với độ chính xác trên 93%, đang phục vụ hàng trăm doanh nghiệp trong các lĩnh vực tài chính, hành chính, y tế và truyền thông.

Trong y tế, VinBrain đã đầu tư hàng trăm triệu USD cho nền tảng DrAid™, hiện triển khai tại hơn 180 bệnh viện toàn cầu. Nền tảng này có thể phát hiện 95 loại tổn thương với độ chính xác trên 90%, giảm chi phí xét nghiệm từ hàng trăm USD xuống chỉ 1-2 USD.

Lĩnh vực nông nghiệp, Enfarm ứng dụng AI và IoT để phân tích dinh dưỡng đất theo thời gian thực, giúp tăng năng suất 30% và giảm 30% lượng phân bón, được vinh danh tại Diễn đàn Hòa bình Paris.

Với an ninh mạng, Stormbird AI phát triển giải pháp chống tấn công tự động, bảo vệ hệ thống 24/7.

Một bước tiến đáng chú ý khác là FPT vừa công bố hai "Nhà máy AI" quy mô lớn với tổng vốn đầu tư 200 triệu USD, được xây dựng trong hợp tác chiến lược với NVIDIA. Chỉ sau thời gian ngắn, cả hai nhà máy đã lọt vào top 500 siêu máy tính mạnh nhất thế giới, đưa Việt Nam lần đầu tiên góp mặt trong nhóm 15 quốc gia sở hữu hạ tầng AI hàng đầu.

Sức mạnh của AI "make in Việt Nam"

Trong cuộc đua công nghệ, tốc độ và sự phù hợp là hai yếu tố then chốt. So với các "ông lớn" toàn cầu như OpenAI, Google DeepMind hay Baidu, doanh nghiệp Việt có quy mô nhỏ hơn, ít vốn hơn nhưng lại có những lợi thế đặc thù: hiểu thị trường nội địa, nắm bắt thói quen tiêu dùng và tối ưu hóa chi phí.

Người Việt dùng tiếng Việt với các sắc thái ngữ nghĩa, ngữ âm phức tạp mà các mô hình nước ngoài chưa xử lý tốt. Đây là lý do các sản phẩm như AI Hay hay Vbee đã được tối ưu hóa cho tiếng Việt, nắm bắt thói quen và hành vi của người dùng trong nước.

Ông Vũ Trọng Đạo, Phó giám đốc VNPT AI nhấn mạnh: Hướng đi phù hợp là phát triển các mô hình AI chuyên biệt, giải quyết những bài toán cụ thể trong giáo dục, y tế, hành chính công, dịch vụ công - những lĩnh vực gắn trực tiếp với đời sống người Việt.

Ở những mảng này, doanh nghiệp Việt có thể tận dụng hiểu biết về ngôn ngữ, văn hóa, địa lý, pháp luật, tập quán kinh doanh và hành vi người dùng, đồng thời đảm bảo chủ quyền số - các yếu tố mà mô hình AI quốc tế khó đáp ứng đầy đủ.

Ông Đạo dẫn chứng, như VNPT FaceID đã được huấn luyện từ hàng trăm triệu khuôn mặt toàn cầu, nhưng tối ưu trên 40 triệu khuôn mặt người Việt, đạt chuẩn NIST (Mỹ) và phục vụ hơn 1 tỷ lượt xác thực trong 5 năm.

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM của VNPT xếp hạng top 1 về độ tối ưu tiếng Việt trên bảng VMLU nhờ huấn luyện với dữ liệu chuyên biệt tiếng Việt. Việc tối ưu này không chỉ nâng độ chính xác mà còn giúp giảm tới 50% nhu cầu tính toán so với một số LLM đa ngôn ngữ lớn.

Ở góc nhìn của khối startup, ông Trương Cao Dũng, Giám đốc Công ty TNHH Phát triển công nghệ Connected Brain khẳng định các công ty khởi nghiệp Việt hoàn toàn có thể phát triển và làm chủ những công nghệ lõi phức tạp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, dịch đa ngôn ngữ thời gian thực, tổng hợp giọng nói và tạo giọng đặc trưng phục vụ các ứng dụng từ an ninh - quốc phòng, review phim, phát thanh viên ảo, tổng đài call-bot, cho tới tích hợp vào robot thông minh.

Không dừng lại ở đó, nhiều doanh nghiệp còn phát triển công nghệ AI-OCR với khả năng nhận dạng ký tự từ ảnh/pdf thành văn bản có thể chỉnh sửa, hỗ trợ dịch đa ngôn ngữ với độ chính xác tới 99% cho hầu hết các ngôn ngữ phổ biến…

Để AI không chỉ là "phong trào"

Dù vào cuộc mạnh mẽ, các doanh nghiệp AI Việt vẫn phải đối mặt với không ít thách thức, trong đó lớn nhất là hạn chế về nguồn lực tài chính. Theo thống kê, mức đầu tư trung bình cho mỗi startup AI trong 9 tháng đầu năm 2024 chỉ khoảng 62.000 USD - thấp nhất ASEAN và thua xa các đối thủ quốc tế.

Nhiều sản phẩm còn thiếu sự đột phá thực tế, mới dừng lại ở việc "chạy theo" xu hướng mà chưa giải quyết triệt để các bài toán cụ thể của thị trường, hoặc chưa chứng minh được khả năng tạo lợi nhuận bền vững…

Theo ông Vũ Trọng Đạo, cần hành động quyết liệt trên ba ưu tiên chiến lược: Nhân lực chất lượng cao, dữ liệu chuẩn hóa và hạ tầng tính toán mạnh.

Cho rằng nhân lực là yếu tố quyết định khác biệt, ông Đạo lấy ví dụ từ VNPT AI, nhóm 50 kỹ sư AI đầu tiên được VNPT tuyển chọn kỹ lưỡng từ các trường đại học uy tín và doanh nghiệp quốc tế, chịu trách nhiệm xây dựng hệ sinh thái VNPT AI toàn diện gồm AI xử lý hình ảnh, xử lý ngôn ngữ, xử lý giọng nói, phân tích dữ liệu…

Về dữ liệu, từ năm 2022, VNPT đã chủ động xây dựng hệ thống dữ liệu lớn, nền tảng dữ liệu hợp nhất và kho tri thức nội tại, xử lý gần 20TB dữ liệu/ngày trên hệ thống lưu trữ 20 Petabyte - quy mô tương đương tổng dữ liệu của nhiều doanh nghiệp lớn Việt Nam cộng lại.

Về hạ tầng, VNPT đang đầu tư hệ thống tính toán AI hiệu năng cao, đủ sức huấn luyện và vận hành các mô hình lớn.

Bên cạnh nỗ lực từ phía doanh nghiệp, Viện trưởng Viện Kinh tế số Trần Quý cho rằng, vai trò của Nhà nước trong cuộc đua AI là yếu tố không thể thiếu.

Ở giai đoạn đầu, điều quan trọng là xác lập rõ ràng lộ trình phát triển AI nội địa, dựa trên các chính sách mang tính "kiến tạo thị trường" thay vì chỉ dừng lại ở mức hỗ trợ chung chung.

Một hướng đi quan trọng là xây dựng trung tâm hạ tầng AI quốc gia theo mô hình hợp tác công - tư, hình thành các trung tâm dữ liệu AI mở, hỗ trợ đào tạo mô hình trong nước, giảm phụ thuộc vào hạ tầng đắt đỏ của nước ngoài.

Chính sách hỗ trợ cũng cần được nâng cấp ở nhiều khía cạnh: Từ tăng đầu tư công và khuyến khích vốn mạo hiểm cho các startup tiềm năng, cho tới đẩy nhanh hợp tác với những tên tuổi công nghệ toàn cầu.

Vấn đề nhân lực cũng đòi hỏi chiến lược dài hạn, bao gồm hỗ trợ nghiên cứu, chế độ đãi ngộ cạnh tranh và môi trường làm việc sáng tạo để hạn chế "chảy máu chất xám".