QAC Online: Như ta thấy trong bài viết của D. Medvedev, cái nhìn tại Nga về quản trị phát triển của AI có thiên hướng nhấn mạnh nguy hiểm mà AI có thể đem lại. Thiên hướng này có phần nào đó xuất phát từ thực tế: Trong bối cảnh bị bao vây cấm vận như hiện nay và do các nguyên do khác, Nga không nằm trong số các nước có thế mạnh về phát triển AI mô hình lớn. Trong khi có quan điểm lo ngại về các AI nền tảng khổng lồ có thể dẫn đến các hệ quả không tốt, Nga hiện nay mặc dù nỗ lực xây dựng hệ sinh thái AI riêng, nhưng không đặt mục tiêu (và cũng không thể) cạnh tranh về AI mô hình lớn. Điều đó không có nghĩa là Nga không nỗ lực phát triển AI phục vụ cho nhu cầu phát triển. Nga tập trung vào AI ứng dụng và mô hình AI nhỏ, phục vụ trực tiếp cho nhu cầu doanh nghiệp và người dùng. Chiến lược này có thể cho phép Nga với chi phí thấp, trong điều kiện hạn chế chip và cloud phương Tây, vẫn có thể tận dụng các lợi thế AI đem lại.
Các bài viết và thông tin dưới đây thể hiện rõ hướng đi này.
Thị trường AI dẫn dắt cải tổ
Tác giả: Igor Nikitin
Năm 2025, thị trường AI bước vào giai đoạn tái cấu trúc mang tính hệ thống. Việc các công ty châu Âu và Mỹ rút khỏi thị trường Nga, sự gia tăng cạnh tranh và việc các bộ chuẩn đánh giá trước đây trở nên khó so sánh hơn đã trùng với làn sóng triển khai AI quy mô lớn trong môi trường doanh nghiệp — 92% trong khối doanh nghiệp lớn và 68% trong khối doanh nghiệp nhỏ. Chương trình nghị sự của thị trường đã dịch chuyển theo hướng:
- hiệu quả thực tế
- khả năng kiểm soát
- khả năng tái tạo của các giải pháp AI
Hiện nay tại Nga, quá trình phát triển các hệ thống AI nội địa vẫn tiếp tục, đồng thời xu hướng hướng sang phương Đông ngày càng mạnh, hình thành một quỹ đạo phát triển riêng của thị trường. Những quá trình này sẽ ảnh hưởng đến chiến lược của các công ty và định hình sự phát triển của ngành trong năm 2026.
AI trên thế giới: tổng kết năm 2025
Đến năm 2025, thị trường AI toàn cầu đã chuyển dịch dứt khoát từ phát triển các mô hình riêng lẻ sang xây dựng các hệ thống ứng dụng cho doanh nghiệp. Điểm cạnh tranh chính trở thành hạ tầng AI, bao gồm:
- các giải pháp agent (AI tác nhân)
- các nền tảng
- các phương thức tích hợp AI vào quy trình kinh doanh
Vai trò của các công cụ rút ngắn chu kỳ phát triển tăng mạnh. Các nền tảng như Lovable và Replit đã tăng tốc quá trình chuyển từ ý tưởng sang sản phẩm hoàn chỉnh. Thị trường AI phục vụ lập trình đã tăng gấp 5 lần, đạt quy mô 4 tỷ USD.
Trên thực tế, điều này thể hiện ở việc ủy quyền công việc cho AI:
- 62% tổ chức đã sử dụng AI-agent
- trong đó 39% đang thử nghiệm
- 23% đang triển khai ở quy mô lớn
Sự gia tăng tính tự chủ của AI làm nổi bật vấn đề:
- khả năng kiểm soát
- khả năng mở rộng
Các công ty nền tảng bắt đầu mở rộng quyền truy cập của AI-agent vào:
- dữ liệu
- quy trình kinh doanh
Đồng thời thị trường bắt đầu tìm kiếm các tiêu chuẩn kỹ thuật chung. Giao thức MCP của Lovable đã kết nối hơn 10.000 máy chủ, giúp đơn giản hóa việc tương tác giữa các AI-agent và các dịch vụ chính. Tuy nhiên, kỳ vọng của doanh nghiệp không hoàn toàn được đáp ứng. Nhiều công ty đã gặp phải “cao nguyên công nghệ” (technological plateau). Trong khu vực doanh nghiệp, điều này thể hiện qua khoảng cách giữa:
- thử nghiệm (pilot)
- vận hành thực tế
Trong 38% công ty đã triển khai AI, chỉ 11% có thể mở rộng hệ thống AI-agent, chủ yếu do hạ tầng CNTT cũ kỹ. Các quy luật mở rộng (scaling laws) bắt đầu gặp phải hiệu ứng lợi nhuận giảm dần. Việc đơn giản tăng:
- năng lực tính toán
- khối lượng dữ liệu
không còn đảm bảo sự tăng trưởng theo cấp số nhân của phát triển AI.
Thị trường AI tại Nga năm 2025
Thị trường AI của Nga phát triển trong điều kiện bị hạn chế tiếp cận công nghệ phương Tây, điều này đã thúc đẩy nhanh quá trình hình thành:
- các mô hình AI nội địa
- hạ tầng AI riêng
Trọng tâm chuyển sang các công ty công nghệ Trung Quốc, những doanh nghiệp đã trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái công nghệ Nga, giúp nước này tránh bị cô lập và tiếp tục phát triển công nghệ. Thị trường Nga phát triển theo hai hướng chính:
Sber đặt cược vào:
- các mô hình open weights
- việc điều chỉnh các mô hình này cho nhu cầu doanh nghiệp
Yandex tập trung vào:
- nền tảng cloud khép kín
- hệ sinh thái thiết bị người dùng
Các mô hình AI của Nga đã đạt mức chất lượng tương đương các giải pháp open-source hàng đầu thế giới.
Ví dụ:
- GigaChat Ultra Preview (Sber) vượt DeepSeek V3.1 trong một số chỉ số
- Alice AI LLM (Yandex) trong phân tích kịch bản kinh doanh đạt kết quả cao hơn DeepSeek V3.1 và Qwen3-235B khoảng 60%
Song song, xuất hiện các mô hình chuyên biệt:
- Kodify-Nano (MTS) cho lập trình
- T-Pro 2.0 (T-Bank) dựa trên Qwen3-32B cho nhận dạng giọng nói
Hiện nay hơn 70% công ty sử dụng các mô hình open-source từ châu Á.
Thách thức chính của giai đoạn tiếp theo không phải là mở rộng công nghệ, mà là biến các giải pháp AI tích hợp thành trải nghiệm người dùng ổn định và dễ hiểu.
Dự báo thị trường AI
Năm 2026, thị trường AI sẽ chuyển trọng tâm từ mở rộng năng lực mô hình sang ứng dụng thực tế và kiểm soát hệ thống. AI sẽ vượt ra khỏi dạng chatbot, trở thành môi trường vận hành có thể trực tiếp tương tác với giao diện số thông qua công nghệ Computer Use. Ví dụ: Tại Trung Quốc đã phát triển AI-agent cho logistics có thể:
- tự tìm hàng
- đặt chỗ kho
- làm thủ tục hải quan
- thanh toán thuế qua cổng crypto
Tại Nga, công nghệ xe tải tự hành đang phát triển nhanh. Tổng quãng đường chạy thử của các phương tiện này ước tính khoảng 40 triệu km. Nhà nước đang tích cực trợ cấp thử nghiệm các phương tiện tự động hóa cao.
Sau 20 năm phát triển phần mềm và bán hàng B2B, một thay đổi nền tảng đang xuất hiện: từ bỏ khái niệm “chuyển đổi số” truyền thống. Thay vào đó xuất hiện mô hình:AI-native rewrites.Tức là:
- quy trình kinh doanh được thiết kế ngay từ đầu cho AI
- con người chỉ tập trung vào giám sát và quyết định ở các điểm quan trọng
AI-agent trong doanh nghiệp:
Tại Nga 60% doanh nghiệp lớn quan tâm đến triển khai AI-agent để tự động hóa công việc thường nhật. Khi tính tự chủ của AI tăng lên, các công ty sẽ:
- tối ưu hóa việc sử dụng token
- hạn chế giao dịch tự động của AI
- tăng cường giám sát của con người
Một xu hướng mới là chuyển từ: SEO → GEO.Tức là: tối ưu nội dung cho AI tìm kiếm và tổng hợp thay vì cho công cụ tìm kiếm truyền thống. Lưu lượng truy cập từ công cụ tìm kiếm vào website có thể giảm 30%, vì người dùng ngày càng giao việc tìm kiếm thông tin cho AI thay vì tự đọc các liên kết.
Cách mạng của các mô hình nhỏ:
Một xu hướng quan trọng của năm 2026 là sự nổi lên của các mô hình AI nhỏ. Ví dụ:
DeepSeek-Lite (V3 Edge) tại Trung Quốc:
- chất lượng gần GPT-4o-mini
- chi phí vận hành giảm 75%
Tại Nga, xu hướng này bắt đầu xuất hiện. Ví dụ: A-vibe của AvitoTech
- mô hình ngôn ngữ cho xử lý văn bản quảng cáo
- 8 tỷ tham số
- tokenization tối ưu cho tiếng Nga và tiếng Anh
- tốc độ suy luận nhanh hơn Qwen3-8B khoảng 15–20%
Kết luận
Thị trường AI đã bước vào giai đoạn trưởng thành. Sự gia tăng khả năng công nghệ không còn tự động tạo ra lợi ích kinh tế. Năm 2025 cho thấy khoảng cách giữa:
- tốc độ phát triển AI
- khả năng tổ chức tích hợp AI vào quy trình thực tế
Trong năm 2026, trọng tâm sẽ chuyển từ mở rộng quy mô → chất lượng kiến trúc hệ thống và khả năng kiểm soát AI. Trong bối cảnh đó, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn phụ thuộc vào sức mạnh của mô hình, mà phụ thuộc vào khả năng xây dựng hệ sinh thái AI hiệu quả về kinh tế và có thể kiểm soát. Chính tại điểm này, những người dẫn đầu thị trường mới sẽ xuất hiện trong năm tới.
Nguồn: Expert.ru 2/2026
Chủ quyền trí tuệ
Tác giả: Andrey Pankov, Tổng giám đốc “HiTech”
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn chỉ là một xu hướng công nghệ — nó đã trở thành một chiến trường mới cho sự thống trị công nghiệp toàn cầu trong nhiều thập kỷ tới. Nhu cầu đối với các bộ tăng tốc mạng nơ-ron trên thị trường thế giới đang tăng ổn định. Hiện nay, thị trường các giải pháp phần cứng cho AI do tập đoàn Mỹ Nvidia kiểm soát, và các hệ thống học máy cũng như AI tạo sinh trên toàn cầu đều vận hành trên thiết bị của họ. Đối với Nga, cục diện này đồng nghĩa với sự phụ thuộc mang tính критическая (nghiêm trọng) vào thiết bị nước ngoài, cùng với nhu cầu cấp thiết phải bảo vệ dữ liệu cá nhân và hạ tầng trọng yếu.
Những mối đe dọa không thể bỏ qua:
Các sắc lệnh gần đây của Donald Trump nhằm thúc đẩy phát triển AI tại Mỹ và đồng thời kiềm chế sự phát triển của AI tại Trung Quốc thông qua việc siết chặt kiểm soát xuất khẩu là tín hiệu cho thấy việc kiểm soát công nghệ đang ngày càng bị thắt chặt, bao gồm cả đối với Nga.
Các hạn chế đối với việc cung cấp thiết bị từ Nvidia, AMD và các nhà sản xuất Mỹ và châu Âu khác đang tạo ra sự thiếu hụt mang tính nhân tạo đối với các giải pháp AI hiệu năng cao tại các quốc gia thuộc “Global South”.
XU HƯỚNG RÕ RÀNG: SỰ ĐỐI ĐẦU CÔNG NGHỆ ĐANG GIA TĂNG, VÀ SỰ PHỤ THUỘC VÀO GIẢI PHÁP CỦA CÁC CÔNG TY PHƯƠNG TÂY BIẾN NHỮNG QUỐC GIA TỤT HẬU THÀNH NHỮNG PHỤ TRỢ KINH TẾ CÓ THỂ BỊ KIỂM SOÁT
Sự phụ thuộc công nghệ khiến hạ tầng số của Nga trở thành mục tiêu dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa mạng và cưỡng ép công nghệ. Các giải pháp phần cứng AI nhập khẩu mở ra những hướng tấn công thông qua các lỗ hổng phần cứng, ví dụ như các cuộc tấn công kiểu Spectre và Meltdown, cho phép đọc bộ nhớ được bảo vệ thông qua đặc điểm kiến trúc của chip phương Tây.
Những lỗ hổng tiềm ẩn chưa được phát hiện có thể làm sai lệch các tham số số học của mô hình AI, khiến hệ thống:
- đưa ra kết quả sai
- hoặc truyền tải thông tin mật ở mọi cấp độ
Nguy cơ phá hoại có chủ đích đối với hạ tầng số của Nga thông qua các cơ chế điều khiển từ xa tích hợp trong thiết bị nhập khẩu khiến việc phát triển và sản xuất các bộ tăng tốc AI nội địa trở thành vấn đề an ninh quốc gia.
Điều gì đang diễn ra trên thị trường AI Nga?
Ngành AI nội địa của Nga đang tăng trưởng tích cực, nhưng đối mặt với các vấn đề mang tính hệ thống: nguồn cung bộ tăng tốc nội địa hạn chế;thiếu tiêu chuẩn hạ tầng thống nhất cho AI trong cơ quan nhà nước;đầu tư R&D chưa đủ.
Tại Nga đã có các giải pháp cạnh tranh cho AI an toàn. Ví dụ, công ty chúng tôi đã phát triển các bộ tăng tốc AI dựa trên bộ xử lý tensor với kiến trúc riêng LinQ H.
Các bộ xử lý này:
- có hiệu năng tương đương các sản phẩm nước ngoài
- tích hợp hệ thống bảo mật bảo vệ dữ liệu quan trọng
- tương thích hoàn toàn với nền tảng phần cứng và phần mềm Nga
- tối ưu cho thị giác máy tính và phân tích dự đoán
Hiện công ty đang phát triển thế hệ tiếp theo LinQ H2, cho phép:
- giải quyết các bài toán học máy
- làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn
Những phát triển tương tự cũng đang được tiến hành tại nhiều trung tâm thiết kế vi điện tử khác ở Nga.
THEO TÍNH TOÁN CỦA CHÚNG TÔI, ĐỂ ĐẠT ĐƯỢC CHỦ QUYỀN CÔNG NGHỆ, CẦN XÂY DỰNG NĂNG LỰC SẢN XUẤT ÍT NHẤT 10 TRIỆU BỘ XỬ LÝ VÀ THIẾT BỊ LIÊN QUAN MỖI NĂM, đủ đáp ứng nhu cầu của các ngành kinh tế trọng yếu, quản lý nhà nước, cũng như trang bị cho robot và hệ thống tự động hóa.
Để đạt được quy mô này cần đầu tư lớn vào việc xây dựng và hiện đại hóa các nhà máy bán dẫn với tiến trình dưới 28 nm, mất ít nhất 5–7 năm, với điều kiện phát triển mạnh mẽ và hợp tác công nghệ với các quốc gia thân thiện.
Yếu tố bị đánh giá thấp:
Trong cạnh tranh toàn cầu, Nga có những lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực điện toán đám mây AI:
- khí hậu lạnh giúp tiết kiệm tới 40% chi phí làm mát
- vùng phía Bắc cung cấp làm mát tự nhiên 8–10 tháng mỗi năm
- điện từ các nhà máy thủy điện Siberia thuộc loại rẻ nhất thế giới
- vùng Viễn Đông rộng lớn, mật độ dân cư thấp, phù hợp xây dựng trung tâm dữ liệu quy mô lớn
Ngoài ra, khu vực này còn:
- có kết nối trực tiếp với thị trường châu Á
- thông qua cáp quang biển
- và hệ thống vệ tinh băng rộng đang được phát triển
Việc tụt hậu công nghệ không thể giải quyết chỉ bằng cách thay thế nhà cung cấp nước ngoài. Cần thúc đẩy các nhà phát triển trong nước tạo ra thế hệ giải pháp mới, gắn hiệu năng với các nhiệm vụ chuyên biệt. Toàn bộ hệ sinh thái công nghệ — từ phần cứng đến ứng dụng — sẽ:
- được bảo vệ về an ninh mạng
- đồng thời đào tạo nhân lực trong các lĩnh vực:
- vi điện tử
- điện tử
- CNTT
- an ninh mạng
Ngày nay, vấn đề không chỉ là cạnh tranh công nghệ, mà là khả năng xây dựng hạ tầng số riêng đảm bảo chủ quyền AI.
Nhà nước cần đặt trọng tâm vào các nhà phát triển nội địa,thúc đẩy sản xuất vi xử lý AI.Các chương trình quốc gia mang tính hệ thống sẽ giúp:
- tránh phụ thuộc nghiêm trọng
- đảm bảo an ninh kinh tế, quốc phòng
- và kiểm soát các ngành chiến lược
Nguồn: Expert.ru 2025
Tổng hợp thông tin: Người dân Nga với việc sử dụng AI
Theo nghiên cứu của các dịch vụ “Rabota.ru” và “SberPodbor
Gần như cứ sáu nhà quản lý được khảo sát ở Nga thì có một người (17%) đã triển khai) trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình làm việc, thêm một phần ba (31%) dự định sẽ thực hiện trong tương lai,
17% nhà tuyển dụng được hỏi đã triển khai các sản phẩm và dịch vụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), thêm 31% dự định sẽ làm điều đó trong tương lai gần”, — nghiên cứu cho biết.
vấn đề chính khi triển khai AI mà các nhà tuyển dụng nêu ra là thiếu chuyên môn và kiến thức nội bộ của nhân viên (45%).
Theo kết quả khảo sát, các vấn đề về an ninh mạng và bảo mật dữ liệu khiến 18% người tham gia lo ngại. Chi phí đầu tư ban đầu cao và khối lượng hoặc chất lượng dữ liệu không đủ để huấn luyện mô hình là điều 9% người được hỏi đề cập.
Thêm 8% người Nga cho biết thiếu các tiêu chuẩn nội bộ về việc sử dụng AI một cách có đạo đức, còn 5% cho rằng thiếu một chiến lược rõ ràng từ phía lãnh đạo.
Trong số các khó khăn khác:
- sự kháng cự)của nhân viên trước thay đổi (27%)
- khó khăn trong việc tích hợp AI với các hệ thống và quy trình lỗi thời (27%)
- thiếu nguồn lực tài chính cho các dự án dài hạn (23%)
Khảo sát của hh.ru được thực hiện từ ngày 22 đến 24 tháng 1 năm 2026 với sự tham gia của 3.059 người :
Cứ bảy người Nga được khảo sát thì có một người (14%) bắt đầu rời khỏi nơi làm việc sớm hơn sau khi chuyển các công việc mang tính lặp lại cho trí tuệ nhân tạo, và 10% cho biết có nhiều năng lượng và thời gian hơn nhờ sự hỗ trợ của AI,
“14% nhân viên đã chuyển các công việc mang tính lặp lại cho các mạng nơ-ron và bắt đầu về nhà sớm hơn, còn 10% người tham gia khảo sát có thêm sức lực và thời gian cho công việc”, — nghiên cứu cho biết.
Những người thường xuyên nhất báo cáo về việc giảm làm thêm giờ và có thể về đúng giờ là:
- luật sư (31%)
- nhân viên khoa học và giáo dục (23%)
- chuyên gia IT (19%)
Ngoài ra, 46% người được hỏi cho biết AI giúp họ освоить (tiếp thu/ học được) các kỹ năng mới cần thiết cho công việc và sự nghiệp, còn 45% отмечают (ghi nhận) sự gia tăng năng suất và hiệu quả.
Đối với 40% người Nga, công việc trở nên thú vị hơn, và 26% người tham gia khảo sát thừa nhận rằng nhờ AI họ ít mắc lỗi hơn, đặc biệt là trong nhóm специалистов tài chính và kế toán (41%).
Theo nghiên cứu của công ty fintech YuMoney
Hơn một nửa người Nga (54%) tin rằng trong vòng một hoặc hai năm tới, các mạng nơ-ron sẽ trở thành công cụ bắt buộc giống như Excel và các ứng dụng nhắn tin,
“Hơn một nửa (54%) người được khảo sát tin rằng trong vòng một đến hai năm tới, các mạng nơ-ron sẽ trở thành công cụ bắt buộc giống như Excel và các ứng dụng nhắn tin”, — các nhà phân tích cho biết.
Khảo sát cho thấy có bao nhiêu người Nga đánh giá công việc do AI thực hiện là làm qua loa
Trong quá trình khảo sát cũng thấy rằng trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng chuyển từ hạng mục công nghệ mới sang nhóm công cụ làm việc hàng ngày đối với doanh nghiệp Nga..Theo đó, 70% doanh nhân đã tích hợp mạng nơ-ron vào quy trình của mình, tuy nhiên họ làm điều này với sự thận trọng mang tính thực dụng, vẫn giữ các chức năng quản lý chủ chốt cho con người.Trong khi đó, chỉ có 23% người được hỏi hoàn toàn không thấy sự cần thiết sử dụng mạng nơ-ron – điều này cho thấy số người hoài nghi ngày càng giảm.
Các nhà phân tích cho thấy mạng nơ-ron постепенно (dần dần) trở thành công cụ hàng ngày.“Hơn một nửa (53%) doanh nhân sử dụng mạng nơ-ron thường xuyên trong công việc, thêm 16% sử dụng thỉnh thoảng. 5% chỉ mới изучают (tìm hiểu) vấn đề, và 3% sẵn sàng bắt đầu sử dụng trong thời gian gần. Chỉ 23% không sử dụng mạng nơ-ron và cũng không có kế hoạch làm điều đó”.
Hơn nữa, gần một nửa (44%) chỉ sử dụng các phiên bản miễn phí của mạng nơ-ron, một phần tư (26%) chi từ 1 đến 5 nghìn rúp mỗi tháng, 16% chi hơn 10 nghìn, 12% chi dưới 1 nghìn, và 2% chi từ 5 đến 10 nghìn rúp mỗi tháng.
Tuy nhiên, các nhà phân tích viết rằng hiện nay mạng nơ-ron trong doanh nghiệp Nga скорее (chủ yếu) là một trợ lý thực thi, hơn là một “nhân viên” đầy đủ.
Điều này được xác nhận qua cách các doanh nhân định nghĩa vai trò của chúng:
- 37% coi đó là “trợ lý thực thi, không biết mệt mỏi”
- thêm 23% coi là biên tập viên và hiệu đính, giúp cải thiện công việc của con người
- 16% воспринимают (coi) AI như một công cụ tiêu chuẩn, giống như máy tính hay các phần mềm văn phòng. 12% sử dụng chúng như một консультант (cố vấn) hoặc chuyên gia trong các vấn đề hẹp, còn 7% — như trợ lý trong các phiên мозговых штурмов (brainstorm) và tìm kiếm ý tưởng. 5% gặp khó khăn trong việc xác định vai trò của các mạng nơ-ron trong công việc”, — họ cho biết.
Trong khi đó, các doanh nhân vẫn giữ cách nhìn thực tế. Nhược điểm lớn nhất là cần phải kiểm tra lại kết quả công việc của mạng nơ-ron — 36% đã chỉ ra điều này; thêm 14% ghi nhận chất lượng thấp hoặc kết quả mang tính máy móc, còn 11% không hài lòng với việc phải trả phí đăng ký.
“Dự báo trong những năm tới: hình thành các đội nhóm lai hoàn chỉnh, trong đó trí tuệ nhân tạo đảm nhận các nhiệm vụ tính toán và công việc lặp lại, còn con người đảm nhiệm việc ra quyết định cuối cùng và quản lý sáng tạo”, — giám đốc sản phẩm B2B Dmitry Gnilitsa bày tỏ quan điểm này.
Theo kết quả khảo sát của trung tâm phân tích VCIOM.
Chín trên mười người Nga (92%) cho biết họ quan tâm đến chủ đề trí tuệ nhân tạo, trong đó 18% cố gắng liên tục tìm kiếm thông tin mới về AI, còn 74% thỉnh thoảng quan tâm đến chủ đề này
Ngoài ra, theo dữ liệu của VCIOM, 76% công dân Liên bang Nga cho rằng trong 10–15 năm tới, các công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục lan rộng ở các khu vực cục bộ, nhưng quyết định cuối cùng vẫn sẽ thuộc về con người, và chỉ 16% giữ quan điểm rằng sự thâm nhập của AI sẽ mang tính toàn diện, AI sẽ đảm nhận việc đưa ra các quyết định mang tính xã hội quan trọng và sẽ trở nên “thông minh hơn” con người.
Theo kết quả khảo sát, gần như tất cả người tham gia (99%) đều biết về các mạng nơ-ron, trong đó 59% có thể giải thích công nghệ này là gì, còn 40% đã từng nghe đến nhưng không thể trình bày về nó. Đồng thời, các mạng nơ-ron được người Nga biết đến nhiều nhất là ChatGPT (38%), “GigaChat” (21%), DeepSeek (20%) và “Alice AI” (18%).
Trong năm qua, 73% người được hỏi đã sử dụng mạng nơ-ron, và chỉ một phần tư (24%) cho biết họ chưa có kinh nghiệm như vậy. Đồng thời, 56% người dùng cho biết họ sử dụng công nghệ này để tham khảo và nhận lời khuyên, 43% — để giải trí và dành thời gian rảnh, 41% — để tạo văn bản, 36% — để dịch văn bản sang ngôn ngữ khác, và cũng 36% — để tạo hình ảnh hoặc biểu đồ.
Trong khi đó, gần một nửa người Nga (44%) nhấn mạnh rằng để giải quyết công việc của mình, họ ưu tiên các mạng nơ-ron nội địa, 22% — mạng nước ngoài, còn đối với 25% điều này không quan trọng.
Khảo sát trực tuyến toàn Nga “VCIOM-Online” được thực hiện từ ngày 13 đến 15 tháng 12 với sự tham gia của 3.239 người Nga trên 18 tuổi. Phương pháp khảo sát — khảo sát trực tuyến theo bảng câu hỏi chuẩn hóa. Sai số tối đa với xác suất 95% không vượt quá 3,1%.
Nguồn: RIA 12/2025 đến 3/2026
Dự thảo Luật AI của Nga
Dự thảo luật về trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sẽ có hiệu lực từ ngày 1 tháng 9 năm 2027, nhằm bảo vệ người dân Nga khỏi các thao túng ngầm và các thuật toán mang tính phân biệt đối xử, Việc vi phạm có thể bị xử lý hành chính hoặc hình sự.
Cụ thể, dự thảo luật ghi nhận ở cấp độ pháp lý khái niệm trí tuệ nhân tạo, xác lập quyền và nghĩa vụ của các chủ thể tham gia thị trường, đồng thời đưa vào quy định bắt buộc gắn nhãn đối với nội dung ảnh, video và âm thanh được tạo ra bằng AI. Tất cả các tài liệu nghe nhìn do AI tạo ra phải có маркировка (nhãn nhận diện) đặc biệt. Các mạng xã hội lớn có nghĩa vụ kiểm tra sự tồn tại của nhãn này, và nếu không có, phải tự gắn nhãn hoặc xóa nội dung.
Ngoài ra, đề xuất đưa vào các khái niệm về mô hình AI chủ quyền, quốc gia và đáng tin cậy. Theo đó, mô hình “chủ quyền” và “quốc gia” là những mô hình mà toàn bộ quá trình phát triển và huấn luyện được thực hiện trên lãnh thổ Nga bởi công dân và pháp nhân Nga. Tương tự cũng áp dụng đối với việc hình thành các bộ dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình.
Các nhà phát triển mô hình AI có nghĩa vụ loại bỏ các thuật toán mang tính phân biệt đối xử và ngăn chặn việc tạo ra nội dung trái pháp luật. Các đơn vị vận hành hệ thống AI phải kiểm tra mức độ an toàn và thông báo cho người dùng về các hạn chế. Chủ sở hữu dịch vụ phải kịp thời thực hiện các biện pháp để ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích. Trách nhiệm sẽ được phân bổ giữa nhà phát triển, đơn vị vận hành, chủ sở hữu dịch vụ và người dùng theo mức độ lỗi.
Các hệ thống thông tin nhà nước và các đối tượng của hạ tầng thông tin quan trọng sẽ chỉ được phép sử dụng những hệ thống trí tuệ nhân tạo mà trong đó việc xử lý dữ liệu được thực hiện hoàn toàn trên lãnh thổ Nga, theo dự thảo luật về AI được công bố trước đó vào thứ Tư để lấy ý kiến công chúng.
Dự thảo luật quy định rằng trong các hệ thống thông tin nhà nước và tại các đối tượng quan trọng của hạ tầng thông tin quan trọng thuộc sở hữu của các cơ quan nhà nước, tổ chức nhà nước và doanh nghiệp, chỉ được phép sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo được đưa vào sổ đăng ký các mô hình AI đáng tin cậy. Để được đưa vào sổ đăng ký này, chúng phải đáp ứng ba yêu cầu.
Thứ nhất, việc xử lý dữ liệu khi sử dụng mô hình AI phải được thực hiện hoàn toàn trên lãnh thổ Nga.
Thứ hai, các mô hình AI phải đáp ứng các yêu cầu về an ninh do cơ quan hành pháp liên bang có thẩm quyền trong lĩnh vực chống trinh sát kỹ thuật và bảo vệ thông tin kỹ thuật, cũng như cơ quan hành pháp liên bang có thẩm quyền về bảo đảm an ninh quy định.
Thứ ba, mô hình phải đáp ứng các yêu cầu về chất lượng do các cơ quan hành pháp liên bang, các tập đoàn nhà nước và Ngân hàng Trung ương Nga quy định trong các lĩnh vực hoạt động tương ứng.
Cũng lưu ý rằng các trường hợp bắt buộc sử dụng các mô hình AI đáng tin cậy tại một số đối tượng của hạ tầng thông tin quan trọng của Liên bang Nga sẽ do Chính phủ quy định theo đề xuất của các cơ quan hành pháp liên bang theo ngành.
Nguồn: RIA 3/2026
Inference – đồng tiền của tương lai
Trong AI-nomics — nền kinh tế toàn cầu đang hình thành, dựa trên việc ứng dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo — công ty đầu tư Sk Capital (thuộc tập đoàn VEB.RF) coi một trong những chỉ số kinh tế quan trọng nhất là giá trung bình của một giao dịch AI cơ bản, hay còn gọi là inference (suy luận). Theo các nhà nghiên cứu, việc giảm chi phí inference đến cuối thập kỷ này sẽ biến nền kinh tế truyền thống thành AI-nomics.
AI-nomics là một nền kinh tế toàn cầu mới, trong đó AI không còn là công cụ để đạt mục tiêu, mà trở thành một lớp tiện ích. Một lớp được tích hợp vào mọi tương tác giữa con người, giống như điện trong thời đại công nghiệp hay internet trong thời đại thông tin. Trong AI-nomics tương lai, phần lớn các giao dịch hàng ngày — công việc, mua sắm, tài chính, y tế, giáo dục, logistics, tuyển dụng, đàm phán, tương tác xã hội… — sẽ diễn ra thông qua các hệ thống AI. Các hệ thống này theo dõi hành vi con người theo thời gian thực, ghi nhận và kiểm tra chúng, xây dựng dự báo, cá nhân hóa dữ liệu, đưa ra khuyến nghị và đảm bảo tuân thủ các quy tắc đã thiết lập.
Một trong những yếu tố quyết định trong AI-nomics sẽ là chi phí của inference — giao dịch AI cơ bản. Inference có thể là một câu hỏi gửi tới ChatGPT, hoặc một yêu cầu tạo hình ảnh trong Midjourney, tạo video trong Lumiere, v.v.
Tuy nhiên, phần lớn thông tin hiện nay về kinh tế AI lại tập trung vào chi phí đầu tư (CAPEX). Người ta chủ yếu nói về giá GPU dùng cho AI và tổng số tiền các công ty đã đầu tư vào việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Trong khi đó, trong AI-nomics tương lai, các ứng dụng người dùng cuối sẽ đóng vai trò quan trọng. Điều này rất giống với sự chuyển dịch giá trị trong thời kỳ bùng nổ máy tính những năm 1990, khi lợi nhuận chuyển từ phần cứng sang phần mềm, thiết bị mạng và nền tảng trực tuyến.
Ngay từ bây giờ, chuỗi giá trị của nền kinh tế AI đã bắt đầu dịch chuyển sang phân khúc ứng dụng cuối — gọi là “model hub”. Đây là nền tảng cho phép truy cập các mô hình AI đã được huấn luyện sẵn cho nhiều mục đích khác nhau. Là một “nút cổ chai”, phân khúc này có ảnh hưởng không tương xứng tới toàn bộ hệ sinh thái. Một ví dụ là công ty ít được chú ý Hugging Face, với hơn 500.000 mô hình trong thư viện và giá trị thị trường khoảng 4,5 tỷ USD.
TRONG TƯƠNG LAI, GIÁ TRỊ CHÍNH CỦA NGÀNH AI SẼ TẬP TRUNG Ở TẦNG ỨNG DỤNG CUỐI. CHÍNH TẦNG NÀY SẼ TRẢ CHI PHÍ CHO TOÀN BỘ CÁC TẦNG BÊN DƯỚI, THEO MÔ HÌNH “KIM TỰ THÁP GIÁ TRỊ” CỔ ĐIỂN
Tuy nhiên, hiện tại, người chơi chính trong thị trường AI vẫn nằm ở phân khúc phần cứng — đặc biệt là công ty Nvidia. AI tạo sinh đòi hỏi tài nguyên ngày càng lớn, dẫn đến doanh thu của Nvidia tăng theo cấp số nhân. Năm 2025, doanh thu của công ty đạt 130,5 tỷ USD.
Một lĩnh vực khác dễ thấy với người dùng là các mô hình AI nền tảng, thường xuất hiện dưới dạng chatbot. Nhiều người đã quen với ChatGPT — biểu hiện bên ngoài của mô hình do OpenAI phát triển. Các mô hình nền tảng này hiện đóng vai trò tương tự như hệ điều hành của máy tính cá nhân trước đây.
Cạnh tranh toàn cầu trong lĩnh vực AI sẽ ngày càng gay gắt, và nghiên cứu của Sk Capital nhấn mạnh rằng chỉ số quan trọng nhất của thị trường là chi phí inference.
Tại Nga, chiến lược quốc gia về AI đặt mục tiêu tăng trưởng GDP thêm 11,2 nghìn tỷ rúp (tương đương 6%) vào năm 2030 nhờ AI, tính từ năm 2022. Năm 2024, dự án liên bang “Trí tuệ nhân tạo” đã được đưa vào chương trình quốc gia “Kinh tế dữ liệu” kéo dài đến năm 2030.
Một lợi thế quan trọng của Nga trong AI là giá điện tương đối thấp. Hiện chi phí điện chiếm khoảng 20% chi phí vận hành trung tâm dữ liệu. Yếu tố thứ hai là chi phí lao động của nhân lực chất lượng cao — điều mà Nga cũng có lợi thế.
Theo ước tính của Sk Capital, chi phí inference sẽ giảm 10–15 lần trong vòng 3–5 năm tới. Điều này có ý nghĩa tương tự như việc chi phí truyền dữ liệu di động giảm mạnh vào đầu thế kỷ. Khi inference trở nên rẻ, AI sẽ được tích hợp vào hầu hết các giao dịch kinh doanh và đời sống.
Sergey Fedoseev
Giám đốc điều hành phụ trách các dự án chiến lược của SK Capital (thuộc Ngân hàng kinh tế đối ngoại Nga)
(theo Expert.ru)
Nga đã đi đến AI pháp lý bằng con đường riêng như thế nào
(Mô hình của Nga khác với Mỹ, EU và Trung Quốc ra sao và điều đó có ý nghĩa gì đối với nền kinh tế)
Khi chúng ta nói về nền kinh tế số, thông thường chúng ta nghĩ đến tốc độ, sự tiện lợi và việc giảm chi phí. Các nền tảng đã dạy chúng ta cách mua, bán, đặt dịch vụ và quản lý doanh nghiệp chỉ trong vài cú nhấp chuột. Nhưng câu chuyện này còn có một mặt thứ hai, ít được nói tới hơn nhiều — đó là cái giá của sai lầm. Ở đây, AI pháp lý có thể trở thành một trợ thủ hữu ích. Ngày nay, đây không chỉ là công cụ dành cho luật sư, vai trò của nó rộng hơn nhiều. Bất kỳ giao dịch nào, bất kỳ hợp đồng nào, bất kỳ tương tác nào giữa con người và doanh nghiệp đều không tránh khỏi mang theo rủi ro: điều khoản sai, phong tỏa, tranh chấp, khiếu nại từ cơ quan quản lý. Và chính ở đây, nền kinh tế số cho đến nay vẫn sống theo luật chơi cũ. Mua nhanh — có thể. Nhanh chóng và dễ hiểu để xử lý hậu quả — thì không. Pháp luật vẫn là một lớp đắt đỏ, chậm chạp và phần lớn thiếu minh bạch, chỉ được kích hoạt khi vấn đề đã trở nên gay gắt.
Về thực chất, chúng ta đang quan sát thấy một nghịch lý: chi phí giao dịch ở đầu vào của nền kinh tế đang giảm nhanh chóng, còn chi phí đầu ra — khi xảy ra xung đột, sai sót hoặc rủi ro — vẫn ở mức cao. Và chính ở điểm này, giai đoạn tiếp theo trong sự phát triển của nền kinh tế nền tảng xuất hiện.
AI pháp lý ngày nay thường được bàn đến như một công cụ dành cho luật sư. Nhưng trong thực tế, vai trò của nó rộng hơn nhiều.
Ngày nay, số hóa ở nước ta đã trở thành một yếu tố then chốt của sự phát triển kinh tế Nga, và ảnh hưởng của nó vượt ra ngoài phạm vi các cổng dịch vụ nhà nước: theo ước tính của các chuyên gia, tăng trưởng của nền kinh tế số có thể đóng góp thêm hàng nghìn tỷ rúp vào GDP vào năm 2025 nhờ tự động hóa, các nền tảng số và các mô hình kinh doanh mới. Đồng thời, các dịch vụ số tác động đến các quy trình hàng ngày của người dân và doanh nghiệp — từ tương tác với cơ quan nhà nước đến giảm chi phí giao dịch và внедрение (triển khai) các giải pháp điện toán đám mây trong các tổ chức. Điều này có nghĩa là số hóa pháp lý không phải là một xu hướng, mà là một nhu cầu mang tính cấu trúc.
Nhiều nghiên cứu ngành khác nhau ghi nhận một sự chuyển dịch về chất trong nền kinh tế của các mô hình ngôn ngữ lớn: việc giảm mạnh chi phí và tăng hiệu quả của các mô hình khiến AI không chỉ có thể mở rộng về mặt công nghệ, mà còn về mặt tài chính. Đồng thời, các benchmark cho lĩnh vực pháp lý vẫn cho thấy những hạn chế nghiêm trọng khi giải quyết các nhiệm vụ pháp lý — điều đó có nghĩa là chính hiện nay ngành này đã bước vào giai đoạn mà các mô hình chung đã trưởng thành, nhưng tính đặc thù pháp lý đòi hỏi một con đường riêng — dữ liệu nội địa và hệ sinh thái riêng.
Sự trưởng thành của LLM, việc tính toán rẻ đi, sự sẵn sàng của người dùng và môi trường pháp lý ngày càng phức tạp — lần đầu tiên tất cả các đường xu hướng này đã hội tụ tại một điểm. Chính vì vậy, giai đoạn 2024–2026 trở thành thời kỳ khai sinh của AI pháp lý “đại chúng” ở Nga — không phải như một thí nghiệm công nghệ, mà như một lớp hạ tầng mới.
Giờ hãy so sánh kinh nghiệm toàn cầu: thị trường dịch vụ pháp lý của Mỹ là thị trường đắt đỏ và phân mảnh nhất thế giới. Cấu trúc đó chính là yếu tố quyết định mô hình phát triển của Legal AI. Logic rất đơn giản: AI được tạo ra để phục vụ các nhiệm vụ của những hãng luật lớn và khu vực doanh nghiệp. Việc huấn luyện được thực hiện trên thực hành doanh nghiệp, việc triển khai đòi hỏi ngân sách lớn, và người dùng chủ chốt là các công ty trong danh sách Fortune 500.
Con đường của Trung Quốc đối lập với của Mỹ: tại đây AI trước hết được tích hợp vào khu vực nhà nước (tòa án thông minh và công tố viên AI). Đây là một dự án quy mô lớn, nhưng định hướng vào cơ quan công quyền chứ không phải người tiêu dùng.
Liên minh châu Âu là khu vực đầu tiên trên thế giới закрепил (ghi nhận) bằng luật các quy tắc đối với trí tuệ nhân tạo khi thông qua AI Act vào năm 2024. Điều này đã xác định một quỹ đạo phát triển riêng biệt của Legal AI tại châu Âu.
Đặc điểm chính của con đường châu Âu là sự điều tiết chặt chẽ và định hướng vào AI an toàn, có kiểm soát — đây không phải là dịch vụ đại chúng, mà là một phần của hạ tầng compliance, kiểm toán và các quy trình nhà nước.
Còn tại Nga, một bức tranh độc đáo đã hình thành: trong mười năm qua, các hệ sinh thái tiêu dùng lớn như “Sber”, “Avito”, VK và những nền tảng khác đã được hình thành và rất được ưa chuộng. Mỗi ngày, các nền tảng này giải quyết những nhu cầu đời thường của hàng chục triệu người: logistics, thanh toán, y tế, tài chính, các dịch vụ tiêu dùng thường nhật. Trong bối cảnh đó, dịch vụ pháp lý không còn là một sự đổi mới, mà trở thành một lĩnh vực logic, nơi nền tảng có thể và trên thực tế đã giải quyết các kịch bản đại chúng — từ giao dịch và tranh chấp đến kiểm tra rủi ro.
Trên nền tảng này, hướng đi của Nga đang hình thành như một mô hình riêng biệt, mô hình thứ tư — AI pháp lý phục vụ các nhu cầu hàng ngày của người dân và doanh nghiệp nhỏ. Một thị trường đang được hình thành, nơi dịch vụ số trở thành “điểm vào” của pháp luật — dễ hiểu, nhanh chóng và dễ tiếp cận.
Ví dụ, “SberPravo” đã thu thập hàng trăm nghìn kịch bản tương tác giữa công dân với nhau và với doanh nghiệp: giao dịch bất động sản, thuê nhà, tranh chấp gia đình, nợ nần, xung đột lao động, khiếu nại, thuế, bảo hiểm, v.v. Những khối dữ liệu như vậy không có ở Harvey, OpenAI hay LexisNexis — các mô hình phương Tây chủ yếu dựa vào các phán quyết của tòa án, bản ghi nhớ pháp lý và tài liệu doanh nghiệp.
Năm 2025, lần đầu tiên có thể nói rằng hoạt động pháp lý của dân cư có thể được đo lường không phải gián tiếp (qua khảo sát), mà trực tiếp — thông qua các hành động số: yêu cầu, tài liệu, kiểm tra, khiếu nại, vụ việc. Ở các quốc gia khác hiện chưa có những hệ thống hành vi pháp lý đại chúng như vậy.
Ví dụ, tại “Sber” đang phát triển nền tảng pháp lý chuyên biệt GigaLegal. Nhiệm vụ của nó không chỉ là giải thích các quy phạm, mà là làm việc với suy luận pháp lý: phân tích hợp đồng và giao dịch, выявлять (phát hiện) rủi ro, đối chiếu các kịch bản hành động, sử dụng các quy phạm và thực tiễn của Nga, thích nghi với các tình huống đời thường của người dùng. Điểm khác biệt then chốt của nó là tính đại chúng của dữ liệu mà nó được huấn luyện trên đó.
Hiện nay, một xu hướng rất quan trọng đang hình thành: nếu trước đây pháp luật trong thời gian dài vẫn là một trong những tầng đắt đỏ và chậm chạp nhất của nền kinh tế (bất kỳ giao dịch, tranh chấp hay kiểm tra nào cũng phụ thuộc vào lao động con người đắt đỏ, dữ liệu phân mảnh và cái giá cao của sai sót), thì việc tự động hóa giai đoạn này ngày nay đang làm thay đổi về nguyên tắc nền kinh tế của các quy trình. Khi con người mô tả tình huống bằng ngôn ngữ thông thường, các mô hình số cấu trúc hóa dữ liệu, phát hiện mâu thuẫn, làm rõ chi tiết và hình thành một bức tranh logic thống nhất — kết quả là chi phí đầu vào cho một hành động pháp lý giảm xuống.
Tất nhiên, các hãng luật, thuế và tư vấn ngày nay đang ngày càng tích cực внедрять (triển khai) các công cụ AI tạo sinh chuyên biệt — прежде всего (trước hết) để phân tích tài liệu, chuẩn bị các tài liệu mẫu và tự động hóa các thủ tục lặp lại. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và cho phép phân bổ lại khối lượng công việc. Trong điều kiện của Nga, các quá trình này sẽ dẫn tới ba dịch chuyển cấu trúc: thu hẹp phân khúc công việc lặp lại, tăng cường tầng “trung” và “cao cấp” của thị trường pháp lý (khoảng trống được giải phóng sẽ chuyển trọng tâm của luật sư sang các tranh chấp phức tạp), và gia tăng nhu cầu đối với các năng lực LegalTech.
Tất nhiên, về mặt khách quan Nga không cạnh tranh trong việc phát triển các LLM toàn cầu — thị trường các mô hình nền tảng đã được Mỹ và Trung Quốc nắm giữ, nhưng đồng thời Nga là một trong số ít quốc gia trên thế giới phát triển các mô hình tạo sinh lớn cấp quốc gia: logic phát triển của AI pháp lý trên thế giới đã để lại một khoảng trống rộng, trong đó Nga có một lợi thế thực sự.
Kirill Zanevsky
Tổng giám đốc Công ty TNHH “Sber Legal”
(Theo Expert.ru)
