Khi Washington nhắc đến Trí tuệ nhân tạo (AI) như Dự án Manhattan

Trong nhiều năm, chúng ta đã nói về AI như một ngành. Ngày nay, nhìn vào lập trường của Mỹ, sẽ đúng hơn nếu coi đó là một hạ tầng chiến lược. Vấn đề không chỉ mang tính công nghệ. Đó là vấn đề chính trị, công nghiệp và ngày càng liên quan đến an ninh quốc gia.

Sự so sánh với Dự án Manhattan không phải ngẫu nhiên mà có. Dự án Manhattan được chính thức khởi động vào năm 1942 và dưới sự chỉ đạo của Leslie Groves, từ 1942 đến 1946, đã biến nghiên cứu lý thuyết, sự điều phối tập trung và năng lực công nghiệp thành một chương trình với các mục tiêu vận hành có thể đo lường được. Chương trình này bao gồm ba địa điểm chính, hơn 100 địa điểm phụ và khoảng 130.000 người tham gia cùng lúc trong giai đoạn 1942-1946, theo mục từ dành riêng cho Dự án Manhattan trên Wikipedia. Đây là quy mô giúp chúng ta hiểu một logic rõ ràng: khi Washington quyết định rằng một công nghệ mang tính chiến lược, họ sẽ đẩy nhanh quá trình chuyển từ nghiên cứu sang công nghiệp hóa.

Đối với một doanh nhân Ý, đây không phải là một cuộc tranh luận học thuật. Nếu Hoa Kỳ coi AI là đòn bẩy chủ quyền, các mối quan hệ quyền lực trong toàn bộ chuỗi giá trị sẽ thay đổi. Các nhà cung cấp chủ đạo thay đổi, sự phụ thuộc công nghệ thay đổi, và cả những rủi ro liên quan đến dữ liệu, tuân thủ quy định và tính liên tục hoạt động cũng thay đổi. Trong bối cảnh này, những cân nhắc về an ninh AI trở nên then chốt, không chỉ đối với những ai phát triển các mô hình, mà còn đối với mọi doanh nghiệp áp dụng chúng.

Ở đây cần phải làm rõ một điểm khác biệt cơ bản. Ẩn dụ về Dự án Manhattan là một công cụ chính trị mạnh mẽ. Tuy nhiên, để hiểu rõ những gì thực sự đang diễn ra, chúng ta cần tách biệt câu chuyện kể ra khỏi cơ cấu hoạt động.

Giới thiệu: Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ là công nghệ, mà còn là vấn đề an ninh quốc gia

Khi một chính phủ sử dụng ngôn ngữ của Dự án Manhattan để nói về trí tuệ nhân tạo, điều đó không chỉ đơn thuần là một lựa chọn về mặt tu từ. Điều đó có nghĩa là chính phủ đó coi AI là một tài sản cần được bảo vệ dựa trên các tiêu chí về ưu tiên quốc gia, năng lực công nghiệp và sự phối hợp tập trung.

Sự thay đổi này rất quan trọng bởi vì, khác với các công nghệ số khác gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) tác động đồng thời đến phần mềm, phần cứng, năng lượng, dữ liệu, nghiên cứu khoa học và an ninh. Đây không phải là một lĩnh vực chuyên biệt thông thường. Đây là một công nghệ tổng quát có khả năng tái định hình toàn bộ chuỗi giá trị.

Điểm mấu chốt: nếu Washington coi AI là hạ tầng chiến lược, thì cả những ai sử dụng AI cho dự báo, vận hành hay phân tích cũng gián tiếp bước vào sân chơi địa chính trị đó.

Đối với các doanh nghiệp Ý, vấn đề cốt lõi không phải là chọn lập trường tư tưởng. Vấn đề cốt lõi là hiểu rõ mình đang bước vào hệ sinh thái vận hành nào. Chủ đề dự án Manhattan trí tuệ nhân tạo vì thế không chỉ liên quan đến những ai theo dõi chính sách của Mỹ, mà còn đến những ai hiện nay phải đưa ra quyết định về stack công nghệ, nơi lưu trữ dữ liệu và mức độ phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Genesis Mission là gì? Những sự kiện đằng sau câu chuyện

Trong các cuộc thảo luận công khai, ý tưởng về “Genesis Mission” – một sáng kiến lớn của Mỹ về trí tuệ nhân tạo (AI) – đang được lan truyền. Câu chuyện này mô tả nó như một bước nhảy vọt về quy mô. Vấn đề là phải phân biệt rõ giữa những gì đã được xác lập và những gì, vào thời điểm hiện tại, vẫn chỉ được trình bày dưới dạng thông báo, định hướng chính sách hoặc tham vọng chiến lược.

Điều có thể khẳng định chắc chắn là

Dựa trên những gì đã biết, Genesis Mission trước hết cần được hiểu như một hành động về chính sách công nghiệp và an ninh quốc gia. Không đơn thuần là một chương trình nghiên cứu. Ý nghĩa chiến lược của nó nằm ở việc AI được đặt vào cùng khuôn khổ mà Hoa Kỳ vốn dùng để xử lý các năng lực trọng yếu trong lịch sử.

Có một số yếu tố mang tính chất định tính giúp mô tả rõ ràng cách tiếp cận này:

Vai trò trung tâm của Nhà nước: chính phủ không chỉ dừng lại ở việc quản lý. Họ định hướng ưu tiên, phát tín hiệu về tính cấp bách và cố gắng điều phối các hạ tầng trọng yếu.
Sự tham gia của ngành công nghiệp: AI không được xem như thuần túy là nghiên cứu học thuật. Nó được xem như một hệ sinh thái đòi hỏi năng lực tính toán, chuỗi cung ứng, năng lượng và sự tích hợp với các bên tư nhân.
Mục tiêu rộng lớn: khuôn khổ này không chỉ liên quan đến một sản phẩm hay một phòng thí nghiệm duy nhất. Nó liên quan đến khoa học, năng lực cạnh tranh và an ninh.

Cách tiếp cận này gợi nhớ đến logic của các chương trình “theo đuổi sứ mệnh” cũng được mô tả trong trường hợp Dự án Manhattan: tập trung nhân tài, điều phối trung ương và các mục tiêu có thể đo lường được, như được tái hiện trong mục từ Dự án Manhattan trên Wikipedia.

Tại sao ngôn ngữ lại quan trọng

Điểm mấu chốt không chỉ nằm ở việc những gì sẽ được thực hiện. Mà còn là những gì ngôn ngữ cho phép. Nếu giới lãnh đạo chính trị sử dụng một phép ẩn dụ về sự huy động toàn dân, họ sẽ tạo tiền đề cho những quyết định mà nếu không có điều đó, sẽ có vẻ như là những trường hợp ngoại lệ: các ưu tiên trong ngân sách, các dự án hạ tầng được ưu tiên triển khai, sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa Nhà nước và ngành công nghiệp, cũng như sự lựa chọn khắt khe hơn đối với các nhà cung cấp và chuỗi cung ứng.

Không nhất thiết mọi chi tiết phải được xác định rõ ràng thì thị trường mới thay đổi hành vi. Thường thì chỉ cần một tín hiệu chính trị là đủ.

Chính vì vậy, Sứ mệnh Genesis cần được phân tích một cách khách quan. Không phải như một huyền thoại khai sinh, mà như một dấu hiệu cho thấy Hoa Kỳ coi trí tuệ nhân tạo (AI) là một phần của cuộc cạnh tranh mang tính hệ thống. Đối với một độc giả châu Âu, ý nghĩa của điều này không phải là “sẽ xuất hiện một Oppenheimer mới”. Ý nghĩa thực sự là: Washington đang chuẩn bị để biến năng lực công nghệ thành lợi thế địa chính trị bền vững.

Sự tương đồng với Dự án Manhattan: điều gì hiệu quả và điều gì không

Phép ẩn dụ về Dự án Manhattan có hiệu quả vì nó gợi lên một cuộc huy động lực lượng nhanh chóng, tập trung và có mức độ ưu tiên cực cao. Nhưng nếu hiểu theo nghĩa đen thì lại không chính xác. Để thực sự hiểu về dự án Manhattan trí tuệ nhân tạo, cần nhìn ít hơn vào tính sử thi của Oppenheimer và nhiều hơn vào cấu trúc thực chất của chương trình gốc.

Khi sự so sánh vẫn còn phù hợp

Dự án Manhattan là một chương trình có quy mô đặc biệt lớn. Vụ thử Trinity vào ngày 16 tháng 7 năm 1945 đánh dấu vụ thử hạt nhân đầu tiên trong lịch sử và chính thức mở ra kỷ nguyên nguyên tử. Các nguồn tư liệu hiện có cũng cho biết chi phí vào khoảng 2 tỷ đô la thời điểm đó, với khoản tài trợ ban đầu là 500 triệu đô la và hơn một nửa số ngân sách được dành cho việc tách vật liệu phân hạch, như được trình bày trong phân tích lịch sử này về Dự án Manhattan.

Đây là điểm quan trọng đầu tiên cần lưu ý khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI). Những bước đột phá lớn không chỉ đến từ một ý tưởng khoa học hay. Chúng xuất hiện khi ba yếu tố sau đây hội tụ:

Khám phá khoa học
Chuỗi sản xuất
Mục tiêu chiến lược

Còn có một yếu tố thứ hai thậm chí còn thú vị hơn. Trong dự án gốc, hơn 90% chi phí được dùng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng và sản xuất vật liệu phân hạch, với các hoạt động trải rộng trên hơn 30 địa điểm và một chiến lược được gọi là “song song”, tức là nghiên cứu, nhà máy và điều chỉnh tổ chức được phát triển đồng thời, như Mimesis Scenari đã nhấn mạnh.

Đối với lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), sự so sánh này rất có ý nghĩa. Điểm nghẽn không chỉ nằm ở thuật toán. Đó là cơ sở hạ tầng, dữ liệu, năng lượng, các quy trình công nghiệp và khả năng điều phối mọi thứ một cách nhanh chóng.

Khi sự so sánh trở nên gây hiểu lầm

Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là một “quả bom”. Nó không phải là một sản phẩm đơn lẻ với một mục tiêu hoạt động duy nhất. Đó là một hệ thống các khả năng được phân bổ trong phần mềm, các mô hình, hệ thống nhúng, nền tảng đám mây, các công cụ dành cho doanh nghiệp và các thiết bị an ninh.

Tại đây, phép ẩn dụ về Manhattan bắt đầu mất đi tính chính xác.

Hạt nhân có thể giữ bí mật được. AI ra đời và phát triển trong một hệ sinh thái cởi mở hơn nhiều, với nghiên cứu công khai, mã nguồn mở, nhân tài toàn cầu và sự chuyển giao tri thức nhanh chóng.
Mục tiêu khi đó rất cụ thể. Trong AI, các mục tiêu lại đa dạng và thường đan xen giữa dân sự, khoa học, thương mại và quân sự.
Quản trị mang tính lai ghép. Ngày nay, trọng tâm vận hành cũng đi qua các hyperscaler, các phòng thí nghiệm tư nhân và các nền tảng mà không một Nhà nước nào có thể kiểm soát hoàn toàn.

Quy tắc thực tiễn: phép so sánh đúng đắn không phải là “ai là Oppenheimer mới?”. Mà là “ai kiểm soát năng lực tính toán, dữ liệu, chuỗi cung ứng và khả năng tiếp cận thị trường?”.

Đối với những ai đọc SME và trí tuệ nhân tạo ngày nay, hệ quả là rất cụ thể. Nếu hiểu phép ẩn dụ này quá theo nghĩa đen, người ta sẽ đánh giá thấp điều thực sự quyết định quy mô trong AI: không phải thiên tài đơn lẻ, mà là tổ chức công nghiệp.

Những mâu thuẫn trong kế hoạch của Mỹ

Các chiến lược quốc gia lớn chưa bao giờ diễn ra theo một đường thẳng. Ngay cả chiến lược của Mỹ về trí tuệ nhân tạo (AI) cũng tiềm ẩn những mâu thuẫn nội tại mà một nhà quan sát châu Âu cần phải phân tích kỹ lưỡng, bởi chúng là một phần cốt lõi của vấn đề, chứ không phải chỉ là những tiếng ồn nền.

Một chiến lược lớn, nhưng không tuyến tính

Mâu thuẫn đầu tiên rất đơn giản. Hoa Kỳ coi trí tuệ nhân tạo (AI) là ưu tiên chiến lược, nhưng bất kỳ nỗ lực đẩy nhanh tiến độ nào trong lĩnh vực này cũng phải đối mặt với những ràng buộc chính trị, các cuộc đàm phán về ngân sách, những lợi ích khác nhau của các ngành công nghiệp, cùng với thời gian triển khai hiếm khi trùng khớp với những thông điệp được truyền tải đến công chúng.

Điều này dẫn đến một hiện tượng điển hình của các chính sách công nghệ quy mô lớn. Tuyên bố về mục tiêu có vẻ thống nhất và nhất quán. Tuy nhiên, việc triển khai thực tế lại mang tính phân mảnh. Có những cơ cấu hoạt động nhanh chóng, trong khi những cơ cấu khác lại tiến triển chậm hơn. Có những khía cạnh rất rõ ràng, như tín hiệu địa chính trị. Và cũng có những khía cạnh vẫn còn mơ hồ, như cơ chế quản trị vận hành, định hướng dài hạn hay phạm vi thực tế của các ưu tiên.

Tại sao sự mơ hồ này cũng có ý nghĩa đối với các doanh nghiệp

Đối với một doanh nghiệp Ý, sự mơ hồ này không chỉ là một chi tiết nhỏ trong mắt các nhà quan sát tại Washington. Điều đó có nghĩa là thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) trong những tháng và năm tới có thể bị ảnh hưởng bởi những quyết định không hoàn toàn mang tính kinh tế. Một nhà cung cấp có thể củng cố vị thế vì hoạt động của họ phù hợp với một ưu tiên quốc gia. Một cơ sở hạ tầng có thể trở nên quan trọng hơn vì nằm trong khuôn khổ chiến lược an ninh. Sự phụ thuộc hiện nay mang tính “kỹ thuật” có thể ngày mai sẽ trở thành cả vấn đề chính trị.

Các doanh nghiệp không thể hoạt động tách biệt khỏi bối cảnh địa chính trị. Họ phải chịu ảnh hưởng của nó trong cơ cấu chi phí, khả năng tiếp cận các dịch vụ và phạm vi lựa chọn.

Điều này càng đúng hơn khi xét đến sự cạnh tranh giữa các khối. Hoa Kỳ ngày càng coi trí tuệ nhân tạo (AI) như một tài sản chủ quyền. Trung Quốc, theo cách riêng của mình, cũng đưa ra một lựa chọn tương tự. Ở giữa, châu Âu có nguy cơ rơi vào tình thế phải ban hành nhiều quy định, nhưng lại kiểm soát ít hơn các trung tâm công nghiệp then chốt.

Hậu quả đối với châu Âu: bị kẹt giữa hai khối

Vấn đề của châu Âu không chỉ nằm ở việc tụt hậu trong cuộc đua công nghệ. Mà còn ở chỗ cuộc đua này đang dần chuyển thành một cuộc cạnh tranh giữa các khối, trong đó công nghiệp, an ninh và chính sách đối ngoại được tích hợp với nhau. Trong bối cảnh này, châu Âu thường tham gia với một cách tiếp cận chủ yếu dựa trên các quy định.

Vấn đề thực sự của châu Âu không chỉ nằm ở khía cạnh pháp lý

Đạo luật AI của EU rất quan trọng vì nó xác định các ranh giới, trách nhiệm và các mức độ rủi ro. Trong bối cảnh mà Sanoma Italia đề cập, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) thuộc nhóm rủi ro hạn chế khi được sử dụng một cách có ý thức. Tuy nhiên, điều này thôi vẫn chưa trả lời được câu hỏi cụ thể hơn: liệu châu Âu có đang xây dựng năng lực công nghiệp tương đương hay không?

Trên thực tế tại Ý, tình hình vẫn còn không đồng đều. Các dữ liệu được Sanoma trích dẫn cho thấy, theo ISTAT, mức độ phổ biến của AI trong doanh nghiệp và khu vực công là rải rác không đồng đều và tình trạng thiếu hụt kỹ năng là một trong những rào cản chính, như được tóm tắt trong bài viết của Sanoma về làn sóng dài của Prometeo. Điều này làm thay đổi trọng tâm: vấn đề không chỉ là quản lý việc sử dụng AI, mà là hiểu rõ ai thực sự có năng lực để mở rộng quy mô nó.

Trên thực tế, châu Âu đang đối mặt với nguy cơ xảy ra sự bất đối xứng kép:

Chủ đềMỹ và Trung QuốcChâu ÂuTầm nhìn chiến lượcAI như đòn bẩy quyền lựcAI như lĩnh vực cần quản trị và phối hợpHạ tầngtích hợp mạnh mẽ giữa Nhà nước và ngành công nghiệpphụ thuộc nhiều hơn vào nhà cung cấp bên ngoàiÁp dụng nội bộthúc đẩy quốc gia và công nghiệptriển khai không đồng đều

Điều này có ý nghĩa như thế nào đối với một doanh nghiệp Ý

Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây không phải là lý thuyết địa chính trị. Điều này có tác động trực tiếp đến ba quyết định hoạt động.

Lựa chọn nhà cung cấp: sử dụng một dịch vụ AI cũng đồng nghĩa với việc chấp nhận sự phụ thuộc hạ tầng của nó.
Vị trí lưu trữ dữ liệu: không phải tất cả các giải pháp đều cung cấp cùng mức độ kiểm soát về nơi dữ liệu, prompt, output và log được xử lý.
Tính liên tục chiến lược: một đối tác công nghệ có thể thay đổi ưu tiên, điều kiện truy cập hoặc stack phụ thuộc nhanh hơn khả năng thích ứng của doanh nghiệp khách hàng.

Nếu trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành cơ sở hạ tầng chiến lược đối với các quốc gia, thì việc lựa chọn nhà cung cấp AI không còn chỉ đơn thuần là hoạt động mua sắm. Đó là việc quản lý rủi ro.

Trong bối cảnh này, việc theo dõi cuộc tranh luận về ELECTE về AI Act cũng trở nên hữu ích, vì đối với nhiều doanh nghiệp Ý, thách thức thực sự là dung hòa đổi mới nhanh chóng với kiểm soát vận hành và tuân thủ quy định châu Âu.

Chủ quyền công nghệ như một lựa chọn chiến lược cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ

Từ “chủ quyền” có vẻ như không liên quan gì đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Trên thực tế, nó mô tả một nhu cầu rất thiết thực: duy trì khả năng kiểm soát đối với các công nghệ hiện đã trở thành yếu tố then chốt trong các lĩnh vực bán hàng, vận hành, dự báo, tuân thủ và báo cáo.

Năm tiêu chí thực tiễn để lựa chọn ngay hôm nay

Nếu bạn đang xem xét các nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc phân tích dữ liệu, tôi khuyên bạn nên tiếp cận vấn đề chủ quyền một cách thực tiễn. Dưới đây là những tiêu chí thực sự quan trọng.

Dữ liệu nằm ở đâu
Hãy hỏi dữ liệu được xử lý, lưu trữ và nhân bản ở đâu. Đừng chỉ dừng lại ở giao diện thương mại.
Dịch vụ phụ thuộc vào những hạ tầng nào
Một nền tảng có thể mang thương hiệu châu Âu nhưng lại phụ thuộc nghiêm trọng vào stack ngoài châu Âu. Sự khác biệt này rất đáng kể.
Cách xử lý tuân thủ và khả năng kiểm toán
Đối với các chức năng như risk, finance hoặc reporting quản trị, khả năng truy vết quy trình quan trọng ít nhất ngang với chất lượng đầu ra.
Nhà cung cấp có thể thay thế được đến mức nào
Lock-in càng cao, rủi ro chiến lược càng lớn.
Phần giá trị nào vẫn nằm trong tầm kiểm soát của bạn
Nếu các luồng ra quyết định quan trọng của bạn hoàn toàn phụ thuộc vào các hệ thống bên ngoài, bạn đang chuyển giao quyền lực vận hành ra khỏi doanh nghiệp.

Từ giá đơn vị đến rủi ro hệ thống

Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) quyết định mua giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các bản demo, tính dễ sử dụng và chi phí ban đầu. Điều này có thể hiểu được, nhưng ngày nay cách tiếp cận đó chưa đủ toàn diện. Câu hỏi đúng không chỉ là “Giải pháp này có đáp ứng được nhu cầu của tôi không?”. Câu hỏi đầy đủ phải là “Giải pháp này có vẫn phù hợp với các ràng buộc về vận hành, quy định và chiến lược của tôi nếu bối cảnh địa chính trị xấu đi hoặc thay đổi không?”.

Ở đây, câu chuyện về dự án Manhattan trí tuệ nhân tạo không còn có vẻ xa vời nữa. Nếu Mỹ và Trung Quốc coi AI là hạ tầng quốc gia, mọi doanh nghiệp châu Âu ít nhất cũng nên tự hỏi mình đứng ở đâu trong bản đồ đó.

Lựa chọn quản lý: đối tác AI tốt nhất không chỉ là đối tác có nhiều tính năng nhất. Đó là đối tác giúp giảm bớt sự phơi nhiễm không cần thiết mà không làm chậm quá trình đổi mới.

Chính vì vậy, chủ quyền công nghệ không phải là chủ nghĩa tự cung tự cấp. Đó là khả năng đưa ra lựa chọn một cách có ý thức, phân tán rủi ro và duy trì quyền kiểm soát đối với các quy trình then chốt.

Kết luận: Nên theo dõi những gì trong những tháng tới và cần hành động như thế nào ngay hôm nay

Bài học hữu ích nhất không phải là chúng ta đang chứng kiến sự lặp lại của Dự án Manhattan. Không phải vậy. Bài học này cụ thể hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) giờ đây đã vượt ra khỏi phạm vi riêng của thị trường công nghệ và bước vào lĩnh vực chiến lược quốc gia.

Đối với một doanh nhân người Ý, sẽ rất hữu ích nếu theo dõi một số dấu hiệu trong những tháng tới: mức độ phối hợp thực tế giữa chính phủ Mỹ và ngành công nghiệp; việc chuyển hóa các định hướng chiến lược thành năng lực hoạt động; sự thay đổi trong lập trường của châu Âu giữa việc quản lý và đầu tư; và trên hết là cách những động thái này tác động đến lĩnh vực điện toán đám mây, các mô hình, quyền truy cập vào tài nguyên tính toán và quản trị dữ liệu.

Lựa chọn hợp lý nhất hiện nay không phải là chờ đợi sự rõ ràng tuyệt đối. Điều đó sẽ không sớm xảy ra. Lựa chọn hợp lý là xây dựng một chiến lược về trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp giữa đổi mới, tuân thủ quy định và giảm thiểu sự phụ thuộc chiến lược.

Trong một thế giới mà địa chính trị đã trở thành một phần của hệ sinh thái công nghệ, việc lựa chọn đối tác phù hợp cũng quan trọng không kém việc lựa chọn công cụ phù hợp.

Nếu bạn muốn xây dựng một chiến lược AI vững chắc hơn và phù hợp với bối cảnh châu Âu, hãy xem qua ELECTE, nền tảng data analytics được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để biến dữ liệu doanh nghiệp thành các quyết định vận hành rõ ràng, với cách tiếp cận phù hợp với nhu cầu của các doanh nghiệp châu Âu. Bạn có thể xem cách nó hoạt động và đánh giá xem nó có phù hợp với stack của mình hay không mà không gặp phải những phức tạp không cần thiết.