Thay vì tiếp tục phụ thuộc vào GPU của Nvidia, ngày càng nhiều công ty công nghệ và phòng nghiên cứu Trung Quốc đang chứng minh khả năng phát triển các mô hình AI tiên tiến trên nền tảng chip nội địa, mở ra giai đoạn mới cho tham vọng tự chủ bán dẫn và trí tuệ nhân tạo của Bắc Kinh.
Trong nhiều năm, Nvidia gần như là lựa chọn mặc định cho việc huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn. Tuy nhiên, các lệnh hạn chế xuất khẩu ngày càng siết chặt từ Washington đã thúc đẩy các doanh nghiệp Trung Quốc đầu tư mạnh vào hệ sinh thái chip trong nước, đặc biệt là các dòng chip Huawei Ascend, Cambricon, Biren và Enflame.
Một trong những ví dụ nổi bật nhất là GLM-5 của Zhipu AI. Mô hình ngôn ngữ quy mô 744 tỷ tham số này được huấn luyện hoàn toàn trên khoảng 100.000 chip Huawei Ascend 910B mà không sử dụng bất kỳ GPU Nvidia nào. Theo các kết quả công bố, GLM-5 đạt hiệu năng cạnh tranh với nhiều mô hình AI hàng đầu thế giới trên các bài kiểm tra lập trình và suy luận phức tạp.
Trong lĩnh vực tạo ảnh bằng AI, công ty Z.AI cũng đã giới thiệu GLM-Image, được xem là mô hình tạo ảnh quy mô lớn đầu tiên của Trung Quốc được huấn luyện hoàn toàn trên nền tảng phần cứng Huawei. Thành công này cho thấy các chip nội địa không chỉ phục vụ tác vụ suy luận mà còn có thể đảm nhận toàn bộ quá trình huấn luyện các mô hình AI thế hệ mới.
Một bước tiến đáng chú ý khác đến từ hệ sinh thái DeepSeek. Một nhóm nghiên cứu có sự tham gia của Huawei cho biết họ đã hoàn thành quá trình hậu huấn luyện (post-training) mô hình DeepSeek V4-Pro với hơn 1.000 chip Ascend 910C. Dù chưa thay thế hoàn toàn Nvidia trong các tác vụ huấn luyện quy mô cực lớn, đây được xem là minh chứng cho sự trưởng thành nhanh chóng của nền tảng AI nội địa Trung Quốc.
Không chỉ các startup AI, những tập đoàn công nghệ hàng đầu Trung Quốc cũng đang tăng tốc phát triển chip riêng. Alibaba và Baidu đã bắt đầu sử dụng các bộ xử lý do chính họ thiết kế để huấn luyện một phần các mô hình AI thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào Nvidia. Đây được xem là bước ngoặt quan trọng trong chiến lược tự chủ công nghệ của ngành AI Trung Quốc.
Tencent cũng tuyên bố đã hoàn tất việc tối ưu hóa hạ tầng AI để vận hành trên các bộ xử lý nội địa và đang hợp tác với nhiều nhà sản xuất chip trong nước nhằm giảm chi phí tính toán cũng như tăng khả năng tự chủ về phần cứng.
Theo giới phân tích, điều đáng chú ý không nằm ở việc Trung Quốc đã tạo ra một “Nvidia thứ hai”, mà ở việc nước này đang xây dựng một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh gồm chip, phần mềm, framework và trung tâm dữ liệu. Cuộc cạnh tranh hiện nay không còn xoay quanh việc sao chép GPU của Nvidia mà là phát triển nhiều kiến trúc khác nhau, từ GPU đến ASIC chuyên dụng, nhằm phục vụ các nhu cầu AI ngày càng đa dạng.
Dù vậy, Nvidia vẫn giữ khoảng cách đáng kể về hiệu năng, hệ sinh thái phần mềm CUDA và năng lực sản xuất. Các nhà sản xuất chip Trung Quốc vẫn phải đối mặt với những thách thức lớn về công nghệ chế tạo tiên tiến, bộ nhớ băng thông cao (HBM) và quy mô sản xuất. Nhiều chuyên gia nhận định chip nội địa hiện mới đạt khoảng 70-80% hiệu năng của các thế hệ Nvidia trước đó trong một số tác vụ AI nhất định.
Tuy nhiên, xu hướng thay thế Nvidia tại Trung Quốc đang ngày càng rõ nét. Chính phủ Trung Quốc được cho là đang thúc đẩy các trung tâm dữ liệu và dự án AI quốc gia ưu tiên sử dụng chip nội địa, đồng thời đặt mục tiêu phần lớn năng lực tính toán AI trong nước sẽ dựa trên công nghệ do các doanh nghiệp Trung Quốc phát triển.
Sự xuất hiện của các mô hình AI lớn được huấn luyện trên chip nội địa cho thấy Trung Quốc đang tiến thêm một bước quan trọng trong cuộc đua công nghệ toàn cầu. Dù Nvidia vẫn là chuẩn mực của ngành AI hiện nay, khoảng cách giữa các nhà sản xuất Mỹ và hệ sinh thái bán dẫn AI Trung Quốc đang dần được thu hẹp, mở ra một cục diện cạnh tranh mới trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.