Các hãng công nghệ Trung Quốc có đủ lực lật đổ Nvidia

5 giờ trướcBài gốc

Các hãng công nghệ Trung Quốc nuôi mộng sớm thống trị thị trường chip

Những cái tên như Huawei, Baidu (với đơn vị chip Kunlunxin), Cambricon Technologies, Alibaba (qua bộ phận T-Head)… đang được nhắc tới như những “đối thủ tiềm năng” của Nvidia tại thị trường nội địa, và có người kỳ vọng rằng trong tương lai gần, Trung Quốc có thể tự chủ hoặc ít nhất giảm đáng kể phụ thuộc vào chip xử lý đồ họa (GPU) nhập khẩu. Tuy nhiên, giữa hoài bão và thực tế tồn tại một khoảng cách rõ nét: từ năng lực sản xuất, hiệu năng, đến hệ sinh thái phần mềm và tính ổn định.

Những cái tên đáng chú ý trong cuộc đua chip AI

Trong số các hãng Trung Quốc đang phát triển chip AI để cạnh tranh với Nvidia, cái tên nổi bật nhất là Huawei. Đơn vị thiết kế chip của Huawei, vốn từng nổi tiếng với các dòng chip di động, nay đảm nhiệm phát triển dòng chip dành cho trung tâm dữ liệu (data center) và máy chủ AI (AI server), dòng Ascend. Các mẫu Ascend 910B đã được sử dụng, và Huawei đang chuẩn bị ra mắt Ascend 910C, với tham vọng tương đương các GPU mạnh của Nvidia.

Bên cạnh Huawei, Baidu cũng góp mặt thông qua công ty con thiết kế chip, với thương hiệu Kunlunxin (hay đơn giản là “Kunlun”). Những chip Kunlun được thiết kế để phục vụ cho máy chủ AI (AI server), xử lý khối lượng công việc nội bộ như dữ liệu đám mây (cloud data), dịch vụ AI (AI services) và theo thông tin gần đây, họ đã giành được hợp đồng lớn từ một nhà mạng nội địa, cho thấy chip Kunlun không chỉ là “thử nghiệm” mà đã bước vào ứng dụng thực tế.

Một nhà sản xuất khác cũng rất được chú ý là Cambricon Technologies. Cambricon ban đầu phát triển chip suy luận (inference chip, dùng cho suy luận AI), nhưng đang mở rộng dần sang mảng đào tạo và trung tâm dữ liệu với các dòng như MLU370 hoặc MLU590, theo các báo cáo, hiệu năng của MLU590 được đánh giá vào khoảng 80% so với GPU A100 của Nvidia.

Không thể bỏ qua đơn vị thiết kế chip của Alibaba, T-Head, vốn đã phát triển các chip suy luận dùng cho hệ thống nội bộ của Alibaba, nhằm giảm thiểu phụ thuộc vào GPU nước ngoài, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu suy luận như khuyến nghị, dịch vụ đám mây.

Ngoài ra, có những công ty nhỏ hơn hoặc mới nổi, như một số công ty khởi nghiệp bán dẫn, cũng xuất hiện trên bản đồ chip AI Trung Quốc, tuy không mạnh về quảng bá như các tên lớn nhưng góp phần đa dạng hóa “rổ hàng nội địa”.

Như vậy, hiện cộng đồng chip AI Trung Quốc không chỉ có một “đại diện đơn lẻ”, mà là một quần thể nhiều hãng với nhiều cách tiếp cận khác nhau: từ cấp máy chủ , suy luận, đến cả GPU dạng đa năng, nhằm đa dạng hóa và giảm phụ thuộc vào nguồn chip nhập khẩu.

Vì sao họ được người Trung Quốc đặt nhiều kỳ vọng?

Áp lực chính trị và kinh tế đã tạo ra môi trường thuận lợi để các hãng chip nội địa vươn lên. Sự siết chặt xuất khẩu chip và công nghệ cao từ phía Mỹ khiến nhiều công ty Trung Quốc, đặc biệt trong lĩnh vực AI, loay hoay tìm giải pháp khác. Chính vì thế, chip nội địa nhanh chóng trở thành “vũ khí chiến lược” để đảm bảo chuỗi cung ứng và duy trì phát triển AI, bất chấp các lệnh trừng phạt quốc tế.

Với Huawei, chiến lược “số lượng bù chất lượng” được nhiều bên ủng hộ. Thay vì cố gắng đuổi kịp hiệu năng cực cao mà Nvidia và các hãng Mỹ đạt được, vốn phụ thuộc vào quy trình chế tạo hiện đại, Huawei chọn xây dựng các cụm máy chủ (cluster) lớn, nối nhiều chip Ascend lại với nhau, để bù vào phần còn thiếu. Theo một số phân tích, ở môi trường Trung Quốc, nơi chi phí năng lượng rẻ, đất đai và cơ sở dữ liệu rộng, cách này có thể phát huy hiệu quả, đủ cho nhiều ứng dụng AI trong nước.

Với Baidu, Cambricon hay Alibaba, động lực đến từ cả nhu cầu thật và chính sách khuyến khích. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp lớn phải đối mặt với thiếu hụt chip Nvidia, hoặc nguy cơ bị phong tỏa, việc chuyển sang chip nội địa giúp họ yên tâm hơn về nguồn cung, chi phí và kiểm soát công nghệ. Hơn nữa, với thị trường AI nội địa khổng lồ, nếu chip Trung Quốc đủ mạnh để đáp ứng nhu cầu, đó đã là một chiến thắng lớn.

Chính phủ Trung Quốc cũng xem chip AI là công nghệ then chốt, liên quan đến an ninh quốc gia. Vì vậy, chính sách, vốn đầu tư và ưu đãi đều hướng về những hãng nội địa. Sự ủng hộ này giúp giảm rủi ro và xây dựng hệ sinh thái phần mềm, công cụ phát triển phù hợp với chip trong nước.

Tóm lại, họ được kỳ vọng không chỉ bởi nhu cầu thực tế, mà bởi một “hệ sinh thái chính trị – kinh tế – kỹ thuật” kết hợp: thiếu hụt nguồn cung nước ngoài, động lực thị trường nội địa khổng lồ, chi phí nhân công và năng lượng rẻ, cùng chính sách tự lực công nghệ mạnh mẽ.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế: rào cản vẫn rất rõ

Dù có nhiều lợi thế, các chip Trung Quốc và hệ sinh thái đằng sau chúng, vẫn đang đối mặt với những hạn chế đáng kể, khiến cho việc thay thế Nvidia hoàn toàn không hề đơn giản.

Điểm yếu nổi bật nhất nằm ở hiệu năng, công nghệ chế tạo và độ ổn định. Ví dụ, dòng chip nội địa vẫn chủ yếu được sản xuất trên quy trình 7 nm hoặc tương đương, khác hẳn với các GPU tiên tiến của Nvidia đang sử dụng tiến trình 4 nm từ các nhà máy như TSMC, điều này ảnh hưởng đến cả hiệu suất tính toán, tiêu tốn điện năng và khả năng tối ưu hóa.

Một nghiên cứu gần đây cho thấy khi chạy các mô hình học máy trên các bộ tăng tốc AI (AI accelerator) khác nhau, không phải GPU Nvidia, có tới khoảng 17% operators (các phép toán nội bộ) không được hỗ trợ, nhiều mô hình có kết quả sai khác hoặc không thể chạy, thậm chí có lỗi khi biên dịch. Điều này cho thấy rằng, chỉ có phần cứng mạnh thôi là chưa đủ, nếu không có hệ sinh thái phần mềm, framework, thư viện (library), trình điều khiển (driver) phù hợp, tính ổn định và khả năng tương thích vẫn là thách thức lớn.

Bên cạnh đó, năng lực sản xuất hàng loạt của các công ty nội địa vẫn còn hạn chế. Ví dụ, theo một báo cáo năm 2025, Huawei có thể sản xuất không quá 200.000 chip AI tiên tiến trong cả năm, một con số rõ ràng thấp hơn rất nhiều so với nhu cầu rộng lớn của các doanh nghiệp AI trong và ngoài Trung Quốc.

Thêm vào đó, ngay tại Trung Quốc, nhiều công ty vẫn không muốn sử dụng chip nội địa: phần lớn vẫn chuộng GPU Nvidia, dù bị hạn chế về xuất khẩu, vì họ đánh giá cao hiệu năng, độ ổn định và hệ sinh thái phát triển sẵn có.

Cuối cùng, cách tiếp cận “cụm máy chủ nhiều chip nhỏ” (cluster) để bù đắp hiệu năng cũng không phải là giải pháp hoàn hảo. Việc ghép hàng trăm, thậm chí hàng nghìn chip lại với nhau đòi hỏi cơ sở hạ tầng khổng lồ, về nguồn điện, làm mát, quản lý máy chủ, và chi phí vận hành cao, đôi khi khiến hiệu quả kinh tế và kỹ thuật không vượt trội so với GPU mạnh đơn lẻ.

Vì những lý do đó, mặc dù có tiến bộ, và được kỳ vọng, nhưng các chip nội địa Trung Quốc vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn Nvidia, đặc biệt ở các tác vụ đòi hỏi hiệu suất cao, độ ổn định và hỗ trợ phần mềm phong phú.

Liệu Trung Quốc có thể tự chủ hoàn toàn công nghệ chip AI tiên tiến trong tương lai?

Dự đoán khả năng tự chủ hoàn toàn của Trung Quốc trong lĩnh vực chip AI tiên tiến nhất đòi hỏi nhìn nhận cân nhắc, không nên lạc quan quá sớm, nhưng cũng không nên hoàn toàn bi quan. Có thể hình dung kịch bản theo ba thời kỳ: ngắn hạn, trung hạn và dài hạn, với kết quả khác nhau tùy điều kiện chính trị – kỹ thuật – kinh tế.

Trong ngắn hạn (1–2 năm tới), rất có khả năng các hãng nội địa như Huawei, Baidu (Kunlun), Cambricon, Alibaba… sẽ tiếp tục mở rộng thị phần nội địa, đáp ứng nhu cầu AI trong nước, nhất là cho suy luận, dịch vụ đám mây, xử lý dữ liệu quy mô lớn, và các mô hình AI “vừa phải”. Với chiến lược cụm máy chủ (cluster), chi phí nhân công và năng lượng rẻ, việc dùng chip nội địa để “sống được” là hoàn toàn khả thi. Họ sẽ giảm phần nào phụ thuộc vào chip nước ngoài, đặc biệt khi các lệnh xuất khẩu tiếp tục siết chặt.

Trong trung hạn (2–5 năm), nếu các hãng đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển (R&D), cải thiện quy trình sản xuất, và phát triển hệ sinh thái phần mềm, từ framework, trình điều khiển, thư viện cho đến công cụ cho nhà phát triển, thì Trung Quốc có thể xây dựng được một hệ thống AI “tự cung” tương đối: đủ mạnh để phục vụ hầu hết ứng dụng trong nước, đáp ứng hầu hết nhu cầu doanh nghiệp và nghiên cứu. Trong kịch bản này, họ không nhất thiết phải “vượt mặt” Nvidia toàn cầu, nhưng có thể gần như tự chủ hoàn toàn về phần cứng và phần mềm AI ở phạm vi quốc nội.

Tuy nhiên, để vươn đến dài hạn, nghĩa là ngang tầm với các GPU hàng đầu thế giới, đủ sức cạnh tranh toàn cầu, Trung Quốc sẽ cần vượt qua nhiều thách thức: nâng cấp khả năng chế tạo bán dẫn đến tiến trình hiện đại (4 nm, 3 nm hay thấp hơn), cải thiện năng suất, phát triển mạnh mẽ hơn trong thiết kế phần mềm để đạt chuẩn quốc tế, và đảm bảo tính ổn định, độ tương thích rộng rãi. Đó không chỉ là đầu tư tài chính, mà là cả thời gian, nhân lực cao cấp, và môi trường đổi mới liên tục.

Một yếu tố then chốt nữa là thị trường toàn cầu: ngay cả nếu Trung Quốc đạt được tự chủ nội bộ rất tốt, việc chip của họ được chấp nhận rộng rãi quốc tế còn phụ thuộc vào uy tín, tiêu chuẩn quốc tế, hiệu năng, chi phí và chính sách quốc tế. Nếu Bắc Kinh muốn xuất khẩu chip ra thế giới, họ phải vượt qua cả rào cản kỹ thuật lẫn chính trị, điều không hề đơn giản.

Vì vậy, theo quan sát hiện tại, kịch bản khả thi nhất trong 5–10 năm tới là Trung Quốc đạt được mức “tự chủ tương đối trong nội địa”, đủ để phục vụ đại đa số nhu cầu AI trong nước, giảm mạnh phụ thuộc vào Nvidia. Còn để thay thế Nvidia trên thị trường toàn cầu, tức là trở thành một “ông lớn” chip AI toàn cầu, thì cần nhiều thành tựu kỹ thuật hơn, nhiều năm phát triển và một chiến lược dài hơi.

Bùi Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/cac-hang-cong-nghe-trung-quoc-co-du-luc-lat-do-nvidia-241865.html