以生產力為核心的 1,300 億美元預測
根據越南國家創新中心（NIC）與日本國際協力機構（JICA）共同編撰、波士頓顧問公司（BCG）支持的《2025 年越南 AI 經濟報告》，人工智慧到 2040 年可為越南經濟帶來 1,200 億至 1,300 億美元的貢獻。這項預測納入 AI 產品與服務帶來的新需求，以及企業和公共機構提高營運效率所創造的效益。
目錄
《越南科學與技術期刊》的報告說明指出，消費需求帶來的營收為 450 億至 550 億美元，與生產力相關的成本節省則為 600 億至 750 億美元。這些數字顯示，效率提升帶來的效益大於新增銷售額。
其他報導也將這項預測描述為相當於越南 2040 年經濟規模的 10% 至 12%。這是預測值，而非目前已實現的貢獻；解讀總額時，也須留意營收、節省成本與經濟價值等不同指標之間的差異。
根據該期刊及多數活動報導，報告於 2025 年 6 月 12 日在河內發布。有一篇報導則將發布日期列為 6 月 13 日。NIC 主任武國輝表示，這是首份全面概述越南 AI 經濟的報告，涵蓋各產業、勞動力、基礎設施與政策等領域的機會。
實際挑戰不只是打造成功的 AI 公司。若要達到預測規模，這項技術必須普及至製造業、金融、醫療、教育及政府服務，同時產生人們能驗證、機構也負擔得起導入的實際成果。
經濟數字實際衡量的是什麼
這項預測主要涵蓋兩種價值來源。第一種是納入 AI 的產品與服務所帶來的需求及營收；第二種是生產力提升所創造的價值，包括自動化、預測分析及更有效率的營運所節省的成本。預測分析是利用資料中的模式估計接下來可能發生的事，協助組織規劃，而非只是被動應對。
各篇報導對第二種價值來源的說法不盡相同。《科學與技術期刊》指出，成本節省幅度為 600 億至 750 億美元。另一篇報導也採用相同區間，但稱之為生產力提升帶來的獲利。其他報導則將節省成本的上限列為 700 億美元。
這項差異很重要，因為營收、成本節省與獲利並非可互換的衡量指標。以最低消費營收估值 450 億美元，加上最低成本節省估值 600 億美元，總額為 1,050 億美元。若採用該期刊報導中的最高估值，營收 550 億美元加上成本節省 750 億美元，則為 1,300 億美元。已發布的報導並未說明這些組成項目的區間，如何與 1,200 億至 1,300 億美元的預測總額相互對應。
因此，這些數字呈現的是經濟價值的潛在規模及來源，而非經過完整說明的國內生產毛額（GDP）增量計算。這些數字不應被解讀為國家產出必然增加的幅度，也不代表全部營收都會流向 AI 開發商。
公共服務是關鍵考驗
報告指出，公共行政、教育與醫療是 AI 最具突破潛力的三個領域。報告將醫療應用與縮小區域差距相連結，教育應用則著重於更善用教育資料，政府應用則著重於改善公共管理。
該期刊的報導列出更廣泛的近期優先領域：政府服務、環境與災害管理、醫療、金融服務及交通運輸。報告的產業分析也提及製造業與金融業。
這些優先領域讓經濟預測與民眾直接使用的服務相連結。改善公共管理或提升醫療成效，即使沒有帶來新的消費購買，也能創造價值。這有助於解釋為何生產力效益在估算中占有顯著比重。
建議採取循序漸進的做法：找出能迅速見效的應用，證明其有效，再擴大使用。該期刊指出，政府與企業合作，包括擬議中的國家旗艦企業計畫，可協助將已證實有效的應用推廣至更廣泛的範圍。報導並未列出這些提案的部署時程或實測成果。
三項優先工作與背後的基礎建設
報告的建議以三項直接促進成長的優先工作為核心：擴大公私部門採用 AI、支持 AI 新創公司，以及培養更多專業人才。每一項都對應經濟預測的不同面向：採用 AI 可創造需求並提升生產力；新創公司負責開發應用；專業人才則負責建置、調整與監督這項技術。
配套建議涵蓋 AI 素養、取得可靠資料與運算基礎設施的管道，以及明確規範。AI 素養是指了解這些系統能做什麼、可能在哪些情況出錯，以及何時需要查核其輸出。相關建議也包括風險與倫理教育，而非將熟悉 AI 工具視為充分準備。
不同報導對報告架構的描述有所不同。有一篇將策略概括為五大支柱：技術、新創生態系、勞動力、資源及國際合作。較詳細的說明則列出三項直接促進成長的優先工作，以及三項配套基礎。這是對策略的不同呈現方式，不一定代表政策方案彼此衝突。
資料取得是其中一項具體挑戰。建議呼籲改善中小企業、大學及研究機構取得優質資料的管道，同時提供運算資源；也提及越南首座國家資料中心相關工作的進展。若沒有可用資料和充足的運算能力，光靠擴大人才規模仍無法實現預測中的效益。
大量畢業生不等於 AI 人才
根據《科學與技術期刊》，越南有超過 150 所大學開設資訊科技相關課程，每年有超過 6 萬名畢業生投入職場。河內科技大學已開設 AI 學士與碩士課程。
這些數字顯示越南具備相當的教育基礎，但不代表越南每年培養 6 萬名 AI 專才。一般資訊科技教育，與進階 AI 研究、開發及監督所需技能，是不同的衡量指標。
報告建議在學士、碩士及博士階段開設符合國際標準的 AI 課程，並大規模推動培訓。《科學與技術期刊》以日本的 GCI 計畫為例，並建議與國際實驗室及企業建立有系統的研究合作，從河內科技大學等領先機構開始。
JICA 資深代表久保義智表示，該機構已與 NIC 及越南頂尖科技大學展開具體合作計畫。另有報導指出，這項工作也與 JICA 於 2022 年成立、旨在加速開發中國家數位創新的 DX Lab 同步推進。相關報導未說明擴大 AI 培訓的招生目標或資金承諾。
新創企業要壯大，需要資金與客戶
根據該期刊的報導，越南在 2024 年的 AI 新創公司數量及 AI 專項投資額兩方面，均排名東南亞第二。這項排名反映出該領域的活躍程度，但報導未提供公司數量、投資總額或排名方法。
相關建議旨在將這股活力轉化為能在國內外競爭的企業。AI 新創加速計畫將提供商業與技術指導、投資機會及合作夥伴關係；也建議設立國家級資助計畫，以優惠條件改善資金取得管道。
這些措施所處理的不只是開發模型的成本。新創公司也需要客戶、技術支援，以及在組織日常營運中證明應用有效的機會。報告將新創發展與更廣泛的 AI 採用相連結，而非將成立公司本身視為最終目標。
BCG 董事總經理兼合夥人阿諾．吉諾蘭（Arnaud Ginolin）負責該公司在越南的公共部門及工業品業務，他提到數位經濟年成長率最高達 20%。另一篇報導稱成長率超過 20%，其他報導則列為 20%。這些數字都顯示快速擴張，但數位經濟成長率與 AI 對 GDP 的貢獻並非同一項指標。
政策架構與重要日期
這項策略與多項政策工具相輔相成。第 57-NQ/TW 號決議涉及科學、科技、創新及國家數位轉型；第 68-NQ/TW 號決議支持民營經濟部門發展；國會第 193/2025/QH15 號決議則規定試行推動科學與科技發展的特殊機制。
該期刊也將第 127/QD-TTg 號決定列為國家 AI 策略，並指出 AI 是 2030 年前的國家戰略優先項目。這些措施確立了政策方向，但經濟預測仍取決於執行、投資與採用情況。
- 2022 年：JICA 設立 DX Lab，支持開發中國家的數位創新。
- 2024 年：越南在 AI 新創公司數量及 AI 專項投資額方面，排名東南亞第二。
- 2025 年 6 月 12 日：《2025 年越南 AI 經濟報告》於河內發布。有一篇報導則列為 6 月 13 日。
- 2026 年第一季：後續報導指出，AI 採用率為 26.5%，高於 2025 年的 23.5%。
- 2030 年：越南策略將 AI 列為國家優先項目。
- 2040 年：報告預測 AI 經濟規模將達 1,200 億至 1,300 億美元。
相關報導未列出達到 2040 年總額的年度里程碑、完整計畫預算，或依據預測衡量進展的時程。
後續採用數字顯示進展，但並非證明
一篇後續報導援引微軟《全球 AI 擴散報告》，指出越南 AI 採用率從 2025 年的 23.5%，升至 2026 年第一季的 26.5%。這增加了 3 個百分點，相較原先水準約成長 12.8%。
同一篇報導列出的 AI 採用率，還包括新加坡的 63.4%、馬來西亞的 21.8%、菲律賓的 20.1% 及泰國的 12.4%。越南的數字高於後三國，但比新加坡低 36.9 個百分點。這些比較衡量的是採用情況，而非使用 AI 帶來的財務回報。
在 2026 年越南 CRIF 論壇上，NIC 副主任杜進盛表示，政府與新創社群已廣泛使用 AI。他談到政府官員與公務人員時表示：
目前超過 90% 的政府官員與公務人員每天都在使用 AI，
這項說法針對特定職場群體，無法直接與整體採用率相比。該篇後續報導也估計，AI 目前對越南經濟的貢獻約為 400 億至 500 億美元，但未說明計算方式。因此，不能可靠地將這項數字當作衡量邁向 2040 年預測進展的基準。
同樣地，NIC 與 Google、BCG 合作的研究指出，越南近 30% 的 GDP 成長與數位科技相關。這項分類涵蓋 AI 及其他技術，並非主張 AI 創造了 GDP 的 30%，也不能單獨證實 1,300 億美元的預測。
就業與信任將左右經濟效益
生產力預測也涉及勞動力。杜進盛表示，過去一、兩年採用 AI 的企業與 NIC 合作時，新增聘用的資訊科技員工相對較少。他指出，有些企業雖擁有數千名技術熟練的資訊科技員工，卻不再需要那麼多人查核及驗證技術產生的結果。
這項說法反映的是部分企業招聘速度放緩，而非經實際統計得出的全國失業人數。不過，這也顯示為何光看畢業生人數，無法完整衡量準備程度。培訓必須因應工作方式的改變，包括驗證自動化結果所需的判斷能力。
後續報導指出，越南《人工智慧法》依高、中、低風險為系統分類，並規定基礎設施、資料、人才培育及國家 AI 發展基金等機制。報導也提及受控測試計畫，亦稱監理沙盒，期間為一至三年，並可能再延長三年。報導未列出該法的法案編號或施行日期。
資料可靠性則是另一項限制。道瓊斯公司亞太區企業解決方案主管薩欽．B．辛格（Sachin B Singh）引用一項研究指出，AI 提供的資訊或答案中，超過 40% 來自 Reddit、維基百科等來源。由於未提供該研究的方法，這項數字不應被視為衡量所有 AI 輸出的通用指標。
他實際關注的是可追溯性：組織必須確認答案的來源，以及背後資訊是否可靠。這對能採取行動、而非只生成文字的代理式 AI 系統尤其重要。經濟效益取決於有用的自動化，以及相應的驗證與人類問責機制，而非單靠採用 AI。
重點整理
- 《2025 年越南 AI 經濟報告》預測，到 2040 年 AI 將創造 1,200 億至 1,300 億美元的經濟價值。
- 《科學與技術期刊》列出的消費營收為 450 億至 550 億美元，生產力提升帶來的成本節省為 600 億至 750 億美元。
- 其他報導將成本節省上限列為 700 億美元；各項區間與預測總額之間的關係尚未獲完整說明。
- 優先領域包括政府服務、醫療、教育、金融、交通運輸及環境管理。
- 越南的教育基礎包括超過 150 所開設資訊科技課程的大學，每年培養超過 6 萬名畢業生，但並非所有人都是 AI 專才。
- 後續報導指出，2026 年初的 AI 採用率為 26.5%，高於 2025 年的 23.5%。
- 資金、專業技能、可靠資料及經查證的成果，是將預測轉化為經濟效益的關鍵。
