Những thay đổi và ý nghĩa
Trung Quốc đã ban hành hướng dẫn mới, yêu cầu mọi dự án trung tâm dữ liệu mới nhận vốn nhà nước chỉ được sử dụng chip trí tuệ nhân tạo sản xuất trong nước. Các cơ quan quản lý yêu cầu đơn vị vận hành những dự án mới hoàn thành chưa đến 30% tháo bỏ mọi bộ tăng tốc nước ngoài đã lắp đặt hoặc hủy các đơn hàng dự kiến. Các trung tâm dữ liệu đã triển khai ở giai đoạn xa hơn sẽ được đánh giá theo từng trường hợp. Động thái này đánh dấu sự chuyển hướng so với các chính sách trước đây vốn chỉ khuyến cáo không mua chip nước ngoài, đồng thời chính thức hóa nỗ lực xây dựng hạ tầng AI trên nền tảng chip Trung Quốc.
Nội dung
Chính sách có phạm vi rộng và áp dụng hồi tố. Chính sách bao gồm Nvidia H20, bộ tăng tốc AI mạnh nhất mà công ty được phép bán tại Trung Quốc. Các bộ xử lý cao cấp hơn như H200 và B200 cũng nằm trong diện bị nhắm tới. Những sản phẩm này bị hạn chế theo quy định kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, nhưng vẫn đến tay người mua Trung Quốc qua các kênh thị trường xám. Dòng hàng này sẽ bị giám sát chặt chẽ hơn khi thanh tra rà soát hồ sơ mua sắm và hàng tồn kho.
Lợi ích liên quan là rất lớn. Kể từ năm 2021, các dự án trung tâm dữ liệu AI tại Trung Quốc đã thu hút hơn 100 tỷ USD vốn công, gắn với các mục tiêu về chủ quyền dữ liệu ở cấp quốc gia và tỉnh. Các nhà cung cấp nước ngoài chiếm ưu thế trong làn sóng đầu tiên. Từng có thời điểm Nvidia nắm hơn 90% thị trường bộ tăng tốc trong nước. Thị phần của hãng hiện đã giảm về 0, khép lại cánh cửa quay trở lại bằng các linh kiện đặt hàng riêng. Chip nội địa của Huawei, Cambricon, Enflame, MetaX, Moore Threads và Biren hiện có cơ hội lấp khoảng trống.
Cách thực thi quy định
Hướng dẫn áp dụng cho mọi cơ sở nhận tiền từ chính phủ dưới bất kỳ hình thức nào, bao gồm trợ cấp, ưu đãi thuế, đất giá ưu đãi, hỗ trợ giá điện hoặc góp vốn trực tiếp. Các đơn vị vận hành được yêu cầu rà soát kế hoạch mua sắm và mở thầu lại để chọn chip nội địa ở những hạng mục dự kiến dùng linh kiện nước ngoài. Các đối tác tích hợp đang cập nhật danh mục vật tư để tuân thủ quy định mới.
Ưu tiên hàng đầu là các trung tâm dữ liệu đang ở giai đoạn đầu xây dựng. Một số dự án đã tạm dừng trước khi khởi công, trong đó có một cơ sở tại tỉnh Tây Bắc dự kiến triển khai chip Nvidia. Giới chức chưa công bố chỉ thị, và hiện chưa rõ quy định áp dụng trên toàn quốc hay chỉ tại một số tỉnh. Các đợt rà soát có sự tham gia của cơ quan quản lý an ninh mạng và quy hoạch kinh tế; quyết định với các dự án tiên tiến sẽ phụ thuộc vào tiến độ, khối lượng công việc và khả năng cung ứng phần cứng trong nước.
Tháo dỡ hồi tố và tiến độ
Quy trình dành cho các đơn vị vận hành được yêu cầu tháo bỏ bộ tăng tốc nước ngoài gồm nhiều bước. Các nhóm phải ngừng vận hành và kiểm kê máy chủ, hủy đơn hàng còn hiệu lực, đồng thời đánh giá lại bo mạch và tủ rack mới sử dụng chipset nội địa. Việc thay bộ tăng tốc hiếm khi chỉ cần cắm vào là chạy. Hệ thống cấp điện, vòng làm mát và mạng kết nối được thiết kế cho những linh kiện cụ thể, nên nhà cung cấp sẽ phải chứng nhận lại tủ rack, đôi khi phải xây dựng lại cả dãy máy.
Việc phê duyệt theo từng trường hợp tạo ra bất định cho các cơ sở sắp hoàn thành. Một số có thể được phép giữ phần cứng nước ngoài hiện có để kịp thời điểm bắt đầu cung cấp dịch vụ, rồi chuyển đổi dần theo thời gian. Cơ sở khác có thể bị yêu cầu cô lập chip nước ngoài, chỉ dùng cho các tác vụ không trọng yếu hoặc giới hạn mức sử dụng. Trong mọi trường hợp, đơn vị vận hành phải chứng minh công suất mới sẽ dựa vào chip nội địa.
Bên thắng và bên thua trên thị trường chip
Nvidia, AMD và Intel là những bên chịu thiệt rõ nhất. Lệnh cấm loại bỏ bộ tăng tốc của họ khỏi phân khúc tăng trưởng lớn nhất tại Trung Quốc: khu vực công và các dịch vụ đám mây được khu vực công hậu thuẫn. Nvidia thiết kế H20 để tuân thủ quy định của Mỹ, nhưng nay chip này không được phép dùng trong các dự án nhà nước. Những linh kiện cao cấp như B200 và H200, vốn đã bị hạn chế bởi các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, sẽ bị giám sát chặt hơn nếu xuất hiện trong các dự án nhạy cảm.
Các nhà cung cấp trong nước có thêm dư địa phát triển. Huawei Ascend là dòng chip có chỗ đứng vững nhất, với các thiết bị phục vụ huấn luyện và suy luận AI. Cambricon sản xuất các bộ xử lý học máy có thể lắp vào máy chủ tiêu chuẩn. Enflame thiết kế bộ tăng tốc dành cho trung tâm dữ liệu. MetaX và Moore Threads đã ra mắt các dòng GPU, còn Biren tập trung vào bộ xử lý phục vụ huấn luyện quy mô lớn. Các nhà sản xuất máy chủ như Inspur và Sugon đang cung cấp hệ thống sử dụng những chip này; các nền tảng đám mây gồm Alibaba Cloud, Tencent Cloud và Baidu AI Cloud cũng đã giới thiệu các cụm máy chạy chip nội địa.
Các nhà phát triển phải đánh đổi. Nhiều nhóm ưu tiên Nvidia nhờ bộ phần mềm CUDA, cung cấp hàng nghìn kernel được tối ưu hóa cùng các công cụ hoàn thiện. Chip nội địa đã tiến bộ nhanh, nhưng cần thêm thời gian để đạt mức tương đương về hiệu năng, độ phong phú của hệ sinh thái và độ hoàn thiện của trình điều khiển. Quy định mới buộc nhiều nhóm phải chuyển mã, xác thực độ chính xác của mô hình trên các kernel mới và tối ưu vòng lặp huấn luyện cho những bộ trình biên dịch khác nhau.
Khoảng cách công nghệ và hệ sinh thái phần mềm
Bộ tăng tốc AI giúp tăng tốc các phép tính cốt lõi của học sâu. Các đợt huấn luyện hiện đại được phân bổ đồng thời trên nhiều chip, vì vậy có ba yếu tố quan trọng nhất: năng lực tính toán thô, băng thông bộ nhớ để cung cấp dữ liệu cho bộ xử lý và kết nối tốc độ cao để liên kết các chip thành một cụm hoạt động đồng bộ. Nvidia có lợi thế ở cả ba lĩnh vực nhờ công nghệ đóng gói tiên tiến, bộ nhớ xếp chồng và các liên kết tốc độ cao giúp đồng bộ những cụm máy lớn.
Phần mềm là trụ cột còn lại. CUDA giúp Nvidia nắm giữ vị thế vững chắc trong cộng đồng nhà phát triển. Mã được viết và tinh chỉnh cho CUDA không tự động chuyển sang các nền tảng khác. Việc chuyển đổi đòi hỏi viết lại kernel hoặc đổi thư viện, sau đó xác thực lại độ chính xác và hiệu năng. Các nhà cung cấp Trung Quốc có bộ công cụ riêng cùng các giải pháp kết nối với PyTorch và TensorFlow. Khả năng tương thích và hiệu năng đã cải thiện, nhưng vẫn còn khoảng trống ở một số mô hình, nhất là những mô hình sử dụng phần mở rộng CUDA tùy chỉnh.
Nguồn cung phần cứng cũng ảnh hưởng đến kết quả. Các bộ xử lý AI tiên tiến dựa vào công nghệ sản xuất tiên tiến và bộ nhớ băng thông cao. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu thiết bị sản xuất chip hạn chế khả năng tiếp cận một số công cụ và vật liệu. Các nhà máy đúc chip trong nước có thể sản xuất thiết bị đủ năng lực, nhưng tỷ lệ thành phẩm và hiệu quả năng lượng thường kém hơn các linh kiện mới nhất từ nước ngoài. Điều này có thể làm tăng nhu cầu điện và diện tích sàn để đáp ứng tiến độ huấn luyện, qua đó đẩy chi phí trên mỗi đơn vị tính toán lên cao.
Lệnh cấm ảnh hưởng thế nào đến các dự án AI đang triển khai
Trong ngắn hạn, tiến độ của nhiều dự án sẽ bị chậm. Các nhóm mua sắm phải đàm phán lại hợp đồng, còn các đơn vị tích hợp cần đánh giá lại phần mềm quản lý, trình điều khiển và các lớp điều phối để tương thích với chip mới. Ngân sách nhiệt và điện cũng sẽ được xem xét lại do mỗi bộ tăng tốc có đặc tính làm mát và tiêu thụ năng lượng khác nhau.
Một số đơn vị vận hành sẽ dùng kết hợp nhiều loại thiết bị trong giai đoạn chuyển đổi. Họ có thể giữ bộ tăng tốc nước ngoài hiện có để phục vụ suy luận hoặc nghiên cứu kế thừa, đồng thời chuyển các tác vụ huấn luyện mới sang chip nội địa. Hệ thống kết hợp làm tăng độ phức tạp. Huấn luyện phân tán đòi hỏi giao tiếp độ trễ thấp giữa nhiều nút. Khác biệt về kết nối và bộ trình biên dịch có thể làm giảm hiệu quả khi tác vụ chạy trên phần cứng của nhiều nhà cung cấp.
Việc tìm nguồn cung sẽ là thách thức. Thời gian chờ bộ tăng tốc nội địa vẫn dài, và năng lực sản xuất phải mở rộng để đáp ứng nhu cầu trước đây dành cho nhà cung cấp nước ngoài. Các kênh thị trường xám từng giúp bù đắp thiếu hụt đang bị siết chặt bởi hoạt động thanh tra và theo dõi số sê-ri. Các nhà cung cấp hệ thống cần đẩy nhanh khâu đánh giá và hỗ trợ để giữ tiến độ cho các dự án lớn.
Tác động lan tỏa toàn cầu
Chỉ thị này làm thay đổi kế hoạch tăng trưởng của các nhà sản xuất chip và nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn. Các nhà cung cấp Mỹ sẽ tập trung hơn vào nhu cầu tại Mỹ, châu Âu, Trung Đông và Đông Nam Á. Một số đang đầu tư vào Ấn Độ và các thị trường khác để bù đắp doanh số mất đi từ những dự án được khu vực công Trung Quốc hậu thuẫn. Nhà đầu tư sẽ đánh giá liệu các khu vực này có thể hấp thụ công suất vốn dành cho các trung tâm dữ liệu Trung Quốc hay không.
Các nhà cung cấp Trung Quốc sẽ được bảo vệ tại thị trường nội địa, nhưng phải nhanh chóng mở rộng quy mô và thu hẹp khoảng cách phần mềm để đạt tổng chi phí sở hữu cạnh tranh. Chênh lệch hiệu năng đồng nghĩa với việc cần nhiều tủ rack và điện năng hơn để hoàn thành cùng một khối lượng công việc. Điều này làm tăng chi phí vận hành và có thể khiến các nhà nghiên cứu trong nước chậm mở rộng quy mô mô hình cũng như các đợt huấn luyện so với đối thủ sử dụng GPU cao cấp nhất ở nước ngoài.
Chính sách này thắt chặt mối liên hệ giữa địa chính trị và quá trình xây dựng hạ tầng dữ liệu. Quyết định tuân thủ liên quan đến một bộ tăng tốc cũng có thể làm thay đổi tiến độ của các chương trình AI quốc gia và dịch vụ đám mây. Chiến lược mua sắm, kế hoạch đặt máy chủ tại trung tâm dữ liệu dùng chung và các quan hệ đối tác xuyên biên giới sẽ được điều chỉnh để phù hợp với quy định phần cứng, nay đã ảnh hưởng sâu đến các phòng máy chủ của những dự án điện toán chiến lược.
Điểm chính
- Hướng dẫn mới yêu cầu các trung tâm dữ liệu được nhà nước tài trợ tại Trung Quốc chỉ sử dụng chip AI trong nước.
- Các dự án hoàn thành chưa đến 30% phải tháo bỏ hoặc hủy kế hoạch sử dụng bộ tăng tốc nước ngoài.
- Quy định bao gồm Nvidia H20 và nhắm tới các linh kiện cao cấp hơn như H200 và B200.
- Kể từ năm 2021, các dự án trung tâm dữ liệu AI đã thu hút hơn 100 tỷ USD vốn công.
- Thị phần của Nvidia tại Trung Quốc giảm từ khoảng 95% năm 2022 xuống 0.
- Giới chức chưa công bố chỉ thị và chưa rõ quy định có áp dụng trên toàn quốc hay không.
- Các cơ quan quản lý an ninh mạng và quy hoạch kinh tế tham gia rà soát; dự án ở giai đoạn tiên tiến được quyết định theo từng trường hợp.
- Các doanh nghiệp trong nước được hưởng lợi gồm Huawei, Cambricon, Enflame, MetaX, Moore Threads và Biren.
- Quá trình chuyển đổi sẽ đòi hỏi chuyển mã và đánh giá lại hệ thống, làm tăng chi phí và kéo dài tiến độ các dự án đang triển khai.
- Trong ngắn hạn, độ hoàn thiện của phần mềm và những hạn chế trong sản xuất có thể khiến khoảng cách năng lực tính toán với các đối thủ nước ngoài rộng thêm.
