Đông Á và Thái Bình Dương trước làn sóng AI

Một khu vực tăng trưởng khá nhưng rủi ro phân hóa

WB ước tính tăng trưởng Đông Á và Thái Bình Dương từ 5,0% năm 2025 xuống 4,5% năm 2026, 4,4% năm 2027 và 4,3% năm 2028. Tính chung giai đoạn 2026 - 2028, tốc độ trung bình khoảng 4,4% mỗi năm. Nếu loại Trung Quốc, nhóm Đông Á và Thái Bình Dương được dự báo tăng 4,7% năm 2026, 4,9% năm 2027 và 5,0% năm 2028. Trung Quốc lần lượt là 4,5%, 4,3% và 4,2%. Các con số cho thấy nhịp tăng trưởng và động lực của các nền kinh tế không đồng nhất; vì thế không thể lấy diễn biến của một nước để đại diện cho toàn khu vực.

Báo cáo cũng cho thấy nhu cầu toàn cầu đối với sản phẩm phục vụ AI tạo thuận lợi cho các mắt xích sản xuất phù hợp, trong khi giá năng lượng cao đè nặng lên những nơi phụ thuộc nhiều vào nhiên liệu nhập khẩu. Nhóm quốc đảo Thái Bình Dương được dự báo tăng 2,1% năm 2026, thấp hơn mức 2,6% của năm 2025. Sự phân hóa này phản ánh AI không tự động tạo ra lợi ích đồng đều: vị trí trong chuỗi cung ứng, năng lực điện và kết nối thị trường quyết định đáng kể khả năng hưởng lợi.

Ngoài cú sốc năng lượng, WB cũng nêu các nguy cơ từ đầu tư AI toàn cầu chậm lại hoặc đảo chiều, những căng thẳng tài chính đi kèm, tình trạng thiếu điện và thiệt hại nếu El Niño diễn biến nghiêm trọng. Những rủi ro này có thể làm lạm phát và chi phí vay tăng, ảnh hưởng khả năng duy trì đà tăng trưởng.

WB nhận thấy ứng dụng AI của cá nhân và doanh nghiệp tại Đông Á và Thái Bình Dương đang tăng, nhưng nhìn chung vẫn thấp hơn các nền kinh tế phát triển.

Trong thị trường lao động, yêu cầu kỹ năng AI thường đi cùng toán học, tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, giao tiếp và cộng tác. Vì thế, đào tạo chỉ thao tác với một phần mềm cụ thể có thể nhanh chóng lạc hậu. Người lao động còn cần hiểu dữ liệu, kiểm tra kết quả và biết phối hợp với đồng nghiệp khi công cụ AI được đưa vào quy trình.

WB đề xuất với phần lớn các nền kinh tế đang phát triển trong khu vực, con đường ngắn hạn là tiếp nhận và điều chỉnh công cụ AI sẵn có, đặc biệt ứng dụng quy mô nhỏ cho những nhiệm vụ xác định rõ. Mô hình có trọng số mở có thể giảm phần chi phí huấn luyện ban đầu khi được điều chỉnh cho ngôn ngữ và dữ liệu địa phương, nhưng lựa chọn nào tiết kiệm hơn vẫn cần thử nghiệm theo từng bài toán, yêu cầu chất lượng và chi phí vận hành.

Điện, nước, dữ liệu và quản trị là hạ tầng của làn sóng mới

Việc sử dụng AI ở quy mô lớn phụ thuộc khả năng tính toán và hạ tầng số; trung tâm dữ liệu là một hình thức cung cấp năng lực đó. Phân tích chuyên đề của WB nhấn mạnh điện ổn định, nguồn nước, mạng cáp quang, nhân lực có kỹ năng và môi trường quản trị là các điều kiện gắn với địa điểm đầu tư trung tâm dữ liệu. Các mối liên hệ thống kê trong báo cáo không chứng minh riêng một yếu tố sẽ tự tạo ra lượng đầu tư xác định ở một quốc gia cụ thể.

Báo cáo của WB nêu các dự án trong khu vực từng chậm tiến độ vì đầu tư điện và cáp quang chưa đủ, chậm kết nối với lưới điện hoặc khó phối hợp giữa nhiều cơ quan. Điều đó gợi ý cách đánh giá một dự án AI phải bao gồm cả nhu cầu điện, nước, kết nối và năng lực quản lý vòng đời dự án. Mở rộng nguồn điện, nhất là nguồn tái tạo phù hợp, cũng giúp đáp ứng nhu cầu tăng và giảm rủi ro do phụ thuộc nhiên liệu hóa thạch nhập khẩu.

Tuy nhiên, xây dựng trung tâm dữ liệu không phải mục tiêu tự thân. Báo cáo xem cải thiện độ tin cậy của lưới điện, chất lượng thể chế và đội ngũ lao động là những đầu tư nền tảng vừa có thể hỗ trợ các dự án điện toán vừa có ích cho hoạt động sản xuất, dịch vụ khác. Với ngân sách hữu hạn, thứ tự đầu tư nên dựa trên nút thắt đã được lượng hóa và nhu cầu sử dụng thực, thay vì chạy theo quy mô hạ tầng đơn thuần.

WB nhấn mạnh dữ liệu chất lượng, có khả năng liên thông, nhất là dữ liệu bằng ngôn ngữ và trong lĩnh vực địa phương; giao dịch đáng tin cậy; định danh và chứng nhận số… là những yếu tố quan trọng. Thiếu dữ liệu phù hợp, một công cụ AI dễ cho câu trả lời trôi chảy nhưng không đáp ứng chuẩn nghiệp vụ. Khu vực công có thể góp phần hình thành nhu cầu ứng dụng thông qua mua sắm công và hiện đại hóa dịch vụ công, với điều kiện kiểm soát chất lượng và trách nhiệm giải trình.

Việt Nam: Tăng trưởng dự báo cao, nhưng cần lan tỏa năng lực ứng dụng

WB ghi nhận tăng trưởng Việt Nam năm 2025 ở mức 8,0% và dự báo 7,4% năm 2026, 7,3% năm 2027, 7,3% năm 2028. Dự báo 2026 được điều chỉnh tăng 1,1 điểm phần trăm so với dự báo tháng 4/2026, trong khi dự báo 2027 được điều chỉnh giảm 0,3 điểm phần trăm. WB gắn triển vọng 2026 của Việt Nam với hoạt động sản xuất và xuất khẩu hàng công nghệ cao, hàng liên quan AI.

Ở chiều ứng dụng, báo cáo nêu một số ví dụ tại Việt Nam: công cụ hỗ trợ học ngôn ngữ phù hợp người nói tiếng Việt; hệ thống chẩn đoán hình ảnh y tế dựa trên AI tại bệnh viện thiếu nguồn lực; công cụ giúp khách sạn nhỏ và đơn vị lữ hành tạo hình quảng bá, điều chỉnh giá. Đây là ví dụ minh họa khả năng thích ứng với nhu cầu địa phương, không phải bằng chứng rằng các giải pháp ấy đã được phổ biến rộng rãi hoặc đã tạo ra mức tăng năng suất cụ thể trên phạm vi quốc gia.

Từ các bằng chứng trên, một hướng ưu tiên cho Việt Nam là chọn những bài toán có đầu ra kiểm tra được: giảm thời gian xử lý hồ sơ, hỗ trợ phát hiện dấu hiệu bất thường trên ảnh y khoa, cải thiện dự báo nhu cầu du lịch, hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ xử lý dữ liệu và chăm sóc khách hàng. Mỗi chương trình thí điểm cần xác định chi phí, thời gian, chất lượng, rủi ro dữ liệu và trách nhiệm của người quyết định cuối cùng trước khi mở rộng.

Ưu tiên thứ hai là đào tạo theo công việc và theo nhóm lao động. Báo cáo chỉ ra các nền kinh tế thu nhập trung bình như Việt Nam cần thêm kỹ thuật viên, kỹ sư, nhà quản lý và lực lượng lao động thành thạo kỹ năng số. Trên cơ sở đó, cơ sở đào tạo và doanh nghiệp có thể kết hợp kỹ năng dữ liệu, đánh giá đầu ra AI và chuyên môn ngành trong các khóa học ngắn, rồi đo việc sử dụng được ở nơi làm việc. Đào tạo bổ sung cho lao động ở doanh nghiệp vừa và nhỏ cần dễ tiếp cận, bởi chi phí và thiếu tri thức là các rào cản chung được báo cáo ghi nhận.

Ưu tiên thứ ba là đầu tư đồng bộ điện, truyền dẫn và dữ liệu. Với dự án điện toán lớn, nên đánh giá khả năng cấp điện liên tục, nhu cầu nước, nguồn điện sạch, kết nối cáp quang và tác động lên khu vực sử dụng chung. Với ứng dụng vừa và nhỏ, có thể khai thác dịch vụ điện toán phù hợp thay vì mặc định mỗi đơn vị phải xây hạ tầng riêng. Cơ chế phối hợp giữa cơ quan quản lý và đơn vị hạ tầng cần giúp dự án khả thi nhưng vẫn công khai các điều kiện sử dụng tài nguyên.

Ưu tiên thứ tư là tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp nhận công nghệ một cách có kiểm chứng. Có thể thiết kế hỗ trợ thử nghiệm theo ngành, tư vấn xác định bài toán và cơ chế tài chính phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ; sau đó chỉ nhân rộng khi có kết quả so sánh được với quy trình trước đây.

Cuối cùng, khả năng tiếp nhận AI phụ thuộc niềm tin. Cần có quy trình phân loại dữ liệu, bảo vệ thông tin cá nhân, thử nghiệm sai lệch, lưu dấu quyết định và giám sát con người ở các trường hợp ảnh hưởng quyền lợi của người dân.

(Bài báo được tổng hợp từ Báo cáo cập nhật kinh tế Đông Á và Thái Bình Dương tháng 10/2026 với chủ đề “Riding the AI Wave” (Cưỡi trên làn sóng trí tuệ nhân tạo - AI) của WB)

VVH