Trung Quốc phát triển transistor 1 nm nhỏ nhất thế giới, hứa hẹn định hình chip AI thế hệ mới
Thanh Minh
06/03/2026
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh đã phát triển transistor ferroelectric có cổng chỉ 1 nanomet – nhỏ nhất và tiết kiệm năng lượng nhất hiện nay...
Đột phá này được kỳ vọng mở ra hướng đi mới cho chip trí tuệ nhân tạo, khi nhu cầu tính toán ngày càng tăng và các giới hạn của chip silicon truyền thống dần bộc lộ.
Theo trang Interesting Engineering, trong bối cảnh cuộc cạnh tranh công nghệ ngày càng gay gắt và nhu cầu tính toán AI tăng nhanh, những tiến bộ trong thiết kế transistor như vậy có thể trở thành nền tảng cho thế hệ chip mới, nơi hiệu suất, kích thước và năng lượng được tối ưu hóa ở mức chưa từng có.
BÀI TOÁN HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Sự phát triển của công nghệ bán dẫn trong nhiều thập kỷ qua đã làm thay đổi hoàn toàn cách con người giao tiếp và xử lý thông tin. Nhờ các con chip bán dẫn, việc liên lạc xuyên lục địa, chơi game trực tuyến với bạn bè ở xa hay xây dựng các siêu máy tính mạnh mẽ nhất thế giới đã trở thành hiện thực.
Tuy nhiên, khi các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán lượng tử phát triển mạnh mẽ, những hạn chế của kiến trúc chip silicon truyền thống cũng dần lộ rõ. Đặc biệt, sự bùng nổ của AI – vốn đòi hỏi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ – đang khiến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, kéo theo mức tiêu thụ điện năng rất lớn và lượng nhiệt thải đáng kể.
Một trong những nguyên nhân chính khiến việc tính toán trở nên kém hiệu quả nằm ở thiết kế cơ bản của các chip hiện nay. Trong hầu hết các bộ xử lý silicon, khu vực lưu trữ dữ liệu và khu vực xử lý được tách biệt. Mỗi khi thực hiện một phép tính phức tạp, dữ liệu phải liên tục di chuyển qua lại giữa hai phần này.
Quá trình di chuyển dữ liệu đó tiêu tốn đáng kể thời gian và năng lượng, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Điều này trở thành một rào cản lớn đối với các hệ thống AI hiện đại, vốn cần xử lý lượng thông tin khổng lồ trong thời gian ngắn.
Khi nhu cầu AI tiếp tục tăng, các nhà khoa học buộc phải phát triển những con chip lớn hơn, nhanh hơn và mạnh hơn nếu vẫn sử dụng kiến trúc truyền thống. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phải lúc nào cũng hiệu quả, bởi nó dẫn đến chi phí sản xuất cao hơn, tiêu thụ năng lượng lớn hơn và phát sinh nhiều nhiệt hơn.
Vì vậy, giới nghiên cứu đang tìm kiếm những kiến trúc chip hoàn toàn mới. Một trong những hướng đi đầy triển vọng là mô phỏng cách hoạt động của não người. Trong não bộ, quá trình lưu trữ và xử lý thông tin diễn ra đồng thời tại cùng một vị trí, giúp tiết kiệm năng lượng và tăng tốc độ phản hồi.
Nếu nguyên lý này được áp dụng vào thiết kế chip, các bộ xử lý tương lai có thể vừa mạnh mẽ vừa tiết kiệm năng lượng hơn rất nhiều so với kiến trúc hiện tại.
TRANSISTOR 1 NM VÀ THAM VỌNG MỞ ĐƯỜNG CHO CHIP AI THẾ HỆ MỚI
Trong bối cảnh đó, nhóm nghiên cứu do nhà khoa học Qiu Chenguang tại Đại học Bắc Kinh và Peng Lianmao tại Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc đã phát triển một loại transistor mới mang tên ferroelectric field-effect transistor (FeFET).
FeFET được xem là một ứng viên quan trọng cho các hệ thống tính toán mô phỏng não bộ. Khác với transistor truyền thống, loại transistor này có thể thực hiện đồng thời cả chức năng lưu trữ dữ liệu và xử lý thông tin tại cùng một vị trí.
Nhờ đặc điểm đó, FeFET có khả năng giảm đáng kể lượng dữ liệu phải di chuyển trong quá trình tính toán, từ đó giúp tiết kiệm năng lượng và tăng hiệu suất xử lý. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn tồn tại một hạn chế lớn: quá trình ghi và xóa dữ liệu trên transistor đòi hỏi mức năng lượng khá cao.
Trong các mạch logic hiện đại, điện áp vận hành thường dưới 0,7 volt. Trong khi đó, FeFET truyền thống cần điện áp khoảng 1,5 volt để hoạt động. Các nhà khoa học ví điều này giống như việc phải dùng nhiều lực để mở một cánh cửa nặng.
Để giải quyết vấn đề, nhóm nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển một cấu trúc transistor hoàn toàn mới. Bằng các kỹ thuật chế tạo tiên tiến, họ đã thu nhỏ điện cực cổng của transistor xuống kích thước chỉ 1 nanomet.
Để dễ hình dung, một nanomet tương đương một phần tỷ mét, và thậm chí còn nhỏ hơn nhiều cấu trúc sinh học quen thuộc. Ví dụ, đường kính của một phân tử DNA vào khoảng 2 nanomet, nghĩa là điện cực của transistor mới chỉ bằng một nửa kích thước đó.
Đại học Bắc Kinh cho biết họ đã đăng ký bằng sáng chế cho cả quy trình chế tạo lẫn thiết kế transistor này. Nếu được thương mại hóa, công nghệ có thể góp phần xây dựng các trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng hơn, đồng thời hỗ trợ phát triển những bộ xử lý hiệu năng cao.
Việc chế tạo cấu trúc ở kích thước cực nhỏ này đòi hỏi độ chính xác gần như ở cấp độ nguyên tử. Tuy nhiên, chính sự thu nhỏ này đã giúp transistor tạo ra một điện trường hiệu quả hơn trong lớp vật liệu ferroelectric.
Nhờ thiết kế mới, transistor có thể hoạt động ở điện áp chỉ 0,6 volt, thấp hơn đáng kể so với FeFET truyền thống. Điều này giúp thiết bị chỉ tiêu thụ khoảng một phần mười năng lượng so với các transistor cùng loại trước đây.
Không chỉ tiết kiệm điện năng, transistor mới còn cho thấy hiệu suất xử lý rất cao. Theo nhóm nghiên cứu, thời gian phản hồi của thiết bị có thể đạt 1,6 nanosecond, cho phép thực hiện các phép tính với tốc độ cực nhanh.
Sự kết hợp giữa kích thước siêu nhỏ, hiệu suất cao và mức tiêu thụ năng lượng thấp khiến công nghệ này được đánh giá có tiềm năng lớn trong việc phát triển các chip AI thế hệ mới.
Đại học Bắc Kinh cho biết họ đã đăng ký bằng sáng chế cho cả quy trình chế tạo lẫn thiết kế transistor này. Nếu được thương mại hóa, công nghệ có thể góp phần xây dựng các trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng hơn, đồng thời hỗ trợ phát triển những bộ xử lý hiệu năng cao.
Quan trọng hơn, đột phá này cũng mở ra khả năng phát triển các con chip ở quy trình dưới 1 nanomet trong tương lai – một cột mốc mà ngành bán dẫn toàn cầu vẫn đang theo đuổi.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí JAMA Network Open, dựa trên việc kiểm tra 21 mô hình AI khác nhau cho thấy các chatbot AI dành cho người tiêu dùng đang bộc lộ những hạn chế đáng kể khi được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán y khoa...
Meta đang phát triển phiên bản "Mark Zuckerberg AI" có khả năng giao tiếp trực tiếp với nhân viên. Đây là một phần trong chiến lược lớn hơn nhằm tái định hình tập đoàn xoay quanh AI và tham vọng “siêu trí tuệ cá nhân”...
Hầu hết những thua lỗ trên thị trường chứng khoán đến từ việc đầu tư theo cảm tính, bị cuốn đi bởi "lòng tham và nỗi sợ hãi". Không có một triết lý đầu tư phù hợp, khả năng phân tích và ra quyết định đúng dựa trên số liệu là hạn chế lớn nhất của các nhà đầu tư cá nhân...
Trung Quốc đang đẩy nhanh việc tích hợp giữa năng lượng và tính toán như một ưu tiên quốc gia...
Trong bối cảnh cạnh tranh nhân tài ngày càng gay gắt, trải nghiệm nhân viên (EX – Employee Experience) được đánh giá không chỉ là một xu hướng, mà đang trở thành yếu tố cốt lõi quyết định sự gắn bó, giữ chân nhân tài và hiệu suất của đội ngũ…
Các vụ mua lại được kỳ vọng giúp Canva gia tăng sức mạnh vượt trội về tác nhân AI (AI Agent), hạ tầng dữ liệu và khả năng tương tác khách hàng, từ đó giúp hãng tiến hóa mạnh mẽ từ một công cụ thiết kế đơn thuần trở thành một hệ thống toàn diện...
Công trình được đặt ở độ sâu 10 mét dưới mặt nước. Tổng vốn đầu tư lên tới 1,6 tỷ nhân dân tệ (khoảng 232 triệu USD), với công suất thiết kế đạt 24 MW...
Việt Nam đang thu hút sự quan tâm như một thị trường hạ tầng số mới nổi, được hỗ trợ bởi chi phí xây dựng cạnh tranh và tiềm năng tăng trưởng dài hạn…
Không chỉ đặt mục tiêu chen chân vào nhóm dẫn đầu ngành bán dẫn toàn cầu, Rapidus, công ty được Chính phủ Nhật Bản hậu thuẫn, còn theo đuổi một giấc mơ táo bạo hơn: xây dựng nhà máy sản xuất chip trên Mặt Trăng...
OpenAI lần đầu tiên mở rộng sự tham gia cho nhà đầu tư thông qua các kênh ngân hàng trong vòng gọi vốn kỷ lục mới đây…