Tại hội nghị CHIPS NORTH Executive Summit diễn ra gần đây, các chuyên gia hàng đầu Canada đã thảo luận về chiến lược xây dựng AI có chủ quyền (sovereign AI) – một hệ sinh thái AI độc lập, tự chủ – trong bối cảnh nước này không sở hữu một 'ngăn xếp AI nội địa' (domestic AI stack) hoàn chỉnh gồm chip, dữ liệu, mô hình và nền tảng. Thay vì cố gắng tự xây dựng mọi thứ, Canada chọn cách tận dụng lợi thế về nhân tài và hợp tác quốc tế để tạo ra giá trị riêng.

Canada có lợi thế gì để xây dựng AI có chủ quyền?

Geordie Rose, Giám đốc điều hành của Vector Institute, một trong những trung tâm nghiên cứu AI hàng đầu Canada, cùng Cameron Schuler, Phó chủ tịch cấp cao của tổ chức đổi mới sáng tạo Communitech, chỉ ra rằng lợi thế của Canada nằm ở con người. 'Sức mạnh AI của Canada là con người, nhưng để chuyển đổi lợi thế đó thành kết quả thực tế, cần có chiến lược', Schuler nói. Ông nhấn mạnh ba trụ cột của AI có chủ quyền: phần cứng, dữ liệu, mô hình và nền tảng – tất cả đều cần được quản lý và kiểm soát.

Schuler giải thích: 'Lịch sử AI của Canada bắt đầu từ khi AI còn chưa phổ biến. Đó là câu chuyện về các tổ chức học thuật và cơ sở hạ tầng tính toán. Bây giờ, vấn đề là dữ liệu và nền tảng – làm thế nào để kết nối chúng lại với nhau'. Ông cho rằng thay vì cạnh tranh trực tiếp với các gã khổng lồ AI như Mỹ, Canada nên tập trung vào các ứng dụng cụ thể, nơi nước này có thế mạnh.

Không cần chip riêng, nhưng cần kiểm soát dữ liệu và mô hình

Andrej Zdravković, Giám đốc cấp cao mảng kinh doanh hệ thống nhúng và thích ứng tại AMD, nhận định: 'Hệ sinh thái công nghệ của Canada là một trong những hệ sinh thái tốt nhất thế giới, nhưng cần chuyển đổi lợi thế đó thành hệ thống thực tế. Canada đang đi đúng hướng'. Ông cho rằng Canada không nên phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống nước ngoài, mà cần xây dựng nhiều hơn nữa các nền tảng AI và kiến trúc dữ liệu. 'Thách thức thực sự không chỉ là làm thế nào để mua chip, mà là làm thế nào để Canada có thể tận dụng các trung tâm dữ liệu và nền tảng đó một cách hiệu quả', Zdravković nói thêm.

Evan Solomon, nhà báo kỹ thuật số và nhân vật truyền thông nổi tiếng Canada, nhấn mạnh rằng AI có chủ quyền không có nghĩa là cô lập. 'Chiến lược của Canada là hợp tác với các đối tác cùng chí hướng, chia sẻ nhân tài và công nghệ', Solomon nói. Ông liệt kê các thành phần quan trọng của AI có chủ quyền: kiến trúc tham chiếu, bộ tăng tốc, chip đồ họa (GPU), hệ thống mạng và trung tâm dữ liệu. 'Đó là chip, mô hình, dữ liệu – tất cả đều quan trọng', ông khẳng định.

Bài học cho Nhật Bản và các quốc gia khác

Keith Strier, Phó chủ tịch cấp cao mảng AI toàn cầu tại AMD, cho rằng sự kết hợp giữa kiến trúc tham chiếu, bộ nhớ, trung tâm dữ liệu và mô hình sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh thực sự cho Canada trong kỷ nguyên AI. 'Các nền tảng mới đang chuyển dịch từ các trung tâm dữ liệu đơn thuần sang các cơ sở hạ tầng chiến lược', Strier nói. Ông nhấn mạnh rằng các quốc gia như Nhật Bản có thể học hỏi từ cách Canada tận dụng hệ sinh thái toàn cầu mà vẫn duy trì quyền kiểm soát dữ liệu và mô hình của mình.

Bài học chính: không nhất thiết phải sở hữu toàn bộ 'ngăn xếp AI nội địa' từ chip đến phần mềm, mà quan trọng là xây dựng năng lực tích hợp, kiểm soát dữ liệu chiến lược và hợp tác với các đối tác đáng tin cậy. Canada đang chứng minh rằng AI có chủ quyền không đồng nghĩa với tự cung tự cấp, mà là khả năng tự chủ trong một thế giới kết nối.

Theo EE Times Japan

Ảnh: Tara Winstead / Pexels