Về vai trò của AI trong phát triển kinh tế ở Mỹ và Việt Nam

Về vai trò của AI trong phát triển kinh tế ở Mỹ và Việt Nam

Vũ Quang Việt

27/09/2026

AI có thể làm gì trong hiện tại và trong tương lai? Hiện tại thì tương đối rõ, AI là một thư viện sống, không chỉ gồm thông tin đã qua và mới nhất, mà còn nguyên tắc và phương tiện tính toán, phương pháp luận để từ đó có thể dịch từ một ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, viết văn, giải toán, viết phần mềm, làm nhạc, trả lời các câu hỏi về mọi vấn đề được đặt ra; quan trọng hơn nó có thể giải bài toán cả ngàn tỷ ẩn số rất nhanh chóng, tự hành động sau khi tiếp nhận thông tin được thu thập qua hệ thống dò la trên đường phố và từ vệ tinh, và nếu được xếp đặt tự động, nó có thể là tác nhân ảo tự quyết định phá hoại, hoặc tự tấn công bằng võ khí mà không ai ra lệnh. Thuật toán giải của AI thường không đi tìm lời giải chính xác mà chỉ tìm cái gần đúng nhất dựa trên thống kê học do đó vẫn có thể sai. Có thể điều đó đã xảy ra khi tác nhân ảo của OpenAI, và Anthropic đã tự động tấn công phá hoại các công ty phần mềm khác và chui vào các kho dự trữ dữ liệu của một số nước. Câu hỏi đặt ra là liệu AI sẽ trở thành mối nguy hại cho loài người, như đặt con người vào hệ thống kìm kẹp theo dõi ảo, gây chiến tranh hay có thể giúp kinh tế thế giới phát triển. Ở đây bài ngắn này chỉ nhằm xem xét khả năng ảnh hưởng của nó với kinh tế, đặc biệt là kinh tế Mỹ và đặt ra vài câu hỏi về vai trò của nó với kinh tế Việt Nam.

Chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu AI (AI data centers)

Đầu tư vào tính toán đám mây (cloud computing) chủ yếu là hệ thống chứa thông tin và lấy thông tin qua đó người sử dụng không cần có máy tính riêng với công suất cao đã có từ trước, nhưng gần đây, việc sáng chế ra chip GPU được NVIDIA thiết kế, chế tạo và được lắp đặt 4-8 chip trong một bảng (HGX Baseboard) bởi công ty TSMC ở Đài Loan, đòi hỏi công suất điện 10 ngàn watt, đã có thể giúp tính toán với cả ngàn tỷ biến số cùng một lúc. Trong kỷ nguyên AI, nút thắt cổ chai nằm ở băng thông kết nối giữa các chip. Khi huấn luyện một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), toàn bộ cụm gồm 100,000 GPU phải liên tục chia sẻ bộ nhớ. Nếu các cáp kết nối giữa những con chip này hoạt động quá chậm, toàn bộ siêu máy tính sẽ rơi vào trạng thái nhàn rỗi. Điều này đòi hỏi các hệ thống mạng cáp quang chuyên dụng (như InfiniBand) có khả năng vận hành toàn bộ trung tâm dữ liệu như một bộ vi xử lý khổng lồ duy nhất. Điều này đã được giải quyết. Do đó vào năm 2022 sau khi Microsoft đầu tư 10 tỷ US vào OpenAI, đầu tư vào AI đã nhảy vọt, và có thể lên tới ngàn tỷ vào năm 2026.

Bảng 1. Chi đầu tư cho trung tâm dữ liệu AI ở Mỹ (tỷ USD)

Nguồn: 1. US Bureau of Census . 2. Yahoo.com .

Chi đầu tư năm 2025 vào trung tâm dữ liệu AI là 511 tỷ US, trong đó như bảng 1 trên cho thấy, chỉ gồm đầu tư vào hạ tầng và đặc biệt là GPUs. Phần còn lại là đầu tư phục vụ nó lên tới 300 tỷ nữa, bao gồm 100 tỷ (khoảng 20%) là đầu tư vào mạng điện và khí nhằm phục vụ chúng một cách đặc biệt, các chuyên gia phát triển phầm mềm phục vụ chúng (70 tỷ) và đầu tư thay thế GPU chỉ có thể xử dụng 4-5 năm (thay vì 20-30 năm như các loại máy móc khác).

Một trung tâm dữ liệu AI hiện đại nhưng nhỏ nhất 50MW có công suất điện cung cấp bảo đảm không ngừng nghỉ là 50 MW, tốn ít nhất 550 triệu US, trong đó 125 triệu US để đầu tư xây dựng nhà máy và mạng truyền, 375 triệu US là hệ thống chips và 50 triệu là đầu tư xây dựng nhà máy điện nước. Chí phí này chưa kể tới chi phí xây dựng phần mềm điều hành. Cái lớn 1 gigawat (1000 wat) cỡ có khả năng xử lý cao nhất hiện có thể tốn tới 60 tỷ US. Vì tốn điện, nước để làm lạnh, và gây ô nhiễm nên nhiều địa phương ở Mỹ, đặc biệt là vùng nghèo, đang chống đối kịch liệt. Họ được gì?

Câu hỏi trước khi đi vào tiềm năng tăng năng suất của AI là tại sao nhiều công ty AI lại rất quan tâm đến Việt Nam. Phải chăng đó là khả năng cung cấp điện của Việt Nam?

Có lẽ đây là lý do chính? Giá điện ở Việt Nam hiện nay rất rẻ , chỉ có 7 xu một kwh, so với Singapore là 24 xu, Philiippines 18 xu, Thái Lan 10 xu, TQ 8-10 xu.

Bộ Khoa học Công nghệ Việt Nam, dưới áp lực của các công ty AI, hiện còn đang áp lực Bộ Công thương tính giá điện rẻ hơn, theo giá điện sản xuất công nghiệp, cho các công ty AI, tức là chỉ khoảng 3.5 xu giờ cao điểm, vì chi phí điện chiếm tới 40-50% chi phí vận hành.

AI đặt ra hai vấn đề quan trọng:

1.     AI có cho làm kinh tế tăng trưởng qua tăng năng suất lao động không?

2.     VN tập trung xây dựng AI centers làm gì và tại sao có vẻ thu hút được dư luận thế giới.

AI và năng suất lao động

Năng suất lao động, tính theo GDP nói chung hay giá trị tăng thêm (value added) cho từng hoạt động trong kinh tế, gọi đơn giản là giá trị sản xuất, tính cho số lao động, và để thật chính xác tính cho từng giờ lao động mà giờ lao động này có thể được tính lại dựa trên chi phí cho các giờ lao động khác nhau. Quan trọng là dựa vào thống kê để phân ra các động lực tạo ra tăng năng suất, mà ta biết năng suất lao động tăng có thể chỉ vì do tăng lượng đầu tư máy móc trên 1 lao động, nhưng quan trọng hơn là năng suất tổng hợp do việc tăng kiến thức và khả năng tổ chức. Thí dụ một lao động có thể gắn 10 chip một ngày, nếu đầu tư để có máy điều hành, giúp kiểm tra tinh vi hơn, họ có thể làm 12 cái một ngày, và nếu có phân nhiệm vụ, tổ chức tốt hơn một lao động có thể làm 15 cái.

Tăng năng suất lao động = tăng đầu tư + tăng năng suất tổng hợp

Mới đây như năm 2025, tỷ lệ đầu tư của tư nhân vào khoảng 18.3% GDP, của chính phủ là 3.3%, tổng cộng là 21.6%. Chi tiêu dùng của hộ gia đình chi 68%, chi tiêu của nhà nước (không gồm đầu tư) 14%. Thiếu thì nhập khẩu.

Năm 2025, GDP Mỹ là 30 ngàn tỷ,  khoảng 7 ngàn tỷ là đi vào đầu tư, và đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI chiếm 511 tỷ, chiếm gần 8% tổng đầu tư, và nếu kể thêm 300 tỷ để phục vụ và sử dụng nó thì chiểm tới 12% tổng đầu tư và 2.7% GDP. Năm 2026, số tiền đầu tư vào được dự báo là tăng gần gấp đôi có thể lên cả 1000 tỷ.

AI đã tạo ra một sự hồ hởi ghê gớm những năm gần đây. Goldman Sachs Research cho rằng AI sẽ nâng năng suất mỗi năm cao hơn 1.5% trong 10 năm tới, và qua đó tăng GDP thêm 0.4%. McKinsey & Company's sẽ tăng từ 05-3% mỗi năm. Nhóm thương mại cho rằng AI sẽ làm GDP tăng lên thêm 1% đến 2% mỗi năm, như Jamie Dimon, CEO điều hành JPMorgan Chase, hay Dirio Amodei điều hành Anthropic còn phóng đại là GDP có thể tăng lại 5-10% mỗi năm. Nhóm kinh tế gia phục vụ thương mại như Forecasting research Institute dựa vào điều tra phản ánh lối nhìn của nhóm thương mại lạc quan này, cho rằng tăng trưởng GDP có thể tăng lên 4% về dài hạn so với hiện nay là 2%, ngầm hiểu mỗi năm TFP tăng 2%.

Dù có lạc quan hay không, điều đáng để ý là cả nhóm đều đưa ra khả năng thất nghiệp cao hay tỷ lệ lực lượng lao động có việc làm sẽ giảm từ 62% xuống 55% vào năm 2055, tức là 10 triệu người sẽ mất việc, trong số 164 người có việc làm, và 7.5 triệu thất nghiệp hiện nay. Dario Amodei, cho rằng thất nghiệp sẽ tăng, có thể lên tới 10-20% vì năng suất tăng. Nhưng nói chung họ đang giảm tính lạc quan xuống.

Ngược lại với những doanh nghiệp làm AI và doanh nghiệp tài chính vận động cho họ, hai nhóm nghiên cứu nghiêm túc về ảnh hưởng của AI đối với kinh tế ở hai đại học lớn: nhóm MIT của ông Daron Acemoglu và nhóm Wharton Budget Model ở Đại học Penn Wharton đều kết luận là ảnh hưởng của nó có nhưng rất nhỏ. Nhóm MIT cho rằng AI chỉ làm tăng GDP khoảng trên 1% trong mười năm, tức là khoảng 0.05-0.07 % mỗi năm. Còn Nhóm Pen Wharton cho rằng năng suất do AI tạo ra chỉ khoảng 1.5% tính đến 2035, tức là chỉ tăng 0.15% mỗi năm, dù cao hơn tiên đoán của nhóm MIT.

Cách nghiên cứu của MIT là xem xét cụ thể từng hoạt động sản xuất. Thí dụ với những người làm nghề lao động xâ y dựng, sửa chữa, thì ảnh hưởng không đáng kể. Đáng kể là dân làm văn phòng, cần thu thập thông tin, viết, trả lời, chuyên gia phân tích, hay các bác sĩ cần thông tin đánh giá, nhưng các y tá, phụ giúp chăm sóc sức khỏe thì vẫn cần lao động như trước.

Thực tế hiện nay như thế nào?

Số liệu thống kê chính thức của Mỹ cho thấy gì? Bảng 2 cho thấy tăng trưởng GDP nói chung và từ khu vực doanh nghiệp tư nhân phi nông nghiệp đều trên đà giảm, trong thời gian 2000 đến 2019 (theo báo cáo cho Quốc hội Mỹ), và thấp hơn một nửa thời huy hoàng trên 5% từ 1950-1970 sau thế chiến. Số lượng lao động giảm, đầu tư giảm, và cả năng suất tổng hợp cũng giảm. Bảng 2 cũng cho thấy vai trò của tăng vốn đầu tư làm tăng GDP nhiều hơn là do năng suất mang lại. Trung bình mỗi năm, trong 2.1 % tăng GDP, TPP đóng góp tăng 0.57%, việc tăng là do tăng khả năng về mọi loại tri thức về kỹ thuật và tổ chức. Đóng góp này đang trên chiều hướng giảm.

Bảng 2. Đóng góp vào tăng sản lượng ở Mỹ của khu vực doanh nghiệp tư nhân phi nông nghiệp

Nguồn: https://www.congress.gov/crs-product/R48695#_Ref204579611 .

Bảng 3. Đóng góp của năng suất tổng hợp (TFP) vào tăng trưởng kinh tế Mỹ (%)

Nguồn: https://www.bls.gov/productivity/highlights/contributions-of-total-factor-productivity-major-industry-to-output.htm

Vì 12019-2022 là thời kỳ bị covid ảnh hưởng, nên kinh tế xuống rồi lại lên bất thường vì vậy nếu nhìn thêm những năm 2024, 2025, tốc độ tăng GDP và tăng TPP hàng năm vẫn tiếp tục trên đà suy giảm trong từ 2024 đến 2025 (coi bảng 3-4). Điều này tất nhiên có thể vẫn còn quá sớm để đưa ra kết luận, nhưng tình trạng hồ hởi của doanh nghiệp trước đây khó tiếp tục.

Ngoài ra, về mặt thu nhập, cho đến nay hầu hết các công ty AI chưa tăng đủ được doanh thu để có lời, ngoài trừ công ty NVDIA sản xuất chip cho mấy công ty kia, hoặc công ty sản xuất dịch vụ đám mây (clouds) Google nhằm để các công ty khác dùng máy tính và phần mềm của nó tính toán và chứa thông tin.

Thực tế này cũng phù hợp với các khảo sát doanh nghiệp, trong đó có tới 90% công ty cho biết việc triển khai AI vẫn chưa tạo ra tác động đáng kể đến năng suất thực tế hay kết quả tài chính của họ.

Nhìn theo thời gian dài từ 1930 đến 2025, tốc độ tăng GDP ở Mỹ rõ ràng là đang trên đà suy giảm, nhất là khi dân số như năm 2025 chỉ còn tăng 0.5% và lực lượng lao động dân sự chỉ còn tăng khoảng 1% và trên đà giảm vì chính sách hạn chế nhập cư.

Ở Trung Quốc, một nước cạnh tranh mạnh mẽ với Mỹ về AI, tình hình cũng chưa cho thấy khả năng các trung tâm dữ liệu AI nâng được năng suất lao động và qua đó nâng tốc độ tăng GDP. Thực tế rõ ràng là GDP đang trên đà giảm dần, đang xuống mức dưới 5% một năm (bảng 6) và cả TPP cũng vậy, thậm chí ở mức giảm, chứ không phải tăng chậm (bảng 7).

Bảng 7. Năng suất tổng hợp ở Trung Quốc (TFP) giảm , 2012-2023

ALP : average labor productivity. ALC: average labor cost. ULC: average unit labor cost. TFP: total factor productity.

Tại sao nhiều thế giới lại muốn xây trung tâm dữ liệu AI ở Việt Nam?

Nhiều công ty muốn vào VN để xây các trung tâm dữ liệu AI vì giá điện VN cực rẻ, rẻ nhất ở ĐNA như đã nói ở trên. Các trung tâm này chủ yếu ở cấp thấp, thu thập và phân tích thông tin trên đám mây là chính chứ chưa đi vào tính toán cả hàng tỷ biến số như ở Mỹ. Theo Technoglobal, ước tính của BMI, Việt Nam hiện có khoảng 148 megawatt (MW) (còn Bộ Thương Mại Mỹ cho rằng đã lên tới 221 MW) công suất trung tâm dữ liệu đang hoạt động, tập trung tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh, do các công ty Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT sở hữu. Nếu tính ra tiền thì chi đầu tư có thể đã lên tới 3.7-5.5 tỷ US (tùy theo mức ước, chứ không phải thông tin chính thức).

Nếu kể các dự án đầu tư mà Bộ Thương Mại Mỹ nêu thì đến năm 2030, Việt Nam có ít nhất 470 MW, hơn gấp đôi hiện nay, và với giá trị đầu tư lên trên 10 tỷ USD.

Vào tháng 4 năm 2025, Viettel đã khởi công xây dựng một tổ hợp trung tâm dữ liệu quy mô lớn (hyperscale) với công suất 140 MW tại khu vực Tân Phú Trung, TP.HCM; đây là một phần trong chiến lược tổng thể nhằm đạt công suất lên tới 560 MW vào năm 2030. Kể từ đó, BMI đã nâng dự báo về tổng công suất trung tâm dữ liệu theo kế hoạch tại TP.HCM lên gần 375 MW.

Liệu những đầu tư này có đưa đến bức phá về kỹ thuật khi mà Việt Nam không có chuyên gia để xây dựng các phần mềm tính toán phức tạp và kể cả xử dụng các phần mềm này để tính? Và phải chăng Việt Nam chỉ thực hiện gia công như đang gia công cho các hoạt động công nghiệp sản xuất hàng hóa hiện nay? Và vấn đề cần đặt ra là: liệu đổ vốn đầu tư vào sản xuất điện nhằm phục vụ trung tâm dữ liệu AI có lợi cho người dân nói chung hay chỉ cho một nhóm nhỏ cũng nhằm phục vụ FDI như hiện nay?

Và điều cuối cùng cần nêu ra là hệ thống internet được tạo ra năm 1969 và được sử dụng rộng rãi, nối mạng toàn cầu, kể từ năm 1993. Nó cho phép truyền thông, mua bán qua mạng và từ đó giết dần báo chí in hay các trung tâm thương mại bán lẻ, vừa là nơi vui chơi, giải trí vừa là nơi mua hàng ở Mỹ. Amazon bán hàng lẻ qua mạng và dùng cửu vạn với lương cực thấp (ở Thành phố New York thì đó là cửu vạn dùng xe đạp điện) chở hàng đến người mua. Theo báo Tuổi Trẻ mới đây (tháng 9, 2026), hiện nay doanh thu của các tiểu thương ở TP Hồ Chí Minh giảm tới 70-80% và đang tháo chạy và xù nợ. Bài báo không nêu lý do nhưng có lẽ nó là hiện tượng đã xảy ra ở Mỹ, các đại gia thâu tóm ngành bán buôn, bán lẻ và đưa tầng lớp lao động này về hưu, nếu như họ có tiền hưu. Năm 2025, tầng lớp bán buôn bán lẻ chiếm tới 15.1% tổng lao động cả nước chỉ thua nông nghiệp (25.6%) và công nghiệp (23.8%).

Vũ Quang Việt