Trung Quốc xây dựng mạng lưới trung tâm dữ liệu AI Stargate trị giá 37 tỷ USD để tập trung năng lực tính toán

Trung tâm đầu mối bên sông Dương Tử

Trung Quốc đang biến một hòn đảo rộng 760 mẫu Anh ở thành phố Vu Hồ thành một cụm trung tâm dữ liệu khổng lồ, nòng cốt trong kế hoạch toàn quốc nhằm tập trung năng lực tính toán cho trí tuệ nhân tạo. Dự án thường được gọi là Stargate của Trung Quốc, kết nối các máy chủ của Huawei, China Mobile, China Telecom và China Unicom. Mục tiêu là hợp nhất các cơ sở phân tán thành một mạng lưới thống nhất có thể được điều phối và chia sẻ ở quy mô lớn, nhằm đáp ứng nhu cầu AI tăng vọt trong bối cảnh khả năng tiếp cận những bộ xử lý tiên tiến nhất còn hạn chế. Chính quyền địa phương cho biết khoản đầu tư gắn với dự án đã lên tới 270 tỷ nhân dân tệ, tương đương khoảng 37 tỷ USD.

Địa điểm ở Vu Hồ, được người dân địa phương gọi là Đảo Dữ liệu, nằm gần Thượng Hải, Hàng Châu và Nam Kinh. Vị trí gần các đô thị đông đúc này rất quan trọng đối với suy luận AI, giai đoạn các mô hình đã huấn luyện trả lời truy vấn hoặc tạo nội dung cho người dùng. Khoảng cách ngắn hơn giúp giảm độ trễ, nhờ đó trợ lý giọng nói, tìm kiếm, kiểm tra rủi ro tài chính, đề xuất bán lẻ và dịch vụ đô thị phản hồi nhanh hơn. Trung Quốc cũng đang mở rộng hoặc chuyển đổi công năng các cơ sở ở Ulanqab, Quý Châu và Khánh Dương để phục vụ những khu vực khác. Nhiều trung tâm ở vùng xa này nằm tại nơi có đất rẻ và nguồn điện dồi dào, được định hướng tập trung vào huấn luyện mô hình, giai đoạn tiêu tốn năng lực tính toán nhất trong quá trình phát triển AI.

Đảo dữ liệu rộng 760 mẫu Anh sẽ có những gì

Các đơn vị vận hành đang xây dựng những nhà máy lớn chứa bộ tăng tốc, CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ và thiết bị chuyển mạch tốc độ cao. Các nhà mạng viễn thông đã triển khai và quản lý các tuyến cáp quang khắp khu vực, nhờ vậy địa điểm này có thể kết nối với dung lượng lớn tới những thành phố lân cận và các cụm trung tâm dữ liệu khác ở nội địa. Mục tiêu là cho phép luân chuyển khối lượng công việc trên toàn mạng tùy theo mức độ cấp thiết, chi phí và khả năng cung ứng; tài nguyên nhàn rỗi ở nơi này có thể được điều phối để hỗ trợ tác vụ ở nơi khác. Huawei đang quảng bá UB Mesh, công nghệ mà hãng cho biết có thể liên kết bộ xử lý giữa nhiều nhà máy, thậm chí giữa các thành phố, với phần mềm coi chúng như một nguồn tài nguyên chung phục vụ huấn luyện và suy luận.

Vì sao cần tập trung năng lực tính toán AI lúc này

Bắc Kinh muốn tăng hiệu quả sử dụng của từng con chip trong nước. Những năm gần đây, nhiều bộ tăng tốc ở các tỉnh xa không được khai thác hết công suất vì nhu cầu địa phương thấp, trong khi các công ty ven biển cần năng lực tính toán lại khó tiếp cận nguồn lực đó. Một mạng lưới toàn quốc được kỳ vọng sẽ khắc phục tình trạng này. Bằng cách kết nối các cụm, các nhà hoạch định dự kiến tăng khả năng dự phòng khi xảy ra sự cố, nâng mức sử dụng của toàn bộ hệ thống và tạo ra một thị trường nơi năng lực tính toán dư thừa ở khu vực này có thể được bán cho khách hàng ở khu vực khác.

Động thái này cũng chịu tác động của địa chính trị. Các nhà phân tích ước tính các phòng thí nghiệm Mỹ kiểm soát khoảng ba phần tư năng lực tính toán AI toàn cầu, trong khi Trung Quốc nắm khoảng 15%. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ hạn chế khả năng tiếp cận GPU Nvidia tiên tiến nhất của Trung Quốc, đồng thời ngăn các nhà sản xuất chip theo hợp đồng hàng đầu chế tạo những chip này cho khách hàng Trung Quốc. Vì vậy, việc điều phối tốt hơn phần cứng trong nước trở thành ưu tiên. Tập trung hóa là công cụ chính sách sẵn có, trong khi các dự án chip nội địa nỗ lực bắt kịp.

Mạng lưới sẽ hoạt động như thế nào

Kế hoạch phân định rõ hai loại công việc AI. Huấn luyện là giai đoạn nặng về tính toán, trong đó mô hình học từ dữ liệu. Giai đoạn này phù hợp với các địa điểm xa, nơi có thể sử dụng điện và đất rẻ hơn, đồng thời cho phép các tác vụ kéo dài huy động hàng nghìn bộ tăng tốc trong nhiều ngày hoặc nhiều tuần. Suy luận là giai đoạn phản hồi, khi các mô hình đã huấn luyện phục vụ người dùng. Hoạt động này được đưa đến gần người dùng cuối tại các thành phố lớn, nơi tốc độ và độ tin cậy quan trọng hơn mức chi phí điện thấp nhất có thể.

Huấn luyện ở phía tây, suy luận gần vùng duyên hải

Các khu vực xa như Nội Mông và Cam Túc vốn đã có những trang trại máy chủ khổng lồ được xây dựng để phục vụ đám mây hoặc dịch vụ internet. Theo cách tiếp cận mới, các nhà máy này đang được chuyển đổi để huấn luyện mô hình, trong đó có các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Chúng được kết nối với các thành phố ven biển bằng cáp quang dung lượng cao, nhờ vậy các mô hình đã lưu điểm kiểm tra có thể nhanh chóng được sao chép tới các cụm suy luận gần Thượng Hải, Hàng Châu, Quảng Châu và những đô thị khác.

Huawei UB Mesh và điều phối ở cấp cụm

Để triển khai mô hình này, các đơn vị vận hành cần kết nối tốc độ cao và phần mềm có thể điều phối hàng nghìn bộ xử lý. UB Mesh được giới thiệu như một hạ tầng kết nối giúp giảm chi phí trao đổi dữ liệu giữa các bộ tăng tốc ở nhiều phòng hoặc địa điểm. Trên thực tế, điều này đồng nghĩa với việc áp dụng những kỹ thuật tương tự điện toán hiệu năng cao, chẳng hạn truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa và các thư viện truyền thông tập thể, giúp nhiều chip đồng bộ trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron rất lớn. Trên nền hạ tầng kết nối đó, các bộ điều phối có thể phân bổ tác vụ đến nơi có sẵn điện, nơi có chip phù hợp đang nhàn rỗi hoặc nơi có độ trễ thấp nhất tới khách hàng cuối.

Trợ cấp và tình trạng khan hiếm chip

Vu Hồ đang trợ cấp, có thể chi trả tới 30% hóa đơn mua chip AI. Các khoản hỗ trợ địa phương như vậy giúp giảm chi phí ban đầu để lắp đầy các tủ máy chủ, đẩy nhanh triển khai và giúp các đơn vị vận hành sớm đạt mục tiêu mật độ. Chúng cũng giúp bù đắp khoảng cách giữa bộ tăng tốc nội địa và linh kiện nước ngoài mới nhất đang chịu các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.

Các nhà cung cấp trong nước như Huawei và Cambricon đang nỗ lực thu hẹp khoảng cách bằng bộ tăng tốc và phần mềm biên dịch. Tuy nhiên, các đơn vị vận hành vẫn phải xử lý một hệ thống chắp vá gồm nhiều thế hệ phần cứng, gây khó khăn cho quá trình huấn luyện, nhất là khi mô hình tăng lên tới hàng nghìn tỷ tham số. Áp lực này đã thúc đẩy một thị trường ngầm. Các nhà bán lại tìm cách mua những hệ thống Nvidia bị hạn chế rồi đưa vào Trung Quốc bất chấp các biện pháp kiểm soát. Một đơn vị trung gian có trụ sở tại Vu Hồ được cho là có liên quan đến các đơn đặt hàng máy chủ thế hệ Blackwell. Nvidia bác bỏ khả năng thiết bị như vậy có thể được triển khai quy mô lớn tại Trung Quốc theo các quy định hiện hành, cho rằng những tuyên bố đó không thực tế do các yêu cầu về chuỗi cung ứng, giấy phép và hỗ trợ.

Những bên được hưởng lợi

Mục tiêu trước mắt là giúp doanh nghiệp tại các thành phố lớn tiếp cận suy luận AI nhanh hơn. Các ngân hàng có thể kiểm tra rủi ro và phát hiện gian lận với độ trễ thấp hơn. Nhà bán lẻ có thể triển khai các mô hình đề xuất được cập nhật gần như theo thời gian thực. Cơ quan đô thị có thể dùng thị giác máy tính để điều tiết giao thông và theo dõi lũ lụt. Các công ty truyền thông và thiết kế có thể kết xuất hình ảnh, video nhanh hơn. Các công ty khởi nghiệp có thể thuê năng lực tính toán theo giờ thay vì phải mua phần cứng từ đầu. Bằng cách kết nối các trung tâm huấn luyện nội địa với các cụm suy luận ven biển, mạng lưới này hướng tới phục vụ cả hoạt động thử nghiệm lẫn vận hành hằng ngày.

Các nhà mạng viễn thông cũng có thêm vai trò ngoài cung cấp kết nối. Trung tâm dữ liệu của họ trở thành khách hàng chủ chốt trong kỷ nguyên AI, bán năng lực tính toán và lưu trữ cho khách hàng đám mây, đồng thời cung cấp băng thông liên tỉnh để duy trì đồng bộ các mô hình. Với chính quyền địa phương, việc xây dựng hứa hẹn tạo việc làm trong giai đoạn thi công và hình thành nền tảng dịch vụ số giúp thu hút các doanh nghiệp công nghệ mới trong khu vực.

So sánh với dự án xây dựng Stargate của Mỹ

Trong khi Trung Quốc tập trung vào các mạng lưới theo từng giai đoạn, dùng chung nhiều nhà máy hiện có, Mỹ đang hậu thuẫn một loạt khu phức hợp mới quy mô rất lớn trong dự án mang tên Stargate. Các nhà đầu tư và đơn vị vận hành dự kiến chi tới 500 tỷ USD trên khắp cả nước. Lộ trình đặt mục tiêu công suất trung tâm dữ liệu gần 7 gigawatt, tương đương sản lượng của khoảng bảy lò phản ứng hạt nhân lớn. Một khu phức hợp chủ lực ở Abilene, Texas được thiết kế để chứa hơn 400.000 GPU. Các đối tác dự án cho biết công trình sẽ tạo khoảng 25.000 việc làm tại chỗ vào giai đoạn cao điểm xây dựng.

Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã nói rõ tầm quan trọng của vấn đề khi nhấn mạnh mối liên hệ giữa tiến bộ AI trong tương lai và phần cứng cần thiết để hỗ trợ công nghệ này. Trước khi công bố các địa điểm mới cùng đối tác, ông đã thẳng thắn nói về quy mô cần thiết.

AI chỉ có thể hiện thực hóa tiềm năng nếu xây dựng đủ năng lực tính toán cần thiết.

Hai chiến lược khác nhau về cách tiếp cận. Mỹ đặt cược vào những khu phức hợp mới khổng lồ, tập trung hàng trăm nghìn bộ tăng tốc sau những bức tường duy nhất. Trung Quốc kết nối nhiều cụm cũ và mới, rồi dùng phần mềm điều phối cùng các kết nối mới để chúng hoạt động như một hệ thống lớn hơn. Cách tiếp cận của Mỹ thử thách giới hạn về nguồn điện, đất đai và nước tại một vài địa điểm. Kế hoạch của Trung Quốc phân tán rủi ro và chi phí, đồng thời chấp nhận chi phí vận hành nhiều địa điểm như một hệ thống thống nhất.

Điện năng, làm mát và mạng lưới

Các cụm AI hiện đại tiêu thụ lượng điện khổng lồ và tỏa nhiệt cần được xử lý liên tục. Địa điểm trên đảo ở Vu Hồ sẽ cần các trạm biến áp, đường dây truyền tải và công suất dự phòng mới để duy trì hoạt động của các hệ thống trọng yếu khi xảy ra sự cố. Phần lớn nhà máy huấn luyện dựa vào công nghệ làm mát bằng chất lỏng để tản nhiệt trực tiếp từ chip và bộ nhớ, thay thế cách làm mát bằng không khí phổ biến trong các phòng máy chủ cũ. Các đơn vị vận hành sẽ tìm nguồn nước gần đó hoặc hệ thống tuần hoàn khép kín giúp giảm lượng nước khai thác, đồng thời yêu cầu nhà cung cấp nâng cao hiệu suất ở cấp tủ máy chủ.

Mạng lưới cũng quan trọng không kém. Việc kết nối các trang trại huấn luyện ở xa với các cụm suy luận ven biển đòi hỏi tuyến cáp quang có dung lượng nhiều terabit, bộ thu phát quang có thể truyền dữ liệu qua hàng trăm kilômét và thiết bị chuyển mạch xử lý lưu lượng đông-tây bên trong trung tâm dữ liệu mà không gây nghẽn. Các nhà mạng sở hữu mạng trục toàn quốc có lợi thế. Họ có thể thiết lập các tuyến dự phòng và quản lý định tuyến lưu lượng để các bản cập nhật mô hình cùng điểm kiểm tra đến đúng hạn, ngay cả khi có hoạt động bảo trì hoặc thời tiết bất lợi.

Rủi ro, an ninh và quản trị

Tập trung hóa giúp cải thiện khả năng kiểm soát và giám sát, nhưng cũng khiến rủi ro dồn lại. Nếu quá nhiều công suất phụ thuộc vào một vài hành lang mạng, sự cố hoặc tấn công mạng có thể lan rộng giữa các khu vực. Các nhà hoạch định cho biết hệ thống có tích hợp dự phòng bằng cách kết nối nhiều địa điểm và thiết kế các tuyến chuyển đổi khi xảy ra sự cố. Các đội an ninh mạng sẽ cần bảo vệ trọng số mô hình, dữ liệu khách hàng và chính tầng điều phối, vốn trở thành mục tiêu có giá trị cao khi nắm quyền kiểm soát các nguồn năng lực tính toán lớn.

Có những hạn chế thực tế. Việc sử dụng nhiều nhà máy nhỏ hơn hoặc cũ hơn có thể làm giảm hiệu quả huấn luyện so với một khu phức hợp mới được thiết kế xoay quanh một thế hệ phần cứng. Các hợp đồng điện và độ ổn định của lưới điện phải theo kịp đà tăng trưởng. Quyết định sử dụng đất, trong đó có việc chuyển đổi đất nông nghiệp, có thể bị giám sát nếu cộng đồng địa phương cảm thấy bị mất đất hoặc sản lượng lương thực suy giảm. Tính minh bạch trong bồi thường, tác động môi trường và quy hoạch lưới điện sẽ ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận của công chúng.

Những bước tiếp theo

Hiện công việc tập trung vào mở rộng các nhà máy đầu tiên ở Vu Hồ, kết nối chúng với các trang trại huấn luyện nội địa và hoàn thiện phần mềm điều phối tác vụ giữa các địa điểm. Chính quyền địa phương đang căn chỉnh chu kỳ mua sắm với thời hạn trợ cấp để khuyến khích những khách hàng đầu tiên cam kết sử dụng công suất. Các nhà mạng đang đưa những tuyến cáp quang mới vào hoạt động và nâng cấp mạng trục để các điểm kiểm tra mô hình có thể nhanh chóng chuyển từ khâu huấn luyện đến các cụm suy luận gần các thành phố ven biển.

Các kỹ sư sẽ theo dõi sát ba yếu tố. Thứ nhất, liệu UB Mesh và các hạ tầng kết nối tương tự có đạt được mức cải thiện như công bố khi triển khai trên nhiều nhà máy hay không. Thứ hai, liệu bộ tăng tốc, trình biên dịch và khung phần mềm trong nước có thể huấn luyện và vận hành các mô hình mới nhất với hiệu suất chấp nhận được hay không. Thứ ba, liệu nguồn điện và năng lực làm mát có theo kịp mật độ tủ máy chủ ngày càng tăng mà không gây sụt điện hoặc căng thẳng nguồn nước hay không. Tiến triển ở những mặt này sẽ quyết định tốc độ mở rộng của mạng lưới toàn quốc và mức đóng góp của mạng lưới vào tăng trưởng dịch vụ AI trên cả nước.

Điểm chính

• Trung Quốc đang xây dựng mạng lưới năng lực tính toán AI tập trung, lấy Đảo Dữ liệu rộng 760 mẫu Anh ở Vu Hồ làm trung tâm, với khoản đầu tư khoảng 37 tỷ USD.
• Mạng lưới kết nối các cơ sở ở Vu Hồ với các cụm nội địa tại những nơi như Ulanqab, Quý Châu và Khánh Dương để phân chia công việc huấn luyện và suy luận.
• Huawei, China Mobile, China Telecom và China Unicom là những đơn vị vận hành chủ chốt; Huawei đang quảng bá UB Mesh để kết nối các cụm với nhau.
• Vu Hồ trợ cấp tới 30% chi phí mua chip AI nhằm đẩy nhanh triển khai bất chấp các biện pháp kiểm soát xuất khẩu GPU nước ngoài tiên tiến.
• Trung Quốc tìm cách tăng mức sử dụng các bộ tăng tốc hiện có và bán năng lực tính toán dư thừa giữa các khu vực thông qua một tầng điều phối thống nhất.
• Các nhà phân tích ước tính Mỹ nắm khoảng 75% năng lực tính toán AI toàn cầu, còn Trung Quốc có khoảng 15%.
• Chương trình Stargate của Mỹ đặt mục tiêu công suất gần 7 gigawatt và mức đầu tư tới 500 tỷ USD, trong đó có một khu phức hợp ở Texas được thiết kế cho 400.000 GPU.
• Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cho rằng xây dựng đủ năng lực tính toán là điều thiết yếu để AI đáp ứng kỳ vọng.
• Tập trung hóa hứa hẹn giảm độ trễ cho người dùng ở các thành phố lớn ven biển và tăng khả năng dự phòng trên nhiều địa điểm được kết nối.
• Những thách thức gồm nguồn điện và làm mát, an ninh mạng, sự đa dạng phần cứng giữa các địa điểm và sự giám sát của công chúng đối với việc sử dụng đất và nước.