- Theo anh, những xu hướng công nghệ nào sẽ tiếp tục định hình và tác động trực tiếp đến thị trường Việt Nam trong thời gian tới?

- Có thể thấy AI gần như mỗi năm lại xuất hiện bước phát triển mới. Tuy nhiên, phần lõi vẫn là các mô hình AI.

Trước đây, AI chủ yếu phát triển từ những chatbot đơn giản. Sau khi các mô hình ngôn ngữ lớn ra đời, chúng ta bước vào giai đoạn AI tạo sinh (Generative AI), tức là các chatbot có khả năng tạo ra nội dung như văn bản và hình ảnh…

Tuy nhiên, làn sóng công nghệ đang diễn ra rất mạnh mẽ là Agentic AI. AI lúc này không chỉ có một “bộ não” để hỏi - đáp, mà còn có bộ nhớ, công cụ và kỹ năng. Quan trọng hơn, nó có khả năng hành động và hoàn thành công việc thay cho người dùng.

Tôi lấy ví dụ, nếu được người dùng cấp quyền, một trợ lý AI có thể truy cập Gmail, lịch làm việc, đọc và phân loại những nội dung quan trọng, sau đó chủ động nhắc lịch vào một thời điểm được cài đặt. Với công việc lập trình, AI không chỉ sử dụng các công cụ có sẵn mà còn có khả năng tự viết ra các công cụ mới.

Cụ thể hơn, nhân viên phòng nhân sự có một CV của ứng viên, họ có thể yêu cầu AI viết ra một công cụ để trích xuất thông tin từ CV, sau đó đóng gói lại thành một năng lực nghiệp vụ (skill). Từ đó, mỗi khi nhận một CV mới, AI sẽ tự động đọc, tổng hợp và tạo ra hồ sơ thông tin cơ bản của ứng viên.

- Vậy xu hướng AI này đang đặt ra những thách thức, đồng thời mở ra những cơ hội nào cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, thưa anh?

- Hiện nay, phần lớn người dùng Việt Nam vẫn đang tiếp cận AI thông qua các nền tảng Cloud như ChatGPT, Claude hay một số mô hình mở.

Các bộ phận như marketing, bán hàng hay truyền thông có thể sử dụng các nền tảng AI Cloud của các tập đoàn công nghệ lớn để tạo nội dung, hỗ trợ công việc hàng ngày. Tuy nhiên, khi đi sâu vào bài toán doanh nghiệp, câu chuyện lại trở nên phức tạp hơn.

Doanh nghiệp có dữ liệu kinh doanh, dữ liệu kỹ thuật, dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhân sự. Ngay cả một CV ứng viên cũng đã liên quan tới dữ liệu cá nhân. Tính bảo mật và khả năng kiểm soát dữ liệu khi dùng các nền tảng bên ngoài chính là thách thức.

Trong khi đó, việc tự đầu tư hạ tầng GPU để triển khai AI nội bộ lại không đơn giản, nhất là với những doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tôi thấy, đa số doanh nghiệp Việt Nam hiện nay vẫn chưa có một giải pháp cụ thể nào.

Tuy nhiên, thách thức sẽ tạo ra cơ hội. Khi AI ngày càng phổ cập, nhu cầu về những hệ thống AI có thể triển khai trong môi trường doanh nghiệp, bảo đảm tính bảo mật, hiểu dữ liệu nội bộ sẽ tăng lên.

Viettel cũng vậy. Về lâu về dài, Viettel vẫn cần xây dựng các hệ thống nội bộ để bảo đảm tính bảo mật. Thời gian qua, chúng tôi đã và đang phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt và đang tiếp tục huấn luyện mô hình theo các chuyên ngành cụ thể.

- Viettel AI xác định vai trò của mình như thế nào đối với Tập đoàn nói riêng và thị trường AI tại Việt Nam nói chung?

- Trong quá trình phát triển, Viettel AI đã đi từ các bài toán nhỏ như chuyển giọng nói thành văn bản (speech-to-text), chuyển văn bản thành giọng nói (text-to-speech), sau đó phát triển lên chatbot, dịch vụ định danh khách hàng điện tử (eKYC) và các nền tảng phân tích, tổng hợp dữ liệu. Có thể nói, chúng tôi đã phát triển cùng sự thay đổi của công nghệ.

Khi công nghệ tiếp tục thay đổi, chúng tôi cũng phải tư duy lại về sản phẩm và định hướng dài hạn. Trong giai đoạn tới, chúng tôi báo cáo Ban Tổng giám đốc Tập đoàn và xác định Viettel AI sẽ tập trung phát triển các nền tảng lớn, đồng thời cùng cộng đồng AI Việt Nam xây dựng một hệ sinh thái trên những nền tảng đó.

Nếu trước đây chúng tôi nghiên cứu các mô hình nhỏ lẻ, thì trọng tâm hiện nay là phát triển các mô hình nền tảng có khả năng ứng dụng rộng như mô hình ngôn ngữ lớn, đa phương thức, Agentic. Viettel AI sẽ tập trung làm chủ những mô hình lõi này và xây dựng một nền tảng để cung cấp cho các đơn vị, đối tác phát triển ứng dụng.

Song song với đó, chúng tôi sẽ xây dựng nền tảng dữ liệu, bao gồm sàn dữ liệu, các sản phẩm dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu. Hai nền tảng AI và dữ liệu sẽ bổ trợ cho nhau, bởi AI cần dữ liệu lớn để huấn luyện, còn nền tảng dữ liệu có thể cung cấp các bộ dữ liệu đã được chuẩn hóa cho quá trình đó.

resize_detail_content_image_c3c03029-0600-4bc0-8b97-f7eb1ebbacd1.jpeg

- Chắc hẳn đây cũng là lý do Viettel AI lựa chọn thông điệp “Build the Platform - Power the Ecosystem” cho giai đoạn đầu chiến lược 2026–2027, thưa anh?

- Đúng vậy. Thông điệp này trước hết thể hiện sự thay đổi về mặt tư duy. Trước đây, chúng tôi đi theo hướng giải quyết từng bài toán, phát triển từng giải pháp nhỏ lẻ. Còn trong giai đoạn mới, Viettel AI chuyển sang phát triển nền tảng và tăng cường hợp tác với các doanh nghiệp trong hệ sinh thái.

Vì vậy, cán bộ, nhân viên Viettel AI hiểu rõ cần tập trung vào đâu và thay đổi cách hành động như thế nào. Tư duy thay đổi thì hành động cũng phải thay đổi theo.

Một mặt, chúng tôi sẽ tập trung hơn vào việc phát triển, tối ưu các mô hình lõi và đưa chúng thành những dịch vụ có khả năng phục vụ trên quy mô rộng.

Mặt khác, Viettel AI sẽ mở rộng hợp tác, tạo điều kiện để các đối tác và đơn vị trong hệ sinh thái có thể sử dụng nền tảng của mình, từ đó giúp các ứng dụng của họ trở nên thông minh hơn.

- Vậy hướng phát triển mô hình nền tảng của Viettel AI sẽ khác biệt như thế nào với các doanh nghiệp công nghệ trong nước và các tập đoàn công nghệ lớn?

- Các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới tập trung xây dựng những mô hình phổ rộng cho khách hàng cá nhân, cho mọi người dùng. Có thể hỏi tất cả mọi thứ. Họ sẽ không tùy chỉnh hay làm giải pháp cụ thể cho từng doanh nghiệp hay từng quốc gia.

Hướng đi của Viettel AI sẽ không chạy đua làm mô hình chung chung, mà đầu tư huấn luyện mô hình theo từng chuyên ngành dựa trên dữ liệu chất lượng cao. Chúng tôi sẽ đi tập trung vào những lĩnh vực mà chúng tôi có lợi thế, tất nhiên cũng phải theo lợi thế của Tập đoàn.

Tôi lấy ví dụ như sản phẩm AI Pháp luật. Pháp luật Việt Nam có tính đặc thù cao, hệ thống văn bản quy phạm phức tạp, không thể lấy mô hình của Mỹ hay các nước khác về áp dụng được. Hay như các ngành đặc thù quốc phòng, an ninh, an ninh mạng, viễn thông cũng vậy.

Vừa rồi, Mỹ tung ra một mô hình AI cho an ninh mạng và họ cấm các nước khác truy cập, sử dụng. Điều đó cũng cho thấy, mô hình nền tảng bản chất nó giống như một loại vũ khí mới. Nếu chúng ta không tự làm chủ, khi có biến động chính trị hay cấm vận công nghệ, chúng ta sẽ hoàn toàn thụ động.

Còn các doanh nghiệp trong nước cũng đang nghiên cứu các mô hình nền tảng và tập trung vào các lĩnh vực cụ thể.

Ví dụ như Vingroup chẳng hạn, theo tôi biết, thì họ sẽ tập trung làm AI ứng dụng vào xe điện của họ. Hay như Zalo thì họ cũng tập trung vào cho hệ sinh thái chatbot của họ. Còn Viettel AI định hướng sẽ phục vụ Chính phủ, doanh nghiệp và các chuyên ngành.

- Hạ tầng, trình độ huấn luyện và dữ liệu thường được xem là ba yếu tố then chốt để phát triển mô hình nền tảng. Theo anh, với Viettel AI, “công thức” này đã đủ hay chưa? Đâu sẽ là thách thức trong quá trình hiện thực hóa mục tiêu xây dựng nền tảng AI chủ quyền quốc gia của Viettel?

- Với Viettel AI, 3 yếu tố đó đúng nhưng chưa đủ. Công thức thành công phải có thêm yếu tố thứ tư, đó là kiến thức ngành.

Về hạ tầng, Tập đoàn vừa đầu tư hệ thống siêu máy tính Nvidia DGX B200. Điều này giải quyết bước đầu bài toán năng lực tính toán khổng lồ cho cả giai đoạn Pre-training, Continued Pre-training và Post-training. Tuy nhiên, AI phát triển rất nhanh, hạ tầng không chỉ dùng để huấn luyện mà còn phục vụ chạy thử nghiệm và cung cấp dịch vụ diện rộng nên việc tiếp tục mở rộng quy mô hạ tầng trong các năm tới là điều bắt buộc.

Về con người, cũng giống như Lưu Bị đi tìm Khổng Minh, câu chuyện vẫn phải là chủ động tìm kiếm và thuyết phục. Tôi tin nếu Viettel AI có những bài toán đủ lớn và môi trường làm việc tốt, chúng tôi sẽ có cơ hội thu hút được nhiều người giỏi tham gia đội ngũ.

Bên cạnh việc tuyển dụng các kỹ sư tài năng trong nước và các chuyên gia đi học ở nước ngoài, Viettel AI đang triển khai hợp tác chiến lược với các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới như NVIDIA, Qualcomm… Làm việc trực tiếp với đội ngũ chuyên gia quốc tế của đối tác, đội ngũ kỹ sư của Viettel có thể học hỏi, trưởng thành nhanh hơn.

Nghiên cứu luôn có nhiều con đường. Nếu tự thử từng con đường, chúng ta có thể mất rất nhiều thời gian. Làm việc với những chuyên gia đã đi trước, đã từng thử và từng thất bại sẽ giúp đội ngũ hiểu cách tiếp cận nào hiệu quả hơn.

Về dữ liệu, dữ liệu trên Internet hiện nay trôi nổi rất nhiều, nhưng phần lớn là trùng lặp, dữ liệu rác, thậm chí là thông tin sai lệch. Nếu chỉ thu thập dữ liệu thô về huấn luyện thì AI không đủ tin cậy. Do đó, yếu tố quyết định chất lượng mô hình nền tảng chính là dữ liệu chất lượng cao được đóng gói từ kiến thức ngành.

Ví dụ, Viettel AI làm mô hình AI Pháp luật, chúng tôi phải huy động đội ngũ chuyên gia pháp chế tham gia cùng làm dữ liệu. Khi làm AI cho Viễn thông, các chuyên gia kiến trúc mạng lưới, vận hành khai thác viễn thông phải vào cuộc để định nghĩa khái niệm, chuẩn hóa luồng quy trình.

May mắn là Viettel có một hệ sinh thái rất rộng, với nhiều đơn vị sở hữu những năng lực chuyên biệt. Khi kết hợp được những thế mạnh đó, chúng tôi sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn hơn.

- Khi nền tảng AI chủ quyền từng bước được hình thành, Viettel AI kỳ vọng sẽ giải quyết những bài toán cụ thể nào cho Chính phủ, doanh nghiệp và người dân?

- Chúng tôi hướng đến phát triển một Agent Workspace - người dùng có thể hướng dẫn AI tự viết công cụ và thực hiện công việc theo quy trình. Chỉ cần mô tả yêu cầu, đưa một số ví dụ, AI có thể tự viết công cụ. Sau đó, người dùng tiếp tục hướng dẫn cho AI từng bước: bước một làm gì, dùng công cụ nào; bước hai làm gì. Quy trình đó có thể được đóng gói thành năng lực nghiệp vụ (skill) và đưa lên nền tảng để những lần sau AI tự động thực hiện.

Trước đây, muốn số hóa một công việc, chúng ta thường phải lập trình từng tính năng. Còn với cách làm này, người dùng có thể hướng dẫn AI tự viết công cụ, học quy trình và tự động hóa công việc. Tôi cho rằng đây sẽ là một hướng ứng dụng rất lớn, đặc biệt trong việc nâng cao năng suất cho người dân và doanh nghiệp.

Với Chính phủ, bài toán cũng tương tự. Cán bộ, công chức hàng ngày phải xử lý nhiều văn bản như kế hoạch, báo cáo, tờ trình, công văn. AI có thể dựa trên mẫu văn bản của từng cơ quan, dữ liệu đầu vào và quy trình được hướng dẫn để hỗ trợ soạn thảo.

Điểm quan trọng là cách làm việc của mỗi người, mỗi bộ phận hay mỗi cơ quan đều khác nhau. Lãnh đạo ở những vị trí khác nhau cũng quan tâm tới những vấn đề khác nhau. Vì vậy, các skill phải đủ linh hoạt để tùy chỉnh theo từng đơn vị, bộ phận, thậm chí từng người dùng.

- Đến năm 2030, anh kỳ vọng các mô hình nền tảng và ứng dụng AI của Viettel sẽ hiện diện như thế nào trong hoạt động của Chính phủ, doanh nghiệp và đời sống người dân?

- Trước mắt, chúng tôi sẽ tập trung vào một số lĩnh vực mà Viettel có lợi thế như pháp luật, quốc phòng và viễn thông. Nếu cùng lúc triển khai quá nhiều lĩnh vực thì sẽ khó đi sâu, vì vậy cần ưu tiên làm tốt một số lĩnh vực trọng điểm trước.

Khi nền tảng hoàn thiện, Viettel AI sẽ từng bước mở rộng sang các chuyên ngành khác như y tế, giáo dục. Với mỗi lĩnh vực, chúng tôi sẽ tiếp tục huấn luyện mô hình bằng dữ liệu chuyên ngành, từ đó tạo ra các mô hình và ứng dụng có khả năng xử lý tốt những bài toán đặc thù.

Tôi hy vọng Agent Platform sẽ là nền tảng để các đơn vị, doanh nghiệp và đối tác có thể xây dựng những ứng dụng AI phục vụ trực tiếp cho công việc của mình.

- Xin cảm ơn anh về những chia sẻ.