AI có thể đóng góp 120-130 tỷ USD cho nền kinh tế Việt Nam vào năm 2040

Dự báo 130 tỷ USD, với năng suất là trọng tâm

Trí tuệ nhân tạo có thể đóng góp 120-130 tỷ USD cho nền kinh tế Việt Nam vào năm 2040, theo Báo cáo Kinh tế AI Việt Nam 2025 do Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) và Cơ quan Hợp tác Quốc tế Nhật Bản (JICA) xây dựng, với sự hỗ trợ của Boston Consulting Group (BCG). Dự báo này kết hợp nhu cầu mới đối với các sản phẩm và dịch vụ ứng dụng AI với lợi ích từ việc doanh nghiệp và cơ quan công quyền hoạt động hiệu quả hơn.

Bài viết về báo cáo của Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam ước tính doanh thu từ nhu cầu tiêu dùng ở mức 45-55 tỷ USD, còn khoản tiết kiệm chi phí nhờ tăng năng suất ở mức 60-75 tỷ USD. Những con số này cho thấy lợi ích từ việc nâng cao hiệu quả chiếm tỷ trọng lớn hơn cơ hội từ doanh số mới.

Các bài viết cũng mô tả dự báo chính này tương đương 10-12% quy mô nền kinh tế Việt Nam vào năm 2040. Đây là dự báo, không phải mức đóng góp đã được đo lường ở thời điểm hiện tại; cần thận trọng khi diễn giải tổng số do các cách mô tả doanh thu, khoản tiết kiệm và giá trị kinh tế khác nhau.

Theo tạp chí và phần lớn các bài viết về sự kiện, báo cáo được công bố tại Hà Nội ngày 12 tháng 6 năm 2025. Một bài viết ghi ngày công bố là 13 tháng 6. Giám đốc NIC Vũ Quốc Huy mô tả đây là bức tranh tổng quan toàn diện đầu tiên về nền kinh tế AI của Việt Nam, bao quát cơ hội trong các ngành, lực lượng lao động, hạ tầng và chính sách.

Thách thức trên thực tế lớn hơn việc tạo ra những công ty AI thành công. Để đạt quy mô dự báo, công nghệ cần được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất, tài chính, y tế, giáo dục và dịch vụ công, đồng thời tạo ra kết quả hữu ích mà mọi người có thể kiểm chứng, còn các tổ chức có đủ khả năng triển khai.

Các con số kinh tế thực sự đo lường điều gì

Dự báo có hai kênh chính. Thứ nhất là doanh thu tạo ra từ nhu cầu đối với các sản phẩm và dịch vụ tích hợp AI. Thứ hai là giá trị từ việc tăng năng suất, bao gồm khoản tiết kiệm nhờ tự động hóa, phân tích dự báo và vận hành hiệu quả hơn. Phân tích dự báo sử dụng các quy luật trong dữ liệu để ước tính những gì có thể xảy ra tiếp theo, giúp tổ chức lập kế hoạch thay vì chỉ phản ứng.

Các bài viết đưa ra những cách diễn giải khác nhau về kênh thứ hai. Tạp chí khoa học và công nghệ nêu mức tiết kiệm chi phí 60-75 tỷ USD. Một bài viết khác đưa ra cùng khoảng này nhưng mô tả là lợi nhuận tăng nhờ năng suất. Một số bài viết khác ước tính khoản tiết kiệm ở mức 60-70 tỷ USD.

Sự khác biệt này quan trọng vì doanh thu, khoản tiết kiệm chi phí và lợi nhuận không phải những thước đo có thể thay thế cho nhau. Cộng ước tính doanh thu tiêu dùng thấp nhất, 45 tỷ USD, với ước tính khoản tiết kiệm thấp nhất, 60 tỷ USD, sẽ được 105 tỷ USD. Cộng các mức cao nhất trong bài viết của tạp chí, 55 tỷ USD và 75 tỷ USD, sẽ được 130 tỷ USD. Các bài viết đã công bố không giải thích cách những khoảng ước tính thành phần này tương ứng với tổng dự báo 120-130 tỷ USD.

Vì vậy, các con số mô tả quy mô tiềm năng và nguồn tạo ra giá trị kinh tế, chứ không phải phép tính đầy đủ, được giải thích rõ ràng về mức tăng thêm của tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Không nên hiểu đây là mức tăng sản lượng quốc gia được đảm bảo hay doanh thu sẽ hoàn toàn thuộc về các nhà phát triển AI.

Dịch vụ công là phép thử then chốt

Hành chính công, giáo dục và y tế được xác định là ba lĩnh vực có tiềm năng lớn để AI tạo đột phá. Báo cáo liên hệ các ứng dụng trong y tế với việc thu hẹp chênh lệch giữa các vùng miền, ứng dụng trong giáo dục với việc khai thác dữ liệu giáo dục hiệu quả hơn, và ứng dụng trong chính phủ với việc nâng cao hiệu quả quản lý công.

Bài viết của tạp chí nêu một nhóm ưu tiên trước mắt rộng hơn: dịch vụ công, quản lý môi trường và thiên tai, y tế, dịch vụ tài chính và giao thông vận tải. Sản xuất và tài chính cũng được đề cập trong các mô tả về phân tích ngành của báo cáo.

Những ưu tiên này gắn dự báo kinh tế với các dịch vụ người dân trực tiếp sử dụng. Quản lý công tốt hơn hoặc dịch vụ y tế hiệu quả hơn có thể tạo ra giá trị mà không cần phát sinh một giao dịch mua mới của người tiêu dùng. Điều đó giúp lý giải vì sao thành phần năng suất chiếm tỷ trọng nổi bật trong các ước tính.

Phương thức được khuyến nghị là triển khai từng bước: xác định những ứng dụng có thể nhanh chóng đem lại kết quả, chứng minh hiệu quả rồi mở rộng sử dụng. Tạp chí mô tả sự hợp tác giữa chính phủ và doanh nghiệp, trong đó có chương trình phát triển doanh nghiệp đầu tàu quốc gia được đề xuất, là cách đưa các ứng dụng đã chứng minh hiệu quả vào sử dụng rộng rãi hơn. Báo cáo không nêu lịch triển khai hay kết quả đo lường được của những đề xuất này.

Ba ưu tiên và những nền tảng hỗ trợ

Các khuyến nghị của báo cáo tập trung vào ba ưu tiên tăng trưởng trực tiếp: mở rộng ứng dụng trong khu vực công và tư, hỗ trợ các startup AI, và phát triển đội ngũ nhân lực chuyên môn sâu. Mỗi ưu tiên giải quyết một khía cạnh khác nhau của dự báo kinh tế. Việc ứng dụng tạo ra nhu cầu và nâng cao năng suất; startup phát triển ứng dụng; lao động có kỹ năng xây dựng, điều chỉnh và giám sát công nghệ.

Các khuyến nghị hỗ trợ bao gồm kiến thức phổ cập về AI, quyền tiếp cận dữ liệu đáng tin cậy và hạ tầng điện toán, cùng với những quy định rõ ràng. Kiến thức phổ cập về AI là hiểu được các hệ thống này có thể làm gì, có thể thất bại ở đâu và khi nào cần kiểm tra kết quả. Các khuyến nghị bao gồm giáo dục về rủi ro và đạo đức, thay vì cho rằng chỉ cần biết sử dụng công cụ AI là đã đủ chuẩn bị.

Các bài viết mô tả cấu trúc báo cáo theo những cách khác nhau. Một bài nêu năm trụ cột rộng: công nghệ, hệ sinh thái khởi nghiệp, lao động, nguồn lực và hợp tác quốc tế. Những mô tả chi tiết hơn trình bày ba ưu tiên tăng trưởng trực tiếp và ba nền tảng hỗ trợ. Đây là các cách trình bày khác nhau về chiến lược, không nhất thiết là những chương trình chính sách mâu thuẫn nhau.

Khả năng tiếp cận dữ liệu là một vấn đề cụ thể. Các khuyến nghị kêu gọi cải thiện quyền tiếp cận dữ liệu chất lượng cho doanh nghiệp nhỏ, trường đại học và viện nghiên cứu, cùng với nguồn lực điện toán. Báo cáo cũng đề cập tiến độ liên quan đến Trung tâm Dữ liệu Quốc gia đầu tiên của Việt Nam. Nếu thiếu dữ liệu có thể sử dụng và năng lực điện toán phù hợp, chỉ riêng việc mở rộng lực lượng lao động sẽ không thể tạo ra những lợi ích dự báo.

Nguồn cung sinh viên tốt nghiệp lớn chưa đồng nghĩa có lực lượng lao động AI

Theo Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Việt Nam có hơn 150 trường đại học đào tạo các ngành liên quan đến công nghệ thông tin, với hơn 60.000 sinh viên tốt nghiệp gia nhập lực lượng lao động mỗi năm. Đại học Bách khoa Hà Nội đã triển khai các chương trình cử nhân và thạc sĩ về AI.

Những con số này cho thấy nền tảng giáo dục đáng kể, nhưng không có nghĩa Việt Nam đào tạo 60.000 chuyên gia AI mỗi năm. Đào tạo công nghệ thông tin nói chung và các kỹ năng cần thiết cho nghiên cứu, phát triển và giám sát AI tiên tiến là hai thước đo khác nhau.

Báo cáo khuyến nghị xây dựng chương trình AI đạt chuẩn quốc tế ở bậc cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ, cùng với hoạt động đào tạo ở quy mô lớn. Tạp chí nêu chương trình GCI của Nhật Bản làm ví dụ và đề xuất các quan hệ đối tác nghiên cứu có cấu trúc với phòng thí nghiệm và tập đoàn quốc tế, khởi đầu từ những cơ sở hàng đầu như Đại học Bách khoa Hà Nội.

Đại diện cấp cao của JICA Kubo Yoshitomo cho biết cơ quan này đã bắt đầu các sáng kiến cụ thể với NIC và những trường đại học hàng đầu của Việt Nam trong lĩnh vực khoa học và công nghệ. Riêng các bài viết về sự kiện đặt hoạt động này bên cạnh DX Lab của JICA, được thành lập năm 2022 nhằm thúc đẩy đổi mới số ở các nước đang phát triển. Các bài viết không nêu chỉ tiêu tuyển sinh hay cam kết tài trợ cho kế hoạch mở rộng đào tạo AI.

Startup cần vốn và khách hàng để phát triển

Theo bài viết của tạp chí, năm 2024, Việt Nam đứng thứ hai ở Đông Nam Á về cả số lượng startup AI lẫn đầu tư tập trung vào AI. Thứ hạng này cho thấy hoạt động trong lĩnh vực đang diễn ra, dù bài viết không cung cấp số lượng doanh nghiệp, tổng vốn đầu tư hay phương pháp xếp hạng được sử dụng.

Các khuyến nghị hướng tới việc chuyển hoạt động này thành những doanh nghiệp có khả năng cạnh tranh trong nước và quốc tế. Chương trình tăng tốc startup AI sẽ cung cấp cố vấn về kinh doanh và kỹ thuật, cơ hội đầu tư và quan hệ đối tác. Các chương trình tài trợ quốc gia được đề xuất nhằm cải thiện khả năng tiếp cận nguồn vốn với điều kiện thuận lợi.

Những biện pháp này không chỉ giải quyết chi phí phát triển mô hình. Startup cũng cần khách hàng, hỗ trợ kỹ thuật và cơ hội chứng minh ứng dụng hoạt động hiệu quả trong vận hành hằng ngày của một tổ chức. Báo cáo gắn phát triển startup với việc mở rộng ứng dụng, thay vì xem việc thành lập doanh nghiệp là mục tiêu tự thân.

Arnaud Ginolin, giám đốc điều hành kiêm đối tác của BCG, phụ trách lĩnh vực công và hàng công nghiệp tại Việt Nam, dẫn mức tăng trưởng kinh tế số lên tới 20% mỗi năm. Một bài viết khác mô tả mức tăng trưởng trên 20%, trong khi những bài viết khác nêu mức 20%. Tất cả đều cho thấy tốc độ mở rộng nhanh, nhưng tăng trưởng kinh tế số không cùng thước đo với mức đóng góp của AI vào GDP.

Khuôn khổ chính sách và các mốc thời gian

Chiến lược được triển khai song song với một số công cụ chính sách được nêu tên. Nghị quyết số 57-NQ/TW đề cập khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết số 68-NQ/TW hỗ trợ phát triển khu vực kinh tế tư nhân. Nghị quyết số 193/2025/QH15 của Quốc hội quy định việc thí điểm các cơ chế đặc thù nhằm thúc đẩy khoa học và công nghệ.

Tạp chí cũng nêu Quyết định số 127/QĐ-TTg là chiến lược quốc gia về AI, đồng thời cho biết AI được xác định là ưu tiên chiến lược quốc gia đến năm 2030. Những biện pháp này định hướng chính sách, nhưng dự báo kinh tế vẫn phụ thuộc vào quá trình triển khai, đầu tư và ứng dụng.

• 2022: JICA thành lập DX Lab để hỗ trợ đổi mới số ở các nước đang phát triển.
• 2024: Việt Nam đứng thứ hai ở Đông Nam Á về số lượng startup AI và đầu tư tập trung vào AI.
• Ngày 12 tháng 6 năm 2025: Báo cáo Kinh tế AI Việt Nam 2025 được công bố tại Hà Nội. Một bài viết ghi ngày 13 tháng 6.
• Quý I năm 2026: Một bài viết sau đó dẫn tỷ lệ ứng dụng AI là 26,5%, so với 23,5% năm 2025.
• 2030: Chiến lược của Việt Nam xác định AI là ưu tiên quốc gia.
• 2040: Báo cáo dự báo nền kinh tế AI đạt giá trị 120-130 tỷ USD.

Các bài viết không nêu những mốc thường niên để đạt tổng giá trị dự báo vào năm 2040, ngân sách chương trình đầy đủ hay lịch đo lường tiến độ so với dự báo.

Số liệu ứng dụng sau này cho thấy tiến triển, không phải bằng chứng

Một bài viết sau đó dẫn Báo cáo Toàn cầu về Mức độ phổ biến AI của Microsoft, theo đó tỷ lệ ứng dụng AI tại Việt Nam đạt 26,5% trong quý I năm 2026, tăng từ 23,5% năm 2025. Đây là mức tăng 3 điểm phần trăm, tương đương khoảng 12,8% so với tỷ lệ trước đó.

Bài viết này cũng nêu tỷ lệ ứng dụng ở Singapore là 63,4%, Malaysia 21,8%, Philippines 20,1% và Thái Lan 12,4%. Con số của Việt Nam cao hơn ba nước sau, nhưng thấp hơn Singapore 36,9 điểm phần trăm. Những so sánh này liên quan đến mức độ ứng dụng, không phải lợi ích tài chính từ việc sử dụng AI.

Tại Diễn đàn CRIF Việt Nam 2026, Phó Giám đốc NIC Đỗ Tiến Thịnh mô tả việc sử dụng AI rộng rãi trong chính phủ và cộng đồng startup. Khi nói về cán bộ, công chức, ông cho biết:

Hiện nay, hơn 90 phần trăm cán bộ, công chức đang sử dụng AI hằng ngày,

Phát biểu này đề cập đến một nhóm lao động cụ thể và không thể so sánh trực tiếp với tỷ lệ ứng dụng rộng hơn. Bài viết sau đó cũng ước tính mức đóng góp kinh tế hiện tại của AI vào khoảng 40-50 tỷ USD, nhưng không giải thích cách tính. Con số này không thể được dùng một cách đáng tin cậy làm mốc cơ sở để đo lường tiến độ hướng tới dự báo năm 2040.

Tương tự, các nghiên cứu của NIC cùng Google và BCG cho rằng công nghệ số đóng góp gần 30% vào tăng trưởng GDP của Việt Nam. Nhóm này bao gồm AI cùng các công nghệ khác. Đây không phải khẳng định AI tạo ra 30% GDP, cũng không phải xác nhận độc lập cho dự báo 130 tỷ USD.

Việc làm và niềm tin sẽ định hình lợi ích

Dự báo năng suất cũng có khía cạnh lao động. Ông Thịnh cho biết các tập đoàn hợp tác với NIC đã tuyển thêm tương đối ít nhân viên công nghệ thông tin trong một hoặc hai năm qua khi ứng dụng AI. Ông mô tả các công ty có hàng nghìn lao động công nghệ thông tin lành nghề nay cần ít người hơn để kiểm tra và xác thực kết quả do công nghệ tạo ra.

Thông tin này cho thấy tuyển dụng chậm lại ở một số doanh nghiệp, chứ không phải tổng số việc làm bị mất đã được đo lường trên toàn quốc. Tuy vậy, điều đó cho thấy chỉ nhìn vào số lượng sinh viên tốt nghiệp là chưa đủ để đánh giá mức độ sẵn sàng. Đào tạo cần tính đến cách công việc thay đổi, bao gồm năng lực phán đoán cần thiết để kiểm chứng kết quả tự động.

Bài viết sau đó mô tả Luật AI của Việt Nam phân loại hệ thống theo mức rủi ro cao, trung bình và thấp, đồng thời quy định các cơ chế về hạ tầng, dữ liệu, phát triển lực lượng lao động và quỹ phát triển AI quốc gia. Bài viết cũng mô tả các chương trình thử nghiệm có kiểm soát, gọi là sandbox, kéo dài từ một đến ba năm và có thể gia hạn thêm ba năm. Bài viết không nêu số hiệu hoặc ngày luật có hiệu lực.

Độ tin cậy của dữ liệu là một trở ngại khác. Sachin B Singh, người đứng đầu bộ phận giải pháp doanh nghiệp khu vực châu Á - Thái Bình Dương tại Dow Jones, dẫn một nghiên cứu cho rằng hơn 40% thông tin hoặc câu trả lời nhận được từ AI đến từ các nguồn như Reddit và Wikipedia. Khi chưa biết phương pháp nghiên cứu, không nên xem con số đó là thước đo phổ quát về kết quả đầu ra của AI.

Điều ông quan tâm trên thực tế là khả năng truy xuất nguồn gốc: các tổ chức cần xác định câu trả lời bắt nguồn từ đâu và thông tin nền có đáng tin cậy hay không. Điều này càng quan trọng với AI tác nhân, tức các hệ thống có thể thực hiện hành động thay vì chỉ tạo văn bản. Cơ hội kinh tế phụ thuộc vào tự động hóa hữu ích, có thể kiểm chứng và đi kèm trách nhiệm giải trình của con người, chứ không chỉ riêng việc ứng dụng.

Những điểm chính

• Báo cáo Kinh tế AI Việt Nam 2025 dự báo giá trị kinh tế đạt 120-130 tỷ USD vào năm 2040.
• Tạp chí khoa học và công nghệ ước tính doanh thu tiêu dùng ở mức 45-55 tỷ USD và khoản tiết kiệm nhờ tăng năng suất ở mức 60-75 tỷ USD.
• Các bài viết khác đưa ra mức trần khoản tiết kiệm thấp hơn, là 70 tỷ USD; các khoảng ước tính thành phần chưa được đối chiếu đầy đủ với tổng dự báo.
• Các lĩnh vực ưu tiên gồm dịch vụ công, y tế, giáo dục, tài chính, giao thông vận tải và quản lý môi trường.
• Nền tảng giáo dục của Việt Nam gồm hơn 150 trường đại học đào tạo các ngành công nghệ thông tin và hơn 60.000 sinh viên tốt nghiệp mỗi năm; không phải tất cả đều là chuyên gia AI.
• Một bài viết sau đó đưa tỷ lệ ứng dụng AI lên 26,5% vào đầu năm 2026, so với 23,5% năm 2025.
• Nguồn vốn, kỹ năng chuyên môn, dữ liệu đáng tin cậy và kết quả đã được kiểm chứng vẫn là những yếu tố cốt lõi để biến dự báo thành lợi ích kinh tế.