Kỳ vọng từ mô hình nghiên cứu AI mở đầu tiên của Việt Nam

“Điều này tạo động lực rất lớn cho chúng tôi trong việc đưa nghiên cứu ra thực tế”, anh Đăng nói.

Trong bối cảnh các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới xây dựng phòng lab AI khép kín với ngân sách hàng tỷ USD, Saigon AI Hub tại TP HCM chọn hướng đi khác: mở tài nguyên, mở cộng đồng nghiên cứu và không giữ quyền sở hữu kết quả.

Sau những e dè ban đầu, 10 dự án đầu tiên đã có tín hiệu tích cực. Mô hình mở này cũng thu hút sự quan tâm của Google Labs, dẫn tới việc hình thành một phòng thí nghiệm AI ứng dụng - mô hình mà Google chưa từng triển khai ở nơi nào khác trên thế giới.

Đó là kết quả mà một năm trước, khi bắt đầu ấp ủ kế hoạch, ông Lê Hồng Minh, nhà sáng lập kiêm Chủ tịch VNG đồng thời là thành viên Ban cố vấn của Saigon AI Hub, chưa dám nghĩ tới.

Saigon AI Hub được xây dựng khác với nhiều AI Lab truyền thống. Trung tâm không giới hạn nhóm nghiên cứu đến từ trường đại học hay doanh nghiệp nào, không đóng khung trong một tổ chức cụ thể, đồng thời không giữ quyền sở hữu đối với kết quả nghiên cứu.

Theo ông Lê Hồng Minh, đây không chỉ là lựa chọn về mô hình vận hành, mà là cách Việt Nam có thể tham gia cuộc đua AI toàn cầu trong điều kiện nguồn lực còn hạn chế. Một số Big Tech có thể chi hàng chục tỷ USD mỗi năm cho R&D và thu hút nhân tài AI. Nếu Việt Nam đi theo cách truyền thống, ông cho rằng rất khó tạo đột phá.

Ý tưởng về mô hình mở hình thành sau lễ ký kết hợp tác chiến lược giữa VNG và Đại học Quốc gia TP HCM vào tháng 5 năm ngoái. Sau buổi ký kết, ông Minh cùng cộng sự đến thăm nhiều trường thành viên như Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Bách khoa, Đại học Công nghệ Thông tin để tìm hiểu hoạt động nghiên cứu AI.

Điều khiến ông chú ý không phải là các phòng lab hiện đại, mà là sự tương phản giữa năng lực con người và điều kiện nghiên cứu. “Các thầy và các bạn sinh viên rất tài năng, cực kỳ nhiệt tình, nhưng nguồn lực đang giới hạn họ”, ông nhớ lại.

Từ những chuyến đi này, ý tưởng xây dựng một môi trường nghiên cứu dài hạn dần rõ nét. Theo ông Minh, doanh nghiệp có thể hỗ trợ hạ tầng, công nghệ và cách vận hành; các trường đại học có nền tảng học thuật và nguồn nhân lực nghiên cứu. Điều cần thiết là một không gian đủ mở để các nguồn lực vốn phân tán có thể kết nối với nhau, từ đó giúp các nhóm giỏi được thử thách và trưởng thành.

Trên nền ý tưởng đó, Saigon AI Hub, do VNG và Đại học Quốc gia TP HCM đồng triển khai, đã ra đời vào tháng 11 năm ngoái trong khuôn viên doanh nghiệp. Trong đợt tuyển chọn đầu tiên, chương trình nhận hàng chục hồ sơ từ nhiều trường đại học và nhóm nghiên cứu, sau đó chọn ra 10 nhóm phù hợp.

“Ban đầu chúng tôi chỉ định chọn 3-4 nhóm để đầu tư tập trung, nhưng những nhóm khác cũng cực kỳ tiềm năng và nhiệt huyết. Chúng tôi quyết định nâng con số lên 10”, ông Minh nói.

Theo định hướng của Saigon AI Hub, mục tiêu không chỉ là hỗ trợ các đề tài ngắn hạn, mà là xây dựng một cộng đồng nghiên cứu AI có khả năng phát triển lâu dài tại Việt Nam. Điểm đặc biệt của mô hình này không chỉ nằm ở quyền sở hữu trí tuệ, mà còn ở tốc độ.

Nếu lộ trình nghiên cứu truyền thống có thể kéo dài 2-3 năm từ lúc lập kế hoạch đến triển khai, Saigon AI Hub được thiết kế theo nhịp của lĩnh vực AI, nơi mô hình và công nghệ mới xuất hiện liên tục. Chỉ hai tháng sau khi tuyển chọn, các nhóm đầu tiên đã chuyển hoạt động đến hub để bắt tay vào nghiên cứu.

PGS.TS Trần Minh Triết, Phó hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, một trong những người tham gia xây dựng trung tâm từ đầu, cho rằng điểm đáng chú ý nhất của Saigon AI Hub là cách mô hình này dung hòa giữa môi trường học thuật và tư duy phát triển sản phẩm.

Theo ông, các bài toán AI có tính đột phá cần sự tự do và khả năng chấp nhận rủi ro.

Vì vậy, các nhóm tại Saigon AI Hub không bị đóng khung trong một hướng nghiên cứu cố định. Nếu trong quá trình thực hiện xuất hiện ý tưởng tốt hơn hoặc bài toán có giá trị hơn, nhóm có thể thay đổi hướng đi và nhận tư vấn từ mentor ở cả khối học thuật lẫn doanh nghiệp.

“Tại đây, điều quan trọng nhất không phải là hoàn thành đúng một lộ trình đã viết sẵn, mà là cuối cùng nhóm có tạo ra được giá trị mới hay không”, TS Triết nói.

Nếu mô hình mở là điểm khác biệt đầu tiên, cách vận hành của Saigon AI Hub lại tạo ra một đối trọng thú vị. Đằng sau môi trường nghiên cứu khuyến khích thử nghiệm, chia sẻ và không ràng buộc quyền sở hữu là một cơ chế vận hành mang màu sắc startup công nghệ: triển khai nhanh, đánh giá liên tục, điều chỉnh theo tiến độ thực tế.

Hub review tiến độ theo tháng và theo quý. Những đề tài không cho thấy triển vọng có thể dừng sớm, thay vì tiếp tục tiêu tốn thời gian và nguồn lực. “Tiền không quan trọng nhất, mà thời gian và những gì học được trong ba tháng đó mới là quan trọng”, ông Minh nói.

Với nhóm AI for Cancer Detection, cách vận hành này tạo thay đổi rõ rệt. Thay vì chờ các buổi bảo vệ giữa kỳ hoặc cuối kỳ, nhóm phải cập nhật tiến độ hàng tuần, hàng tháng. Những vòng phản hồi ngắn giúp họ liên tục sửa lỗi, thử kiến trúc mới và điều chỉnh cách tiếp cận nếu cần.

Theo nhóm, cách làm này giống phương pháp Agile trong phát triển phần mềm, nơi thử nghiệm, phản hồi và tối ưu diễn ra liên tục, thay vì chờ hoàn thiện toàn bộ sản phẩm mới đánh giá. Với các bài toán AI cần lượng tính toán lớn, nhịp vận hành này giúp rút ngắn thời gian thử nghiệm và tăng khả năng đưa kết quả ra ứng dụng thực tế.

TS Triết cho rằng đưa nhịp startup vào nghiên cứu không có nghĩa là siết KPI hay ép các nhóm tạo sản phẩm bằng mọi giá. Ngược lại, nhóm được trao mức tự do cao hơn để thay đổi hướng đi nếu phát hiện ý tưởng mới hoặc bài toán có giá trị hơn.

Điều khiến Google quan tâm không chỉ là thị trường Việt Nam hay nguồn nhân lực kỹ thuật, mà còn là cách Saigon AI Hub xây dựng một hệ sinh thái nghiên cứu mở. Ở đó, các nhóm không bị giới hạn bởi trường đại học hay doanh nghiệp cụ thể, đồng thời vẫn giữ quyền sở hữu trí tuệ với kết quả nghiên cứu. Cách tiếp cận này giúp hạn chế tranh chấp IP thường gặp trong các chương trình hợp tác AI nhiều bên.

“Chúng tôi muốn IP đó tồn tại để giải quyết các vấn đề tại Việt Nam và do chính người Việt làm chủ”, ông David nói.

Theo ông, Google muốn tạo kết nối trực tiếp giữa chuyên gia AI của Google với cộng đồng nghiên cứu trong nước để cùng giải quyết các bài toán thực tế. Lợi thế của Việt Nam không chỉ nằm ở số lượng kỹ sư công nghệ, mà còn ở tinh thần “builder” - tư duy thích trực tiếp xây dựng sản phẩm và thử nghiệm cái mới.

“Chúng tôi biết chắc chắn rằng tài năng ở đây luôn sẵn có, nguồn năng lượng dồi dào và đặc biệt là tinh thần builder luôn đạt mức 100%. Đó là lý do chúng tôi chọn Việt Nam là nơi đầu tiên khởi đầu dự án này”, ông nói.

Từ mô hình này, Google kỳ vọng có thể xuất hiện các sản phẩm thực tế hoặc startup “AI-first” từ cộng đồng nghiên cứu tại Việt Nam. Các giải pháp nếu thành công có thể được nhân rộng để xử lý những thách thức chung của khu vực.

Tại Saigon AI Hub, hàng chục máy tính vẫn chạy ngày đêm để phát triển mô hình ngôn ngữ lớn, xây dựng tác nhân AI, ứng dụng LLM hỗ trợ tương tác người - robot, phát hiện deepfake... Trong cùng một không gian, các nhóm từ nhiều trường khác nhau trao đổi với mentor học thuật, kỹ sư doanh nghiệp và chuyên gia từ Google về những bài toán mà chỉ vài tháng trước họ còn khó có điều kiện tiếp cận.

Với nhiều nhóm, giá trị lớn nhất không chỉ là năng lực tính toán hay mô hình AI tiên tiến, mà là lần đầu được đặt trong một môi trường nơi ý tưởng có thể thử nghiệm nhanh, chia sẻ rộng và phát triển theo cách mở. Mục tiêu không dừng ở bài báo khoa học, mà là tạo ra sản phẩm, giải pháp có thể sánh vai với các nhóm nghiên cứu quốc tế.

Với ông Lê Hồng Minh, đây cũng là đích đến lớn nhất của Saigon AI Hub. Điều quan trọng không phải tạo vài dự án ngắn hạn, mà là xây dựng một cộng đồng nghiên cứu AI đủ mạnh để nhiều nhóm có thể tiếp tục phát triển lâu dài tại Việt Nam. Sau Google, những người sáng lập Saigon AI Hub kỳ vọng sẽ có thêm nhiều công ty công nghệ lớn tham gia để mở rộng nguồn lực cho cộng đồng nghiên cứu AI trong nước, đặt mục tiêu nâng tầm vị thế về AI cho Việt Nam thay vì chỉ đặt nặng bài toán lợi nhuận.