Điểm chính

  • Các chuyên gia tại sự kiện VIS 2026 nhấn mạnh rằng bài toán của ngành công nghệ Việt Nam hiện nay không còn nằm ở số lượng ý tưởng mà là năng lực đưa công nghệ vào dây chuyền sản xuất thực tế.
  • Hạ tầng tính toán tiêu tốn điện năng lớn và yêu cầu về dữ liệu ngữ cảnh là những thách thức cốt lõi khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các nhà máy sản xuất.
  • Ngành bán dẫn Việt Nam đối mặt với điểm nghẽn tại chuỗi cung ứng linh kiện trong nước và năng lực chế tạo tấm wafer ở quy mô thương mại.
  • Sự lệch pha giữa nghiên cứu hàn lâm và nhu cầu thị trường đòi hỏi các mô hình trung gian và sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ nhà nước để kết nối phòng thí nghiệm với doanh nghiệp.

Tại sự kiện diễn ra chiều 14/10 tại TP.HCM, các chuyên gia và nhà quản lý đã thảo luận về làn sóng công nghiệp mới, nơi công nghệ lõi và AI hội tụ tại xưởng sản xuất, đồng thời chỉ ra những điểm nghẽn trong việc thương mại hóa công nghệ tại Việt Nam.

Bài toán hạ tầng và điện năng cho AI trong nhà máy

Giám đốc Alibaba Cloud Việt Nam Zhao Xuejiao đã đặt bài toán điện năng cạnh bài toán dữ liệu ngữ cảnh khi bàn về ứng dụng AI trong sản xuất. Doanh nghiệp hiện nay không chỉ hỏi AI có thể làm được gì, mà quan tâm đến hạ tầng đủ sức vận hành hệ thống này mỗi ngày với chi phí hợp lý.

Làn sóng AI tác tử (agentic AI) - hệ thống tự lập kế hoạch và ra quyết định trong chuỗi tác vụ - đòi hỏi lượng điện năng lớn. Nếu thiếu bước dự báo nhu cầu vận hành, hóa đơn tiền điện có thể làm giảm hiệu quả kỳ vọng. Bên cạnh đó, AI cần tập dữ liệu ngữ cảnh chuyên ngành và cấu trúc câu lệnh chuẩn hóa để phối hợp thiết bị hiệu quả dưới sự điều khiển của con người, giúp đóng gói kinh nghiệm vận hành thành tri thức tái lập.

Thực trạng của Việt Nam trong chuỗi giá trị bán dẫn

Đánh giá về ngành bán dẫn, Giám đốc khu vực Đông Nam Á của Yole Group Calvin Yong nêu rõ bốn điều kiện sống còn gồm nhân lực chuyên sâu, mạng lưới nhà cung cấp khép kín, nguồn vốn chấp nhận rủi ro và hạ tầng nền tảng như điện ổn định và nước siêu tinh khiết.

Việt Nam hiện có thế mạnh ở khâu lắp ráp, kiểm thử, đóng gói chip và thiết kế vi mạch. Tuy nhiên, thách thức lớn nằm ở chuỗi cung ứng linh kiện trong nước và công nghệ chế tạo tấm wafer ở quy mô thương mại. Quyền CEO Neuron Digital Group Thomas Pang cho rằng doanh nghiệp trong nước cần dịch chuyển lên thiết kế chip và sử dụng dữ liệu để cải tiến quy trình, tránh mắc kẹt ở các khâu gia công giá trị thấp.

Thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và sản xuất

Đại diện phòng nghiên cứu AI của GreenNode (VNG) chỉ ra độ lệch pha giữa trường đại học (vận hành theo học kỳ và bài báo khoa học) và doanh nghiệp (chạy theo quý và thị trường). Các mô hình như Saigon AI Hub hay kinh nghiệm từ quốc tế như Viện ITRI (Đài Loan) và A*STAR (Singapore) cho thấy tầm quan trọng của các tổ chức trung gian có sự hậu thuẫn từ chính phủ để dẫn dắt chuỗi giá trị từ ý tưởng đến thương mại hóa.

Bên cạnh đó, các diễn giả cũng lưu ý về nhu cầu vốn kiên nhẫn cho công nghệ lõi, việc tuân thủ các tiêu chuẩn ESG, chứng nhận an toàn quốc tế, và tính minh bạch trong cơ chế pháp lý về sở hữu trí tuệ để bảo vệ quyền lợi cho các nhà nghiên cứu trong nước.