Nhiều startup AI, nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây của Trung Quốc, đều đang đầu tư vào bộ phận nghiên cứu chip...

Reuters mới đây đưa tin kế hoạch phát triển chip AI tùy chỉnh phục vụ tác vụ suy luận (AI inference) của DeepSeek đã được khởi động từ khoảng một năm trước và hiện vẫn ở giai đoạn đầu.

Trong khi đó, theo The Information, Zhipu AI, cũng đang trong giai đoạn đầu đàm phán với các công ty thiết kế chip trong nước để phát triển bộ xử lý AI chuyên dụng. 

"Bản chất của việc tự phát triển chip là tạo ra sự cộng hưởng giữa phần cứng và phần mềm, qua đó giảm chi phí vận hành trong dài hạn", bà Arisa Liu, Giám đốc kiêm chuyên gia nghiên cứu tại Taiwan Industry Economics Services, nhận định.

Ông Paul Triolo, đối tác kiêm phụ trách chính sách công nghệ tại DGA-Albright Stonebridge Group, viết trong bản tin AIStackDecrypted rằng những động thái này cho thấy các nhà phát triển mô hình AI hàng đầu Trung Quốc ngày càng xem chip bán dẫn là một phần mở rộng mang tính chiến lược của toàn bộ hệ sinh thái mô hình AI (model stack), thay vì chỉ là hạ tầng phục vụ tính toán.

Tham vọng tự thiết kế chip của các nhà phát triển mô hình AI Trung Quốc xuất hiện trong bối cảnh nhu cầu năng lực tính toán tăng vọt, chi phí suy luận AI leo thang, trong khi nước này vẫn bị hạn chế tiếp cận những dòng chip AI tiên tiến nhất của Mỹ.

Ông Triolo cũng cho rằng mục tiêu của các công ty AI Trung Quốc không phải cạnh tranh trực tiếp hay thay thế các dòng chip tiên tiến của Nvidia, thậm chí không nhằm thay thế chip của các nhà cung cấp nội địa như Huawei.

"Tích hợp phần mềm và phần cứng là xu hướng tất yếu. Đối với các công ty phát triển mô hình AI, việc vận hành mô hình của chính mình trên những con chip được thiết kế riêng không chỉ giúp nâng cao hiệu quả xử lý mà còn tạo lợi thế cạnh tranh, đồng thời xây dựng 'hào lũy' công nghệ để bảo vệ hệ sinh thái của họ”, ông Hui He, Giám đốc nghiên cứu bán dẫn tại Omdia, nhận định.

Các tập đoàn công nghệ hàng đầu của Mỹ như Google, Amazon, Microsoft và OpenAI cũng đang phát triển các dòng chip AI tùy chỉnh hoặc bán tùy chỉnh nhằm giảm phụ thuộc bên ngoài, đồng thời tối ưu phần cứng cho những khối lượng công việc đặc thù của riêng mình.

Trong báo cáo công bố hồi tháng 6, JP Morgan dự báo số lượng chip AI tích hợp chuyên dụng (ASIC) và bộ xử lý XPU được cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô siêu lớn (hyperscaler) tại Mỹ sẽ vượt số lượng GPU do Nvidia và AMD xuất xưởng vào năm 2027, chiếm khoảng 53% tổng số bộ gia tốc AI được giao trên thị trường.

Theo bà Hui He, Giám đốc nghiên cứu bán dẫn tại Omdia, việc phát triển chip không nhất thiết phải bắt đầu bằng cách thành lập một đơn vị thiết kế chip hoàn toàn nội bộ. Các doanh nghiệp có thể đầu tư vào các startup bán dẫn hoặc hợp tác với những công ty thiết kế để đồng phát triển bộ xử lý và cùng chia sẻ thành quả từ các dự án đó.

Theo SCMP, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn của Trung Quốc như Alibaba Group Holding, Baidu và ByteDance cũng đang tăng tốc đầu tư vào các bộ phận nghiên cứu và phát triển chip.

Đồng thời, khi nhu cầu năng lực tính toán tăng mạnh và khả năng tiếp cận các dòng bán dẫn tiên tiến từ nước ngoài vẫn bị hạn chế, các công ty AI Trung Quốc có xu hướng tìm đến các nhà thiết kế chip trong nước như Cambricon, Iluvatar CoreX và MetaX để đa dạng hóa nguồn cung bộ xử lý.

"Việc kết hợp chip nội địa với các thuật toán và mô hình AI do Trung Quốc phát triển là xu hướng tất yếu", ông Wei Shaojun, Phó Chủ tịch Hiệp hội Công nghiệp Bán dẫn Trung Quốc, đồng thời là nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc kỳ lân thiết kế chip Dongfang Suanxin có trụ sở tại Thượng Hải, nhận định.

Ông Wei cho biết công ty của mình đang hợp tác với các nhà phát triển mô hình AI để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn "dựa trên chip nội địa", thay vì phát triển trước trên các bộ xử lý nước ngoài rồi mới điều chỉnh để tương thích với phần cứng Trung Quốc. 

Ông Paul Triolo cho rằng các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã buộc hệ sinh thái AI Trung Quốc phải "đồng thời phát triển và tối ưu hóa toàn bộ chuỗi công nghệ, từ sản xuất chip, tích hợp phần cứng, tích hợp phần mềm, phát triển mô hình cho đến các lớp điều phối và ứng dụng".

Tuy nhiên, bà Liu cũng cho hay: "Đối với các công ty AI thiên về phần mềm như DeepSeek, khoản đầu tư ban đầu về cả tài chính lẫn thời gian để phát triển chip nội bộ rõ ràng là một canh bạc rất lớn". Bà cũng cho rằng thách thức không chỉ nằm ở chi phí nghiên cứu và phát triển, mà còn ở việc thu hút và duy trì đội ngũ nhân sự đang khan hiếm trong lĩnh vực thiết kế chip và kỹ thuật chế tạo wafer.