Thách thức của Trung Quốc đối với Nvidia trong cuộc đua chip AI tăng tốc

Vì sao cuộc đua chip AI của Trung Quốc lúc này quan trọng

Trung Quốc đang chạy đua để giảm phụ thuộc vào các bộ xử lý nhập khẩu phục vụ trí tuệ nhân tạo. Nước này đang đổ vốn vào các phòng thí nghiệm nghiên cứu, nhà máy chế tạo chip và hạ tầng điện toán đám mây, nhằm bảo đảm những đột phá trong tương lai về mô hình ngôn ngữ lớn, robot và tự động hóa vận hành trên chip trong nước. Mục tiêu chiến lược rất rõ ràng: sản xuất chip cao cấp với quy mô lớn, xây dựng phần mềm để khai thác hiệu quả và giữ năng lực điện toán trọng yếu trong tầm kiểm soát quốc gia.

Tham vọng đó nhận cú hích vào năm 2024, khi công ty khởi nghiệp DeepSeek ra mắt một AI đàm thoại có thể cạnh tranh với các hệ thống hàng đầu phương Tây. Công ty cho biết họ huấn luyện mô hình bằng số lượng bộ tăng tốc cao cấp ít hơn nhiều so với các đối thủ, cho thấy phần mềm thông minh hơn và quy trình huấn luyện hiệu quả có thể phần nào bù đắp hạn chế về phần cứng. Sự kiện ra mắt này khiến giá trị thị trường của Nvidia sụt giảm trong thời gian ngắn và thu hút sự chú ý tới tốc độ phát triển của các nhà phát triển Trung Quốc. Trong những tháng kể từ đó, các tập đoàn công nghệ và nhà thiết kế chip trên khắp Trung Quốc đã công bố kế hoạch thách thức Nvidia tại các trung tâm dữ liệu trong nước.

Tổng giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang ghi nhận Trung Quốc có nguồn nhân lực kỹ thuật dồi dào và sự cạnh tranh nội địa quyết liệt. Trong một podcast về công nghệ và kinh doanh hồi tháng 9, ông ca ngợi đà phát triển của nước này và đưa ra thách thức cho chính đội ngũ của mình.

Đây là một ngành công nghiệp sôi động, có tinh thần khởi nghiệp, công nghệ cao và hiện đại," ông nói. "Chúng ta phải cạnh tranh để tồn tại.

Các doanh nghiệp Trung Quốc dự định cạnh tranh ra sao

Một số công ty Trung Quốc đang xây dựng các giải pháp thay thế cho bộ tăng tốc và hệ thống toàn diện của Nvidia. Huawei đã tung ra các bộ xử lý Ascend mới cùng kế hoạch hỗ trợ nhà phát triển trong ba năm. Alibaba cho biết bộ tăng tốc mới nhất của họ có thể đạt hiệu năng ngang với H20 của Nvidia, loại chip được điều chỉnh cho Trung Quốc theo quy định của Mỹ, trong khi tiêu thụ ít năng lượng hơn. Các công ty khởi nghiệp như MetaX và Cambricon đang giành được hợp đồng với những doanh nghiệp lớn. Các nền tảng lớn, trong đó có Tencent và Baidu, đang thiết kế chip riêng cho các dịch vụ đám mây của mình. Thông điệp gửi tới khách hàng trong nước nhất quán: nếu chính sách xuất khẩu hạn chế khả năng tiếp cận phần cứng Mỹ, các lựa chọn của Trung Quốc sẽ lấp vào khoảng trống.

Chiến lược cấp hệ thống của Huawei

Huawei đang dựa vào kiến trúc hệ thống để thu hẹp khoảng cách với Nvidia. Tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo Thế giới ở Thượng Hải, công ty giới thiệu CloudMatrix 384, một hệ thống điện toán AI tích hợp 384 bộ xử lý Ascend 910C trong một cấu hình triển khai. Đối thủ GB200 NVL72 của Nvidia sử dụng 72 chip B200, nhưng thiết kế của Huawei đi theo hướng khác. CloudMatrix dùng mạng kết nối kiểu siêu nút để hàng trăm bộ xử lý có thể hoạt động như một cụm điện toán duy nhất, với các kết nối tốc độ rất cao giữa những con chip. Bằng cách mở rộng theo chiều ngang, Huawei muốn bù đắp hiệu năng yếu hơn của từng chip bằng sự phối hợp chặt chẽ hơn trong toàn hệ thống.

Các nhà phân tích trong ngành cho rằng cách tiếp cận này có thể đem lại kết quả cạnh tranh ở một số khối lượng công việc cụ thể. Một số báo cáo cho rằng CloudMatrix vượt trội hơn GB200 NVL72 của Nvidia ở một số chỉ số, dù Huawei phải dựa vào các quy trình sản xuất cũ hơn. Hệ thống này đã hoạt động trên nền tảng đám mây của Huawei, đem lại cho khách hàng Trung Quốc một lựa chọn trong nước để huấn luyện và vận hành mô hình. Lựa chọn kiến trúc này cũng phù hợp với mục tiêu chính sách của Trung Quốc: tìm cách vượt qua giới hạn xuất khẩu bằng cách cải thiện hiệu quả ở cấp hệ thống.

Alibaba và lực lượng thách thức ngày càng đông

Alibaba đã công bố một bộ tăng tốc AI mới mà truyền thông nhà nước cho biết có hiệu năng ngang H20 nhưng tiêu thụ ít điện hơn. MetaX đang cung cấp chip cho China Unicom. Định giá của Cambricon đã tăng hơn gấp đôi trong những tháng gần đây khi các nhà đầu tư đặt cược vào nhu cầu bộ tăng tốc trong nước ngày càng tăng. Tencent đang phát triển chip nội bộ cho dịch vụ đám mây và AI. Những dự án này nằm trong xu hướng chuyển dịch lớn hơn, khi các công ty Trung Quốc đưa khối lượng công việc sang phần cứng nội địa nếu hiệu năng, khả năng cung ứng và chi phí phù hợp.

Các nhà phát triển đã bắt đầu thích nghi. Chen Cheng, tổng giám đốc mảng dịch thuật AI tại iFlytek, mô tả cách nhóm của bà ứng phó với các hạn chế gần đây đối với phần cứng Mỹ bằng cách chuyển sang bộ xử lý trong nước.

"Giờ đây mô hình của chúng tôi được huấn luyện trên chip Huawei, hiện là loại tốt nhất ở Trung Quốc," bà nói.

Kiểm soát xuất khẩu và các biện pháp siết chặt đang làm thay đổi điều gì

Các quy định xuất khẩu đã định hình lại thị trường. Từ năm 2022, Washington liên tục siết giới hạn bán chip AI tiên tiến cho Trung Quốc. Những động thái mới nhất đã chặn Nvidia bán H20, bộ xử lý được thiết kế để đáp ứng các ngưỡng xuất khẩu trước đây. Các nhà lập pháp đã thúc đẩy những biện pháp buộc nhà sản xuất chip Mỹ ưu tiên khách hàng trong nước hơn người mua nước ngoài, trong khi các công ty cảnh báo rằng quy định cứng nhắc có thể làm chậm đổi mới và chuyển hướng nhu cầu. Một chính sách gần đây cũng sẽ chuyển một phần doanh thu từ một số thương vụ bán chip AI tại Trung Quốc cho chính phủ Mỹ. Các biện pháp kiểm soát chặt hơn đồng nghĩa nhà cung cấp Mỹ mất đi một phần thị trường tiềm năng tại quốc gia mua nhiều chip hơn bất kỳ nước nào khác.

Bắc Kinh đáp trả bằng việc tăng cường thực thi ở biên giới và gây sức ép trong nước. Nhà chức trách đã yêu cầu các tập đoàn công nghệ lớn tạm dừng đặt mua bộ tăng tốc Nvidia, đồng thời tăng cường kiểm tra tại cảng để chặn các lô hàng không có giấy phép hoặc khai báo sai, trong đó có những mẫu hướng tới Trung Quốc như H20 và RTX 6000D. Giới chức đang điều tra các mạng lưới buôn lậu từng đưa bộ xử lý cao cấp vào trung tâm dữ liệu trong nước qua các tuyến đường vòng. Riêng cơ quan quản lý đã mở cuộc điều tra chống độc quyền nhằm vào Nvidia, cho thấy hoạt động kinh doanh của hãng tại Trung Quốc đang bị giám sát chặt hơn. Những bước đi này nhằm thúc đẩy người mua chuyển sang nhà cung cấp nội địa và siết chặt các kênh chợ xám.

Handel Jones, một chuyên gia tư vấn bán dẫn lâu năm, cảnh báo tác động tổng hợp có thể rất sâu rộng đối với các công ty Mỹ vốn dựa vào nhu cầu từ Trung Quốc.

"Đối với ngành bán dẫn Mỹ, Trung Quốc đã không còn nữa," ông nói.

Hiệu năng vẫn khác biệt ở đâu: điểm chuẩn và phần mềm

Các tuyên bố về hiệu năng ngang bằng cần được xem xét thận trọng. Dữ liệu công khai về bộ tăng tốc Trung Quốc còn hạn chế và các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa vẫn rất ít. Hiệu năng phụ thuộc vào tác vụ, quy mô mô hình, băng thông kết nối, kiến trúc bộ nhớ và chất lượng của nền tảng phần mềm nằm giữa chip với ứng dụng. Các nhà nghiên cứu từng làm việc với cả hai hệ sinh thái cho biết chip Trung Quốc đã thu hẹp khoảng cách trong các tác vụ dự đoán, khi mô hình hoàn thành câu hoặc phân loại hình ảnh, nhưng vẫn kém hơn trong phân tích phức tạp và huấn luyện quy mô lớn.

Nhà khoa học máy tính Jawad Haj Yahya, người đã thử nghiệm bộ tăng tốc của Mỹ và Trung Quốc, lưu ý rằng mức độ ngang bằng phụ thuộc vào khối lượng công việc.

"Khoảng cách là rõ ràng và chắc chắn đang thu hẹp. Tôi không nghĩ họ sẽ bắt kịp trong ngắn hạn," ông nói.

Khác biệt đó quan trọng vì huấn luyện là công đoạn nặng nhất trong AI hiện đại. Quá trình này cần ngân sách điện toán khổng lồ, kết nối cực nhanh giữa các bộ xử lý và bộ nhớ băng thông cao để cấp dữ liệu cho chúng mà không tạo nút thắt. Các phân tích cho thấy 910B của Huawei hoạt động tốt trong suy luận, giai đoạn mô hình đã huấn luyện trả lời truy vấn, nhưng hạn chế về kết nối giữa chip và tốc độ bộ nhớ khiến nó kém hấp dẫn hơn cho các đợt huấn luyện quy mô lớn. Ngay cả H20 bị hạn chế của Nvidia vẫn là lựa chọn ưu tiên của nhiều người dùng tại Trung Quốc khi họ có thể mua được. Các nhà phát triển trong nước cho biết việc huấn luyện có thể kéo dài nhiều tuần. Đợt huấn luyện được bàn luận rộng rãi của DeepSeek mất từ ba đến tám tuần cho giai đoạn cuối, một nỗ lực tốn kém theo mọi tiêu chuẩn dù mã được tối ưu hiệu quả.

Phần mềm là trở ngại còn lại. Nvidia đã dành nhiều năm xây dựng bộ công cụ, thư viện và phần mềm kết nối mạng mà các nhà phát triển tin cậy ở quy mô lớn. Nền tảng đó khiến các khối lượng công việc được tối ưu cho phần cứng Nvidia và rút ngắn con đường từ nguyên mẫu đến sản phẩm triển khai. Huawei đang tìm cách đáp lại bằng nền tảng riêng và cam kết mở thêm thiết kế cùng mã nguồn cho các nhà phát triển trong nước. Mức độ ứng dụng đang tăng, nhưng việc đào tạo lại đội ngũ, viết lại mã và kiểm định lại mô hình cần thời gian, làm chậm quá trình rời bỏ các nền tảng đã ăn sâu.

Kỹ sư bán dẫn Raghavendra Anjanappa cho rằng Trung Quốc có thể đáp ứng nhiều nhu cầu bằng chip nội địa, nhưng những bài toán khó nhất vẫn có lợi cho phần cứng Mỹ.

"Thực tế là Trung Quốc có thể giảm phụ thuộc vào chip Mỹ trong các công cụ ít tiên tiến hơn, nhưng chưa có được hiệu năng thô của chip Mỹ để huấn luyện các hệ thống AI phức tạp hơn," ông nói.

Những nút thắt sản xuất đang kìm hãm Trung Quốc

Một nhóm hạn chế khác nằm ở khâu sản xuất. Các biện pháp kiểm soát của Mỹ và Hà Lan hạn chế khả năng tiếp cận thiết bị quang khắc tiên tiến dùng để sản xuất các bóng bán dẫn nhỏ nhất. Điều đó buộc các nhà máy chip Trung Quốc khai thác tối đa máy móc cũ hơn bằng cách tạo mẫu nhiều lần, một quy trình chậm hơn, đắt đỏ hơn và cho ra ít khuôn chip đạt chuẩn hơn trên mỗi tấm wafer. Các nhà phân tích theo dõi hoạt động chế tạo cho biết tỷ lệ thành phẩm của bộ xử lý AI cỡ lớn tại Trung Quốc đã được cải thiện nhưng vẫn thấp hơn đáng kể so với mức của các nhà sản xuất hàng đầu thế giới. Các báo cáo trong năm nay ghi nhận tỷ lệ thành phẩm của một chip Huawei mới tăng từ khoảng 20% lên 40%, trong khi những nhà máy hàng đầu ở nước ngoài có thể đạt gần 60% với các thiết bị có kích thước tương tự. Tỷ lệ thành phẩm thấp làm tăng chi phí và hạn chế số bộ tăng tốc hoạt động được đưa ra thị trường.

Đóng gói chip và bộ nhớ cũng khó khăn không kém. Bộ tăng tốc AI dựa vào bộ nhớ băng thông cao để cấp dữ liệu cho hàng nghìn lõi xử lý. Các chip cần được đóng gói bằng những kỹ thuật tiên tiến giúp xếp chồng và kết nối linh kiện, đồng thời tản nhiệt. Các nhóm Trung Quốc có thể chế tạo những bộ phận này, nhưng tình trạng thiếu bộ nhớ cao cấp và hạn chế tiếp cận thiết bị sản xuất làm kìm hãm sản lượng. Những vấn đề về chức năng vẫn còn tồn tại. Các báo cáo trước đây lưu ý rằng một số chip nội địa gặp khó với kết nối giữa chip và tốc độ bộ nhớ, làm giảm hiệu quả huấn luyện ở quy mô lớn.

Không trở ngại nào trong số này là không thể vượt qua, nhưng chúng cần thời gian, vốn và nguồn cung ổn định các thiết bị chuyên dụng. Stephen Wu, cựu kỹ sư AI hiện điều hành một công ty đầu tư, đã khái quát logic chiến lược đằng sau nỗ lực dài hạn của Bắc Kinh.

"Trung Quốc muốn có những con chip mà các chính sách không thể tước đi," ông nói.

Tác động đối với trung tâm dữ liệu và thị trường

Mọi đơn vị vận hành trung tâm dữ liệu đều cân nhắc ba ưu tiên: hiệu năng, mức tiêu thụ năng lượng và bảo đảm nguồn cung. Nếu một bộ tăng tốc nội địa đạt tốc độ chấp nhận được cho khối lượng công việc mục tiêu với chi phí điện thấp hơn, người mua Trung Quốc có thêm lý do để chuyển đổi. Lập luận này hiện thuyết phục nhất với suy luận và huấn luyện mô hình nhỏ hơn, nơi thiết kế cấp hệ thống có thể bù đắp hiệu năng yếu hơn của từng chip. Với việc huấn luyện các mô hình tiên phong đẩy giới hạn quy mô, Nvidia vẫn dẫn đầu cả về chip lẫn phần mềm. Kết quả là mô hình triển khai phân hóa ở Trung Quốc: những dự án đòi hỏi cao nhất vẫn tìm mua chip Mỹ bất cứ khi nào chính sách cho phép.

Bối cảnh chính sách đặt ra những lựa chọn mới cho các công ty công nghệ toàn cầu. Quy định chặt hơn của Mỹ và việc thực thi hải quan của Bắc Kinh đang thu hẹp các tuyến cung ứng hợp pháp vào Trung Quốc. Những cáo buộc về thị trường xám dành cho bộ tăng tốc đã qua sử dụng hoặc được tái mục đích khiến hoạt động kiểm tra tại cảng chặt chẽ hơn. Trở ngại trong nhập khẩu làm chậm tiến độ mở rộng trung tâm dữ liệu và thúc đẩy chuyển thêm khối lượng công việc sang nhà cung cấp nội địa. Trong khi đó, các nhà lập pháp Mỹ muốn bảo đảm khách hàng Mỹ không phải chờ sau người mua Trung Quốc để nhận linh kiện khan hiếm; các điều kiện mới về doanh thu từ Trung Quốc cũng làm tăng chi phí kinh doanh tại đây.

Về phần mình, Nvidia đang cố giữ thế cân bằng mong manh. Công ty tìm cách đáp ứng quy định trong khi vẫn phục vụ khách hàng Trung Quốc bằng các sản phẩm tuân thủ. Trong chuyến thăm và gặp gỡ lãnh đạo doanh nghiệp Trung Quốc năm nay, Jensen Huang nhấn mạnh cách tiếp cận đó.

"Chúng tôi sẽ tiếp tục nỗ lực đáng kể để tối ưu hóa các sản phẩm tuân thủ quy định và tiếp tục phục vụ thị trường Trung Quốc," ông nói.

Lộ trình và các kịch bản

Trung Quốc có thể thu hẹp khoảng cách ở phân khúc cao cấp của điện toán AI nhanh đến đâu? Các nhà phân tích đưa ra những mốc thời gian khác nhau, nhưng một nhận định chung đang dần hình thành. Nhiều người tin rằng các công ty Trung Quốc có thể đạt mức tự chủ rộng rãi trong các tác vụ tầm trung và suy luận trong khoảng năm năm, còn để sánh ngang với những nền tảng huấn luyện tốt nhất của Mỹ có thể cần lâu hơn nhiều. Một số dự đoán việc đạt mức tương đương toàn diện về bộ xử lý, bộ nhớ băng thông cao, đóng gói tiên tiến, kết nối mạng và phần mềm sẽ phải đến thập niên tới.

Đà phát triển thực tế là có. Huawei đang tăng sản lượng, Alibaba đang đầu tư, và ngày càng nhiều nhà thiết kế từ MetaX đến Cambricon giành được khách hàng. Sự hỗ trợ của chính phủ vẫn mạnh mẽ, trong khi nhu cầu trong nước đối với dịch vụ AI tăng vọt. Dù vậy, những nút thắt về thiết bị, tỷ lệ thành phẩm và hệ sinh thái nhà phát triển sẽ hạn chế tốc độ bắt kịp hiệu năng ở phân khúc cao nhất. Kịch bản trước mắt nhiều khả năng là hệ sinh thái Trung Quốc trưởng thành hơn, đáp ứng phần lớn nhu cầu AI trong nước, nhưng vẫn phụ thuộc dai dẳng vào phần cứng nước ngoài cho các đợt huấn luyện lớn nhất bất cứ khi nào chính sách cho phép tiếp cận.

Cách tiếp cận do nhà nước dẫn dắt của Trung Quốc vừa là thế mạnh, vừa là hạn chế. Sự chỉ đạo tập trung dồn nguồn lực vào các mục tiêu rõ ràng, nhưng cũng có thể kìm hãm những ý tưởng mạo hiểm dẫn đến đột phá. Chia Lin Yang, giáo sư ngành điện toán nghiên cứu thiết kế chip, cảnh báo rằng các mục tiêu đồng nhất có thể cản trở sáng tạo, đồng thời lưu ý nguồn nhân tài dồi dào của Trung Quốc.

Điều đó có thể khiến những ý tưởng mang tính đột phá khó phá vỡ khuôn mẫu hơn," bà nói. "Không thể đánh giá thấp khả năng bắt kịp của Trung Quốc.

Điểm chính

• Trung Quốc đang đầu tư mạnh để xây dựng năng lực sản xuất chip AI cao cấp quy mô lớn và giảm phụ thuộc vào hàng nhập khẩu.
• Việc huấn luyện mô hình DeepSeek năm 2024 cho thấy hiệu quả có thể được cải thiện nhờ phần mềm thông minh hơn, chứ không chỉ nhờ nhiều chip hơn.
• CloudMatrix 384 của Huawei sử dụng hàng trăm bộ xử lý Ascend 910C cùng hệ thống kết nối tốc độ cao để cạnh tranh ở cấp hệ thống.
• Alibaba, MetaX, Cambricon, Tencent và Baidu đang thúc đẩy bộ tăng tốc nội địa và thiết kế chip riêng cho các trung tâm dữ liệu trong nước.
• Các hạn chế của Mỹ hiện chặn H20 của Nvidia và có thể buộc các nhà sản xuất chip Mỹ ưu tiên khách hàng trong nước cũng như chia sẻ doanh thu từ một số thương vụ bán hàng tại Trung Quốc.
• Trung Quốc đã siết chặt kiểm tra tại cảng, ngăn cản các đơn đặt hàng mới của Nvidia và mở cuộc điều tra chống độc quyền nhằm vào công ty.
• Các chuyên gia cho rằng chip Trung Quốc có tính cạnh tranh trong suy luận nhưng vẫn kém hơn trong huấn luyện mô hình lớn và phân tích phức tạp.
• Những hạn chế trong sản xuất gồm tỷ lệ thành phẩm thấp hơn, khả năng tiếp cận thiết bị quang khắc tiên tiến bị giới hạn, cùng các nút thắt về bộ nhớ băng thông cao và đóng gói chip.
• Phần mềm vẫn là lợi thế chủ chốt của Nvidia, trong khi Huawei đang mở thiết kế và công cụ để tăng mức độ sử dụng của nhà phát triển.
• Nhiều nhà phân tích dự đoán Trung Quốc sẽ đạt tự chủ trong các khối lượng công việc tầm trung trong khoảng năm năm, còn để ngang bằng ở phân khúc cao cấp có thể cần lâu hơn.