Khi trí tuệ nhân tạo (AI) đi vào hạ tầng tính toán, phần mềm, năng suất lao động và mô hình vận hành doanh nghiệp, thị trường vốn cũng bắt đầu nhìn AI bằng một lăng kính khác.

Không phải doanh nghiệp nào gắn với AI cũng sẽ trở thành người thắng. Dòng vốn toàn cầu có thể ngày càng phân hóa giữa những công ty thật sự sở hữu năng lực, điểm nghẽn, quyền định giá và khả năng chuyển hóa AI thành hiệu quả kinh tế, với những doanh nghiệp chỉ dừng ở câu chuyện kỳ vọng.

Không phải cứ “có AI” là thắng

Tại chương trình Gateway to Vietnam 2026 với chủ đề “The AI Reset - Winners, Losers & the New Global Investment Map” do SSI tổ chức sáng 3/6, ông Bradley Warden, Giám đốc điều hành, Quản lý danh mục cấp cao cho quỹ Khoa học & Công nghệ Nomura, Công ty Quản lý tài sản quốc tế Nomura, cho rằng AI không chỉ là một chu kỳ công nghệ mới.

Nếu máy tính cá nhân, điện thoại thông minh hay điện toán đám mây chủ yếu bổ sung công cụ cho con người, thì AI tạo ra một tầng năng lực khác: khả năng suy luận, phân tích và tự động hóa quy trình ra quyết định. Công nghệ này có thể tác động đồng thời tới nhiều lớp của nền kinh tế, từ hạ tầng tính toán, phần mềm, dịch vụ đến năng suất lao động.

Theo ông Bradley, AI đang tái định hình chuỗi giá trị công nghệ toàn cầu. Những doanh nghiệp từng bị xem là kém hấp dẫn hoặc mang tính chu kỳ cao trong các lĩnh vực bán dẫn, bộ nhớ, lưu trữ dữ liệu và hạ tầng tính toán nay có thể trở lại vị trí quan trọng khi cấu trúc trung tâm dữ liệu thay đổi.

Các điểm nghẽn mới trong chuỗi cung ứng có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh, quyền định giá và khả năng tăng trưởng bền vững. Ngược lại, thị trường sẽ phân hóa rõ hơn giữa những công ty thực sự hưởng lợi từ AI và những công ty chỉ dừng ở câu chuyện kỳ vọng.

Dòng vốn sẽ đi tìm hiệu quả kinh tế thật

Một câu hỏi lớn được đặt ra là liệu làn sóng đầu tư khổng lồ vào AI có tạo ra hiệu quả kinh tế tương xứng hay không?

Theo ông Bradley, thế giới đang ở giai đoạn xây dựng nền móng cho AI, với vốn đầu tư lớn vào trung tâm dữ liệu, GPU, bán dẫn, bộ nhớ và năng lực tính toán. Đây là lớp hạ tầng cần thiết để các ứng dụng AI có thể phát triển sâu hơn trong nền kinh tế.

Tuy nhiên, việc chi tiêu lớn cũng đi kèm áp lực chứng minh hiệu quả. Dòng vốn sẽ không chỉ nhìn vào câu chuyện AI như một khẩu hiệu công nghệ, mà sẽ theo dõi liệu doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian triển khai sản phẩm, giảm chi phí, mở ra doanh thu mới hoặc tạo lợi thế cạnh tranh rõ ràng hay không.

Một trong những nơi nhu cầu thực tế đã xuất hiện là lập trình. Các công cụ AI có thể rút ngắn thời gian phát triển phần mềm từ vài tuần, vài tháng xuống còn vài ngày, thậm chí vài giờ. Khi hiệu quả năng suất được chứng minh, AI sẽ không còn là thử nghiệm công nghệ mà trở thành công cụ vận hành thiết yếu.

Ở góc độ doanh nghiệp, ông Nguyễn Đức Thông, Tổng Giám đốc SSI, cho biết định hướng AI-first là một trong những trọng tâm lớn của SSI trong năm nay. Một ví dụ cụ thể là việc SSI sớm ứng dụng các công cụ AI hỗ trợ lập trình. Sau khoảng sáu tháng triển khai, các công cụ này đã trở thành một phần quan trọng trong hoạt động của đội ngũ công nghệ, giúp năng suất lập trình có thể cải thiện từ 2 đến 3 lần và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

Theo ông Thông, AI không nên được nhìn như công cụ thay thế con người, mà là công cụ giúp con người làm được nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn. Khi AI có thể hỗ trợ viết mã và thực hiện nhiều tác vụ liên tục, điểm nghẽn mới của doanh nghiệp chuyển sang khả năng đặt yêu cầu, kiểm tra, xác thực và giám sát chất lượng đầu ra.

Việt Nam không nhất thiết chạy đua mô hình nền tảng

Trong bức tranh toàn cầu, Việt Nam khó có thể cạnh tranh trực diện với Mỹ hoặc Trung Quốc ở tầng mô hình AI nền tảng, nơi đòi hỏi vốn đầu tư lớn, hạ tầng tính toán quy mô cao, nguồn chip tiên tiến và hệ sinh thái nhân lực công nghệ sâu rộng.

Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa Việt Nam đứng ngoài làn sóng AI.

Theo ông Phạm Lưu Hưng, Kinh tế trưởng kiêm Giám đốc Trung tâm Phân tích và Tư vấn Đầu tư SSI, cơ hội thực tế hơn của Việt Nam nằm ở lớp ứng dụng. Đây là nơi AI có thể được triển khai vào tài chính, tiêu dùng, thương mại điện tử, quản lý chất lượng, logistics, dữ liệu và vận hành.

Trong tài chính, AI có thể hỗ trợ cá nhân hóa sản phẩm, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, định giá rủi ro linh hoạt, tự động hóa quy trình và cải thiện dịch vụ khách hàng. Với tiêu dùng và bán lẻ, AI có thể hỗ trợ kiểm tra chất lượng dịch vụ, xử lý lượng lớn dữ liệu tương tác với khách hàng và tối ưu vận hành.

Với các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam như FPT, thách thức là AI có thể tự động hóa một số công việc khách hàng từng thuê ngoài. Nhưng cơ hội cũng lớn nếu doanh nghiệp trở thành đối tác triển khai AI cho khách hàng. Lợi thế không nhất thiết nằm ở việc sở hữu mô hình nền tảng, mà ở năng lực hiểu bối cảnh địa phương, triển khai ứng dụng thực tế và chuyển hóa AI thành kết quả kinh doanh cụ thể.

Hạ tầng có thể là lớp hưởng lợi phía sau

Khi AI chuyển từ thử nghiệm sang ứng dụng thực tế, nhu cầu không chỉ nằm ở phần mềm hay mô hình. Phía sau AI là một lớp hạ tầng vật lý gồm trung tâm dữ liệu, GPU, điện năng và năng lực tính toán.

Theo chuyên gia từ Chứng khoán SSI, nhu cầu về trung tâm dữ liệu nội địa, GPU trong nước, điện năng và hạ tầng tính toán có thể tăng lên khi AI được ứng dụng rộng hơn. Với các công ty tài chính xử lý nhiều dữ liệu nhạy cảm, việc sử dụng mô hình AI quốc tế có thể gặp giới hạn nếu dữ liệu phải gửi ra ngoài lãnh thổ Việt Nam.

Do đó, triển khai AI trong môi trường dữ liệu nội địa có thể trở thành cơ hội mới cho doanh nghiệp hạ tầng, khu công nghiệp, trung tâm dữ liệu và điện năng.

Dù vậy, đây không phải là cơ hội đồng đều cho mọi doanh nghiệp. Cũng như trên thị trường toàn cầu, câu hỏi cuối cùng vẫn là năng lực thực thi: doanh nghiệp có thật sự nắm giữ điểm nghẽn hay không, có chuyển hóa nhu cầu AI thành doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền hay không.

Nhìn rộng hơn, AI đang tạo ra một bản đồ đầu tư mới, nơi dòng vốn không chỉ đi tìm câu chuyện tăng trưởng, mà còn tìm kiếm năng lực thật, điểm nghẽn thật và hiệu quả kinh tế thật. Với Việt Nam, cơ hội có thể không nằm ở tầng lõi của mô hình nền tảng, nhưng có thể mở ra ở tầng ứng dụng, hạ tầng và những doanh nghiệp đủ khả năng biến AI thành năng suất, dịch vụ và lợi thế cạnh tranh.