Xu hướng này cũng gợi mở những yêu cầu đặt ra với Việt Nam trong quá trình thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số theo Nghị quyết 57-NQ/TW.
Theo kênh CNA, xu hướng này đang ngày càng rõ nét khi nhiều doanh nghiệp công nghệ châu Á đưa AI vào những lĩnh vực gắn trực tiếp với sản xuất và đời sống. Hơn một nửa trong số 30 doanh nghiệp công nghệ được giới thiệu tại chương trình NextGen Tech 30 (NGT30) năm nay đang ứng dụng AI trong các lĩnh vực như điện gió, kho vận, dược phẩm, xây dựng và hoạt động trên quỹ đạo Trái Đất thấp.
Sự chuyển dịch này cho thấy AI đang bước sang một giai đoạn mới. Nếu những năm trước, phần lớn doanh nghiệp công nghệ tập trung vào phần mềm, các mô hình AI và dịch vụ số, thì hiện nay công nghệ này ngày càng được đưa vào máy móc, dây chuyền sản xuất, y tế và những môi trường đòi hỏi khả năng tương tác trực tiếp với thế giới thực.
Các doanh nghiệp cũng đang phát triển nhiều công nghệ mới, từ chip chuyên dụng và robot hình người đến vệ tinh siêu phổ và hệ thống nhiên liệu hàng không bền vững. Điểm chung là AI không còn chỉ được sử dụng để xử lý thông tin trên màn hình, mà đang trở thành một thành phần của các sản phẩm và hệ thống hoạt động ngoài đời thực.
AI chuyển từ phần mềm sang thế giới thực
Bà Jenny Lee, đối tác quản lý cấp cao của Granite Asia, nhận định những doanh nghiệp được lựa chọn năm nay phản ánh một bước phát triển mới của AI.
Theo bà, công nghệ này đang bước vào giai đoạn có thể gọi là “AI 3.0”, khi trọng tâm không còn chỉ là phát triển các mô hình AI tiên tiến hay các tác nhân AI, mà là đưa chúng vào những môi trường thực tế để giải quyết các bài toán cụ thể.
“Các doanh nghiệp được vinh danh năm nay thực sự đang tận dụng các mô hình AI để chuyển đổi các ngành công nghiệp. Và đó chính là điều đáng chú ý”, bà nói.
Một ví dụ là Menlo Research, doanh nghiệp đang phát triển robot hình người mã nguồn mở Asimov cùng một tác nhân AI mang tên Jan. Theo công ty, Asimov đã thu hút một cộng đồng các nhà phát triển và những người quan tâm trên thế giới tham gia tùy chỉnh, cải tiến robot.
Tuy nhiên, ông Daniel Ong, nhà sáng lập Menlo Research, nhận định việc đưa những tiến bộ của AI tạo sinh vào một cỗ máy vật lý là bài toán hoàn toàn khác.
Theo ông, dù các hệ thống AI có thể xử lý lượng thông tin khổng lồ, robot vẫn gặp khó khăn với những nhiệm vụ mà con người thực hiện gần như theo bản năng, chẳng hạn nhận biết và tương tác với các vật thể trong môi trường xung quanh.
“Đưa AI vào một cơ thể robot và để nó hiểu được không gian vật lý thực sự rất khó”, ông Ong nói.
Thách thức nằm ở việc giúp AI không chỉ “biết” thông tin mà còn có khả năng nhận thức môi trường, hiểu các quy luật vật lý và hành động phù hợp. Một nhiệm vụ tưởng như đơn giản với con người, chẳng hạn cúi xuống nhặt một vật trên sàn, lại đòi hỏi robot phải đồng thời nhận biết vị trí, khoảng cách, hình dạng của vật thể, điều chỉnh chuyển động và thực hiện thao tác chính xác.
Đây cũng là một trong những ranh giới mới của quá trình đưa AI từ môi trường số sang thế giới thực.
AI hỗ trợ phát hiện ung thư sớm
Trong lĩnh vực y tế, AI đang mở ra hướng ứng dụng khác thông qua việc phân tích dữ liệu sinh học để hỗ trợ phát hiện bệnh.
Công ty khởi nghiệp Craif của Nhật Bản đã phát triển công nghệ tách microRNA từ nước tiểu, sau đó sử dụng AI để phân tích đặc điểm của các phân tử này nhằm tìm kiếm những dấu hiệu liên quan đến nhiều loại ung thư, trong đó có ung thư tuyến tụy, phổi và vú.
Ông Ryuichi Onose, Giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập Craif, cho biết công nghệ của công ty có thể phát hiện ung thư với độ chính xác khoảng 90%.
Sau khi đưa xét nghiệm vào sử dụng tại Nhật Bản và mở rộng sang Mỹ, Craif đang hướng tới thị trường Đông Nam Á.
Theo ông Onose, việc mở rộng ra các thị trường châu Á đòi hỏi doanh nghiệp không chỉ có công nghệ mà còn phải xây dựng mạng lưới hợp tác với các cơ sở y tế và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Trường hợp của Craif cho thấy một hướng đi đáng chú ý của AI trong y tế: thay vì chỉ hỗ trợ bác sĩ sau khi bệnh đã được xác định, công nghệ có thể được sử dụng ngay từ khâu sàng lọc, phân tích dữ liệu và tìm kiếm những dấu hiệu bệnh lý ở giai đoạn sớm.
Tuy nhiên, việc đưa các công nghệ như vậy vào thực tế vẫn đòi hỏi quá trình kiểm chứng, đánh giá và xây dựng hệ thống y tế phù hợp để bảo đảm hiệu quả và an toàn.
Từ ý tưởng đến sản phẩm quy mô lớn
Đưa AI vào thế giới thực cũng đặt ra một bài toán khác: làm thế nào để những công nghệ mới vượt qua giai đoạn thử nghiệm và được triển khai ở quy mô lớn?
Khi doanh nghiệp phát triển, nhu cầu về vốn cũng thay đổi. Từ nguồn vốn ban đầu dành cho nghiên cứu và phát triển sản phẩm, doanh nghiệp cần những khoản đầu tư lớn hơn để mở rộng sản xuất, tiếp cận thị trường và hoàn thiện công nghệ.
Đối với các công nghệ đòi hỏi phần cứng, robot, thiết bị y tế hay hạ tầng chuyên dụng, yêu cầu này càng rõ rệt bởi chi phí phát triển và triển khai thường cao hơn đáng kể so với các sản phẩm thuần phần mềm.
Bên cạnh vốn, các doanh nghiệp công nghệ mới nổi còn cần nhân lực, nhà cung cấp và những doanh nghiệp khác có khả năng phát triển các công nghệ bổ trợ.
Ông Ong dẫn các cụm công nghiệp robot như Thâm Quyến của Trung Quốc và Odense của Đan Mạch làm ví dụ về mức độ tập trung cần thiết để hình thành một hệ sinh thái đủ sức hỗ trợ ngành công nghiệp.
Theo ông, một doanh nghiệp riêng lẻ khó có thể phát triển toàn bộ chuỗi công nghệ cần thiết. Sự hiện diện đồng thời của các nhà cung cấp linh kiện, đội ngũ kỹ sư, cơ sở sản xuất, nhà đầu tư và các doanh nghiệp công nghệ bổ trợ có thể tạo điều kiện để những công nghệ mới nhanh chóng chuyển từ phòng thí nghiệm sang thị trường.
Ông cho rằng sự hỗ trợ có trọng điểm của chính phủ cùng các nhà đầu tư sẵn sàng chấp nhận rủi ro đối với công nghệ mới nổi có thể tạo nền tảng cho các doanh nghiệp phát triển.
“Một cánh én không làm nên mùa Xuân; cần cả một cộng đồng”, ông nói.
AI và bài toán phát triển công nghệ của Việt Nam
Sự chuyển dịch của các công ty khởi nghiệp châu Á từ phát triển phần mềm sang ứng dụng AI trong sản xuất, y tế, robot, năng lượng và các lĩnh vực kỹ thuật cho thấy AI đang mở rộng từ môi trường số sang những hoạt động gắn trực tiếp với nền kinh tế và đời sống. Xu hướng này cũng đặt ra những vấn đề đáng chú ý đối với Việt Nam trong quá trình thúc đẩy phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.
Nghị quyết 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là “đột phá quan trọng hàng đầu, là động lực chính để phát triển nhanh lực lượng sản xuất hiện đại”. Văn kiện đồng thời xác định thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược là những nội dung trọng tâm, cốt lõi; nhấn mạnh yêu cầu từng bước tự chủ về công nghệ, nhất là công nghệ chiến lược.
Trong mục tiêu đến năm 2030, Nghị quyết xác định Việt Nam hướng tới việc từng bước làm chủ một số công nghệ chiến lược, công nghệ số, trong đó có trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, bán dẫn, công nghệ lượng tử và một số công nghệ mới nổi. Văn kiện cũng đề ra nhiệm vụ phát triển mạnh mẽ ứng dụng AI dựa trên dữ liệu lớn trong các ngành, lĩnh vực quan trọng.
Từ góc độ này, kinh nghiệm của các công ty khởi nghiệp châu Á cho thấy để AI tạo ra giá trị thực, phát triển mô hình và phần mềm mới chỉ là bước đầu. Quan trọng không kém là khả năng đưa công nghệ vào những bài toán cụ thể của sản xuất và đời sống, từ robot, y tế đến công nghiệp và năng lượng. Quá trình đó đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ, dữ liệu, nhân lực chất lượng cao, nguồn vốn và một hệ sinh thái đủ khả năng đưa kết quả nghiên cứu, sáng tạo thành sản phẩm và dịch vụ.
