Trao đổi với phóng viên TTXVN tại Rome, PGS.TS Nguyễn Thanh Phương thuộc Khoa Kỹ thuật Thông tin, Khoa học Máy tính và Toán học (DISIM), Đại học L’Aquila (Italy), cho rằng trong cuộc cạnh tranh nhân tài STEM toàn cầu, Việt Nam khó có thể cạnh tranh trực tiếp với các trung tâm công nghệ hàng đầu như Thung lũng Silicon hay Singapore về mức đãi ngộ. Tuy nhiên, Việt Nam đang sở hữu một nguồn lực đặc biệt là cộng đồng trí thức và chuyên gia người Việt đang làm việc tại các trường đại học, viện nghiên cứu và tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới.

Theo PGS.TS Nguyễn Thanh Phương, thay vì chỉ tập trung vào các chương trình thu hút hồi hương toàn thời gian, Việt Nam nên phát triển mô hình “mạng lưới trí thức quốc gia không biên giới”, tạo điều kiện để các chuyên gia ở nước ngoài tham gia với vai trò giáo sư thỉnh giảng, cố vấn chiến lược, trưởng nhóm nghiên cứu từ xa hoặc đồng chủ trì các phòng thí nghiệm trọng điểm. Cách tiếp cận linh hoạt này cho phép tận dụng tri thức toàn cầu mà không buộc các chuyên gia phải từ bỏ sự nghiệp quốc tế.

PGS.TS Nguyễn Thanh Phương nhấn mạnh rằng nhiều nhà khoa học xuất sắc không chỉ quan tâm đến thu nhập mà còn mong muốn tạo ra tác động thực chất cho quê hương, tham gia đào tạo thế hệ kế cận và đóng góp cho sự phát triển lâu dài của đất nước. Theo chuyên gia này, chính cảm giác được góp phần vào sự phát triển của Việt Nam là lợi thế cạnh tranh đặc biệt mà không quốc gia nào có thể thay thế.

Bên cạnh nguồn nhân lực, dữ liệu đang nổi lên như một tài nguyên chiến lược trong thời đại AI. Tuy nhiên, việc tận dụng hạ tầng công nghệ toàn cầu đồng thời bảo đảm chủ quyền dữ liệu quốc gia là bài toán không đơn giản. Theo PGS.TS Nguyễn Thanh Phương, Việt Nam không nên tiếp cận vấn đề theo hướng lựa chọn giữa công nghệ quốc tế và hạ tầng trong nước, mà cần xây dựng mô hình chủ quyền dữ liệu đa lớp.

Theo đó, lớp thứ nhất là chủ quyền vật lý, với các dữ liệu đặc biệt quan trọng được lưu trữ trên hạ tầng đặt trong lãnh thổ Việt Nam. Lớp thứ hai là chủ quyền pháp lý, bảo đảm quyền quản trị, truy cập và khai thác dữ liệu thuộc về phía Việt Nam. Lớp thứ ba là chủ quyền mật mã, trong đó các khóa mã hóa và giải mã dữ liệu phải được quản lý hoàn toàn bởi các cơ quan, tổ chức trong nước. PGS.TS Nguyễn Thanh Phương cho rằng vấn đề cốt lõi của chủ quyền số không nằm ở vị trí đặt máy chủ mà ở việc ai thực sự nắm quyền kiểm soát dữ liệu và hệ thống.

Đánh giá về khả năng tham gia vào chuỗi giá trị công nghệ toàn cầu, PGS.TS Nguyễn Thanh Phương nhận định một trong những sai lầm phổ biến của nhiều quốc gia là cố gắng xây dựng các sản phẩm chỉ phục vụ thị trường nội địa hoặc tạo ra những phiên bản thay thế cho các sản phẩm công nghệ đã thành công trên thế giới. Trong nền kinh tế tri thức hiện đại, không quốc gia nào có thể tự mình làm chủ toàn bộ chuỗi giá trị công nghệ.

Theo chuyên gia này, để tạo ra các sản phẩm có sức cạnh tranh quốc tế, Việt Nam cần tập trung vào những lĩnh vực có lợi thế riêng, làm chủ công nghệ lõi trong các phân khúc hẹp nhưng có nhu cầu toàn cầu lớn, đồng thời trở thành mắt xích khó thay thế trong hệ sinh thái công nghệ. Những lĩnh vực như hạ tầng dữ liệu cho khu vực Đông Nam Á, định danh số, an ninh mạng cho Internet vạn vật (IoT) hay các nền tảng quản trị dữ liệu công có độ bảo mật cao được xem là những hướng đi tiềm năng.

Đối với AI, chuyên gia này cho rằng Việt Nam cần lựa chọn chiến lược phù hợp với nguồn lực hiện có. Thay vì chạy đua phát triển các mô hình AI nền tảng quy mô lớn như GPT hay Gemini, Việt Nam nên tập trung vào AI ứng dụng, tận dụng các mô hình mã nguồn mở tiên tiến như Llama, Mistral, Qwen hoặc DeepSeek để phát triển các giải pháp phục vụ những nhu cầu cụ thể trong giáo dục, y tế, nông nghiệp, hành chính công và sản xuất.

Một ưu tiên khác là phát triển các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). So với các mô hình lớn, SLM có chi phí thấp hơn, yêu cầu hạ tầng tính toán ít hơn và có thể triển khai trực tiếp trên hệ thống nội bộ của doanh nghiệp hoặc cơ quan nhà nước, qua đó tăng cường khả năng bảo vệ dữ liệu. Các ứng dụng như trợ lý hành chính công, chatbot pháp lý, công cụ hỗ trợ bệnh viện hoặc trường học đều có thể vận hành hiệu quả trên nền tảng này.

PGS.TS Nguyễn Thanh Phương cũng đề xuất thúc đẩy chiến lược “AI + ngành”, tức ứng dụng AI vào những lĩnh vực mà Việt Nam đã có lợi thế về dữ liệu và nhu cầu thực tiễn như y tế, giáo dục, nông nghiệp, chính phủ số và công nghiệp phần mềm. Theo PGS.TS Nguyễn Thanh Phương, đây là những lĩnh vực có tính bản địa cao, nơi các doanh nghiệp trong nước có nhiều lợi thế hơn so với các tập đoàn công nghệ toàn cầu.

Bên cạnh đó, Việt Nam cần quan tâm đến lĩnh vực AI an toàn và đáng tin cậy. Khi các quốc gia ngày càng chú trọng đến việc kiểm soát rủi ro của AI, nhu cầu đối với các công nghệ kiểm định, giám sát và bảo đảm an toàn cho hệ thống AI được dự báo sẽ gia tăng mạnh trong thời gian tới. Đây được xem là một thị trường còn nhiều dư địa phát triển và Việt Nam có cơ hội tham gia từ giai đoạn sớm.
Để hiện thực hóa những mục tiêu trên, chuyên gia nhấn mạnh vai trò kết nối giữa khu vực nghiên cứu và doanh nghiệp. Hiện nay, khoảng cách giữa các trường đại học, viện nghiên cứu với khu vực sản xuất - kinh doanh vẫn còn khá lớn. Vì vậy, Nhà nước cần đóng vai trò kiến tạo thông qua đầu tư các hạ tầng dùng chung như cụm máy chủ GPU quốc gia, kho dữ liệu mở chuẩn hóa và các phòng thí nghiệm hợp tác giữa trường đại học với doanh nghiệp công nghệ.

Theo PGS.TS Nguyễn Thanh Phương, trong kỷ nguyên AI, lợi thế cạnh tranh không nhất thiết đến từ việc sở hữu nguồn vốn lớn nhất hay công nghệ đắt đỏ nhất. Quan trọng hơn là khả năng xác định đúng vị trí trong chuỗi giá trị toàn cầu, tận dụng hiệu quả nguồn nhân lực và dữ liệu sẵn có, đồng thời phát triển những sản phẩm giải quyết được các nhu cầu thực tiễn của xã hội. Nếu có chiến lược tập trung và lựa chọn đúng các lĩnh vực ưu tiên, Việt Nam hoàn toàn có thể biến AI và công nghệ số thành động lực tăng trưởng mới, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia trong những năm tới.