Phát triển ngành AI: Lựa chọn nào cho Việt Nam?

[Vì sao cần chú trọng, tập trung nhiều nguồn lực hơn và nghiên cứu, phát triển, đào tạo nhân lực về Trí tuệ nhân tạo (AI) hơn là Chip Bán dẫn (Semiconductor)?]

Đây là câu hỏi đặt ra không chỉ riêng cho Việt Nam mà cả một số nước trong khu vực về việc sử dụng ra sao nguồn lực hạn chế của mình một cách tối ưu nhất, đó là AI hay Semiconductor (tất nhiên có rất nhiều nước còn chẳng có được sự lựa chọn đó). Dưới đây là một số thông tin đáng chú ý:

1. Thị trường AI lớn và tăng trưởng nhanh hơn rất nhiều thị trường Semiconductor

Trước hết hãy bàn về 2 thị trường nay. Về Semiconductor, tính đến năm 2023, thị trường Semiconductor toàn cầu ước tính vào khoảng 596 tỷ USD. Dự báo thị trường năm 2030, sẽ đạt hơn 1,38 nghìn tỷ USD, tức tăng trưởng hàng năm là 10,5%.

Nhìn xa hơn, đến năm 2035, thị trường toàn cầu về Semiconductor đạt 2,26 nghìn tỷ USD, tức tăng trưởng hàng năm đạt 15,1%.

Đây là tỷ lệ tăng trưởng khá cao. Sự tăng trưởng của thị trường Semiconductor được thúc đẩy do Semiconductor ngày càng trở thành một bộ phận thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày:

- Nhu cầu về Semiconductor trong các thiết bị điện tử ngày càng tăng, bao gồm điện thoại thông minh, máy tính xách tay và máy tính bảng.

- Việc tăng cường sử dụng Semiconductor trong các ứng dụng ô tô, công nghiệp và chăm sóc sức khỏe.

- Những tiến bộ trong công nghệ bán dẫn, như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) càng tạo ra nhu cầu lớn về Semiconductor.

- Các sáng kiến của chính phủ hỗ trợ ngành Semiconductor.

Nếu chỉ nhìn riêng mảng Semiconductor không thôi, ta sẽ thấy tình hình tăng trưởng khá sáng sủa. Tuy nhiên, khi đặt cạnh thị trường AI thì ta thấy AI lại còn tăng trưởng nhanh hơn nhiều. Tính đến năm 2023, thị trường AI toàn cầu ước tính vào khoảng 600 tỷ USD. Dự báo thị trường năm 2030, sẽ đạt tới 5 nghìn tỷ USD, tức tăng trưởng hàng năm là 26%. Còn tính đến năm 2035, thị trường toàn cầu về AI đạt 19,3 nghìn tỷ USD, tức tăng gấp 4 lần chỉ trong thời gian 5 năm từ 2030-2035.

Sự tăng trưởng của nền kinh tế AI đang được thúc đẩy bởi các yếu tố như:

- Tăng cường áp dụng công nghệ AI trong các ngành công nghiệp.

- Đầu tư của chính phủ vào nghiên cứu và phát triển AI.

- Nhu cầu ngày càng tăng đối với các sản phẩm và dịch vụ hỗ trợ AI.

- Những tiến bộ trong thuật toán AI và khả năng học máy.

AI dự kiến sẽ có tác động mang tính đột biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất, bán lẻ và vận tải... Khi công nghệ AI trở nên phức tạp và dễ tiếp cận hơn, nền kinh tế AI có thể sẽ tiếp tục tăng trưởng theo cấp số nhân.

2. Semiconductor là thị trường đã được phân công hóa cao độ (như trong mảng Smartphone giữa Apple, Samsung và Huawei) do thế giới đã bắt đầu đầu tư phát triển từ 30-35 năm trước, do đó gần như "không có cửa" cho các ông khác chen chân vào. Ở đây là nói phân khúc tiên tiến.

Do đó, cần xác định rõ ta sẽ làm chip phân khúc gì (loại bao nhiêu nm - nanometer để từ đó xác định biên độ lợi nhuận). Nói thế này để rõ hơn, nhu cầu chíp của thế giới sẽ tăng, sẽ có nhiều phân khúc. Việc làm chíp của Việt Nam có lẽ là loại làm cho đồ gia dụng (hiện Trung Quốc chiếm khoảng 40% thị phần) và nhiều nước phương Tây không muốn Trung Quốc tiếp tục chiếm thị trường này vì nhiều lý do khác nhau. Nhưng việc làm các loại chip này sẽ tốn rất nhiều điện, nước, thu được rất ít lợi nhuận.

Để hình dung, nó tương tự như việc Toyota, GM, Ford đặt sản xuất xe ở Mexico, thực ra là sản xuất những thứ ô nhiễm, giá rẻ nhất; tương tự như Quảng Đông là thủ phủ làm microwave, máy giặt trong những năm 1990.

3. Chế tạo chip bán dẫn là tổng hợp của nhiều ngành khoa học cơ bản như khoa học máy tính, kỹ thuật hóa chất, kỹ thuật công nghiệp, kỹ thuật vật liệu mà Việt Nam không có.

Ví dụ để sản xuất hoá chất siêu đặc biệt dùng chế tạo chất bán dẫn thì khắp thế giới này chỉ có một số công ty Nhật Bản là đủ đẳng cấp để sản xuất và chế tạo như Sumitomo Chemical, Kanto Chemical, Nippon Kayaku, Tokyo Chemical Industry. Hay là nước siêu tinh khiết dùng trong công nghiệp bán dẫn cũng là các anh đại của Nhật như Kurita Industrial, Organo.

(Mục 3 này tôi lấy thông tin của bạn Duong Giap Dan mà tôi thấy khá chính xác).

4. Trên thế giới không có bất kỳ nước nào có ngành công nghiệp chip bán dẫn hoàn chỉnh, trừ Trung Quốc. Trung Quốc buộc phải làm vậy vì bị Mỹ cấm vận toàn diện. Kế hoạch bỏ 1000 tỷ USD giai đoạn 2020-2030 cũng mới chỉ đưa TQ sản xuất được chip 7 nm. Còn kém Mỹ, ĐL và phương Tây từ 10-15 năm. Về lý thuyết, TQ đã sản xuất được chip 2 nm nhưng không thể thương mại hóa vì giá

thành đắt và không sản xuất đại trà được.

Còn lại các quốc gia khác chỉ tham gia một vài công đoạn. Ngay cả TSMC, Foxconn, và Samsung họ rất mạnh ở mảng sản xuất, nhưng gia công ở cấp độ cao cho các ông lớn như Google, NVIDIA, Apple... Ngay Nhật và Mỹ cũng bị lạc hậu sau Đài Loan về mặt sản xuất.

5. Chip là ngành rất, rất mắc tiền. Đầu tư một nhà máy khoảng 10-20 tỷ USD (như TSMC, Intel, Sam Sung đầu tư ở Nhật Bản, Arizona và Texas). Còn để phát triển cả ngành cần ít nhất 50 tỷ USD.

Câu chuyện sau đó là bán cho ai?

Nhiều chuyên gia ở Silicon Valley cho rằng, Hàn Quốc, Nhật, Trung Quốc coi Semiconductor là một phần cấu thành của ngành công nghiệp bán dẫn (và chế tạo nữa) vì họ sử dụng Semiconductor cho các thiết bị điện tử, gia dụng. Trường hợp như Việt Nam do ngành điện tử và sản xuất không phát triển nên khả năng cao sẽ bị lệ thuộc vào thị trường tiêu thụ.

6. Lương trong ngành bán dẫn rất thấp so với các ngành công nghệ mới nổi, chỉ tương tự như lương, kỹ thuật viên làm cho Samsung, Foxconn hiện nay. Tại Silicon Valley, lương của kỹ sư AI trung bình 250.000 USD/năm và có không ít trường hợp các kỹ sư, nhà khoa học AI được trả lương lên tới hàng triệu USD/năm chưa kể cổ phiếu thưởng (stock options). Trong khi đó, lương trung bình của kỹ sư Semiconductor khoảng 80.000 - 120.000 USD/năm, cao nhất cũng chỉ 250.000 USD/năm.

Tại Silicon Valley hiện nay, Việt tuyển kỹ sư các nhà khoa học bậc cao chỉ dựa vào tiền lương cao thôi không còn hấp dẫn họ nữa. Cái mà các kỹ sư, nhà khoa học cần là công ty họ sẽ đầu quân sắp tới sẽ có bao nhiêu AI GPU (Bộ vi xử lý hình ảnh AI) để từ đó họ thỏa sức sáng tạo và phát triển, nâng giá trị công ty. Thậm chí, có nhà khoa học còn đặt thẳng vấn đề với một công ty, nói rõ khi nào công ty đầu tư ít nhất 10.000 AI GPU (khoảng 400 triệu USD) thì bộ phận nhân sự hãy gọi điện để chiêu mộ anh ta

Trên thực tế, số người làm design sẽ không nhiều và chỉ lựa chọn được những người giỏi nhất. NVIDIA cho biết, toàn bộ các kỹ sư, nhà khoa học của họ làm về thiết kế không quá 2000. Đấy là cho một đế chế trị giá trên 2000 tỷ USD.

Ngoài ra, đào tạo được một kỹ sư thực thụ trong ngành Semiconductor rất mất nhiều thời gian, khoảng 10 năm. Hiện Việt Nam rất thiếu chuyên gia, giáo trình, cơ sở vật chất... để đào tạo kỹ sư Semiconductor đẳng cấp.

Những người được đào tạo đại trà, ngắn ngày thực tế chỉ là kỹ thuật viên bậc cao chứ không phải kỹ sư Semiconductor thực thụ theo đúng nghĩa của từ này. Những công việc ATP (Assembling, Testing, Packaging) tức lắp ráp, đóng gói và kiểm thử mà chúng ta tham gia hiện nay về cơ bản sẽ do máy móc, kỹ thuật viên và lao động chân tay làm, còn việc cho kỹ sư rất ít.

7. Trong khi đó, cánh cửa cho AI đối với nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam là khá sáng sủa, trên phương diện.

Về nhân sự, nhu cầu kỹ sư AI trên toàn thế giới từ nay đến năm 2025 cần tới 97 triệu người. Một xu hướng khác là nhìn vào đầu tư của các quỹ VC. Trong năm 2023, trong 4 USD đầu tư vào các công ty khởi nghiệp ở Mỹ thì 1 USD đầu tư vào các công ty khởi nghiệp liên quan đến AI. Chắc chắn tỷ lệ này sẽ còn cao hơn nhiều trong năm 2024 và các năm tới. Trong khu vực, dự báo AI sẽ đóng góp từ 20-25% GDP cho các nền kinh tế Singapore và Malaysia vào năm 2030.

Ngoài ra, theo đánh giá của một số chuyên gia tại Silicon Valley, Việt Nam để trở thành quốc gia khởi nghiệp về AI và để AI đóng góp vào tỷ lệ lớn của GDP như Singapore và Malaysia, Việt Nam sẽ cần hàng trăm ngàn kỹ sư AI. So với đào tạo kỹ sư Semiconductor, thì đào tạo kỹ sư AI nhanh và đỡ tốn kém hơn nhiều, có thể đào tạo lại nhanh hoặc nâng cấp (upskill và reskill) các kỹ sư AI từ con số 1 triệu kỹ sư IT và 500.000 kỹ sư phần mềm mà ta hiện có (công việc những người này hiện đang bị thách thức nghiêm trọng bởi AI đã viết được code và trình độ ngày càng tinh vi).

Vậy lựa chọn của ta sẽ là gì?

shared from Facebook Hoang Anh Tuan,