Trong thời đại ngày nay, phát triển bền vững đã trở thành mục tiêu trung tâm trong chiến lược phát triển của hầu hết các quốc gia, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu, suy giảm tài nguyên và các rủi ro môi trường ngày càng gia tăng. Chương trình Nghị sự 2030 của Liên hợp quốc với 17 Mục tiêu Phát triển bền vững (SDGs) nhấn mạnh yêu cầu cân bằng giữa tăng trưởng kinh tế, tiến bộ xã hội và bảo vệ môi trường.

Các nghiên cứu thực nghiệm đã khẳng định vai trò tích cực của năng lượng tái tạo trong việc giảm phát thải khí nhà kính, cải thiện an ninh năng lượng và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dài hạn[1]. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công nghệ nền tảng có khả năng cải thiện hiệu quả và tính ổn định của hệ thống năng lượng. AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong dự báo nhu cầu năng lượng, tối ưu hóa vận hành lưới điện thông minh, quản lý lưu trữ năng lượng và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên[2]. Thông qua việc giảm tổn thất kỹ thuật, nâng cao khả năng điều phối và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, AI được kỳ vọng có thể khuếch đại tác động tích cực của năng lượng tái tạo, đồng thời góp phần giảm thiểu các đánh đổi phát sinh trong quá trình chuyển dịch năng lượng[3].

1. Mối quan hệ giữa năng lượng tái tạo, AI và phát triển bền vững

- Vai trò của công nghệ và trí tuệ nhân tạo trong hệ thống năng lượng bền vững:

Đổi mới công nghệ đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và tính bền vững của hệ thống năng lượng. Trong đó, AI ngày càng được xem là công nghệ nền tảng trong chuyển dịch năng lượng nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp. AI được ứng dụng rộng rãi trong dự báo nhu cầu và nguồn cung năng lượng, tối ưu hóa vận hành lưới điện thông minh, quản lý lưu trữ năng lượng và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên[4].

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy AI có thể trực tiếp cải thiện hiệu quả môi trường thông qua việc giảm tổn thất năng lượng, tăng độ ổn định của hệ thống và hỗ trợ ra quyết định chính sách dựa trên dữ liệu[5]. Quan trọng hơn, các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng AI không chỉ có tác động độc lập mà còn đóng vai trò khuếch đại tác động tích cực của năng lượng tái tạo đối với phát triển bền vững, thông qua việc giảm các đánh đổi và nâng cao hiệu quả tổng thể của hệ thống năng lượng[6]. Tuy nhiên, vai trò này phụ thuộc mạnh vào mức độ tích hợp công nghệ và năng lực quản trị của từng quốc gia.

- Phát triển bền vững và năng lượng tái tạo:

Khái niệm phát triển bền vững được phổ biến rộng rãi từ Báo cáo Brundtland, nhấn mạnh yêu cầu đáp ứng nhu cầu hiện tại mà không làm tổn hại đến khả năng đáp ứng nhu cầu của các thế hệ tương lai. Trong các nghiên cứu đương đại, phát triển bền vững thường được tiếp cận dựa trên 3 trụ cột chính gồm tăng trưởng kinh tế, công bằng xã hội và bảo vệ môi trường. Ba trụ cột này có mối quan hệ tương tác chặt chẽ, trong đó việc theo đuổi một mục tiêu đơn lẻ có thể tạo ra các đánh đổi (trade-offs) hoặc hiệp lực (synergies) đối với các mục tiêu còn lại[7].

Chương trình Nghị sự 2030 của Liên hợp quốc với 17 SDGs đã cụ thể hóa phát triển bền vững thành một khuôn khổ chính sách toàn diện, trong đó nhấn mạnh vai trò của năng lượng sạch, đổi mới công nghệ và tăng trưởng bao trùm[8]. Trong khuôn khổ này, hệ thống năng lượng được xem là đầu vào thiết yếu của mọi hoạt động kinh tế - xã hội, đồng thời cũng là nguồn phát thải chính gây biến đổi khí hậu. Do đó, chuyển dịch năng lượng theo hướng bền vững giữ vai trò trung tâm trong việc hiện thực hóa các mục tiêu phát triển bền vững liên quan đến môi trường, kinh tế và xã hội[9].

Năng lượng tái tạo được xem là nền tảng của quá trình chuyển dịch năng lượng hướng tới phát triển bền vững nhờ khả năng giảm phát thải khí nhà kính, đa dạng hóa nguồn cung và tăng cường an ninh năng lượng. Nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho thấy việc gia tăng tỷ trọng năng lượng tái tạo góp phần giảm cường độ phát thải carbon và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế dài hạn[10].

Ở góc độ rộng hơn, các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng năng lượng tái tạo có tác động tích cực đến các trụ cột kinh tế và xã hội của phát triển bền vững, thông qua tạo việc làm, giảm nghèo năng lượng và cải thiện phúc lợi xã hội, đặc biệt tại các nền kinh tế mới nổi[11]. Những kết quả này củng cố lập luận rằng năng lượng tái tạo không chỉ là giải pháp môi trường mà còn là công cụ kinh tế - xã hội quan trọng trong tiến trình phát triển bền vững.

Tuy nhiên, các bằng chứng gần đây cho thấy tác động của năng lượng tái tạo đến phát triển bền vững mang tính điều kiện. Việc triển khai các dự án năng lượng tái tạo quy mô lớn có thể phát sinh các tác động ngoài mong muốn như xung đột sử dụng đất, suy giảm đa dạng sinh học, áp lực lên tài nguyên nước và ảnh hưởng đến sinh kế của cộng đồng địa phương[12]. Điều này dẫn đến hiện tượng “carbon tunnel vision”, tức là quá tập trung vào mục tiêu giảm phát thải carbon mà bỏ qua các khía cạnh kinh tế - xã hội của phát triển bền vững[13]. Do đó, năng lượng tái tạo chỉ thực sự đóng góp hiệu quả cho phát triển bền vững khi được triển khai trong một khuôn khổ thể chế và quản trị phù hợp.

Qua các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa năng lượng tái tạo và phát triển bền vững đã được phân tích rộng rãi với nhiều phương pháp kinh tế lượng khác nhau. Phần lớn các kết quả đều khẳng định tác động tích cực của năng lượng tái tạo đối với giảm phát thải khí nhà kính và tăng trưởng kinh tế dài hạn, đặc biệt tại các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển[14]. Bên cạnh đó, một nhánh nghiên cứu ngày càng mở rộng nhấn mạnh vai trò của năng lượng tái tạo trong việc cải thiện phúc lợi xã hội, giảm nghèo năng lượng và thúc đẩy phát triển bao trùm[15].

Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện có vẫn tồn tại những khoảng trống quan trọng:

 (i) Các nghiên cứu phân tích một cách có hệ thống vai trò kết hợp giữa năng lượng tái tạo và AI đối với phát triển bền vững, đặc biệt trong việc làm rõ cơ chế tương tác và khả năng khuếch đại tác động, vẫn còn tương đối hạn chế[16].

(ii) Phần lớn các nghiên cứu tập trung vào tác động trực tiếp của năng lượng tái tạo, trong khi vai trò của AI thường chỉ được xem xét gián tiếp hoặc thông qua các chỉ số công nghệ tổng quát.

(iii) Về mặt không gian nghiên cứu, các phân tích so sánh chuyên sâu giữa các nền kinh tế mới nổi quy mô lớn với đặc điểm thể chế và chiến lược phát triển khác biệt, như Trung Quốc và Ấn Độ, vẫn còn khan hiếm[17]. Điều này hạn chế khả năng rút ra các bài học chính sách cụ thể cho các quốc gia đang phát triển có điều kiện tương đồng.

2. Một số nét chính về mô hình của Ấn Độ và Trung Quốc trong việc phát huy vai trò của năng lượng tái tạo và AI đối với phát triển bền vững

- Ấn Độ: Mô hình thị trường định hướng và phát triển bao trùm:

Khác với Trung Quốc, Ấn Độ theo đuổi chiến lược phát triển năng lượng tái tạo dựa nhiều hơn vào cơ chế thị trường và sự tham gia của khu vực tư nhân, với trọng tâm là mở rộng tiếp cận năng lượng và thúc đẩy phát triển bao trùm. Trong bối cảnh dân số lớn và nhu cầu năng lượng gia tăng nhanh, năng lượng tái tạo được xem là giải pháp quan trọng nhằm vừa đáp ứng nhu cầu năng lượng, vừa giảm phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch và cải thiện chất lượng môi trường[18].

Các nghiên cứu cho thấy việc mở rộng năng lượng tái tạo tại Ấn Độ đã mang lại nhiều lợi ích kinh tế - xã hội, bao gồm tạo việc làm, thu hút đầu tư và cải thiện khả năng tiếp cận năng lượng tại các khu vực nông thôn và vùng sâu, vùng xa[19]. Tuy nhiên, so với Trung Quốc, hiệu quả tổng thể của năng lượng tái tạo đối với phát triển bền vững tại Ấn Độ vẫn còn hạn chế do những rào cản về hạ tầng, tài chính và năng lực công nghệ[20].

Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực năng lượng tại Ấn Độ hiện mới ở giai đoạn phát triển ban đầu và chưa được tích hợp đồng bộ trên quy mô toàn hệ thống. Mặc dù AI đã bắt đầu được áp dụng trong một số lĩnh vực như dự báo nhu cầu năng lượng, quản lý lưới điện cục bộ và tối ưu hóa vận hành, mức độ phổ biến và hiệu quả của các ứng dụng này còn hạn chế. Điều này làm giảm khả năng khuếch đại tác động tích cực của năng lượng tái tạo đối với phát triển bền vững, đặc biệt trong bối cảnh hệ thống năng lượng còn phân mảnh và chịu nhiều ràng buộc về thể chế[21].

- Trung Quốc: Mô hình nhà nước dẫn dắt, quy mô lớn và tích hợp công nghệ:

Trung Quốc là quốc gia đi đầu toàn cầu trong phát triển năng lượng tái tạo, xét cả về quy mô lắp đặt và tốc độ mở rộng. Gắn chuyển dịch năng lượng với mục tiêu trung hòa carbon và bảo đảm an ninh năng lượng dài hạn, Trung Quốc đã đầu tư mạnh mẽ vào điện mặt trời, điện gió và thủy điện, đồng thời xây dựng hệ sinh thái công nghiệp hỗ trợ cho năng lượng tái tạo. Các nghiên cứu cho thấy việc gia tăng tỷ trọng năng lượng tái tạo tại Trung Quốc đã góp phần đáng kể vào giảm cường độ phát thải carbon và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế theo hướng xanh[22].

Một đặc điểm nổi bật trong chiến lược chuyển dịch năng lượng của Trung Quốc là sự kết hợp chặt chẽ giữa phát triển năng lượng tái tạo và đổi mới công nghệ, đặc biệt là AI. AI được tích hợp sâu vào quản lý lưới điện thông minh, dự báo nguồn cung - cầu năng lượng, tối ưu hóa lưu trữ và điều phối năng lượng tái tạo theo thời gian thực. Nhờ đó, Trung Quốc từng bước khắc phục các hạn chế cố hữu của năng lượng tái tạo như tính gián đoạn và tổn thất truyền tải, qua đó nâng cao hiệu quả vận hành của toàn hệ thống năng lượng[23].

Tuy nhiên, các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mô hình phát triển nhanh và quy mô lớn của Trung Quốc tiềm ẩn những thách thức đối với phát triển bền vững toàn diện. Việc triển khai các dự án năng lượng tái tạo quy mô lớn có thể gây áp lực lên tài nguyên đất đai, môi trường sinh thái và cộng đồng địa phương, đặc biệt tại các khu vực nông thôn hoặc vùng nhạy cảm về sinh thái[24]. Trong bối cảnh đó, vai trò của AI không chỉ dừng lại ở tối ưu hóa kỹ thuật, mà còn mở rộng sang hỗ trợ hoạch định chính sách, đánh giá tác động kinh tế - xã hội - môi trường và giảm thiểu các đánh đổi giữa các trụ cột của phát triển bền vững.

- Vai trò khác biệt của năng lượng tái tạo và trí tuệ nhân tạo giữa Trung Quốc và Ấn Độ:

Trung Quốc và Ấn Độ đều xem năng lượng tái tạo là trụ cột trong chiến lược phát triển bền vững, song cách tiếp cận và kết quả đạt được có sự khác biệt đáng kể. Trung Quốc áp dụng mô hình nhà nước dẫn dắt, đầu tư quy mô lớn và tích hợp mạnh mẽ AI vào hệ thống năng lượng, qua đó nâng cao hiệu quả vận hành và giảm các hạn chế kỹ thuật của năng lượng tái tạo. Trong khi đó, Ấn Độ theo đuổi mô hình thị trường định hướng và phát triển bao trùm, tập trung vào mở rộng tiếp cận năng lượng nhưng gặp nhiều thách thức trong việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như AI trên quy mô lớn[25].

Những khác biệt này cho thấy AI đóng vai trò then chốt trong việc quyết định mức độ thành công của năng lượng tái tạo đối với phát triển bền vững. Khi được tích hợp hiệu quả, AI có thể giúp giảm các đánh đổi giữa mục tiêu môi trường và kinh tế - xã hội, khắc phục hiện tượng “carbon tunnel vision” và nâng cao tính bền vững tổng thể của quá trình chuyển dịch năng lượng[26]. Ngược lại, trong bối cảnh thiếu hạ tầng công nghệ và thể chế hỗ trợ, năng lượng tái tạo có thể chỉ mang lại lợi ích hạn chế và khó đạt được các mục tiêu phát triển bền vững trong dài hạn.

3. Một số gợi mở chính sách đối với Việt Nam

Qua nghiên cứu phân tích vai trò của năng lượng tái tạo và AI trong thúc đẩy phát triển bền vững thông qua trường hợp của Trung Quốc và Ấn Độ. Tổng hợp cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm cho thấy năng lượng tái tạo là trụ cột quan trọng của quá trình chuyển dịch năng lượng nhờ khả năng giảm phát thải khí nhà kính, cải thiện an ninh năng lượng và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế dài hạn. Tuy nhiên, năng lượng tái tạo không tự động bảo đảm đạt được phát triển bền vững một cách toàn diện nếu thiếu các điều kiện hỗ trợ về công nghệ, thể chế và quản trị, đặc biệt trong bối cảnh xuất hiện các đánh đổi giữa các trụ cột kinh tế, xã hội và môi trường.

So sánh 2 trường hợp Trung Quốc và Ấn Độ cho thấy sự khác biệt rõ nét trong cách thức triển khai năng lượng tái tạo và mức độ tích hợp AI. Trung Quốc, với mô hình nhà nước dẫn dắt và đầu tư quy mô lớn, đã tích hợp AI sâu rộng vào hệ thống năng lượng tái tạo, qua đó nâng cao hiệu quả vận hành, giảm tổn thất và từng bước khắc phục các hạn chế kỹ thuật của năng lượng tái tạo. Ngược lại, Ấn Độ theo đuổi cách tiếp cận dựa nhiều hơn vào cơ chế thị trường và phát triển bao trùm, trong đó năng lượng tái tạo góp phần mở rộng tiếp cận năng lượng và tạo việc làm, song hiệu quả tổng thể đối với phát triển bền vững vẫn còn bị hạn chế bởi năng lực công nghệ và mức độ tích hợp AI chưa đồng bộ.

Một kết luận quan trọng của nghiên cứu là AI đóng vai trò như một yếu tố khuếch đại đối với tác động của năng lượng tái tạo lên phát triển bền vững. Khi được tích hợp hiệu quả, AI không chỉ cải thiện hiệu quả kỹ thuật của các hệ thống năng lượng tái tạo mà còn góp phần giảm thiểu các đánh đổi và hạn chế nguy cơ “carbon tunnel vision” trong hoạch định chính sách năng lượng. Do đó, chuyển dịch năng lượng bền vững cần được tiếp cận như một quá trình tích hợp giữa năng lượng tái tạo, công nghệ số và khuôn khổ thể chế phù hợp, thay vì chỉ tập trung vào mục tiêu giảm phát thải carbon đơn thuần.

Từ những kết quả phân tích và bài học rút ra từ Trung Quốc và Ấn Độ, đề xuất một số khuyến nghị chính sách gợi mở cho Việt Nam trong bối cảnh theo đuổi mục tiêu tăng trưởng xanh, chuyển đổi số và phát triển bền vững, như sau;

Thứ nhất, hoàn thiện khuôn khổ thể chế và chính sách nhằm hỗ trợ chuyển dịch năng lượng bền vững. Việc mở rộng năng lượng tái tạo tại Việt Nam cần đi kèm với các cơ chế đánh giá tác động kinh tế - xã hội - môi trường một cách toàn diện, nhằm tránh các đánh đổi không mong muốn và nguy cơ “carbon tunnel vision” trong hoạch định chính sách. Điều này đòi hỏi lồng ghép SDGs vào chính sách năng lượng, tăng cường phối hợp liên ngành và nâng cao năng lực quản trị trong quá trình triển khai các dự án năng lượng tái tạo.

Thứ hai, tăng cường hợp tác quốc tế và học hỏi kinh nghiệm từ các quốc gia đi trước. Việt Nam có thể học hỏi mô hình tích hợp công nghệ và quy mô triển khai của Trung Quốc, đồng thời tiếp thu cách tiếp cận linh hoạt và bao trùm của Ấn Độ trong phát triển năng lượng tái tạo. Việc tăng cường hợp tác quốc tế trong lĩnh vực công nghệ năng lượng và AI không chỉ giúp tiếp cận nguồn vốn và công nghệ tiên tiến mà còn hỗ trợ Việt Nam đạt được các mục tiêu phát triển bền vững trong dài hạn.

Thứ ba, thúc đẩy đổi mới công nghệ và phát triển nguồn nhân lực trong lĩnh vực năng lượng và AI. Việt Nam cần đẩy mạnh đầu tư cho nghiên cứu và phát triển, khuyến khích hợp tác giữa Nhà nước, doanh nghiệp và các cơ sở nghiên cứu trong lĩnh vực năng lượng tái tạo và AI. Kinh nghiệm từ Ấn Độ cho thấy việc mở rộng năng lượng tái tạo gắn với tạo việc làm và phát triển bao trùm có thể mang lại lợi ích kinh tế - xã hội đáng kể, song cần được hỗ trợ bởi năng lực công nghệ và nguồn nhân lực chất lượng cao.

Thứ tư, phát triển năng lượng tái tạo cần gắn chặt với ứng dụng AI và công nghệ số. Việt Nam cần chuyển từ cách tiếp cận mở rộng công suất năng lượng tái tạo thuần túy sang mô hình phát triển dựa trên hiệu quả hệ thống, trong đó AI được ứng dụng trong dự báo nhu cầu và nguồn cung năng lượng, quản lý lưới điện thông minh, tối ưu hóa lưu trữ và giảm tổn thất truyền tải. Kinh nghiệm từ Trung Quốc cho thấy việc tích hợp AI có thể nâng cao độ ổn định và hiệu quả của hệ thống năng lượng tái tạo, qua đó tối đa hóa lợi ích môi trường và kinh tế./.

TS. Đàm Trọng Tùng

Học viện Kỹ thuật quân sự

[1] Alam và cộng sự, 2025; Cheng và cộng sự, 2021; Awogbemi và Kallon, 2025.

[2] Hannan và cộng sự, 2021; Li và cộng sự, 2025.

[3] Adebayo và cộng sự, 2023.

[4] Hannan và cộng sự, 2021.

[5] Adebayo và cộng sự, 2023.

[6] Hannan và cộng sự, 2021.

[7] Hansmann và cộng sự, 2012.

[8] United Nations, 2015.

[9] Dincer, 2000.

[10] Dincer, 2000; Alam và cộng sự, 2025.

[11] Cheng và cộng sự, 2021; Awogbemi và Kallon, 2025.

[12] Caferra và cộng sự, 2024; Tian và cộng sự, 2024.

[13] Tian và cộng sự, 2024.

[14] Dincer, 2000; Alam và cộng sự, 2025.

[15] Cheng và cộng sự, 2021; Awogbemi và Kallon, 2025.

[16] Hannan và cộng sự, 2021; Adebayo và cộng sự, 2023.

[17] Sharma và cộng sự, 2022.

[18] Kumar và Majid, 2020.

[19] Cheng và cộng sự, 2021.

[20] Sharma và cộng sự, 2022.

[21] Adebayo và cộng sự, 2023.

[22] Sharma và cộng sự, 2022; Li và cộng sự, 2025.

[23] Hannan và cộng sự, 2021.

[24] Tian và cộng sự, 2024.

[25] Sharma và cộng sự, 2022; Li và cộng sự, 2025.

[26] Tian và cộng sự, 2024.