Trong con mắt của rất nhiều chuyên gia, lợi thế lớn nhất của Việt Nam chính là con người. Đặc biệt, người Việt Nam rất giỏi về STEM. Thế nhưng, nhiều năm làm việc trong lĩnh vực AI ở những tập đoàn được xem là ‘đầu não’ của ngành, TS. Lê Viết Quốc nhận thấy rằng, việc tuyển dụng các nhân tài người Việt làm cho các ‘ông lớn’ công nghệ lại là điều vô cùng khó khăn.
“Đặc trưng của ngành AI là sẵn sàng trả lương cao, nhưng chỉ tuyển chọn một số ít người thực sự xuất sắc. Họ không cần đội ngũ 500-700 người, mà chỉ cần 20-30 cá nhân ưu tú với năng suất vượt trội. Hiện tại, tôi thấy Việt Nam vẫn chưa có đủ những nhân tài ở đẳng cấp đó”, ông Quốc nhận định.
6 năm trước, ông từng nhận định 3 vấn đề còn tồn tại của Việt Nam cần giải quyết để khai phá tiềm năng AI là hạ tầng dữ liệu tính toán, nhân tài, và nghiên cứu khoa học. Hiện nay, đây còn là nút thắt lớn nhất hay không?
Tôi nhận thấy mỗi năm về nước hoặc theo dõi thông tin qua mạng, Việt Nam ngày càng đi đúng hướng. Chẳng hạn, cách đây 6 năm, khi tôi về thăm, nhóm VinAI của anh Bùi Hải Hưng vẫn chưa ra đời. Nhưng sau đó, với sự xuất hiện của VinAI, chúng ta đã bắt đầu đào tạo nhân tài, có những người tham gia nghiên cứu khoa học và tạo ra bước tiến mới. Dù vậy, để đạt đến trình độ đỉnh cao, Việt Nam vẫn còn rất nhiều việc phải làm.
Về vấn đề nhân tài, người Việt Nam có tiềm năng rất lớn, nhưng số lượng người làm việc tại các công ty hàng đầu như Google hay OpenAI vẫn còn hạn chế. Điều này dẫn đến một thách thức khác: Khi các công ty lớn muốn mở chi nhánh tại Việt Nam, họ sẽ xem xét kỹ chất lượng nhân lực.
Đặc trưng của ngành AI là sẵn sàng trả lương cao, nhưng chỉ tuyển chọn một số ít người thực sự xuất sắc. Họ không cần đội ngũ 500-700 người, mà chỉ cần 20-30 cá nhân ưu tú với năng suất vượt trội. Hiện tại, tôi thấy Việt Nam vẫn chưa có đủ những nhân tài ở đẳng cấp đó.
Tuy nhiên, nhìn chung, hướng đi của Việt Nam đã đúng đắn hơn trước rất nhiều, bắt đầu từ việc nhận thức rõ tầm quan trọng của các vấn đề này. Về nghiên cứu khoa học, khi tham dự các hội nghị lớn, tôi nhận thấy số lượng bài nghiên cứu của người Việt Nam ở nước ngoài khá ấn tượng, nhưng các công trình từ trong nước vẫn còn thua kém so với Singapore hay Trung Quốc.
Vì vậy, Việt Nam cần đầu tư mạnh mẽ hơn vào nghiên cứu khoa học. Sự kết hợp giữa con người và nghiên cứu sẽ tạo ra một hệ sinh thái vững chắc, từ đó sản sinh ra các công ty và sản phẩm thực tiễn.
Trên phương diện một chuyên gia làm việc tại công ty công nghệ hàng đầu thế giới, theo ông, nguyên nhân nào khiến số lượng nhân tài Việt làm ở những công ty hàng đầu thế giới còn hạn chế dù được đánh giá vô cùng triển vọng?
Như tôi đã nói, lợi thế lớn nhất của Việt Nam chính là con người. Người Việt Nam rất giỏi trong các lĩnh vực khoa học, công nghệ, đặc biệt là STEM, và sở hữu khả năng sáng tạo vượt trội. Thực tế, tôi đã giữ quan điểm nhiều năm rằng Việt Nam cần tìm cách nâng cao tiềm năng con người.
Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi mà tôi nhận thấy là các chương trình đào tạo đại học và sau đại học của Việt Nam còn cách xa chuẩn mực của nhiều quốc gia. Vì vậy, những người giỏi thường có xu hướng ra nước ngoài học tập, trong khi những người ở lại trong nước lại ít có cơ hội tiếp cận các chương trình đẳng cấp thế giới để hiểu rõ sự phát triển toàn cầu. Đây chính là lý do chúng ta cần đầu tư và cải thiện mạnh mẽ hệ thống giáo dục đại học cũng như sau đại học. Đây là điều kiện tiên quyết.
Đơn cử như tại Google DeepMind, khi tôi muốn tuyển người Việt vào làm, việc tìm kiếm nhân tài phù hợp vô cùng khó khăn. Những người tôi tìm được sau này đều trở thành những cá nhân xuất sắc, nhưng số lượng như vậy rất hiếm.
Ví dụ, anh Thắng Lương (Tiến sĩ Lương Minh Thắng) – người làm việc tại Google DeepMind, đồng lãnh đạo dự án Multi Bard và tham gia nghiên cứu mô hình Parti (chuyển văn bản thành hình ảnh) – hay anh Hy Hiếu (Phạm Hy Hiếu) – nhà khoa học tại xAI của Elon Musk, thành viên đội ngũ phát triển Grok 3 – là những trường hợp nổi bật, nhưng họ chỉ là số ít.
Dù vậy, chỉ đầu tư vào giáo dục thôi thì chưa đủ. Song song đó, chúng ta cần tạo cơ chế thu hút các startup và công ty quốc tế mở chi nhánh hoặc văn phòng tại Việt Nam. Nếu kết hợp được những yếu tố này, nhân tài Việt Nam sẽ có cơ hội phát triển vượt bậc.
Vậy chúng ta cần phải làm gì để nâng cao chất lượng của các tài năng trẻ ở Việt Nam trong lĩnh vực AI?
Để giải quyết vấn đề này, tôi nhận thấy các trường đại học trên thế giới thường tạo cơ hội cho sinh viên tham gia thực tập (intern) hoặc chương trình cư trú (resident). Ở Việt Nam, dù cũng có những chương trình như vậy, nhưng số lượng còn ít so với các quốc gia khác. Hơn nữa, ở phương Tây, đặc biệt là Mỹ, giáo dục theo mô hình “project-based” – tức là sinh viên phải làm dự án thực tế ngay trong quá trình học, chứ không chỉ học lý thuyết suông.
Ví dụ, khi tôi học đại học, ngay từ năm hai, tôi đã bắt đầu một dự án nghiên cứu, và đến khi kết thúc, nghiên cứu đó được đăng trên tạp chí quốc tế. Đến năm cuối, tôi đã có khoảng 15 bài báo quốc tế. Điều này đòi hỏi một môi trường thực tiễn, nơi sinh viên được tiếp xúc với công nghệ tiên tiến và học qua các dự án cụ thể.
Tôi không học ở Việt Nam nên không nắm rõ thực tế, nhưng từ góc nhìn của một người tuyển dụng nhân tài, tôi cần biết sinh viên học engineering đã từng nghiên cứu gì, tham gia dự án nào, và dự án đó thành công ra sao. Điểm GPA 4.0 tuy ấn tượng, nhưng không phải là yếu tố duy nhất, vì những người đạt điểm cao như vậy không hề hiếm.
Khi nghĩ về triển vọng của Việt Nam trong kỷ nguyên AI, đâu là ý tưởng đầu tiên xuất hiện trong suy nghĩ của ông?
Trong suy nghĩ của tôi, đây thực ra chỉ là mong muốn và kỳ vọng cá nhân. Điều tôi khao khát nhất lúc này là trong vài năm tới, Việt Nam có thể giải quyết bài toán nhân sự để tương lai xuất hiện “1.000 TS.Bùi Hải Hưng”. Một Bùi Hải Hưng đã rất tuyệt vời, nhưng nếu có 1.000 người như anh ấy, chúng ta sẽ giải quyết được vô số vấn đề.
Chẳng hạn, một Bùi Hải Hưng có thể phát triển DeepSeek, một người khác làm AI cho bán dẫn, và cứ thế. Tôi không chắc điều này có khả thi không, nhưng tôi tin rằng Việt Nam nên hướng tới mục tiêu đó.
Bên cạnh đó, điều thực tế mà tôi nhận thấy là người Việt Nam rất ham học hỏi và thích thử nghiệm công nghệ mới, khiến AI có thể lan tỏa nhanh trong xã hội Việt Nam hơn so với nhiều quốc gia khác.
Ngoài ra, tôi kỳ vọng trong 5-10 năm tới, Việt Nam sẽ xuất hiện một “kỳ lân” khởi nguồn từ AI hoặc hạ tầng AI, như trung tâm dữ liệu (data center). Hơn nữa, tôi mong Việt Nam sẽ lọt vào top 15 thế giới về đóng góp cho AI. Đó là những điều tôi hy vọng.
Trong thời gian tới, ông có dự định hoặc kế hoạch cụ thể nào nhằm hợp tác với các cơ quan, tổ chức trong nước để thúc đẩy sự phát triển của AI tại Việt Nam?
Hiện tại, Google DeepMind chưa có kế hoạch cụ thể nào. Thực tế, công ty đã có nhiều chi nhánh ở London và Mountain View, nhưng việc mở văn phòng tại châu Á vẫn chưa được cân nhắc.
Đối với riêng bản thân tôi, lần trước khi về thăm Fulbright, tôi đã đóng góp một khoản nhỏ để hỗ trợ chương trình AI của trường. Ngoài ra, tôi cũng đã trao đổi với đội ngũ Google tại TP. Hồ Chí Minh về ý tưởng thu hút sinh viên Việt Nam tham gia thực tập (intern) tại Google DeepMind, đồng thời hướng dẫn các bạn cách sử dụng AI hiệu quả nhất. Điều tôi mong muốn nhất là Google DeepMind có thể mở chi nhánh hoặc trung tâm dữ liệu (data center) tại Việt Nam, dù để thực hiện được điều đó sẽ cần nhiều thời gian hơn.
Hơi liên quan một chút đến cá nhân, như ông có chia sẻ tại Hội nghị ASIC 2025, ông sinh ra và lớn lên ở Huế vào những năm 1980. Vậy điều gì đã thôi thúc ông quyết tâm đi theo con đường nghiên cứu về công nghệ, về AI, trong khi thời điểm đó những lĩnh vực này ở Việt Nam còn chưa phát triển?
Như tôi đã nói, trong khó khăn luôn ẩn chứa những lợi thế riêng. Với tôi, lợi thế đó là có nhiều thời gian để theo đuổi giấc mơ của mình. Tôi dành thời gian đọc sách, khám phá bản thân và tìm hiểu điều mình thực sự muốn. Sống ở một nơi yên bình như Huế càng giúp tôi hiểu rõ chính mình hơn. Ở những nơi xô bồ, đôi khi ta thích những thứ chỉ vì người khác thích, nhưng ở một nơi giản dị, điều tôi yêu thích chính là điều mà bản thân tôi thích.
Nhờ vậy, tôi có cơ hội nhận ra bản thân thực sự đam mê gì. Đây cũng là một bước ngoặt quan trọng trong cuộc đời mỗi người. May mắn thay, điều tôi đam mê cũng trùng hợp với thứ thế giới yêu thích.
Còn về lý do tôi chọn con đường đầy thách thức này có lẽ xuất phát từ một ý tưởng hơi “điên rồ” của bản thân. Tôi có một suy nghĩ rằng, mọi thứ con người tạo ra, từ xe hơi, máy bay đến chip, đều bắt nguồn từ trí óc. Vì thế, tôi tự hỏi làm sao để nghiên cứu một công nghệ thông minh như trí óc con người, làm thế nào để tiếp cận với đỉnh cao của khoa học. Đây cũng trở thành mục tiêu lớn nhất trong cuộc đời tôi. Nhiều người bảo đó là suy nghĩ “điên rồ”, nhưng tôi chỉ nghĩ đơn giản: “Điên rồ thì đã sao, miễn tôi thích thì cứ làm thôi!”.
Vậy đối với ông, những nghiên cứu của ông về AI cho đến hiện tại đã đủ ‘điên rồ’ như mục tiêu ông đã đặt ra hay chưa?
Thực ra, tôi cảm thấy mình vẫn còn cách xa đích đến, vì các mô hình tôi tạo ra hiện tại chỉ nằm trong giới hạn tưởng tượng của bản thân. Nhưng tôi không muốn dừng lại ở đó. Tôi tin tiềm năng của AI có thể thay đổi nhân loại một cách sâu sắc. Tôi thường nhấn mạnh rằng AI là công nghệ đầu tiên con người phát minh ra mà không bị giới hạn.
Ví dụ, nếu tôi làm một chiếc máy cày, nó chỉ có thể cày ruộng; nhưng với AI, nó có thể mở rộng thành máy cày, máy ảnh, và nhiều thứ khác nữa. AI có khả năng tác động đến mọi lĩnh vực, nhưng điều khiến tôi phấn khích nhất là viễn cảnh một ngày nào đó nó sẽ làm mới diện mạo khoa học toàn cầu.
Chẳng hạn, khi học về lịch sử tích phân hay các mô hình toán học do con người tạo ra, tôi tự hỏi: “Tại sao AI không thể làm được điều tương tự?”. Giấc mơ của tôi là phát triển một công nghệ AI đủ sức mở ra một phân ngành khoa học mới, thậm chí tự nghiên cứu vaccine chữa ung thư hay tạo vật liệu tiên tiến cho năng lượng mặt trời. Những gì chúng ta thấy ở AI hiện nay chỉ là bước đầu của một chặng đường dài.
Bài: Quỳnh Anh
Thiết kế: Hải An
