VTV.vn – Từ các tập đoàn công nghệ lớn đến startup, Hàn Quốc đang phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế riêng cho ngôn ngữ và văn hóa bản địa.
Table of Contents
Mở đầu
AI nội địa Hàn Quốc đang trở thành ưu tiên quốc gia khi Seoul cam kết hàng trăm tỷ Won để phát triển mô hình ngôn ngữ lớn bản địa.
Bài viết giải mã mục tiêu, cấu trúc hỗ trợ và lý do vì sao chính phủ cùng các công ty như LG, SKT, Naver và Upstage lại được chọn làm trụ cột trong cuộc chạy đua này.
Tầm quan trọng của sáng kiến quốc gia
Why: Việc đầu tư vào AI nội địa giúp giảm phụ thuộc công nghệ nước ngoài, kiểm soát dữ liệu nhạy cảm và củng cố an ninh quốc gia trong kỷ nguyên số.
Tác động chiến lược bao gồm chủ quyền dữ liệu, lợi thế cạnh tranh ngành dọc và thúc đẩy hệ sinh thái startup nội địa.
Cơ chế lựa chọn và giám sát nhà nước
What: Chính phủ phân bổ 530 tỷ Won cho 5 tổ chức, đánh giá mỗi 6 tháng để loại bỏ đơn vị kém hiệu quả và gom vốn cho những “ứng viên mạnh”.
How: Mô hình đánh giá theo giai đoạn kích thích cạnh tranh nội bộ, tối ưu hóa dùng ngân sách công cho nghiên cứu có mục tiêu rõ ràng.
Kịch bản kỳ vọng và rủi ro chính
Why/How: Kịch bản tốt nhất là hình thành 2 nền tảng dẫn dắt có khả năng thương mại hoá; rủi ro bao gồm phân mảnh dữ liệu, thiếu tiêu chuẩn và chi phí hạ tầng GPU.
Ví dụ thực tế: nếu một nền tảng tập trung quá hẹp vào ngành dọc, nó có thể mạnh về ứng dụng nhưng yếu khi mở rộng quy mô quốc tế.
LG AI Research — hướng tiếp cận tinh gọn
LG AI Research theo chiến lược tối ưu hoá dữ liệu ngành dọc thay vì chạy theo số lượng tham số, với Exaone 4.0 là trọng tâm hiện tại.
Tại sao LG chọn hướng tinh lọc dữ liệu (Why)
Why: LG sở hữu dữ liệu thực tiễn từ nhiều ngành như sinh học, vật liệu và sản xuất; tinh lọc dữ liệu giúp mô hình đạt hiệu quả thực tế cao hơn.
Chiến lược này nhằm tạo giá trị thương mại nhanh và giảm chi phí hạ tầng so với mù quáng mở rộng tham số.
Exaone 4.0: Bản chất và điểm khác biệt (What)
What: Exaone 4.0 (32B) tập trung vào xử lý ngôn ngữ rộng và năng lực lập luận, được đánh giá tốt trên các chỉ số chuyên ngành.
So sánh: Thay vì cạnh tranh về quy mô với GPT, LG ưu tiên hiệu suất trên tiếng Hàn và dữ liệu chuyên ngành.
Ứng dụng và lộ trình triển khai (How)
Bài viết gần đây: Drone Vectis 2025: Siêu drone AI thay đổi không quân
How: LG cung cấp dịch vụ qua API, dùng dữ liệu người dùng để tiếp tục huấn luyện và tập trung tối ưu hiệu suất phần cứng từng chip.
Kịch bản thực tế: các đối tác công nghiệp có thể tích hợp Exaone để tự động hoá quy trình sản xuất hoặc phân tích dữ liệu sinh học chuyên sâu.
SK Telecom — cầu nối hạ tầng và người dùng
SK Telecom tích hợp lợi thế viễn thông với sản phẩm A. và mô hình A.X, nhắm tới trải nghiệm người dùng quy mô lớn và dữ liệu hạ tầng độc đáo.
Tầm quan trọng chiến lược của SKT (Why)
Why: SKT có lợi thế về tệp người dùng lớn và dữ liệu viễn thông (vị trí, cuộc gọi), giúp tạo các ứng dụng AI gắn chặt đời sống hàng ngày.
Điều này biến SKT thành cầu nối giữa nghiên cứu mô hình và tác động thực tiễn nhanh chóng.
A.X và năng lực kỹ thuật (What)
What: A.X 4.0 phát triển trên Qwen 2.5, có các phiên bản 72B và 7B; SKT công bố hiệu suất xử lý tiếng Hàn tốt hơn GPT-4o đến 33% theo dữ liệu nội bộ.
SKT cũng mở mã nguồn một số phiên bản để cộng đồng đóng góp và tăng tính minh bạch.
Tích hợp dịch vụ và kịch bản sử dụng (How)
How: SKT tận dụng tính năng như tóm tắt cuộc gọi, ghi chú tự động và dịch vụ định vị để tạo sản phẩm AI thuận tiện cho người dùng hàng ngày.
Ưu thế thực tiễn: với GPUaaS và trung tâm dữ liệu hợp tác, SKT có thể triển khai quy mô dịch vụ nhanh hơn đối thủ không có hạ tầng viễn thông.
Naver Cloud — hệ sinh thái toàn diện
Naver đặt mục tiêu tích hợp AI vào mọi điểm chạm của hệ sinh thái dịch vụ, từ tìm kiếm đến thương mại điện tử và bản đồ.
Lý do Naver tập trung đa phương thức (Why)
Why: Naver sở hữu lượng lớn dữ liệu tiêu dùng và dịch vụ cốt lõi, cho phép tối ưu AI theo hành vi người dùng Hàn Quốc.
Mục tiêu là làm nổi bật ưu thế thị trường nội địa trước khi mở rộng quốc tế.
HyperCLOVA X và hệ sinh thái sản phẩm (What)
What: HyperCLOVA X là mô hình đa phương thức với khả năng lập luận, kèm theo các sản phẩm như CLOVA X, Cue và AI Shopping Guide.
Naver tự nhận là công ty có hệ sinh thái AI toàn diện nhất ở Hàn Quốc.
Ứng dụng vào dịch vụ và lợi thế cạnh tranh (How)
How: Naver tích hợp AI vào tìm kiếm, mua sắm, bản đồ và tài chính, giúp cá nhân hoá trải nghiệm và tăng doanh thu dịch vụ cốt lõi.
So sánh: tương tự Google nhưng tinh chỉnh sát với văn hoá và ngôn ngữ Hàn Quốc, đây là lợi thế khi cạnh tranh trên sân nhà.
Upstage — startup ‘AI-native’ và hiệu quả tiếng Hàn
Upstage nổi bật với Solar Pro 2, mô hình nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao trên tiếng Hàn, tập trung vào ứng dụng doanh nghiệp theo ngành.
Vì sao Upstage chọn mô hình nhỏ gọn (Why)
Why: Solar Pro 2 (31B) cho thấy hiệu suất tiếng Hàn vượt trội so với các mô hình lớn hơn nhờ tối ưu dữ liệu và kiến trúc tập trung.
Chiến lược này tối ưu chi phí và giảm rào cản triển khai cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Đặc điểm và thành tựu của Solar Pro 2 (What)
What: Solar Pro 2 được công nhận là mô hình tiên phong bởi Artificial Analysis và tập trung phát triển các biến thể theo ngành như tài chính, pháp lý, y tế.
So sánh: hiệu suất trên tập dữ liệu tiếng Hàn có thể vượt các mô hình quy mô lớn nhờ tối ưu hoá ngôn ngữ đặc thù.
Chiến lược thương mại hoá và hệ sinh thái (How)
How: Upstage tập trung vào tác động kinh doanh thực tế, cung cấp giải pháp AI theo ngành và hỗ trợ startup khác trong hệ sinh thái AI Hàn Quốc.
Kịch bản: doanh nghiệp nội địa có thể triển khai nhanh giải pháp chuyên biệt với chi phí thấp hơn so với dùng dịch vụ toàn cầu.
So sánh chiến lược giữa các đơn vị
Các đơn vị theo đuổi những con đường khác nhau: LG tinh gọn dữ liệu ngành, SKT tận dụng hạ tầng và người dùng, Naver xây hệ sinh thái, Upstage tối ưu hoá mô hình nhỏ gọn.
Ưu và nhược điểm chiến lược
Ưu điểm: cách tiếp cận phân hoá cho phép mỗi bên khai thác lợi thế cốt lõi, giảm cạnh tranh trực tiếp và tăng tốc ứng dụng thực tế.
Nhược điểm: thiếu phối hợp có thể gây phân mảnh tiêu chuẩn, dữ liệu và làm yếu vị thế khi đối đầu với các nền tảng toàn cầu mạnh.
Kịch bản tương lai và khuyến nghị
Kịch bản tích cực: hai nền tảng dẫn dắt quốc gia xuất hiện, với năng lực xuất khẩu công nghệ và hợp tác quốc tế.
Khuyến nghị: cần chuẩn hoá dữ liệu, khuyến khích chia sẻ theo khung pháp lý và đầu tư song song vào nhân lực, hạ tầng và tiêu chuẩn an toàn.
Kết luận
Tóm tắt: AI nội địa Hàn Quốc có lợi thế thực tiễn và chiến lược đa dạng; thành công phụ thuộc vào phối hợp chính sách, tiêu chuẩn dữ liệu và vốn lâu dài.
Định hướng: nhà đầu tư và doanh nghiệp nên theo dõi cả năng lực mô hình và khả năng tích hợp dịch vụ; cơ hội lớn nhưng cần quản trị rủi ro rõ ràng.
Cảm ơn bạn đọc!
FAQ câu hỏi thường gặp
AI nội địa Hàn Quốc sẽ thay thế OpenAI và Google chứ?
Không hoàn toàn; khả năng cao là xuất hiện các nền tảng cạnh tranh ở một số mảng (tiếng Hàn, ngành dọc). OpenAI/Google vẫn giữ lợi thế về quy mô và nghiên cứu cơ bản.
Tuy nhiên, trên thị trường nội địa, các giải pháp bản địa có thể dẫn đầu nhờ dữ liệu chuyên sâu và tuân thủ luật địa phương.
Làm sao doanh nghiệp Việt Nam có thể tận dụng xu hướng này?
Các doanh nghiệp có thể theo dõi API, hợp tác công nghệ hoặc mua dịch vụ chuyên ngành từ các nền tảng Hàn Quốc nếu phù hợp.
Cần đánh giá tính tương thích dữ liệu, ngôn ngữ và tuân thủ pháp lý khi tích hợp.
Rủi ro chính khi Hàn Quốc phát triển AI nội địa là gì?
Rủi ro bao gồm phân mảnh tiêu chuẩn, bảo mật dữ liệu, cạnh tranh vốn lâu dài và khả năng thiếu khả năng mở rộng toàn cầu.
Chính phủ và doanh nghiệp phải xây khung điều phối dữ liệu, tiêu chuẩn kỹ thuật và chiến lược xuất khẩu công nghệ.