Trí tuệ nhân tạo (AI) đã bước đầu được đưa vào giảng dạy tại nhiều trường đại học lớn của Việt Nam, thậm chí trở thành ngành học “hot” thu hút sinh viên. Tuy nhiên, với một lĩnh vực đòi hỏi tính ứng dụng thực tế cao như AI, thực hành cũng trở thành bài toán thách thức với các trường.
AI bắt đầu được đào tạo bài bản tại Việt Nam.
AI len lỏi vào đại học chính quy, “điểm nghẽn” ở môi trường triển khai
Trong vài năm trở lại đây, các trường đại học như ĐH Bách khoa Hà Nội, Đại học Công nghệ (ĐHQG Hà Nội), ĐH CNTT, ĐH Khoa học tự nhiên (ĐHQG TP.HCM) và nhiều đại học khác tại TP.HCM, Đà Nẵng, Cần Thơ,… đã triển khai đào tạo AI ở nhiều cấp độ. Một số trường đi xa hơn bằng việc thành lập khoa, viện hoặc trung tâm AI.
Nhưng đào tạo AI trong thực tế vẫn gặp một “điểm nghẽn” kéo dài: Môi trường triển khai và thực hành.
Trong phần lớn chương trình học, sinh viên làm đồ án với dữ liệu mẫu, mô hình thử nghiệm hoặc bài toán giả lập. Trong khi đó, để một mô hình AI đi vào đời sống cần rất nhiều yếu tố mà giảng đường không dễ đáp ứng: Hạ tầng tính toán mạnh, dữ liệu thật, quy trình triển khai và sự hướng dẫn của đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm.
Đơn cử, 1 GPU AI của Nvidia có đơn giá lên tới 75.000 USD, trong khi mỗi phòng thực hành đạt tiêu chuẩn sẽ cần tối thiểu 4 - 5 GPU, tương đương hàng tỷ đồng. Với nguồn lực hiện có của các trường, đây là một con số gần như bất khả thi.
Một khảo sát nhu cầu nhân lực AI tại TP.HCM cho thấy, gần 60% doanh nghiệp đánh giá nhân sự AI hiện nay chỉ đáp ứng được một phần yêu cầu; gần 30% cho rằng đào tạo chưa theo kịp thị trường. Khoảng cách giữa “học AI” và “làm AI” vì thế trở thành rào cản lớn trong phát triển nguồn nhân lực công nghệ.
Nhiều sinh viên ra trường có nền tảng toán và thuật toán tốt, nhưng phải mất thêm thời gian dài để thích nghi với môi trường nghiên cứu và phát triển (R&D) thực tế trong doanh nghiệp.
Không gian nghiên cứu AI đầu tiên tại TP.HCM
Trong bối cảnh đó, Saigon AI Hub (SAIH) - không gian mở phục vụ nghiên cứu AI vừa lần đầu tiên được xây dựng dành cho sinh viên, giảng viên, các nhà nghiên cứu trẻ tại TP.HCM. Không gian này sẽ được trang bị dòng GPU H100 của Nvidia (giá trên dưới 1 tỷ đồng tùy phiên bản) với mức phân bổ linh hoạt, không giới hạn dựa trên quy mô, yêu cầu tính toán và tiềm năng khả thi của từng nhóm nghiên cứu.
Một hệ thống tích hợp nhiều GPU H100 của Nvidia.
Ngoài ra, SAIH còn được trang bị hệ thống PC hiệu năng cao với CPU Intel Core i7-14700, GPU ASUS Dual 5060 Ti 16GB OC và ổ cứng tốc độ cao, đáp ứng tiêu chuẩn cho các nghiên cứu và mô phỏng AI chuyên sâu. Nghiên cứu sinh cũng có thể sử dụng MacBook Pro 14 M5 - thiết bị đủ mạnh mẽ trong môi trường lập trình sáng tạo và AI trên macOS; hoặc ThinkPad T14 Gen 5 là dòng máy tối ưu cho nghiên cứu dài hạn nhờ độ ổn định cao trên Windows.
Mô hình này không ràng buộc quyền sở hữu trí tuệ hay lợi ích doanh nghiệp đối với kết quả nghiên cứu. Sinh viên và nhóm nghiên cứu có thể phát triển đề tài, công bố hoặc thương mại hóa theo hướng riêng. Điều đó tạo điều kiện cởi mở cho việc phát triển đề tài, nhất là trong bối cảnh chi phí nghiên cứu AI thường vượt khả năng tự chi trả của nhà trường, sinh viên hay các nhóm nghiên cứu độc lập.
Theo kế hoạch vận hành giai đoạn đầu, Saigon AI Hub đặt mục tiêu thu hút khoảng 30 nhóm nghiên cứu trẻ tham gia làm việc trực tiếp trên hạ tầng tính toán. Các nhóm được khuyến khích giải quyết bài toán gắn với thực tế kinh tế - xã hội, ưu tiên các lĩnh vực y tế, giáo dục, giao thông và dịch vụ công. Các hướng nghiên cứu trọng tâm gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mô hình đa phương thức (VLM), AI Agent và các ứng dụng AI theo ngành.
Hiệu quả của SAIH sẽ cần thời gian kiểm chứng, nhưng việc mô hình đi vào hoạt động cho thấy một hướng tiếp cận mới đang dần hình thành trong đào tạo AI tại Việt Nam: Đưa người trẻ vào môi trường R&D thực tế, thay vì chỉ đào tạo trên giảng đường.
