L’obiettivo è rafforzare quella che viene definita capacità di AI sovrana: il Vietnam potrebbe creare applicazioni basate sui propri dati e sulle proprie priorità, invece di dipendere esclusivamente da modelli sviluppati per altre lingue o contesti di mercato.

La proposta si inserisce in iniziative già avviate nell’ecosistema NVIDIA in Vietnam. Nel marzo 2026 FPT e NVIDIA hanno annunciato il dataset Nemotron-Personas-Vietnam, pensato per contribuire allo sviluppo di sistemi AI più aderenti alla lingua, alla cultura, al mondo del lavoro e alla realtà economica del Paese. Anche Viettel ha avviato una collaborazione con NVIDIA per costruire un ecosistema di AI sovrana, concentrato sull’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni e sui modelli fondativi vietnamiti.

2. Più infrastrutture AI e maggiore capacità GPU

NVIDIA ha inoltre proposto una strategia nazionale per la capacità di calcolo, al servizio di istituzioni pubbliche, aziende, università e organismi di ricerca. Secondo quanto emerso dall’incontro, il Vietnam dispone attualmente di circa 10.000-15.000 GPU, mentre la Corea del Sud ne possiede circa 50.000-60.000 e punta a raggiungere quota 200.000-250.000 entro cinque anni.

Il divario evidenzia che la sfida non consiste semplicemente nell’acquistare più chip. Il Vietnam dovrà pianificare la capacità di calcolo, i data center, l’accesso alle risorse da parte di ricercatori e imprese e i meccanismi necessari per trasformare l’infrastruttura in prodotti e servizi AI concreti.

L’impostazione nazionale proposta da NVIDIA amplia progetti già sviluppati con aziende locali come Viettel, FPT e GreenNode. L’iniziativa di Viettel, in particolare, si basa su entrambi gli elementi fondamentali: un’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni con piattaforme NVIDIA DGX e lo sviluppo di modelli AI fondativi per il Vietnam.

3. Formazione, ricerca e sostegno alle startup

Il terzo pilastro riguarda le competenze. NVIDIA ha proposto di estendere a livello nazionale il proprio Deep Learning Institute, integrare più approfonditamente i contenuti nei programmi universitari e sostenere startup AI, ricercatori, dottorandi e studenti vietnamiti.

È un tassello essenziale per accompagnare gli investimenti nell’infrastruttura. GPU e data center generano valore soltanto se esistono professionisti in grado di addestrare, valutare, implementare e gestire sistemi di intelligenza artificiale. Collegare la formazione universitaria alla ricerca e all’imprenditoria può inoltre ridurre la distanza tra laboratorio e prodotto commerciale.

La proposta è coerente con il ruolo previsto per il centro di ricerca e sviluppo di NVIDIA in Vietnam. Nell’accordo annunciato nel dicembre 2024, NVIDIA e il governo vietnamita hanno concordato la creazione di un centro di ricerca e sviluppo sull’AI e di un AI Data Center nel Paese. Le strutture dovrebbero sostenere lo sviluppo software e mettere in contatto aziende, startup, autorità pubbliche, università e studenti.

4. Portare l’ecosistema AI vietnamita nell’ASEAN e nel mondo

NVIDIA ha infine proposto di aiutare i prodotti e le imprese vietnamite attive nell’AI a entrare prima nei mercati ASEAN e, successivamente, a espandersi a livello globale attraverso la rete dell’azienda.

In questa prospettiva, il mercato di sbocco ha lo stesso peso della capacità di sviluppo. Un ecosistema AI nazionale non ha bisogno soltanto di modelli e infrastrutture: le aziende necessitano anche di clienti, partner, canali di distribuzione e opportunità di implementazione in mercati con esigenze comparabili.

L’ASEAN può rappresentare il primo banco di prova per prodotti ottimizzati per le lingue e i contesti della regione. Al momento, tuttavia, si tratta di un indirizzo di cooperazione e non di un impegno con numeri, ricavi o scadenze commerciali già definiti.

Come si collegano le nuove proposte alle collaborazioni esistenti?

Da progetti separati a un programma nazionale

Prima dell’incontro, NVIDIA aveva già stretto rapporti con aziende vietnamite nei settori dell’infrastruttura, dei modelli e dello sviluppo di applicazioni AI. Tra gli esempi citati figurano FPT, Viettel, GreenNode e altri partner locali. I quattro pilastri inseriscono queste attività in un quadro più ampio: i modelli nazionali hanno bisogno di infrastrutture, le infrastrutture di competenze e i prodotti di un mercato.

L’ampliamento dell’iniziativa di AI sovrana di Viettel

L’accordo del marzo 2026 tra Viettel e NVIDIA si concentra sui due fondamenti dell’AI sovrana: capacità di calcolo ad alte prestazioni e modelli AI fondativi. Viettel ha dichiarato di stare implementando sistemi NVIDIA DGX B200 e di sviluppare un ecosistema destinato a sistemi AI utilizzabili concretamente in Vietnam.

Le quattro proposte del 20 agosto estendono questa logica da una collaborazione aziendale a una capacità destinata all’intero ecosistema nazionale, includendo istituzioni pubbliche, imprese, università e organizzazioni di ricerca.

Una tabella di marcia per l’accordo Vietnam-NVIDIA del 2024

Nel dicembre 2024 il governo vietnamita e NVIDIA avevano raggiunto un accordo per istituire il Vietnam Research and Development Center e un AI Data Center. Le nuove proposte indicano possibilità di utilizzo più concrete per quella collaborazione: sviluppo di software e modelli locali, formazione, sostegno alle startup e collegamento tra i diversi attori dell’ecosistema.

Il prossimo passaggio: un piano d’azione congiunto

Dopo l’incontro, il ministro Vũ Hải Quân ha incaricato le unità responsabili del ministero della Scienza e della Tecnologia di collaborare con NVIDIA alla preparazione di un piano d’azione comune. Il documento dovrebbe definire attività, risorse, responsabilità e calendario di attuazione; NVIDIA ha accettato di contribuire alla sua elaborazione e di puntare a primi risultati concreti e misurabili.

Il significato principale dell’incontro, quindi, non sta nell’annuncio di un’ulteriore promessa isolata. La sfida è trasformare le iniziative su modelli, GPU, formazione e commercializzazione in un programma coordinato, con attività e scadenze più chiare. L’efficacia finale dipenderà da come il piano verrà concretizzato, dalle risorse che saranno assegnate e dalla capacità di riunire i progetti già esistenti in un ecosistema coerente.

L’obiettivo è rafforzare quella che viene definita capacità di AI sovrana: il Vietnam potrebbe creare applicazioni basate sui propri dati e sulle proprie priorità, invece di dipendere esclusivamente da modelli sviluppati per altre lingue o contesti di mercato.

La proposta si inserisce in iniziative già avviate nell’ecosistema NVIDIA in Vietnam. Nel marzo 2026 FPT e NVIDIA hanno annunciato il dataset Nemotron-Personas-Vietnam, pensato per contribuire allo sviluppo di sistemi AI più aderenti alla lingua, alla cultura, al mondo del lavoro e alla realtà economica del Paese. Anche Viettel ha avviato una collaborazione con NVIDIA per costruire un ecosistema di AI sovrana, concentrato sull’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni e sui modelli fondativi vietnamiti.

2. Più infrastrutture AI e maggiore capacità GPU

NVIDIA ha inoltre proposto una strategia nazionale per la capacità di calcolo, al servizio di istituzioni pubbliche, aziende, università e organismi di ricerca. Secondo quanto emerso dall’incontro, il Vietnam dispone attualmente di circa 10.000-15.000 GPU, mentre la Corea del Sud ne possiede circa 50.000-60.000 e punta a raggiungere quota 200.000-250.000 entro cinque anni.

Il divario evidenzia che la sfida non consiste semplicemente nell’acquistare più chip. Il Vietnam dovrà pianificare la capacità di calcolo, i data center, l’accesso alle risorse da parte di ricercatori e imprese e i meccanismi necessari per trasformare l’infrastruttura in prodotti e servizi AI concreti.

L’impostazione nazionale proposta da NVIDIA amplia progetti già sviluppati con aziende locali come Viettel, FPT e GreenNode. L’iniziativa di Viettel, in particolare, si basa su entrambi gli elementi fondamentali: un’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni con piattaforme NVIDIA DGX e lo sviluppo di modelli AI fondativi per il Vietnam.

3. Formazione, ricerca e sostegno alle startup

Il terzo pilastro riguarda le competenze. NVIDIA ha proposto di estendere a livello nazionale il proprio Deep Learning Institute, integrare più approfonditamente i contenuti nei programmi universitari e sostenere startup AI, ricercatori, dottorandi e studenti vietnamiti.

È un tassello essenziale per accompagnare gli investimenti nell’infrastruttura. GPU e data center generano valore soltanto se esistono professionisti in grado di addestrare, valutare, implementare e gestire sistemi di intelligenza artificiale. Collegare la formazione universitaria alla ricerca e all’imprenditoria può inoltre ridurre la distanza tra laboratorio e prodotto commerciale.

La proposta è coerente con il ruolo previsto per il centro di ricerca e sviluppo di NVIDIA in Vietnam. Nell’accordo annunciato nel dicembre 2024, NVIDIA e il governo vietnamita hanno concordato la creazione di un centro di ricerca e sviluppo sull’AI e di un AI Data Center nel Paese. Le strutture dovrebbero sostenere lo sviluppo software e mettere in contatto aziende, startup, autorità pubbliche, università e studenti.

4. Portare l’ecosistema AI vietnamita nell’ASEAN e nel mondo

NVIDIA ha infine proposto di aiutare i prodotti e le imprese vietnamite attive nell’AI a entrare prima nei mercati ASEAN e, successivamente, a espandersi a livello globale attraverso la rete dell’azienda.

In questa prospettiva, il mercato di sbocco ha lo stesso peso della capacità di sviluppo. Un ecosistema AI nazionale non ha bisogno soltanto di modelli e infrastrutture: le aziende necessitano anche di clienti, partner, canali di distribuzione e opportunità di implementazione in mercati con esigenze comparabili.

L’ASEAN può rappresentare il primo banco di prova per prodotti ottimizzati per le lingue e i contesti della regione. Al momento, tuttavia, si tratta di un indirizzo di cooperazione e non di un impegno con numeri, ricavi o scadenze commerciali già definiti.

Come si collegano le nuove proposte alle collaborazioni esistenti?

Da progetti separati a un programma nazionale

Prima dell’incontro, NVIDIA aveva già stretto rapporti con aziende vietnamite nei settori dell’infrastruttura, dei modelli e dello sviluppo di applicazioni AI. Tra gli esempi citati figurano FPT, Viettel, GreenNode e altri partner locali. I quattro pilastri inseriscono queste attività in un quadro più ampio: i modelli nazionali hanno bisogno di infrastrutture, le infrastrutture di competenze e i prodotti di un mercato.

L’ampliamento dell’iniziativa di AI sovrana di Viettel

L’accordo del marzo 2026 tra Viettel e NVIDIA si concentra sui due fondamenti dell’AI sovrana: capacità di calcolo ad alte prestazioni e modelli AI fondativi. Viettel ha dichiarato di stare implementando sistemi NVIDIA DGX B200 e di sviluppare un ecosistema destinato a sistemi AI utilizzabili concretamente in Vietnam.

Le quattro proposte del 20 agosto estendono questa logica da una collaborazione aziendale a una capacità destinata all’intero ecosistema nazionale, includendo istituzioni pubbliche, imprese, università e organizzazioni di ricerca.

Una tabella di marcia per l’accordo Vietnam-NVIDIA del 2024

Nel dicembre 2024 il governo vietnamita e NVIDIA avevano raggiunto un accordo per istituire il Vietnam Research and Development Center e un AI Data Center. Le nuove proposte indicano possibilità di utilizzo più concrete per quella collaborazione: sviluppo di software e modelli locali, formazione, sostegno alle startup e collegamento tra i diversi attori dell’ecosistema.

Il prossimo passaggio: un piano d’azione congiunto

Dopo l’incontro, il ministro Vũ Hải Quân ha incaricato le unità responsabili del ministero della Scienza e della Tecnologia di collaborare con NVIDIA alla preparazione di un piano d’azione comune. Il documento dovrebbe definire attività, risorse, responsabilità e calendario di attuazione; NVIDIA ha accettato di contribuire alla sua elaborazione e di puntare a primi risultati concreti e misurabili.

Il significato principale dell’incontro, quindi, non sta nell’annuncio di un’ulteriore promessa isolata. La sfida è trasformare le iniziative su modelli, GPU, formazione e commercializzazione in un programma coordinato, con attività e scadenze più chiare. L’efficacia finale dipenderà da come il piano verrà concretizzato, dalle risorse che saranno assegnate e dalla capacità di riunire i progetti già esistenti in un ecosistema coerente.