Ngành bán dẫn (semiconductor) đóng vai trò nền tảng trong sự phát triển của các thiết bị điện tử, từ các thiết bị gia dụng như điện thoại di động, máy tính, cho đến ô tô điện và các hệ thống vũ trụ,… Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một công nghệ hỗ trợ cho ngành bán dẫn, mà đã trở thành động lực chính để nâng cao hiệu suất, giảm lỗi và tối ưu hóa quá trình sản xuất vi mạch.

Ứng dụng AI trong ngành bán dẫn

Ứng dụng của AI trong ngành bán dẫn ngày càng đa dạng, từ thiết kế (design), chế tạo (manufacturing), kiểm thử (testing), đến chuỗi cung ứng và sửa lỗi (fault diagnosis).

Ứng dụng AI trong thiết kế chip (EDA - Electronic Design Automation)

Một trong những lĩnh vực tiên phong sử dụng AI chính là EDA (tức là tự động hóa thiết kế điện tử). AI, đặc biệt là các mô hình học máy như học tăng cường (reinforcement learning) hay học sâu (deep learning), thường được dùng để:

- Tối ưu hóa bố cục mạch (layout): các thuật toán học tăng cường có thể học để sắp xếp các thành phần như transistor, mạch điện, cấp điện (power rails), tín hiệu xung (signal routing) sao cho giảm độ trễ và giảm tiêu thụ năng lượng.

- Phân tích tín hiệu (signal integrity) và kiểm soát nhiễu (noise): mạng neural có khả năng dự đoán các vấn đề tín hiệu trong thiết kế phức tạp, giúp giảm thiểu việc phải làm lại sau khi sản xuất.

- Thiết kế vi kiến trúc (microarchitecture) tối ưu: AI có thể mô phỏng và tìm ra cấu trúc lõi xử lý phù hợp với các ứng dụng mục tiêu như máy học, xử lý đồ họa, hay xử lý số.

Công ty Google DeepMind từng công bố mô hình học tăng cường giúp cải thiện việc bố cục chip bằng cách học từ hàng triệu ví dụ thiết kế thực tiễn, tạo ra kết quả hiệu quả hơn thiết kế thủ công.

Ứng dụng AI tối ưu hóa quy trình sản xuất (smart manufacturing/Industry 4.0)

Ngành sản xuất chip sử dụng hàng nghìn bước phức tạp, đòi hỏi kiểm soát nhiệt độ, áp suất, môi trường cực kỳ nghiêm ngặt. Với ngành này, AI được ứng dụng cho các yêu cầu:

- Điều khiển quá trình sản xuất: mô hình học sâu sẽ phân tích dữ liệu thu thập từ các cảm biến theo thời gian thực (ví dụ nhiệt độ wafer, độ ẩm, áp suất) để tự động điều chỉnh các thông số trong quá trình sản xuất, giúp tỉ lệ thành phẩm đạt chuẩn cao và giảm thiểu lỗi.

- Dự đoán lỗi máy móc: hệ thống sẽ phân tích tín hiệu từ các cảm biến trên máy móc (ví dụ cảm biến áp suất, cảm biến rung động) để dự báo khi nào máy có khả năng hỏng. Nhờ đó, có thể xử lý trước các sự cố, giảm thời gian ngừng máy không mong muốn.

- Giám sát ánh sáng và phát hiện khuyết tật trên wafer: sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích hình ảnh wafer, nhanh chóng nhận biết các khuyết tật như vết xước, bụi bẩn hay các vết nứt với độ chính xác cao hơn nhiều so với kiểm tra thủ công.

Công ty TSMC - một trong những nhà sản xuất chip lớn nhất thế giới - đã áp dụng các hệ thống AI để xử lý hàng triệu dữ liệu kiểm tra wafer mỗi ngày, giúp tăng hiệu suất sản xuất và giảm thiểu sự cố.

Ứng dụng AI trong kiểm thử và đảm bảo chất lượng (testing & quality assurance)

Sau khi sản xuất, AI được sử dụng để hỗ trợ kiểm thử các chip để đảm bảo hoạt động đúng:

- Phân tích dữ liệu kiểm thử (test data): AI, đặc biệt là máy học, có khả năng phát hiện các mẫu bất thường, các lỗi hiếm, hoặc lỗi xuất hiện chỉ dưới những điều kiện hoạt động đặc biệt. Việc này giúp phát hiện sớm những lỗi mà kiểm thử thủ công hoặc các cách truyền thống khó nhận ra, từ đó giảm tỷ lệ chip lỗi ra thị trường và nâng cao chất lượng sản phẩm.

- Tối ưu hóa phạm vi kiểm thử (test coverage): AI xác định và lựa chọn những trường hợp cần kiểm thử quan trọng nhất, giúp tiết kiệm thời gian kiểm thử và chi phí, tránh các bước kiểm thử dư thừa hoặc không cần thiết, giúp quy trình kiểm thử hiệu quả hơn mà vẫn đảm bảo độ tin cậy cao.

- Phân loại lỗi (fault classification): AI có thể phân loại chính xác các loại lỗi khác nhau như ngắn mạch, hở mạch, hoặc các mẫu lỗi đặc trưng. Từ đó, hệ thống có thể cung cấp hướng dẫn nhanh chóng để kỹ thuật viên sửa chữa hoặc loại bỏ chip lỗi, giúp rút ngắn thời gian xử lý lỗi và giảm thiểu sai sót.

Ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng thông minh (supply chain optimization)

Ngành bán dẫn chịu ảnh hưởng lớn từ yếu tố chuỗi cung ứng toàn cầu. AI đóng vai trò trong:

- Dự báo nhu cầu (demand forecasting): học máy dự đoán nhu cầu các loại chip trong các ngành như ô tô, smartphone, IoT,... giúp nhà sản xuất cân bằng tồn kho, giảm tồn quá nhiều hay hết hàng.

- Tối ưu hóa logistics và quản lý nguyên vật liệu: AI phân tích thời gian giao hàng, chi phí vận chuyển và tồn kho để tối ưu kế hoạch sản xuất và phân phối.

- Phân tích dữ liệu thị trường: bộ dữ liệu lớn giúp dự báo xu hướng thị trường, giá cả nguyên liệu như silicon, đất hiếm, đồng thời tối ưu hóa khả năng cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.

Minh họa AI (nguồn: citgroup.vn)

Ứng dụng AI trong ngành bán dẫn tại Việt Nam

Tại Việt Nam, ngành bán dẫn vẫn đang trong giai đoạn phát triển, với các hoạt động chủ yếu là lắp ráp, thử nghiệm và sản xuất module đơn giản. Một số tập đoàn viễn thông, điện tử lớn như FPT, Viettel đang đẩy mạnh nghiên cứu và sản xuất các sản phẩm IoT, module 5G, EPC, RFID và bắt đầu triển khai ứng dụng AI để tối ưu hóa quá trình sản xuất.

Chính sách phát triển AI và bán dẫn tại Việt Nam được Chính phủ đặc biệt chú trọng với nhiều chiến lược và kế hoạch cụ thể nhằm thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ hiện đại này. Năm 2021, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 127/QĐ-TTg phê duyệt Chiến lược quốc gia về Nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Quyết định này thúc đẩy hoạt động nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực AI, tập trung vào các lĩnh vực mũi nhọn như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và robot thông minh. Xây dựng và phát triển hạ tầng dữ liệu và điện toán hiệu năng cao, tạo nền tảng khoa học - công nghệ vững chắc cho việc huấn luyện, thử nghiệm và triển khai các mô hình AI. Phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, khuyến khích đào tạo tiến sĩ, nhà nghiên cứu và kỹ sư AI tại các viện nghiên cứu, trường đại học, đồng thời hình thành mạng lưới chuyên gia và cộng đồng khoa học về AI trong nước và quốc tế. Đẩy mạnh chuyển giao công nghệ và liên kết viện - trường - doanh nghiệp, thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng vào các ngành kinh tế trọng điểm như y tế, giáo dục, giao thông, nông nghiệp và an ninh mạng. Xây dựng hệ sinh thái AI quốc gia, hướng tới việc đưa Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo và phát triển công nghệ AI hàng đầu trong khu vực ASEAN và trên thế giới.

Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 1017/QĐ-TTg ngày 21/9/2024 về phê duyệt Chương trình Phát triển nguồn nhân lực ngành công nghiệp bán dẫn đến năm 2030, định hướng đến năm 2050; Thủ tướng Chính phủ cũng ban hành quyết định về Chiến lược Phát triển công nghiệp bán dẫn Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050 (Quyết định số 1018/QĐ‑TTg, ký ngày 21/9/2024), theo lộ trình 3 giai đoạn, với các mục tiêu: (1) Từ 2024-2030, thu hút FDI chọn lọc, hình thành 100 doanh nghiệp thiết kế, 1 nhà máy chế tạo chip, 10 nhà máy đóng gói - kiểm thử. Doanh thu ngành bán dẫn đạt trên 25 tỷ USD/năm và nhân lực đạt 50.000 kỹ sư; (2) Từ 2030-2040, tăng lên 200 doanh nghiệp thiết kế, 2 nhà máy chế tạo, 15 nhà máy đóng gói - kiểm thử. Doanh thu ngành trên 50 tỷ USD, nhân lực đạt trên 100.000 người; (3) Từ 2040-2050 hướng tới làm chủ toàn diện; đạt 300 doanh nghiệp thiết kế, 3 nhà máy chế tạo, 20 nhà máy đóng gói - kiểm thử. Doanh thu ngành trên 100 tỷ USD và hoàn thành hệ sinh thái tự chủ và dẫn đầu ở một số công đoạn, phân khúc của chuỗi sản xuất.

Hỗ trợ tài chính và pháp lý thúc đẩy phát triển ngành công nghệ cao: Nghị định 182/2024/NĐ-CP chính thức ra mắt đã đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc xây dựng Quỹ Hỗ trợ đầu tư dành riêng cho các ngành công nghệ cao, trong đó bán dẫn là một lĩnh vực trọng điểm được ưu tiên phát triển. Đây là nguồn lực quý báu giúp các doanh nghiệp công nghệ cao có thêm sức mạnh để nghiên cứu và sản xuất tại Việt Nam.

Bên cạnh đó, Luật Công nghiệp công nghệ số được thông qua ngày 14/6/2025 đã xây dựng một khung pháp lý đồng bộ và chặt chẽ, tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển của ngành bán dẫn và AI - những lĩnh vực then chốt quyết định vị thế công nghệ số của quốc gia trong tương lai gần.

Đặc biệt, kể từ ngày 01/10/2025, theo khoản 2 Điều 12 của Luật Thuế thu nhập doanh nghiệp 2025, các doanh nghiệp công nghệ cao (bao gồm cả những doanh nghiệp nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao và doanh nghiệp khoa học công nghệ theo quy định) sẽ được hưởng mức thuế thu nhập doanh nghiệp ưu đãi, chỉ 10% trong suốt 15 năm. Chính sách này không chỉ giảm gánh nặng tài chính mà còn tạo động lực mạnh mẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo và đầu tư công nghệ tại Việt Nam.

Những bước đi này cho thấy Chính phủ đang quyết tâm tạo điều kiện thuận lợi nhất về cả tài chính lẫn pháp lý, tạo nền tảng vững chắc để ngành công nghiệp công nghệ cao và công nghệ số nói chung, đặc biệt là lĩnh vực bán dẫn và AI, phát triển mạnh mẽ và bền vững trong thời gian tới.

Hoạt động xúc tiến ứng dụng AI trong ngành bán dẫn cũng rất được quan tâm. Tháng 3/2025, các chuyên gia công nghệ hàng đầu trên thế giới và Việt Nam đã có những thảo luận về vai trò ngày càng quan trọng của AI trong ngành bán dẫn tại Hội nghị quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC 2025), được tổ chức tại Hà Nội và Đà Nẵng.

Gần đây, ngày 5/8/2025, Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP.HCM (SIHUB) đã phối hợp với Công ty TNHH Ascendas Systems - đơn vị phân phối độc quyền phần mềm MATLAB và Simulink tại khu vực Đông Nam Á - tổ chức Hội thảo “Giải pháp trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp bán dẫn”, cung cấp cái nhìn toàn diện về hiện trạng và tương lai của AI trong lĩnh vực công nghiệp điện tử, tạo điều kiện kết nối giữa các bên liên quan, từ chuyên gia kỹ thuật, doanh nghiệp sản xuất đến cộng đồng khởi nghiệp nhằm đẩy mạnh ứng dụng AI trong ngành bán dẫn tại Thành phố.

Chip bán dẫn (Nguồn FPT shop)

***

Việt Nam đang từng bước tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị ngành bán dẫn toàn cầu thông qua các chính sách chiến lược, cùng với sự đầu tư bài bản vào nguồn nhân lực, hạ tầng và công nghệ. Trong bối cảnh đó, TP.HCM - trung tâm nghiên cứu khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo hàng đầu cả nước - đang tích cực tham gia triển khai nhiệm vụ xây dựng và phát triển Mạng lưới Trung tâm nghiên cứu, thiết kế và chế tạo bán dẫn quốc gia đến năm 2030.

Với lượng lớn kỹ sư, lập trình viên, nhà nghiên cứu, cả từ các trường đại học lớn (Đại học Bách Khoa, Đại học Khoa học Tự nhiên,...) và lao động công nghệ từ doanh nghiệp; với hệ sinh thái khởi nghiệp năng động, sáng tạo; hạ tầng kinh tế - tài chính, công nghiệp và logistics mạnh; có năng lực hành chính để thí điểm chính sách, chương trình hỗ trợ doanh nghiệp đổi mới, hợp tác công - tư,... TP.HCM có nhiều điều kiện thuận lợi để thúc đẩy mạnh mẽ việc ứng dụng AI vào công nghiệp bán dẫn, góp phần định hình hệ sinh thái công nghệ cao của cả nước tại khu vực phía Nam.

Minh Thư

----------------------------------------

Tài liệu tham khảo chính

[1] Bùi Thị Lan. (2025). Đầu tư phát triển công nghiệp bán dẫn, trí tuệ nhân tạo. https://nhandan.vn/dau-tu-phat-trien-cong-nghiep-ban-dan-tri-tue-nhan-tao-post866857.html
[2] Cẩm Tú. (2025). AISC 2025: Giao điểm của trí tuệ nhân tạo - bán dẫn, khẳng định vị thế mới của Việt Nam. https://vov.vn/kinh-te/aisc-2025-giao-diem-cua-tri-tue-nhan-tao-ban-dan-khang-dinh-vi-the-moi-cua-viet-nam-post1160603.vov
[3] CIT Software. (2025). Ứng dụng AI trong thiết kế Chip - Rút ngắn thời gian thiết kế chip. https://citgroup.vn/ung-dung-ai-trong-thiet-ke-chip.html
[4] Hà Linh. (2025). Ngành bán dẫn đang thay đổi nhanh chóng nhờ trí tuệ nhân tạo. https://nhandan.vn/nganh-ban-dan-dang-thay-doi-nhanh-chong-nho-tri-tue-nhan-tao-post864812.html
[5] IEEE IRDS™. Semiconductors and Artificial Intelligence. https://irds.ieee.org/topics/semiconductors-and-artificial-intelligence
[6] Nhật Linh. (2025). AI trong ngành bán dẫn: Từ phòng lab đến thực tế sản xuất: https://dost.hochiminhcity.gov.vn/hoat-dong-so-khcn/ai-trong-nganh-ban-dan-tu-phong-lab-den-thuc-te-san-xuat/