Việt Nam đang bước vào giai đoạn bùng nổ trí tuệ nhân tạo với tốc độ hiếm thấy. Từ cơ quan quản lý, tập đoàn công nghệ đến doanh nghiệp tư nhân, AI đang được xem như động lực tăng trưởng mới cho nền kinh tế số. Nhưng phía sau những tuyên bố về chuyển đổi số, mô hình AI hay trung tâm dữ liệu thế hệ mới, một thực tế đang dần hiện rõ: năng lực hạ tầng có thể trở thành điểm nghẽn lớn nhất của tham vọng AI Việt Nam.
Nhiều số liệu công bố tại Cisco Connect Vietnam 2026 cho thấy khoảng cách giữa kỳ vọng và khả năng triển khai thực tế đang rất lớn. Có tới 93% doanh nghiệp Việt Nam đã lên kế hoạch hoặc có nhu cầu ứng dụng AI, nhưng chỉ khoảng 18% sở hữu hạ tầng đủ điều kiện để triển khai ở quy mô thực tế.
Khoảng cách gần 75 điểm phần trăm này đang đặt ra một vấn đề lớn hơn câu chuyện công nghệ đơn thuần. Trong kỷ nguyên AI, hạ tầng không còn chỉ là nền móng hỗ trợ vận hành. Nó đang trở thành “chiến tuyến” quyết định quốc gia nào có thể đi nhanh hơn trong cuộc cạnh tranh dữ liệu, năng lực tính toán và sức mạnh số.
 |
| Cisco sẵn sàng cho một Việt Nam tăng trưởng nhờ AI |
Trong nhiều năm, doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận AI chủ yếu ở góc độ ứng dụng. Các chatbot chăm sóc khách hàng, hệ thống phân tích dữ liệu bán hàng hay công cụ tự động hóa văn phòng được triển khai ngày càng nhiều. Nhưng khi AI bước sang giai đoạn tạo sinh và xử lý dữ liệu quy mô lớn, bài toán phía sau không còn nằm ở phần mềm.
Để vận hành một hệ thống AI hiện đại, doanh nghiệp phải sở hữu hoặc tiếp cận được năng lực tính toán rất lớn, bao gồm máy chủ GPU, trung tâm dữ liệu hiệu năng cao, đường truyền tốc độ lớn và hệ thống lưu trữ đủ mạnh để xử lý dữ liệu liên tục.
Đó là lý do nhiều quốc gia hiện không còn xem AI là lĩnh vực công nghệ riêng lẻ, mà coi đây là hạ tầng chiến lược tương tự điện, viễn thông hay logistics.
Một báo cáo đăng trên Cổng Thông tin Chính phủ nhận định AI đang trở thành “hệ điều hành mới” của nền kinh tế và năng lực thực thi quốc gia.
Điều này đồng nghĩa quốc gia nào làm chủ được hạ tầng AI sẽ có lợi thế lớn hơn trong cạnh tranh kinh tế, an ninh dữ liệu và đổi mới sáng tạo.
Tại Đông Nam Á, Singapore, Malaysia và Indonesia đã bắt đầu chạy đua mạnh vào trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây và nguồn điện cho AI. Malaysia đang nổi lên như một điểm đến mới của các trung tâm dữ liệu AI nhờ quỹ đất lớn và giá điện cạnh tranh. Indonesia tận dụng quy mô thị trường nội địa để hút dòng vốn hyperscale. Trong khi đó, Singapore dù hạn chế đất đai vẫn tiếp tục giữ vai trò trung tâm dữ liệu của khu vực nhờ hạ tầng số ổn định.
Việt Nam hiện có lợi thế về nhu cầu thị trường, tốc độ số hóa và dân số trẻ, nhưng lại đang thiếu một nền tảng hạ tầng đủ đồng bộ để bứt tốc.
Một trong những nghịch lý lớn nhất của thị trường AI Việt Nam hiện nay là doanh nghiệp rất muốn triển khai AI nhưng lại thiếu nền móng để vận hành lâu dài.
Theo các chuyên gia công nghệ, phần lớn doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang sử dụng hệ thống CNTT được xây dựng cho nhu cầu vận hành truyền thống cách đây 10-15 năm. Những nền tảng này phù hợp với phần mềm quản trị thông thường nhưng không được thiết kế cho AI tạo sinh hoặc xử lý dữ liệu thời gian thực.
Điều đó khiến nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng triển khai AI ở quy mô thử nghiệm thì hoạt động ổn định, nhưng khi mở rộng quy mô bắt đầu xuất hiện tình trạng nghẽn dữ liệu, chi phí tăng mạnh và hiệu suất giảm sâu.
 Thủ tướng giao 20 nhiệm vụ công nghệ chiến lược, hoàn thành trước 30/6 Phó Thủ tướng Hồ Quốc Dũng vừa ký Quyết định số 808/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ giao nhiệm vụ cho 10 bộ, cơ quan ... |
Đây cũng là nguyên nhân khiến nhiều dự án AI tại Việt Nam dừng lại sau giai đoạn trình diễn thay vì được triển khai thực tế trên diện rộng.
Một rào cản khác là an ninh mạng. Khi AI được kết nối sâu vào hệ thống dữ liệu nội bộ, rủi ro tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu cũng tăng lên đáng kể. Không ít doanh nghiệp hiện vẫn xem bảo mật là phần phụ trợ kỹ thuật thay vì thành phần cốt lõi của chiến lược AI.
Trong khi đó, AI lại là lĩnh vực có mức độ phụ thuộc dữ liệu rất cao. Một lỗ hổng nhỏ trong hệ thống cũng có thể khiến dữ liệu khách hàng, thông tin nội bộ hoặc quy trình vận hành bị khai thác.
Mỹ hiện đã bắt đầu siết cơ chế kiểm soát mô hình AI từ rất sớm. Google, Microsoft và xAI đã đồng ý để chính phủ Mỹ thử nghiệm mô hình AI trước khi đưa ra công chúng nhằm đánh giá rủi ro an ninh mạng và an toàn công nghệ.
Điều này cho thấy cuộc cạnh tranh AI toàn cầu không còn chỉ xoay quanh tốc độ phát triển, mà đang chuyển sang bài toán kiểm soát rủi ro và năng lực bảo vệ hệ thống.
 |
| Việt Nam muốn thành trung tâm AI khu vực, nhưng cuộc đua thực sự lại nằm dưới tầng hạ tầng |
Một khái niệm đang được nhắc đến nhiều hơn trong giới công nghệ là “nợ hạ tầng AI”.
Đây là tình trạng doanh nghiệp triển khai AI quá nhanh trên nền hạ tầng chưa đủ tiêu chuẩn, nhằm chạy theo xu hướng thị trường hoặc áp lực tăng trưởng. Ban đầu hệ thống có thể hoạt động tương đối ổn định. Nhưng khi dữ liệu tăng nhanh và nhu cầu mở rộng xuất hiện, doanh nghiệp bắt đầu phải đối mặt với chi phí vận hành leo thang, hiệu suất suy giảm và nguy cơ phải tái cấu trúc toàn bộ hệ thống.
Cái giá của việc “làm nhanh trước, sửa sau” trong AI thường lớn hơn rất nhiều so với các nền tảng công nghệ truyền thống.
Bởi AI không chỉ tiêu tốn chi phí đầu tư ban đầu, mà còn kéo theo chi phí điện năng, lưu trữ, băng thông và nhân lực kỹ thuật duy trì hệ thống liên tục.
Đó cũng là lý do nhiều chuyên gia cho rằng nếu không giải quyết bài toán hạ tầng ngay từ đầu, AI có thể trở thành gánh nặng tài chính với doanh nghiệp vừa và nhỏ thay vì động lực tăng trưởng.
Ở cấp quốc gia, rủi ro còn lớn hơn.
Nếu hạ tầng AI phát triển phân mảnh, thiếu kết nối và thiếu tiêu chuẩn chung, Việt Nam có thể đối mặt với tình trạng dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống riêng biệt, khó liên thông và không đủ quy mô để huấn luyện các mô hình AI lớn.
Điều này sẽ khiến doanh nghiệp trong nước tiếp tục phụ thuộc vào nền tảng nước ngoài, từ năng lực tính toán đến lưu trữ dữ liệu.
Trong bối cảnh AI ngày càng gắn với sức mạnh kinh tế và an ninh số, phụ thuộc hạ tầng không còn đơn thuần là câu chuyện công nghệ, mà liên quan trực tiếp đến năng lực cạnh tranh quốc gia.
 |
| Phân loại hệ thống AI theo 3 mức độ rủi ro trước khi triển khai |
Tham vọng đưa AI đóng góp khoảng 130 tỷ USD cho nền kinh tế vào năm 2040 là hoàn toàn có cơ sở nếu Việt Nam giải được bài toán hạ tầng.
Nhưng để đạt mục tiêu đó, trọng tâm lúc này có thể không nằm ở số lượng ứng dụng AI được công bố, mà nằm ở tốc độ xây dựng nền móng cho toàn bộ hệ sinh thái.
Điều Việt Nam cần hiện nay không chỉ là thêm startup AI hay thêm các mô hình chatbot tiếng Việt. Quan trọng hơn là phát triển đồng bộ trung tâm dữ liệu, hạ tầng điện toán đám mây, nguồn điện ổn định và mạng truyền dẫn tốc độ cao.
Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần thay đổi tư duy triển khai AI theo hướng thực dụng hơn.
Thay vì cố “AI hóa” toàn bộ hoạt động ngay lập tức, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những bài toán có khả năng tạo giá trị rõ ràng như tự động hóa chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu bán hàng hoặc tối ưu vận hành nội bộ.
Việc triển khai từng bước sẽ giúp doanh nghiệp giảm áp lực vốn đầu tư, đồng thời có thời gian xây dựng đội ngũ kỹ thuật và chuẩn hóa dữ liệu.
Một xu hướng khác nhiều khả năng sẽ phát triển mạnh tại Việt Nam là mô hình “AI-as-a-service”, tức doanh nghiệp thuê dịch vụ AI thay vì tự xây dựng toàn bộ hạ tầng. Mô hình này có thể giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận công nghệ với chi phí thấp hơn và giảm gánh nặng vận hành.
Trong cuộc đua AI, quốc gia đi nhanh chưa chắc là quốc gia chiến thắng cuối cùng. Quan trọng hơn là khả năng xây dựng được nền hạ tầng đủ bền để mở rộng trong dài hạn.
Bởi ở kỷ nguyên AI, giá trị lớn nhất có thể không nằm ở mô hình thông minh nhất, mà nằm ở quốc gia nào đủ năng lực vận hành chúng trên quy mô lớn.
