Đỗ Đức Dũng
Tóm tắt
Trong lịch sử phát triển, tài nguyên thiên nhiên như đất đai, khoáng sản, dầu khí, rừng, nước và vị trí địa lý từng là những yếu tố quan trọng quyết định sức mạnh kinh tế của nhiều quốc gia. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên số và đặc biệt là kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, dữ liệu đang nổi lên như một nguồn lực chiến lược mới. Bài viết phân tích câu hỏi: trong tương lai, quốc gia giàu dữ liệu hay quốc gia giàu tài nguyên sẽ mạnh hơn? Trên cơ sở các nghiên cứu của World Bank, OECD, UNCTAD và IMF, bài viết cho rằng câu trả lời không nằm ở sự đối lập giản đơn giữa dữ liệu và tài nguyên. Quốc gia mạnh trong tương lai không nhất thiết là quốc gia có nhiều tài nguyên nhất, cũng không phải là quốc gia chỉ có nhiều dữ liệu nhất, mà là quốc gia có năng lực chuyển hóa tài nguyên, dữ liệu và tri thức thành năng suất, công nghệ, năng lực quản trị và sức cạnh tranh dài hạn. Đối với Việt Nam, đặc biệt trong các lĩnh vực tài nguyên nước, nông nghiệp, khí tượng thủy văn, đất đai và phòng chống thiên tai, nhiệm vụ chiến lược là biến kho dữ liệu chuyên ngành thành tài sản số, tri thức số và năng lực ra quyết định.
Từ khóa: dữ liệu, tài nguyên thiên nhiên, AI, tài sản chiến lược, chủ quyền dữ liệu, tài nguyên nước, kinh tế số, quản trị quốc gia.
1. Đặt vấn đề
Trong thế kỷ XX, khi nói đến sức mạnh của một quốc gia, người ta thường nghĩ đến tài nguyên thiên nhiên.
Quốc gia nào có nhiều dầu mỏ, khí đốt, than đá, quặng kim loại, đất đai màu mỡ, rừng, biển, nguồn nước và vị trí địa lý thuận lợi thường được xem là có nhiều lợi thế phát triển. Điều đó đúng trong nhiều giai đoạn lịch sử. Tài nguyên đã giúp nhiều quốc gia tích lũy vốn, xây dựng công nghiệp, phát triển hạ tầng và mở rộng ảnh hưởng chính trị.
Tuy nhiên, bước sang thế kỷ XXI, một loại tài nguyên mới đang nổi lên: dữ liệu.
Dữ liệu không giống dầu mỏ, than đá hay khoáng sản. Dữ liệu có thể được tạo ra liên tục trong quá trình con người sống, làm việc, sản xuất, giao dịch, học tập, di chuyển, quan trắc tự nhiên và quản lý xã hội. Dữ liệu cũng có thể được tái sử dụng nhiều lần, kết hợp với nhiều nguồn khác nhau và tạo ra giá trị mới thông qua phân tích, mô hình hóa và trí tuệ nhân tạo.
Câu hỏi đặt ra là: trong tương lai, quốc gia giàu dữ liệu hay quốc gia giàu tài nguyên sẽ mạnh hơn?
Đây không chỉ là một câu hỏi kinh tế. Đây là câu hỏi về mô hình phát triển, năng lực cạnh tranh, chủ quyền số và vị thế quốc gia trong trật tự thế giới mới.
2. Phương pháp tiếp cận
Bài viết tiếp cận vấn đề từ góc độ kinh tế chính trị công nghệ, kết hợp với phân tích phát triển bền vững và quản trị dữ liệu.
Các luận điểm chính dựa trên bốn nhóm tài liệu.
Thứ nhất là các nghiên cứu về tài sản quốc gia và phát triển bền vững. World Bank cho rằng GDP không đủ để đánh giá bền vững phát triển, vì cần nhìn vào danh mục tài sản rộng hơn gồm vốn sản xuất, vốn con người, vốn tự nhiên và tài sản tài chính ròng. Cách tiếp cận “của cải quốc gia” giúp đánh giá một nền kinh tế đang tăng trưởng bằng cách mở rộng hay làm suy giảm nền tảng sản xuất dài hạn của mình.
Thứ hai là các nghiên cứu về dữ liệu trong nền kinh tế số. World Bank nhấn mạnh rằng dữ liệu, khi được chuyển hóa thành thông tin có giá trị, có thể cải thiện đời sống, chuyển đổi nền kinh tế và hỗ trợ phát triển. Tuy nhiên, dữ liệu cũng cần được quản trị thông qua hạ tầng, chính sách, pháp luật, thể chế và cơ chế sử dụng an toàn, có đạo đức và đáng tin cậy.
Thứ ba là các nghiên cứu về bất bình đẳng trong kinh tế dữ liệu. UNCTAD chỉ ra rằng kinh tế số dựa trên dữ liệu đang có sự mất cân đối lớn: các nước kém phát triển còn hạn chế về kết nối, tốc độ tải xuống và chi phí truy cập, trong khi Hoa Kỳ và Trung Quốc chiếm khoảng 90% giá trị vốn hóa thị trường của các nền tảng số lớn nhất thế giới.
Thứ tư là các nghiên cứu về điều kiện phát triển AI. World Bank nêu bốn nền tảng quan trọng cho hệ sinh thái AI ở các nước đang phát triển: kết nối và hạ tầng số, năng lực tính toán, dữ liệu theo bối cảnh và năng lực con người.
Từ các cơ sở đó, bài viết đưa ra luận điểm trung tâm:
- Trong tương lai, sức mạnh quốc gia không nằm đơn giản ở việc có nhiều tài nguyên hay nhiều dữ liệu, mà nằm ở năng lực biến tài nguyên và dữ liệu thành tri thức, công nghệ, năng suất và năng lực quản trị.
3. Tài nguyên thiên nhiên từng là nền tảng của quyền lực kinh tế
Trong phần lớn lịch sử nhân loại, tài nguyên thiên nhiên là nền tảng của sự giàu có.
Đất đai quyết định sức mạnh của xã hội nông nghiệp. Than đá và quặng sắt thúc đẩy cách mạng công nghiệp. Dầu mỏ định hình địa chính trị thế kỷ XX. Nguồn nước, rừng, biển, khí hậu và vị trí địa lý ảnh hưởng trực tiếp đến an ninh lương thực, năng lượng, giao thông và phát triển đô thị.
Không thể phủ nhận vai trò của tài nguyên.
Một quốc gia có tài nguyên tốt thường có lợi thế ban đầu. Tài nguyên có thể tạo nguồn thu ngân sách, thu hút đầu tư, tạo việc làm, phát triển hạ tầng và hỗ trợ công nghiệp hóa.
Tuy nhiên, lịch sử cũng cho thấy tài nguyên không tự động bảo đảm thịnh vượng.
Nhiều quốc gia giàu tài nguyên vẫn phát triển chậm, phụ thuộc vào xuất khẩu nguyên liệu thô, dễ tổn thương trước biến động giá thế giới và gặp khó khăn trong đa dạng hóa nền kinh tế. IMF gọi đây là một trong những nghịch lý của phát triển: dầu mỏ, khoáng sản và tài nguyên nông nghiệp có thể đem lại nguồn lợi lớn, nhưng các quốc gia giàu tài nguyên thường gặp những “cạm bẫy” làm suy yếu kết quả kinh tế, trong đó có sự dịch chuyển nguồn lực ra khỏi khu vực sản xuất chế tạo và nguy cơ hình thành các cấu trúc thể chế phụ thuộc vào kiểm soát tài nguyên.
Vì vậy, tài nguyên là lợi thế, nhưng không phải là số phận.
Tài nguyên chỉ trở thành sức mạnh nếu đi cùng thể chế tốt, công nghệ tốt, quản trị tốt và khả năng chuyển hóa tài nguyên thô thành giá trị gia tăng cao.
4. Giàu tài nguyên nhưng nghèo năng lực chuyển hóa vẫn có thể yếu
Một mỏ dầu chưa khai thác không tự tạo ra sự thịnh vượng. Một con sông lớn không tự bảo đảm an ninh nước. Một vùng đất màu mỡ không tự tạo ra nền nông nghiệp hiện đại.
Giá trị thật sự xuất hiện khi tài nguyên được tổ chức, khai thác, bảo vệ và chuyển hóa bằng công nghệ, thể chế và tri thức.
Một quốc gia có dầu mỏ nhưng không có công nghiệp chế biến, không có quỹ đầu tư dài hạn, không có thể chế minh bạch và không đa dạng hóa nền kinh tế có thể bị phụ thuộc vào giá dầu.
Một quốc gia có nguồn nước dồi dào nhưng thiếu quy hoạch, thiếu quan trắc, thiếu dự báo và thiếu phối hợp lưu vực vẫn có thể thiếu nước, ô nhiễm nước hoặc chịu rủi ro lũ lụt nghiêm trọng.
Một quốc gia có đất nông nghiệp rộng nhưng thiếu giống tốt, dữ liệu đất, dữ liệu khí hậu, công nghệ tưới, logistics và thị trường vẫn khó tạo ra nền nông nghiệp giá trị cao.
Điều này cho thấy vấn đề không nằm ở lượng tài nguyên tuyệt đối. Vấn đề nằm ở năng lực chuyển hóa tài nguyên.
Trong kỷ nguyên AI, năng lực chuyển hóa đó ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu.
Muốn khai thác nước tốt phải có dữ liệu mưa, dòng chảy, mực nước, chất lượng nước, nhu cầu dùng nước, công trình và kịch bản khí hậu.
Muốn khai thác đất tốt phải có dữ liệu thổ nhưỡng, địa hình, độ ẩm, cây trồng, sâu bệnh, thị trường và quy hoạch sử dụng đất.
Muốn khai thác khoáng sản tốt phải có dữ liệu địa chất, công nghệ khai thác, môi trường, logistics, giá cả và rủi ro thị trường.
Như vậy, dữ liệu không thay thế tài nguyên. Dữ liệu làm cho tài nguyên trở nên có thể quản trị tốt hơn, khai thác hiệu quả hơn và bền vững hơn.
5. Dữ liệu đang trở thành tài nguyên chiến lược mới
Dữ liệu được gọi là tài nguyên mới không phải vì nó giống tài nguyên thiên nhiên, mà vì nó ngày càng trở thành đầu vào thiết yếu của sản xuất, quản trị và đổi mới sáng tạo.
Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng.
Dữ liệu giúp nhà nước thiết kế chính sách.
Dữ liệu giúp nhà khoa học phát hiện quy luật.
Dữ liệu giúp AI học, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.
Dữ liệu giúp xã hội phản ứng nhanh hơn trước khủng hoảng, thiên tai, dịch bệnh và biến động thị trường.
OECD cho rằng việc sử dụng dữ liệu tạo ra lợi ích thực cho cá nhân, tổ chức, nền kinh tế và xã hội; đồng thời nhấn mạnh quản trị dữ liệu là vấn đề xuyên ngành, đòi hỏi cách tiếp cận toàn chính phủ để cân bằng giữa khai thác giá trị và quản lý rủi ro.
Điểm khác biệt rất lớn giữa dữ liệu và tài nguyên thiên nhiên là dữ liệu có thể được tái sử dụng.
Một thùng dầu dùng xong là hết.
Một tấn than đốt xong là mất.
Nhưng một bộ dữ liệu nếu được tổ chức tốt có thể dùng cho nhiều mục đích: nghiên cứu, dự báo, quy hoạch, vận hành, giáo dục, đào tạo AI, kiểm định chính sách và hỗ trợ ra quyết định.
Dữ liệu cũng có khả năng kết hợp.
Dữ liệu mưa khi đứng riêng có một giá trị. Dữ liệu mưa kết hợp với địa hình, sử dụng đất, hồ chứa, sông ngòi, công trình, dân cư và tài sản sẽ tạo ra năng lực đánh giá rủi ro lũ lụt tốt hơn nhiều.
Giá trị của dữ liệu vì thế không chỉ nằm ở bản thân nó, mà nằm ở khả năng kết nối, phân tích và chuyển hóa thành tri thức.
6. Nhưng giàu dữ liệu cũng chưa chắc mạnh
Tuy nhiên, cần tránh một ngộ nhận khác: cứ có nhiều dữ liệu là mạnh.
Không phải vậy.
Dữ liệu nếu không được chuẩn hóa có thể trở thành gánh nặng.
Dữ liệu nếu không được kiểm định có thể dẫn đến quyết định sai.
Dữ liệu nếu bị chia cắt trong từng cơ quan, từng dự án, từng hệ thống riêng lẻ thì rất khó tạo ra giá trị tổng hợp.
Dữ liệu nếu không có cơ chế bảo vệ có thể trở thành rủi ro an ninh.
Dữ liệu nếu không có con người hiểu bối cảnh có thể bị diễn giải sai.
Đây là lý do World Bank nhấn mạnh rằng hệ sinh thái AI không chỉ cần dữ liệu, mà cần đồng thời bốn nền tảng: kết nối, năng lực tính toán, dữ liệu theo bối cảnh và kỹ năng con người.
Nói cách khác, dữ liệu không tự trở thành sức mạnh.
Dữ liệu chỉ trở thành sức mạnh khi được đặt trong một hệ sinh thái gồm hạ tầng, thể chế, công nghệ, nhân lực và bài toán thực tế.
Điều này rất giống với tài nguyên thiên nhiên.
Tài nguyên thiên nhiên nếu không có công nghệ và thể chế thì chỉ là nguyên liệu thô.
Dữ liệu nếu không có công nghệ và tri thức thì cũng chỉ là dữ liệu thô.
7. Từ “tài nguyên thô” đến “tri thức có thể hành động”
Điểm mấu chốt của kỷ nguyên AI là sự chuyển dịch từ dữ liệu thô sang tri thức có thể hành động.
Một bảng số liệu mực nước là dữ liệu.
Một biểu đồ diễn biến mực nước là thông tin.
Một mô hình dự báo lũ là tri thức tính toán.
Một khuyến nghị vận hành hồ chứa theo kịch bản là tri thức có thể hành động.
Một hệ thống AI hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực là năng lực quản trị.
Giá trị tăng dần qua từng tầng.
Quốc gia mạnh trong tương lai sẽ không chỉ là quốc gia thu thập được nhiều dữ liệu. Quốc gia mạnh là quốc gia có khả năng biến dữ liệu thành quyết định đúng, nhanh và có trách nhiệm.
Đây chính là sự khác biệt giữa “giàu dữ liệu” và “làm chủ dữ liệu”.
Giàu dữ liệu là có nhiều dữ liệu.
Làm chủ dữ liệu là biết dữ liệu nằm ở đâu, có chất lượng thế nào, ai được dùng, dùng vào việc gì, có thể kết nối với nguồn nào, có thể tạo ra tri thức gì và có thể hỗ trợ quyết định nào.
Trong quản trị quốc gia, sự khác biệt này là rất lớn.
8. Dữ liệu và AI có thể làm thay đổi cách khai thác tài nguyên
Nếu chỉ đặt câu hỏi “dữ liệu hay tài nguyên cái nào mạnh hơn” thì có thể dẫn đến một sự đối lập không cần thiết.
Thực tế, dữ liệu và tài nguyên không loại trừ nhau.
Ngược lại, dữ liệu sẽ làm thay đổi cách khai thác tài nguyên.
Trong nông nghiệp, dữ liệu giúp chuyển từ sản xuất theo kinh nghiệm sang nông nghiệp chính xác.
Trong năng lượng, dữ liệu giúp tối ưu vận hành lưới điện, dự báo nhu cầu và tích hợp năng lượng tái tạo.
Trong khai khoáng, dữ liệu giúp giảm rủi ro môi trường, tối ưu khai thác và quản lý vòng đời mỏ.
Trong tài nguyên nước, dữ liệu giúp dự báo lũ, hạn, mặn, điều tiết hồ chứa, phân bổ nước và quản trị lưu vực.
Trong đô thị, dữ liệu giúp quản lý giao thông, thoát nước, chất thải, năng lượng và rủi ro ngập.
Vì vậy, quốc gia nào vừa có tài nguyên, vừa có dữ liệu về tài nguyên, lại có năng lực AI để phân tích và quản trị tài nguyên, quốc gia đó sẽ có lợi thế rất lớn.
Điểm yếu của nhiều nước đang phát triển không phải là thiếu tài nguyên. Điểm yếu là thiếu dữ liệu tốt về tài nguyên, thiếu hệ thống liên thông và thiếu năng lực chuyển dữ liệu thành quyết định.
Đây là bài toán Việt Nam cần đặc biệt quan tâm.
9. Kinh tế dữ liệu đang có xu hướng tập trung quyền lực
Một đặc điểm đáng chú ý của kinh tế dữ liệu là xu hướng tập trung.
Trong nền kinh tế tài nguyên truyền thống, một mỏ dầu nằm ở đâu thì quốc gia đó có quyền lợi tự nhiên nhất định đối với mỏ dầu đó.
Nhưng trong kinh tế dữ liệu, dữ liệu có thể được thu thập, xử lý và khai thác xuyên biên giới thông qua các nền tảng số.
UNCTAD chỉ ra rằng Hoa Kỳ và Trung Quốc nổi bật nhất về năng lực tham gia và hưởng lợi từ kinh tế số dựa trên dữ liệu, khi hai nước này chiếm khoảng 90% giá trị vốn hóa thị trường của các nền tảng số lớn nhất thế giới; các nền tảng hàng đầu cũng đang đầu tư vào nhiều khâu của chuỗi giá trị dữ liệu toàn cầu, làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của họ.
Điều này tạo ra một câu hỏi rất lớn cho các nước đang phát triển.
Nếu dữ liệu được tạo ra ở một quốc gia nhưng giá trị lớn nhất lại bị các nền tảng nước ngoài nắm giữ, quốc gia đó có thực sự làm chủ được tài nguyên dữ liệu của mình không?
Đây là lý do các khái niệm như chủ quyền dữ liệu, chủ quyền số, hạ tầng dữ liệu quốc gia và AI chủ quyền ngày càng được nhắc đến nhiều hơn.
Tuy nhiên, chủ quyền dữ liệu không có nghĩa là đóng cửa dữ liệu.
Chủ quyền dữ liệu là khả năng kiểm soát, quản trị, chia sẻ và khai thác dữ liệu theo lợi ích chính đáng của quốc gia, tổ chức và người dân.
10. Tài nguyên thiên nhiên có thể cạn kiệt, dữ liệu có thể mất giá nếu không được cập nhật
Một điểm khác biệt nữa cần làm rõ: tài nguyên thiên nhiên có thể cạn kiệt về vật chất, còn dữ liệu có thể “cạn kiệt” về giá trị nếu lỗi thời, sai lệch hoặc không được cập nhật.
Một bản đồ địa hình cũ có thể không còn phản ánh đúng thực tế đô thị hóa.
Một chuỗi số liệu thủy văn bị thiếu kiểm định có thể dẫn đến dự báo sai.
Một cơ sở dữ liệu công trình không cập nhật tình trạng vận hành có thể gây rủi ro trong phòng chống thiên tai.
Một bộ dữ liệu dân cư không bảo đảm chất lượng có thể làm sai lệch chính sách an sinh.
Vì vậy, làm chủ dữ liệu không phải là thu thập một lần rồi cất giữ.
Làm chủ dữ liệu là một quá trình liên tục: thu thập, chuẩn hóa, cập nhật, kiểm định, bảo mật, chia sẻ, phân tích và sử dụng.
Đối với ngành tài nguyên nước, điều này đặc biệt quan trọng. Nước luôn biến động theo thời gian, không gian, mùa vụ, khí hậu, khai thác thượng nguồn và thay đổi sử dụng đất. Vì vậy, dữ liệu tài nguyên nước nếu không cập nhật thường xuyên sẽ mất dần giá trị trong quản lý.
11. Việt Nam: không giàu tài nguyên theo nghĩa tuyệt đối, nhưng có thể giàu dữ liệu chuyên ngành
Việt Nam không phải là quốc gia giàu tài nguyên ở quy mô toàn cầu như một số nước có trữ lượng dầu khí, khoáng sản hoặc đất đai rất lớn.
Nhưng Việt Nam có một lợi thế rất quan trọng: chúng ta có những bài toán phát triển rất đặc thù và có kho dữ liệu chuyên ngành tích lũy nhiều năm.
Đó là dữ liệu về:
- tài nguyên nước;
- khí tượng thủy văn;
- nông nghiệp nhiệt đới;
- đất đai;
- hệ thống sông ngòi;
- hồ chứa;
- đê điều;
- thủy lợi;
- thiên tai;
- đô thị hóa;
- xâm nhập mặn;
- sạt lở;
- biến đổi khí hậu;
- Đồng bằng sông Cửu Long;
- lưu vực sông Hồng;
- lưu vực sông Đồng Nai;
- miền Trung thường xuyên chịu bão lũ.
Những dữ liệu này không dễ mua từ bên ngoài. Chúng được tạo ra từ hàng chục năm quan trắc, nghiên cứu, quy hoạch, vận hành và quản lý thực tiễn.
Nếu được số hóa, chuẩn hóa, tích hợp và khai thác bằng AI, đó có thể trở thành tài sản chiến lược rất lớn của Việt Nam.
Đặc biệt trong ngành tài nguyên nước, lợi thế của Việt Nam không chỉ nằm ở dữ liệu đo đạc, mà còn nằm ở kinh nghiệm chuyên gia. Có những hiểu biết về lũ, hạn, mặn, vận hành công trình và ứng xử của hệ thống sông ngòi mà chỉ những người làm nghề lâu năm mới cảm nhận được.
Nếu tri thức đó không được chuyển hóa thành dữ liệu và mô hình, nó sẽ mất dần theo thời gian.
12. Trong ngành tài nguyên nước, dữ liệu có thể làm tài nguyên nước “thông minh hơn”
Tài nguyên nước là một ví dụ rất rõ cho mối quan hệ giữa tài nguyên và dữ liệu.
Một lưu vực sông không chỉ là dòng nước. Nó là một hệ thống sống gồm mưa, dòng chảy, địa hình, đất, thảm phủ, công trình, dân cư, sản xuất, môi trường và thể chế quản lý.
Nếu chỉ có nước mà không có dữ liệu, chúng ta khó biết:
- nước đến từ đâu;
- nước đang được dùng như thế nào;
- nơi nào thiếu nước;
- nơi nào có nguy cơ lũ;
- nơi nào ô nhiễm;
- hồ chứa nên vận hành ra sao;
- vùng nào cần ưu tiên cấp nước;
- kịch bản biến đổi khí hậu sẽ tác động thế nào;
- quyết định hôm nay sẽ tạo hệ quả gì sau vài năm.
Khi có dữ liệu tốt, tài nguyên nước trở nên “nhìn thấy được”.
Khi có mô hình tốt, tài nguyên nước trở nên “dự báo được”.
Khi có AI và Digital Twin, tài nguyên nước có thể trở nên “quản trị được” theo thời gian gần thực.
Đây chính là tương lai của quản trị tài nguyên nước.
Không phải nước nhiều là đủ.
Phải biết nước ở đâu, khi nào, chất lượng thế nào, ai cần, dùng cho mục đích gì, rủi ro ra sao và phương án tối ưu là gì.
Đó là nơi dữ liệu làm tăng giá trị của tài nguyên.
13. Hàm ý chính sách: từ quản lý tài nguyên sang quản trị tài sản dữ liệu
Từ các phân tích trên, có thể rút ra một số hàm ý chính sách.
Thứ nhất, phải coi dữ liệu là một loại tài sản quốc gia
Không chỉ tài nguyên thiên nhiên mới cần kiểm kê. Dữ liệu cũng cần được kiểm kê.
Cần biết quốc gia đang có những bộ dữ liệu nào, ai quản lý, chất lượng ra sao, cập nhật đến đâu, có thể chia sẻ thế nào và phục vụ những bài toán gì.
Thứ hai, cần xây dựng hạ tầng dữ liệu chuyên ngành
Mỗi ngành cần có cơ sở dữ liệu chuẩn, mã hóa thống nhất, hệ tọa độ thống nhất, chuẩn thời gian, chuẩn thuộc tính, API chia sẻ và cơ chế cập nhật thường xuyên.
Trong tài nguyên nước, điều này bao gồm dữ liệu trạm đo, lưu vực, sông ngòi, hồ chứa, công trình, nhu cầu nước, chất lượng nước, thiên tai và quy hoạch.
Thứ ba, phải gắn dữ liệu với bài toán ra quyết định
Dữ liệu không nên được xây dựng chỉ để lưu trữ.
Dữ liệu phải phục vụ các quyết định: quy hoạch gì, vận hành gì, cảnh báo gì, phân bổ nguồn lực gì, đầu tư ở đâu, ưu tiên ai, ứng phó ra sao.
Thứ tư, cần bảo vệ chủ quyền dữ liệu nhưng không đóng kín dữ liệu
Dữ liệu cần được chia sẻ có kiểm soát để tạo giá trị. Đóng kín dữ liệu có thể làm mất cơ hội đổi mới. Nhưng chia sẻ không kiểm soát lại có thể gây rủi ro an ninh, quyền riêng tư và mất lợi thế chiến lược.
Thứ năm, cần đào tạo thế hệ chuyên gia lai
Tương lai cần những người vừa hiểu chuyên ngành, vừa hiểu dữ liệu, mô hình và AI.
Trong tài nguyên nước, đó sẽ là thế hệ kỹ sư biết thủy văn, thủy lực, GIS, cơ sở dữ liệu, mô hình số và AI ở mức đủ để đặt câu hỏi đúng, kiểm chứng kết quả và sử dụng công nghệ có trách nhiệm.
14. Thảo luận: câu hỏi không phải là dữ liệu hay tài nguyên
Đến đây, có thể trả lời câu hỏi ban đầu một cách rõ hơn.
Trong tương lai, quốc gia giàu dữ liệu hay quốc gia giàu tài nguyên sẽ mạnh hơn?
Nếu chỉ giàu tài nguyên mà không có thể chế, công nghệ và dữ liệu, quốc gia đó có thể bị mắc kẹt trong khai thác thô.
Nếu chỉ giàu dữ liệu mà không có năng lực tính toán, nhân lực, thể chế và bài toán thực tế, dữ liệu cũng không tạo ra sức mạnh.
Quốc gia mạnh nhất sẽ là quốc gia biết kết hợp cả ba yếu tố:
- tài nguyên vật chất;
- dữ liệu;
- tri thức và công nghệ.
Trong đó, dữ liệu đóng vai trò như cầu nối giữa tài nguyên và tri thức.
Tài nguyên là cái ta có.
Dữ liệu là cách ta hiểu cái ta có.
AI là công cụ giúp ta khai thác hiểu biết đó.
Quản trị là cách ta biến hiểu biết thành quyết định.
Vì vậy, trong thế kỷ XXI, một quốc gia giàu tài nguyên nhưng nghèo dữ liệu sẽ khó mạnh. Một quốc gia giàu dữ liệu nhưng nghèo năng lực quản trị cũng khó mạnh. Quốc gia mạnh sẽ là quốc gia làm chủ được chu trình: tài nguyên – dữ liệu – tri thức – công nghệ – quyết định – giá trị.
15. Kết luận
Dữ liệu đang trở thành nguồn lực chiến lược mới của nền kinh tế thế giới. Nhưng dữ liệu không thay thế hoàn toàn tài nguyên thiên nhiên. Thay vào đó, dữ liệu làm thay đổi cách con người hiểu, khai thác, bảo vệ và nâng cao giá trị của tài nguyên.
Trong tương lai, các quốc gia giàu tài nguyên vẫn có lợi thế nếu họ biết sử dụng dữ liệu, AI và thể chế tốt để chuyển hóa tài nguyên thành giá trị gia tăng cao. Ngược lại, các quốc gia không quá giàu tài nguyên vẫn có thể vươn lên nếu họ làm chủ dữ liệu, phát triển nhân lực, xây dựng hạ tầng số và ứng dụng AI vào các lĩnh vực có lợi thế.
Đối với Việt Nam, bài học quan trọng là không nên chỉ nhìn tài nguyên theo nghĩa truyền thống.
Dữ liệu tài nguyên nước, đất đai, nông nghiệp, khí tượng thủy văn, thiên tai, công trình, dân cư và kinh nghiệm chuyên gia cũng là một dạng tài sản quốc gia.
Nếu những tài sản đó được số hóa, chuẩn hóa, liên thông và khai thác bằng AI, Việt Nam có thể tạo ra một lợi thế phát triển rất riêng.
Không nhất thiết phải là quốc gia giàu tài nguyên nhất.
Nhưng phải trở thành quốc gia biết rõ tài nguyên của mình nhất, biết quản trị tài nguyên của mình tốt nhất, và biết biến dữ liệu về tài nguyên thành tri thức phục vụ phát triển bền vững.
Một suy nghĩ bổ sung
Trong quá khứ, con người thường đi tìm sức mạnh dưới lòng đất: than đá, dầu mỏ, quặng kim loại.
Ngày nay, một phần sức mạnh mới nằm trong các dòng dữ liệu: dữ liệu về con người, tự nhiên, sản xuất, giao thông, khí hậu, nguồn nước, đất đai và tri thức chuyên gia.
Nhưng dữ liệu cũng giống như tài nguyên. Nếu chỉ cất giữ, nó chưa tạo ra tương lai. Nếu khai thác thiếu trách nhiệm, nó có thể gây rủi ro. Nếu để người khác khai thác thay mình, ta có thể mất lợi thế.
Vì vậy, vấn đề không phải là tôn thờ dữ liệu thay cho tài nguyên.
Vấn đề là phải học cách nhìn tài nguyên bằng dữ liệu, quản trị dữ liệu bằng thể chế, khai thác dữ liệu bằng AI và chuyển hóa tất cả thành tri thức phục vụ con người.
Có lẽ trong thế kỷ XXI, quốc gia mạnh không phải là quốc gia có nhiều nhất, mà là quốc gia hiểu sâu nhất, tổ chức tốt nhất và chuyển hóa nhanh nhất những gì mình có thành giá trị cho tương lai.
Tài liệu tham khảo
- World Bank. The Changing Wealth of Nations 2024.
- World Bank. World Development Report 2021: Data for Better Lives.
- World Bank. Digital Progress and Trends Report 2025: AI Foundations.
- OECD. Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being.
- UNCTAD. Digital Economy Report 2021.
- IMF. The Natural Resource Curse.