Lãnh đạo trong kỷ nguyên AI: Khi năng lực lựa chọn quan trọng hơn quy mô công nghệ

Singapore khó cạnh tranh trực diện với Mỹ hoặc Trung Quốc về quy mô thị trường, lượng dữ liệu đại chúng hay năng lực tài chính dành cho mô hình nền tảng. Tuy nhiên, điểm mạnh của quốc gia này nằm ở khả năng tổ chức nghiên cứu, xây dựng thể chế và kết nối các nhu cầu vượt ra ngoài biên giới quốc gia. SEA-LION, mô hình ngôn ngữ do AI Singapore phát triển, là một ví dụ phù hợp với tinh thần ấy.

Theo báo cáo, từ năm 2020 đến 2024, các nhà phát triển tại Đông Nam Á đã công bố 35 mô hình ngôn ngữ lớn dành riêng cho khu vực. Trong số đó có SEA-LION của AI Singapore, SeaLLM của Alibaba DAMO Academy và Sailor của Sea AI Lab cùng Singapore University of Technology and Design; mỗi mô hình có thể xử lí hơn 10 ngôn ngữ Đông Nam Á. Chúng phản ánh một nhu cầu mà các hệ thống toàn cầu khó tự động giải quyết: sự đa dạng ngôn ngữ và văn hóa của khu vực.

Báo cáo chỉ ra rằng mô hình được huấn luyện chủ yếu trên các ngôn ngữ dùng bảng chữ cái Latin có xu hướng chia văn bản thuộc những hệ chữ khác thành nhiều mảnh hơn. Quá trình ấy có thể làm suy giảm khả năng nắm bắt cấu trúc, sắc thái và ý nghĩa của những ngôn ngữ ít được đại diện trong dữ liệu huấn luyện. Nói cách khác, thiếu dữ liệu ngôn ngữ dẫn đến việc cộng đồng nào được công nghệ hiểu đúng, loại tri thức nào hiện diện trong mô hình và ai buộc phải thích nghi với chuẩn mực được xây dựng ở nơi khác.

SEA-LION vì thế nên được nhìn như một lựa chọn chiến lược hơn là một dự án công nghệ đơn lẻ. Singapore tập trung vào một khoảng trống mà các nhà cung cấp toàn cầu ít có động lực kinh tế để ưu tiên, rồi sử dụng năng lực nghiên cứu của mình để tạo ra hạ tầng có thể phục vụ nhiều quốc gia trong khu vực. Thay vì cạnh tranh ở tầng đắt đỏ nhất, Singapore chọn một tầng có giá trị lan tỏa cao hơn đối với vị trí của mình.

Trong nền kinh tế AI, người dẫn dắt có thể là tổ chức xây dựng lớp hạ tầng giúp nhiều chủ thể khác tạo ra giá trị. Một mô hình hiểu ngôn ngữ khu vực có thể trở thành nền cho ứng dụng giáo dục, y tế, dịch vụ công, thương mại hoặc truyền thông. Giá trị của nó tăng lên khi được nhiều nhà phát triển, viện nghiên cứu và doanh nghiệp sử dụng, thay vì chỉ nằm trong phạm vi một sản phẩm đóng.

Singapore, trong trường hợp này, tìm cách xây một năng lực để Đông Nam Á được đại diện tốt hơn trong hệ thống AI toàn cầu.

Đọc thêm: Women’s Day: Những phụ nữ Việt đang viết lại tương lai công nghệ và AI

Malaysia đại diện cho một hướng đi khác: tham gia sâu hơn vào lớp hạ tầng vật lí đang vận hành nền kinh tế AI. Theo World Development Report 2026, trung tâm dữ liệu chiếm hơn một phần năm tổng vốn đầu tư trực tiếp vào các dự án xây dựng mới trên toàn cầu trong năm 2025. Malaysia, cùng với Thái Lan và Ấn Độ, nằm trong nhóm mười quốc gia dẫn đầu thế giới về dòng vốn đầu tư vào loại hạ tầng này. Quốc gia này đồng thời thuộc nhóm các nền kinh tế đang phát triển có giá trị xuất khẩu sản phẩm hỗ trợ AI cao, nhờ vị trí trong chuỗi điện tử, bán dẫn và thiết bị trung tâm dữ liệu.

Khi Malaysia thu hút dòng vốn vào trung tâm dữ liệu, quốc gia này đang tìm cách giữ một vị trí trong lớp hạ tầng thiết yếu đó. Đây là cơ hội để kết nối thế mạnh công nghiệp điện tử đã có với nhu cầu đang tăng nhanh của điện toán đám mây và AI. Tuy nhiên, quy mô đầu tư mới chỉ là điểm khởi đầu.

World Bank lưu ý rằng khả năng tạo việc làm của các trung tâm dữ liệu vẫn cần được đánh giá, trong khi loại hạ tầng này đòi hỏi đáng kể về điện, nước và các nguồn lực khác. Vấn đề đặt ra là xác định những điều kiện nào giúp dòng vốn ấy chuyển hóa thành năng lực nội sinh. Một trung tâm dữ liệu có thể đóng góp vào tăng trưởng trước mắt; giá trị chiến lược dài hạn sẽ lớn hơn khi nó thúc đẩy đào tạo nhân lực, mở rộng mạng lưới nhà cung cấp, nâng cao năng lực vận hành và tạo điều kiện để doanh nghiệp trong nước tham gia vào những tầng có giá trị cao hơn.

Đây là một bài toán quen thuộc trong các giai đoạn chuyển đổi công nghiệp. Người lãnh đạo phải đồng thời nhìn thấy cơ hội của quy mô và chất lượng của sự lan tỏa. Chỉ số cần theo dõi gồm số chuyên gia được đào tạo, mức độ tham gia của doanh nghiệp địa phương, khả năng kết nối với hệ sinh thái nghiên cứu và phần giá trị được giữ lại trong nền kinh tế. Cùng một dự án hạ tầng có thể tạo ra những kết quả rất khác nhau, tùy cách nó được đặt trong chiến lược phát triển rộng hơn.

Singapore và Malaysia đều đang đầu tư vào hạ tầng AI; Singapore đầu tư vào hạ tầng tri thức: ngôn ngữ, dữ liệu và khả năng giúp công nghệ phù hợp hơn với khu vực còn Malaysia thu hút hạ tầng vật lí: trung tâm dữ liệu, năng lượng và năng lực lưu trữ, xử lí.

Quy mô có thể tạo ra vị thế, nhưng vị thế chỉ trở thành năng lực khi quốc gia giữ được quyền lựa chọn, tích lũy được tri thức và định hình được điều kiện tham gia. Ngược lại, một dự án tương đối nhỏ vẫn có thể tạo ảnh hưởng rộng nếu nó giải quyết đúng khoảng trống và trở thành nền cho nhiều chủ thể khác.

World Development Report 2026 cho thấy phần lớn các nền kinh tế không cần tiến thẳng tới tầng đắt đỏ nhất của AI để thu được lợi ích. Biết sử dụng những gì đã có, điều chỉnh chúng theo bối cảnh, và chỉ phát triển từ đầu khi mục tiêu, nguồn lực cùng giá trị chiến lược thực sự rõ ràng: đó là ba chiến lược thể hiện năng lực lãnh đạo có kỉ luật trong thời đại bùng nổ AI quá mức.

ĐỌC NGAY

CEO Walt Power: Từ quyền lực lãnh đạo đến tiềm lực phát triển khu nghỉ dưỡng phức hợp lớn nhất Việt Nam

Khi robot bước vào phòng mổ: Khát vọng đổi mới từ kỳ lân y tế Cornerstone Robotics

Futures in Education: Chuyển hóa tri thức thành phát triển