Huawei tuyên bố chip AI nội địa đã vượt Nvidia về thị phần tại Trung Quốc

Huawei vừa đưa ra tuyên bố đáng chú ý về cuộc đua chip AI tại Trung Quốc. Eric Xu, chủ tịch luân phiên của hãng, cho biết dòng chip Ascend của Huawei đã vượt Nvidia về thị phần tại thị trường Trung Quốc. Ascend là dòng bộ xử lý AI của Huawei, thường được xếp vào nhóm NPU, viết tắt của Neural Processing Unit, tức bộ xử lý chuyên dụng cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo như huấn luyện và suy luận mô hình. Theo ông Xu, dù rất khó thu thập đầy đủ dữ liệu về doanh số của Nvidia tại Trung Quốc, các số liệu mà Huawei có được cho thấy hãng nội địa này đã vươn lên dẫn trước.

Bối cảnh phía sau bước tiến của Huawei đến từ chính sách kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đối với chip AI bán sang Trung Quốc. Các quy định này nhắm vào nhóm AI accelerator, hay bộ tăng tốc AI, là loại chip được thiết kế để xử lý khối lượng tính toán khổng lồ trong trung tâm dữ liệu. Sau khi Washington áp thêm yêu cầu cấp phép với các mẫu chip dành riêng cho Trung Quốc của Nvidia và AMD vào năm 2025, thị trường đã rơi vào trạng thái bất định. Dù sau đó Mỹ nới lỏng dần, thậm chí cho phép bán trở lại một số mẫu mạnh hơn như H200 cho khách hàng Trung Quốc được phê duyệt, niềm tin vào nguồn cung từ bên ngoài đã bị lung lay đáng kể.

Eric Xu thừa nhận chip của Huawei có thể chưa tiên tiến bằng sản phẩm của Nvidia hay AMD trên giấy tờ kỹ thuật. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh lợi thế lớn nhất là nguồn cung không bị gián đoạn bất ngờ bởi yếu tố chính trị. Đây là điểm đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp vận hành hạ tầng AI, nơi việc thiếu chip có thể làm chậm quá trình huấn luyện mô hình trong nhiều tháng. Theo Huawei, định hướng lâu dài của Trung Quốc hiện không chỉ là thay thế một vài sản phẩm nhập khẩu, mà là tiến tới tự chủ toàn bộ chuỗi giá trị bán dẫn, tức toàn bộ hệ sinh thái từ thiết kế chip, sản xuất, đóng gói đến phần mềm vận hành.

Dù hiệu năng từng chip còn bị đánh giá thấp hơn đối thủ Mỹ, Huawei đang cố bù đắp bằng quy mô triển khai. Công ty hiện xây dựng Atlas 950 SuperCluster với 256.000 card tăng tốc. SuperCluster có thể hiểu là cụm siêu máy tính gồm số lượng rất lớn bộ tăng tốc được kết nối để cùng huấn luyện hoặc vận hành mô hình AI. Huawei cũng cho biết kiến trúc mới của họ được thiết kế để phục vụ cả training lẫn inference. Training là giai đoạn huấn luyện mô hình bằng dữ liệu khổng lồ, còn inference là giai đoạn mô hình đã học xong và bắt đầu trả lời, dự đoán hoặc tạo nội dung. Hãng nói nền tảng này có thể mở rộng tới một triệu NPU và đủ sức xử lý các mô hình có quy mô nhiều nghìn tỷ tham số, tức số lượng biến số nội bộ quyết định khả năng học và suy luận của hệ thống AI.

Dù có những đồn đoán rằng Huawei đang cung cấp chip cho các quốc gia thân thiện với Trung Quốc, Eric Xu cho biết công ty hiện chưa đủ năng lực sản xuất để đáp ứng hết nhu cầu trong nước. Vì vậy, ưu tiên hàng đầu vẫn là khách hàng Trung Quốc đang thiếu năng lực tính toán, thường được gọi là compute. Trong ngành AI, compute là tài nguyên tính toán gồm chip, máy chủ, điện năng và hạ tầng mạng cần thiết để huấn luyện và vận hành mô hình. Huawei nói chỉ cung cấp số lượng rất hạn chế cho khách hàng ngoài Trung Quốc, chủ yếu là những bên khó tiếp cận giải pháp thay thế hoặc muốn có thêm lựa chọn ngoài hệ sinh thái Mỹ.

Một điểm đáng chú ý khác là Huawei cho rằng nút thắt lớn nhất của Ascend không nằm ở phần cứng, mà ở phần mềm. Liao Heng, nhà khoa học trưởng của HiSilicon, đơn vị thiết kế chip thuộc Huawei, nói rằng vài năm trước Ascend gặp bất lợi rất lớn vì thiếu hệ sinh thái phát triển tương thích. Trong ngành AI, sức mạnh của chip không chỉ nằm ở thông số, mà còn ở bộ công cụ lập trình, thư viện tối ưu và cộng đồng nhà phát triển. Nếu phần mềm không hỗ trợ tốt, các phòng thí nghiệm AI sẽ rất khó chuyển mô hình sang nền tảng mới.

Liao Heng nhắc đến khái niệm thường được gọi là “CUDA moat”. CUDA là nền tảng phần mềm độc quyền của Nvidia, cho phép lập trình viên khai thác GPU, tức bộ xử lý đồ họa, cho các tác vụ AI và tính toán hiệu năng cao. Từ lâu, CUDA được xem như một “con hào” bảo vệ Nvidia trước đối thủ, vì rất nhiều mô hình AI được xây dựng xoay quanh PyTorch chạy trên CUDA. PyTorch là một framework học máy mã nguồn mở cực kỳ phổ biến. Tuy nhiên, theo Huawei, trong khoảng 18 tháng gần đây, cách xây dựng mô hình đã thay đổi mạnh. Các phòng thí nghiệm AI tiên phong đang chuyển sang kiểu lập trình “mega-kernel”, tức gom nhiều thao tác tính toán thành các khối xử lý lớn hơn để tối ưu hiệu năng, từ đó làm giảm phần nào sự phụ thuộc tuyệt đối vào CUDA.

Huawei cũng hưởng lợi từ sự hỗ trợ của các công ty AI nội địa như DeepSeek, đơn vị đã làm việc với chip Ascend hơn một năm qua. Theo thông tin được nhắc tới, DeepSeek vừa tung ra thêm nhiều công cụ phần mềm giúp các phòng thí nghiệm AI khác dễ tiếp cận nền tảng Ascend hơn. Điều này có ý nghĩa lớn vì trong cuộc đua chip AI, phần cứng chỉ là một nửa câu chuyện; nửa còn lại là khả năng giúp nhà phát triển chuyển đổi mô hình nhanh, ít tốn công và không phải viết lại toàn bộ hệ thống.

Nhìn tổng thể, phát biểu của Huawei cho thấy thị trường chip AI tại Trung Quốc đang bước vào giai đoạn tái cấu trúc sâu sắc. Các biện pháp hạn chế từ Mỹ từng nhằm làm chậm đà phát triển AI của Trung Quốc, nhưng đồng thời cũng thúc đẩy các doanh nghiệp trong nước tăng tốc xây dựng lựa chọn thay thế. Nvidia vẫn giữ lợi thế công nghệ và hệ sinh thái toàn cầu, song tại Trung Quốc, yếu tố ổn định nguồn cung, tự chủ công nghệ và sự hậu thuẫn chính sách đang tạo ra lợi thế ngày càng rõ cho Huawei. Nếu xu hướng này tiếp diễn, cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực bán dẫn AI có thể không còn chỉ là cuộc đua về chip mạnh nhất, mà còn là cuộc đua về mức độ kiểm soát toàn bộ hạ tầng công nghệ.