Đỗ Đức Dũng
Tóm tắt
Cạnh tranh Mỹ – Trung trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không nên được hiểu đơn giản là cuộc đua xem quốc gia nào có nhiều ứng dụng AI hơn, nhiều chatbot hơn hay nhiều công ty công nghệ hơn. Về bản chất, đây là cuộc cạnh tranh nhằm kiểm soát các tầng nền tảng của quyền lực kinh tế – công nghệ trong thế kỷ XXI, bao gồm: chip bán dẫn, năng lực tính toán, dữ liệu, mô hình AI nền tảng, nhân lực khoa học công nghệ, chuỗi cung ứng công nghiệp, tiêu chuẩn quốc tế, hạ tầng năng lượng và năng lực ứng dụng AI vào sản xuất, quốc phòng và quản trị quốc gia. Bài viết phân tích bản chất đa tầng của cạnh tranh Mỹ – Trung về AI, chỉ ra những lợi thế và hạn chế của mỗi bên, đồng thời gợi mở một số hàm ý cho Việt Nam, đặc biệt trong việc làm chủ dữ liệu chuyên ngành, phát triển AI ứng dụng và xây dựng năng lực chủ quyền số.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, cạnh tranh Mỹ – Trung, chip bán dẫn, dữ liệu, chủ quyền AI, kinh tế số, công nghệ chiến lược.
1. Đặt vấn đề
Trong bài đầu tiên của chuyên đề, tôi đã nêu một nhận định: AI sẽ là một trong những yếu tố quyết định cấu trúc kinh tế thế giới trong 10–20 năm tới. Từ nhận định đó, một câu hỏi tiếp theo cần được làm rõ là: nếu AI quan trọng như vậy, thì cuộc cạnh tranh công nghệ giữa Mỹ và Trung Quốc thực chất đang cạnh tranh điều gì?
Nhìn bên ngoài, nhiều người có thể cho rằng đây là cuộc cạnh tranh giữa các công ty công nghệ, giữa ChatGPT và các mô hình AI của Trung Quốc, giữa Nvidia và Huawei, hay giữa các nền tảng số phương Tây và Trung Quốc. Nhưng nếu nhìn sâu hơn, đó mới chỉ là phần nổi của vấn đề.
Thực chất, cạnh tranh Mỹ – Trung trong AI là cuộc cạnh tranh giành quyền kiểm soát hạ tầng trí tuệ của nền kinh tế tương lai.
Ai kiểm soát được hạ tầng đó sẽ có lợi thế trong sản xuất, thương mại, tài chính, quốc phòng, khoa học công nghệ, tiêu chuẩn quốc tế và quản trị xã hội. Đây là lý do cả Mỹ và Trung Quốc đều xem AI không chỉ là một ngành công nghệ, mà là vấn đề chiến lược quốc gia.
Kế hoạch hành động AI của Mỹ năm 2025 đặt vấn đề rất trực diện: “winning the AI race” gắn với năng lực cạnh tranh kinh tế và an ninh quốc gia của Hoa Kỳ. Trong khi đó, Trung Quốc từ năm 2017 đã ban hành Kế hoạch phát triển AI thế hệ mới, đặt mục tiêu đến năm 2030 trở thành trung tâm đổi mới AI hàng đầu thế giới.
Vì vậy, nói cạnh tranh Mỹ – Trung là cạnh tranh AI vẫn chưa đủ. Chính xác hơn, đó là cuộc cạnh tranh để xác lập vị trí dẫn dắt trong trật tự công nghệ – kinh tế mới.
2. Phương pháp tiếp cận
Bài viết này không đi sâu vào kỹ thuật thuật toán AI, mà tiếp cận vấn đề từ góc độ kinh tế chính trị công nghệ.
Các phân tích dựa trên bốn nhóm nguồn chính:
- Thứ nhất, các văn bản chính sách chính thức của Mỹ và Trung Quốc về AI, bán dẫn, kiểm soát xuất khẩu và đầu tư công nghệ.
- Thứ hai, các báo cáo quốc tế có uy tín như Stanford AI Index, WIPO và IEA.
- Thứ ba, các phân tích chiến lược về chuỗi cung ứng công nghệ, bán dẫn và dữ liệu.
- Thứ tư, liên hệ thực tiễn với các nước đang phát triển, trong đó có Việt Nam, đặc biệt ở các lĩnh vực dữ liệu chuyên ngành, tài nguyên nước, quản trị công và chuyển đổi số.
Từ cách tiếp cận đó, bài viết đề xuất luận điểm trung tâm:
Cạnh tranh Mỹ – Trung về AI không phải là cạnh tranh một công nghệ đơn lẻ, mà là cạnh tranh quyền kiểm soát toàn bộ hệ sinh thái tạo ra trí tuệ số: từ chip, dữ liệu, thuật toán, năng lượng, nhân lực, tiêu chuẩn đến năng lực ứng dụng vào nền kinh tế và nhà nước.
3. Cạnh tranh tầng thứ nhất: chip bán dẫn và năng lực tính toán
Nếu ví AI là bộ não mới của nền kinh tế số, thì chip bán dẫn chính là tế bào thần kinh vật lý của bộ não đó.
Các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh, cần năng lực tính toán khổng lồ. Năng lực đó phụ thuộc vào chip xử lý đồ họa, chip tăng tốc AI, bộ nhớ băng thông cao, thiết bị sản xuất bán dẫn, phần mềm thiết kế chip và hệ thống trung tâm dữ liệu.
Đây là lý do Mỹ tập trung rất mạnh vào kiểm soát xuất khẩu chip tiên tiến và thiết bị sản xuất chip sang Trung Quốc. Tháng 12/2024, Bộ Thương mại Mỹ tuyên bố tăng cường kiểm soát xuất khẩu nhằm hạn chế năng lực của Trung Quốc trong sản xuất bán dẫn tiên tiến phục vụ các ứng dụng quân sự. Cơ quan Công nghiệp và An ninh Mỹ nhấn mạnh rủi ro từ chiến lược “quân sự – dân sự kết hợp” của Trung Quốc trong việc sử dụng bán dẫn tiên tiến cho các ứng dụng quân sự.
Đến tháng 1/2026, Mỹ tiếp tục điều chỉnh chính sách cấp phép đối với một số chip AI như Nvidia H200, AMD MI325X và các sản phẩm tương tự theo cơ chế xem xét từng trường hợp, cho thấy chính sách của Mỹ không chỉ là cấm tuyệt đối, mà là kiểm soát có chọn lọc để cân bằng giữa lợi ích kinh tế, an ninh và quan hệ với đồng minh.
Ở chiều ngược lại, Trung Quốc thúc đẩy tự chủ bán dẫn, phát triển chip nội địa và giảm phụ thuộc vào công nghệ Mỹ. Điều này cho thấy chip không còn là một sản phẩm công nghiệp thông thường. Chip đã trở thành một loại “tài nguyên chiến lược” của thời đại AI.
Điểm cần lưu ý là ai kiểm soát chip thì không chỉ kiểm soát phần cứng. Người đó còn kiểm soát tốc độ phát triển của mô hình AI, chi phí huấn luyện, năng lực triển khai và khả năng mở rộng ứng dụng.
Vì vậy, tầng cạnh tranh đầu tiên là cạnh tranh năng lực tính toán.
4. Cạnh tranh tầng thứ hai: dữ liệu
Nếu chip là sức mạnh tính toán, thì dữ liệu là nguyên liệu để AI học.
Một quốc gia có thể có mô hình tốt, máy tính mạnh, nhưng nếu thiếu dữ liệu phù hợp thì AI khó tạo ra giá trị thực sự trong quản trị, sản xuất và đời sống.
Ở điểm này, Mỹ và Trung Quốc có hai lợi thế khác nhau.
Mỹ có hệ sinh thái dữ liệu toàn cầu thông qua các tập đoàn công nghệ lớn, nền tảng internet, dịch vụ đám mây, hệ sinh thái phần mềm và khả năng thu hút dữ liệu từ thị trường quốc tế.
Trung Quốc có lợi thế về quy mô dân số, thị trường nội địa khổng lồ, mức độ số hóa mạnh trong thương mại điện tử, thanh toán, logistics, đô thị thông minh và khả năng huy động dữ liệu trong các chương trình phát triển quốc gia.
Điều này lý giải vì sao cạnh tranh AI không thể tách khỏi cạnh tranh dữ liệu.
AI không chỉ cần nhiều dữ liệu, mà cần dữ liệu có chất lượng, có cấu trúc, có tính cập nhật, có khả năng liên thông và được đặt trong bối cảnh chuyên ngành.
Chính vì vậy, các khái niệm như chủ quyền dữ liệu, dữ liệu quốc gia, hạ tầng dữ liệu, dữ liệu chuyên ngành và AI chủ quyền ngày càng trở nên quan trọng.
Trong các bài tiếp theo của chuyên đề, chúng ta sẽ trở lại câu hỏi này sâu hơn: làm chủ dữ liệu chuyên ngành có phải là con đường thiết thực nhất để một quốc gia đang phát triển như Việt Nam tham gia vào kỷ nguyên AI hay không.
5. Cạnh tranh tầng thứ ba: mô hình AI nền tảng và hệ sinh thái phần mềm
Khi nói đến AI, nhiều người nghĩ ngay đến các mô hình như ChatGPT, Gemini, Claude, Llama hay các mô hình của Trung Quốc như DeepSeek, Qwen, Ernie.
Nhưng điều quan trọng không chỉ là mô hình nào trả lời hay hơn. Điều quan trọng hơn là mô hình đó trở thành nền tảng cho bao nhiêu ứng dụng, bao nhiêu doanh nghiệp, bao nhiêu dịch vụ và bao nhiêu quy trình sản xuất.
Một mô hình AI nền tảng giống như một hệ điều hành trí tuệ. Trên đó, người ta có thể xây dựng các ứng dụng về y tế, giáo dục, tài chính, quản trị, kỹ thuật, khoa học, quốc phòng và dịch vụ công.
Mỹ hiện có lợi thế lớn về các công ty AI hàng đầu, hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm, đại học nghiên cứu, thị trường vốn và khả năng thương mại hóa nhanh. Theo Stanford AI Index 2026, đầu tư tư nhân vào AI tại Mỹ năm 2025 đạt khoảng 285,9 tỷ USD, cao hơn rất nhiều so với Trung Quốc, dù báo cáo cũng lưu ý rằng con số đầu tư tư nhân có thể chưa phản ánh đầy đủ các quỹ định hướng bởi nhà nước của Trung Quốc.
Trung Quốc lại có lợi thế về tốc độ ứng dụng, quy mô thị trường, chính sách công nghiệp và khả năng triển khai AI vào sản xuất, đô thị, thương mại và dịch vụ. Hướng đi “AI Plus” của Trung Quốc nhấn mạnh việc tích hợp AI vào các ngành kinh tế – xã hội, với mục tiêu đến năm 2030 AI sẽ hỗ trợ phát triển chất lượng cao trên diện rộng và thiết bị thông minh thế hệ mới, tác tử AI đạt tỷ lệ thâm nhập rất cao.
Như vậy, cạnh tranh mô hình AI không chỉ là cạnh tranh về độ thông minh của phần mềm. Đó là cạnh tranh xem hệ sinh thái nào có khả năng lan tỏa nhanh hơn vào nền kinh tế thực.
6. Cạnh tranh tầng thứ tư: nhân lực khoa học công nghệ
AI không tự phát triển nếu không có con người.
Đằng sau mỗi mô hình AI là đội ngũ nhà khoa học máy tính, kỹ sư dữ liệu, chuyên gia toán học, chuyên gia phần cứng, kỹ sư phần mềm, chuyên gia ngành và nhà quản lý.
Mỹ có lợi thế truyền thống về đại học hàng đầu, hệ sinh thái nghiên cứu mở, khả năng thu hút nhân tài quốc tế và thị trường vốn cho khởi nghiệp công nghệ.
Trung Quốc có lợi thế về quy mô đào tạo kỹ sư, năng lực huy động nguồn lực quốc gia và tốc độ triển khai chương trình đào tạo trong các lĩnh vực ưu tiên.
Cuộc cạnh tranh nhân lực vì thế không chỉ là cạnh tranh số lượng kỹ sư AI. Sâu hơn, đó là cạnh tranh khả năng kết hợp giữa ba loại tri thức:
- Tri thức toán học và thuật toán;
- Tri thức công nghệ và phần mềm;
- Tri thức chuyên ngành trong từng lĩnh vực ứng dụng.
Đây là điểm rất quan trọng với Việt Nam.
Trong nhiều lĩnh vực, chúng ta có thể chưa mạnh về mô hình nền tảng. Nhưng chúng ta có đội ngũ chuyên gia hiểu sâu về tài nguyên nước, nông nghiệp, thủy lợi, khí tượng thủy văn, y tế, giáo dục, đất đai, giao thông và quản lý đô thị.
Nếu đội ngũ chuyên gia này được kết nối với nhân lực dữ liệu và AI, chúng ta có thể tạo ra các hệ thống AI chuyên ngành có giá trị thực tế cao.
7. Cạnh tranh tầng thứ năm: tiêu chuẩn, luật chơi và quản trị AI
Một công nghệ chỉ thật sự trở thành quyền lực khi nó đi kèm với tiêu chuẩn.
Ai đặt ra tiêu chuẩn, người đó có khả năng định hình thị trường.
Trong lĩnh vực AI, tiêu chuẩn không chỉ là định dạng kỹ thuật. Nó còn bao gồm tiêu chuẩn an toàn, bảo mật, đạo đức, quyền riêng tư, trách nhiệm pháp lý, khả năng giải thích, kiểm định mô hình và quy tắc sử dụng dữ liệu.
Mỹ thúc đẩy cách tiếp cận dựa trên đổi mới sáng tạo, vai trò của khu vực tư nhân và quản trị rủi ro. Khung quản lý rủi ro AI của NIST được xây dựng nhằm hỗ trợ các tổ chức quản lý rủi ro AI đối với cá nhân, tổ chức và xã hội.
Trung Quốc lại nhấn mạnh quản trị AI gắn với chủ quyền quốc gia, an toàn, kiểm soát và phát triển có định hướng. Trong Kế hoạch hành động quản trị AI toàn cầu năm 2025, Bộ Ngoại giao Trung Quốc nhấn mạnh các nguyên tắc như thúc đẩy AI vì điều tốt đẹp, tôn trọng chủ quyền quốc gia, phù hợp mục tiêu phát triển, bảo đảm an toàn, kiểm soát được, công bằng và hợp tác mở.
Hai cách tiếp cận này phản ánh hai mô hình quản trị khác nhau.
Một bên nhấn mạnh đổi mới, thị trường, doanh nghiệp và liên minh công nghệ.
Một bên nhấn mạnh vai trò nhà nước, chủ quyền, kiểm soát và tích hợp AI vào chiến lược phát triển quốc gia.
Trong tương lai, các quốc gia đang phát triển có thể đứng trước áp lực lựa chọn hoặc dung hòa giữa các bộ tiêu chuẩn khác nhau về dữ liệu, đám mây, AI, an ninh mạng và hạ tầng số.
Đây là lý do cạnh tranh AI cũng là cạnh tranh về luật chơi toàn cầu.
8. Cạnh tranh tầng thứ sáu: chuỗi cung ứng công nghiệp
AI không tồn tại trong không gian ảo thuần túy.
Đằng sau AI là một chuỗi cung ứng vật chất rất phức tạp: khoáng sản hiếm, vật liệu bán dẫn, thiết bị quang khắc, phần mềm thiết kế chip, nhà máy chế tạo, bộ nhớ, máy chủ, trung tâm dữ liệu, hệ thống làm mát, điện năng và mạng truyền dẫn.
Vì vậy, cạnh tranh AI kéo theo cạnh tranh chuỗi cung ứng.
Mỹ không chỉ kiểm soát xuất khẩu chip, mà còn kiểm soát đầu tư ra nước ngoài trong các lĩnh vực nhạy cảm. Bộ Tài chính Mỹ xác định ba nhóm công nghệ an ninh quốc gia thuộc chương trình kiểm soát đầu tư ra nước ngoài gồm bán dẫn và vi điện tử, công nghệ lượng tử và trí tuệ nhân tạo; Trung Quốc, bao gồm Hồng Kông và Ma Cao, được xác định là “country of concern” trong chương trình này.
Điều này cho thấy cạnh tranh công nghệ đã vượt ra khỏi phạm vi thương mại hàng hóa. Nó đã bước sang cạnh tranh kiểm soát vốn, tri thức quản lý, chuỗi cung ứng và khả năng chuyển giao công nghệ.
Ở chiều ngược lại, Trung Quốc nỗ lực nội địa hóa chuỗi cung ứng, phát triển năng lực sản xuất trong nước và giảm phụ thuộc vào các điểm nghẽn do Mỹ và đồng minh kiểm soát.
Do đó, cạnh tranh Mỹ – Trung về AI thực chất cũng là cạnh tranh xem ai có thể xây dựng được chuỗi cung ứng công nghệ bền vững, ít phụ thuộc và có khả năng chịu đựng trước các cú sốc địa chính trị.
9. Cạnh tranh tầng thứ bảy: năng lượng và hạ tầng trung tâm dữ liệu
Một điểm trước đây ít được chú ý nhưng ngày càng trở nên quan trọng là năng lượng.
AI cần trung tâm dữ liệu.
Trung tâm dữ liệu cần điện.
Điện cần lưới truyền tải, nguồn phát ổn định, hệ thống làm mát và quy hoạch hạ tầng dài hạn.
Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế, điện tiêu thụ cho trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể tăng gấp đôi, đạt khoảng 945 TWh vào năm 2030; Mỹ và Trung Quốc chiếm gần 80% mức tăng nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu toàn cầu đến năm 2030.
Điều này làm thay đổi cách nhìn về cạnh tranh AI.
Trong thời gian đầu, người ta nghĩ điểm nghẽn chính là thuật toán và chip. Nhưng càng về sau, năng lượng, đất đai, nước làm mát, hạ tầng truyền tải điện và giấy phép xây dựng trung tâm dữ liệu cũng trở thành điểm nghẽn chiến lược.
Vì vậy, quốc gia nào có hạ tầng điện ổn định, giá cạnh tranh, nguồn năng lượng sạch và năng lực quy hoạch trung tâm dữ liệu tốt sẽ có lợi thế trong cuộc đua AI.
Đây là lý do AI không chỉ là chuyện của Bộ Khoa học Công nghệ hay các công ty phần mềm. AI còn liên quan trực tiếp đến quy hoạch điện, quy hoạch nước, quy hoạch đô thị, môi trường và an ninh năng lượng.
10. Cạnh tranh tầng thứ tám: ứng dụng AI vào sản xuất và quản trị
Cuối cùng, công nghệ chỉ tạo ra sức mạnh khi được ứng dụng.
Một quốc gia có thể có nhiều nghiên cứu AI, nhiều bằng sáng chế, nhiều mô hình thử nghiệm. Nhưng nếu AI không đi vào sản xuất, y tế, giáo dục, nông nghiệp, giao thông, tài nguyên nước, phòng chống thiên tai và quản trị công thì tác động kinh tế – xã hội sẽ còn hạn chế.
Đây là nơi Trung Quốc có cách tiếp cận rất đáng chú ý: đưa AI vào chiến lược nâng cấp công nghiệp và quản trị xã hội.
Mỹ có lợi thế về đột phá công nghệ và mô hình nền tảng. Trung Quốc có lợi thế về triển khai quy mô lớn và tích hợp AI vào hệ thống sản xuất. Vì vậy, cuộc đua không chỉ là “ai phát minh trước”, mà còn là “ai ứng dụng sâu hơn vào nền kinh tế thực”.
Đối với Việt Nam, đây là điểm cần suy nghĩ.
Chúng ta không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc tạo ra mô hình AI lớn nhất. Nhưng chúng ta có thể bắt đầu bằng việc xác định các bài toán thực tiễn có dữ liệu tốt và nhu cầu rõ ràng.
Ví dụ:
- AI hỗ trợ dự báo lũ;
- AI hỗ trợ vận hành hồ chứa;
- AI hỗ trợ quản lý hạn hán;
- AI hỗ trợ quy hoạch tài nguyên nước;
- AI hỗ trợ đánh giá rủi ro thiên tai;
- AI hỗ trợ quản lý công trình thủy lợi;
- AI hỗ trợ tổng hợp báo cáo, văn bản và tri thức chuyên ngành.
Những bài toán đó có thể không hào nhoáng như các mô hình AI toàn cầu, nhưng lại có ý nghĩa thiết thực đối với phát triển đất nước.
11. Vậy Mỹ mạnh ở đâu, Trung Quốc mạnh ở đâu?
Có thể tóm lược một cách tương đối như sau.
Mỹ mạnh ở công nghệ nền tảng, chip tiên tiến, đại học nghiên cứu, vốn đầu tư tư nhân, hệ sinh thái khởi nghiệp, mô hình AI hàng đầu, nền tảng đám mây và khả năng thiết lập liên minh công nghệ.
Trung Quốc mạnh ở quy mô thị trường, dữ liệu nội địa, năng lực sản xuất, tốc độ triển khai ứng dụng, chính sách công nghiệp, bằng sáng chế và khả năng huy động nguồn lực nhà nước.
WIPO cho biết báo cáo cảnh quan bằng sáng chế AI tạo sinh ghi nhận hơn 54.000 sáng chế GenAI trong giai đoạn 2014–2023, trong đó hơn 25% xuất hiện riêng trong năm 2023; các nhà phát minh có trụ sở tại Trung Quốc dẫn đầu về số lượng sáng chế trong lĩnh vực này.
Điều đó cho thấy cuộc đua không có một chiều đơn giản.
Nếu chỉ nhìn mô hình AI tiên tiến nhất, Mỹ có thể đang dẫn trước.
Nếu nhìn số lượng bằng sáng chế, tốc độ ứng dụng và chiến lược công nghiệp, Trung Quốc là đối thủ rất mạnh.
Nếu nhìn vào chip tiên tiến, Mỹ và đồng minh vẫn kiểm soát nhiều điểm nghẽn quan trọng.
Nếu nhìn vào khả năng nội địa hóa và ứng dụng AI vào sản xuất, Trung Quốc đang tiến rất nhanh.
Vì vậy, cạnh tranh Mỹ – Trung không nên được hiểu là cuộc đua có kết quả ngắn hạn. Đây là cuộc cạnh tranh dài hạn giữa hai hệ sinh thái công nghệ.
12. Hàm ý đối với Việt Nam
Đối với Việt Nam, câu hỏi quan trọng không phải là đứng về bên nào trong cuộc đua AI.
Câu hỏi quan trọng hơn là: Việt Nam cần xây dựng năng lực gì để không bị phụ thuộc hoàn toàn vào bất kỳ hệ sinh thái nào?
Theo tôi, có năm hàm ý lớn.
Thứ nhất, phải coi dữ liệu chuyên ngành là tài sản chiến lược
Dữ liệu tài nguyên nước, đất đai, khí tượng thủy văn, nông nghiệp, y tế, giáo dục, giao thông và dân cư cần được tổ chức như tài sản quốc gia.
Không có dữ liệu tốt, Việt Nam khó có AI tốt cho các bài toán của mình.
Thứ hai, cần phát triển AI ứng dụng thay vì chỉ chạy theo AI nền tảng
Việt Nam khó cạnh tranh trực tiếp với các mô hình nền tảng hàng đầu thế giới. Nhưng Việt Nam có thể phát triển các hệ thống AI chuyên ngành, dựa trên dữ liệu và tri thức của Việt Nam.
Thứ ba, phải kết hợp chuyên gia ngành với chuyên gia công nghệ
AI chuyên ngành không thể chỉ do kỹ sư phần mềm làm. Nó cần chuyên gia hiểu nghề.
Trong lĩnh vực tài nguyên nước, kỹ sư AI phải làm việc cùng chuyên gia thủy văn, thủy lực, quy hoạch, vận hành công trình và phòng chống thiên tai.
Thứ tư, cần xây dựng hạ tầng dữ liệu và điện toán dùng chung
Nếu mỗi đơn vị giữ dữ liệu riêng, mỗi dự án xây một hệ thống riêng, AI sẽ rất khó phát triển. Cần có hạ tầng dữ liệu, tiêu chuẩn dữ liệu, API, kho tri thức và cơ chế chia sẻ an toàn.
Thứ năm, phải đặt vấn đề chủ quyền AI
Chủ quyền AI không có nghĩa là tự làm tất cả. Chủ quyền AI có nghĩa là biết phần nào phải tự chủ, phần nào có thể hợp tác, phần nào có thể thuê dịch vụ, và phần nào tuyệt đối không được mất quyền kiểm soát.
Đây chính là tư duy mà các ngành như tài nguyên nước, thủy lợi, khí tượng thủy văn và phòng chống thiên tai cần sớm tiếp cận.
13. Kết luận
Cuộc cạnh tranh Mỹ – Trung về AI thực chất không phải là cuộc cạnh tranh xem ai có chatbot tốt hơn.
Đó là cuộc cạnh tranh giành quyền kiểm soát các tầng nền tảng của nền kinh tế tương lai.
Tầng thứ nhất là chip và năng lực tính toán.
Tầng thứ hai là dữ liệu.
Tầng thứ ba là mô hình AI nền tảng.
Tầng thứ tư là nhân lực khoa học công nghệ.
Tầng thứ năm là tiêu chuẩn và luật chơi.
Tầng thứ sáu là chuỗi cung ứng công nghiệp.
Tầng thứ bảy là năng lượng và trung tâm dữ liệu.
Tầng thứ tám là năng lực ứng dụng AI vào sản xuất, quốc phòng và quản trị quốc gia.
Nhìn như vậy, chúng ta sẽ thấy AI không còn là chuyện riêng của ngành công nghệ thông tin. AI là câu chuyện của kinh tế, chính trị, an ninh, công nghiệp, giáo dục, năng lượng, tài nguyên và quản trị quốc gia.
Với Việt Nam, điều quan trọng nhất không phải là lo sợ trước cuộc cạnh tranh giữa các cường quốc. Điều quan trọng là nhận ra sớm vị trí của mình trong trật tự công nghệ mới.
Chúng ta có thể chưa làm chủ được chip tiên tiến.
Chúng ta có thể chưa xây dựng được mô hình AI nền tảng ngang tầm thế giới.
Nhưng chúng ta có thể bắt đầu từ những thứ rất thiết thực: dữ liệu chuyên ngành, tri thức chuyên gia, bài toán Việt Nam và năng lực ứng dụng AI vào quản lý, sản xuất và phục vụ người dân.
Đó có thể là con đường phù hợp nhất để Việt Nam không đứng ngoài kỷ nguyên AI.
Một suy nghĩ bổ sung
Trong thế kỷ XX, nhiều quốc gia đi lên nhờ tài nguyên, lao động rẻ hoặc vị trí địa chính trị.
Trong thế kỷ XXI, những lợi thế đó vẫn quan trọng, nhưng sẽ không còn đủ.
Lợi thế mới sẽ thuộc về những quốc gia biết biến dữ liệu thành tri thức, biến tri thức thành công nghệ, và biến công nghệ thành năng lực cạnh tranh.
Cuộc cạnh tranh Mỹ – Trung chỉ là biểu hiện rõ nhất của một xu thế lớn hơn: thế giới đang bước vào thời đại mà quyền lực kinh tế ngày càng gắn với quyền lực công nghệ.
Vì vậy, đối với các quốc gia đang phát triển, câu hỏi không phải là chúng ta có tham gia cuộc đua AI hay không.
Câu hỏi là chúng ta sẽ tham gia bằng cách nào.
Và có lẽ, con đường thực tế nhất là bắt đầu từ chính những dữ liệu, tri thức và vấn đề mà chúng ta hiểu sâu nhất.
Đối với tôi, trong lĩnh vực tài nguyên nước và thủy lợi, đó chính là nơi AI có thể gặp tri thức chuyên gia, dữ liệu có thể trở thành năng lực ra quyết định, và kinh nghiệm của nhiều thế hệ có thể được chuyển hóa thành tài sản số cho tương lai.
Tài liệu tham khảo
- White House. America’s AI Action Plan. 2025.
- State Council of China. New Generation Artificial Intelligence Development Plan. 2017.
- Bureau of Industry and Security, U.S. Department of Commerce. Commerce Strengthens Export Controls to Restrict China’s Capability to Produce Advanced Semiconductors for Military Applications. 2024.
- U.S. Department of the Treasury. Outbound Investment Security Program. 2024–2025.
- Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. AI Index Report 2026. 2026.
- World Intellectual Property Organization. Patent Landscape Report: Generative Artificial Intelligence. 2024.
- International Energy Agency. Energy and AI. 2025.
- National Institute of Standards and Technology. AI Risk Management Framework. 2023.