Là một quốc gia trong chuỗi cung ứng toàn cầu, Việt Nam có thể học hỏi và tận dụng những xu hướng này để tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Cuộc đua AI và hạ tầng bán dẫn 

Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ đạt 1.8 nghìn tỷ USD vào năm 2030, trong khi ngành bán dẫn cũng hướng tới mốc 1 nghìn tỷ USD. Đáng chú ý, thị trường chip AI đang tăng trưởng nhanh chóng, dự báo vượt 311 tỷ USD vào năm 2029, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 24.4%. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi sự phổ biến của AI tạo sinh (Generative AI) và làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng AI từ các "ông lớn" công nghệ như Meta và Microsoft.

Các quốc gia tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương đang nổi lên như động lực tăng trưởng mới nhờ các chính sách đầu tư mạnh vào AI và chuyển đổi số. Cuộc đua công nghệ ngày càng tập trung vào các node sản xuất tiên tiến (5nm, 3nm). Với mức tăng 94% trong đầu tư thiết bị sản xuất chip, ngành công nghiệp đang đặt niềm tin lớn vào tiềm năng của AI và dịch chuyển nguồn lực sang các công nghệ bán dẫn cao cấp. Các chuyên gia nhận định, Việt Nam cần nắm bắt xu thế này để tạo lợi thế dài hạn.

Ba hướng ứng dụng AI trong ngành bán dẫn 

Tại hội thảo “Giải pháp về ứng dụng AI trong ngành công nghiệp bán dẫn”, các chuyên gia đã đưa ra ba hướng ứng dụng chính mà các doanh nghiệp Việt Nam có thể tham khảo:

Phát hiện lỗi trong sản xuất: 

Việc tích hợp AI để phát hiện lỗi trong dây chuyền sản xuất chip đã trở thành yêu cầu bắt buộc. Các công cụ như Deep Network Designer hay Classification Learner cho phép xây dựng mô hình học sâu. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là đạt được độ chính xác cao trong môi trường sản xuất thực tế. Các yếu tố như ánh sáng, bụi bẩn, hoặc góc quay của linh kiện có thể gây ra lỗi nhận diện. Vì vậy, việc chuẩn hóa dữ liệu huấn luyện, từ xử lý hình ảnh đến gán nhãn, đóng vai trò cốt lõi để đảm bảo hiệu quả của mô hình AI.

Phát triển AI bền vững: 

Dù AI có thể giúp rút ngắn thời gian thiết kế chip lên tới 30% và tăng năng suất 25%, nhưng nó cũng làm tăng mức tiêu thụ năng lượng. Dự báo, các trung tâm dữ liệu AI có thể tiêu tốn tới 21% lượng điện năng toàn cầu vào năm 2030. Để giải quyết vấn đề này, các chuyên gia đề xuất chuyển từ mô hình AI tập trung sang các giải pháp phân tán như Edge AI hay on-device AI.

Các thiết bị thông minh như camera hoặc vi điều khiển tích hợp AI có thể xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm sự phụ thuộc vào hệ thống đám mây. Điều này không chỉ tiết kiệm điện năng gấp hàng trăm lần mà còn đảm bảo tốc độ xử lý theo thời gian thực, rất quan trọng trong môi trường công nghiệp.

Dự đoán lỗi với phần mềm AI: 

Thay vì chỉ phát hiện lỗi sau khi đã xảy ra, các mô hình học máy có thể giúp hệ thống chủ động cảnh báo nguy cơ lỗi dựa trên dữ liệu đầu vào theo thời gian thực. Đây là một bước tiến quan trọng trong chiến lược bảo trì dự đoán (predictive maintenance). Các nền tảng phần mềm như MATLAB và Simulink được nhiều tập đoàn toàn cầu tin dùng. Những công cụ này hỗ trợ xây dựng hệ thống kiểm tra hình ảnh bằng deep learning, xử lý dữ liệu, gán nhãn và triển khai mô hình AI một cách liền mạch, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng.

Cơ hội cho doanh nghiệp Việt Nam 

Trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển công nghệ cao là ưu tiên quốc gia, việc nắm bắt các xu hướng AI trong ngành bán dẫn là bước đi cần thiết. Các chương trình hỗ trợ khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ cao, như hội thảo do SIHUB và Ascendas Systems tổ chức, đang tạo cầu nối giúp các doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận nền tảng công nghệ quốc tế. Các công cụ như MATLAB và Simulink có thể giúp các startup rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và phát triển sản phẩm.

Việc ứng dụng AI không chỉ giúp các doanh nghiệp Việt Nam cải thiện hiệu suất và chất lượng sản phẩm mà còn là cơ hội để tạo lợi thế cạnh tranh trong chuỗi cung ứng công nghệ toàn cầu. Bằng cách đầu tư vào hạ tầng AI, đào tạo nhân lực và ứng dụng các giải pháp tiên tiến, Việt Nam có thể khẳng định vị thế của mình trong ngành công nghiệp bán dẫn đang phát triển mạnh mẽ.

Minh Trang