Kinh tế dữ liệu Việt Nam trong kỷ nguyên AI

Kinh tế dữ liệu Việt Nam đang đứng trước thời điểm bản lề khi trí tuệ nhân tạo thâm nhập sâu vào mọi mặt đời sống, và đó cũng chính là tinh thần xuyên suốt hội thảo ECOTECH 2026 với chủ đề "Dữ liệu và AI từ hạ tầng đến giá trị thực tiễn", do Viện Công nghệ và Kinh tế số phối hợp cùng Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán tổ chức tại Đại học Bách khoa Hà Nội ngày 03/6/2026, đúng dịp nhà trường tròn 70 năm thành lập.

PGS. TS Huỳnh Quyết Thắng phát biểu khai mạc hội thảo kinh tế dữ liệu ECOTECH 2026

Phát biểu khai mạc, PGS. TS Huỳnh Quyết Thắng, đại diện Đại học Bách Khoa Hà Nội kỳ vọng kết quả nghiên cứu phải được đưa vào cuộc sống, góp phần nâng cao năng suất lao động và cải thiện chất lượng. Hội thảo được mong đợi không chỉ dừng ở trao đổi học thuật mà mở ra hợp tác cụ thể trong xây dựng nền tảng dữ liệu dùng chung, phát triển chương trình đào tạo về dữ liệu, AI và kinh tế số, đồng thời hình thành các bài toán ứng dụng giữa nhà trường với doanh nghiệp, hiệp hội và cơ quan quản lý.

PGS. TS Huỳnh Quyết Thắng đặt ra câu hỏi cụ thể cho Hội thảo, dữ liệu của chúng ta đã sẵn sàng hay chưa, AI của chúng ta đã giải quyết được những bài toán thật của đời sống hay chưa, doanh nghiệp đang cần gì từ phía đại học và đại học phải đổi mới ra sao để đồng hành tốt hơn với doanh nghiệp. Xuyên suốt hội thảo là tinh thần cùng nhau biến dữ liệu và AI trở thành năng lực cạnh tranh thực sự của Việt Nam, một mục tiêu mà toàn cảnh ECOTECH 2026 cho thấy phía trước còn rất nhiều việc phải làm nhưng đồng thời cũng mở ra cơ hội rộng lớn cho thế hệ chuyên gia và sinh viên hôm nay.

Tiếp nối chương trình, PGS. TS Lê Minh Hà đại diện Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán nhắc lại một sự kiện vừa diễn ra khi nhóm 16 nhà toán học nổi tiếng đến từ 15 trường đại học hàng đầu thế giới đưa ra tuyên bố chung về toán học và trí tuệ nhân tạo. PGS. Lê Minh Hà cho biết tuyên bố đó đặt ra nhiều vấn đề liên quan đến giá trị của dữ liệu, trong đó những bản thảo, bản nháp mà các nhà khoa học trước kia bỏ đi nay lại trở thành nguồn tài nguyên quý giá để huấn luyện AI. Câu chuyện tương tự cũng xảy ra trong dạy và học, khi từng trang thông tin trao đổi giữa người học với AI đều trở thành nguồn dữ liệu có giá trị, kéo theo hàng loạt câu hỏi về sáng tạo và về tính pháp lý chưa có lời giải.

PGS. TS Lê Minh Hà Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán phát biểu tại hội thảo dữ liệu và AI

Chuyển biến tích cực được PGS. Lê Minh Hà nhấn mạnh là các nhà hoạch định chính sách đang xích lại gần hơn với những người làm chuyên môn, không chỉ trong khoa học tự nhiên mà cả trong khoa học xã hội, sự phối hợp đó tạo nên kỳ vọng về một hệ thống chính sách quốc gia minh bạch và sáng suốt hơn.

Trình bày góc nhìn từ Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia, bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, Chánh văn phòng Hiệp hội đã dẫn ra hàng loạt số liệu cho thấy tốc độ phát triển nhanh của tổ chức, khi Hiệp hội mới thành lập được khoảng 01 năm 06 tháng nhưng đã phát triển 861 hội viên, trong đó có 250 doanh nghiệp cùng hơn 600 nhà khoa học, chuyên gia công nghệ và chuyên gia dữ liệu. Đi sâu vào cơ cấu hội viên, bà Dung cho biết doanh nghiệp công nghệ và dịch vụ chiếm 48%, doanh nghiệp phát triển nền tảng ứng dụng công nghệ chiếm 16%, các tập đoàn ngân hàng và tài chính lớn chiếm 8%, phần còn lại 28% đến từ nhiều ngành nghề khác nhau.

Bên cạnh việc phát triển hội viên, Hiệp hội đã thành lập mạng lưới chuyên gia dữ liệu toàn cầu mang tên VDN, quy tụ gần 100 nhà khoa học người Việt đang sinh sống và làm việc tại nhiều quốc gia phát triển, trong đó có chuyên gia AI Lê Viết Quốc cùng nhiều chuyên gia làm việc tại các tập đoàn công nghệ lớn ở Hoa Kỳ, Pháp, châu Âu, Nhật Bản và Hàn Quốc. Bà Dung cho biêt, nhóm chuyên gia đã có lần hội tụ đầu tiên tại Huế vào tháng 10/2025 và hiện trở thành cộng tác viên tham gia các hoạt động nghiên cứu, khảo sát cũng như giải các bài toán từ phía doanh nghiệp và chính phủ.

Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia nhấn mạnh Việt Nam không thiếu dữ liệu mà ngược lại, bản thân thị trường dữ liệu đen đã âm thầm tồn tại suốt nhiều năm qua, bởi hiện nay Việt Nam đang sở hữu 08 cơ sở dữ liệu quốc gia do nhà nước quản lý, các địa phương lớn như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh và Đà Nẵng đều xây dựng cơ sở dữ liệu độc lập của riêng mình, cùng với đó là lượng dữ liệu khổng lồ đang nằm trong tay các tập đoàn công nghiệp lớn. Vấn đề đặt ra nằm ở chỗ toàn bộ kho tài nguyên giá trị này đang tản mát khắp nơi không chia sẻ cho ai khai thác.

Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia cho biết, dữ liệu khảo sát trên hơn 1000 đơn vị do Hiệp hội phối hợp cùng Trung tâm Dữ liệu Quốc gia và Trung tâm Sáng tạo và Khai thác Dữ liệu thuộc Bộ Công an thực hiện cho thấy 84,7% hội viên sẵn sàng trả lời phiếu hỏi và sẵn sàng tham gia các buổi tọa đàm để hoàn thiện chính sách khai thác dữ liệu. Qua đó, phản ánh nhu cầu thực sự của doanh nghiệp khi họ mong muốn cùng nhà nước hoàn thiện khung thể chế pháp lý để khai thác dữ liệu một cách chính thống và mang tài sản dữ liệu ra giao dịch công khai minh bạch.

Kết quả khảo sát của NCDI và NDA năm 2026 trên 1000 tổ chức và cá nhân cho thấy nhu cầu dữ liệu giao thông và tài chính cùng dẫn đầu với 74,6%, trong khi dữ liệu dân cư chỉ chiếm 1,7%.

Khảo sát còn ghi nhận sự thay đổi tích cực trong tư duy của cộng đồng doanh nghiệp khi họ không còn "ngơ ngác" đặt câu hỏi có nên ứng dụng AI hay không nữa mà đã chuyển sang trăn trở làm sao tiếp cận được nguồn dữ liệu để huấn luyện AI và giải quyết những bài toán cụ thể của mình.

Về nhu cầu loại dữ liệu, dữ liệu giao thông đứng đầu danh sách doanh nghiệp cần nhất, tiếp đến là dữ liệu tài chính và dữ liệu về doanh nghiệp vừa và nhỏ. Dữ liệu y tế cũng thu hút sự quan tâm rất lớn với trên 67%, sau đó là giáo dục, quy hoạch đất đai, môi trường, nông nghiệp và dân cư. Điều thú vị nằm ở chỗ dữ liệu dân cư lại ít người quan tâm, trong khi tại nhiều nước phát triển như Hoa Kỳ, dữ liệu dân cư có giá trị rất lớn và được tích hợp trên cả các nền tảng mua bán nhà.

Khảo sát cũng chỉ rõ những nút thắt khiến doanh nghiệp khó khai thác dữ liệu. Dữ liệu phân tán ở nhiều cơ quan và bị đóng kín, công cụ tìm kiếm dữ liệu không phù hợp, chưa có phương thức truy cập tự động qua API như Hoa Kỳ, châu Âu, Singapore hay Hàn Quốc đang áp dụng. Quy trình cấp phép phê duyệt rườm rà, chất lượng dữ liệu không đảm bảo, phí truy cập cao. Ngay cả cơ sở dữ liệu định danh VNeID, vốn được kỳ vọng kết nối với bảo hiểm xã hội và nhiều dịch vụ khác, mới đáp ứng được khoảng 39% nhu cầu của doanh nghiệp.

Bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, Chánh văn phòng Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia giới thiệu mô hình năm tầng hệ sinh thái kinh tế dữ liệu Việt Nam, trong đó thể chế dữ liệu được xếp ở tầng nền móng

Một luận điểm học thuật được bà Dung chia sẻ, muốn có kinh tế dữ liệu thì trước hết phải có ngành công nghiệp dữ liệu, giống như muốn phát triển kinh tế lúa gạo thì buộc phải có ngành công nghiệp lúa gạo. Theo bà Dung, ngành công nghiệp dữ liệu của Việt Nam mới chỉ đang ở giai đoạn đặt bóng để khởi động chứ chưa thực sự hình thành.

Bà Dung mô tả hệ sinh thái kinh tế dữ liệu qua năm tầng và chỉ ra điểm khác biệt so với hệ sinh thái đổi mới sáng tạo thông thường, bởi nếu thể chế thường nằm ở tầng trên cùng thì trong hệ sinh thái dữ liệu, thể chế lại được xếp xuống tầng cuối cùng để làm nền móng. Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia lý giải khi không có nền tảng pháp lý vững, mọi hàng hóa dữ liệu mang ra giao dịch đều biến thành hàng lậu và doanh nghiệp có thể rơi vào hành vi vi phạm pháp luật, cho nên việc dựng xong khung pháp lý phải được coi là bước đi đầu tiên. Nhìn lại hai năm trở lại đây, Việt Nam đã hoàn thiện một số Luật quan trọng gồm Luật Dữ liệu có hiệu lực từ ngày 01/7 2025, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật An ninh mạng, qua đó tạo dựng nên khung thể chế ban đầu cho kinh tế dữ liệu.

Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia cho rằng, tầng hạ tầng đến nay đã cơ bản hình thành khi Việt Nam đang xây dựng Trung tâm Dữ liệu Quốc gia bên cạnh hàng loạt trung tâm dữ liệu tư nhân, hạ tầng điện toán đám mây cùng các nền tảng danh mục dữ liệu, còn tầng tài nguyên dữ liệu thì cũng đã sẵn sàng. Riêng tầng công nghiệp dữ liệu, tức tầng thứ tư trong mô hình, vẫn chưa thực sự thành hình và đây chính là mắt xích còn thiếu mà kinh tế dữ liệu Việt Nam cần sớm hoàn thiện.

Theo tạp chí Điện tử và Ứng dụng