Huawei đưa trung tâm dữ liệu AI “đóng gói sẵn” ra thị trường toàn cầu, đặt cược vào tốc độ triển khai hơn là sức mạnh tuyệt đối

Trong bối cảnh cơn sốt AI tiếp tục đẩy nhu cầu phần cứng tính toán lên cao, Huawei đang tung ra một lựa chọn mới cho thị trường quốc tế: các trung tâm dữ liệu AI dạng “flatpack”, tức mô hình hạ tầng được lắp ghép sẵn theo kiểu mô-đun để có thể vận chuyển và triển khai nhanh. Giải pháp này đi kèm nền tảng “Intelligent Computing Platform” của hãng, bao gồm hệ thống lưu trữ, máy chủ dùng CPU Kunpeng do Huawei tự thiết kế và GPU Ascend do công ty phát triển nội bộ. CPU là bộ xử lý trung tâm phụ trách các tác vụ tính toán tổng quát, còn GPU là bộ xử lý đồ họa nhưng ngày nay đặc biệt quan trọng với AI vì có thể xử lý song song khối lượng lớn phép toán khi huấn luyện và suy luận mô hình.

Huawei cho biết họ có thể chuẩn bị một trung tâm dữ liệu đủ điều kiện vận hành hệ thống AI trong khoảng 4 đến 6 tháng, nhanh hơn vài tháng so với nhiều đối thủ. Theo hãng, điều này đạt được nhờ tích hợp sẵn các thành phần quan trọng như nguồn điện, hệ thống làm mát và cáp kết nối. Công ty cũng tuyên bố có thể bàn giao các “super-cluster” 1.024 nút trong vòng 15 ngày. Trong ngữ cảnh này, “nút” là một máy chủ hoặc một đơn vị tính toán trong cụm, còn “super-cluster” là cụm máy tính quy mô lớn được ghép từ nhiều nút để cùng xử lý các bài toán AI đòi hỏi tài nguyên khổng lồ. Huawei thậm chí khẳng định hệ thống có thể đạt mức uptime 99,99%, tức thời gian hoạt động liên tục gần như không gián đoạn, một chỉ số rất quan trọng với các dịch vụ AI thương mại.

Dù Huawei đang nhấn mạnh vào tốc độ triển khai, năng lực tính toán thực tế của phần cứng vẫn là vấn đề khiến thị trường phải cân nhắc. Các thử nghiệm trước đây cho thấy chip Kunpeng và Ascend chưa thể sánh với bộ xử lý thế hệ thứ 5 của Intel hay AMD, và còn kém đáng kể so với kiến trúc Hopper của Nvidia ra mắt từ năm 2022. “Kiến trúc” ở đây có thể hiểu là nền tảng thiết kế cốt lõi của chip, quyết định cách phần cứng xử lý dữ liệu, tối ưu điện năng và tăng tốc tác vụ AI. Hopper là một trong những kiến trúc GPU nổi bật nhất của Nvidia cho AI hiện đại, nên việc bị so sánh thua khá xa cho thấy Huawei chưa thực sự cạnh tranh bằng hiệu năng thuần túy.

Tại Mobile World Congress ở Barcelona, Huawei nhấn mạnh rằng điểm mạnh của họ không chỉ nằm ở con chip mà còn ở khả năng cung cấp trọn bộ hạ tầng AI. Đây là cách tiếp cận “full-stack”, nghĩa là một nhà cung cấp kiểm soát từ phần cứng, lưu trữ, máy chủ cho tới lớp triển khai trung tâm dữ liệu. Với khách hàng đang cần mở rộng năng lực AI gấp, đặc biệt tại những thị trường khó tiếp cận nguồn GPU từ Nvidia hay AMD, một giải pháp tích hợp sẵn có thể hấp dẫn hơn việc tự ghép từng thành phần từ nhiều nhà cung cấp khác nhau. Huawei cũng cho biết hệ thống của họ có cơ chế phát hiện lỗi trước khi ảnh hưởng đến hiệu năng, một dạng giám sát chủ động giúp giảm nguy cơ gián đoạn dịch vụ.

Dù vấp phải nhiều hạn chế tại phương Tây, Huawei vẫn còn cơ hội ở các quốc gia không xem công ty này là rủi ro an ninh quốc gia. Trong khi đó, các hãng như Nvidia và AMD thường ưu tiên phân bổ GPU cho những thị trường lớn hoặc khách hàng chiến lược, khiến nhiều nước và doanh nghiệp nhỏ khó mua đủ phần cứng AI đúng thời điểm. Đây có thể là khoảng trống để Huawei chen chân. Đặc biệt, các nhà cung cấp đám mây quy mô nhỏ, đôi khi được gọi là “neo-cloud”, đang nổi lên như những người mua thực dụng: họ sẵn sàng sử dụng hạ tầng từ nhiều nguồn khác nhau để kiếm tài nguyên AI khan hiếm. “Đám mây” ở đây là dịch vụ điện toán được cung cấp qua internet, còn neo-cloud thường chỉ các nhà cung cấp mới, linh hoạt, tập trung vào nhu cầu AI hoặc tính toán hiệu năng cao.

Trở ngại lớn nhất của Huawei không hoàn toàn là công nghệ, mà là niềm tin chính trị. Mỹ, Anh và một số nước khác từ lâu đã coi Huawei là mối lo an ninh, đặc biệt trong hạ tầng viễn thông và mạng lưới trọng yếu. Điều đó có thể tiếp tục ảnh hưởng đến tham vọng mở rộng mảng trung tâm dữ liệu AI của hãng. Tuy nhiên, ở những khu vực không áp dụng lập trường cứng rắn như vậy, Huawei vẫn có thể tìm được người mua, nhất là khi công ty đã có các khách hàng trong nước tuyên bố từng huấn luyện mô hình AI chỉ bằng phần cứng Huawei. “Huấn luyện mô hình” là quá trình cho hệ thống AI học từ lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra khả năng dự đoán hoặc sinh nội dung, và đây là công đoạn tiêu tốn tài nguyên tính toán nhất.

Sự xuất hiện của các trung tâm dữ liệu AI “đóng gói sẵn” từ Huawei cho thấy thị trường hạ tầng AI đang bước vào giai đoạn mà tốc độ cung ứng có thể quan trọng không kém hiệu năng đỉnh cao. Nếu một doanh nghiệp không thể mua đủ GPU hàng đầu, một hệ thống triển khai nhanh, sẵn điện, sẵn làm mát, sẵn cụm tính toán có thể là phương án khả thi hơn chờ đợi nhiều quý. Dù vậy, câu hỏi then chốt vẫn còn nguyên: Huawei có thể dựng hạ tầng rất nhanh, nhưng liệu các hệ thống đó có chạy đủ nhanh để đáp ứng những mô hình AI ngày càng phức tạp hay không. Trong ngắn hạn, câu trả lời có lẽ sẽ phụ thuộc vào nhu cầu thực tế của từng khách hàng: họ cần hiệu năng tốt nhất thế giới, hay chỉ cần một nền tảng đủ dùng và có thể triển khai ngay.