Artificial Analysis (AA) nhận định Hàn Quốc đã nhanh chóng vươn lên nhóm 3 quốc gia AI hàng đầu thế giới nhờ hệ sinh thái doanh nghiệp trong nước và dự án phát triển mô hình nền tảng nội địa. Dù vậy, các mô hình AI của nước này vẫn còn khoảng cách với những mô hình dẫn đầu từ Mỹ và Trung Quốc về năng lực tổng quát, khiến cuộc đua AGI vẫn là hướng đi Hàn Quốc không thể bỏ qua.

Phát biểu tại sự kiện “LG AI Talk Concert 2026” do LG AI Research tổ chức ngày 14/9, George Cameron, đồng sáng lập AA, đánh giá tốc độ phát triển của hệ sinh thái AI Hàn Quốc là “rất nhanh và ấn tượng”. Theo ông, dù Hàn Quốc chưa phải bên dẫn dắt cuộc đua AGI, nước này vẫn cần tiếp tục đầu tư vào năng lực trí tuệ tổng quát như một nền tảng dài hạn.

Cameron cho biết hai động lực chính đang thúc đẩy AI Hàn Quốc là khối doanh nghiệp AI nội địa và dự án phát triển mô hình nền tảng được chính phủ hậu thuẫn. Ông nói chỉ trong vòng một năm, Hàn Quốc đã cho thấy bước tiến đáng kể nhờ nỗ lực từ khu vực tư nhân cùng sự hỗ trợ của chương trình phát triển mô hình nền tảng AI có chủ quyền.

Theo đánh giá của AA, Hàn Quốc hiện đã đứng trong nhóm 3 quốc gia AI hàng đầu toàn cầu. Cameron nhấn mạnh nước này đang nổi lên như một trường hợp tiêu biểu trong lĩnh vực AI có chủ quyền, và cách tiếp cận của Hàn Quốc có thể trở thành hình mẫu tham khảo cho nhiều quốc gia khác.

Tuy nhiên, ông cho rằng vẫn còn quá sớm để nói các mô hình AI của Hàn Quốc đã chạm tới nhóm dẫn đầu toàn cầu. Trả lời câu hỏi từ Lee Hong-rak về khoảng cách giữa các mô hình AI Hàn Quốc và các mô hình frontier, Cameron nói nếu xét riêng về mức độ thông minh của mô hình, Hàn Quốc vẫn đứng sau các đối thủ dẫn đầu từ Mỹ và Trung Quốc.

Ông cũng lưu ý rằng năng lực mô hình không nên chỉ được đo bằng điểm số trí tuệ. Theo Cameron, chi phí giữa các mô hình có thể chênh nhau hơn 100 lần. Với mô hình open-weight, doanh nghiệp có thể tự triển khai trên hạ tầng phần cứng của mình hoặc tinh chỉnh theo mục đích sử dụng. Ngoài ra, khả năng tối ưu cho từng thị trường hoặc ngôn ngữ, chẳng hạn tiếng Hàn, cũng là một yếu tố quan trọng khi lựa chọn mô hình.

AA phân tích rằng các mô hình open-weight thuộc nhóm mô hình frontier hiện vẫn chậm hơn khoảng 3-9 tháng so với các mô hình đóng hàng đầu về năng lực trí tuệ. Dù vậy, trong bối cảnh doanh nghiệp ưu tiên hiệu quả chi phí và tính linh hoạt, tổ chức này cho rằng giá trị ứng dụng của open-weight sẽ tiếp tục được duy trì.

Tại sự kiện, Lee Hong-rak cũng nêu vấn đề về giới hạn của benchmark. Ông cho rằng một số mô hình có thể đang được tối ưu quá mức cho các bộ đánh giá phổ biến, và đặt câu hỏi làm thế nào để phân biệt giữa việc “luyện đề” với sự cải thiện thực chất về năng lực trí tuệ của mô hình.

Vấn đề này càng được chú ý sau vòng đánh giá thứ hai của dự án phát triển mô hình nền tảng nội địa. Trong đợt đánh giá đó, chỉ số AA Intelligence Index (AAII) được xem là tiêu chí cốt lõi và có trọng số cao nhất trong nhóm benchmark. Tuy nhiên, Motif Technologies lại bị loại dù đạt điểm cao nhất, trong khi LG AI Research vượt qua dù có điểm thấp nhất, làm dấy lên tranh luận về phương pháp chấm điểm.

Giải thích thêm, Cameron cho biết AAII bao gồm 10 bài đánh giá khác nhau, nhằm tránh việc một mô hình chỉ cải thiện kết quả ở một bài benchmark nhưng lại bị xem là đã nâng được năng lực tổng thể.

Ông nói thêm rằng khoảng 50% AAII ở phiên bản mới nhất sử dụng bộ câu hỏi kiểm thử không công khai. AA công bố phương pháp đánh giá, nhưng không công khai câu hỏi cụ thể, đồng thời liên tục cập nhật benchmark để hạn chế tình trạng mô hình bị tối ưu quá mức cho một bài kiểm tra nhất định.

Về định hướng phát triển, Cameron cho rằng Hàn Quốc nên tập trung vào các lĩnh vực có thế mạnh rõ rệt như sản xuất tiên tiến và lao động tri thức trong doanh nghiệp, song song với việc tiếp tục nâng năng lực trí tuệ tổng quát để làm nền cho các ứng dụng chuyên biệt.

Theo ông, Hàn Quốc có thể ưu tiên những trường hợp sử dụng then chốt như sản xuất tiên tiến hoặc các tác vụ lao động tri thức trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, vì các năng lực chuyên biệt của mô hình ngôn ngữ vẫn dựa trên nền tảng trí tuệ tổng quát, hệ sinh thái AI Hàn Quốc vẫn cần tiếp tục đầu tư cho AGI, ngay cả khi chưa dẫn đầu cuộc đua này.

Cameron cũng chỉ ra ba mảng công nghệ Hàn Quốc cần tăng cường gồm AI for Science, AI agent và năng lực viết mã. Ông cho rằng AI for Science là lĩnh vực có tiềm năng tạo tác động rất lớn, trong khi AI agent cho lao động tri thức có thể làm việc trong thời gian dài, còn năng lực viết mã là yếu tố quan trọng để AI thực thi hành động trong thế giới thực.

AA dự báo xu hướng đánh giá AI trong thời gian tới sẽ chuyển từ năng lực hỏi - đáp đơn thuần sang khả năng thực hiện công việc thực tế.

Theo Cameron, một trong những hướng benchmark quan trọng sắp tới sẽ là “lao động tri thức dưới dạng agent”. Mức độ AI có thể thay con người xử lý các công việc đang diễn ra trong doanh nghiệp, như gửi email, tạo thuyết trình PowerPoint hay phân tích bảng tính Excel, sẽ ngày càng trở thành thước đo then chốt.

Ông cũng cho rằng trong môi trường sản xuất, khi phát sinh vấn đề trên dây chuyền, AI agent cần có khả năng tự phát hiện, triển khai biện pháp cần thiết và báo lại kết quả cho con người. Theo hướng này, AI sẽ chuyển từ công cụ phản hồi theo chỉ thị sang hệ thống chủ động nhận biết tình huống và tự hành động.