Hội nghị Trí tuệ nhân tạo Thế giới 2026 (WAIC) cùng Hội nghị cấp cao về quản trị AI toàn cầu sắp khai mạc tại Thượng Hải. Theo ông Lý Hiểu Đông, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Quản trị Internet thuộc Đại học Thanh Hoa, điểm nhấn năm nay không phải là mô hình lớn hơn hay sức mạnh tính toán cao hơn, mà là AI đang chuyển sang giai đoạn phát triển mới: từ công cụ trở thành hạ tầng số, từ 'biết trả lời' sang 'biết làm việc'.

AI chuyển từ mô hình sang hạ tầng số

Trong 2-3 năm qua, ngành AI tập trung vào tham số mô hình và đỉnh cao sức mạnh tính toán. Ngày nay, vấn đề cốt lõi là AI thâm nhập vào ngành công nghiệp, hòa nhập vào nền kinh tế và phục vụ xã hội. AI đang dần trở thành hạ tầng số mới, giống như điện và internet, giúp con người sử dụng trí tuệ một cách thuận tiện.

Thế giới mô hình và AI vật lý: hai từ khóa then chốt

Ở cấp độ ngành, AI bắt đầu thâm nhập thế giới thực. Hai từ khóa quan trọng năm nay là 'thế giới mô hình' (world model) – giải quyết cách AI hiểu thế giới thực, và 'AI vật lý' (physical AI) – giải quyết cách AI tác động lên thế giới thực. Sự kết hợp này sẽ thay đổi căn bản các ngành công nghiệp, từ robot, lái xe tự động đến sản xuất thông minh.

Cạnh tranh AI chuyển từ mô hình sang hạ tầng và dữ liệu

Ông Lý Hiểu Đông nhận định: nếu giai đoạn trước các quốc gia cạnh tranh về chip, sức mạnh tính toán và mô hình, thì nay cuộc cạnh tranh chuyển sang dữ liệu và hạ tầng. Dữ liệu công cộng trên internet đã được khai thác gần hết, trong khi dữ liệu giá trị cao nằm trong các lĩnh vực chuyên ngành như công nghiệp, y tế, nghiên cứu khoa học và chính phủ – còn gọi là dữ liệu riêng tư (private data). Các dữ liệu này không đồng nhất về tiêu chuẩn, chất lượng và khó chia sẻ an toàn. Do đó, các quốc gia đang thúc đẩy xây dựng hạ tầng dữ liệu để tăng khả năng tương tác dữ liệu, đảm bảo lưu thông an toàn và sử dụng đáng tin cậy.

Giải quyết điểm nghẽn: dữ liệu, chi phí, độ tin cậy và nhân tài

AI đang bước vào 'vùng nước sâu' khi triển khai thực tế. Các điểm nghẽn bao gồm dữ liệu, chi phí, độ tin cậy và nhân tài. Để thế giới mô hình hiểu đúng thế giới thực, cần dữ liệu thực tế đáng tin cậy; nếu không, AI có thể hiểu sai và gây ra hậu quả nghiêm trọng. Xây dựng hạ tầng thông minh – kết nối sức mạnh tính toán, mạng lưới và khả năng mô hình – là yêu cầu cấp thiết.

Quản trị đa chủ thể và hợp tác toàn cầu

AI đã trở thành công nghệ công cộng toàn cầu, không quốc gia nào tự giải quyết mọi vấn đề. Tương lai cần sự quản trị phối hợp đa chủ thể (multi-stakeholder governance), bao gồm tiêu chuẩn quốc tế, dữ liệu đáng tin cậy, quản trị an toàn, chuẩn mực đạo đức và nâng cao năng lực. Cuộc cạnh tranh thực sự không chỉ là năng lực mô hình, mà là tổng hợp của dữ liệu đáng tin cậy, kịch bản thực tế, hạ tầng và năng lực quản trị.

Ảnh: StartupStockPhotos / Pixabay