AI có thể tạo ra cuộc đại phân kỳ mới giữa các quốc gia

Trong lịch sử, Cách mạng công nghiệp đã mở ra một cuộc "Đại phân kỳ" khiến một số quốc gia công nghiệp hóa nhanh chóng, vươn lên thành những nền kinh tế giàu có, trong khi nhiều khu vực khác ngày càng tụt lại phía sau. Hơn hai thế kỷ sau, những đột phá công nghệ, và đặc biệt sức mạnh của trí tuệ nhân tạo đang làm dấy lên lo ngại về một cuộc đại phân kỳ mới.

Những lo ngại này không chỉ xuất hiện trong giới nghiên cứu. Hồi tháng 5/2026, Quyền Tổng thư ký Cơ quan Liên hợp quốc về Thương mại và Phát triển (UNCTAD), Pedro Manuel Moreno, cảnh báo: "Đầu tư là một canh bạc vào tương lai, nhưng canh bạc ấy ngày càng khó thực hiện và kết quả ngày càng không đồng đều". Theo UNCTAD, AI và các công nghệ chiến lược đang định hình lại dòng vốn đầu tư toàn cầu, khiến nguồn lực tập trung vào một số ít ngành và quốc gia, đồng thời làm gia tăng nguy cơ các nền kinh tế đang phát triển bị bỏ lại phía sau [1].

Trong bối cảnh đó, khái niệm "Đại phân kỳ" được một số nhà kinh tế đưa trở lại thảo luận. GS Michael Muthukrishna, Đại học New York và Trường Kinh tế London, cùng TS Philip Schellekens, Chuyên gia kinh tế trưởng khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Chương trình Phát triển Liên hợp quốc (UNDP), cảnh báo AI có thể tạo ra một cuộc Đại phân kỳ trong thế kỷ 21 nếu năng lực phát triển và khai thác công nghệ tiếp tục tập trung vào một nhóm nhỏ quốc gia [2].

Đáng chú ý, vấn đề này cũng đã được đặt ra trong tính toán chính sách của một số chính phủ. Đơn cử, trong báo cáo mang tên "Trí tuệ nhân tạo và cuộc Đại phân kỳ" [3], Nhà Trắng phân tích khoảng cách AI giữa các quốc gia ngày càng lớn và đặt vấn đề "Đại phân kỳ" trong chiến lược duy trì vị thế dẫn đầu của Mỹ.

Cuộc đua đầu tư không cân sức

Trước hết, quy mô đầu tư cho AI cho thấy rõ sự tập trung nguồn lực. Theo Báo cáo AI Index 2026 của Đại học Stanford, tổng đầu tư AI của doanh nghiệp toàn cầu đạt mức kỷ lục 581,7 tỷ USD năm 2025, tăng gấp đôi năm trước [4]. Trong khi đó, theo OECD, các doanh nghiệp AI thu hút 258,7 tỷ USD, tương đương 61% tổng vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu cùng năm [5].

Tuy nhiên, dòng vốn này phân bổ rất không đồng đều giữa các quốc gia, kể cả giữa những nước đứng đầu. Đầu tư AI của Mỹ năm 2025 lớn gấp 23 lần Trung Quốc, quốc gia đứng thứ hai thế giới. Nếu tính lũy kế trong hơn một thập kỷ, tổng vốn đầu tư tư nhân vào AI của Mỹ đạt hơn 757 tỷ USD, gần gấp sáu lần Trung Quốc.

Báo cáo AI Index 2026 cũng nhận định đầu tư tư nhân vào AI "tập trung cao độ ở một số ít quốc gia". Trong giai đoạn 2013-2025, gần 9.000 công ty AI tại Mỹ nhận được đầu tư, trong khi con số này ở Trung Quốc là hơn 1.700, và ở Vương quốc Anh khoảng 1.000 công ty, còn các nước khác trong nhóm dẫn đầu là từ 140-500 công ty [5].

Đây cũng là điều mà Muthukrishna và Schellekens nhấn mạnh: "AI không xuất hiện trong một thế giới có mặt bằng phát triển đồng đều". Những khác biệt về hạ tầng, nhân lực và năng lực nghiên cứu đã tồn tại từ trước có thể khiến các quốc gia thu được lợi ích rất khác nhau từ cùng một công nghệ.

"Khoảng cách năng lực"

Muthukrishna và Schellekens nhận định nguy cơ lớn nhất là "khoảng cách năng lực" các quốc gia không có cùng khả năng tiếp cận, phát triển và ứng dụng AI ngày càng doãng rộng. Những nền kinh tế giàu có thường sở hữu lợi thế về điện năng, trung tâm dữ liệu, năng lực tính toán, nhân lực kỹ thuật và hệ sinh thái doanh nghiệp. Trong khi đó, nhiều nước thu nhập thấp vẫn phải chật vật giải quyết những hạn chế căn bản về hạ tầng số.

Các nước thiếu hạ tầng AI có nguy cơ "xây lâu đài số trên mảnh đất đi thuê" - phụ thuộc vào dịch vụ của các nhà cung cấp nước ngoài. Khi doanh nghiệp phải sử dụng dịch vụ đám mây, chip và mô hình do các tập đoàn bên ngoài kiểm soát, chi phí, khả năng tiếp cận và điều kiện khai thác công nghệ có thể chịu ảnh hưởng từ những quyết định nằm ngoài tầm kiểm soát của họ.

Một biểu hiện cụ thể là thay vì tự xây dựng mô hình nền tảng - công việc đòi hỏi nguồn lực tính toán, dữ liệu và nhân lực nghiên cứu lớn - phần lớn doanh nghiệp ở tầng ứng dụng lựa chọn tích hợp mô hình của các tập đoàn công nghệ nước ngoài thông qua API (nôm na là cơ chế cho phép phần mềm của doanh nghiệp kết nối và gửi yêu cầu đến mô hình AI của nhà cung cấp, nhận kết quả trả về để tích hợp vào sản phẩm của mình). Theo OECD, đây là cách tiếp cận phổ biến, giúp doanh nghiệp giảm chi phí và rào cản ban đầu khi đưa AI vào sản phẩm, dịch vụ. Nhưng khi sản phẩm được xây dựng dựa trên mô hình và hạ tầng của một nhà cung cấp bên ngoài, doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng nếu nhà cung cấp thay đổi giá, điều kiện truy cập, ngừng hỗ trợ một phiên bản hoặc điều chỉnh tính năng. Việc chuyển sang mô hình khác cũng không phải lúc nào dễ dàng, nhất là khi phần mềm đã tích hợp sâu với hệ sinh thái của nhà cung cấp.

Chưa kể, việc tinh chỉnh mô hình nước ngoài bằng dữ liệu địa phương không phải lúc nào đem lại kết quả như mong muốn. Nếu dữ liệu thiếu chuẩn hóa hoặc không phù hợp với mô hình nền tảng, quá trình điều chỉnh có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên tính toán mà chất lượng đầu ra vẫn không đáp ứng yêu cầu. Do không kiểm soát được kiến trúc và các thành phần lõi của mô hình, doanh nghiệp khó xử lý triệt để những hạn chế này.

Nhìn chung, các nước đang phát triển có nguy cơ chỉ tham gia những khâu tạo ra giá trị thấp trong chuỗi AI. Theo phân tích của UNCTAD, nhiều nền kinh tế đang phát triển có thể trở thành nơi cung cấp dữ liệu thô từ người dùng và lao động giá rẻ cho các công việc như dán nhãn dữ liệu, kiểm duyệt nội dung. Trong khi đó, dữ liệu được đưa về các trung tâm công nghệ lớn để phát triển thành những mô hình AI thương mại có giá trị cao, rồi sản phẩm lại được bán trở lại cho chính các thị trường này [6].

"Khoảng cách dễ bị tổn thương"

Nếu khoảng cách năng lực quyết định quốc gia nào có thể nắm bắt cơ hội từ AI, thì "khoảng cách dễ bị tổn thương" cho thấy những nước và nhóm lao động nào có thể phải chịu nhiều rủi ro hơn.

Muthukrishna và Schellekens nhận xét "khoảng cách về năng lực và khoảng cách về mức độ dễ bị tổn thương đang tạo ra một thế giới trong đó lợi ích từ AI tập trung ở những quốc gia có vị thế, trong khi những xáo trộn do công nghệ này gây ra lại giáng xuống nặng nề nhất lên những cộng đồng ít có khả năng chuẩn bị để ứng phó".

Một ví dụ dễ thấy là tác động của tự động hóa đến việc làm. Theo số liệu từ Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) được hai tác giả dẫn lại, công việc của phụ nữ có khả năng chịu tác động từ AI gần gấp đôi nam giới. Nhóm lao động trẻ 22 - 25 tuổi làm việc trong những ngành nghề chịu ảnh hưởng từ AI cũng đã giảm 5% việc làm.

Rủi ro không chỉ dừng lại ở thị trường lao động. Sự phát triển của các trung tâm dữ liệu tiêu thụ lượng điện khổng lồ có thể làm gia tăng áp lực lên hệ thống năng lượng. Nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu được dự báo có thể tăng gần gấp ba vào năm 2030. Những quốc gia có hệ thống điện phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch hoặc hạ tầng năng lượng yếu có nguy cơ trở thành nơi đặt các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng, nhưng chỉ thu được một phần nhỏ giá trị kinh tế mà chúng tạo ra.

Nói cách khác, một quốc gia có thể không nắm giữ công nghệ lõi, không sở hữu các mô hình AI hàng đầu, nhưng vẫn phải đối mặt với những hệ quả về việc làm, năng lượng và môi trường từ cuộc đua công nghệ này.

Để nguy cơ đại phân kỳ không trở thành một kết cục tất yếu, Muthukrishna và Schellekens cho rằng, cách các quốc gia đầu tư và hợp tác trong giai đoạn hiện nay có thể quyết định liệu AI sẽ thu hẹp hay mở rộng khoảng cách phát triển. Chẳng hạn, các quốc gia cùng chia sẻ nguồn lực AI dùng chung ở cấp khu vực để cùng phát triển năng lực tính toán, dữ liệu và các mô hình nền tảng. Các hợp tác hạ tầng điện toán đám mây phục vụ nghiên cứu AI trong khối ASEAN là ví dụ được hai tác giả đề cập.

Báo cáo của UNDP cũng khuyến nghị, với những nước còn hạn chế về hạ tầng số và năng lực thể chế, ưu tiên trước mắt là mở rộng kết nối, phát triển các dịch vụ thiết yếu và ứng dụng AI có thể hoạt động trong điều kiện không có Internet. Nhóm có năng lực chuyển tiếp - trong đó có Việt Nam - cần tập trung mở rộng những ứng dụng đã chứng minh hiệu quả, xây dựng hệ thống dữ liệu công, phát triển kỹ năng cho người lao động và củng cố cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Trong khi đó, các nền kinh tế có năng lực cao hơn có thể đóng vai trò dẫn dắt về tiêu chuẩn, an toàn và tính bền vững, đồng thời chia sẻ mô hình, dữ liệu và năng lực tính toán với các nước khác.

Dẫu vậy, những khuyến nghị trên được đặt trên giả định lý tưởng rằng chính phủ các nước nhiều lợi thế có đủ quyết tâm điều chỉnh quá trình phát triển AI và tăng cường hợp tác. Nhưng cuộc đua AI cho thấy các quốc gia đang cạnh tranh quyết liệt để giành quyền kiểm soát công nghệ, hạ tầng và thị trường, thay vì sẵn sàng chia sẻ lợi thế của mình.

Phong Du tổng hợp