1. Mở đầu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một động lực then chốt cho sự phát triển kinh tế - xã hội toàn cầu. Với năng lực xử lý dữ liệu khổng lồ và khả năng tự học liên tục, AI mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng rộng khắp trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, giao thông, nông nghiệp, công nghiệp và quản lý đô thị. Đặc biệt, sự phát triển của AI có thể buộc chúng ta phải nhìn nhận lại các mô hình tăng trưởng truyền thống cũng như cách thức để một quốc gia có thể đạt được mức tăng trưởng nhanh và bền vững.
Tại Việt Nam, chủ trương, chiến lược và chính sách thúc đẩy sự phát triển của AI đã được ban hành từ khá sớm. Các dự báo gần đây cho thấy AI có thể đem lại hàng chục tỷ USD cho GDP trong những thập kỷ tới, minh chứng rõ rệt cho sức mạnh của công nghệ này. Trong bối cảnh Việt Nam đang tìm kiếm những động lực tăng trưởng mới bên cạnh các động lực tăng trưởng truyền thống, phát triển và ứng dụng AI sẽ giúp thúc đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang mô hình tăng trưởng dựa trên nền tảng khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo.
Bài tham luận này sẽ làm rõ một số vấn đề lý luận về mối quan hệ giữa AI và mô hình tăng trưởng kinh tế, thực trạng đóng góp của AI vào tăng trưởng kinh tế Việt Nam và đề xuất một số khuyến nghị khai thác hiệu quả AI đóng góp vào tăng trưởng nhanh, bền vững trong thời gian sắp tới.
Ngày càng nhiều ý kiến đồng thuận khi cho rằng (AI) đã và đang dẫn đến sự thay đổi "mang tính cách mạng" trong nghiên cứu và hiểu biết về kinh tế học
2. Tổng quan về các mô hình tăng trưởng kinh tế
Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng tổng sản lượng hàng hoá và dịch vụ của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định. Các mô hình tăng trưởng kinh tế nhấn mạnh vào cách thức tổ chức, huy động và sử dụng các nguồn lực khác nhau để đạt được tăng trưởng kinh tế trong dài hạn, trong đó một số mô hình tăng trưởng kinh tế tiêu biểu là:
(i). Mô hình tăng trưởng của Ricardo - xem đất đai, lao động và vốn là những yêu tố cơ bản của tăng trưởng kinh tế; trong đó, yếu tố quan trọng nhất của tăng trưởng kinh tế là đất đai. (Tejvan Pettinger, 2019).
(ii). Mô hình tăng trưởng Harrod-Domar là một trong những mô hình tăng trưởng kinh tế hậu Keynes, được phát triển độc lập bởi Roy Harrod (1939) và Evsey Domar (1946). Mô hình này tập trung vào vai trò của tiết kiệm và đầu tư trong việc quyết định tốc độ tăng trưởng kinh tế bền vững của một quốc gia và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tăng cường tiết kiệm và đầu tư để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đặc biệt là ở các nước đang phát triển. Mô hình cho rằng, thiếu hụt vốn là yếu tố duy nhất ngăn cản quá trình tăng trưởng. Do vậy, tích luỹ vốn vật chất là nguồn gốc duy nhất của mọi quá trình tăng trưởng.
(iii). Mô hình tăng trưởng tân cổ điển (điển hình là mô hình Solow, được phát triển bởi nhà kinh tế học Robert Solow vào giữa những năm 1950), là một trong những mô hình nền tảng và có ảnh hưởng nhất trong lý thuyết tăng trưởng kinh tế. Mô hình này cho rằng tiết kiệm, đầu tư và tăng trưởng dân số tác động đến sự tích lũy vốn và tăng trưởng sản lượng trong dài hạn, đồng thời nhấn mạnh vai trò quan trọng của tiến bộ công nghệ như là động lực chính cho tăng trưởng bền vững trong sản lượng bình quân đầu người trong dài hạn (Solow, Robert M., 1956).
(iv). Mô hình tăng trưởng nội sinh xuất hiện vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990 nhằm khắc phục hạn chế của mô hình tăng trưởng Solow (coi tiến bộ công nghệ là yếu tố ngoại sinh). Trong mô hình này, tri thức, vốn con người, và đổi mới sáng tạo là những động lực chính của tăng trưởng bền vững. Do tính không cạnh tranh của tri thức và các hiệu ứng lan tỏa, tăng trưởng có thể tự duy trì và thậm chí tăng tốc theo thời gian (Barro và cộng sự, 2004).
Nhìn chung, trong các mô hình tăng trưởng kinh tế, vốn, lao động, tài nguyên và năng suất tổng hợp là nhân tố quyết định tăng trưởng kinh tế của một quốc gia. Vốn và lao động có thể đóng góp vào tăng trưởng kinh tế khi chúng gia tăng về số lượng hoặc được sử dụng hiệu quả hơn, trong khi năng suất, yếu tố then chốt cho phát triển kinh tế trong dài hạn được quyết định bởi tiến bộ công nghệ, tri thức và đổi mới sáng tạo.
3. Tác động của AI đến các mô hình tăng trưởng kinh tế
Khái niệm “Trí tuệ nhân tạo” (AI) đề cập đến các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện những nhiệm vụ phức tạp vốn thường do con người đảm nhận - như suy luận, ra quyết định, sáng tạo, v.v... (NASA, 2025); hay nói cách khác AI đề cập đến các hệ thống thể hiện hành vi thông minh bằng cách phân tích môi trường của chúng và thực hiện hành động - với một mức độ tự chủ nhất định - để đạt được các mục tiêu cụ thể (European Commission, 2019).
Sự xuất hiện của AI đã đem lại những thay đổi trong cách thức đóng góp của các nhân tố trong các mô hình tăng trưởng. Trong mô hình tăng trưởng kinh tế tân cổ điển, tăng trưởng kinh tế dài hạn được được quyết định bởi yếu tố tiến bộ công nghệ. AI có thể làm tăng đáng kể năng suất lao động và vốn bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, tối ưu hóa quy trình và cải thiện việc ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu. Đây được coi là phương thức chính để tăng trưởng trong ngắn và trung hạn (Amit K. & Mahommad S., 2025). AI cũng đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng dữ liệu; qua đó dẫn đến gia tăng tích lũy vốn chuyên sâu. Khi đó, tỷ lệ vốn trên lao động tăng lên sẽ thúc đẩy thêm sản lượng bình quân đầu người (Gregory Daco, 2024). Trong mô hình tăng trưởng nội sinh, AI có thể đẩy nhanh việc tạo ra tri thức và ý tưởng mới, vốn là động lực cốt lõi của tăng trưởng trong các mô hình này. AI có thể là công cụ cho các nhà nghiên cứu, giảm chi phí đổi mới và tăng tốc độ khám phá các quy trình và sản phẩm mới, từ đó nội sinh hóa động lực thúc đẩy tăng trưởng dài hạn (Puaschunder, Julia., 2023).
Ở một khía cạnh khác, sự phát triển nhanh chóng của AI có thể định hình lại cách thức chúng ta hiểu về mô hình tăng trưởng kinh tế. Một giả định quan trọng trong mô hình mô hình tăng trưởng là công nghệ giúp nâng cao năng suất lao động mà không thay thế người lao động. Mô hình tăng trưởng tân cổ điển được phát triển vào thế kỷ 20, rất lâu trước khi các mô hình ngôn ngữ lớn ra đời, giả định rằng tiến bộ công nghệ sẽ thúc đẩy năng suất bằng cách gia tăng hiệu quả lao động chứ không phải thay thế lao động. Tuy nhiên, với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo, giả thuyết này có thể không còn phù hợp nếu AI thay thế chứ không phải gia tăng hiệu quả của người lao động. Việc AI hoạt động như một tác nhân gia tăng hiệu quả lao động hay thay thế lao động phụ thuộc vào bối cảnh mà nó được triển khai. Nếu các rào cản về xã hội và kinh tế làm cho việc triển khai AI quy mô lớn tốn kém hơn so với lợi ích kinh tế của việc thay thế lao động, thì ngay cả AI có năng lực cao, tương đương với một người lao động trung bình, sẽ đóng vai trò như một tác nhân để gia tăng năng suất lao động. Ngược lại, nếu ứng dụng AI đem lại lợi ích lớn đến mức giá trị thay thế lao động vượt trội so với chi phí triển khai, sẽ dẫn đến cách thức gia tăng sản lượng mới: hàm sản xuất sẽ dịch chuyển lên trên, sản lượng cao hơn nhưng với đầu vào lao động giảm (Amit K. & Mahommad S., 2025).
4. Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động của AI đến thay đổi mô hình tăng trưởng kinh tế
Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy AI tác động đến mô hình tăng trưởng kinh tế thông qua việc: (1) Cho phép tự động hóa, từ đó nâng cao năng suất và hiệu quả trong các quy trình sản xuất; (2) Thúc đẩy đổi mới sáng tạo bằng cách tạo điều kiện cho sự ra đời của các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới; (3) Cải thiện khả năng ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu nâng cao, giúp phân bổ nguồn lực và hoạch định chiến lược tốt hơn. Những yếu tố này xét trong tổng thể, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bằng cách nâng cao năng suất chung, năng lực cạnh tranh và sản lượng kinh tế (Saba C. S. & Ngepah N., 2024). Đồng thời, AI cũng có thể dẫn đến sự thay đổi trong cơ cấu thị trường lao động.
4.1. AI cho phép tự động hóa, tăng năng suất lao động
Trí tuệ nhân tạo sử dụng công nghệ mới để biến đổi năng suất và quan hệ sản xuất, tác động mạnh mẽ đến tiến bộ kỹ thuật và tăng trưởng năng suất ở tầm vĩ mô. AI nâng cao hiệu quả quản lý và phân bổ nguồn lực bằng cách cải thiện sự phân công lao động chuyên môn hóa và đa dạng, đồng thời mở rộng khả năng sản xuất (Wu và cộng sự, 2020). Graetz và Michaels (2018) dựa trên dữ liệu từ 238 ngành thuộc 17 quốc gia (trong đó có 14 quốc gia châu Âu) giai đoạn 1993-2007 cho thấy AI đã cải thiện tốc độ tăng trưởng trung bình, năng suất nhân tố tổng hợp và tiền lương của các quốc gia. Trong những nghiên cứu bổ sung, He (2019) và Fan và Liu (2021) đã đánh giá tác động của AI đến tăng trưởng kinh tế ở các khu vực khác nhau, sử dụng chỉ tiêu đầu tư cố định vào công nghệ thông tin - truyền thông (ICT) tính theo tỷ lệ GDP và cho thấy AI có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.
Theo dự báo của Goldman Sachs (2023), AI có thể thúc đẩy tăng trưởng năng suất toàn cầu thêm 1,5% mỗi năm trong vòng 10 năm và tăng GDP toàn cầu thêm khoảng 7 nghìn tỷ USD nếu được triển khai hiệu quả. Một khảo sát của PwC (2024) cho thấy, các ngành đặc biệt tiếp xúc với AI đang có mức tăng trưởng năng suất lao động cao hơn gần 5 lần, tạo động lực chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và nâng cao mức sống. Điều này cho phép nền kinh tế tăng trưởng theo chiều sâu, tức là không chỉ dựa vào vốn và lao động, mà còn dựa vào hiệu quả sử dụng.
Cùng nhận định trên, OECD cho rằng AI có thể “được áp dụng cho hầu hết các hoạt động công nghiệp, từ tối ưu hóa hệ thống đa máy cho đến nâng cao nghiên cứu công nghiệp”. Việc ứng dụng AI trong sản xuất được dự đoán sẽ tăng theo thời gian nhờ vào sự phát triển của các quy trình học máy tự động. Về cơ bản, AI sẽ nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành sản xuất thông qua việc gia tăng hiệu quả và năng suất, dựa vào phân tích dữ liệu - và chuỗi cung ứng cũng sẽ được xây dựng dựa trên những lợi ích này. AI cũng sẽ thúc đẩy quá trình tự động hóa, đảm bảo kiểm soát chất lượng sản phẩm và quy trình nghiêm ngặt hơn, đồng thời hỗ trợ chẩn đoán tình trạng máy móc, bảo trì đúng thời điểm, giảm gần như hoàn toàn thời gian ngừng hoạt động, giảm lỗi và sản phẩm bị lỗi. Các nhà sản xuất sẽ có khả năng tiếp cận thị trường mới vì sản phẩm của họ sẽ được cá nhân hóa nhiều hơn, đa dạng hơn và chất lượng cao hơn (European Parliament, 2019).
4.2. AI thúc đẩy đổi mới sáng tạo, tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới
AI thúc đẩy đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp và tăng trưởng kinh tế. Các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lâu năm đều sử dụng AI để phát triển sản phẩm và dịch vụ mới, làm suy giảm các ngành kinh doanh truyền thống (Brem và cộng sự, 2021). Tinh thần khởi nghiệp và mô hình kinh tế mới gia tăng ở những khu vực đổi mới sáng tạo dựa trên AI. Khác với các mô hình kinh doanh truyền thống dựa vào các quy trình thủ công, các mô hình kinh doanh dựa vào AI tận dụng các công nghệ như máy học, phân tích dữ liệu và tự động hóa để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và khả năng mở rộng bền vững.
Nghiên cứu của McKinsey (2025) cho thấy AI có thể đẩy nhanh quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) trong nhóm ngành chiếm 80% tổng chi tiêu R&D của các tập đoàn lớn. Đối với các ngành mà sản phẩm chủ yếu là tài sản trí tuệ, tốc độ đổi mới sáng tạo có thể tăng gấp đôi. Đối với các ngành sản xuất sản phẩm phức tạp, quy trình R&D có thể được đẩy nhanh từ 20% - 80% tùy thuộc từng ngành. Giá trị kinh tế tiềm năng hàng năm có thể thu được nhờ ứng dụng AI để tăng tốc độ độ mới sáng tạo và R&D là khoảng 360 - 560 tỷ USD.
4.3. AI thay đổi cơ cấu kinh tế và chuỗi giá trị
AI nâng cấp chuỗi cung ứng công nghiệp từ thượng nguồn (R&D, nguyên liệu), trung nguồn (sản xuất, chế biến) đến hạ nguồn (ứng dụng, dịch vụ). Các ngành truyền thống được tái cấu trúc, trong khi ngành kinh tế số, dịch vụ thông minh, công nghiệp sáng tạo, v.v... nổi lên mạnh mẽ. Các công nghệ thông minh nhờ việc ứng dụng AI tạo ra hiệu quả kinh tế theo quy mô, phạm vi và hiệu ứng ở cấp độ trung ngành. AI nâng cấp và chuyển đổi chuỗi công nghiệp từ thượng nguồn, trung nguồn đến hạ nguồn, và gia tăng sản lượng thông qua quá trình phát triển công nghiệp liên tục. Nghiên cứu và phát triển công nghệ thông minh ở ngành thượng nguồn cung cấp nguyên liệu thô và hàng hóa trung gian cho ngành trung nguồn, trong khi ngành hạ nguồn nhận được đầu vào sản phẩm ứng dụng nhanh chóng (Ge và cộng sự, 2020).
4.4. AI thay thế lao động giản đơn
Trong một nghiên cứu năm 2019, Daron Acemoglu & Pascual Restrepo (2019) đã chỉ ra làn sóng tự động hóa đang gia tăng có thể thay thế người lao động thay vì làm cho họ làm việc hiệu quả hơn. Daniel Susskind (2020) đã phân tích cách AI có thể khiến phần lớn lực lượng lao động trở nên không cần thiết. Martin Ford (2021) cũng đưa ra một luận điểm tương tự và dự đoán rằng AI sẽ biến đổi gần như mọi khía cạnh của cuộc sống. Các nhà kinh tế đang ngày càng cảnh báo về một tương lai được định hình bởi AI, nơi các công việc mới có thể không xuất hiện đủ nhanh để thay thế những việc đã mất, và quá trình chuyển đổi có thể kéo dài và khó khăn. Mặc dù một số người vẫn hy vọng vào những kết quả chủ yếu tích cực, điều đó có vẻ ít khả thi hơn khi AI ngày càng có năng lực cao hơn và không còn giới hạn ở những công việc lặp đi lặp lại.
5. AI và mô hình tăng trưởng kinh tế Việt Nam
5.1.Các chủ trương, định hướng, chính sách của Việt Nam chủ động thúc đẩy khai phá tiềm năng của AI
Trí tuệ nhân tạo được xem là một trong những công nghệ ưu tiên phát triển trong Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, và gần đây nhất là Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia đặt nền tảng cho quá trình chuyển đổi số quốc gia đặt ra mục tiêu đến năm 2030, Việt Nam thuộc nhóm 3 nước dẫn đầu khu vực Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.
Cụ thể hoá định hướng, chủ trương của Đảng, Thủ tướng chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI tại Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021, với quan điểm AI góp phần quan trọng tạo bước phát triển đột phá về năng lực sản xuất, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững. AI là một trong những nhóm công nghệ chiến lược theo Quyết định số 1131/QĐ-TTg ngày 12/6/2025 của Thủ tướng Chính phủ ban hành danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược. Gần đây, hệ thống các luật mới ban hành tạo cơ sở pháp lý đầy đủ và toàn diện cho hoạt động nghiên cứu, ứng dụng và phát triển AI. Trong đó, Luật Công nghiệp công nghệ số được Quốc hội thông qua ngày 14/6/2025 đã đưa AI vào phạm vi điều chỉnh, như một công nghệ số cốt lõi, là công cụ đột phá nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh quốc gia, xây dựng khung quản trị đạo đức và an toàn AI; Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạođược Quốc hội thông qua ngày 27/6/2025 khuyến khích sử dụng dữ liệu lớn và AI để nâng cao hiệu quả hoạt động, đổi mới lực lượng khoa học và công nghệ, có cơ chế tài chính và thuế, khẳng định AI được kiểm soát bởi con người.
Quyết tâm chính trị của Đảng và Nhà nước trong việc khai thác tiềm năng của AI cũng như tính chủ động trong việc ban hành các chính sách liên quan đã giúp Việt Nam xếp thứ 51/188 quốc gia/vùng lãnh thổ về “Chỉ số sẵn sàng AI của Chính phủ” (Government AI Readiness Index) năm 2024, với điểm trung bình tăng lên 61,42 (so với năm 2023 là 54,48 và năm 2022 là 53,96 điểm). Trong khu vực Đông Nam Á, Việt Nam tiếp tục đứng vị trí thứ 5/10 khu vực ASEAN, sau Singapore, Malaysia, Thái Lan và Indonesia (Oxford Insights, 2024).
5.2.Thực trạng AI đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của Việt Nam
a. AI giúp tăng năng suất lao động
Mặc dù chưa có số liệu thống kê chính thức về tác động của AI đến năng suất lao động, các khảo sát doanh nghiệp và nghiên cứu điển hình (case study) đều cho thấy AI có tác động tích cực giúp tăng năng suất lao động và giảm chi phí cho các tổ chức, doanh nghiệp tại Việt Nam. Báo cáo của Deloitte (2025) thực hiện khảo sát trên khoảng 1.100 doanh nghiệp tại 06 thị trường Châu Á - Thái Bình Dương cho thấy có đến 93% DNNVV Việt Nam đã ứng dụng AI vào vận hành, giúp Việt Nam trở thành một trong những quốc gia dẫn đầu khu vực về triển khai AI trong kinh doanh. Trong số đó, 92% doanh nghiệp được khảo sát ghi nhận AI và các công cụ số giúp tăng năng suất, 80% doanh nghiệp cho biết các AI đã giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí, 91% cho biết AI giúp nâng cao hiệu quả tương tác với khách hàng, trong khi 73% tin rằng AI góp phần thu hẹp khoảng cách giữa doanh nghiệp nhỏ và lớn. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, theo số liệu từ akaBot (2025) về thực trạng tự động hóa (RPA), trong giai đoạn 2019-2024, hơn 10.000 robot ảo (tự động hoá ứng dụng AI tự chủ) đã được triển khai cho gần 30 ngân hàng và tổ chức tài chính tại Việt Nam. Tự động hóa đã đem lại hiệu quả vận hành trong các ngân hàng, như tiết kiệm từ 80-95% thời gian xử lý giao dịch, đối soát, vận hành thẻ và giúp giảm thiểu 99% rủi ro sai sót từ các thao tác thủ công. Đặc biệt, khối lượng công việc do robot ảo thực hiện có thể được quy đổi tới 12.000 giờ lao động/ năm, tương đương với 40-60 nhân sự làm việc.
b. AI thúc đẩy đổi mới sáng tạo, hình thành các mô hình kinh doanh mới
AI vừa là công nghệ nền tảng, vừa là ngành công nghiệp mới đang tái định hình toàn bộ hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo, tạo cơ hội cho startup phát triển nhanh hơn, toàn cầu hoá mạnh mẽ hơn, đặc biệt ở những thị trường đang nổi như Việt Nam. Với sự bùng nổ của các hình thái AI, hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo của Việt Nam ghi nhận những biến chuyển mạnh mẽ. Các startup AI hàng đầu của Việt Nam đã nhận được các khoản đầu tư mạo hiểm từ 8 triệu đến 15 triệu đô la Mỹ cho mỗi dự án. Theo ghi nhận từ nền tảng dữ liệu thị trường Tracxn, hiện nay Việt Nam hiện có khoảng 278 startups AI tăng từ 60 startup AI vào năm 2021 lên 278 vào năm 2024, tăng gấp 4,5 lần trong ba năm (Samaya Dharmaraj, 2025). Còn theo dữ liệu của PitchBook Data Inc, Việt Nam hiện có 765 startup AI và ML (học máy). Số startup này chiếm khoảng một phần tư tổng số startup (hơn 3.000 startup) đủ các ngành công nghệ tại Việt Nam. Với con số này, Việt Nam đứng thứ hai về số lượng startup AI ở Đông Nam Á, xếp sau Singapore với 1.100 startup AI trên tổng số 4.500 startup (Báo Nhân dân, 2025).
Nhiều tập đoàn, doanh nghiệp Việt Nam đã quan tâm, đầu tư mạnh mẽ cho AI và đã từng bước cải thiện, nâng cao khả năng tiếp cận, hấp thụ và làm chủ công nghệ AI và hình thành các mô hình kinh doanh mới, chẳng hạn: eDoctor trong lĩnh vực y tế ứng dụng AI hỗ trợ tư vấn sức khoẻ từ xa và phân tích triệu chứng ban đầu; lĩnh vực giáo dục có Elsa Speak là ứng dụng học tiếng Anh dùng AI nhận diện giọng nói và sửa phát âm theo chuẩn quốc tế; lĩnh vực Fintech với ứng dụng Mfast phân phối dịch vụ tài chính, bảo hiểm dùng AI để phân tích hồ sơ và dự đoán nhu cầu; JobHopin trong lĩnh vực nhân sự sử dụng AI và big data để phân tích hồ sơ ứng viên, gợi ý việc làm phù hợp, v.v....
c. AI ứng dụng lan toả đa ngành, đóng góp vào tăng trưởng nhanh, bền vững kinh tế Việt Nam
Lĩnh vực y tế, AI hiện được dùng trong một loạt các nhu cầu chăm sóc sức khỏe như khai thác dữ liệu để xác định mô hình, sau đó tiến hành chẩn đoán, điều trị, quản lý thuốc, thậm chí phẫu thuật bằng robot. AI hỗ trợ tăng tốc và cải thiện chất lượng cũng như tốc độ chẩn đoán các bệnh hiểm nghèo như ung thư gan, phổi và vú. Ứng dụng VinDr của Vingroup đạt độ chính xác trên 90% trong vài giây để chẩn đoán và phát hiện tổn thương. Lĩnh vực bán lẻ, thương mại điện tử, đây là ngành ứng dụng công nghệ AI hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu người dùng, các doanh nghiệp sử dụng thuật toán AI để gợi ý cho người dùng những sản phẩm họ quan tâm hoặc sẽ mua. Ngoài ra, công nghệ này còn dùng để nâng trải nghiệm của khách hàng thông qua các ứng dụng như chatbot, được lập trình để giải đáp tức thì những câu hỏi phổ biến của khách hàng. Các nền tảng TMĐT như Shopee và Lazada đã triển khai hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên AI. Bằng cách phân tích hành vi mua hàng trước đó của người dùng, hệ thống này đề xuất các sản phẩm phù hợp, giúp tăng cơ hội bán hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm cho người dùng. Lĩnh vực nông nghiệp, AI có thể giúp nông dân Việt Nam làm nông nghiệp hiệu quả hơn bằng cách thu thập dữ liệu thời gian thực về sâu bệnh, đưa ra dự đoán chính xác về nhiệt độ, lượng mưa và tốc độ gió. Các dự án như Viện Nghiên cứu Lúa Quốc tế (IRRI) sử dụng AI để phát triển giống lúa có khả năng chống chịu khí hậu, giúp nông dân thích ứng với biến đổi khí hậu. Google Flood Hub hỗ trợ các trung tâm nông nghiệp của Việt Nam cung cấp dự báo lũ lụt chính xác đến 7 ngày trước. Dự án Coffee Vision sử dụng AI để xác định nạn phá rừng trong các địa điểm sản xuất cà phê, bảo vệ đa dạng sinh học. Lĩnh vực hậu cần, vận tải, ứng dụng AI trong logistics giúp doanh nghiệp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực, từ đó, đưa ra các quyết định thông minh về lộ trình vận chuyển, quản lý tồn kho hiệu quả, dự báo nhu cầu khách hàng và cải thiện độ chính xác trong việc giao nhận hàng hóa. Chẳng hạn, công ty Cổ phần Dịch vụ Giao Hàng Nhanh (GHN) chính thức ra mắt thương hiệu mới mang tên “Giao Hàng Nặng” - nền tảng giao vận chuyên biệt dành cho hàng hóa nặng ký, tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào toàn bộ quy trình vận hành; Vận tải Thành Phát ứng dụng AI giúp doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian giao hàng nhờ vào việc tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giúp tiết kiệm nhiên liệu và giảm chi phí hoạt động từ 15% - 25%[I].
d. Tuy nhiên, AI cũng đang tạo ra các thách thức mới đối với mô hình tăng trưởng kinh tế Việt Nam
Lao động trong các ngành nghề giản đơn sẽ phải đối mặt với nguy cơ mất việc cùng với quá trình tự động hóa gia tăng. Theo đánh giá của Ngân hàng Thế giới, Việt Nam có nhiều lao động làm các công việc thủ công lặp lại và ít lao động làm các công việc đòi hỏi tư duy hơn so với các nước tiên tiến. Việc áp dụng tự động hóa quy mô lớn, đặc biệt trong các ngành sản xuất định hướng xuất khẩu, có giá trị gia tăng cao có tác động lớn đến lực lượng lao động có tay nghề thấp, đặc biệt là những người làm các công việc lặp lại, bị giảm việc làm và có khả năng bị chuyển sang khu vực phi chính thức. Từ năm 2018 đến 2022, ước tính tự động hóa đã thay thế 1,4 triệu người, tương đương 3,3% lao động chính thức có tay nghề thấp làm các công việc thủ công lặp lại (Worldbank, 2024). Do đó, tỷ lệ việc làm có thể hưởng lợi từ AI - tức các công việc có khả năng bổ trợ và tương tác hiệu quả với AI - chỉ khoảng 10% tổng lao động, theo ước tính năm 2023. Con số này thấp hơn đáng kể so với Trung Quốc (22%) hay Malaysia (18%), và tương đương với các nền kinh tế đang phát triển khác trong khu vực như Philippines (9%) và Indonesia (8%). Đồng thời, khoảng 14% lực lượng lao động tại Việt Nam làm những công việc có nguy cơ cao bị AI thay thế - phần lớn tập trung ở các ngành dịch vụ hỗ trợ, hành chính văn phòng, kế toán, và bán lẻ (Arias và cộng sự, 2025).
dự kiến sẽ đạt 1,75 nghìn tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng ở tốc độ CAGR (tỷ lệ tăng trưởng kép hằng năm) là 17,93% (Research and Markets, 2025). Đây có thể xem là tiềm năng khai thác và sử dụng AI đóng góp mạnh mẽ cho tăng trưởng kinh tế Việt Nam.
AI biến dữ liệu thành sản phẩm, dịch vụ và tri thức, thúc đẩy kinh tế số (thông qua thương mại điện tử, fintech, logistics thông minh, y tế số...). Hay nói cách khác, AI vừa thúc đẩy giá trị kinh tế dữ liệu, vừa là cầu nối đưa dữ liệu đi vào kinh tế số. Việt Nam đang được đánh giá là một trong những nền kinh tế số phát triển nhanh nhất khu vực ASEAN: năm 2024, kinh tế số Việt Nam tăng khoảng 20% đạt quy mô 25 tỷ USD, chiếm khoảng 18,3% GDP, tốc độ nhanh nhất Đông Nam Á. Với tỷ trọng trong GDP còn khá thấp, kinh tế số Việt Nam được xem là còn nhiều dư địa tăng trưởng. Thu hút đầu tư và tạo điều kiện cho đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI sẽ là yếu tố quan trọng để Việt Nam đạt được mục tiêu kinh tế số đóng góp 30% GDP vào năm 2030, tăng từ khoảng 12% vào năm 2023.
Việt Nam đang đạt được những thành tựu về mức độ áp dụng công nghệ và kỹ năng của người lao động cao hơn so với kỳ vọng dựa trên GDP bình quân đầu người. Trong bảng xếp hạng Chỉ số sẵn sàng Mạng 2024 (Networked Readiness Index - NRI) đánh giá mức độ phát triển công nghệ thông tin của các quốc gia, Việt Nam giữ thứ hạng 45/133 quốc gia toàn cầu, tăng 11 bậc so với năm 2023 (Dutta s. & Lanvin B., 2024). Lực lượng lao động trẻ của Việt Nam rất quan tâm đến AI và thể hiện sự lạc quan đối với tác động tích cực AI mang lại, theo khảo sát của PwC (2024) thực hiện với đối tượng là các doanh nghiệp gia đình và các thành viên thuộc thế hệ kế nghiệp (NextGen) trong cách tiếp cận đối với trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI), 82% NextGen tại Việt Nam bày tỏ sự quan tâm tích cực trong việc tìm hiểu về GenAI, 55% NextGen Việt Nam cho rằng họ am hiểu về GenAI (cao hơn mức 53% của toàn cầu) và 67% NextGen Việt Nam chia sẻ sự đồng thuận tích cực về tiềm năng của GenAI như là công cụ mạnh mẽ để chuyển đổi mô hình kinh doanh của các doanh nghiệp.
Để khai thác có hiệu quả các ứng dụng của AI, đảm bảo rằng công nghệ này không chỉ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế mà còn góp phần xây dựng một xã hội công bằng, toàn diện và bền vững, cần tập trung vào một số vấn đề sau:
Wu F, Lu C, Zhu M, Chen H, Zhu J, Yu K et al (2020) Towards a new generation of artificial intelligence in China. Nat Mach Intell 2(6):312-316. https:// doi. org/ 10. 1038/ s42256- 020- 0183-4