Tổng quan: Doanh nghiệp Việt Nam dùng AI
Doanh nghiệp Việt Nam dùng AI đang ở mức cao nhất khu vực, tạo áp lực cần thay đổi cả phần mềm lẫn thiết bị đầu cuối.
Bức tranh này phản ánh cả mức đầu tư, kỳ vọng về năng suất và sự thay đổi thói quen làm việc trong doanh nghiệp.
Tại sao xu hướng này quan trọng (Why)
Sự lan tỏa AI định hình lại năng lực cạnh tranh: doanh nghiệp không thích nghi sẽ tụt hậu về tốc độ ra quyết định và hiệu quả vận hành.
Mức ứng dụng cao còn kéo theo nhu cầu nâng cấp hạ tầng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí CNTT và chính sách bảo mật dữ liệu.
Bản chất và số liệu (What)
Theo khảo sát Deloitte 2025, 93% doanh nghiệp tại Việt Nam đã áp dụng AI; 92% thấy tăng năng suất, 91% cải thiện trải nghiệm khách hàng và 89% tối ưu chi phí.
Báo cáo IDC cho biết 84% tổ chức khu vực APAC dự kiến chi 1–2 triệu USD cho sáng kiến GenAI năm 2025; dự báo đóng góp của AI cho nền kinh tế Việt Nam 2034 vào khoảng 27–65 tỷ USD.
Ứng dụng thực tiễn (How)
Các ứng dụng phổ biến gồm trợ lý họp tự động, tóm tắt văn bản, lọc tạp âm, và các công cụ phân tích quyết định hỗ trợ vận hành.
Chiến lược triển khai hiệu quả bao gồm ưu tiên on-device AI cho dữ liệu nhạy cảm, tích hợp dần các module GenAI vào quy trình hiện có và đánh giá ROI theo từng giai đoạn.
Thiết bị đầu cuối và on-device AI
Khi doanh nghiệp Việt Nam dùng AI, vai trò của thiết bị đầu cuối chuyển từ công cụ thụ động thành trợ lý chủ động.
Quyết định chọn thiết bị ngày nay phải cân bằng giữa hiệu năng, khả năng xử lý AI nội tại và yêu cầu bảo mật.
Bài viết gần đây: AI thay thế Excel trong tài chính (2025): 7 lợi ích từ Maximor
Why: Tại sao thiết bị cần thay đổi
Xử lý trên thiết bị giảm độ trễ và rủi ro bảo mật so với gửi mọi thứ lên đám mây.
Với các tác vụ thời gian thực (nhận diện giọng nói, phiên dịch, lọc tiếng ồn), on-device AI đem lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.
What: Các công nghệ thiết yếu trên thiết bị
Bộ xử lý NPU, RAM tốc độ cao, lưu trữ SSD nhanh và tối ưu phần mềm (edge runtime cho mô hình nhỏ gọn) là các thành phần cốt lõi.
Một số thiết bị tích hợp module bảo mật phần cứng để mã hoá dữ liệu và quản lý khóa riêng tư ngay trên máy.
How: Kịch bản ứng dụng và ưu/nhược điểm
Kịch bản: laptop doanh nghiệp tự động tóm tắt cuộc họp, nhận diện diễn giả và gợi ý hành động—tất cả xử lý cục bộ giúp tiết kiệm băng thông và bảo mật.
Ưu điểm: độ trễ thấp, riêng tư tốt hơn; Nhược điểm: chi phí đầu tư ban đầu cao, cần cập nhật firmware và quản lý vòng đời mô hình.
Ảnh hưởng đến các nhóm doanh nghiệp tại Việt Nam
Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) chiếm phần lớn và là nhóm hưởng lợi lẫn chịu thách thức từ xu hướng này.
Quyết định đầu tư công nghệ sẽ phụ thuộc vào quy mô, ngành nghề và mức độ nhạy cảm dữ liệu.
Why: Tầm quan trọng với SME
SME cần tăng hiệu quả vận hành nhanh để cạnh tranh; AI giúp tự động hóa tác vụ thủ công và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Tuy nhiên, hạn chế về ngân sách và đội ngũ CNTT khiến SME phải chọn giải pháp tối ưu chi phí.
What: Lo ngại về bảo mật và số liệu thực tế
Deloitte ghi nhận 69% doanh nghiệp Việt Nam lo ngại về quyền riêng tư khi áp dụng nền tảng số—điều này làm tăng nhu cầu on-device AI.
Ngành tài chính, pháp lý và hành chính công đặc biệt ưu tiên xử lý cục bộ do yêu cầu tuân thủ.
How: Chiến lược cho doanh nghiệp Việt Nam
Khuyến nghị: bắt đầu với các pilot on-device trên những quy trình nhạy cảm, đánh giá tác động bảo mật và chi phí, sau đó mở rộng tích hợp hybrid cloud cho các tác vụ ít nhạy cảm.
Ví dụ thực tế: một SME dịch vụ tài chính có thể triển khai tính năng tóm tắt hợp đồng trên thiết bị để giảm rủi ro rò rỉ dữ liệu.
Nhà sản xuất và giải pháp đáp ứng thị trường
Các nhà sản xuất đang tái thiết kế sản phẩm cho doanh nghiệp: tích hợp NPU, phần mềm cộng tác bằng AI và tính năng bảo mật tăng cường.
Thị trường Việt Nam là cơ hội lớn nhờ dân số trẻ, nhiều SME và tốc độ số hóa nhanh.
Why: Động lực thay đổi của nhà sản xuất
Nhu cầu doanh nghiệp về thiết bị hỗ trợ AI thúc đẩy nhà sản xuất tối ưu phần cứng và phát triển phần mềm kèm theo.
Chiến lược sản phẩm hướng doanh nghiệp giúp thương hiệu tăng thị phần tại thị trường mới nổi.
What: Các giải pháp đang xuất hiện
Giải pháp bao gồm laptop có NPU, nền tảng trợ lý họp tích hợp, tính năng nhận diện người phát biểu và chia sẻ tài liệu theo ngữ cảnh.
Một số hãng phát triển bộ công cụ cho phép doanh nghiệp tùy biến mô hình nhỏ chạy trên thiết bị.
How: Gợi ý lựa chọn và triển khai cho doanh nghiệp
Lộ trình khuyến nghị: đánh giá nhu cầu, chọn thiết bị có NPU/edge TPU phù hợp, thử nghiệm pilot với dữ liệu thực tế và chuẩn hoá quy trình cập nhật mô hình.
So sánh nhanh: on-device AI tốt cho bảo mật & độ trễ; cloud AI phù hợp cho tác vụ nặng, huấn luyện mô hình lớn và phân tích tập trung.
Kết luận
Việc 93% doanh nghiệp Việt Nam dùng AI là dấu mốc cho thấy thiết bị và hạ tầng CNTT phải thích nghi nhanh hơn bao giờ hết.
Chiến lược tối ưu là kết hợp on-device AI cho tính riêng tư và độ trễ thấp với nền tảng đám mây cho các tác vụ phân tích lớn; nhà quản trị cần lập lộ trình đầu tư rõ ràng để cân bằng chi phí, bảo mật và lợi ích vận hành.
Cảm ơn bạn đọc!
FAQ câu hỏi thường gặp
Thiết bị on-device AI là gì và có ưu điểm gì?
On-device AI là việc xử lý mô hình AI trực tiếp trên thiết bị (laptop, smartphone, edge device) mà không gửi dữ liệu lên đám mây. Ưu điểm: độ trễ thấp, bảo mật tốt hơn và giảm phụ thuộc băng thông; nhược điểm gồm chi phí phần cứng cao hơn và yêu cầu quản lý vòng đời mô hình.
Doanh nghiệp nhỏ nên bắt đầu với gì để thích nghi?
Bắt đầu với pilot cho một quy trình cụ thể (ví dụ: tóm tắt họp hoặc tự động hoá tác vụ báo cáo), chọn thiết bị có khả năng on-device hoặc hybrid, và đánh giá ROI trong 6–12 tháng trước khi mở rộng.
Làm sao để cân bằng giữa on-device và cloud AI?
Phân loại tác vụ theo độ nhạy dữ liệu và yêu cầu độ trễ: đặt tác vụ nhạy cảm và thời thực trên thiết bị, tác vụ tính toán nặng hoặc tổng hợp dữ liệu lớn lên cloud. Thiết lập chính sách đồng bộ và kiểm soát phiên bản mô hình.