TS Cao Anh Tuấn: Việt Nam nên tập trung vào ứng dụng thay vì cố gắng tạo ra mô hình AI tốn kém

Ông Cao Anh Tuấn là Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Cornell, Mỹ. Trước khi đồng sáng lập Genetica, ông từng làm việc tại Yahoo và đảm nhiệm vị trí kỹ sư chuyên về dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tại Google.

Năm 2019, ông Tuấn cùng các cộng sự thành lập Genetica, công ty chuyên về giải mã gene bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo, với mục tiêu đưa hệ gene người Việt vào bản đồ gene thế giới.

Genetica đã hợp tác với Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia Việt Nam (NIC) để thành lập trung tâm giải mã gene lớn nhất Đông Nam Á tại Việt Nam.

Với tầm nhìn chiến lược và kinh nghiệm quốc tế, TS Cao Anh Tuấn đang góp phần quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ sinh học và trí tuệ nhân tạo để cải thiện sức khỏe cộng đồng tại Việt Nam và khu vực.

VietTimes đã có cuộc trao đổi với TS Cao Anh Tuấn về chủ đề định hướng phát triển AI tại Việt Nam.

- Từng làm việc tại Yahoo, Google, cách đây 7 năm ông đã về Việt Nam cùng các cộng sự sáng lập công ty Genetica, sử dụng AI để giải mã gene người Việt và châu Á. Đến nay công ty đã đạt được những thành công như thế nào?

- Tôi nghĩ Genetica đã gặp may mắn trên hành trình phát triển của mình. Đã có những thời điểm đầy khó khăn, nhưng chúng tôi đều vượt qua. Năm 2025 sẽ là cột mốc quan trọng, tạo bước đệm cho sự phát triển mạnh mẽ của công ty.

Sau 7 năm, chúng tôi đã xây dựng được một nền tảng vững chắc tại Việt Nam và đang mở rộng để phục vụ thị trường quốc tế. Hiện tại, Genetica đã có mặt tại 7 quốc gia, bao gồm Hàn Quốc, Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia…

Ngay từ khi làn sóng AI bắt đầu phát triển ở Mỹ, các giáo sư từng tham gia xây dựng OpenAI đã chia sẻ với chúng tôi về mô hình AI này và gợi ý rằng hãy tận dụng nó để tạo ra các ứng dụng. Nhờ đó, từ năm 2021–2022, Genetica đã sớm phát triển các sản phẩm dựa trên nền tảng AI. Khi AI bùng nổ, chúng tôi đã đi trước các công ty khác trong lĩnh vực một bước, tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Một trong những dấu ấn lớn nhất của Genetica là khi chúng tôi mang sản phẩm sang Hàn Quốc và chứng minh rằng công nghệ của chúng tôi có thể hiểu rõ hệ gene của người Hàn Quốc hơn chính họ. Lợi thế này có được nhờ quá trình nghiên cứu và phát triển trước họ từ 6 tháng đến 1 năm.

- 7 năm trước khi Genetica bắt đầu ứng dụng AI và đến hiện tại, ông thấy có gì khác biệt?

- Thực ra, không cần nhìn xa đến 7 năm, chỉ cần so sánh AI của 2 năm trước và bây giờ cũng đã thấy một sự khác biệt rất lớn rồi.

Lấy một ví dụ đơn giản: Genetica từng mất rất nhiều năm, đặc biệt trong giai đoạn đầu ở Việt Nam, để thuyết phục thị trường về công nghệ tách DNA từ nước bọt. Khi đó, nhiều người vẫn tin rằng chỉ có lấy mẫu máu mới đảm bảo độ chính xác. Phải mất gần một năm để thay đổi nhận thức này. Nhưng bây giờ thì khác, toàn bộ quá trình giáo dục về DNA, giải mã gene và lợi ích của công nghệ này hầu hết đã được AI hóa.

Hai năm trước, để chuẩn bị một bài giảng về gene, các chuyên gia phải mất cả tuần để xây dựng nội dung, trao đổi với bác sĩ, nghiên cứu đột biến gene và tác động của nó. Nhưng bây giờ, với sự hỗ trợ của AI, chỉ mất khoảng 2-3 tiếng là có thể tạo ra cả một bài giảng hoàn chỉnh, bao gồm video, slide thuyết trình và dàn bài chi tiết. Điều đó cho thấy AI đã thâm nhập sâu vào mọi lĩnh vực của cuộc sống và công việc, giúp tối ưu hóa quy trình một cách đáng kể.

- Ông đánh giá thế nào về môi trường phát triển AI tại Việt Nam hiện nay?

- Chưa bao giờ cơ hội phát triển AI cho doanh nghiệp Việt Nam lại lớn như lúc này. Trước đây, Chính phủ thường nhắc đến việc “đi tắt đón đầu”, nhưng trong những ngành như công nghệ sản xuất, quá trình phát triển có thể mất hàng chục năm. Tuy nhiên, với AI ứng dụng, chúng ta có thể rút ngắn thời gian đáng kể, thậm chí bắt kịp hoặc vượt qua nhiều quốc gia khác trong khu vực.

Video ông Cao Anh Tuấn chia sẻ về cơ hội phát triển AI của Việt Nam

Điều quan trọng là cần biết tập trung vào đâu. Hiện nay, nhiều người quan tâm đến Foundation Model (mô hình nền tảng AI - là những mô hình AI lớn, có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau và được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ), nhưng thay vì chạy đua phát triển những mô hình này như Meta, Google hay Microsoft – vốn tốn hàng chục tỷ USD – các doanh nghiệp Việt Nam nên tập trung vào ứng dụng AI.

Ấn Độ là một ví dụ điển hình: họ không cố tạo ra mô hình nền tảng AI mà tập trung vào việc xây dựng và triển khai ứng dụng AI nhanh chóng, mang lại giá trị thực tế và kiếm lợi nhuận từ đó. Đây chính là cách “đi tắt đón đầu” hiệu quả mà doanh nghiệp làm AI của Việt Nam có thể học hỏi.

- Theo ông thì các doanh nghiệp Việt nên phát triển ứng dụng từ mô hình nền tảng AI nào?

- Thực tế, việc lựa chọn mô hình nền tảng AI còn tùy thuộc vào từng doanh nghiệp. Một số công ty thích sử dụng Claude, trong khi số khác lại chuộng OpenAI hay LaMDA. Nếu tập trung vào mạng xã hội, họ có thể chọn Grok của X (trước đây là Twitter). Mỗi doanh nghiệp có cách tiếp cận khác nhau, và để hiểu rõ sự khác biệt giữa các mô hình nền tảng AI, chúng ta cần đi sâu vào việc xây dựng tầng ứng dụng.

Tầng ứng dụng cần linh hoạt để có thể tích hợp và triển khai trên nhiều mô hình nền tảng AI khác nhau. Trên thực tế, đây không phải là vấn đề quá khó. Thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở công nghệ, mà là làm sao tạo ra những sản phẩm thực sự có giá trị đối với người dùng. Khi người dùng cảm nhận rõ ràng lợi ích, họ sẽ sẵn sàng trả tiền để sử dụng.

Thay vì chỉ tập trung vào các mô hình nền tảng AI, điều quan trọng là cách doanh nghiệp vận hành. Hiện nay, nhiều công ty có thể nhanh chóng điều chỉnh hệ thống (back-end) để tích hợp với các mô hình AI mới ngay khi có bản cập nhật. Điều này giúp tầng ứng dụng hoạt động mượt mà hơn, và đó chính là yếu tố cốt lõi quyết định thành công.

- Nếu so sánh với các nước khác trong khu vực, Việt Nam đang ở đâu trong cuộc đua AI?

- Khi so sánh Việt Nam với các nước trong khu vực, tôi tin rằng Việt Nam có thế mạnh về AI hơn nhiều nước, kể cả Singapore. Khi sang Hàn Quốc, tôi nhận thấy một điểm đặc trưng là các doanh nghiệp Hàn Quốc khá "đóng cửa", họ tập trung chủ yếu vào thị trường nội địa. Mặc dù AI đang giúp mở rộng phạm vi tiếp cận ngôn ngữ và dịch vụ, nhưng phần lớn các công ty Hàn vẫn chỉ ưu tiên phục vụ cộng đồng người Hàn.

Ở Việt Nam thì ngược lại. Hầu hết các doanh nghiệp khi phát triển AI đều có tư duy toàn cầu ngay từ đầu. Đây là một lợi thế rất lớn. Bên cạnh đó, yếu tố con người vẫn là quan trọng nhất. Người Việt vốn chăm chỉ, kiên trì và luôn sẵn sàng học hỏi. Nhưng chúng ta vẫn cần một "khoảnh khắc DeepSeek" của Việt Nam - một bước ngoặt lớn để bứt phá trên bản đồ AI thế giới. Có thể trong vài tháng hoặc một năm tới, Việt Nam sẽ tạo ra một đột phá tương tự.

Một điều nữa tôi nhận thấy khi so sánh Việt Nam với các nước khác là các tập đoàn công nghệ lớn như Microsoft, Google hoàn toàn có lý do để mở trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) tại Việt Nam. Lý do rất rõ ràng: nhân lực AI ở Việt Nam không chỉ giỏi mà còn có tinh thần làm việc rất tốt. Nếu tận dụng được nguồn lực này, Việt Nam hoàn toàn có thể trở thành một trung tâm AI quan trọng trong khu vực.

- Theo ông thì người dùng Việt Nam đã biết sử dụng AI chưa, hay chỉ biết vào ChatGPT hay các chatbot tương tự để đặt những câu hỏi đơn giản?

- Tôi muốn chia sẻ một câu chuyện như thế này. Trong đội ngũ cộng tác viên của Genetica, có một nhóm làm tiếp thị liên kết. Họ giới thiệu sản phẩm, dịch vụ của Genetica đến khách hàng để kiếm hoa hồng. Điều đặc biệt là họ không phải nhân viên công ty, cũng không có hiểu biết chuyên sâu về công nghệ của Genetica. Tuy nhiên, họ chủ động học hỏi từ các chuyên gia của Genetica, rồi tự đào tạo một con AI riêng cho mình.

Những người này không phải kỹ sư hay chuyên gia về AI, mà chỉ là những người bình thường, nhưng họ có niềm yêu thích với công nghệ. Họ sử dụng công cụ ChatGPT tùy chỉnh (ChatGPT customize) để xây dựng một con AI dựa trên kiến thức mà họ học được.

Kết quả ấn tượng đến mức tôi đã phải mời họ về công ty để chia sẻ lại với đội ngũ nhân viên của Genetica. Tôi nói với mọi người: “Các em nhìn đây này, các anh chị này đã ngoài 40 tuổi – nghĩa là cũng không còn trẻ nữa, không biết gì về kỹ thuật, không biết lập trình, nhưng họ vẫn có thể tự tùy chỉnh ChatGPT để tạo ra một tài liệu giảng dạy riêng từ những khóa học của Genetica”.

Điều này cho thấy AI đã trở nên rất phổ biến. Có thể ngoài kia không nhiều người biết cách sử dụng AI, nhưng khi đặt vào một tình huống cần thiết, con người luôn tìm kiếm công cụ hỗ trợ. Và AI chính là công cụ hàng đầu giúp họ làm việc hiệu quả hơn.

Tôi thực sự rất ngưỡng mộ – những người hơn 40 tuổi, không biết lập trình, không am hiểu công nghệ, nhưng vẫn có thể đào tạo một con AI từ những bài giảng của Genetica để tạo ra tài liệu giảng dạy của riêng họ. Nội dung mà họ xây dựng thậm chí còn hay hơn cả đội ngũ chính thức của Genetica.

- Như vậy là người Việt rất nhanh nhạy trong việc sử dụng AI?

- Đúng vậy, người Việt rất nhanh nhạy trong việc ứng dụng AI để tạo ra sản phẩm hữu ích. Họ không cần lập trình hay hiểu sâu về công nghệ, chỉ cần liên tục cung cấp dữ liệu, học hỏi và hướng dẫn lại cho AI. Khi đã đủ thông tin, AI có thể thay họ trả lời và thực hiện nhiều công việc khác một cách hiệu quả.

- Theo ông thì chúng ta có nên học tập cách phát triển AI của Trung Quốc không, khi họ đã cho ra mắt được khá nhiều mô hình AI tiên tiến, chẳng hạn như DeepSeek hay mới đây là Manus, được cho là đã đạt tới “cảnh giới” của AGI (trí thông minh nhân tạo có suy nghĩ độc lập như con người), trong khi họ sử dụng những con chip không phải đắt tiền nhất của NVIDIA?

- Tôi không dám bàn sâu về những vấn đề lớn lao đó, vì nó thực sự rất rộng và phức tạp. Tôi chỉ muốn chia sẻ một góc nhìn như thế này.

Về văn hóa, Việt Nam và Trung Quốc có nhiều điểm tương đồng, và tôi nghĩ rằng có rất nhiều điều hay mà chúng ta có thể học hỏi từ họ. Còn học như thế nào, áp dụng ra sao thì phải tùy vào tình hình thực tế của mình. Cá nhân tôi thỉnh thoảng vẫn sang Trung Quốc để quan sát, tìm hiểu họ đang làm gì, từ đó xem có thể áp dụng điều gì phù hợp cho Việt Nam.

Ở Trung Quốc, họ không có những con chip mạnh nhất của Nvidia, nhưng họ vẫn có thể phát triển các mô hình AI rất mạnh. Nếu nhìn vào những mô hình như DeepSeek hay Manus, chúng ta sẽ thấy rằng đằng sau đó là khoản đầu tư khổng lồ. Họ đã phải bỏ ra rất nhiều tiền, chứ không phải chỉ cần 5 triệu USD là có thể tạo ra một sản phẩm tương tự DeepSeek.

Những bài toán lớn như vậy hãy để Chính phủ giải quyết. Tôi tin rằng Chính phủ Việt Nam đang có những quyết sách rất tốt để theo đuổi con đường phát triển AI. Chúng ta không cần so sánh mình với DeepSeek hay những hệ thống AI khổng lồ khác. Điều quan trọng là cuối cùng, ai tạo ra được những sản phẩm đầu cuối tốt hơn, mang lại giá trị thực sự cho thị trường.

Trung Quốc có lợi thế rất lớn là thị trường tỷ dân, nên họ tập trung phát triển AI theo hướng phục vụ quy mô khổng lồ đó. Nhưng nếu Việt Nam có thể tạo ra những sản phẩm dẫn đầu Đông Nam Á – với 750 triệu dân – hoặc thậm chí vươn ra cả thị trường châu Á, bao gồm Hàn Quốc và Nhật Bản, thì chúng ta vẫn có thể có những sản phẩm đột phá.

Ông Cao Anh Tuấn và cộng sự tại Genetica

Không chỉ trong AI, mà ngay cả trong những xu hướng công nghệ khác, Việt Nam đã chứng minh được khả năng tạo ra những sản phẩm có giá trị lớn. Chẳng hạn, khi Trung Quốc cấm blockchain, các công ty blockchain của họ gặp rất nhiều khó khăn, nhưng Axie Infinity – một sản phẩm của người Việt – lại trở thành nền tảng Learn to Earn dẫn đầu thế giới.

Tôi tin rằng Việt Nam có tiềm năng rất lớn ở tầng ứng dụng, thay vì phải chạy theo những mô hình nền tảng AI như DeepSeek. Điều quan trọng là chúng ta tập trung vào việc tạo ra những sản phẩm thực sự hữu ích và có giá trị cao cho thị trường.

- Theo ông thì Việt Nam cần có yếu tố nào để có thể phát triển AI một cách bứt phá?

- Yếu tố quan trọng nhất vẫn là con người. Việt Nam đã chứng minh với thế giới rằng đội ngũ kỹ sư của chúng ta có chất lượng cao. Với nguồn nhân lực sẵn có, Việt Nam đang có rất nhiều cơ hội để phát triển.

Google hay Microsoft có thể đầu tư hàng tỷ USD vào nghiên cứu và phát triển, nhưng cốt lõi vẫn là con người. Điều quan trọng là làm sao tận dụng tối đa nguồn nhân tài của Việt Nam.

Chúng ta cần thu hút các kỹ sư và chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI về nước, tạo ra một môi trường thuận lợi để họ có thể đào tạo và dẫn dắt đội ngũ kỹ sư trong nước. Điều này không chỉ giúp phát triển các sản phẩm công nghệ đạt chuẩn quốc tế mà còn giúp Việt Nam vươn xa, không chỉ phục vụ thị trường trong nước mà còn chinh phục thị trường toàn cầu.

- Xin cảm ơn ông về cuộc trao đổi rất thú vị này!

Đăng Khoa