Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại nền kinh tế và khoa học toàn cầu
Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) lên năng suất lao động ngày càng được khẳng định qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm. AI không chỉ giúp tăng năng suất mà còn thu hẹp khoảng cách kỹ năng giữa các người lao động...

Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi cách con người làm việc nhiều hơn là thay thế hoàn toàn công việc của họ. (Ảnh minh họa)
Từ thí nghiệm đến động lực trung tâm
Năm 2024 đánh dấu một năm bùng nổ về mặt kinh tế đối với lĩnh vực AI. Theo số liệu từ báo cáo Stanford AI Index 2025, tổng đầu tư tư nhân vào AI tại Mỹ đạt mức kỷ lục 109,1 tỷ USD, phản ánh niềm tin mạnh mẽ của giới đầu tư vào tiềm năng biến đổi của công nghệ này [*1]. Riêng lĩnh vực AI tạo sinh đã thu hút 33,9 tỷ USD vốn đầu tư tư nhân toàn cầu, tăng 18,7% so với năm 2023. Dòng tiền khổng lồ này đang thúc đẩy cuộc đua xây dựng cơ sở hạ tầng, trung tâm dữ liệu và phát triển các mô hình ngày càng lớn và mạnh mẽ hơn.
Về phía doanh nghiệp, AI không còn là một thử nghiệm bên lề: Tỷ lệ các công ty và tổ chức báo cáo đang sử dụng AI đã tăng vọt từ 55% năm 2023 lên 78% năm 2024 [*2]. Đặc biệt, việc sử dụng AI tạo sinh đã tăng hơn gấp đôi, từ 33% lên 71% trong cùng kỳ. AI đang bắt đầu mang lại những hiệu quả tài chính cụ thể. Trong các chức năng như vận hành dịch vụ, quản lý chuỗi cung ứng và kỹ thuật phần mềm, khoảng 40-50% doanh nghiệp báo cáo tiết kiệm được chi phí nhờ AI. Về mặt doanh thu, AI đang đóng góp tích cực nhất trong lĩnh vực tiếp thị và bán hàng, với 71% doanh nghiệp ghi nhận mức tăng trưởng doanh thu nhờ ứng dụng công nghệ này.
Tác động của AI lên năng suất lao động ngày càng được khẳng định qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm. Đáng chú ý là AI không chỉ giúp tăng năng suất mà còn có xu hướng thu hẹp khoảng cách kỹ năng giữa các người lao động, giúp những nhân sự có kỹ năng thấp hơn cải thiện hiệu suất nhanh hơn so với các chuyên gia. Mặc dù có những lo ngại về việc thay thế việc làm, khảo sát cho thấy người lao động kỳ vọng AI sẽ thay đổi cách họ làm việc (60%) nhiều hơn là thay thế hoàn toàn công việc của họ (36%). Thái độ này phản ánh một sự hiểu biết ngày càng trưởng thành về vai trò của AI như một công cụ tăng cường (augmentation) hơn là thay thế (replacement).

Khách tham quan tương tác với robot tại không gian triển lãm về ứng dụng AI trong khuôn khổ Triển lãm "80 năm hành trình độc lập - tự do - hạnh phúc" tại Trung tâm triển lãm Việt Nam, tháng 9/2025. (Nguồn:VGP)
Khi AI nhận được Giải thưởng Nobel
Có thể nói 2024 là một năm lịch sử đối với AI trong khoa học - được đánh dấu bằng sự công nhận cao nhất từ cộng đồng khoa học quốc tế. Hai giải Nobel Vật lý và Hóa học đã được trao cho các nghiên cứu liên quan đến AI, vinh danh những đóng góp nền tảng cho mạng nơ-ron và đột phá trong việc giải mã cấu trúc protein với AlphaFold [*3]. Sự công nhận này không chỉ là một danh hiệu mà là minh chứng cho sự chuyển dịch của AI từ một công cụ hỗ trợ sang một phương pháp nghiên cứu cốt lõi trong khoa học.
Nghiên cứu gần đây được công bố trên Nature Machine Intelligence đã chỉ ra rằng AI đang mở ra một mô hình nghiên cứu hoàn toàn mới, được gọi là “AI for Science” (AI4S), đại diện cho sự hội tụ giữa đổi mới AI trong nghiên cứu khoa học và khám phá khoa học được thúc đẩy bởi AI[*4]. Trong khi các mô hình nghiên cứu truyền thống dựa trên quy nạp thực nghiệm, mô hình hóa lý thuyết, mô phỏng tính toán và khoa học dữ liệu, thì AI đang tạo ra một mô hình mới kết hợp tất cả các yếu tố này với khả năng tự động hóa việc tạo và kiểm chứng giả thuyết.
Sự kết hợp giữa AI và robot đang tạo ra những “phòng thí nghiệm tự lái” (self-driving laboratories) có khả năng tự động thiết kế và thực hiện thí nghiệm. Một nghiên cứu được công bố trên Nature Catalysis vào tháng 11 năm 2025 đã mô tả cách các hệ thống này có thể tối ưu hóa quy trình nghiên cứu xúc tác, sử dụng dữ liệu thời gian thực để tinh chỉnh tham số và tối ưu hóa cả quy trình thí nghiệm lẫn các ứng viên phản ứng [*5]. Nghiên cứu này nhấn mạnh rằng để đạt được tiềm năng đầy đủ, sự giám sát của con người vẫn là cần thiết trong các phòng thí nghiệm tự động này.
Một ví dụ ấn tượng về sự hợp tác giữa AI và robot trong nghiên cứu được báo cáo bởi nhóm của Kanako Harada tại Đại học Tokyo trong khuôn khổ chương trình Moonshot của Nhật Bản. Nhóm nghiên cứu đã phát triển các hệ thống robot tăng cường bởi AI có khả năng thực hiện các thao tác vi phẫu phức tạp trên sinh vật mô hình nhỏ, một kỹ năng mà trước đây chỉ có một số ít nhà khoa học hàng đầu có thể làm được [*6]. Hệ thống này đã cho phép mở rộng quy mô nghiên cứu một cách đáng kể mà không bị giới hạn bởi số lượng chuyên gia có tay nghề cao.
Trong lĩnh vực robot học, tạp chí Nature Machine Intelligence đã công bố một lộ trình nghiên cứu toàn diện cho AI trong robot học vào tháng 6 năm 2025. Nghiên cứu của Billard và cộng sự chỉ ra rằng mặc dù AI đã đạt được nhiều tiến bộ ấn tượng, việc hành động và cảm nhận trong thế giới vật lý đặt ra những thách thức lớn hơn và khác biệt so với việc phân tích dữ liệu một cách độc lập [*7]. Các thách thức này bao gồm việc duy trì các bộ dữ liệu lớn đại diện cho đa dạng các nhiệm vụ và môi trường mà robot có thể gặp phải, cũng như thiết kế các thuật toán AI được tùy chỉnh đặc biệt cho các vấn đề robot học nhưng đủ tổng quát để áp dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Từ phòng thí nghiệm y học đến lâm sàng
Trong Y học, AI đang chuyển dịch nhanh chóng từ phòng thí nghiệm sang ứng dụng lâm sàng. Số lượng thiết bị y tế hỗ trợ AI được FDA của Mỹ phê duyệt đã tăng từ chỉ 6 thiết bị vào năm 2015 lên 223 thiết bị vào năm 2023, phản ánh sự chấp nhận ngày càng tăng của cơ quan quản lý đối với công nghệ này[*8]. Các mô hình ngôn ngữ lớn đang ngày càng trở nên thông thạo kiến thức Y khoa. Mô hình o1 của OpenAI đã thiết lập kỷ lục mới với điểm số 96,0% trên bài kiểm tra MedQA, tăng 5,8% so với năm trước.
Đáng chú ý hơn, các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy AI, đặc biệt là GPT-4, đã vượt qua các bác sĩ trong việc chẩn đoán các ca lâm sàng phức tạp và phát hiện ung thư. Tuy nhiên, mô hình hợp tác giữa bác sĩ và AI vẫn được xem là phương án tối ưu nhất, mang lại kết quả tốt hơn so với việc chỉ sử dụng AI hoặc bác sĩ đơn lẻ. Điều này phản ánh một nguyên tắc quan trọng: AI không nên được xem là người thay thế con người mà là đối tác tăng cường năng lực, kết hợp sức mạnh tính toán với trực giác và kinh nghiệm lâm sàng của con người.
AI cũng đang thúc đẩy tốc độ khám phá khoa học lên mức chưa từng thấy. Các mô hình như AlphaFold 3 và ESM3 đang mở ra khả năng thiết kế protein và dược phẩm mới với độ chính xác cao. Các ứng dụng trong các lĩnh vực khác như dự báo cháy rừng, nghiên cứu khí hậu và vật liệu học đang chứng minh rằng AI là một công cụ đa năng giúp giải quyết các thách thức khoa học phức tạp nhất của nhân loại.

Trước sự phát triển vũ bão của công nghệ, các chính phủ trên toàn cầu đang chạy đua để thiết lập các khung khổ pháp lý. (Ảnh minh họa)
Cuộc đua chính sách và quản trị
Trước sự phát triển vũ bão của công nghệ, các chính phủ trên toàn cầu đang chạy đua để thiết lập các khung khổ pháp lý. Năm 2024 chứng kiến sự bùng nổ về quy định. Tại Mỹ, các cơ quan liên bang đã ban hành 59 quy định liên quan đến AI, tăng gấp đôi so với năm 2023. Ở cấp độ tiểu bang, 131 đạo luật liên quan đến AI đã được thông qua, phản ánh sự chủ động của địa phương trong bối cảnh các quy định liên bang còn chậm trễ [*9]. Điều này cho thấy các bang của Mỹ đang dẫn đầu trong nỗ lực lập pháp về AI giữa bối cảnh tiến triển chậm ở cấp liên bang.
Trên bình diện quốc tế, số lượng đề cập đến AI trong các thủ tục lập pháp tại 75 quốc gia đã tăng 21,3% trong năm 2024. Các sáng kiến quản trị toàn cầu như Viện An toàn AI đã được thành lập và cam kết bởi nhiều quốc gia, nhằm phối hợp đánh giá rủi ro và đảm bảo an toàn cho các hệ thống AI tiên tiến. Bên cạnh quy định, các chính phủ cũng đang mạnh tay chi tiền cho hạ tầng AI. Canada đầu tư 2,4 tỷ USD, Pháp công bố gói 10 tỷ EUR, và đặc biệt là Ả Rập Xê Út với dự án “Transcendence” trị giá 100 tỷ USD, cho thấy AI đã trở thành mặt trận cạnh tranh chiến lược quốc gia.
Về mặt dư luận, thế giới đang nhìn nhận AI với thái độ lạc quan thận trọng nhưng bị chia rẽ sâu sắc theo khu vực. Tại các quốc gia châu Á như Trung Quốc (83%), Indonesia (80%) và Thái Lan (77%), đại đa số người dân tin rằng AI mang lại nhiều lợi ích hơn tác hại. Ngược lại, sự hoài nghi vẫn bao trùm ở các nước phương Tây như Canada (40%), Hoa Kỳ (39%) và Hà Lan (36%). Tuy nhiên, một xu hướng đáng chú ý là sự gia tăng lạc quan tại các quốc gia vốn hoài nghi nhất; niềm tin vào lợi ích của AI đã tăng đáng kể tại Đức, Pháp và Anh kể từ năm 2022.
Niềm tin vào các công ty AI đang có dấu hiệu suy giảm. Tỷ lệ người dân tin tưởng rằng các công ty AI sẽ bảo vệ dữ liệu cá nhân của họ đã giảm từ 50% năm 2023 xuống còn 47% năm 2024. Sự lo ngại về thông tin sai lệch, đặc biệt là trong bối cảnh bầu cử và deepfake, cũng đang gia tăng, thúc đẩy sự ủng hộ mạnh mẽ đối với các quy định quản lý AI tại địa phương.
Từ Công nghiệp hóa đến trách nhiệm toàn cầu
Báo cáo Chỉ số AI năm 2025 cho thấy một bức tranh toàn cảnh về một công nghệ đang ở giai đoạn chuyển mình quan trọng. AI không còn là một lĩnh vực nghiên cứu thuần túy mà đã trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ, một động lực kinh tế chính và một vấn đề địa chính trị hàng đầu. Sự thống trị của khu vực tư nhân, sự hội tụ về hiệu suất kỹ thuật, và sự cạnh tranh gay gắt giữa các cường quốc đang định hình lại trật tự công nghệ thế giới.
Năm 2025 cho thấy thế giới đang bước vào giai đoạn “Công nghiệp hóa AI”, nơi trọng tâm chuyển từ việc khám phá những gì có thể sang việc quản lý những gì đang diễn ra. Những lợi ích về năng suất, Y học và khoa học là không thể phủ nhận, nhưng những thách thức về an toàn, đạo đức và niềm tin công chúng vẫn là những rào cản lớn cần vượt qua. Câu hỏi đặt ra không còn là liệu AI có thể làm gì, mà là chúng ta sẽ cho phép AI làm gì, và làm thế nào để đảm bảo rằng sức mạnh to lớn của trí tuệ nhân tạo được khai thác một cách có trách nhiệm vì lợi ích chung của nhân loại.
Đối với các nhà nghiên cứu, học giả và nhà hoạch định chính sách, báo cáo Stanford AI Index 2025 không chỉ là một bản tổng kết mà là lời kêu gọi hành động. Trong bối cảnh quyền lực đang tập trung vào một số ít tập đoàn công nghệ, vai trò của giới học thuật và các tổ chức độc lập trong việc giám sát, phê bình và định hướng phát triển AI trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Thách thức lớn nhất bây giờ không phải là theo kịp tốc độ tiến bộ công nghệ, mà là đảm bảo rằng tiến bộ đó phục vụ cho một tương lai công bằng, an toàn và bền vững cho tất cả mọi người trên hành tinh này.
Như Russell Wald, Giám đốc Điều hành của Stanford HAI, đã nhấn mạnh: “AI là một công nghệ thay đổi nền văn minh – không giới hạn ở bất kỳ ngành nào, mà đang biến đổi mọi ngành công nghiệp mà nó chạm tới. Năm ngoái chúng ta đã thấy việc áp dụng AI tăng tốc với tốc độ chưa từng có, và phạm vi và tác động của nó sẽ chỉ tiếp tục tăng lên. Chỉ số AI trang bị cho các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu và công chúng những dữ liệu họ cần để đưa ra quyết định sáng suốt – và để đảm bảo AI được phát triển với các giá trị lấy con người làm trung tâm” [*10].
[*1]: Stanford HAI (2025). “Artificial Intelligence Index Report 2025”. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
[*2]: Stanford HAI (2025). “AI Index 2025: State of AI in 10 Charts”.
[*4]: Nature (2025). “AI for Science 2025”. Nature Portfolio. https://www.nature.com/articles/d42473-025-00161-3
[*5]: Nature Catalysis (November 2025). “Autonomous catalysis research with human–AI–robot collaboration”.https://www.nature.com/articles/s41929-025-01430-6
[*6]: Nature (2025). “How AI can turn robots into research collaborators”. https://www.nature.com/articles/d42473-025-00232-5
[*7]: Billard, A., Albu-Schaeffer, A., Beetz, M. et al. (2025). “A roadmap for AI in robotics”. Nature Machine Intelligence, 7, 818–824. https://doi.org/10.1038/s42256-025-01050-6
[*8]: Stanford HAI (2025). AI Index Report 2025, Chapter on AI and Medicine.
[*9]: Stanford HAI (2025). “AI Index 2025: State of AI in 10 Charts”.
[*10]: Business Wire (April 2025). “Stanford HAI’s 2025 AI Index Reveals Record Growth in AI Capabilities, Investment, and Regulation”. Quote from Russell Wald, Executive Director at Stanford HAI.






























