Phần giới thiệu: Thời hiện tại và tương lai của trí tuệ số

Trí tuệ nhân tạo (AI) - loại hình công nghệ được gợi lên trong giấc mơ tăng tốc của các nhà văn khoa học viễn tưởng nhằm thách thức các quan niệm thông thường về bản sắc con người thông qua một "phiên bản" công nghệ - giờ đây đã tìm cách thâm nhập các diễn ngôn quốc gia và toàn cầu về tương lai của các hình thái địa chính trị và địa kinh tế. Các quốc gia bắt đầu chạy đua để lại dấu ấn trên nền tảng kỹ thuật số của tương lai. Báo cáo "Xu hướng Trí tuệ nhân tạo" của BOND tháng 5 năm 2025 cố gắng định lượng những biến động của sự chuyển dịch công nghệ đang diễn ra.1 Báo cáo phác họa biểu đồ sự phát triển của AI trong những thập kỷ gần đây và cho rằng những phát triển chưa từng có trong lĩnh vực này là nhờ những đột phá trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Điều này được minh chứng bằng việc ra mắt ChatGPT của OpenAI vào tháng 11 năm 2022, tạo điều kiện thuận lợi bởi cơ sở hạ tầng internet toàn cầu hiện có và dễ tiếp cận cùng sự gia tăng của các tập dữ liệu kỹ thuật số trong ba thập kỷ qua. Cuộc cách mạng AI đang diễn ra đóng vai trò là "chất xúc tác" cho sự tăng trưởng trong tương tác của người dùng kỹ thuật số, tăng trưởng hệ sinh thái nhà phát triển và đầu tư vốn.2 Những yếu tố này đã thúc đẩy nền kinh tế toàn cầu đổi mới, đầu tư và áp dụng AI trong các lĩnh vực tài chính, xã hội, địa chính trị và kỹ thuật trong khoảng thời gian ngắn hơn nhiều so với các chu kỳ công nghệ trước đây.

Báo cáo đưa ra một nhận xét quan trọng rằng kết nối toàn cầu là yếu tố then chốt quyết định tốc độ mở rộng AI. Trong khi các nền tảng kỹ thuật số trước đây phải xây dựng cơ sở hạ tầng nền tảng từ đầu, thì các nhà phát triển và triển khai AI đã có thể tận dụng khoảng 5,5 tỷ người được kết nối kỹ thuật số. Báo cáo cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nâng cấp cơ sở hạ tầng thành một “[kho liệu] chứa đầy các biểu đồ người dùng, mức sử dụng và doanh thu theo chiều hướng đi lên và sang phải… thường được hỗ trợ bởi biểu đồ chi tiêu cũng theo chiều hướng đi lên và sang phải.”3

Mặc dù các xu hướng nổi bật có vẻ đơn hướng, nhưng quỹ đạo của các chỉ số tăng trưởng cũng cho thấy một bối cảnh kinh tế phức tạp và đang phát triển nhanh chóng. Các chủ thể lấy AI làm trung tâm, bao gồm cả các công ty truyền thống và các công ty khởi nghiệp, đang phải đối mặt với mức độ chi tiêu tiền mặt lớn hơn doanh thu. Chi phí đào tạo ban đầu tăng, chi phí suy luận giảm và sự hội tụ hiệu suất giữa các mô hình tiên phong đang tạo thuận lợi cho các nhà phát triển và triển khai giao diện lập trình ứng dụng (API) hơn là các nhà phát triển mô hình nền tảng. Cạnh tranh toàn cầu cũng đang trở nên gay gắt hơn trước những thách thức đối với các công ty công nghệ lớn đến từ các công ty AI khởi nghiệp linh hoạt, những thành tựu của Trung Quốc trong các mô hình nền tảng AI và robot hỗ trợ AI, bất chấp nhiều năm chịu lệnh trừng phạt của Hoa Kỳ, và những đổi mới đáng chú ý trong các mô hình nguồn mở.

Sự phát triển và ứng dụng ngày càng nhanh chóng của các sản phẩm, dịch vụ và nền tảng AI đặt ra cả thách thức lẫn cơ hội cho các khu vực như Trung Đông, Bắc Phi (MENA) và Ấn Độ, những nơi đang có tham vọng tích hợp AI vào nền kinh tế. Dữ liệu được trình bày trong báo cáo cho thấy người dùng di động tại Ấn Độ và MENA đang rất mong muốn được sử dụng các sản phẩm và dịch vụ AI trên nền tảng di động. Đối với Trung Đông, AI là một yếu tố quan trọng thúc đẩy đa dạng hóa kinh tế vượt ra ngoài ngành công nghiệp dầu khí, trong khi đối với Ấn Độ, AI có thể mang tính chuyển đổi cho cơ sở hạ tầng công cộng kỹ thuật số, cung cấp dịch vụ công và nền tảng thanh toán kỹ thuật số hàng đầu thế giới của nước này.

Mặc dù báo cáo BOND cung cấp bộ dữ liệu mở rộng để hỗ trợ thông điệp đầu tư lạc quan cho lĩnh vực AI, nhưng báo cáo lại không chú trọng đầy đủ đến các yếu tố rủi ro theo chiều dọc, chẳng hạn như định giá cao bất thường của các công ty AI và tác động của AI lên thị trường lao động. Ví dụ, báo cáo nhấn mạnh chênh lệch giữa việc định giá cao các công ty AI khởi nghiệp và doanh thu thấp của họ, nhưng lại không phân tích sâu mối tương quan giữa sự bùng nổ AI đang diễn ra và bong bóng dot-com những năm 1990, cho thấy một sự thiên vị lạc quan.4 Báo cáo lưu ý rằng việc áp dụng AI đang dẫn đến một “tự động hóa nhận thức” toàn cầu, đặc biệt đe dọa việc làm của giới văn phòng.5

Theo báo cáo, việc người lao động có thể thích nghi và làm việc cộng sinh với AI hay không sẽ quyết định tương lai của việc làm và nguy cơ bị đào thải. Báo cáo dự đoán rằng mặc dù AI sẽ dẫn đến nguy cơ sa thải, nhưng nó cũng sẽ tạo ra các loại hình công việc mới trong lĩnh vực phát triển, quản lý và đạo đức AI. Tuy nhiên, do thiếu dữ liệu về tác động dài hạn của tự động hóa chức năng việc làm liên ngành, những dự đoán lạc quan theo hướng này (bao gồm cả báo cáo BOND) thường dựa trên những sự thật hiển nhiên, chẳng hạn như việc nhớ lại các chu kỳ đổi mới trong quá khứ và giả định rằng tốc độ tạo việc làm sẽ tương ứng với mức mất việc làm.

Do báo cáo BOND có tính toàn diện, các trang sau sẽ cung cấp tổng quan về các đánh giá quan trọng dành cho các nhà hoạch định chính sách và mở rộng tác động đối với các thị trường mới nổi trong lĩnh vực AI, như Trung Đông và Ấn Độ.

Phần 1 sẽ trình bày các chủ đề được đề cập trong báo cáo theo thứ tự sau: tốc độ và quy mô ứng dụng AI; kinh tế học mô hình AI đối với các nhà phát triển và triển khai; bối cảnh cạnh tranh mới nổi và cạnh tranh địa chính trị; AI vật lý và tương lai của công việc; và con đường dẫn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Phần thứ hai sẽ khám phá cách các xu hướng toàn cầu trong phát triển AI đặt ra những thách thức và cơ hội độc đáo cho các thị trường giàu vốn ở Trung Đông và cơ sở người dùng mạnh mẽ của thị trường Ấn Độ.

Những đánh giá chính

Tốc độ và Quy mô Áp dụng và Phát triển AI: AI Ở Khắp Mọi Nơi, Cùng Một Lúc

Báo cáo BOND lưu ý rằng làn sóng phát triển và áp dụng AI hiện nay là chưa từng có so với các làn sóng công nghệ trước đây. Báo cáo sử dụng ChatGPT của OpenAI làm chuẩn mực để thể hiện sự tăng trưởng bùng nổ về mức độ ứng dụng của người dùng khi nền tảng này đạt 1 triệu người dùng trong vòng năm ngày, 800 triệu người dùng hoạt động hàng tuần trong vòng 17 tháng và 90% người dùng đến từ các khu vực ngoài Hoa Kỳ vào năm thứ ba.6

Sự mở rộng của hệ sinh thái nhà phát triển là một yếu tố then chốt thúc đẩy sự gia tăng ứng dụng AI. Báo cáo nhấn mạnh hệ sinh thái của NVIDIA đã đạt sáu triệu nhà phát triển trong bảy năm. Đáng chú ý hơn, hệ sinh thái của Google Gemini đã chứng kiến ​​mức tăng trưởng 500%, đạt bảy triệu nhà phát triển chỉ trong một năm.7 Sự phát triển của cộng đồng nhà phát triển AI cũng được thể hiện qua mức tăng 175% của các kho lưu trữ liên quan đến AI trên GitHub và sự gia tăng số lượng nhà phát triển tích hợp AI vào quy trình làm việc từ 44% lên 66% trong giai đoạn 2023-2024.8

Báo cáo nhấn mạnh sự gia tăng đột biến trong chi tiêu vốn (capex) như một yếu tố cốt lõi cho sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực AI. Tổng cộng, "Sáu ông lớn" (Apple, Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft, NVIDIA) của Hoa Kỳ đã đầu tư 212 tỷ đô la Mỹ vào chi phí vốn (tăng 63% mỗi năm) vào năm 2024.9 Báo cáo cũng lưu ý rằng một thập kỷ trước, chi phí vốn (capex) trên doanh thu của họ chỉ ở mức 8% và hiện đã tăng lên 15%, cho thấy sự ưu tiên phát triển AI trên toàn ngành.

Về phía người dùng cuối, một điểm khác biệt giữa các sản phẩm AI như ChatGPT và các công nghệ trước đó như internet là các sản phẩm ngày nay được trình bày với giao diện "dễ sử dụng" và có thể truy cập trên các thiết bị di động phổ biến, đòi hỏi ít kiến ​​thức kỹ thuật hơn so với internet thời kỳ đầu.10 Do đó, bằng cách tận dụng khả năng truy cập, các mô hình AI hiện tại có thể thâm nhập vào một cơ sở người dùng đã chuẩn bị sẵn sàng. Một ví dụ đáng chú ý về hiện tượng này là ChatGPT, "đã đồng loạt xuất hiện trên trường quốc tế, phát triển ở hầu hết các khu vực cùng một lúc."11

Báo cáo BOND chỉ ra rằng cơ sở người dùng toàn cầu được chuẩn bị kỹ lưỡng, hệ sinh thái nhà phát triển đang mở rộng và chi phí vốn tăng vọt đã tạo ra vòng lặp phản hồi, trong đó sức mạnh tính toán ngày càng tăng (do chi phí vốn tăng) dẫn đến các mô hình biên giới mạnh hơn. Các mô hình mạnh hơn sau đó thúc đẩy sự tương tác với cộng đồng nhà phát triển toàn cầu, dẫn đến sự gia tăng các ứng dụng và dịch vụ AI. Đổi lại, các sản phẩm và dịch vụ mới làm tăng nhu cầu và kỳ vọng của người dùng, đòi hỏi phải tăng cường đầu tư vào các nguồn lực/sức mạnh tính toán.

Những sắc thái kinh tế của sự phát triển AI: Xây dựng tốn kém, vận hành rẻ

Mặc dù việc áp dụng của người dùng và phát triển AI đang có xu hướng "tăng dần",12 như các tác giả của báo cáo BOND đã nêu, nhưng nền kinh tế của AI đang phát triển theo cách tinh tế hơn. Báo cáo cung cấp sự so sánh giữa chi phí tăng cao dần của hoạt động đào tạo các mô hình AI tiên tiến so với chi phí suy luận giảm mạnh dành cho người dùng cuối. Như Giám đốc điều hành của Anthropic, Dario Amodei đã tuyên bố, việc đào tạo các mô hình tiên tiến mới có thể sẽ bắt đầu tốn hàng tỷ đô la từ năm 2025.13 Do đó, rào cản gia nhập thị trường đối với những người mới tham gia sẽ rất lớn và các khu vực như Trung Đông và Ấn Độ, những nơi có mục tiêu AI đầy tham vọng, sẽ cần phải xây dựng quan hệ đối tác công tư (PPP) để cung cấp khoản đầu tư ban đầu cần thiết.

So với chi phí đào tạo của các mô hình tiên tiến, chi phí vận hành hoặc suy luận đang giảm mạnh do hiệu quả phần cứng tăng lên. Báo cáo trích dẫn sự gia tăng hiệu quả năng lượng giữa GPU Kepler (Bộ xử lý đồ họa) năm 2014 của NVIDIA và GPU Blackwell năm 2024, sử dụng ít hơn 105.000 lần năng lượng cho mỗi mã thông báo được tạo ra so với GPU trước đây.14 Những cải thiện về hiệu quả như vậy đã dẫn đến việc giảm 99,7% chi phí suy luận cho người tiêu dùng từ tháng 1 năm 2023 đến tháng 1 năm 2025. Các công ty công nghệ lớn như Google và Amazon đang điều chỉnh chiến lược trong bối cảnh năng động này bằng cách đầu tư vào silicon AI tùy chỉnh như Bộ xử lý Tensor của Google và chip Trainium của Amazon. Phần cứng tùy chỉnh không chỉ làm giảm hiệu quả vận hành mà còn tăng cường tích hợp theo chiều dọc, giảm thiểu rủi ro chuỗi cung ứng và tối ưu hóa phần cứng cho các môi trường phần mềm cụ thể, giúp các dịch vụ như vậy sinh lời hơn so với GPU đa năng.15

Dựa trên các tiêu chuẩn như Đấu trường LMSYS (Hệ thống Mô hình Lớn), báo cáo đã xác định sự hội tụ nhanh chóng về hiệu suất của các mô hình tiên tiến.16 Khi khoảng cách giữa khả năng của các mô hình cấp trung bình đến cấp cao của các công ty AI thu hẹp đối với hầu hết các tác vụ phổ biến, việc phân biệt giữa các mô hình dựa trên hiệu suất thô trở thành một thách thức đối với các chiến lược kiếm tiền.17 Báo cáo lưu ý rằng việc giảm chi phí suy luận kết hợp với sự hội tụ về hiệu suất đang thúc đẩy việc sử dụng của nhà phát triển bằng cách cung cấp cho họ nhiều lựa chọn và cách thức thử nghiệm hơn với các hệ thống AI.18 Hơn nữa, sự gia tăng các mô hình trọng lượng mở như DeepSeek của Trung Quốc và Llama của Meta đang tạo thêm một lớp áp lực nữa cho các vấn đề kiếm tiền trong cuộc đua AI. Các tác giả của báo cáo cho rằng nếu sự hội tụ về hiệu suất tiếp tục và các nhà phát triển quyết định rằng các mô hình nguồn mở cung cấp hiệu suất đủ tốt với lợi ích bổ sung là chi phí vận hành rẻ hơn, thì giá trị đề xuất của các mô hình nền tảng độc quyền có thể tiếp tục giảm. Điều này có thể cho phép Trung Đông và Ấn Độ áp dụng các mô hình nguồn mở để hạn chế sự phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền, do mối quan hệ vốn đã bất ổn giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc.

Ma trận chi phí phát triển/đào tạo cao, chi phí suy luận thấp, những tiến bộ trong các mô hình nguồn mở, cùng với sự gia tăng trong phát triển và áp dụng AI, đã dẫn đến sự tăng trưởng doanh thu đáng kể cho nhiều công ty AI. Tuy nhiên, điều này đi kèm với việc tăng chi phí hoạt động và thua lỗ nặng nề trong một số trường hợp. Một ví dụ điển hình là báo cáo lưu ý rằng doanh thu của OpenAI đã tăng lên 3,7 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024, so với chi phí tính toán 5 tỷ đô la Mỹ.19 Mặc dù thua lỗ, các công ty AI hàng đầu đang có mức định giá tăng vọt, với OpenAI báo cáo khoản lỗ 5 tỷ đô la Mỹ nhưng được định giá 300 tỷ đô la Mỹ và Anthropic được định giá 61,5 tỷ đô la Mỹ mặc dù bị cháy tài khoản 5,6 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024.20 Báo cáo cho thấy rằng thị trường lạc quan về tương lai của AI bất chấp những thất bại liên tục trong việc kiếm tiền.

Sự gia tăng mạnh mẽ trong xử lý mã thông báo và sự gia tăng liên tục trong hoạt động của nhà phát triển được đề cập để minh họa cho nguyên lý kinh tế của Nghịch lý Jevons, nghĩa là việc sử dụng AI tăng theo cấp số nhân khi chi phí suy luận giảm mạnh. Amodei cũng đã nêu tầm quan trọng của "đường cong mở rộng quy mô", trong đó việc triển khai tài nguyên của các công ty AI tăng lên khi chi phí suy luận trở nên rẻ hơn.21 Sự gia tăng việc sử dụng này, đến lượt nó, làm tăng đáng kể nhu cầu về tài nguyên tính toán, chi phí vốn cho GPU và năng lực dữ liệu trung tâm, cũng như tổng mức tiêu thụ năng lượng. Điều này tạo ra một kịch bản mà việc tăng hiệu quả thúc đẩy mức tiêu thụ tài nguyên nhanh hơn mức chúng có thể biểu hiện, tạo ra một loạt thách thức cho việc mở rộng quy mô bền vững.

Một ví dụ điển hình về vấn đề mở rộng quy mô có thể thấy rõ trong thị trường trung tâm dữ liệu. Năm 2024, chi phí đầu tư trung tâm dữ liệu CNTT (Công nghệ Thông tin) toàn cầu đạt 455 tỷ đô la Mỹ và tiếp tục tăng tốc.22 Sự gia tăng chóng mặt mức tiêu thụ năng lượng là hệ quả của sự mở rộng này. Năm 2024, các trung tâm dữ liệu chiếm 1,5% tổng mức tiêu thụ điện toàn cầu, đánh dấu mức tăng 12% mỗi năm kể từ năm 2017, cao hơn gấp bốn lần tốc độ tăng trưởng tổng mức tiêu thụ điện toàn cầu.23 Nhu cầu năng lượng ngày càng tăng và áp lực lên lưới điện địa phương có thể trở thành nút thắt cổ chai cho tăng trưởng trong tương lai - một vấn đề mà các quốc gia dẫn đầu thị trường như Hoa Kỳ đang phải đối mặt.24

Bối cảnh cạnh tranh toàn cầu: Thu hẹp đội ngũ, xây dựng lợi thế vượt trội

Trong thời đại cạnh tranh địa chính trị ngày càng gia tăng, các quốc gia đang ủng hộ những nỗ lực đạt được chủ quyền số. Báo cáo BOND ghi nhận sự quan tâm ngày càng tăng đối với các dự án AI có chủ quyền, thể hiện qua quan hệ đối tác của NVIDIA tại các quốc gia như Pháp, Tây Ban Nha, Thụy Sĩ, Ecuador, Nhật Bản, Việt Nam và Singapore.25 OpenAI cũng đã hợp tác với UAE (Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất) theo chương trình OpenAI for Countries, hỗ trợ các quốc gia xây dựng năng lực AI có chủ quyền.26 Liệu những quan hệ đối tác như vậy có mang lại chủ quyền thực sự hay không lại là một câu hỏi khác, bởi việc nhập khẩu nền tảng của Hoa Kỳ sẽ chỉ làm gia tăng sự phụ thuộc vào nước ngoài.

Sự cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt do Trung Quốc vươn lên nhanh chóng trong cuộc đua AI là yếu tố lớn nhất thúc đẩy các nỗ lực giành chủ quyền số. Việc phát triển và triển khai AI tại Trung Quốc đã nhanh hơn đáng kể so với tốc độ áp dụng internet từ những năm 1990. Về R&D (Nghiên cứu & Phát triển), quốc gia này nắm giữ vị trí dẫn đầu về các bằng sáng chế và ấn phẩm liên quan đến AI.27 Các mô hình tiên phong do Trung Quốc sản xuất, như DeepSeek, Qwen của Alibaba, Ernie của Baidu, đang hội tụ về hiệu suất với các mô hình độc quyền hàng đầu từ Hoa Kỳ, chẳng hạn như GPT 4.1 của OpenAI và Claude Sonnet của Anthropic.

Báo cáo cũng đề cập đến xu hướng mở rộng quy mô học tập tăng cường không giám sát trong quá trình huấn luyện mô hình. Các chuyên gia Trung Quốc đã thực hiện một nghiên cứu về khuôn mẫu huấn luyện mô hình mang tên "Absolute Zero",28 sử dụng hoàn toàn phương pháp tự học để tạo ra và học hỏi từ các tương tác với môi trường của mô hình. Mô hình này không được hỗ trợ bởi dữ liệu do con người tạo ra tại bất kỳ thời điểm nào. Nếu thành công, mô hình này sẽ giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu do con người quản lý, vốn là nút thắt cổ chai đối với việc huấn luyện mô hình. Hơn nữa, Trung Quốc cũng đang dẫn đầu về việc lắp đặt robot trong lĩnh vực công nghiệp, thể hiện cam kết tích hợp AI trên quy mô lớn vào nền kinh tế. Báo cáo cũng nhấn mạnh rằng người dân Trung Quốc có cái nhìn tích cực hơn về AI so với Hoa Kỳ, điều này có thể dẫn đến việc áp dụng nhanh hơn và môi trường chính sách thông thoáng hơn.29

Mối liên hệ giữa các mô hình cải tiến liên tục, sự hội tụ hiệu suất của các mô hình nguồn mở, sự trỗi dậy của AI Trung Quốc và nhiều quốc gia khác theo đuổi năng lực AI có chủ quyền đang tạo ra một động lực dao động có thể cản trở vị trí dẫn đầu của Hoa Kỳ trong lĩnh vực AI, có khả năng dẫn đến bối cảnh đa cực với các hệ sinh thái AI đối thủ.30 Trong khi các mô hình của Hoa Kỳ hiện đang dẫn đầu trong nhiều tiêu chuẩn LLM đa năng, thì việc Trung Quốc tích hợp robot vào các quy trình công nghiệp thực tế có thể mang lại lợi thế cho nước này trong sản xuất, hậu cần tự động và tối ưu hóa tài nguyên.

Trí tuệ nhân tạo vật lý và tương lai không con người trong công việc

Báo cáo ghi nhận cách AI đang thâm nhập vào các lĩnh vực kinh tế truyền thống. Anduril, một công ty chuyên về hệ thống tự động hỗ trợ AI, đã tăng gấp đôi doanh thu hàng năm trong giai đoạn 2023-2024. Trong ngành khai khoáng, KoBold Metals đang triển khai các kỹ thuật thăm dò ứng dụng AI để cải thiện hiệu quả phát hiện các mỏ khoáng sản quan trọng. Trong nông nghiệp, LaserWeeder của Carbon Robotics đã xử lý hơn 230.000 mẫu Anh đất và giảm việc sử dụng thuốc diệt cỏ.31 Việc áp dụng AI nhanh chóng trong các lĩnh vực thâm dụng vốn như quốc phòng, khai khoáng và nông nghiệp cho thấy lợi tức đầu tư (ROI) của AI trong các lĩnh vực này đang đạt đến ngưỡng vượt qua được sự trì trệ trong việc áp dụng công nghệ.

Báo cáo cũng nhận định rằng thế hệ người bản địa kỹ thuật số tiếp theo có thể sẽ lần đầu tiên tiếp cận Internet thông qua các giao diện AI đa phương thức, ưu tiên tương tác hội thoại, thay vì các dịch vụ dựa trên web và ứng dụng. Hệ quả của sự chuyển dịch thế hệ này, đặc biệt là đối với các khu vực có dân số đông, chưa được kết nối hoặc ở vùng nông thôn, có thể là sự thu hẹp khoảng cách kỹ thuật số, bởi vì sự sẵn có của các giao diện dựa trên ngôn ngữ tự nhiên sẽ làm giảm các kỹ năng đọc viết kỹ thuật cần thiết.

Báo cáo này cho rằng tốc độ phát triển chóng mặt của AI sẽ làm thay đổi hoàn toàn thị trường việc làm, với dữ liệu từ Hoa Kỳ cho thấy số lượng việc làm liên quan đến AI tăng 448% từ năm 2018 đến năm 2025, trùng khớp với mức giảm 9% của số lượng việc làm CNTT không liên quan đến AI trong cùng thời gian. Báo cáo cũng nhấn mạnh việc các công ty công nghệ điều chỉnh kỳ vọng và coi việc hiểu biết về AI là kỹ năng cơ bản cho nhân viên, và thậm chí còn hoan nghênh nhận xét của Jensen Huang rằng nhân viên có nhiều khả năng mất việc vào tay "người sử dụng AI" hơn là bản thân AI.32

Nhu cầu cụ thể về các công việc liên quan đến AI, cũng như kỳ vọng chung về trình độ hiểu biết AI trong lực lượng lao động, cho thấy AI có khả năng sẽ trở thành một công nghệ đa năng như internet thay vì là một công nghệ cụ thể như các danh mục sản phẩm và dịch vụ.

Mặc dù báo cáo đưa ra những chỉ số mạnh mẽ về điều kiện thị trường lao động đang phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực công nghệ, nhưng năng suất tổng yếu tố (TFP) là một thước đo quan trọng để hiểu được tác động kinh tế rộng hơn của AI. Daron Acemoglu, người đoạt giải Nobel kinh tế năm 2024, lập luận trong một bài báo về kinh tế vĩ mô của AI rằng trong thập kỷ tới, những tiến bộ của AI sẽ dẫn đến những tiến bộ khiêm tốn trong tăng trưởng TFP ở mức tăng hàng năm khoảng 0,064 phần trăm.33 Kết luận này chủ yếu được rút ra bằng cách điều chỉnh số lượng công việc tiếp xúc với AI trong thị trường lao động Hoa Kỳ (khoảng 20 phần trăm) thành những công việc có thể được tự động hóa có lợi nhuận bằng AI (khoảng 5 phần trăm). Acemoglu tiếp tục làm giảm kỳ vọng bằng cách kết hợp tác động tiêu cực của các sản phẩm và dịch vụ do AI thúc đẩy đối với phúc lợi xã hội, một yếu tố không được nhấn mạnh trong báo cáo BOND. Báo cáo, tập trung vào các thị trường phát triển, cũng không trình bày dữ liệu về tác động của AI lên thị trường lao động có thể khác nhau như thế nào ở các nước phương Nam Bán cầu, nơi quy mô của các khu vực kinh tế phi chính thức hoặc không được quản lý (tính theo tỷ lệ phần trăm GDP) có thể lên tới 35%.34 Hơn nữa, nếu công nghệ này dẫn đến việc tạo ra việc làm mới, đặc biệt là trong các lĩnh vực như Học tập tăng cường thông qua Phản hồi của con người (RLHF), thì câu hỏi về chất lượng việc làm vẫn chưa được giải đáp. Vấn đề này đặc biệt liên quan đến các khu vực đang phát triển, nơi sự phổ biến của các công việc nhấp chuột, kiểm duyệt dữ liệu và nội dung đã được coi là tạo ra tác động xã hội tiêu cực ròng.35

Con đường dẫn đến AGI

Báo cáo BOND đưa ra những phỏng đoán về khả năng của AGI, mặc dù các lập luận này chủ yếu dựa trên cảm tính của ngành công nghiệp hơn là dữ liệu và sự đồng thuận khoa học. Nói về các mối đe dọa do AI gây ra, báo cáo đề cập đến khái niệm "Răn đe lẫn nhau được đảm bảo" (MAD) phát sinh từ sự cạnh tranh và lo ngại gia tăng về những hậu quả khó lường của sự phát triển AI.36 Tuy nhiên, khái niệm này dường như không vững chắc khi so sánh với quan điểm đối lập trong lĩnh vực hạt nhân, vì việc vũ khí hóa AI có thể biểu hiện theo những cách không rõ ràng như các chiến dịch thông tin sai lệch, gây gián đoạn có kiểm soát và phá hoại. Mặc dù việc vạch ra tương lai của AI có thể khó khăn, nhưng một bước đi có tầm nhìn xa và có trách nhiệm hướng tới việc giảm thiểu những hậu quả không mong muốn sẽ là việc phát triển các chuẩn mực quốc tế và nghiên cứu hợp tác.

Ý nghĩa đối với Trung Đông và Ấn Độ

Tận dụng cơ sở người dùng di động rộng lớn giúp giảm thiểu rủi ro khi gia nhập thị trường

Ở phương Nam bán cầu, Ấn Độ đã nổi lên như một quốc gia dẫn đầu về việc người dùng áp dụng tương tác dựa trên thiết bị di động với các ứng dụng AI như ChatGPT, với hơn 70 triệu người dùng hoạt động hàng tháng vào tháng 4 năm 2025, chiếm 13,5 phần trăm cơ sở người dùng toàn cầu.37 Nam Á đã vượt qua 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng và MENA đã vượt qua 20-30 triệu, với việc Ai Cập dẫn đầu trong việc áp dụng sớm.38 Sự phổ biến và khả năng thâm nhập thị trường của các thiết bị di động và dịch vụ kỹ thuật số dựa trên thiết bị di động cho thấy mức độ sẵn sàng của thị trường đối với các dịch vụ AI được nhắm đến. Sự tồn tại của một cơ sở người dùng sẵn sàng và mong muốn làm giảm rủi ro gia nhập thị trường và báo hiệu sự sẵn sàng liên ngành để tích hợp AI. Xu hướng thị trường cho thấy rằng nếu các doanh nghiệp ở các khu vực như Ấn Độ muốn tận dụng cơ sở người dùng này, họ sẽ cần tối ưu hóa các dịch vụ của mình cho giao diện di động, đa phương thức (chủ yếu là giọng nói), môi trường có băng thông đa dạng và ngôn ngữ địa phương đa dạng.

Xây dựng năng lực trung tâm dữ liệu thông qua cơ sở hạ tầng năng lượng

Như đã đề cập ở các phần trước, yêu cầu chi phí vốn cao là một trong những rào cản đối với những người mới tham gia, bất kể họ là nhà phát triển mô hình hay nhà cung cấp dịch vụ siêu mở rộng. Báo cáo chứng minh sự mất cân bằng về cơ sở hạ tầng AI do chi phí gia nhập cao này gây ra bằng cách lưu ý rằng phương Nam Bán Cầu (trừ Trung Quốc) có công suất trung tâm dữ liệu chưa đến 10% toàn cầu mặc dù có 50% người dùng internet toàn cầu.

Để rút ngắn khoảng cách này, chính phủ Ấn Độ đã khởi động chương trình Sứ mệnh IndiaAI vào năm 2024 với ngân sách 1,24 tỷ đô la Mỹ, một phần đáng kể trong số đó được hướng tới việc tăng công suất trung tâm dữ liệu thêm 500 MW vào năm 2028.39 Theo xu hướng "đi lên và hướng về bên phải", thị trường trung tâm dữ liệu của Ấn Độ đang kỳ vọng các khoản đầu tư tư nhân lên tới 20-25 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030 và dự kiến ​​sẽ vượt quá công suất 4,5 GW trong cùng kỳ.40 Tháng 1 năm 2025, Reliance Industries đã công bố kế hoạch xây dựng một trung tâm dữ liệu hàng đầu thế giới tại Ấn Độ với công suất 3GW có khả năng sẽ được cung cấp năng lượng bởi chip NVIDIA.41 Quốc gia này cũng chuẩn bị ra mắt chip nội địa trong phạm vi 20nm-90nm, mặc dù không phải là công nghệ tiên tiến nhất, nhưng được triển khai rộng rãi trong các ứng dụng viễn thông, ô tô và công nghiệp.42

Mặc dù cách tiếp cận của Ấn Độ đối với cơ sở hạ tầng liên quan đến việc tạo ra các khoản đầu tư trong khi thúc đẩy xây dựng năng lực địa phương dài hạn, Trung Đông đang tận dụng nguồn vốn để củng cố quan hệ đối tác công nghệ với phương Tây để nhập khẩu công nghệ của Hoa Kỳ. Các thỏa thuận lớn về cơ sở hạ tầng AI và chip đã được ký kết trong chuyến thăm của Tổng thống Trump tới khu vực vào tháng 5 năm 2025, bao gồm gói đầu tư hai chiều trị giá 600 tỷ đô la Mỹ với Vương quốc Ả Rập Xê Út (KSA) và thỏa thuận trị giá 200 tỷ đô la Mỹ với UAE. G42 có trụ sở tại Abu Dhabi đã đảm bảo nhập khẩu 500.000 chip Nvidia tiên tiến mỗi năm, cũng như quan hệ đối tác với các chủ thể Hoa Kỳ để xây dựng khuôn viên trung tâm dữ liệu AI 5GW tại UAE, cho phép quốc gia này trở thành trung tâm đào tạo và suy luận AI của khu vực.43 Tuy nhiên, một chiến lược AI có chủ quyền thực sự phải vượt ra ngoài việc nhập khẩu để củng cố năng lực sản xuất trong nước.

Vì phát triển cơ sở hạ tầng sẽ đóng vai trò then chốt cho sự phát triển AI ở Ấn Độ và Trung Đông, việc chuẩn bị lưới điện để đáp ứng nhu cầu tăng đột biến sẽ là một vấn đề cấp thiết. Để giải quyết nút thắt tiềm ẩn này, các nhà hoạch định chính sách nên đưa nhu cầu năng lượng dự kiến ​​của ngành AI vào các chiến lược năng lượng quốc gia và tăng cường đầu tư vào các giải pháp thay thế như năng lượng hạt nhân.44 Hơn nữa, để ngăn chặn các trung tâm dữ liệu gây áp lực lên lưới điện địa phương, nếu khả thi các cơ quan quản lý nên đặt chung nhà máy điện và trung tâm dữ liệu AI.

Các mô hình nguồn mở có thể tùy chỉnh cho AI có chủ quyền

Trên mặt trận địa chính trị, sự cạnh tranh giữa Mỹ và Trung Quốc, cùng với sự trỗi dậy của các mô hình nguồn mở, đặt ra những thách thức cho Ấn Độ và Trung Đông, đòi hỏi phải áp dụng lập trường không liên kết rộng rãi hơn và hợp tác có chọn lọc với các thực thể Mỹ và Trung Quốc. Về mặt này, các nền tảng nguồn mở như Hugging Face và các mô hình như Llama và DeepSeek của Meta sẽ cho phép Trung Đông và Ấn Độ giảm sự phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền và tùy chỉnh các mô hình hơn nữa cho phù hợp với bối cảnh địa phương và ngôn ngữ khu vực.

Đầu tư vào tùy chỉnh theo khu vực sẽ là một động thái đặc biệt tốt cho Ấn Độ, xét đến sự đa dạng ngôn ngữ và dân số nông thôn đông đảo. Như đã nêu trong báo cáo BOND, thế hệ người dùng internet tiếp theo có thể sẽ có lần tương tác đầu tiên với internet thông qua các nền tảng AI đa phương thức. Việc ưu tiên phát triển các mô hình AI đa ngôn ngữ, chẳng hạn như Falcon Arabic tại UAE và nền tảng Bhashini tại Ấn Độ, có thể giúp giảm đáng kể rào cản kỹ thuật số, tăng cường khả năng tiếp cận kỹ thuật số và đẩy nhanh quá trình áp dụng của người dùng cho một bộ phận lớn dân số bị thiệt thòi về mặt kỹ thuật số, đồng thời mở ra một cơ sở người dùng chưa được khai thác cho các nhà phát triển và triển khai AI.

AI trong Giáo dục

Các chính sách tích hợp AI vào chương trình giáo dục quốc gia và thực hiện các chiến dịch nâng cao nhận thức và giáo dục trên quy mô lớn sẽ là điều bắt buộc để tạo ra các cơ sở người dùng mới. Tiền đề của người dùng internet thế hệ tiếp theo và các nhóm trước đây chưa kết nối có trải nghiệm AI đầu tiên đòi hỏi phải tích hợp AI toàn diện (bao gồm phát triển AI và các kỹ năng sử dụng cơ bản) trong toàn bộ hệ thống giáo dục. Tại Ấn Độ, OpenAI, phối hợp với Bộ CNTT, đã ra mắt Học viện OpenAI Ấn Độ thuộc chương trình Sứ mệnh IndiaAI, đánh dấu sự mở rộng đầu tiên của nền tảng giáo dục quốc tế của công ty. Quốc gia này cũng đã khởi động một sứ mệnh rộng lớn hơn là tích hợp AI và học máy trong các trường học, thể hiện cam kết hướng tới sự sẵn sàng cho tương lai.45 Tại Trung Đông, việc nâng cao hiểu biết về AI đã gặp phải những trở ngại do thiếu nhân tài AI địa phương và các chiến lược quản lý để tích hợp AI vào giáo dục.46 UAE là quốc gia đi đầu47 trong việc khuyến khích hiểu biết về thành thạo AI bằng cách thực hiện các hành động quyết liệt như bắt buộc học AI trong lớp từ năm 2026.48

Từ góc độ người dùng cuối, việc giáo dục lực lượng lao động về những rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI, chẳng hạn như tiết lộ thông tin cá nhân, lỗi ảo giác AI, sự thiên vị cố hữu của các mô hình AI, rủi ro thông tin sai lệch và những hạn chế về cơ sở kiến ​​thức, là rất cần thiết. Thông qua ví dụ về đánh giá công khai AI tại Trung Quốc, như được trình bày trong báo cáo, dư luận xã hội đối với AI sẽ là yếu tố then chốt thúc đẩy sự tăng trưởng trong việc áp dụng AI của người dùng và xây dựng một cơ chế quản lý hỗ trợ.49 Do đó, cần có các chiến dịch thông tin liên tục và nhất quán về các cơ hội và rủi ro của việc sử dụng AI để đảm bảo việc tiếp nhận AI một cách có trách nhiệm.

Kết luận

Báo cáo BOND kết luận rằng quỹ đạo và tốc độ phát triển và ứng dụng AI hiện tại là chưa từng có, được thúc đẩy bởi vòng lặp của việc mở rộng chi phí vốn, một hệ sinh thái nhà phát triển thịnh vượng và một thị trường sẵn sàng tham gia vào các sản phẩm AI thân thiện với người dùng. Nền kinh tế AI đang đi theo một con đường quanh co hơn do chi phí đào tạo các mô hình tiên tiến đang tăng vọt, cùng với sự sụt giảm đáng mừng của chi phí suy luận.

Xét về mặt các chỉ số hiệu suất hội tụ và những đổi mới trong không gian nguồn mở, sự kết hợp các yếu tố này đặt ra cho các công ty hiện hữu và những người mới tham gia vào không gian mô hình tiên phong một thử thách lớn để đạt được doanh thu bền vững. Sự cạnh tranh giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc - hai cực của thế giới công nghệ đang nổi lên - đang thúc đẩy các quốc gia củng cố cơ sở hạ tầng AI của mình. Hơn nữa, việc tích hợp AI vào các ngành công nghiệp vật lý, cùng với những thay đổi trong xu hướng thị trường lao động, làm nổi bật tầm quan trọng của việc đầu tư vào các sáng kiến ​​nâng cao kỹ năng và thông tin để chuẩn bị các điều kiện bền vững cho sự tăng trưởng thị trường trong tương lai. Để vượt qua những cơn sóng thần công nghệ này, các quốc gia cần đánh giá nhu cầu nội địa và đầu tư có mục tiêu.

Ví dụ, các quốc gia Trung Đông như Ả Rập Xê Út và UAE có lợi thế sở hữu nguồn dự trữ vốn đáng kể để nhập khẩu các cụm AI và đáp ứng nhu cầu của các công ty quy mô lớn trong ngắn hạn đến trung hạn, đồng thời giải quyết các điểm nghẽn chiến lược như cơ sở hạ tầng năng lượng có khả năng hấp thụ khối lượng công việc AI đang tăng trưởng theo cấp số nhân trong dài hạn.50 Ấn Độ là nơi có một trong những cơ sở người dùng sẵn sàng, thân thiện với thị trường lớn nhất, có thể được khai thác thông qua các sản phẩm dễ tiếp cận và được tùy chỉnh theo nhu cầu địa phương. Một thách thức quan trọng đối với các công ty ở Phương Nam Bán Cầu trong tương lai sẽ là làm thế nào để họ có thể kết hợp những lợi thế và bất lợi cụ thể của mình để xây dựng liên minh và củng cố quan hệ đối tác nhằm duy trì kết nối trong một thế giới kỹ thuật số ngày càng phân tán.

Ghi chú

1.     Mary Meeker, Jay Simons, Daegwon Chae and Alexander Krey, Trends - Artificial Intelligence (AI), May 2025, https://www. bondcap.com/report/pdf/Trends_Artificial_Intelligence.pdf

2.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 21.

3.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 2.

4.     Siddharth Yadav, “Bytes and Bubbles: Comparing the 90s Dot-Com Bubble and the AI Race,” ORF Middle East, April 8, 2025, https://orfme.org/expert-speak/bytes-and-bubbles-comparing-the-90s-dot-com-bubble-and-the-ai-race/

5.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 324.

6.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 6.

7.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 39.

8.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 147-148.

9.     “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 4.

10.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 2.

11.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 7.

12.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 2.

13.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 116.

14.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 130.

15.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 157.

16.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 142.

17.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 144.

18.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 144.

19.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 5.

20.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 177.

21.  Dario Amodei, “DeepSeek and Export Controls,” darioamodei.com, January 2025, https://www.darioamodei.com/post/on-deepseek-and-export-controls

22.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 118.

23.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 125.

24.  International Energy Agency, “Energy and AI,” 2025, https://iea.blob.core.windows.net/assets/dd7c2387-2f60-4b60-8c5f- 6563b6aa1e4c/EnergyandAI.pdf

25.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 77.

26.  “Introducing OpenAI for Countries,” OpenAI, May 7, 2025, https://openai.com/global-affairs/openai-for-countries/

27.  “AI Patents by Country Revealed: The Top 15 Nations Dominating the 2025 Landscape,” Rapacke Law Group, May 20, 2025, https://arapackelaw.com/patents/ai-patents-by-country/

28.  Anirudhha Shrikhande, “A Deep Dive into Absolute Zero: Reinforced Self-Play Reasoning with Zero Data,” ADaSci, May 14, 2025,  https://adasci.org/a-deep-dive-into-absolute-zero-reinforced-self-play-reasoning-with-zero-data/

29.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 292.

30.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 337.

31.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 304-306.

32.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 336.

33.  Daron Acemoglu, “The Macroeconomics of AI,” MIT, May 2024, https://shapingwork.mit.edu/wp-content/uploads/2024/05/ Acemoglu_Macroeconomics-of-AI_May-2024.pdf

34.  “Informal Economy Sizes: Informal Economy Size as Percentage of GDP,” World Economics, https://www.worldeconomics.com/Informal-Economy/

35.  Mohammad Amir Anwar, “Africa’s Data Workers are Being Exploited by Foreign Tech Firms – 4 Ways to Protect Them,” The Conversation, March 31, 2025, https://theconversation.com/africas-data-workers-are-being-exploited-by-foreign-tech-firms- 4-ways-to-protect-them-252957

36.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 8.

37.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 316.

38.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 6.

39.  Milin Stanley, “AI-Led DC Capacity in India to Surge by 500 MW in 4 Years, Doubling Market Size,” IndiaAI, August 23, 2024, https://indiaai.gov.in/article/ai-led-dc-capacity-in-india-to-surge-by-500-mw-in-4-years-doubling-market-size

40.  Sobia Khan, “India’s Data Centre Capacity Set to Surpass 4,500 MW by 2030, Backed by $25 bn Investments,” The Economic Times, May 29, 2025, https://economictimes.indiatimes.com/industry/services/property-/-cstruction/indias-data-centre-capacity-set-to-surpass-4500-mw-by-2030-backed-by-25-bn-investments/articleshow/121457835.cms

41.  Manish Singh, “Reliance Plans World’s Biggest Data Center in India, Report Says,” TechCrunch, January 23, 2025, https:// techcrunch.com/2025/01/23/reliance-plans-world-biggest-ai-data-centre-in-india-report-says/

42.  Nigel Pereira, “India’s First Atmanirbhar Semiconductor Chip is Finally Here,” Sify, June 9, 2025, https://www.sify.com/science-tech/indias-first-aatmanirbhar-semiconductor-chip-is-finally-here/

43.  Dylan Patel et al., “AI Arrives in the Middle East: US Strikes A Deal with UAE and KSA,” SemiAnalysis, May 16, 2025, https://semianalysis.com/2025/05/16/ai-arrives-in-the-middle-east-us-strikes-a-deal-with-uae-and-ksa/

44.  Mannat Jaspal and Siddharth Yadav, “Powering the AI-Nuclear Nexus: Strategic Integration of Nuclear Energy for AI Infrastructure in Gulf Nations,” ORF Middle East, May 5, 2025, https://www.orfonline.org/research/powering-the-ai-nuclear- nexus-strategic-integration-of-nuclear-energy-for-ai-infrastructure-in-gulf-nations

45.  Ruchika Kumari, “From Textbooks to Tech: How Indian Schools are Embracing AI in Education,” Times Now, June 8, 2025, https://www.timesnownews.com/education/from-textbooks-to-tech-how-indian-schools-are-embracing-ai-in-education-  article-151814947

46.  Aida Traidi, “AI Integration in Education in the MENA Region: Will it Be a Driver for Social Inequality?” Global Campus Arab World, 2024, https://repository.gchumanrights.org/server/api/core/bitstreams/d3c58797-06ec-469e-bf66-d07490a34f07/ content

47.  “UAE Leads Arab World in AI Learning Surge, Says Coursera Report,” Arabian Business, June 11, 2025, https://www. arabianbusiness.com/industries/technology/uae-leads-arab-world-in-ai-learning-surge-says-new-coursera-report

48.  Issa Alkindy, “UAE Schools to Begin Teaching Mandatory AI Classes From Age of Four,” The National, May 4, 2025, https:// www.thenationalnews.com/news/uae/2025/05/04/sheikh-mohammed-announces-introduction-of-ai-as-curriculum-subject- in-uae-schools/

49.  “Trends - Artificial Intelligence (AI),” Slide 292.

50.  Faiza Virani, “Dubai and Abu Dhabi Lead the Gulf AI race,” Business Recorder, August 7, 2025, https://www.brecorder. com/news/40376811/dubai-and-abu-dhabi-lead-the-gulf-ai-race#:~:text=By%202030%2C%20analysts%20forecast%20 that,AI%20Abu%20Dhabi%20Dubai%20GCC

Tác giả: Siddharth Yadav

Nguồn: ORF India