Trong rất nhiều báo cáo về chỉ số AI năm 2025, chúng tôi thấy rằng, Báo cáo AI Index 2025 của HAI Stanford là một trong những báo cáo ấn tượng, đủ rộng và đủ sâu sắc để thấy được bức tranh tổng thể về sự phát triển của AI trong năm 2025 vừa qua. Đây là ấn bản thứ 8 và toàn diện nhất từ trước đến nay, đã vẽ nên bức tranh toàn cảnh về năm 2024 - năm mà AI chuyển dịch từ sự tò mò công nghệ sang trở thành động lực kinh tế và khoa học thực sự.

Dưới đây là 4 trụ cột chính rút ra từ báo cáo này, được phân tích dưới góc nhìn của chuyên gia tại Lead-UP Academy:

1. Nghịch lý Kinh tế của AI: Chi phí Huấn luyện Tăng vọt vs. Chi phí Sử dụng Giảm sâu

Một trong những phát hiện quan trọng nhất về mặt kinh tế học AI trong năm qua là sự phân cực về chi phí.

• Rào cản gia nhập ngày càng lớn: Việc tạo ra các mô hình tiên tiến (Frontier Models) đang trở thành cuộc chơi độc quyền của các gã khổng lồ có tiềm lực tài chính. Chi phí huấn luyện đã tăng theo cấp số nhân: nếu như GPT-4 (2023) tiêu tốn khoảng 79 triệu USD, thì Llama 3.1-405B (2024) ước tính cần tới 170 triệu USD. Lượng tính toán (compute) cần thiết để huấn luyện các mô hình đáng chú ý đang tăng gấp đôi sau mỗi 5 tháng.

• Phổ cập hóa ứng dụng: Ngược lại, chi phí để người dùng cuối sử dụng AI (inference costs) lại giảm chóng mặt. Chi phí để truy vấn một mô hình có hiệu suất ngang GPT-3.5 đã giảm hơn 280 lần chỉ trong vòng 18 tháng (từ tháng 11/2022 đến tháng 10/2024).

• Nhận định: Điều này tạo ra một hệ sinh thái nơi việc xây dựng AI tập trung vào một số ít công ty (chủ yếu là Mỹ), nhưng việc ứng dụng AI lại bùng nổ trên toàn cầu với chi phí ngày càng rẻ.

2. Địa chính trị AI: Mỹ dẫn đầu về Chất lượng, Trung Quốc áp đảo về Số lượng

Báo cáo 2025 làm rõ sự cạnh tranh gay gắt giữa hai cường quốc công nghệ:

• Vị thế của Mỹ: Mỹ vẫn giữ vững ngôi vương trong việc tạo ra các mô hình đột phá. Năm 2024, Mỹ là nơi ra đời của 40 mô hình AI đáng chú ý, so với 15 của Trung Quốc và 3 của Châu Âu. Đầu tư tư nhân vào AI tại Mỹ đạt 109,1 tỷ USD, gấp gần 12 lần Trung Quốc.

• Sự trỗi dậy của Trung Quốc: Dù đầu tư ít hơn, Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách kỹ thuật rất nhanh. Khoảng cách hiệu suất trên các bài kiểm tra chuẩn (benchmark) như MMLU giữa mô hình Mỹ và Trung Quốc đã giảm từ mức hai con số năm 2023 xuống mức gần như ngang bằng vào năm 2024. Ngoài ra, Trung Quốc dẫn đầu thế giới về số lượng bằng sáng chế AI (chiếm 69,7% toàn cầu) và thống trị tuyệt đối về robot công nghiệp (lắp đặt nhiều hơn phần còn lại của thế giới cộng lại).

3. Sự "Hội tụ" về Hiệu suất và Sự trỗi dậy của Mã nguồn mở

Năm 2024 đánh dấu sự xóa nhòa ranh giới giữa các mô hình đóng (như GPT-4) và mô hình mở (open-weight models như Llama 3).

• Khoảng cách biến mất: Đầu năm 2024, mô hình đóng tốt nhất vượt trội hơn mô hình mở tốt nhất khoảng 8%. Đến tháng 2/2025, khoảng cách này chỉ còn 1,7%. Điều này cho thấy cộng đồng mã nguồn mở đang bắt kịp tốc độ đổi mới của các công ty độc quyền với tốc độ đáng kinh ngạc.

• Khả năng lý luận mới: Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ các mô hình chỉ biết "dự đoán từ tiếp theo" sang các mô hình có khả năng "lý luận" (như o1 của OpenAI). Các mô hình này sử dụng thời gian tính toán thực (test-time compute) để giải quyết các vấn đề phức tạp, đạt điểm số vượt trội trong toán học và khoa học.

4. "Mặt tối" của sự phát triển: Thiếu chuẩn mực an toàn và Rủi ro gia tăng

Trong khi năng lực kỹ thuật tăng vọt, khả năng quản trị và an toàn AI đang tụt hậu:

• Thiếu tiêu chuẩn hóa: Mặc dù các sự cố liên quan đến AI tăng 56,4% trong năm 2024, ngành công nghiệp vẫn thiếu các quy chuẩn chung để đánh giá AI có trách nhiệm (Responsible AI).

• Thiên kiến và Dữ liệu: Các mô hình vẫn thể hiện thiên kiến ngầm (implicit bias) dù đã được huấn luyện để không thiên vị. Ngoài ra, nguồn dữ liệu công cộng đang cạn kiệt và bị hạn chế ngày càng nhiều, buộc các nhà phát triển phải tìm đến dữ liệu tổng hợp (synthetic data), điều này đặt ra những thách thức mới về chất lượng.

• Tác động môi trường: Cái giá của sự thông minh là năng lượng. Lượng khí thải carbon để huấn luyện các mô hình lớn như GPT-4 hay Llama 3.1 đã tăng gấp hàng ngàn lần so với các mô hình sơ khai như AlexNet.

Từ nội dung của Báo cáo AI Index 2025 cho thấy AI không còn là công nghệ của tương lai mà là thực tại của hiện tại. Năm 2024 là năm AI thẩm thấu vào mọi ngóc ngách: từ việc giành giải Nobel Khoa học, được FDA phê duyệt trong hàng trăm thiết bị y tế, cho đến việc 78% doanh nghiệp đã đưa AI vào sử dụng.

Tuy nhiên, sự phát triển này đang đi kèm với sự tập trung quyền lực vào khối công nghiệp (chiếm 90% mô hình đáng chú ý) và sự gia tăng các rủi ro xã hội chưa được kiểm soát đầy đủ. Thách thức lớn nhất của năm 2025 không còn là "AI có thể làm gì?", mà là "Làm thế nào để quản trị AI hiệu quả, an toàn và công bằng?" khi khoảng cách giữa năng lực công nghệ và khung pháp lý ngày càng nới rộng.

5. Đề xuất hành động cho doanh nghiệp Việt Nam từ AI Index Report 2025

Từ các phát hiện của AI Index Report 2025, có thể thấy rằng thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp Việt Nam hiện nay không nằm ở việc có tiếp cận được AI hay không, mà nằm ở cách tiếp cận và vận hành AI như thế nào trong bối cảnh nguồn lực còn hạn chế và hệ thống quản trị đang trong quá trình hoàn thiện.

• Thứ nhất, doanh nghiệp cần chuyển dịch tư duy từ việc thử nghiệm AI mang tính rời rạc sang xây dựng một chiến lược vận hành AI có chủ đích. Khi chi phí huấn luyện các mô hình nền tảng ngày càng tập trung vào một số ít tập đoàn công nghệ toàn cầu, lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp Việt không nằm ở việc “tự xây AI”, mà nằm ở khả năng tích hợp AI vào hệ thống ra quyết định và vận hành. AI cần được xem là một thành phần của mô hình hoạt động (operating model), gắn với các mục tiêu cụ thể về năng suất, chất lượng và tốc độ phản ứng, thay vì chỉ là một sáng kiến công nghệ thử nghiệm.
• Thứ hai, các ứng dụng AI nên được ưu tiên theo hướng nâng cao năng suất nội tại, thay vì chỉ tập trung vào tự động hóa bề mặt hoặc trải nghiệm khách hàng. Báo cáo AI Index cho thấy AI đã trở thành một động lực kinh tế thực sự, nhưng giá trị lớn nhất thường đến từ những cải thiện “ít hào nhoáng” hơn: giảm khối lượng công việc thủ công, rút ngắn chu kỳ xử lý, tăng tính minh bạch trong phối hợp liên bộ phận và hỗ trợ các quyết định quản lý hằng ngày. Với doanh nghiệp Việt Nam, đây là hướng đi khả thi và bền vững hơn so với việc triển khai các ứng dụng AI phức tạp nhưng khó đo lường hiệu quả.
• Thứ ba, song song với triển khai công nghệ, doanh nghiệp cần đầu tư nghiêm túc vào năng lực con người trong kỷ nguyên AI. Khi hiệu suất giữa các mô hình AI ngày càng hội tụ, yếu tố tạo khác biệt không còn nằm hoàn toàn ở công nghệ, mà nằm ở năng lực sử dụng AI của đội ngũ quản lý và nhân viên. AI literacy – hiểu AI hoạt động như thế nào, giới hạn của AI ở đâu và cách đặt câu hỏi đúng – cần được xem là một năng lực quản trị mới. AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được tích hợp vào dòng công việc hằng ngày và được sử dụng như một công cụ hỗ trợ tư duy, chứ không thay thế hoàn toàn phán đoán của con người.
• Thứ tư, doanh nghiệp Việt Nam cần tiếp cận AI theo hướng linh hoạt về hệ sinh thái, kết hợp giữa các nền tảng AI thương mại và các mô hình mã nguồn mở. AI Index 2025 cho thấy khoảng cách hiệu suất giữa mô hình đóng và mô hình mở đang thu hẹp nhanh chóng, mở ra cơ hội lớn cho các doanh nghiệp không có lợi thế về vốn đầu tư. Việc đa dạng hóa lựa chọn công nghệ không chỉ giúp tối ưu chi phí, mà còn giảm rủi ro phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất, đồng thời tăng khả năng tùy biến theo bối cảnh kinh doanh đặc thù tại Việt Nam.
• Cuối cùng, một bài học quan trọng từ báo cáo là quản trị AI cần đi trước tốc độ mở rộng ứng dụng AI. Khi các sự cố, rủi ro xã hội và vấn đề đạo đức liên quan đến AI ngày càng gia tăng, doanh nghiệp không thể chờ đợi các khung pháp lý hoàn chỉnh từ bên ngoài. Việc chủ động xác lập các nguyên tắc sử dụng AI, làm rõ ranh giới giữa quyết định của con người và quyết định có AI hỗ trợ, cũng như kiểm soát các rủi ro về dữ liệu và thiên kiến, sẽ trở thành yếu tố then chốt để xây dựng niềm tin nội bộ và uy tín thị trường trong dài hạn.

Tựu trung lại, thông điệp quan trọng rút ra từ AI Index Report 2025 đối với doanh nghiệp Việt Nam là: AI không còn là câu hỏi về khả năng công nghệ, mà là câu hỏi về năng lực quản trị. Doanh nghiệp không cần sở hữu AI mạnh nhất, mà cần biết vận hành AI một cách thông minh, có trách nhiệm và tạo ra giá trị thực trong bối cảnh cụ thể của mình.

Chi tiết báo cáo của  HAI Stanford, chúng tôi xin phép chia sẻ lại nguyên văn tại đường link sau:

https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf

Chúc các bạn thành công!

---

Lead-UP Academy | Learn to Act – Act to Lead