Từ những tranh luận sôi nổi về công nghệ đến việc phát triển sâu rộng trong ngành công nghiệp, cuộc đua AI giai đoạn thứ hai tập trung vào ứng dụng thực tế và quản trị

Tờ Tân Văn Chứng khoán, phóng viên Lưu Trác

Tại hiện trường Hội nghị thường niên 2026 của Diễn đàn Kinh tế châu Á Bác Ngao, AI chắc chắn là chủ đề được quan tâm nhiều nhất. Các diễn đàn phụ xoay quanh chủ đề AI diễn ra một cái tiếp theo cái khác, mức độ “nóng” tiếp tục tăng. Khác với những năm trước, khi bên ngoài chủ yếu bàn nhiều hơn về đột phá kỹ thuật và vòng lặp nâng cấp mô hình, năm nay giới bên ngoài quan tâm hơn đến việc AI làm sao có thể thực sự đi vào dây chuyền sản xuất tuyến đầu của ngành, từ “trông thì rất mạnh” chuyển sang “dùng lên thì có hiệu quả”, và đồng thời, khi đẩy nhanh triển khai, làm sao vẫn giữ vững các nguyên tắc giới hạn về an toàn, trách nhiệm và quản trị.

Báo cáo công tác của Chính phủ năm 2026 đã đề xuất xây dựng một hình thái mới của kinh tế thông minh. Sẽ đẩy sâu và mở rộng “Trí tuệ nhân tạo +”, thúc đẩy thế hệ thiết bị đầu cuối thông minh và tác nhân thông minh (intelligent agents) tăng tốc được phổ biến; đồng thời thúc đẩy ứng dụng thương mại hóa quy mô lớn của AI trong các lĩnh vực ngành trọng điểm, bồi dưỡng các ngành nghề, mô hình và phương thức kinh doanh mới mang tính “nguyên sinh trí tuệ”. Dựa theo định hướng chính sách này để quan sát các cuộc thảo luận tại Diễn đàn châu Á Bác Ngao lần này, không khó để nhận ra rằng AI đang chuyển từ đua tốc độ công nghệ sang chuyên sâu phát triển theo ngành; điểm rơi cạnh tranh không còn chỉ nằm ở bản thân mô hình và năng lực tính toán, mà còn ở việc lồng ghép vào bối cảnh, tái cấu trúc tổ chức và theo kịp đồng bộ hệ thống quản trị.

Từ cạnh tranh kỹ thuật sang triển khai theo bối cảnh

“AI đi đến ngày hôm nay, vấn đề mà giới công nghiệp quan tâm nhất không còn là có mô hình mới hay không, mà là liệu có thể tạo ra giá trị thực hay không.” Từ Giang Oanh, nguyên Phó Thư ký Hội đồng Nhà nước, Chủ nhiệm Ủy ban chuyên gia tư vấn dữ liệu quốc gia, Chủ tịch danh dự Hiệp hội Kinh tế Công nghiệp Trung Quốc, cho biết: Trong thời đại AI và kinh tế số, vai trò của ngành và doanh nghiệp trong đổi mới gia tăng rõ rệt; con đường đổi mới tuyến tính trước đây từ phát hiện nghiên cứu đến phát triển công nghệ rồi đến chuyển hóa công nghiệp đang được tái cấu trúc. Các bộ phận ngành nghề không còn chỉ là mắt xích đầu cuối của chuyển hóa thành quả, mà ngày càng tham gia sâu hơn vào việc phát hiện và nghiên cứu phát triển các công nghệ tiền tuyến.

Viện sĩ Học viện Kỹ thuật Trung Quốc, Giáo sư thỉnh giảng tại Đại học Thanh Hoa, Viện trưởng Viện nghiên cứu ngành công nghiệp thông minh của Đại học Thanh Hoa Trương Á Quyền thì khái quát sự phát triển AI hiện nay thành ba xu hướng lớn: từ AI tạo sinh sang AI tác nhân (agent) thông minh; từ trí tuệ thông tin sang trí tuệ vật lý và trí tuệ sinh học; từ công nghệ đơn lẻ sang “AI+” cấp năng lực toàn diện để trao quyền cho mọi ngành nghề từ nghìn ngành muôn nghề.

Nhận định này đã nhận được sự đồng vọng trong nhiều cuộc thảo luận. Giới doanh nghiệp tham dự nhìn chung cho rằng, AI đang dần vượt khỏi định vị công cụ hỗ trợ, trở thành một lực lượng quan trọng trong việc tái định hình quy trình kinh doanh và logic của ngành. Đới Phổ, Tổng giám đốc điều hành liên danh của Ủy ban toàn cầu (Global Managing Committee) của Roland Berger, viện dẫn kết quả nghiên cứu khảo sát của nhóm ông đối với 200 doanh nghiệp: hơn 90% doanh nghiệp không hài lòng với lợi tức đầu tư AI. Vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở việc nhiều doanh nghiệp vẫn dừng ở giai đoạn thử nghiệm rời rạc, tối ưu cục bộ, thậm chí chỉ là “thêm một chatbot”, chưa thực sự tái dựng quy trình bằng AI, tái tổ chức dữ liệu và tái định hình cấu trúc tổ chức. Ông cho rằng, chỉ khi đưa AI vào toàn bộ quy trình của doanh nghiệp và xây dựng một hệ thống ứng dụng dựa trên dữ liệu độc quyền và cải tạo hệ thống, thì đầu tư AI mới có thể vượt qua “hố sâu giá trị”.

Các bối cảnh triển khai của AI hiện nay đang tăng tốc xuất hiện. “Hiện tại, trong lĩnh vực giáo dục tồn tại lâu dài vấn đề khó có thể đồng thời đạt được chất lượng cao, quy mô lớn và cá nhân hóa; và khi các ứng dụng AI được thúc đẩy thì đang xuất hiện bước đột phá.” Chương Quần, Phó Tổng giám đốc Tập đoàn Công nghệ Viên Lực và Viện trưởng Viện nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, nói với phóng viên Tờ Tân Văn Chứng khoán rằng: kiến trúc phối hợp biên–đám mây (edge-cloud), sự tiến hóa của thiết bị đầu cuối thông minh, cùng với việc tiếp tục hoàn thiện các năng lực nền tảng như truyền thông và năng lực tính toán… đã cung cấp sự hỗ trợ cho các ứng dụng AI quy mô hóa.

Nhiều khách mời cho rằng, trọng tâm cạnh tranh AI sắp tới sẽ chuyển nhiều hơn từ thông số mô hình và năng lực phổ quát sang sự hiểu biết theo ngành, chuyển đổi theo bối cảnh và vòng khép kín thương mại; ai có thể nhanh hơn lồng ghép AI vào sản xuất và đời sống thực tế, thì người đó có khả năng cao hơn chiếm thế chủ động trong cuộc biến đổi ngành lần tiếp theo.

Ứng dụng và quản trị phải thúc đẩy đồng bộ

AI càng tăng tốc đi vào thế giới thực, thì tầm quan trọng của quản trị càng nổi bật. Những người được phỏng vấn nhìn chung cho rằng, AI có thể nâng cao hiệu suất, tối ưu phân bổ nguồn lực và tăng cường tính sẵn có của dịch vụ; nhưng tuyệt đối không thể “lao nhanh” một mình khi đã vượt ra khỏi ranh giới trách nhiệm và ràng buộc thể chế. Ứng dụng và quản trị phải được thúc đẩy đồng bộ.

Thôi Lan, Giám đốc Học viện Tư Thế Dân của Đại học Thanh Hoa và Viện trưởng Viện nghiên cứu quản trị quốc tế trí tuệ nhân tạo của Đại học Thanh Hoa, nói với phóng viên Tờ Tân Văn Chứng khoán rằng: Hiện nay các đột phá công nghệ đã rõ ràng vượt trước việc ứng dụng và xây dựng thể chế; điều này có nghĩa là khi giới công nghiệp thúc đẩy AI đi vào thực tế, vừa phải thấy được tiềm năng của nó, vừa phải đồng bộ thúc đẩy hợp tác hệ sinh thái và xây dựng quy tắc.

Theo những người tham dự, trong các bối cảnh y tế và chăm sóc sức khỏe, vấn đề quản trị AI bộc lộ tập trung hơn. Ngô Văn Đạt, Tổng giám đốc kiêm phụ trách Tập đoàn Sức khỏe Tencent và người phụ trách Phòng thí nghiệm Khoa học Đời sống Tencent, thẳng thắn nói rằng: các nhiệm vụ rủi ro cao không thể hoàn toàn dựa vào tác nhân AI; chủ thể trách nhiệm bắt buộc phải là con người, không thể chuyển trách nhiệm với lý do “AI như vậy mà phán đoán”. Hồ Văn Sơ, Tổng giám đốc công vụ của Tập đoàn Lạc Tập, và Chủ tịch Aiswei’er, Trì Vĩnh Thạc, cũng đưa ra quan điểm rằng: hệ thống y tế có mức độ phức tạp rất cao; việc ứng dụng AI vừa phải tăng hiệu suất, vừa phải cảnh giác trước “bóng” của nó; thúc đẩy chia sẻ tri thức, ra quyết định dựa trên bằng chứng và tiếp cận công bằng… nhưng tiền đề là kiểm soát các tác động bất lợi trong phạm vi có thể quản lý được. Theo Lý Tống Ấn, Phó Tổng giám đốc Chiến lược và Đổi mới, Tổng biên tập điều hành của Nhà xuất bản Thư Vi Tế bào, lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe không thể chỉ nhìn đầu ra có “đúng chất” hay không; hơn nữa phải quan tâm dữ liệu đầu vào có chất lượng cao và đáng tin cậy hay không, kết quả đầu ra có được suy nghĩ mang tính phán đoán và kiểm chứng bối cảnh hay không; vì nếu có sai lầm trong quyết định, cái giá phải trả sẽ lớn hơn nhiều so với các bối cảnh tiêu dùng thông thường.

Trương Á Quyền nêu rằng: nội dung do AI tạo sinh cần được tăng cường gắn nhãn nhận diện; tác nhân thông minh cần có thể truy vết về chủ thể chịu trách nhiệm. Trong hệ thống pháp luật hiện hành, một phần đáng kể các quy tắc vẫn còn áp dụng, nhưng cũng cần bổ sung kịp thời các khoảng trống thể chế đối với các hình thái công nghệ mới. Tại hiện trường hội nghị, có khách mời tham dự thẳng thắn nói với phóng viên Tờ Tân Văn Chứng khoán rằng: các vấn đề như an ninh dữ liệu, định kiến thuật toán, mức độ minh bạch của mô hình, tiêu hao năng lượng, hợp tác quốc tế… đều sẽ trở thành các biến số then chốt ảnh hưởng đến sự phát triển lâu dài lành mạnh của AI. Nói cách khác, cạnh tranh AI không chỉ là cuộc tranh giành về công nghệ và mô hình kinh doanh, mà còn là cuộc tranh giành về năng lực quản trị, năng lực cung cấp thể chế và năng lực hợp tác hệ sinh thái.

Hiện nay, AI đang tăng tốc từ giã “cơn sốt khái niệm” và “cơn sốt trưng bày”, bước vào “vùng sâu” nơi nhấn mạnh tính hiệu quả thực tiễn và coi trọng trách nhiệm. Một mặt, các tác nhân thông minh, thiết bị đầu cuối mới, mô hình theo ngành và các ứng dụng nguyên sinh AI liên tục xuất hiện, thúc đẩy “AI+” từ thăm dò theo điểm chuyển sang triển khai theo diện. Mặt khác, các cuộc thảo luận xoay quanh việc xác định trách nhiệm, quản trị dữ liệu, phòng ngừa rủi ro và xây dựng quy tắc cũng rõ ràng đang nóng lên. Đối với ngành công nghiệp, điều thực sự quyết định AI có thể đi xa đến mức nào không chỉ là tốc độ lặp đổi công nghệ, mà còn là độ sâu triển khai và mức độ trưởng thành của quản trị. Chỉ khi tìm được điểm cân bằng vững chắc hơn giữa đổi mới và tuân thủ quy chuẩn, AI mới có thể trở thành động lực mới tốt hơn để thúc đẩy phát triển chất lượng cao của nền kinh tế.