Khi Nvidia tăng tốc với chip AI mới, Trung Quốc càng bị tụt hậu so với Mỹ

Thế giới số - Ngày đăng : 08:00, 04/06/2024

GPU mới Blackwell Ultra của Nvidia khiến Trung Quốc tụt xa hơn so với vị trí dẫn đầu toàn cầu về chip AI trong bối cảnh chịu lệnh trừng phạt từ Mỹ.
Thế giới số

Khi Nvidia tăng tốc với chip AI mới, Trung Quốc càng bị tụt hậu so với Mỹ

Sơn Vân 04/06/2024 08:00

GPU mới Blackwell Ultra của Nvidia khiến Trung Quốc tụt xa hơn so với vị trí dẫn đầu toàn cầu về chip AI trong bối cảnh chịu lệnh trừng phạt từ Mỹ.

Khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ trong công nghệ chip AI hàng đầu sẽ ngày càng rộng hơn, sau khi người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Nvidia - Jensen Huang giới thiệu bộ vi xử lý thế hệ tiếp theo cho cái mà ông gọi là kỷ nguyên mới của AI tạo sinh và robot được sử dụng trong các ngành công nghiệp.

Trong bài phát biểu quan trọng hôm 2.6 trước triển lãm thương mại Computex 2024 ở Đài Loan (diễn ra từ ngày 4.6 đến 7.6), ông Jensen Huang cho biết “máy tính không còn chỉ là công cụ lưu trữ thông tin hay xử lý dữ liệu, mà là một nhà máy sản xuất thông minh cho mọi ngành công nghiệp”.

"Chúng tôi bắt đầu với điện toán tăng tốc và bây giờ là một cuộc cách mạng công nghiệp. Máy tính sẽ không chỉ là một công cụ mà bạn sử dụng. Bây giờ, máy tính sẽ tạo ra kỹ năng. Đây là tương lai gần của chúng ta", Giám đốc điều hành Nvidia nói.

Các sản phẩm của Nvidia như GPU Blackwell và nền tảng phần mềm CUDA sẽ cung cấp thành phần kỹ thuật cho các doanh nghiệp thiết lập trung tâm dữ liệu tiên tiến được gọi là "nhà máy AI" và nhà phát triển tạo các ứng dụng AI hiệu suất cao cho những ngành công nghiệp khác nhau, theo ông Jensen Huang.

Bài phát biểu quan trọng từ Jensen Huang phản ánh cách Nvidia (hãng chip có giá trị lớn nhất thế giới) đã nổi lên như trung tâm của cuộc cách mạng AI toàn cầu.

Công ty Mỹ này đã thiết lập một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm tạo thành nền tảng cho các máy tính, máy chủ cùng những sản phẩm mới đang được triển khai bởi các nhà điều hành trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới như Amazon, Microsoft, Google. Trung tâm dữ liệu cung cấp hạ tầng tính toán mà các mô hình ngôn ngữ lớn và dịch vụ AI tạo sinh như ChatGPT cùng chatbot khác đang được phát triển.

Jensen Huang nói: "Hiện tại, chúng tôi có khoảng 5 triệu nhà phát triển cho CUDA trên toàn thế giới. Chúng tôi phục vụ mọi ngành, từ chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, ngành máy tính, ngành ô tô - hầu hết ngành công nghiệp chính trên thế giới và mọi lĩnh vực khoa học".

khi-nvidia-tang-toc-voi-chip-ai-moi-trung-quoc-cang-bi-tut-hau-so-voi-my.jpg
Ông Jensen Huang phát biểu tại một sự kiện ở Đài Loan hôm 2.6 trước Computex 2024 - Ảnh: Reuters

Nvidia có kế hoạch nâng bộ tăng tốc AI (được thiết kế để xử lý hiệu quả các tác vụ AI) hàng năm và chip Blackwell Ultra thế hệ tiếp theo dự kiến ​​sẽ được tung ra vào năm 2025, kế thừa chip Blackwell trình làng vào tháng 3.

Blackwell dự kiến ​​sẽ được Nvida bán ra vào quý 3/2024 và chỉ chiếm chưa đến 10% thị trường GPU (bộ xử lý đồ họa) cao cấp, theo ghi chú của công ty nghiên cứu thị trường TrendForce có trụ sở tại Đài Bắc.

Jensen Huang cho biết nền tảng chip AI thế hệ tiếp theo của Nvidia mang tên Rubin sẽ ra mắt vào năm 2026. Dòng chip Rubin sẽ bao gồm GPU và CPU mới cũng như cả chip mạng. Tuy nhiên, tỷ phú 61 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan tiết lộ rất ít chi tiết về Rubin.

CPU mới có tên gọi Versa và chip đồ họa mới hỗ trợ các ứng dụng AI sẽ đi kèm với bộ nhớ băng thông cao (HMB) thế hệ tiếp theo được sản xuất bởi SK Hynix, Micron Technology, Samsung.

Jensen Huang nói Nvidia hiện có kế hoạch phát hành dòng chip AI mới hàng năm, đẩy nhanh lịch trình phát hành trước đó của họ, vốn khoảng 2 năm một lần.

"Nvidia đang tích cực thúc đẩy các công nghệ AI của mình để đáp ứng nhu cầu toàn cầu", theo Arisa Liu, Giám đốc nghiên cứu chất bán dẫn tại Viện Nghiên cứu Kinh tế Đài Loan. Arisa Liu nói thêm rằng Rubin sẽ được áp dụng quy trình 4 nanomet của TSMC (hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 thế giới của Đài Loan).

Nhiều chất bán dẫn và máy chủ tạo ra những đột phá về AI đều do TSMC lắp ráp hoặc sản xuất.

Nvidia (có trụ sở tại thành phố Santa Clara, bang California, Mỹ) đang trên đường vượt qua Apple để trở thành hãng công nghệ có giá trị thứ hai thế giới. Cổ phiếu tăng hơn 120% tính từ đầu năm 2024 đến nay lên mức 1.150 USD giúp Nvidia hiện có vốn hóa thị trường khoảng 2.830 tỉ USD, so với mức 2.980 tỉ USD của Apple.

Tuy nhiên, hoạt động kinh doanh của Nvidia ở Trung Quốc đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng lớn trong bối cảnh Mỹ hạn chế xuất khẩu công nghệ bán dẫn tiên tiến và sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các công ty địa phương do Huawei dẫn đầu.

Dòng chip AI Blackwell mạnh mẽ nhất của Nvidia, gồm B100, B200 và GB200, được thêm vào danh sách ngày càng nhiều các mẫu GPU bị Mỹ cấm vận chuyển đến Trung Quốc, thị trường lớn thứ ba của công ty tính theo doanh thu vào năm ngoái.

Theo các nhà phân tích và chuyên gia trong ngành, lệnh cấm vận từ chính quyền Biden và sự tiến bộ công nghệ không ngừng của Nvidia sẽ khiến Trung Quốc ngày càng tụt hậu so với Mỹ - quốc gia dẫn đầu thế giới về cơ sở hạ tầng AI.

Trung Quốc dành 344 tỉ nhân dân tệ (47,5 tỉ USD) cho giai đoạn mới nhất của quỹ đầu tư bán dẫn do nhà nước hậu thuẫn nhằm tăng tốc nỗ lực tự cung tự cấp toàn quốc. Thế nhưng, nhiều chuyên gia cho biết lựa chọn GPU hạn chế, thiếu khả năng tiếp cận với sản xuất chip tiên tiến và hệ sinh thái phần mềm kém phát triển khiến việc phụ thuộc vào các giải pháp AI trong nước này trở nên đáng lo.

Huawei và Biren Technology (hai công ty sản xuất một số chip AI nội địa danh tiếng nhất Trung Quốc) đều nằm trong danh sách đen thương mại của Mỹ, buộc họ phải chuyển sang các xưởng đúc trong nước để sản xuất chip bằng quy trình kém tiên tiến hơn.

SMIC (hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 Trung Quốc) cũng bị Mỹ đưa vào danh sách đen thương mại, phải đối mặt với những trở ngại trong việc bổ sung thêm năng lực tiên tiến cần thiết để sản xuất chip AI.

Theo nhiều thử nghiệm tính toán, chip AI Ascend 910B của Huawei, vốn được nhiều ngành công nghiệp khác nhau ở Trung Quốc áp dụng, chỉ có thể đạt được khoảng 60 đến 70% hiệu suất của Nvidia A100.

Theo một nhà nghiên cứu tại hãng sản xuất máy chủ H3C (Trung Quốc), nhiều chip được sản xuất trong nước đứng sau Nvidia về hiệu suất và độ ổn định. Từ chối nêu tên vì không được phép nói chuyện với giới truyền thông, người này nói rằng sự tụt hậu đó ảnh hưởng đến việc phát triển các mô hình AI lớn của Trung Quốc. Nhà nghiên cứu tiết lộ H3C đã thử nghiệm nhiều GPU khác nhau, gồm cả GPU của Cambricon, Iluvatar Corex và Huawei.

Huawei đang nỗ lực cải tiến công nghệ của mình. Theo hãng tin Bloomberg, gã khổng lồ viễn thông có trụ sở tại thành phố Thâm Quyến đang phát triển quy trình sản xuất chip 5 nanomet sử dụng hệ thống in thạch bản cực tím sâu và công nghệ được gọi là self-aligned quadruple patterning. Huawei đã quay trở lại thị trường smartphone 5G vào năm ngoái cực kỳ thành công bằng dòng Mate 60 dùng chip Kirin 9000s do đơn vị HiSilicon thiết kế và SMIC sản xuất theo quy trình 7 nanomet.

Các công nghệ sản xuất chip tiên tiến hơn có thể cải thiện hiệu suất và giảm mức tiêu thụ điện năng của chip cao cấp.

Tuy nhiên trong một hội nghị China Mobile gần đây, Zhang Pingan (Giám đốc điều hành Huawei Cloud) cho biết không dễ để Trung Quốc đạt được sản xuất chip 7 nanomet và có rất ít khả năng nước này có thể nhanh chóng tiến tới quy trình 5 nanomet hoặc 3 nanomet tiên tiến hơn.

Trong lĩnh vực chip, nanomet (nm) được sử dụng để đo kích thước của bóng bán dẫn, là thành phần cơ bản tạo nên chip. Bóng bán dẫn càng nhỏ thì càng có thể đóng gói nhiều bóng bán dẫn hơn trên cùng một diện tích chip, dẫn đến chip mạnh hơn và hiệu quả hơn.

Kích thước bóng bán dẫn được đo bằng chiều rộng của cổng, là phần điều khiển dòng điện chảy qua bóng bán dẫn. Kích thước cổng càng nhỏ, bóng bán dẫn càng có thể chuyển đổi trạng thái nhanh hơn, dẫn đến hiệu suất cao hơn và tiêu thụ điện năng thấp hơn.

Quy trình sản xuất chip được đặt tên theo kích thước bóng bán dẫn mà nó có thể tạo ra. Ví dụ, quy trình 7 nanomet có thể tạo ra bóng bán dẫn có cổng rộng 7 nanomet. Nói chung, quy trình nhỏ hơn dẫn đến chip mạnh hơn, hiệu quả hơn và đắt hơn.

Tuy nhiên, kích thước bóng bán dẫn không phải là yếu tố duy nhất quyết định hiệu suất chip. Kiến trúc chip, vật liệu được sử dụng và các yếu tố khác cũng đóng vai trò quan trọng.

Hệ sinh thái của Huawei cũng kém phát triển hơn Nvidia CUDA, vốn đã trở thành nền tảng phát triển AI thiết yếu được khoảng 5 triệu người trên toàn cầu sử dụng. Trong khi, sản phẩm tương đương của Huawei có lượng người sử dụng nhỏ hơn nhiều trên thế giới.

Sơn Vân