Nhu cầu Nvidia chưa biến mất
Chip Nvidia là bộ xử lý đồ họa được dùng để huấn luyện và vận hành các mô hình AI quy mô lớn, với sức mạnh tính toán cùng phần mềm đã ăn sâu vào quy trình phát triển của nhiều doanh nghiệp. Vì thế, nỗ lực tự chủ bán dẫn của Trung Quốc chưa thể lập tức chấm dứt nhu cầu đối với GPU của hãng này. Câu hỏi về nguồn chip AI Trung Quốc lại nóng lên sau khi những nghi vấn quanh CEO Jensen Huang và một nữ lãnh đạo doanh nghiệp Trung Quốc bị đặt trong bối cảnh hoạt động tuồn chip vào nước này. Nhưng câu chuyện quan trọng hơn không nằm ở bê bối: các mô hình AI vẫn cần năng lực tính toán lớn, còn lựa chọn nội địa chưa thay thế được toàn bộ khả năng và công cụ của Nvidia. Làn sóng đầu tư AI tăng mạnh sau khi ChatGPT ra mắt năm 2022, kéo theo nhu cầu chip trên toàn cầu. Khi mô hình ngày càng phức tạp, thiếu GPU có thể làm chậm huấn luyện và triển khai sản phẩm. Do đó, phụ thuộc Nvidia không chỉ là vấn đề danh tiếng công nghệ mà còn liên quan trực tiếp đến tốc độ cạnh tranh.
Phần cứng là một nửa lợi thế, CUDA là nửa còn lại
Nvidia khởi đầu với GPU thiết kế để dựng hình ảnh 3D trong trò chơi điện tử; khả năng xử lý nhiều dữ liệu cùng lúc sau đó khiến loại chip này phù hợp với AI. Lợi thế không chỉ nằm ở hiệu năng phần cứng. Hệ sinh thái CUDA cung cấp nền tảng lập trình GPU mà các nhóm phát triển đã sử dụng rộng rãi qua nhiều năm. Đây là rào cản mà việc sản xuất một con chip mới không thể tự giải quyết. Chuyển nền tảng có thể buộc doanh nghiệp điều chỉnh lượng lớn mã nguồn, đào tạo lại nhân lực và kiểm tra hiệu suất từ đầu. Những việc ấy tốn thời gian, tạo rủi ro kỹ thuật và làm giảm lợi ích tức thời của việc đổi sang chip nội địa. Với các trung tâm dữ liệu vận hành quy mô lớn, sự tương thích với phần mềm và quy trình sẵn có có giá trị gần như ngang sức mạnh tính toán. Bởi vậy, lựa chọn Nvidia thường là quyết định thực dụng: doanh nghiệp mua được cả GPU lẫn một môi trường đã quen thuộc với đội ngũ kỹ thuật.
Kiểm soát xuất khẩu không xóa được sức hút
Washington hạn chế xuất khẩu các dòng GPU cao cấp nhất của Nvidia sang Trung Quốc, viện dẫn lo ngại an ninh quốc gia và khả năng ứng dụng quân sự của AI. Trong năm nay, Mỹ cho phép Nvidia bán H200 sang Trung Quốc sau một thời gian cấm, nhưng các quy định vẫn khiến việc cung ứng gặp trở ngại. H200 có hiệu năng thấp hơn những dòng cao cấp nhất. Dù vậy, các công ty AI Trung Quốc vẫn tìm cách tiếp cận GPU Nvidia để huấn luyện mô hình, trong đó có việc tìm nguồn chip hoặc sử dụng năng lực tính toán ở nước thứ ba. Những động thái ấy phản ánh một thực tế: khi nguồn cung bị bó hẹp, doanh nghiệp càng có lý do giữ lại khả năng tiếp cận phần cứng đã quen dùng. Các tập đoàn công nghệ cũng từng tìm cách đặt lượng lớn GPU, kể cả những dòng bị giới hạn tính năng. Kiểm soát xuất khẩu có thể làm nguồn cung khó đoán hơn, nhưng không tự tạo ra một phương án thay thế tương đương. Khoảng trống đó vẫn là thách thức của chiến lược tự chủ.
DeepSeek và Huawei mở đường, chưa khép khoảng cách
Huawei là đối thủ hàng đầu của Nvidia tại Trung Quốc, nhưng năng lực vẫn còn khoảng cách. DeepSeek được cho là sẽ dùng chip Huawei để huấn luyện mô hình AI lớn tiếp theo; đây là dấu hiệu đáng chú ý cho thấy các doanh nghiệp nội địa có thể tạo thêm nhu cầu và kinh nghiệm cho phần cứng trong nước. Huawei cho biết thế hệ chip AI tiếp theo dự kiến sẵn sàng vào quý I-2027, sớm hơn ba quý so với kế hoạch ban đầu. Một nhận định khác cho rằng để tăng sức mạnh xử lý của chip nội địa, các công ty AI Trung Quốc cần dùng số lượng chip lớn hơn. Điều đó cho thấy cạnh tranh không chỉ xoay quanh một con chip: quy mô triển khai, phần mềm và khả năng phối hợp giữa nhà sản xuất với người dùng cũng quyết định kết quả. Chip sản xuất trong nước đang cải thiện và có thể xuất hiện thêm thỏa thuận hợp tác. Nhưng tiến bộ ấy chưa đồng nghĩa với việc Nvidia sắp bị thay thế. Trung Quốc có thể giảm lệ thuộc theo thời gian; để rời Nvidia, nước này vẫn phải thu hẹp đồng thời khoảng cách phần cứng lẫn sức nặng của CUDA.
