Từ ngân hàng số đến siêu máy tính: Cách AI cách mạng hoá hiệu suất kinh doanh

Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ bán dẫn đang trải qua những bước tiến đột phá, không chỉ thúc đẩy các ngành sản xuất, tài chính mà còn mở ra những tiềm năng mới trong thiết kế vi mạch và trí tuệ nhân tạo.

Từ việc tối ưu hệ sinh thái số trong ngân hàng, ứng dụng AI vào thiết kế chip, đến những giải pháp cải thiện hiệu suất tính toán, các sáng kiến mới đang giúp AI và bán dẫn ngày càng phát triển mạnh mẽ hơn, thực sự là nền tảng vững chắc cho kỷ nguyên số.

Bước đột phá từ VPBank

Không ở đâu xa, tại Việt Nam, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) đã nhận thức được vai trò của công nghệ, đặc biệt là AI, từ rất sớm và kiên định lựa chọn làm chủ công nghệ thay vì chỉ đơn thuần đi theo xu hướng thị trường.

Chia sẻ trong Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC) 2025, ông Bùi Hải Quân, Phó chủ tịch VPBank cho biết, ngân hàng này đã xây dựng một hệ sinh thái số liền mạch và mạnh mẽ kết nối chặt chẽ các công ty thành viên trong tập đoàn, hoạt động đa lĩnh vực từ ngân hàng đến tài chính tiêu dùng, chứng khoán, bảo hiểm số…

Tất cả hệ sinh thái của VPBank đều lấy công nghệ làm trọng tâm, như ứng dụng VPBank NEO có hơn 10 triệu người dùng, xử lý 600 triệu giao dịch mỗi năm, OPES (bảo hiểm) đạt doanh thu 2.600 tỷ đồng năm 2024 với chỉ 110 nhân sự.

Đặc biệt, Cake by VPBank, ra mắt đầu năm 2021, đến nay trở thành ngân hàng số hàng đầu Việt Nam với chỉ 250 nhân sự, nhưng phục vụ tới 5 triệu khách hàng, xử lý trung bình 700.000 hồ sơ cấp tín dụng mỗi tháng.

Cũng theo ông Quân, VPBank xác định rõ tầm nhìn chiến lược trong việc trở thành cầu nối đưa Việt Nam hội nhập sâu rộng với thế giới, thông qua các nền tảng số mạnh mẽ, đưa công nghệ tiên tiến nhất về Việt Nam, đồng thời giới thiệu năng lực công nghệ và đổi mới sáng tạo của Việt Nam ra quốc tế.

Ở quy mô startup, dù chỉ mới ra đời cách đây hai năm nhưng ứng dụng hỏi đáp thông minh được phát triển bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo mang tên AI Hay do các nhà sáng lập Trần Quang Đức, Nguyễn Thọ Chương và Nguyễn Hoàng Hiệp phát triển đến nay đã ghi dấu ấn với khoảng 15 triệu người dùng. Con số này khẳng định vị trí là một trong những nền tảng AI-first (AI được đặt làm cốt lõi trong việc thiết kế và vận hành) hàng đầu tại Việt Nam.

Với nền tảng kinh nghiệm vững chắc trong việc xây dựng các sản phẩm công nghệ tiêu dùng quy mô lớn của các đồng sáng lập, AI Hay đã được ra đời với một mục tiêu rõ ràng là xây dựng một nền tảng tìm kiếm và tương tác AI tin cậy và thuần Việt do đội ngũ 100% kỹ sư người Việt phát triển, giúp người dùng tiếp cận tri thức toàn cầu một cách dễ dàng nhất.

Với sự hỗ trợ hạ tầng từ AWS, họ mạnh dạn đầu tư hàng triệu USD cho hạ tầng điện toán đám mây để phát triển gói nâng cao với nhiều tính năng cao cấp mà chi phí chỉ bằng một nửa các công cụ AI trên thế giới. Đặc biệt, phiên bản này hoàn toàn miễn phí cho sinh viên Việt Nam, bởi AI Hay tin rằng, hỗ trợ thế hệ trẻ tiếp cận AI một cách dễ dàng và hiệu quả là cách tốt nhất để góp phần nhỏ bé của mình vào sự phát triển của đất nước.

Hiện nay, AI Hay đang hướng tới việc trở thành một hệ sinh thái toàn diện, nơi người dùng không chỉ tìm kiếm thông tin đa ngôn ngữ, mà còn có thể tương tác, học tập, và giải quyết các công việc hàng ngày nhanh chóng, hiệu quả, chỉ với một chiếc điện thoại thông minh. Tầm nhìn ấy xuất phát từ niềm tin rằng, tri thức là chìa khóa để nâng tầm đất nước.

"Chúng tôi tin rằng AI không chỉ dành cho các chuyên gia hay tập đoàn lớn. AI phải bắt đầu từ những điều gần gũi nhất: giúp một sinh viên nghiên cứu tốt hơn, một giảng viên giảng dạy hiệu quả hơn. Khi tri thức được mở rộng, tương lai của đất nước cũng sẽ rộng mở hơn", ông Chương chia sẻ.

Trên thế giới, ngành ô tô đang trải qua sự thay đổi lớn khi chuyển từ mô hình dựa trên phần cứng sang phần mềm, trong đó, AI đóng vai trò trung tâm. Trước đây, mỗi xe chỉ có một số bộ điều khiển điện tử đơn giản (ECU), nhưng hiện nay số lượng này đã tăng lên hàng trăm, khiến việc quản lý trở nên phức tạp. Để giải quyết vấn đề này, ngành công nghiệp đang hướng đến mô hình xe định nghĩa bằng phần mềm (SDV), trong đó AI giúp tối ưu hóa hiệu suất, tăng cường an toàn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Ông Daniel Weyl, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách Automotive, NXP cho biết, một trong những bước đột phá quan trọng là Edge AI, tức là di chuyển khả năng xử lý AI từ đám mây xuống ngay trong xe. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng tốc độ phản hồi của các hệ thống quan trọng như phanh khẩn cấp, điều hướng tự động trong điều kiện giao thông phức tạp. Thay vì phụ thuộc vào kết nối internet, xe có thể tự đưa ra quyết định ngay lập tức, nâng cao đáng kể độ an toàn và hiệu quả vận hành.

Bên cạnh đó, các nhà sản xuất đang tập trung gom nhóm chức năng vào một số bộ điều khiển trung tâm thay vì sử dụng hàng trăm ECU phân tán, giúp giảm chi phí, đơn giản hóa thiết kế và tạo ra những chiếc xe linh hoạt hơn.

Trong tương lai, ông Daniel cho biết, AI sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của xe tự lái, từ tối ưu hóa năng lượng đến cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, đòi hỏi ngành công nghiệp phải đầu tư mạnh vào dữ liệu và nền tảng phần mềm mở.

Cuộc cách mạng về hiệu suất tính toán

Trong ngành hàng hải vốn chiếm hơn 90% lưu lượng vận chuyển hàng hóa toàn cầu, các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức như quy định phức tạp, thiếu hụt nhân lực và quá tải dữ liệu. Theo bà Mika Tanaka từ Furuno (Nhật Bản), AI có thể giúp tự động hóa quy trình tuân thủ, hỗ trợ đào tạo thuyền viên và tối ưu hóa vận hành tàu biển.

“Các con tàu hiện đại thu thập hơn 20GB dữ liệu mỗi ngày về động cơ, hàng hóa và thời tiết nhưng việc phân tích thủ công vẫn quá tải và kém hiệu quả. AI có thể đóng vai trò như một người hướng dẫn và kho tri thức, giúp bảo tồn chuyên môn đồng thời khuyến khích việc học tập liên tục cho các chuyên gia hàng hải”, bà nói.

AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu thời gian thực, từ giám sát động cơ đến dự đoán thời tiết, giúp tối ưu hóa hành trình và tăng cường an toàn hàng hải. Một dự án tiêu biểu của Furuno là hợp tác với AIRMATIC để triển khai hệ thống AI hỗ trợ vận hành tàu thuyền, bao gồm xử lý tài liệu tuân thủ, điều hướng thông minh và bảo trì dự đoán.

Theo bà Tanaka, việc ứng dụng AI không chỉ giúp giảm chi phí, tăng hiệu suất mà còn góp phần xây dựng một ngành hàng hải thông minh và bền vững hơn.

Cũng chỉ ra vấn đề tương tự, bà Anna Goldie, chuyên gia cấp cao về nghiên cứu khoa học của Google DeepMind nhận định rằng trong khi nhu cầu tính toán của AI đang tăng trưởng theo cấp số nhân, năng lực phần cứng lại không theo kịp, tạo ra một khoảng cách ngày càng lớn.

“Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, cần rút ngắn chu kỳ thiết kế chip, cải tiến các thuật toán và tận dụng tối đa dữ liệu. Trong tương lai, AI không những giúp cải tiến phần cứng còn góp phần định hình những đột phá trong nhiều lĩnh vực khác, từ y tế, tài chính đến sản xuất công nghiệp”, bà Anna nói.

Chia sẻ với cộng đồng doanh nghiệp tại AISC 2025, bà Anna giới thiệu phương pháp AlphaChip sử dụng AI để tối ưu hóa bố cục linh kiện trên chip, giúp giảm độ trễ, tiết kiệm điện năng và tối ưu diện tích sản xuất. AI có thể cải thiện quá trình thiết kế chip bằng cách rút ngắn thời gian và nâng cao hiệu suất sản phẩm. AlphaChip đã được áp dụng vào các thế hệ Google TPUs gần đây, mang lại hiệu quả đáng kể so với phương pháp thiết kế truyền thống.

Thời gian gần đây, AI cũng đã và đang thúc đẩy những tiến bộ đáng kể trong nghiên cứu và phát triển vật liệu. Một trong những bước đột phá đáng chú ý là việc Google DeepMind sử dụng AI để khám phá hơn 22.000 cấu trúc tinh thể mới, trong khi Microsoft đã ứng dụng mô hình học sâu để dự đoán chính xác tính chất vật liệu trong nhiều điều kiện nhiệt độ và áp suất khác nhau. Điều này giúp tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô phỏng nguyên tử.

“Các mô hình AI hiện đại có thể dự đoán tính chất vật liệu trong nhiều điều kiện nhiệt độ và áp suất khác nhau, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô phỏng nguyên tử. Để AI thực sự cách mạng hóa khoa học vật liệu, ngành công nghiệp phải chấp nhận dữ liệu quy mô lớn mở và hợp tác phát triển mô hình”, ông Tomoki Nagai từ JSR một công ty hóa chất B2B của Nhật Bản, nhận định. 

Trong khi đó, ông Trần Thanh Long, giáo sư Đại học Warwick cho biết, thế giới đang ghi nhận nhiều nỗ lực để giúp gia tăng sức mạnh cho AI và công nghệ bán dẫn. Chẳng hạn, ông đề cập cách sử dụng bộ nhớ lưu trữ và lý thuyết Bayes để cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng của trí tuệ nhân tạo (AI). Bộ nhớ lưu trữ giúp AI ghi nhớ thông tin lâu dài và sử dụng dữ liệu quá khứ để tối ưu hóa quyết định.

“Lý thuyết Bayes hỗ trợ AI trong việc điều chỉnh xác suất dự đoán dựa trên dữ liệu mới, giúp hệ thống học tập nhanh chóng và hiệu quả hơn. Sự kết hợp này làm giảm yêu cầu về tài nguyên tính toán trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác cao”, ông Long nói.

Ngoài ra, phương pháp này giúp AI hoạt động mượt mà hơn trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, sản xuất công nghiệp và tự động hóa. Đặc biệt, AI có thể xử lý dữ liệu tốt hơn mà không cần dựa quá nhiều vào các trung tâm dữ liệu lớn, giúp tiết kiệm chi phí và tài nguyên. Nhờ đó, các hệ thống thông minh hơn, hiệu quả hơn và có khả năng tự điều chỉnh mà không cần đến lượng dữ liệu khổng lồ.

Bà Ngân Vũ từ Google DeepMind giới thiệu một hướng nghiên cứu đề xuất sử dụng mạng nơ-ron mạch để tạo ra các thiết kế mạch logic hiệu quả. Bằng cách áp dụng thuật toán mô phỏng và các kỹ thuật tối ưu hóa khác, nhóm chuyên gia của bà đang hướng đến việc rút ngắn chu trình thiết kế mạch từ khâu ý tưởng đến sản phẩm thực tế.

Một trong những thách thức lớn là cân bằng giữa độ chính xác và hiệu suất của mạch, đảm bảo rằng thiết kế không chỉ hoạt động chính xác mà còn tiết kiệm tài nguyên. Tuy nhiên, nếu có thể rút ngắn khoảng cách giữa phần mềm AI và phần cứng, nhiều cơ hội mới trong ngành công nghiệp bán dẫn sẽ được mở ra.

“Áp dụng AI vào thiết kế mạch điện hứa hẹn sẽ thay đổi cách ngành bán dẫn hoạt động, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và đưa ra những thiết kế tối ưu hơn”, bà Ngân Vũ cho biết.