Dự báo này cho thấy AI đang được kỳ vọng vượt ra ngoài các ứng dụng tiêu dùng để trở thành công cụ thúc đẩy nghiên cứu và phát triển công nghệ.

Phát biểu tại Hội nghị DBS Asia Future Forward ở Singapore ngày 12/10, ông Chew cho rằng tốc độ tiến bộ của AI trong nghiên cứu khoa học đang tăng nhanh. Theo ông, trong ngắn hạn, tác động của AI có thể đang được đánh giá quá cao, nhưng về dài hạn, tiềm năng của công nghệ này lại có thể chưa được nhìn nhận đầy đủ.

“Trong hai đến ba năm tới, chúng ta có thể chứng kiến những đột phá khoa học thực sự nhờ AI”, ông Chew nhận định, đề cập đến các lĩnh vực từ vật lý, công nghệ sinh học đến hóa học và khoa học vật liệu.

ByteDance mở rộng AI từ nền tảng tiêu dùng sang nghiên cứu khoa học

Những nhận định của CEO TikTok được đưa ra trong bối cảnh ByteDance, công ty mẹ của TikTok, đang đẩy mạnh hoạt động nghiên cứu và phát triển AI. Bên cạnh các ứng dụng phục vụ video ngắn, đề xuất nội dung và tìm kiếm, doanh nghiệp Trung Quốc này cũng đang tìm cách mở rộng khả năng ứng dụng AI trong các lĩnh vực khoa học.

Tháng 4/2026, nhóm nghiên cứu Seed của ByteDance giới thiệu Protenix-v2, mô hình AI tập trung vào dự đoán và thiết kế cấu trúc phân tử sinh học. Công nghệ này có tiềm năng hỗ trợ nghiên cứu sinh học phân tử và quá trình phát triển thuốc, một lĩnh vực đòi hỏi khả năng phân tích dữ liệu phức tạp và mô phỏng các cấu trúc ở cấp độ phân tử.

Ông Chew cho biết ByteDance đang tìm kiếm cơ hội hợp tác với các nhà khoa học nhằm thúc đẩy tiến bộ trong nghiên cứu. Điều này phản ánh xu hướng các tập đoàn công nghệ ngày càng kết nối năng lực phát triển mô hình AI với chuyên môn của giới nghiên cứu, phòng thí nghiệm và các tổ chức khoa học.

AI có thể hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhận diện những mối quan hệ khó phát hiện bằng phương pháp truyền thống, đồng thời rút ngắn một số công đoạn trong quá trình nghiên cứu. Tuy nhiên, các kết quả do AI tạo ra vẫn cần được kiểm chứng bằng thực nghiệm và đánh giá khoa học độc lập trước khi có thể chuyển thành ứng dụng thực tế.

Các tập đoàn công nghệ tăng đầu tư vào AI cho khoa học

ByteDance không phải doanh nghiệp duy nhất tìm cách đưa AI vào nghiên cứu chuyên sâu. Các tập đoàn công nghệ lớn đang tăng đầu tư vào những mô hình có khả năng hỗ trợ dự đoán hành vi tế bào, nghiên cứu sinh học và phát triển thuốc. Những ứng dụng này có thể giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu, nhưng kết quả thực tế vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, năng lực tính toán và khả năng kiểm chứng trong phòng thí nghiệm.

Bên cạnh triển vọng khoa học, ông Chew cũng cảnh báo về những rủi ro an ninh mạng khi AI ngày càng có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ. Người dùng có thể cấp cho các tác nhân AI quyền truy cập vào thông tin thanh toán hoặc các hệ thống cá nhân mà chưa hiểu đầy đủ phạm vi quyền hạn. Chẳng hạn, một tác nhân AI được giao nhiệm vụ mua hàng có thể thực hiện nhiều giao dịch hơn dự kiến nếu không có giới hạn rõ ràng.

Đối với doanh nghiệp, AI cũng làm giảm chi phí tạo ra thư rác, nội dung lừa đảo và các hành vi gây hại trên nền tảng số. Vì vậy, khả năng phát triển AI cần đi đôi với cơ chế quản lý quyền truy cập, bảo vệ dữ liệu và công cụ phát hiện, ngăn chặn các hành vi lạm dụng công nghệ.

Triển vọng đối với doanh nghiệp và hệ sinh thái công nghệ

Dự báo của CEO TikTok phản ánh kỳ vọng ngày càng lớn rằng AI sẽ trở thành công cụ nghiên cứu thiết yếu, thay vì chỉ là công nghệ phục vụ tự động hóa văn phòng hay các ứng dụng tiêu dùng. Với các ngành điện tử, bán dẫn và vật liệu mới, AI có thể hỗ trợ mô phỏng vật liệu, tối ưu thiết kế linh kiện, phân tích dữ liệu sản xuất và phát hiện lỗi trong quy trình.

Đối với Việt Nam, cơ hội không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI vào hoạt động doanh nghiệp, mà còn ở khả năng phát triển đội ngũ kỹ sư, tăng cường hợp tác giữa trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp, đồng thời nâng cao năng lực tính toán và nghiên cứu ứng dụng. Để biến tiềm năng thành kết quả, cần chú trọng chất lượng dữ liệu, kỹ năng chuyên môn, bảo mật thông tin và cơ chế đánh giá kết quả khoa học độc lập.

Như ông Chew nhấn mạnh, thế giới mới chỉ ở giai đoạn đầu trong việc khai thác những gì AI có thể làm. Tuy nhiên, những đột phá khoa học trong hai đến ba năm tới vẫn là dự báo, không phải kết quả đã được bảo đảm; giá trị thực sự của công nghệ sẽ được xác định bằng những phát hiện có thể kiểm chứng và ứng dụng trong thực tế.