8月15日，HSC大会重返胡志明市，汇聚风险投资、企业技术和软件工程领域的资深人士，共同探讨人工智能的应用、数据主权以及智能体企业系统的未来。

本次活动最受期待的环节之一是"全球人工智能格局：越南的机遇与启示"，由TEIZA首席执行官Harpreet Singh Maan主持，嘉宾包括GenAI Fund合伙人Laura Nguyen、SotaTek高级副总裁兼首席运营官Harry Vu、OpenMax联合创始人Charlie Hu，以及Revve AI创始人兼首席执行官Trung Vu。

与会嘉宾并未将越南AI的崛起简单归因于其深厚的工程人才储备，而是剖析了技术潜力与可扩展部署之间的实际障碍。他们审视了该国享誉盛名的开发者群体和政策动能带来真正竞争优势的领域，也指出碎片化的企业数据、本地优先的产品思维以及无法量化的试点项目在进入生产阶段之前如何阻碍AI的落地。这种政策动能是切实存在的：越南政府于2021年发布了《到2030年人工智能研究、开发和应用国家战略》，设定了AI研究投资、人才培养和国家数据基础设施方面的目标——为关于落地差距的讨论提供了具体的政策背景。

对话还权衡了利用国际基础模型与培育符合越南语言和治理需求的主权开放权重替代方案之间的战略张力，同时探讨AI智能体要从实验性聊天机器人演变为能够在机构合规框架内运行的安全可靠系统还需要哪些条件。这场辩论也映照出更广泛的全球趋势：从欧盟到日本，各国政府纷纷支持本土AI能力，在某些情况下还部署本地托管的开放权重模型，以减少对外国供应商的依赖。

最终，这场对话是对在新兴市场构建、部署和信任AI的现实挑战的坦诚审视——首先是对越南当前所处位置的诚实评估。

生态系统的优势与劣势

Laura引入了"人员、流程和产品"框架来评估越南的准备程度。她指出，越南的AI人才常被誉为东盟最佳，并有强劲的创业活力和积极的政府政策作为支撑。不过，小组一致认为，该国在产品开发和全球可扩展性方面仍然落后。身为Y Combinator校友的Trung观察到，太多初创公司缺乏"全球优先思维"，仍专注于本地市场而非国际扩张。快速构建的能力已得到充分验证；推出世界级产品仍是关键挑战。

企业落地差距

Harry反驳了企业界普遍存在的一个误解：AI即插即用即可。他强调，部署模型通常是最后一步——此前需要清洗碎片化数据、标准化数据结构，并建立人在回路的工作流程。"如果你的数据糟糕、碎片化……在应用AI之前，你还有很多工作要做，"他解释道。Charlie严格区分了个人原型与企业级解决方案，指出大型组织将治理、数据隐私和监管合规置于边际性能提升之上。"如果你没有适当的法律审查和安全审查，他们根本不会采用你的解决方案，"他表示。以2023年7月生效的《个人数据保护法令》为基石的越南数据保护制度，为企业级部署又增加了一层必须满足的合规要求。

主权与模型之争

随着与会者就越南对国际基础模型的依赖展开辩论，讨论带上了地缘政治色彩。Charlie告诫不要无条件信任美国的前沿实验室，并称闭源模型"本质上仍是一个黑箱"。主持人则警告"数字殖民"的风险——长期依赖外国基础设施最终可能损害国家的谈判筹码。Trung提出了一条务实的中间路线：与其让各家科技巨头单独构建模型，越南应集中资源开发一个适应本地语言和文化的开放权重模型。Laura则透过信任的学术视角——能力、善意和透明度——来解读这一战略困境，并指出政策制定者和创业者得出不同结论也许都有道理。

可扩展应用的障碍

尽管热情广泛，企业仍难以推进到试点项目之外。Laura认为，根本障碍在于可量化的投资回报：董事会需要的是财务上的论证，而非关于生产力提升的模糊承诺。"归根结底，它能为我和组织带回多少钱？"她问道。Trung补充说，企业工作流程中包含难以轻易自动化的隐性文化规则；Charlie则指出，许多现有解决方案根本无法通过企业领导者所要求的严格安全性与可靠性清单。这种试点停滞的模式并非越南独有：针对企业AI应用的行业调研反复发现，从概念验证走向生产在全球范围内仍是瓶颈。

在闭幕环节，与会者对未来三到五年表达了审慎的乐观。Harry倡导推出统一的国家语言模型计划，Charlie则重申其公司对越南数字化程度较高的市场的坚定承诺。Trung敦促未来的创始人在创业之初就放眼全球。总体而言，这场对话描绘出一个既拥有人才又怀抱雄心的越南，有望开辟出独特的AI发展轨迹——前提是生态系统能够弥合技术能力与企业级落地执行之间的差距。

来源：Metaverse Post