Việt Nam đang nắm trong tay lợi thế lớn để bứt phá trong kỷ nguyên AI khi sở hữu 08 cơ sở dữ liệu quốc gia, đội ngũ kỹ sư gán nhãn dữ liệu được các tập đoàn AI hàng đầu thế giới tin tưởng giao việc cùng cộng đồng doanh nghiệp "khao khát" khai thác dữ liệu. Tại hội thảo ECOTECH 2026 diễn ra ngày 03/6 tại Đại học Bách khoa Hà Nội, các chuyên gia cùng bàn cách đưa dữ liệu và AI trở thành động lực tăng trưởng mới, từ việc xây dựng ngành công nghiệp dữ liệu, mở kho dữ liệu quốc gia cho đến làm chủ chủ quyền dữ liệu và công nghệ lõi.
Tại hội thảo ECOTECH 2026, Bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, Chánh văn phòng Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia nhận định, Việt Nam hoàn toàn không thiếu dữ liệu, thậm chí thị trường dữ liệu đen đã âm thầm tồn tại suốt nhiều năm qua.
Những nút thắt khiến doanh nghiệp "khó chạm" tới dữ liệu |
Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia lần lượt chỉ ra những "vướng mắc" mà doanh nghiệp đang gặp phải mỗi khi muốn khai thác dữ liệu, trong đó nổi cộm nhất là tình trạng dữ liệu phân tán ở quá nhiều cơ quan khác nhau khi rất nhiều bộ ngành tuy đã xây dựng được cơ sở dữ liệu nhưng lại đóng kín và không cho bất kỳ ai truy cập vào. Công cụ tìm kiếm dữ liệu thì "rườm rà" và không phù hợp với doanh nghiệp, trong khi phương thức truy cập tự động vẫn chưa hề có, nên dù các nước phát triển như Hoa Kỳ, châu Âu, Singapore hay Hàn Quốc từ lâu đã xây dựng hệ thống API để doanh nghiệp đăng ký truy cập thẳng vào cơ sở dữ liệu của chính phủ thì Việt Nam đến nay vẫn chưa làm được điều này.
 |
| Bà Nguyễn Thị Ngọc Dung trình bày thực trạng dữ liệu Việt Nam hiện nay với tám cơ sở dữ liệu quốc gia của nhà nước, các cơ sở dữ liệu địa phương cùng kho dữ liệu lớn trong tay Viettel, VNPT, FPT, VNG, MoMo và khối ngân hàng, khẳng định Việt Nam không thiếu dữ liệu. |
Đi sâu hơn, bà Nguyễn Thị Ngọc Dung cho biết quy trình cấp phép xin sử dụng dữ liệu còn nặng nề và mất nhiều thời gian. Bên cạnh đó, chất lượng dữ liệu không bảo đảm và việc kết nối liên thông giữa các nguồn dữ liệu cũng hết sức nan giải, đến mức ngay cả cơ sở dữ liệu định danh VNeID từng được kỳ vọng truy cập thông suốt sang bảo hiểm xã hội cùng nhiều dịch vụ khác thì trên thực tế mới chỉ đáp ứng được khoảng 39% nhu cầu của doanh nghiệp. Cùng với đó, mức phí truy cập dữ liệu hiện nay còn quá cao trong khi hành lang pháp lý cho phép doanh nghiệp tiếp cận các nguồn dữ liệu vẫn còn quá hạn chế.
Theo phân tích của bà Dung, để biến dữ liệu thô thành hàng hóa bán được tiền, người ta phải đi qua một loạt công đoạn nối tiếp nhau gồm thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, gắn nhãn, liên thông và dựng kho dữ liệu mô tả (metadata) rồi mới đến khâu phân tích. Tại Hoa Kỳ, Hàn Quốc, Vương quốc Anh và Pháp, các dịch vụ này phát triển cực kỳ mạnh, trong khi ở Việt Nam số doanh nghiệp tham gia chỉ đếm trên đầu ngón tay.
 |
| Kết quả khảo sát của NCDI và NDA năm 2026 cho thấy 84,7% người tham gia là hội viên NDA và 89,8% sẵn sàng góp ý xây dựng chính sách dữ liệu, phản ánh thị trường đã sẵn sàng cho kinh tế dữ liệu |
Bà Dung kể lại câu chuyện một nhóm kỹ sư AI của Đại học Bách khoa Hà Nội đã tham gia gán nhãn dữ liệu và cạnh tranh thắng các đội ngồi tại Silicon Valley để giành về rất nhiều giờ làm cho các công ty AI hàng đầu thế giới. Điều khiến bà ngạc nhiên là nguồn nhân lực Việt Nam trong lĩnh vực này rất dồi dào nhưng nhu cầu tại thị trường trong nước gần như bằng không, nên lực lượng lao động buộc phải làm gia công cho các công ty nước ngoài.
Ở khâu phân tích dữ liệu cũng diễn ra điều tương tự khi phần lớn báo cáo về dữ liệu của Việt Nam đều do các tập đoàn nước ngoài thực hiện, họ lấy chính dữ liệu của chúng ta, dùng công cụ của họ để xử lý rồi bán ngược lại với giá cao, đến mức ngay cả chính phủ cũng phải bỏ tiền mua những bản dữ liệu đó về phục vụ việc hoạch định chính sách. Thực tế này vừa là bài toán cấp bách cần lời giải, vừa mở ra cơ hội rất lớn cho ngành công nghiệp dữ liệu còn non trẻ của Việt Nam nếu doanh nghiệp trong nước biết nắm lấy, đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia nhấn mạnh.
Dữ liệu mở, lối ra để Việt Nam có kỳ lân công nghệ của riêng mình |
Nhắc tới các kỳ lân công nghệ thế giới như Meta, Google, Airbnb và Uber mà bản chất đều là doanh nghiệp dữ liệu với tuổi đời khoảng 25 năm, trong nước hiện có MoMo và VNG là những doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu nhiều nhất, nhưng với khoảng 20 năm tuổi đời mà cả nước mới có vài công ty kỳ lân thì rõ ràng chưa đủ so với tốc độ Silicon Valley liên tục sinh ra các công ty AI và phân tích dữ liệu lớn.
 |
| Có 52,5% doanh nghiệp muốn tải dữ liệu công khai Open Data và 28,8% muốn truy cập qua API có đăng ký, cho thấy thông điệp doanh nghiệp không cần dữ liệu miễn phí mà cần dữ liệu có thể khai thác. |
Lời giải mà đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia đề xuất nằm ở chính sách dữ liệu mở, bởi kết quả khảo sát cho thấy hơn 50% doanh nghiệp được hỏi đều quan tâm tới dữ liệu mở, nghĩa là cứ hai người thì có một người sẵn sàng mua dữ liệu từ chính phủ, qua đó hé lộ một thị trường tiềm năng rất lớn đang chờ khai phá. Từ thực tế đó, bà Dung kiến nghị chính phủ cần sớm xây dựng một danh mục dữ liệu mở để các công ty công nghệ, nhà sáng tạo và doanh nghiệp khởi nghiệp được quyền truy cập, từ đó họ tạo ra những nền tảng mới vận hành theo cách Facebook hay Google đang làm khi vừa thu thập vừa phân tích dữ liệu, rồi đem chính nguồn lực ấy quay lại phục vụ tăng trưởng kinh tế và nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân.
Trả lời câu hỏi của một CEO startup tại hội thảo về lộ trình mở dữ liệu, bà Dung cho biết dữ liệu mở thuộc về chính phủ, còn Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia tham gia khảo sát thị trường và kiến nghị chính phủ mở dữ liệu càng sớm càng tốt. Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia kỳ vọng trong khoảng một đến hai năm tới sẽ có những danh mục dữ liệu mở được công bố để phục vụ doanh nghiệp khởi nghiệp, sản phẩm của startup bán được hay không là do thị trường đánh giá theo cơ chế cạnh tranh sòng phẳng, Hiệp hội chỉ hỗ trợ kết nối chia sẻ sản phẩm tới cộng đồng hội viên một cách nhanh nhất chứ không thể giúp ai bán hàng.
 |
| Chuỗi giá trị của ngành công nghiệp dữ liệu trải qua năm bước từ thu thập, chế biến, phân tích, xây dựng sản phẩm cho đến cung cấp dịch vụ dữ liệu, lĩnh vực mà số doanh nghiệp Việt Nam tham gia còn rất ít |
Nếu dữ liệu là nền tảng thì việc chuyển dữ liệu và AI thành giá trị kinh tế lại là một câu chuyện hoàn toàn khác. Tại phiên tọa đàm Dữ liệu và AI trong phát triển kinh tế Việt Nam, PGS. TS Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số cho rằng Việt Nam hiện đã có khá nhiều chủ trương cùng chính sách liên quan đến chuyển đổi số, dữ liệu và AI, vì thế điều cần bàn lúc này không còn là vai trò của AI nữa mà là làm sao đưa được những chính sách ấy vào thực tiễn cuộc sống.
Theo PGS. TS Nguyễn Bình Minh, câu chuyện hôm nay không phải là tiếp tục bàn về việc AI có cần thiết hay không, hay đó có phải một công nghệ mới hay không.
| PGS. TS Nguyễn Bình Minh nhấn mạnh "Điểm cốt lõi là làm thế nào để triển khai các chính sách đó vào thực tế, làm thế nào để mang dữ liệu sản xuất ra, khai thác nó, rồi đưa câu chuyện dữ liệu quay trở lại phục vụ sản xuất và kinh doanh, và AI phải được áp dụng như thế nào để tăng được năng suất". |
 |
| Phiên tọa đàm Dữ liệu và AI trong phát triển kinh tế Việt Nam với sự tham gia của GS. TSKH Hồ Tú Bảo, bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, luật sư Nguyễn Danh Huế và TS Hà Huy Ngọc. (thứ tự từ trái sang phải) |
Cùng tham gia phiên tọa đàm, GS. Hồ Tú Bảo, Giám đốc Khoa học dữ liệu tại Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán cho rằng dữ liệu và AI phải luôn đồng hành với nhau.
| GS. Hồ Tú Bảo cho rằng: "Dữ liệu là thức ăn của AI. Muốn dữ liệu và AI tác động được vào kinh tế thì hai thứ này phải đồng hành, phải đi cùng nhau". |
Tuy nhiên, GS. Hồ Tú Bảo cho biết nhận thức về dữ liệu trong cộng đồng doanh nghiệp hiện nay vẫn là một thách thức lớn. Mặc dù nhiều người nói dữ liệu là tài nguyên, là tài sản, nhưng phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa nhìn thấy dữ liệu như một nguồn lực trực tiếp tạo ra giá trị kinh tế. Ông phân tích rằng số đông người đang làm kinh tế hiện nay vẫn dùng đất đai, dầu, điện và vật liệu là chính chứ chưa dùng đến dữ liệu, vì thế nhận thức về giá trị thực sự của dữ liệu và AI trong hoạt động kinh doanh cụ thể của mình mới là điều đầu tiên cần có.
Đặc biệt, GS. Hồ Tú Bảo nhấn mạnh nguyên tắc quan trọng nhất trong ứng dụng AI là phải bắt đầu từ bài toán thực tế. Ông cho rằng hãy từ những vấn đề thực tế của người làm kinh tế mà đặt câu hỏi mình cần dữ liệu gì và dùng AI như thế nào, bắt đầu từ bài toán rồi xác định dữ liệu cần thiết, sau đó mới đến phương pháp và công cụ.
 |
| Mô hình hệ sinh thái đổi mới sáng tạo dựa trên dữ liệu gắn kết sáu chủ thể gồm nhà nước, dữ liệu mở, doanh nghiệp, viện trường, startup và quỹ đầu tư để biến dữ liệu thành giá trị kinh tế. |
Dữ liệu đang trở thành một loại hạ tầng chiến lược tương tự điện, giao thông hay viễn thông trong nền kinh tế số. Những trao đổi tại hội thảo ECOTECH 2026 cho thấy để dữ liệu và AI thực sự trở thành động lực tăng trưởng mới, Việt Nam không chỉ cần đầu tư cho công nghệ mà còn phải xây dựng được hệ sinh thái dữ liệu chất lượng cao, hoàn thiện khung pháp lý, thúc đẩy chia sẻ dữ liệu và quan trọng nhất là giải quyết được những bài toán thực tiễn của nền kinh tế.
Chủ quyền dữ liệu và bài toán tự chủ công nghệ lõi |
Từ góc nhìn thực tiễn doanh nghiệp, ông Đặng Minh Đức, Giám đốc sản phẩm MK Group nhấn mạnh nếu thế kỷ trước lợi thế cạnh tranh của một quốc gia được quyết định bởi tài nguyên và hạ tầng vật lý, thì trong kỷ nguyên AI sự cạnh tranh đã dịch chuyển sang không gian dữ liệu. Quốc gia nào có dữ liệu tốt hơn sẽ có AI tốt hơn, và quốc gia nào có AI tốt hơn sẽ có năng lực cạnh tranh cao hơn.
Ông Đức diễn giải chủ quyền dữ liệu qua bốn yếu tố gồm ai là người sở hữu dữ liệu, ai nắm quyền kiểm soát, dữ liệu được lưu trữ xử lý ở đâu và chính sách bảo vệ dữ liệu ra sao, đồng thời dẫn ra kinh nghiệm của nhiều quốc gia đi trước để chứng minh vấn đề này. Trung Quốc đã xây dựng chiến lược dữ liệu quốc gia cùng hệ sinh thái số nội địa, châu Âu ban hành bộ quy định bảo vệ dữ liệu GDPR, còn Ấn Độ thì phát triển hạ tầng định danh số và hệ thống thanh toán quốc gia, và điểm chung của tất cả các quốc gia nêu trên là nằm ở chỗ họ đều xem dữ liệu cùng hạ tầng số như một phần năng lực của quốc gia. Đại diện MK Group nhấn mạnh một khi quốc gia phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ và hạ tầng số của bên ngoài thì sẽ phải đối diện hàng loạt rủi ro, không chỉ về kinh tế mà còn cả về an ninh lẫn khả năng tự chủ trong tương lai.
 |
| Ông Đặng Minh Đức, Giám đốc sản phẩm MK Group phân tích bài toán chủ quyền dữ liệu và năng lực tự chủ công nghệ lõi của Việt Nam trong kỷ nguyên AI. |
Câu chuyện làm chủ công nghệ lõi của MK Group là minh họa cho hành trình tự chủ mà ông Đức vừa nêu, khi MK Group đã làm chủ hoàn toàn hệ điều hành chip mang tên MK Lotus và đưa sản phẩm đạt tới chứng chỉ cấp độ EAL5, một mức chứng chỉ rất cao cấp thường dùng cho lĩnh vực bảo vệ quốc phòng, bên cạnh hàng loạt chứng chỉ tài chính quốc tế uy tín như Visa, Mastercard, JCB và cả chuẩn NAPAS của Việt Nam. Chính nhờ năng lực làm chủ công nghệ và hệ điều hành đó mà MK Group đã được Bộ Công an tin tưởng lựa chọn trong Đề án 06 để sản xuất hơn 100 triệu thẻ căn cước công dân gắn chip cho người dân, đồng thời mở rộng sang sản xuất hộ chiếu, thẻ đảng viên cùng nhiều loại tài liệu gắn chip quan trọng khác.
MK Group còn tự chủ sản xuất camera AI ngay tại nhà máy trong nước, làm chủ từ khâu nghiên cứu phát triển cho đến phần cứng, phần sụn điều khiển và phần mềm. Điểm khác biệt của dòng camera này thể hiện rõ khi doanh nghiệp không thu thập dữ liệu rồi truyền hết về máy chủ trung tâm để phân tích như cách làm phổ biến hiện nay, mà tích hợp hệ thống AI ngay tại điểm đầu cuối để camera tự thu thập và phân tích dữ liệu tại chỗ, sau đó chỉ chuyển về trung tâm những thông tin thật sự cần thiết, qua đó phục vụ hiệu quả các tác vụ trong điều hành giao thông và kiểm soát nhà máy.
Về con đường làm chủ công nghệ, ông Đức nêu ba cách gồm tự nghiên cứu phát triển, hợp tác với đối tác nước ngoài để tùy biến thành công nghệ của mình, và mua đứt công nghệ kèm chuyển giao cả con người. Ông cho biết, con chip thì Việt Nam vẫn chưa làm được và phải nhập khẩu, song khâu sản xuất thì hoàn toàn tự chủ trong nước. Theo ông Đức, Việt Nam không cần làm chủ toàn bộ công nghệ thế giới mà hãy bắt đầu từ việc cụ thể nhất, đồng thời hợp tác quốc tế để học hỏi nhưng tuyệt đối không gia tăng sự phụ thuộc.
