SK Telecom đang đẩy nhanh quá trình nâng cấp mô hình nền tảng do hãng tự phát triển, với mục tiêu mở rộng sang agentic AI cho lĩnh vực công nghiệp. Doanh nghiệp cho biết sẽ tích hợp tri thức chuyên sâu tích lũy tại hiện trường các ngành như sản xuất, bán dẫn và pin vào mô hình, qua đó vừa nâng khả năng ứng dụng thực tế, vừa củng cố quyền tự chủ công nghệ.

Phát biểu tại hội nghị Digital Insight 2026 diễn ra ngày 29/9 tại COEX, Seoul, Kim Tae-yoon, Phó chủ tịch phụ trách mảng mô hình nền tảng của SKT, cho rằng các mô hình nội địa hoặc mô hình do doanh nghiệp tự kiểm soát có lợi thế lớn trong việc tích lũy và khai thác những tri thức tinh vi phát sinh tại hiện trường công nghiệp.

Theo ông Kim Tae-yoon, xu hướng của AI hiện nay đang dịch chuyển nhanh sang agentic AI. Ông dự báo AI sẽ không dừng ở hỏi đáp hay viết mã, mà sau năm 2027 có thể phát triển thành mô hình đa tác nhân, trong đó nhiều AI đảm nhận các vai trò khác nhau để xử lý công việc.

Ông cho biết năng lực của agent phụ thuộc trực tiếp vào mô hình nền tảng. Với SKT, mô hình này trước hết được tiền huấn luyện trên tập dữ liệu quy mô lớn, sau đó tiếp tục nâng khả năng thực thi tác vụ thông qua tinh chỉnh có giám sát (SFT) và học tăng cường (RL).

Ở giai đoạn SFT, mô hình học cả đáp án lẫn cách hành động. Sang giai đoạn RL, mô hình được điều chỉnh dựa trên kết quả thực hiện nhiệm vụ thông qua cơ chế thưởng/phạt, từ đó cải thiện khả năng phán đoán và ra quyết định.

Kim Tae-yoon nhấn mạnh rằng trong kỷ nguyên agentic AI, yếu tố then chốt là đưa kết quả thực thi trong môi trường thực quay trở lại phục vụ quá trình học. Nếu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước đây chủ yếu tập trung vào tạo sinh văn bản, thì mô hình nền tảng ở giai đoạn agentic AI sẽ tiến hóa theo hướng tự ra quyết định và trực tiếp hành động trong môi trường số.

Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tự lựa chọn công nghệ lõi AI và liên tục cải tiến theo đặc thù từng ngành. Hiện SKT đang phát triển hệ mô hình xoay quanh A.X K2, bao phủ các năng lực suy luận, agent, thị giác và giọng nói.

Liên quan đến dự án mô hình nền tảng AI độc lập do chính phủ thúc đẩy, ông cho biết chương trình này hiện đã bước vào giai đoạn phát triển thứ ba. Ở đợt đánh giá giai đoạn hai, dự án ghi nhận hiệu năng ở mức tương đương “huy chương vàng” trong bài toán Olympic Toán quốc tế.

SKT hiện tập trung tích lũy tri thức chuyên môn từ hiện trường vào mô hình do hãng tự phát triển. Theo doanh nghiệp, để phản ánh đầy đủ dữ liệu phát sinh tại hiện trường cũng như bối cảnh công việc thực tế, cần có một AI nội địa am hiểu đặc thù công nghiệp Hàn Quốc.

Kim Tae-yoon cho biết trong ba năm phát triển mô hình nền tảng, câu hỏi ông nhận được nhiều nhất là vì sao SKT phải tự làm. Theo ông, lý do lớn nhất là Hàn Quốc cần nắm quyền lựa chọn công nghệ cốt lõi trong kỷ nguyên AI.

Ông nói thêm rằng ngoài yếu tố chủ quyền văn hóa trong ngôn ngữ nói và chữ viết, mô hình còn cần chứa đựng tri thức của các ngành truyền thống như bán dẫn và pin. Theo ông, việc đưa toàn bộ tri thức này vào các mô hình bên ngoài không hề dễ dàng, vì vậy năng lực tự phát triển mô hình và liên tục tự cải tiến là đặc biệt quan trọng.

Dù vậy, SKT không theo đuổi cuộc đua về hiệu năng tuyệt đối. Kim Tae-yoon cho biết mục tiêu của hãng không phải ngay từ đầu tạo ra mô hình “càng thông minh càng tốt”, mà là xây dựng mô hình có thể đưa vào sử dụng thực tế. Ông cũng dự báo trong tương lai sẽ tồn tại nhiều loại mô hình với các hình thức khác nhau.

Về phát triển agentic AI, ông cho rằng thách thức lớn nhất là khâu đánh giá. Khác với trước đây, agent có thể tự ra quyết định và hành động qua nhiều bước, nên không thể chỉ đo bằng tiêu chí đúng-sai đơn lẻ. Ông cũng cho biết mô hình do doanh nghiệp tự phát triển có lợi thế rõ rệt về an toàn và khả năng kiểm soát, nhờ có thể được xây dựng và vận hành trong nước.

Trong thời gian tới, SKT dự kiến kết nối trung tâm dữ liệu AI, mô hình nền tảng độc lập và các dịch vụ AI để hình thành một cấu trúc trong đó việc đánh giá tại hiện trường và phản hồi từ ứng dụng thực tế tiếp tục nâng hiệu năng mô hình. Công ty đặt mục tiêu tận dụng dữ liệu thu được từ những dịch vụ thực tế, bao gồm dự án mô hình nền tảng AI độc lập và “AI for Everyone”, để tạo ra vòng tuần hoàn giữa mô hình, agent, dịch vụ và dữ liệu.

Kim Tae-yoon khẳng định năng lực cạnh tranh cốt lõi nằm ở chính vòng tuần hoàn này, khi lượng phản hồi tích lũy được quay trở lại phục vụ học tăng cường và các giai đoạn huấn luyện tiếp theo. Theo ông, sức mạnh thực sự của mô hình nội địa được hình thành tại điểm giao giữa mô hình, agent, dịch vụ và dữ liệu.