Nhiều thập kỷ qua, kinh tế Việt Nam duy trì được tốc độ phát triển ổn định chủ yếu dựa trên các lợi thế so sánh cơ bản: Thu hút dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) trong lĩnh vực lắp ráp, gia công, khai thác tài nguyên và nguồn nhân công chi phí thấp. Bước sang giai đoạn gần đây, các chỉ số vĩ mô vẫn ghi nhận nhiều tín hiệu tích cực. Số liệu từ Tổng cục Thống kê cho thấy, tăng trưởng GDP cả năm 2025 đạt 8,02%, nâng quy mô nền kinh tế lên mốc 514 tỷ USD. Tiếp nối đà phát triển này, kinh tế Việt Nam quý II/2026 ghi nhận tốc độ tăng trưởng 8,39%, đưa chỉ số GDP chung của 6 tháng đầu năm tăng 8,18%.
Tuy nhiên, giới chuyên gia kinh tế nhận định, phương thức tăng trưởng theo chiều rộng đang tiệm cận giới hạn. Tốc độ tăng năng suất lao động xã hội tuy có cải thiện nhưng nhìn chung vẫn thấp hơn so với các nước trong khu vực; quỹ đất dành cho phát triển công nghiệp ngày càng thu hẹp; đồng thời, lợi thế về cơ cấu dân số vàng với chi phí nhân công rẻ đang giảm dần khi thu nhập bình quân đầu người tăng lên.
Nếu tiếp tục phụ thuộc vào mô hình cũ, nền kinh tế sẽ gặp khó khăn trong việc vượt qua bẫy thu nhập trung bình. Nhằm đáp ứng các mục tiêu phát triển dài hạn của Chính phủ, đặc biệt là hướng tới các mốc tăng trưởng cao hơn trong giai đoạn tiếp theo, việc tìm kiếm một động lực mới có tính đột phá về hiệu suất là bắt buộc. Trong bối cảnh đó, kinh tế số và trí tuệ nhân tạo (AI) được xác định là giải pháp cốt lõi.
Báo cáo của Hội đồng Kinh tế Thế giới (WEF) chỉ ra rằng, công nghệ số và AI không còn là giải pháp kỹ thuật mang tính khuyến nghị, mà đã trở thành yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh quốc gia. Xu thế từ các nền kinh tế lớn như Mỹ, Trung Quốc cho đến các quốc gia trong khu vực như Hàn Quốc, Singapore cho thấy AI đang tái định hình cấu trúc chi phí và năng suất của mọi ngành nghề. Đối với Việt Nam, ứng dụng kinh tế số và AI là cơ sở để cơ cấu lại nền kinh tế, thúc đẩy quá trình chuyển dịch từ thâm dụng vốn và lao động sang thâm dụng tri thức và đổi mới sáng tạo, tạo cơ hội rút ngắn khoảng cách phát triển một cách bền vững.
Dịch chuyển chuỗi giá trị và yêu cầu làm chủ công nghệ nội địa
Cấu trúc kinh tế hiện tại của Việt Nam vẫn bộc lộ điểm nghẽn lớn khi nằm trong nhóm các quốc gia xuất khẩu hàng đầu thế giới về linh kiện điện tử, dệt may và da giày, nhưng tỷ lệ giá trị gia tăng giữ lại trong nước rất thấp. Các nghiên cứu kinh tế cho thấy, trong chuỗi giá trị của một sản phẩm công nghệ cao được lắp ráp tại Việt Nam, phần giá trị nội địa thô thu về thường chỉ dao động từ 5% đến 10%, chủ yếu nằm ở chi phí nhân công và logistics cơ bản. Phần lớn giá trị thặng dư từ quyền sở hữu trí tuệ, thiết kế và công nghệ cốt lõi vẫn thuộc về các tập đoàn đa quốc gia. Mô hình gia công (Outsourcing) đã hoàn thành vai trò lịch sử trong việc giải quyết việc làm, nhưng hiện tại cần được thay thế để tránh giữ chân nền kinh tế ở phân khúc đáy của chuỗi giá trị.
Để nâng cao vị thế trong chuỗi cung ứng toàn cầu, cộng đồng doanh nghiệp công nghệ trong nước cần định hướng theo chiến lược "Make in Vietnam" – chuyển trọng tâm từ gia công sang chủ động nghiên cứu, thiết kế và sản xuất sản phẩm phần cứng lẫn phần mềm. Việc tự chủ công nghệ lõi và tích hợp các giải pháp AI chuyên sâu sẽ giúp tối ưu hóa biên lợi nhuận của doanh nghiệp dựa trên hàm lượng chất xám thay vì quy mô lao động thủ công.
Trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp, việc ứng dụng AI mang lại hiệu quả quản trị trực quan thông qua mô hình nhà máy thông minh. Bằng cách kết hợp Dữ liệu lớn (Big Data) và các thuật toán học máy (Machine Learning), doanh nghiệp có thể tự động hóa dây chuyền, quản trị rủi ro hỏng hóc thiết bị và tối ưu hóa nguyên vật liệu đầu vào. Thực tế từ các đơn vị tiên phong cho thấy, việc áp dụng AI vào quản trị vận hành đã giúp giảm chi phí sản xuất từ 20% đến 30%, đồng thời nâng cao chất lượng sản phẩm đồng đều, tạo nguồn thặng dư tài chính quan trọng để tái đầu tư vào hoạt động nghiên cứu phát triển lâu dài.
Sự chuyển dịch này đang được định hình rõ nét bởi nỗ lực của các tập đoàn lớn trong nước. Tập đoàn FPT đã mở rộng các thương vụ hợp tác quốc tế, đầu tư xây dựng hạ tầng tính toán hiệu năng cao và trung tâm dữ liệu AI phục vụ thị trường toàn cầu. Trong khi đó, Viettel và VNPT tập trung xây dựng hệ sinh thái hạ tầng số quốc gia, phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tối ưu hóa riêng cho tiếng Việt để phục vụ quản trị công và an ninh mạng.
Ở khối công nghiệp bổ trợ và sản xuất, quy trình tự động hóa tích hợp trí tuệ nhân tạo của Thaco hay VinFast là minh chứng cho thấy doanh nghiệp nội địa có khả năng tiếp cận và làm chủ các giải pháp công nghệ phức tạp.
Bên cạnh khối công nghệ, việc chuyển đổi số các ngành kinh tế truyền thống là giải pháp căn cơ để nâng cao năng suất lao động toàn xã hội, trong đó Tài chính - Ngân hàng và Logistics là hai lĩnh vực mang tính dẫn dắt.
Đối với ngành tài chính, việc phát triển các mô hình ngân hàng số và thanh toán điện tử đã giảm thiểu chi phí giao dịch và tăng tốc độ luân chuyển dòng vốn. Việc ứng dụng thuật toán AI vào hệ thống đánh giá chấm điểm tín dụng (Credit Scoring) dựa trên dữ liệu lớn cho phép các tổ chức tín dụng thẩm định và giải ngân cho khối doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) một cách nhanh chóng, chính xác hơn, hạn chế các thủ tục hành chính kéo dài.
Đối với ngành Logistics, vốn là một điểm nghẽn của kinh tế Việt Nam khi chi phí logistics chiếm tỷ trọng khá cao (khoảng 16 - 18% GDP), sự tham gia của các giải pháp thông minh đang từng bước tối ưu hóa hiệu suất. Các hệ thống AI có khả năng định tuyến đường đi cho các đội xe vận tải, điều phối tự động hệ thống kho bãi và dự báo chính xác nhu cầu luân chuyển hàng hóa, từ đó giảm tỷ lệ xe chạy rỗng, tối ưu hóa năng lực lưu kho và trực tiếp hạ giá thành sản phẩm xuất khẩu.
Trong khu vực sản xuất và nông nghiệp, kinh tế số giúp giảm thiểu các tầng nấc trung gian thương mại vốn là nguyên nhân gây bất ổn về giá cả và đầu ra cho nông sản. Thông qua các sàn thương mại điện tử và mô hình bán hàng trực tiếp (D2C), người sản xuất có thể tiếp cận trực tiếp với thị trường tiêu dùng.
Đồng thời, việc sử dụng AI để phân tích và dự báo xu hướng tiêu dùng theo mùa vụ từ các thị trường quốc tế lớn giúp nông dân và doanh nghiệp chủ động điều tiết quy trình canh tác, giảm thiểu tình trạng dư thừa nguồn cung và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên. Mô hình này đang chuyển dịch ngành nông nghiệp từ phương thức quản trị dựa trên kinh nghiệm sang mô hình vận hành dựa trên số liệu và phân tích chính xác.
Những điểm nghẽn mang tính hệ thống cần tháo gỡ
Để đạt được các chỉ tiêu tăng trưởng vĩ mô mang tính bứt phá, nền kinh tế cần giải quyết các rào cản nội tại mang tính hệ thống đang làm chậm tiến trình chuyển đổi số.
Rào cản đầu tiên nằm ở sự chưa đồng bộ của hạ tầng kỹ thuật và hạ tầng năng lượng. Dù độ phủ mạng internet tại Việt Nam tương đối cao, nhưng tốc độ và độ ổn định của các tuyến kết nối quốc tế vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu vận hành liên tục của các doanh nghiệp quy mô lớn. Đặc biệt, hạ tầng hệ thống các Trung tâm dữ liệu (Data Center) – nền tảng cốt lõi của công nghệ AI – tại Việt Nam còn hạn chế về cả quy mô lẫn tiêu chuẩn kỹ thuật.
Do đặc thù AI là công nghệ thâm dụng năng lượng cao, việc duy trì hệ thống siêu máy tính đòi hỏi nguồn điện năng khổng lồ và ổn định. Sức ép đảm bảo nguồn điện sạch, chất lượng cao cho các trung tâm này đang là một thách thức không nhỏ đối với hệ thống an ninh năng lượng quốc gia trong giai đoạn cao điểm.
Đi cùng rào cản hạ tầng là thực trạng thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao chuyên sâu về công nghệ. Đội ngũ kỹ sư AI, chuyên gia khoa học dữ liệu (Data Scientist) và chuyên gia an ninh mạng đạt chuẩn quốc tế tại Việt Nam hiện nay ước tính mới chỉ đáp ứng được khoảng 10% nhu cầu thực tế của thị trường. Hệ thống giáo dục đại học dù đã mở rộng quy mô ngành đào tạo nhưng nội dung giảng dạy nhìn chung vẫn nặng về lý thuyết, thiếu thâm nhập thực tiễn và thiếu thốn trang thiết bị nghiên cứu chuyên dụng. Bên cạnh đó, xu hướng chuyển dịch của các nhân sự công nghệ hàng đầu sang làm việc tại các quốc gia phát triển như Mỹ hay Singapore đang làm trầm trọng thêm tình trạng khan hiếm nhân lực chất lượng cao trong nước.
Đáng lưu ý, rào cản lớn nhất đối với việc thúc đẩy sáng tạo nằm ở độ trễ của hành lang pháp lý so với tốc độ thay đổi của công nghệ. Khung pháp lý hiện hành được xây dựng chủ yếu cho mô hình kinh tế truyền thống, do đó chưa có quy định bao quát hoặc cơ chế xử lý đối với các mô hình kinh doanh số mới, tài sản số hay các sản phẩm ứng dụng AI sáng tạo. Việc thiếu một cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Sandbox) toàn diện cho công nghệ tài chính (Fintech) và kinh tế chia sẻ đang khiến cả cơ quan quản lý lẫn doanh nghiệp có tâm lý e ngại rủi ro pháp lý.
Nhìn nhận về vấn đề này, TS. Nguyễn Đình Cung, nguyên Viện trưởng Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM) khẳng định: "Sự chậm trễ trong việc ban hành khung khổ pháp lý thử nghiệm (Sandbox) không chỉ làm mất đi cơ hội kinh doanh của doanh nghiệp mà còn vô tình đẩy các doanh nghiệp đổi mới sáng tạo của Việt Nam sang đăng ký thành lập tại các quốc gia có cơ chế thông thoáng hơn như Singapore". Việc chưa hoàn thiện quy định về bảo mật dữ liệu, chủ quyền dữ liệu và đạo đức AI đang trở thành một rào cản vô hình đối với dòng vốn đầu tư vào công nghệ.
Xây dựng hệ sinh thái đồng bộ nhằm thúc đẩy tăng trưởng bền vững
Để giải quyết triệt để các rào cản trên và chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành động lực đóng góp thực tế vào GDP, Việt Nam cần triển khai một giải pháp tổng thể, kết nối đồng bộ các nguồn lực chiến lược.
Trước hết, thể chế và chính sách cần đi trước để định hình không gian phát triển. Chính phủ cần sớm ban hành hành lang pháp lý hoàn chỉnh cho kinh tế số, ưu tiên luật hóa cơ chế Sandbox để tạo môi trường thử nghiệm an toàn cho các mô hình kinh doanh mới. Đi kèm với đó là việc thực thi các chính sách ưu đãi tài chính thực chất, bao gồm miễn giảm thuế thu nhập doanh nghiệp và thuế nhập khẩu trang thiết bị công nghệ cho các dự án đầu tư sâu vào Nghiên cứu và Phát triển (R&D) liên quan đến AI, tạo động lực để khối tư nhân dịch chuyển dòng vốn vào các phân khúc có giá trị gia tăng cao.
Để có một hạ tầng kỹ thuật vững chắc, quốc gia cần đa dạng hóa nguồn vốn, thu hút nguồn lực tư nhân và dòng vốn đầu tư nước ngoài để phát triển hệ thống Trung tâm dữ liệu xanh (Green Data Center). Chiến lược này phải gắn liền với quy hoạch năng lượng quốc gia, ưu tiên cung ứng năng lượng tái tạo (điện mặt trời, điện gió) cho các trung tâm dữ liệu quy mô lớn nhằm vừa đảm bảo tính ổn định vận hành, vừa đáp ứng các tiêu chuẩn giảm phát thải nhà kính (Net Zero) theo xu thế cam kết quốc tế.
Mục tiêu duy trì tăng trưởng kinh tế ở mức cao trong giai đoạn tới là một thách thức lớn khi các nguồn lực truyền thống không còn nhiều dư địa khai thác. Tuy nhiên, kinh nghiệm quốc tế chỉ ra rằng đổi mới mô hình tăng trưởng thông qua công nghệ là con đường tất yếu để các nền kinh tế đang phát triển bứt phá. Kinh tế số và trí tuệ nhân tạo (AI) chính là công cụ chiến lược để Việt Nam thay đổi căn bản chất lượng tăng trưởng. Việc kiên quyết hành động dựa trên tư duy thể chế hiện đại, nguồn nhân lực chất lượng và hạ tầng đồng bộ sẽ là cơ sở vững chắc để hiện thực hóa các mục tiêu kinh tế vĩ mô kỷ lục trong giai đoạn tới.
Lê Hằng
