1. Nhận thức và cách tiếp cận của các quốc gia đối với trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên mới

Trong hơn một thập kỷ qua, AI đã chuyển từ một chủ đề nghiên cứu chuyên sâu sang một trụ cột trong chương trình nghị sự phát triển của hầu hết các nền kinh tế lớn. Tính đến nay, hơn 60 quốc gia đã công bố chiến lược quốc gia về AI, với trên một nghìn chính sách được ban hành ở nhiều cấp độ khác nhau. Sự nở rộ này phản ánh một nhận thức chung rằng năng lực AI sẽ là một trong những yếu tố quyết định vị thế cạnh tranh và trình độ năng suất của mỗi quốc gia trong những thập niên tới.

Tuy nhiên, phía sau sự đồng thuận về tầm quan trọng của AI là những khác biệt căn bản trong cách nhận thức về bản chất và vai trò của công nghệ này. Có thể khái quát thành 02 cách tiếp cận chủ đạo: (1) Coi AI là một ngành công nghiệp mới, một lĩnh vực công nghệ cao độc lập cần được ưu tiên đầu tư để tạo ra sản phẩm, dịch vụ và doanh nghiệp dẫn dắt. Theo hướng này, trọng tâm chính sách đặt vào việc phát triển năng lực nghiên cứu, hình thành các tập đoàn công nghệ lõi, thu hút nhân tài và xây dựng hệ sinh thái khởi nghiệp AI. Nhiều quốc gia khởi đầu chiến lược AI của mình theo tư duy này, với kỳ vọng chiếm lĩnh một phân khúc mới của nền kinh tế số; (2) Nhiều quốc gia coi AI là một công nghệ đa dụng (general-purpose technology), tương tự như điện năng hay động cơ hơi nước trong các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây. Theo cách nhìn này, giá trị lớn nhất của AI không nằm ở bản thân ngành AI, mà ở khả năng thẩm thấu vào mọi ngành, mọi lĩnh vực, làm gia tăng năng suất của các động lực tăng trưởng sẵn có như công nghiệp chế tạo, dịch vụ, nông nghiệp, y tế, giáo dục và quản trị công. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy các quốc gia đạt kết quả tốt nhất thường không tiếp cận AI như một ngành đứng riêng, mà lồng ghép AI vào chiến lược công nghiệp và chiến lược phát triển của từng ngành.

Sự dịch chuyển trong nhận thức thể hiện rõ qua trường hợp Singapore. Chiến lược AI quốc gia lần thứ nhất năm 2019 tiếp cận AI theo hướng tập trung vào một số lĩnh vực chuyên biệt; đến chiến lược lần thứ hai năm 2023 và bản cập nhật năm 2026, Singapore đã chuyển sang coi AI là động lực cơ bản, cần được triển khai xuyên suốt mọi ngành, mọi lĩnh vực. Trung Quốc thậm chí đưa ra tuyên bố chính sách rõ ràng khi ban hành định hướng AI Plus vào tháng 8/2025, trong đó xác định AI là công nghệ đa dụng thế hệ mới, có vai trò tương tự điện năng đối với nền kinh tế.

Gắn liền với cách nhận thức là kỳ vọng về đóng góp của AI đối với năng suất và tăng trưởng. Các dự báo hiện có sự phân tán ở biên độ rộng, phản ánh mức độ bất định của một công nghệ đang trong giai đoạn đầu lan tỏa. Ở nhóm lạc quan, một số tổ chức nghiên cứu ước tính AI tạo sinh có thể nâng tốc độ tăng năng suất lao động thêm khoảng 1,5 điểm phần trăm mỗi năm và làm tăng khoảng 7% tổng sản phẩm toàn cầu, tương đương gần 7 nghìn tỷ USD trong vòng một thập kỷ, mức tác động được so sánh với động cơ điện và máy tính cá nhân. Ở nhóm thận trọng, một số nhà kinh tế cho rằng tác động tới năng suất tổng hợp có thể chỉ dưới 1% trong mười năm, do AI chỉ vượt trội ở một số công việc nhất định và gặp khó khăn ở những công việc đòi hỏi phán đoán theo ngữ cảnh.

Khoảng cách giữa các dự báo cho thấy một quy luật quan trọng, thường được gọi là nghịch lý năng suất: một công nghệ có tiềm năng lớn không tự động chuyển hóa thành tăng trưởng năng suất, nếu thiếu quá trình ứng dụng rộng rãi, tổ chức lại quy trình sản xuất và nâng cao kỹ năng của người lao động. Bằng chứng thực nghiệm từ các tổ chức quốc tế chỉ ra rằng lợi ích năng suất từ AI chỉ hiện thực hóa khi có sự phối hợp thực chất giữa con người và máy móc, và khi công nghệ được gắn với đúng tác vụ. Nói cách khác, điều kiện tiên quyết để AI nâng cao năng suất không phải là sở hữu công nghệ, mà là mức độ ứng dụng và lan tỏa của công nghệ trong nền kinh tế.

2. Kinh nghiệm của các quốc gia trên thế giới đối với phát triển AI để nâng cao năng suất lao động và tăng trưởng

Từ những khác biệt về nhận thức, các quốc gia đã lựa chọn những công cụ chính sách khác nhau để thúc đẩy phát triển và ứng dụng AI. Có thể phân thành 2 nhóm cách tiếp cận chính, tương ứng với 2 loại cơ chế điều phối khác nhau.

2.1. Cách tiếp cận coi trí tuệ nhân tạo là hạ tầng nền tảng, động lực cơ sở thúc đẩy năng suất toàn nền kinh tế

Nhóm thứ nhất tập trung điều phối phía cầu, tức là chủ động thúc đẩy ứng dụng AI trên diện rộng thay vì chỉ hỗ trợ nguồn cung công nghệ. Điểm chung của nhóm này là đặt ra mục tiêu về mức độ thâm nhập và ứng dụng của AI trong nền kinh tế, coi đó là thước đo thành công của chính sách.

Trung Quốc là điển hình của cách tiếp cận điều phối bằng mệnh lệnh hành chính. Định hướng AI Plus ban hành tháng 8/2025 đặt mục tiêu tỷ lệ thâm nhập của AI đạt 70% vào năm 2027 và 90% vào năm 2030 đối với các thiết bị thông minh thế hệ mới và Tác nhân AI (Agentic AI), hướng tới một nền kinh tế và xã hội thông minh vào năm 2035. Chính sách này xác định 6 lĩnh vực trọng điểm mà AI sẽ dẫn dắt, gồm khoa học và công nghệ, công nghiệp, tiêu dùng, phúc lợi xã hội, quản trị và hợp tác quốc tế. Đi cùng với mục tiêu ứng dụng của Trung Quốc là chiến lược tự chủ hạ tầng tính toán AI quốc gia, với việc tích hợp năng lực suy luận AI vào nền tảng công nghiệp internet quy mô lớn và chuyển dần sang sử dụng chip xử lý sản xuất trong nước.

Singapore đại diện cho mô hình quản trị bằng đo lường. Thay vì đặt ra các mục tiêu tham vọng về quy mô, Singapore lồng ghép AI vào dịch vụ công, giáo dục và hạ tầng thông qua các dự án AI quốc gia, đồng thời đo lường mức độ ứng dụng ở cấp doanh nghiệp và điều chỉnh chính sách dựa trên kết quả thực tế của mức độ ứng dụng nói trên. Cách làm tinh gọn, có trọng điểm và bám sát thực tiễn đã giúp Singapore vươn lên nhóm dẫn đầu về mức độ sẵn sàng cho AI theo đánh giá của các tổ chức quốc tế.

Hàn Quốc kết hợp giữa khung pháp lý và huy động vốn trực tiếp. Quốc gia này đã luật hóa kiến trúc AI quốc gia thông qua một đạo luật khung về AI, đồng thời tăng gấp ba lần ngân sách dành cho AI chỉ trong một năm (ngân sách cho AI của Hàn Quốc năm 2026 là 10,1 nghìn tỷ Won, gấp 3 lần mức 3,3 nghìn tỷ Won của năm 2025), thể hiện quyết tâm vừa tạo hành lang pháp lý ổn định vừa tăng cường nguồn lực tài chính nhằm đẩy nhanh ứng dụng AI.

Ấn Độ chọn cách giảm rào cản về chi phí để doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu trong nước dễ tiếp cận và ứng dụng AI. Chính phủ Ấn Độ coi năng lực tính toán, cụ thể là các bộ xử lý đồ họa dùng để huấn luyện AI, như một loại hạ tầng công cộng thiết yếu tương tự đường sá. Do đây là nguồn lực khan hiếm và có chi phí cao, Nhà nước hỗ trợ một phần chi phí để doanh nghiệp và viện nghiên cứu có thể thuê và sử dụng với mức giá thấp hơn, từ đó thúc đẩy ứng dụng AI trên diện rộng.

2.2. Cách tiếp cận thông qua công cụ thể chế, tài khóa và huy động nguồn lực thị trường

Liên minh châu Âu (EU) là tiêu biểu cho cách tiếp cận dựa trên kiến trúc tuân thủ. Đạo luật AI của EU phân loại các hệ thống AI theo mức độ rủi ro và đặt ra các nghĩa vụ tuân thủ tương ứng, đồng thời gắn quy định với các trường hợp ứng dụng cụ thể như robot, y tế và sản xuất xanh. Đồng thời, EU triển khai các chương trình nhằm khắc phục các điểm nghẽn về hạ tầng như đạo luật về chip bán dẫn và các nhà máy AI dùng chung. Tuy nhiên, kinh nghiệm từ EU cũng cho thấy một vấn đề đáng lưu ý: một khung pháp lý chặt chẽ về quản trị rủi ro, nếu không đi kèm cơ chế thúc đẩy ứng dụng, có thể khiến tốc độ thâm nhập AI trong doanh nghiệp chậm lại so với các nền kinh tế điều phối mạnh phía cầu như Trung Quốc.

Hoa Kỳ theo đuổi mô hình dẫn dắt bởi khu vực tư nhân, với hệ sinh thái các tập đoàn công nghệ lớn và nguồn vốn đầu tư dồi dào giữ vai trò đầu tàu trong nghiên cứu và thương mại hóa AI. Vai trò của nhà nước tập trung vào tài trợ nghiên cứu nền tảng, phát triển hạ tầng tính toán và định hình các nguyên tắc quản trị, trong khi để thị trường quyết định tốc độ và hướng ứng dụng.

Nhật Bản là ví dụ cho thấy huy động nguồn lực đầu tư vào AI chưa chắc dẫn đến ứng dụng AI rộng rãi. Các tập đoàn lớn của Nhật Bản đã cam kết đầu tư hàng chục tỷ USD vào hạ tầng AI, nhưng mức độ đưa AI vào các hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp lại rất thấp. Theo đánh giá của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế, năm 2024 chỉ khoảng 1,9% doanh nghiệp Nhật Bản ứng dụng AI vào các chức năng cốt lõi, thấp hơn nhiều so với mức 6,1% của Hoa Kỳ. Nguyên nhân chủ yếu không nằm ở việc thiếu vốn, mà ở những rào cản về cách thức tổ chức và văn hóa doanh nghiệp. Trường hợp Nhật Bản cho thấy nếu chỉ tăng quy mô đầu tư mà không đồng thời tháo gỡ các rào cản này thì nguồn vốn lớn cũng khó chuyển hóa thành mức độ ứng dụng và năng suất thực tế.

Nhìn tổng thể, điểm chung của các quốc gia đạt kết quả tốt là chuyển trọng tâm chính sách từ phía cung công nghệ sang phía cầu ứng dụng, coi mức độ thâm nhập và lan tỏa của AI trong nền kinh tế là thước đo cuối cùng, thay vì chỉ dừng lại ở năng lực nghiên cứu hay quy mô đầu tư. Đây chính là điểm tham chiếu quan trọng khi nhìn vào thực tiễn chính sách của Việt Nam.

3. Tham chiếu cho Việt Nam

3.1. Những bước tiến về nhận thức và thể chế

Trong thời gian gần đây, Việt Nam đã có bước chuyển nhanh về nhận thức và thể chế hóa đối với AI. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia đã xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá chiến lược và động lực chủ yếu để phát triển lực lượng sản xuất hiện đại, đổi mới mô hình tăng trưởng và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Nghị quyết đặt mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam thuộc nhóm ba quốc gia dẫn đầu Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển AI, đồng thời từng bước làm chủ một số công nghệ chiến lược.

Nghị quyết số 57-NQ/TW nhanh chóng được cụ thể hóa bằng một loạt quyết sách quan trọng. Quyết định số 21/2026/QĐ-TTg ngày 30/4/2026 của Thủ tướng Chính phủ về ban hành Danh mục công nghệ chiến lược và Danh mục sản phẩm công nghệ chiến lược, trong đó AI được xếp ở vị trí hàng đầu. Quy định số 05-QĐ/BCĐTW ngày 27/8/2025 của Ban Chỉ đạo Trung ương về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số về Mô hình liên thông số thống nhất, hiệu quả và quản trị dựa trên dữ liệu trong hệ thống chính trị đặt mục tiêu hình thành tài nguyên số quốc gia chung, sử dụng dữ liệu và AI làm động lực phát triển kinh tế xã hội. Đặc biệt, Luật Trí tuệ nhân tạo 2025 có hiệu lực từ ngày 01/3/2026 đã tạo hành lang pháp lý quan trọng, quy định nguyên tắc phát triển, thử nghiệm và ứng dụng AI, thiết lập cơ chế thử nghiệm có kiểm soát và các ưu đãi cho nghiên cứu, dữ liệu và hạ tầng tính toán. Cùng với đó, Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 và dự thảo nghị định về Quỹ Phát triển AI quốc gia đang được hoàn thiện.

Đáng chú ý, quan điểm về AI tại Việt Nam đang dịch chuyển từ chỗ nhìn nhận AI chủ yếu dưới góc độ ứng dụng sang coi AI là một hạ tầng chiến lược, gắn với dữ liệu, năng lực tính toán và chủ quyền số quốc gia. Khu vực doanh nghiệp đóng vai trò dẫn dắt hệ sinh thái, với các tập đoàn như Viettel, VNPT, FPT và CMC đầu tư mạnh cho nghiên cứu, xây dựng trung tâm dữ liệu và phát triển mô hình ngôn ngữ tiếng Việt theo hướng Make in Vietnam. Về tiềm năng, một số nghiên cứu ước tính AI có thể mang lại giá trị kinh tế lên tới khoảng 79,3 tỷ USD cho doanh nghiệp Việt Nam vào năm 2030, tương đương gần 12% tổng sản phẩm quốc nội, nếu các công cụ AI được ứng dụng rộng rãi.

3.2. Một số thách thức

Bên cạnh những bước tiến, đối chiếu với kinh nghiệm quốc tế cho thấy Việt Nam vẫn còn một số thách thức như sau:

Một là, khoảng cách giữa thể chế và ứng dụng. Việt Nam đã đi nhanh trong việc ban hành chủ trương và khung pháp lý, nhưng mức độ ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất kinh doanh, đặc biệt ở khối doanh nghiệp nhỏ và vừa, còn hạn chế. Kinh nghiệm từ Nhật Bản và châu Âu cho thấy nếu không có cơ chế điều phối phía cầu đủ mạnh, khoảng cách giữa năng lực thể chế và mức độ thâm nhập thực tế có thể kéo dài, khiến lợi ích năng suất chậm được hiện thực hóa.

Hai là, khoảng cách về hạ tầng nền tảng. Năng lực tính toán, dữ liệu mở quốc gia phục vụ huấn luyện AI, cùng các tiêu chuẩn và khung đạo đức cho AI mới đang trong quá trình hình thành. Trong khi các quốc gia đi đầu coi dữ liệu và năng lực tính toán là hạ tầng công cộng cần được đầu tư và chia sẻ, ở Việt Nam việc kết nối, chia sẻ và khai thác dữ liệu giữa các cơ quan và doanh nghiệp vẫn còn nhiều rào cản.

Ba là, khoảng cách về nguồn nhân lực và kỹ năng số. Nhu cầu nhân lực chất lượng cao trong các lĩnh vực dữ liệu, công nghệ số và AI tăng nhanh, trong khi một bộ phận lớn lao động phổ thông trong các ngành dệt may, da giày, lắp ráp điện tử và logistics đứng trước nguy cơ bị thay thế. Nếu không có chương trình đào tạo và tái đào tạo phù hợp, quá trình ứng dụng AI có thể làm gia tăng bất bình đẳng và khoảng cách giữa khu vực thành thị và nông thôn.

Bốn là, khoảng cách trong huy động và phân bổ nguồn lực. Thực tiễn triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW cho thấy một trong những điểm nghẽn lớn nhất là tốc độ giải ngân nguồn lực cho khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số còn chậm. Điều này đặt ra yêu cầu đổi mới cơ chế tài chính, mua sắm và đặt hàng để nguồn lực thực sự đến được với hoạt động nghiên cứu và ứng dụng.

Những khoảng cách trên cho thấy thách thức lớn nhất của Việt Nam không còn nằm ở việc thiếu chủ trương hay khung pháp lý, mà ở việc chuyển hóa thể chế thành mức độ ứng dụng và lan tỏa thực chất của AI trong nền kinh tế, qua đó nâng cao năng suất lao động và thúc đẩy tăng trưởng.

3. Một số khuyến nghị cho Việt Nam

Từ nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế và tham chiếu với thực tiễn Việt Nam, để bứt phá năng suất quốc gia trong kỷ nguyên AI, cần tập trung vào một số hàm ý và khuyến nghị chính sách sau:

Thứ nhất, chuyển đổi tư duy, coi AI là công nghệ đa dụng và hạ tầng nền tảng của nền kinh tế, thay vì một ngành công nghiệp đứng riêng. Cần lồng ghép AI vào chiến lược công nghiệp và chiến lược phát triển của từng ngành, từng lĩnh vực, lấy mục tiêu nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh của toàn nền kinh tế làm trọng tâm, thay vì chỉ theo đuổi việc hình thành một ngành AI biệt lập.

Thứ hai, hoàn thiện thể chế theo hướng vừa tạo hành lang pháp lý ổn định vừa thúc đẩy ứng dụng. Cần sớm đưa Luật Trí tuệ nhân tạo và các cơ chế thử nghiệm có kiểm soát vào thực tiễn, ban hành khung đạo đức và tiêu chuẩn AI quốc gia, đồng thời thiết lập hệ thống đo lường mức độ ứng dụng AI ở cấp doanh nghiệp và ngành để điều chỉnh chính sách dựa trên kết quả thực tế, theo tinh thần quản trị bằng đo lường mà Singapore đã áp dụng.

Thứ ba, ưu tiên đầu tư hạ tầng nền tảng, gồm năng lực tính toán, đặc biệt là dữ liệu mở quốc gia phục vụ huấn luyện AI và mô hình ngôn ngữ tiếng Việt Make in Viet Nam. Cần coi năng lực tính toán và dữ liệu là hạ tầng công cộng chiến lược, có cơ chế đầu tư, kết nối và chia sẻ giữa khu vực công, doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu, giảm rào cản tiếp cận cho doanh nghiệp trong nước theo kinh nghiệm của Ấn Độ và Trung Quốc đang triển khai.

Thứ tư, đặt trọng tâm chính sách vào thúc đẩy ứng dụng và lan tỏa, đặc biệt cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Khu vực công cần đóng vai trò khách hàng đầu tiên đối với các sản phẩm AI trong nước, tạo thị trường ban đầu để doanh nghiệp hoàn thiện công nghệ; đồng thời lựa chọn một số bài toán lớn có tác động rộng như trợ lý thủ tục hành chính, cảnh báo sớm thiên tai, quản trị đô thị thông minh và hỗ trợ công vụ để triển khai điểm và nhân rộng. Hướng đi này không chỉ định hướng cho thị trường và khu vực tư nhân đầu tư và ứng dụng AI mà còn tạo lập thị trường mới để tạo cơ hội cho các khu vực kinh tế tham gia vào phát triển AI và các sản phẩm AI.

Thứ năm, phát triển nguồn nhân lực và kỹ năng số gắn với quá trình chuyển dịch lao động. Cần mở rộng đào tạo nhân lực chuyên sâu về AI, phổ cập kỹ năng số cho lực lượng lao động rộng rãi và có chương trình tái đào tạo cho lao động trong các ngành chịu tác động, bảo đảm quá trình ứng dụng AI diễn ra bao trùm, không làm gia tăng bất bình đẳng và khoảng cách phát triển.

Thứ sáu, đổi mới cơ chế huy động và phân bổ nguồn lực tài chính cho AI. Cần sớm vận hành Quỹ Phát triển AI quốc gia, hoàn thiện các chính sách ưu đãi thuế và tài chính cho nghiên cứu, dữ liệu và hạ tầng tính toán, đẩy mạnh hợp tác công tư, đồng thời tháo gỡ điểm nghẽn về giải ngân và đổi mới phương thức mua sắm công, đặt hàng để nguồn lực nhanh chóng đến được với hoạt động nghiên cứu và ứng dụng.

Kỷ nguyên AI mở ra cơ hội để Việt Nam rút ngắn khoảng cách phát triển, vượt qua nguy cơ tụt hậu và bẫy thu nhập trung bình. Cơ hội đó chỉ trở thành hiện thực khi tư duy chính sách chuyển từ việc coi AI là một ngành công nghệ sang coi AI là động lực nâng cao năng suất của toàn nền kinh tế, và khi thể chế được chuyển hóa thành mức độ ứng dụng và lan tỏa thực chất, gắn kết chặt chẽ với mục tiêu tăng trưởng nhanh và bền vững của đất nước trong thời kỳ mới.

ThS. Phạm Hoàng Hà
Viện Chiến lược và Chính sách kinh tế - tài chính
Nguồn: Trung tâm Thông tin kinh tế, tài chính và thống kê

Tài liệu tham khảo

1. Bộ Chính trị (2024), Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.

2. Thủ tướng Chính phủ (2026), Quyết định số 21/2026/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về ban hành Danh mục công nghệ chiến lược và Danh mục sản phẩm công nghệ chiến lược.

3. Quốc hội (2025), Luật Trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực từ ngày 01/3/2026.

4. Ban Chỉ đạo Trung ương (2025), Quyết định số 05-QĐ/BCĐTW ngày 27/8/2025 về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.

5. Hội đồng Nhà nước Trung Quốc (2025), Định hướng phát triển AI Cộng (AI Plus).

6. Cơ quan Chiến lược quốc gia về AI của Singapore (2023, cập nhật 2026), National AI Strategy 2.0.

7. OECD (2025), Đánh giá mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhóm G7 và tác động tới năng suất.

8. Goldman Sachs Economic Research (2023), The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth.

9. McKinsey Global Institute (2023), The economic potential of generative AI.

10. Brookings Institution (2026), What national AI plans get wrong and how to fix them.

11. UNDP Việt Nam (2026), Trí tuệ nhân tạo và tương lai việc làm tại Việt Nam.

12. Google và Access Partnership (2024), Cơ hội kinh tế từ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.