Sự nổi lên nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã biến năng lực kỹ thuật số trở thành chỉ số cạnh tranh chiến lược giữa các quốc gia. Bài viết này so sánh cơ sở vật chất, nguồn nhân lực, mô hình chính sách và năng lực công–tư của Ấn Độ và Trung Quốc để trả lời câu hỏi: liệu Ấn Độ có thể thu hẹp khoảng cách với Trung Quốc trong lĩnh vực AI hay không?

Trước hết, bức tranh nguồn lực cho thấy Trung Quốc đang chiếm ưu thế rõ rệt. Trong giai đoạn 2020–2025, nhà nước Trung Quốc phân bổ ngân sách cho nghiên cứu AI tại các trường đại học và viện lớn hơn 70 tỷ USD — con số theo báo cáo lớn hơn nhiều so với khoảng 1,5 tỷ USD mà Ấn Độ phân bổ cùng kỳ. Về hạ tầng tính toán, tính đến giữa 2025 Trung Quốc có 47 siêu máy tính nằm trong Top500 toàn cầu, trong khi Ấn Độ chỉ có 6 — một khác biệt cơ bản vì siêu máy tính là hạ tầng then chốt để huấn luyện các mô hình quy mô lớn. Về tài năng học thuật, nghiên cứu 2022 cho thấy Trung Quốc có khoảng 78.000 nhà nghiên cứu AI so với 15.000 ở Ấn Độ; đồng thời Trung Quốc duy trì phần lớn nhóm nhân sự hàng đầu trong nước, còn Ấn Độ mất tỉ lệ đáng kể nhân tài vào thị trường lao động Mỹ và phương Tây. Những dữ liệu này cho thấy khoảng cách cơ bản cả về số lượng và chất lượng nhân lực, cũng như cơ sở vật chất cần thiết để đạt đột phá.

Một nguyên nhân mang tính cấu trúc là mô hình nhà nước–thị trường khác nhau. Trung Quốc thực hiện chính sách công tham vọng, xác định AI là ưu tiên quốc gia (từ “Made in China 2025” đến các chương trình kế tiếp), kèm theo chỉ tiêu, tài trợ trực tiếp cho viện nghiên cứu và cơ chế khuyến khích doanh nghiệp nội địa. Hệ sinh thái đó gắn kết chặt chính quyền, trường đại học và doanh nghiệp lớn (như Huawei, Baidu), tạo vòng xoáy đầu tư–đổi mới–thương mại hóa. Ngược lại Ấn Độ mới bắt đầu tăng chi công (ví dụ cơ chế RDI 11,4 tỷ USD và IndiaAI Mission khoảng 1,3 tỷ USD) nhưng mức triển khai còn nhỏ so với quy mô cần thiết để thu hẹp khoảng cách hạ tầng và nhân lực ngay lập tức.

Mặt doanh nghiệp, Trung Quốc có những tập đoàn công nghệ quy mô lớn đầu tư mạnh vào R&D — Huawei (đầu tư 5–7 tỷ USD/năm vào AI theo các tuyên bố công khai), Baidu (khoảng 3 tỷ USD/năm) — và hệ sinh thái startup đã tạo ra nhiều giải pháp trong nhận dạng, ứng dụng công nghiệp và nền tảng dữ liệu. Ấn Độ có hơn 1.500 startup AI và một số công ty bản địa nổi bật (Zoho, CropIn, Niramai), nhưng quy mô vốn, khả năng đầu tư vào hạ tầng tính toán và sức chi phối thị trường còn khiêm tốn; nhiều startup phụ thuộc vào dịch vụ cloud nước ngoài (AWS, Azure) và chip thuê từ nhà cung cấp nước ngoài, khiến chi phí vận hành cao và khả năng đổi mới phần cứng hạn chế.

Ngoài vốn, con người và hạ tầng, yếu tố quan trọng khác là dữ liệu và môi trường chính sách. Trung Quốc có lợi thế về lượng dữ liệu khổng lồ, nhiều ứng dụng được triển khai ở quy mô quốc gia (giám sát, thành phố thông minh, thương mại điện tử), tạo nguồn huấn luyện và kiểm nghiệm thực tế cho mô hình. Ấn Độ có tiềm năng dữ liệu lớn nhưng phân mảnh; việc hợp chuẩn, tiếp cận dữ liệu công một cách pháp lý và thiết kế khung bảo vệ quyền riêng tư cân bằng với đổi mới là thách thức chính sách cần giải quyết.

Vậy Ấn Độ có thể bắt kịp không? Kết luận thực dụng là: không trong ngắn hạn nếu mục tiêu là bắt kịp toàn diện mọi mặt. Nhưng đuổi kịp ở những ngách chiến lược là khả thi nếu chính sách tập trung và nhất quán. Một lộ trình khả dĩ bao gồm bốn trụ cột: (i) tăng mạnh đầu tư hạ tầng tính toán (tăng số và công suất siêu máy tính, khuyến khích trung tâm dữ liệu xanh) thông qua đối tác công–tư; (ii) giữ chân và thu hút nhân tài bằng gói lương cạnh tranh, con đường sự nghiệp nghiên cứu hấp dẫn, chính sách thị thực và hợp tác với ngành công nghiệp; (iii) tập trung vào các thế mạnh tương đối như ngôn ngữ tự nhiên cho Ấn Độ ngữ, AI cho dịch vụ y tế, nông nghiệp chính xác, fintech - những lĩnh vực nơi chi phí hạ tầng thấp hơn nhưng giá trị ứng dụng cao; (iv) mở rộng hợp tác quốc tế có chọn lọc (Liên minh nghiên cứu, tiếp nhận chip qua đa nguồn, thỏa thuận dữ liệu có kiểm soát) để giảm phụ thuộc vào một nguồn cung duy nhất.

Cuối cùng, chính sách phải cân bằng giữa khuyến khích thị trường và trách nhiệm xã hội: bảo đảm đạo đức AI, quyền riêng tư và an ninh quốc gia. Việc phân bổ 11,4 tỷ USD cho RDI là bước tiến, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào cơ chế phân bổ, quản trị dự án, tiêu chí đánh giá và khả năng huy động thêm vốn tư nhân. Nếu Ấn Độ chuyển từ một chiến lược phân tán sang tập trung nguồn lực cho một số dự án trọng điểm, tăng tốc xây hạ tầng và giữ chân nhân tài, thì trong trung hạn nước này có thể thu hẹp khoảng cách ở một số lĩnh vực AI chiến lược, dù để vượt qua Trung Quốc trên toàn diện vẫn là một thách thức lớn và đòi hỏi thời gian, nguồn lực lẫn tính liên tục chính sách.