Không chỉ cổ phiếu công nghệ, chuyên gia chỉ ra các nhóm ngành có thể hưởng lợi từ làn sóng AI

Tổng quan về AI tại Việt Nam và cơ hội ở tầng ứng dụng

AI tại Việt Nam không chỉ là câu chuyện của một vài doanh nghiệp công nghệ. Theo các chuyên gia tại Gateway to Vietnam 2026 của SSI, cơ hội có thể đến từ tầng ứng dụng, nơi AI được tích hợp vào vận hành doanh nghiệp ở nhiều ngành: ngân hàng, chứng khoán, bán lẻ, khu công nghiệp, data center và ngành điện/năng lượng.

Trong phát biểu tại hội thảo ngày 3/6, Bradley Warden, Giám đốc điều hành kiêm Quản lý danh mục cấp cao tại Nomura Asset Management International, cho rằng AI khác với chu kỳ công nghệ trước ở chỗ nó thâm nhập vào năng lực suy luận và xử lý thông tin ở nhiều quy trình doanh nghiệp.

Ông nhấn mạnh AI có thể tác động rộng hơn khi được tích hợp vào hạ tầng tính toán, dữ liệu, bộ nhớ, phần mềm và vận hành thay vì chỉ bổ sung công cụ.

Với Việt Nam, câu chuyện AI có thể bắt đầu từ các ngành nơi AI có thể cải thiện vận hành, phân tích dữ liệu, phục vụ khách hàng và quản trị rủi ro mà không nhất thiết phải sở hữu các doanh nghiệp giống Nvidia hay Micron.

Những khu vực triển khai và ứng dụng tiềm năng tại Việt Nam

Theo ông Phạm Lưu Hưng, Giám đốc SSI Research, Việt Nam không cần cạnh tranh trực tiếp với Mỹ hay Trung Quốc về mô hình AI nền tảng mà sẽ tập trung vào tầng ứng dụng để nâng cao hiệu quả tài chính và vận hành.

• Trong nhóm công nghệ, FPT được xem là có vị thế phù hợp để hỗ trợ doanh nghiệp triển khai AI và tự động hóa, nhưng lợi nhuận từ AI còn ở giai đoạn đầu và điều quan trọng là khả năng thực thi.
• Trong lĩnh vực ngân hàng, Techcombank, VPBank và MB được cho là có thể tích hợp AI vào các quy trình như cá nhân hóa đề xuất và tối ưu vận hành.
• Trong chứng khoán, AI có thể hỗ trợ môi giới, chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu thị trường, quản trị rủi ro và vận hành back-office; theo SSI, AI đã được ứng dụng trong CNTT và vận hành.

Tại mảng bán lẻ và tiêu dùng, dữ liệu lớn về khách hàng và vận hành chuỗi cửa hàng cho thấy AI có thể nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả vận hành, ví dụ với hệ thống chuỗi nhà thuốc Long Châu (FRT).

Hạ tầng và dữ liệu là nền tảng cho AI

Một hướng khác là tập trung vào các doanh nghiệp có hạ tầng, khu đất hoặc khu công nghiệp phục vụ nhu cầu AI và công nghệ cao.

• Trong bối cảnh AI thúc đẩy nhu cầu về bán dẫn và năng lực tính toán, các khu công nghiệp như KBC hay Viglacera có thể trở thành nơi đặt cơ sở cho nhiều doanh nghiệp bán dẫn và công nghệ.
• Data center nội địa đang trở thành yếu tố then chốt, đặc biệt khi dữ liệu nhạy cảm và yêu cầu an toàn thông tin khiến doanh nghiệp tài chính cân nhắc sử dụng GPU trong nước hoặc thuê hạ tầng dữ liệu nội địa để chạy các mô hình AI nội bộ.
• Ngành năng lượng và logistics cũng được nhắc đến như các lĩnh vực hưởng lợi từ hạ tầng AI mở rộng và tối ưu chu trình.

Khung nhìn tổng thể và rủi ro triển khai

Theo Bradley Warden và ông Phạm Lưu Hưng, AI có thể tạo ra tác động lan tỏa rộng hơn qua các ngành có dữ liệu, khách hàng và quy trình vận hành cần tối ưu mà không hẳn dẫn đến một “Nvidia Việt Nam” trong ngắn hạn.

Ở Việt Nam, câu chuyện AI có thể chuyển từ tầng xây dựng mô hình nền tảng sang tầng ứng dụng, mở ra cơ hội phân bổ rộng hơn cho các ngành có dữ liệu và hạ tầng cần tối ưu. Các mô hình AI phổ biến như Claude, Gemini hay ChatGPT được xem là công cụ để thử nghiệm và triển khai trong các doanh nghiệp tài chính và phi tài chính, song đòi hỏi quản trị rủi ro và giám sát về chất lượng kết quả.