Thiếu hàng trăm ngàn kỹ sư AI

Theo công ty nghiên cứu IMARC Group, quy mô thị trường AI tại Việt Nam được dự báo sẽ tăng gần gấp 4 lần, từ khoảng 750 triệu USD năm 2024 lên gần 2,8 tỷ USD vào năm 2033. Đi cùng sự tăng trưởng của thị trường là một đội ngũ nhân lực AI khổng lồ. Từ các tập đoàn công nghệ lớn như FPT, Viettel, VNG, CMC đến các doanh nghiệp các ngành, doanh nghiệp công nghệ đang trong cuộc đua thu hút nhân tài AI.

Đầu năm 2026, Tập đoàn Vingroup đã công bố kế hoạch chiến lược nhằm đào tạo và thu hút từ 10.000 đến 20.000 nhân sự AI chất lượng cao trong vòng 2 năm. Đây là một phần trong "cuộc cách mạng" chuyển mình sang công nghệ, nhằm giải quyết cơn khát nhân lực AI thực chiến tại Việt Nam.

Trong khi đó, FPT “treo thưởng” 1 triệu USD cho Giải thưởng Âu Lạc Grand Prize để tôn vinh những sản phẩm, giải pháp ứng dụng AI do người Việt phát triển, làm chủ công nghệ, dù hiện FPT sở hữu đội ngũ hơn 1.000 kỹ sư, chuyên gia AI. FPT cam kết đào tạo 50.000 kỹ sư AI và phổ cập kiến thức, kỹ năng AI cho khoảng 500.000 người vào năm 2030.

Nhu cầu nhân sự AI không chỉ giới hạn trong ngành công nghệ, các tập đoàn lớn, mà đã lan sang các ngành khác như ngân hàng, tài chính, thương mại điện tử, sản xuất, giáo dục...

Tại Techcombank, ngân hàng này coi AI và Dữ liệu lớn (Big Data) là động lực tăng trưởng trọng tâm và đang thực hiện dịch chuyển mô hình vận hành từ chỗ hoàn toàn do con người thực hiện sang mô hình do AI hỗ trợ và con người kiểm soát. Ngân hàng từng treo thưởng 100 triệu đồng cho người giới thiệu thành công nhân sự AI, dù đã có khoảng 500 nhân sự công nghệ và đang cần thêm 200 nhân sự AI.

“Chúng tôi liên tục tuyển dụng ở các vị trí cấp cao. Đây thực sự là một cuộc chiến. Không thể chỉ giao cho bộ phận nhân sự xử lý”, Tổng giám đốc Techcombank Jens Lottner cho biết.

Ông Nguyễn Duy Anh, Giám đốc Bộ phận Dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo LST Group Việt Nam cho hay, hiện nay nhân sự AI được trả cao hơn khoảng 20-30% so với lập trình viên thông thường do nguồn cung khan hiếm, đặc biệt là các nhân sự cấp cao và những người đóng vai trò hoạch định chiến lược AI.

"Hiện nay, phản ánh của thị trường cho thấy, sự khan hiếm nhân lực AI ở mọi cấp độ và trong nhiều công đoạn", ông Vũ Mạnh Cường, Giám đốc khách hàng doanh nghiệp Nvidia Việt Nam cho biết và nói thêm rằng, Việt Nam thiếu kỹ sư trong nhiều công đoạn như khoa học dữ liệu, kỹ sư vận hành AI. Ngoài ra, khi các công nghệ lõi như bán dẫn mở rộng tại Việt Nam, sẽ cần nhiều hơn các nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học chuyên ngành để có thể ứng dụng AI như trong sinh học, y học, ngân hàng, viễn thông.

"Việt Nam sẽ cần tới số lượng hàng trăm ngàn kỹ sư hoạt động trong lĩnh vực AI trong vòng 3 năm tới", ông Cường nhận định.

Vì sao thiếu nhân lực AI?

Theo thống kê của Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam hiện có 74.000 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin với hơn 1,2 triệu lao động. Tuy nhiên, theo NKKTech Global, số lượng nhân sự làm việc trong các vai trò chuyên sâu về AI tại Việt Nam, tính cả chuyên gia nước ngoài, mới vào khoảng 50.000 người.

Nguyễn Xuân Phong, CTO của FPT nhận xét, trên thực tế, giới "làm AI" Việt Nam lệch về phía ứng dụng. Nhiều người dùng AI rất giỏi, nhưng có thể không hiểu bản chất thuật toán phía sau và đôi khi cũng không cần biết. Trong khi đó, lực lượng thực sự xây dựng được mô hình còn quá mỏng. Sự chênh lệch này giống như chuyện sử dụng ô tô: đang có rất nhiều tài xế giỏi, cứ lên xe là lái, nhưng số người hiểu rõ động cơ bên trong vận hành ra sao lại rất ít.

Còn ông Bùi Quang Anh, Giám đốc công nghệ của DopikAI, công ty chuyên cung cấp giải pháp AI cho rằng, tình trạng thiếu hụt nhân lực AI tại Việt Nam xuất phát từ ba nguyên nhân chính.

Thứ nhất, các chuyên gia AI hiện nay yêu cầu kiến thức chuyên sâu về học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và dữ liệu lớn, trong khi chương trình đào tạo trong nước hiện chưa thể đáp ứng. Bên cạnh đó, các công ty công nghệ lớn trên thế giới đang thu hút nhân tài AI với mức lương hấp dẫn, tạo ra một cuộc cạnh tranh khốc liệt trong việc săn tìm nhân lực.

Thứ hai, trình độ ngoại ngữ của sinh viên Việt Nam vẫn còn hạn chế. Điều này gây khó khăn trong việc tiếp cận tài liệu nghiên cứu, học hỏi từ các chuyên gia quốc tế và tham gia vào các dự án AI mang tầm cỡ toàn cầu.

Thứ ba, sự thiếu hụt về hạ tầng và môi trường thực tiễn. Một chuyên gia AI chỉ có thể phát huy hiệu quả khi thành thạo thuật toán dựa trên nền tảng công nghệ và dữ liệu hiện có. Để phát triển công nghệ AI, cần khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ qua các thuật toán tiên tiến trên hạ tầng phần cứng mạnh mẽ. Vì vậy, việc đào tạo chuyên gia AI không chỉ yêu cầu kiến thức lý thuyết mà còn cần sự hỗ trợ từ cơ sở hạ tầng và môi trường thực tiễn để áp dụng vào thực tế.

Chiến lược đào tạo nhân lực AI

Tại Mỹ hiện có khoảng 170.000 kỹ sư robotics/AI, trong đó tỷ lệ lớn là nhân lực nước ngoài. Mô hình đào tạo chủ yếu do các tập đoàn lớn đầu tư mạnh vào giáo dục, dưới sự dẫn dắt của các công ty công nghệ. Điển hình, các trường như MIT, Stanford kết hợp chặt với Big Tech (Google, OpenAI, Microsoft…) để đào tạo theo hệ sinh thái đa tầng kỹ năng.

Tại Trung Quốc, mô hình đào tạo được triển khai với quy mô lớn và tốc độ nhanh, với hàng ngàn chương trình AI trên nhiều lĩnh vực. Nước này có khoảng 580.000 sinh viên robotics/AI (chiếm 42% toàn cầu) và hơn 955.000 vị trí AI kỹ thuật trong dữ liệu tuyển dụng. AI được xác định là ngành chiến lược, với sự đầu tư mạnh của nhà nước vào hạ tầng tính toán, dữ liệu và các trung tâm R&D, với ngân sách khoảng 62 tỷ USD riêng năm 2026.

Từ kinh nghiệm của Mỹ và Trung Quốc cho thấy, đào tạo nhân lực AI đòi hỏi nguồn lực lớn về hạ tầng và tài chính. Giải pháp then chốt là sự phối hợp giữa cơ sở đào tạo, doanh nghiệp và các tập đoàn quốc tế nhằm tận dụng nguồn lực và định hướng đào tạo sát với thực tiễn.

Ông Trương Gia Bình, Chủ tịch FPT cho biết, doanh nghiệp lựa chọn chiến lược AI-First, đưa AI vào cốt lõi hoạt động, chuyển đổi lực lượng kỹ sư thành “kỹ sư AI” nhằm nâng cao năng lực và rút ngắn khoảng cách công nghệ.

Tại FPT, lộ trình đào tạo được xây dựng theo mô hình “ba nhà” gồm Nhà nước, Nhà trường và Doanh nghiệp, nhằm thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực tiễn thông qua các hoạt động R&D tại các đơn vị như Viện QAI hay FPT Semiconductor. Đơn vị này triển khai đào tạo AI xuyên suốt từ phổ thông đến sau đại học, tích hợp AI vào STEM, Coding, Robotics và áp dụng mô hình “lớp học đảo ngược” từ năm 2026.

Tại VNG, doanh nghiệp định hướng trở thành công ty “AI-native”, đẩy mạnh phát triển nhân lực và hệ sinh thái nghiên cứu thông qua hợp tác với các trường đại học. VNG đã ký kết với Đại học Quốc gia TP.HCM để đào tạo 1.000 sinh viên chất lượng cao và tài trợ 25 tỷ đồng cho hoạt động R&D trong 3-5 năm.

Còn ở CMC, tập đoàn này đặt mục tiêu phát triển nguồn nhân lực công nghệ, đào tạo 15.000 kỹ sư AI. Ông Nguyễn Trung Chính, Chủ tịch Điều hành Tập đoàn CMC khẳng định, mô hình "ba nhà" cần gắn kết chặt chẽ, trong đó doanh nghiệp phải đóng vai trò trung tâm để chuyển hóa nghiên cứu thành sản phẩm, dịch vụ và năng lực cạnh tranh. Theo đó, doanh nghiệp không chỉ là nơi "đặt đầu bài" từ nhu cầu thị trường, mà còn cần đóng vai trò "nhạc trưởng" kết nối các nguồn lực nghiên cứu - đào tạo - triển khai, tạo hệ sinh thái công nghệ gắn với bài toán thực tiễn.

Từ thực tiễn này có thể thấy, Việt Nam cần đẩy mạnh mô hình hợp tác giữa doanh nghiệp và trường đại học để xây dựng hệ sinh thái AI ngay từ đào tạo. Đồng thời, cần tăng cường đầu tư R&D, mở rộng hợp tác quốc tế và xây dựng chính sách đãi ngộ phù hợp nhằm thu hút, giữ chân nhân tài, qua đó phát triển nguồn nhân lực AI bền vững.