Sự thiếu hụt các loại chip GPU hiệu suất cao có thể là nguyên nhân chính khiến ngành công nghệ Trung Quốc bị tụt lại phía sau trong cuộc đua ChatGPT.
Thách thức từ sự thiếu hụt chip tiên tiến
Kể từ khi công ty khởi nghiệp OpenAI được hậu thuẫn bởi Microsoft cho ra mắt ChatGPT hồi tháng 11 năm ngoái và nhanh chóng cán mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng, hàng loạt tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới đã lần lượt tiến hành tích hợp vào hệ thống hoặc tìm cách phát triển các công cụ AI có tính năng tương tự để cạnh tranh. Trung Quốc dĩ nhiên cũng không đứng ngoài cuộc cạnh tranh này khi hàng loạt hãng khổng lồ công nghệ như hãng thương mại điện tử Alibaba, công ty tìm kiếm Internet Baidu, nhà cung cấp mạng xã hội và trò chơi điện tử Tencent, đều đã lần lượt công bố các dự án phát triển chatbot AI của riêng mình.
Tuy nhiên, tham vọng cạnh tranh của các công ty công nghệ Trung Quốc được dự báo sẽ vấp phải một trở ngại lớn: sự thiếu hụt các loại chip tiên tiến.
Theo các chuyên gia, để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cần thiết cho các công cụ AI như ChatGPT, Trung Quốc cần phải sử dụng một lượng lớn các chip xử lý đồ họa (GPU). Trong đó, loại chip A100 của Nvidia ra mắt hồi năm 2020 là sản phẩm mạnh mẽ hơn cả. Với mức giá 10 nghìn dollar Mỹ, loại chip đồ họa này được tối ưu hóa cho nhiệm vụ học máy và chuyên hoạt động trong máy chủ tại các trung tâm dữ liệu và được coi là thành phần thiết yếu của ngành công nghiệp AI.
Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn phức tạp như ChatGPT cần đến hàng chục nghìn đơn vị chip xử lý đồ họa (GPU) (Nguồn: SCMP)
Theo một nghiên cứu từ TrendForce, việc triển khai một lượng lớn GPU có hiệu năng cao như A100, sẽ giúp giảm đáng kể thời gian đào tạo AI, vốn đòi hỏi phải xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Các báo cáo cho thấy, lượng tham số đào tạo của mô hình vận hành công cụ ChatGPT đã tăng từ 120 triệu năm 2018 lên gần 180 tỷ vào năm 2020.
"Số lượng GPU cần thiết để thương mại hóa những mô hình như ChatGPT dự kiến sẽ đạt trên 30 nghìn" - TrendForce cho biết khi đưa ra ước tính giả định về việc các hệ thống sẽ sử dụng toàn bộ chip đồ họa A100 của Nvidia.
Card gắn chip đồ họa A100 của Nvidia (Nguồn: Nvidia)
Tuy nhiên, hồi tháng 8 năm ngoái, chính quyền Tổng thống Mỹ Joe Biden đã ban hành lệnh cấm Nvidia bán A100 và các GPU trung tâm dữ liệu mạnh mẽ H100 cho các khách hàng có trụ sở tại Trung Quốc, nếu chưa được cấp giấy phép. Đây là một phần trong các nỗ lực của chính phủ Mỹ nhằm ngăn cản các công ty Trung Quốc có thể tiếp cận những loại chip tiên tiến. Các dòng CPU và GPU tiên tiến của các công ty như Intel, AMD và Nvidia đều đang được các nhà cung cấp dịch vụ đám mây AI của Trung Quốc sử dụng rộng rãi.
Nvidia sau đó cho biết, đã cung cấp một dòng sản phẩm thay thế với các thông số kỹ thuật thấp hơn dành cho khách hàng Trung Quốc, trong đó bao gồm GPU A800. Hiệu suất của loại chip đồ họa này đã được hạ thấp để đáp ứng các yêu cầu xuất khẩu. Theo giám đốc kinh doanh của Sitonholy - một đối tác của Nvidia tại Trung Quốc, chuyên cung cấp các giải pháp cho máy chủ AI và thiết bị điện toán công suất cao, sản phẩm thay thế này vẫn cung cấp đủ sức mạnh điện toán theo nhu cầu hiện nay của phần lớn khách hàng.
Thế nhưng, việc sử dụng các loại chip đồ họa có hiệu suất kém hơn A100 để đáp ứng nhu cầu phát triển các công cụ cạnh tranh với ChatGPT lại là câu chuyện hoàn toàn khác. Trong một cuộc hội thảo kín gần đây, một doanh nhân công nghệ AI thuộc Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Trung Quốc cho biết, sở dĩ Mỹ có thể vượt trước Trung Quốc về sức mạnh điện toán đám mây, chủ yếu là nhờ lợi thế về GPU.
"Chúng tôi không có chip đồ họa mạnh như Nvidia A100, và có thể khắc phục bằng cách sử dụng các loại chip yếu hơn, với số lượng lớn để bù đắp sự thiếu hụt chất lượng. Tuy nhiên, sức mạnh xử lý vẫn là yếu tố cực kỳ quan trọng, mang tính quyết định với cuộc cạnh tranh hiện nay" - doanh nhân này cho biết.
Trung Quốc chật vật xoay xở nguồn cung chip
Để khắc phục sự phụ thuộc quá mức vào nguồn cung chip tiên tiến từ nước ngoài, chính phủ Trung Quốc đang nỗ lực thúc đẩy hoạt động sản xuất nội địa. Tuy nhiên, tình hình được dự báo khó có thể được cải thiện trong thời gian ngắn, đặc biệt là khi áp lực từ phương Tây ngày càng gia tăng.
Hồi tháng 10 năm ngoái, chính phủ Mỹ đã siết chặt các quy định xuất khẩu, nhằm ngăn cản Trung Quốc mua được các thiết bị sản xuất chip hiện đại, đồng thời hạn chế các nhà sản xuất nước ngoài cung cấp cho khách hàng Trung Quốc các dòng chip sử dụng công nghệ Mỹ có khả năng tính toán trên 4.800 TeraOPS. Bên cạnh đó, Washington cũng thuyết phục các nhà cung cấp thiết bị sản xuất bán dẫn hàng đầu khác là Nhật Bản và Hà Lan tham gia vào các nỗ lực hạn chế ngành chip Trung Quốc.
Việc không tiếp cận được các thiết bị sản xuất chip tiên tiến của các công ty phương Tây như ASML đe dọa nghiêm trọng đến nỗ lực phát triển ngành công nghiệp bán dẫn nội địa của Trung Quốc (Nguồn: Reuters)
Mới đây nhất, chính phủ Hà Lan đã công bố kế hoạch áp đặt các hạn chế mới đối với việc xuất khẩu công nghệ sản xuất chip thiết yếu ra nước ngoài để "bảo vệ an ninh quốc gia". Dự kiến, các lệnh hạn chế xuất khẩu máy in khắc tia cực tím sâu DUV sẽ được công bố trước mùa Hè năm nay. Mặc dù không nêu đích danh Trung Quốc, chính sách mới được cho là sẽ nhắm vào các nỗ lực của nước này nhằm vượt Mỹ và phương Tây trong chuỗi cung ứng chip toàn cầu. Nhật Bản dự kiến cũng sẽ sớm triển khai các động thái tương tự.
Đây được coi là đòn giáng mạnh vào ngành bán dẫn nội địa Trung Quốc vốn đang phụ thuộc rất nhiều vào phần mềm, thiết bị và công nghệ nhập khẩu. Một giám đốc kinh doanh giấu tên của Sitonholy đánh giá, ngay cả khi các nhà sản xuất Trung Quốc có thể thiết kế được các loại GPU phức tạp như A100, họ vẫn sẽ gặp nhiều khó khăn trong việc chế tạo, do các biện pháp hạn chế của Mỹ và các nước phương Tây.
"Hệ sinh thái chip GPU của Trung Quốc không đủ mạnh. Các nhà cung cấp hiện mới chỉ đạt đến ngang tầm của GPU V100 mà Nvidia đưa ra thị trường hồi năm 2017".
Loại GPU BR100 của công ty Biren Technology có trụ sở tại Thượng Hải được cho là có hiệu năng sánh ngang với A100 của Nvidia, nhưng lại được sản xuất ở Đài Loan (Trung Quốc) (Nguồn: SCMP)
Một giám đốc tại UnilC Semiconductors, công ty con của Tsinghua Unigroup, cũng thừa nhận họ đang gặp phải hàng loạt thách thức trong nỗ lực tiếp cận công nghệ sản xuất chip tiên tiến.
"Quá trình sản xuất thử nghiệm có thể đối mặt nhiều hạn chế nếu năng lực xử lý của chip AI hoặc GPU vượt giới hạn do Mỹ áp đặt. Trước đây, Trung Quốc đã có cơ hội nâng cấp quy trình sản xuất các loại chip tiên tiến 7 nm và 5 nm, nhưng những biện pháp hạn chế xuất khẩu các công cụ sản xuất chip tiên tiến, đang khiến mọi việc trở nên rất khó khăn" - vị giám đốc này cho hay.
Nguy cơ bị tụt lại phía sau trong cuộc đua AI
Theo Nikkei Asia, do lo ngại các biện pháp trừng phạt từ Mỹ, trong những năm qua, các công ty công nghệ Trung Quốc đã tích trữ đủ lượng chip tiên tiến để phòng ngừa trường hợp xấu nhất. Tuy nhiên, các nguồn tin thân cận tại Baidu và Tencent cho biết, những tiến bộ công nghệ AI có thể bị cản trở đáng kể, nếu các công ty này không sớm tiếp cận được các loại chip thế hệ tiếp theo.
Chuyên gia Jeffrey Lee tại quỹ đầu tư mạo hiểm NLVC ở thung lũng Silicon đánh giá, các công ty công nghệ Trung Quốc có thể vẫn có đủ lượng chip tiên tiến để triển khai các công cụ AI, tương tự như ChatGPT nhưng "quy mô có lẽ sẽ không quá lớn".
Các doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc đối mặt với nguy cơ chậm chân trong cuộc cạnh tranh với ChatGPT (Nguồn: Nikkei Asia)
Tình hình sẽ chỉ được cải thiện, nếu Trung Quốc thành công trong các nỗ lực phát triển ngành công nghiệp bán dẫn nội địa. Theo ông Peter Wennink - Giám đốc điều hành công ty cung cấp thiết bị sản xuất chip hàng đầu thế giới ASML, các biện pháp hạn chế của phương Tây khó có thể ngăn cản Trung Quốc xây dựng các phiên bản máy móc của riêng mình.
Chia sẻ với Bloomberg, ông cho biết: "Nếu Trung Quốc không thể có được những chiếc máy đó, họ sẽ tự phát triển chúng. Điều này sẽ mất thời gian, nhưng cuối cùng họ sẽ làm được".
Tuy nhiên quá trình này được dự báo sẽ mất nhiều thời gian, và trong khi chờ đợi tình hình được cải thiện, ngành công nghiệp AI của Trung Quốc vẫn đang phải đối mặt với nguy cơ bị tụt lại phía sau. Dan Ives, giám đốc điều hành của Wedbush Securities nhận định: "Các con chip sẽ là yếu tố quan trọng có thể làm chậm quá trình phát triển của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc".
Chia sẻ quan điểm trên, một kỹ sư cấp cao tại Nvidia cũng dự báo: "Phát triển GPU không phải là phép thuật và Trung Quốc vẫn có cơ hội bắt kịp với những công nghệ như ChatGPT. Tuy nhiên, xuất phát điểm chậm hơn có thể khiến khoảng cách ngày càng bị nới rộng ra".
Thách thức từ sự thiếu hụt chip tiên tiến
Kể từ khi công ty khởi nghiệp OpenAI được hậu thuẫn bởi Microsoft cho ra mắt ChatGPT hồi tháng 11 năm ngoái và nhanh chóng cán mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng, hàng loạt tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới đã lần lượt tiến hành tích hợp vào hệ thống hoặc tìm cách phát triển các công cụ AI có tính năng tương tự để cạnh tranh. Trung Quốc dĩ nhiên cũng không đứng ngoài cuộc cạnh tranh này khi hàng loạt hãng khổng lồ công nghệ như hãng thương mại điện tử Alibaba, công ty tìm kiếm Internet Baidu, nhà cung cấp mạng xã hội và trò chơi điện tử Tencent, đều đã lần lượt công bố các dự án phát triển chatbot AI của riêng mình.
Tuy nhiên, tham vọng cạnh tranh của các công ty công nghệ Trung Quốc được dự báo sẽ vấp phải một trở ngại lớn: sự thiếu hụt các loại chip tiên tiến.
Theo các chuyên gia, để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cần thiết cho các công cụ AI như ChatGPT, Trung Quốc cần phải sử dụng một lượng lớn các chip xử lý đồ họa (GPU). Trong đó, loại chip A100 của Nvidia ra mắt hồi năm 2020 là sản phẩm mạnh mẽ hơn cả. Với mức giá 10 nghìn dollar Mỹ, loại chip đồ họa này được tối ưu hóa cho nhiệm vụ học máy và chuyên hoạt động trong máy chủ tại các trung tâm dữ liệu và được coi là thành phần thiết yếu của ngành công nghiệp AI.
Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn phức tạp như ChatGPT cần đến hàng chục nghìn đơn vị chip xử lý đồ họa (GPU) (Nguồn: SCMP)
Theo một nghiên cứu từ TrendForce, việc triển khai một lượng lớn GPU có hiệu năng cao như A100, sẽ giúp giảm đáng kể thời gian đào tạo AI, vốn đòi hỏi phải xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Các báo cáo cho thấy, lượng tham số đào tạo của mô hình vận hành công cụ ChatGPT đã tăng từ 120 triệu năm 2018 lên gần 180 tỷ vào năm 2020.
"Số lượng GPU cần thiết để thương mại hóa những mô hình như ChatGPT dự kiến sẽ đạt trên 30 nghìn" - TrendForce cho biết khi đưa ra ước tính giả định về việc các hệ thống sẽ sử dụng toàn bộ chip đồ họa A100 của Nvidia.
Card gắn chip đồ họa A100 của Nvidia (Nguồn: Nvidia)
Tuy nhiên, hồi tháng 8 năm ngoái, chính quyền Tổng thống Mỹ Joe Biden đã ban hành lệnh cấm Nvidia bán A100 và các GPU trung tâm dữ liệu mạnh mẽ H100 cho các khách hàng có trụ sở tại Trung Quốc, nếu chưa được cấp giấy phép. Đây là một phần trong các nỗ lực của chính phủ Mỹ nhằm ngăn cản các công ty Trung Quốc có thể tiếp cận những loại chip tiên tiến. Các dòng CPU và GPU tiên tiến của các công ty như Intel, AMD và Nvidia đều đang được các nhà cung cấp dịch vụ đám mây AI của Trung Quốc sử dụng rộng rãi.
Nvidia sau đó cho biết, đã cung cấp một dòng sản phẩm thay thế với các thông số kỹ thuật thấp hơn dành cho khách hàng Trung Quốc, trong đó bao gồm GPU A800. Hiệu suất của loại chip đồ họa này đã được hạ thấp để đáp ứng các yêu cầu xuất khẩu. Theo giám đốc kinh doanh của Sitonholy - một đối tác của Nvidia tại Trung Quốc, chuyên cung cấp các giải pháp cho máy chủ AI và thiết bị điện toán công suất cao, sản phẩm thay thế này vẫn cung cấp đủ sức mạnh điện toán theo nhu cầu hiện nay của phần lớn khách hàng.
Thế nhưng, việc sử dụng các loại chip đồ họa có hiệu suất kém hơn A100 để đáp ứng nhu cầu phát triển các công cụ cạnh tranh với ChatGPT lại là câu chuyện hoàn toàn khác. Trong một cuộc hội thảo kín gần đây, một doanh nhân công nghệ AI thuộc Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Trung Quốc cho biết, sở dĩ Mỹ có thể vượt trước Trung Quốc về sức mạnh điện toán đám mây, chủ yếu là nhờ lợi thế về GPU.
"Chúng tôi không có chip đồ họa mạnh như Nvidia A100, và có thể khắc phục bằng cách sử dụng các loại chip yếu hơn, với số lượng lớn để bù đắp sự thiếu hụt chất lượng. Tuy nhiên, sức mạnh xử lý vẫn là yếu tố cực kỳ quan trọng, mang tính quyết định với cuộc cạnh tranh hiện nay" - doanh nhân này cho biết.
Trung Quốc chật vật xoay xở nguồn cung chip
Để khắc phục sự phụ thuộc quá mức vào nguồn cung chip tiên tiến từ nước ngoài, chính phủ Trung Quốc đang nỗ lực thúc đẩy hoạt động sản xuất nội địa. Tuy nhiên, tình hình được dự báo khó có thể được cải thiện trong thời gian ngắn, đặc biệt là khi áp lực từ phương Tây ngày càng gia tăng.
Hồi tháng 10 năm ngoái, chính phủ Mỹ đã siết chặt các quy định xuất khẩu, nhằm ngăn cản Trung Quốc mua được các thiết bị sản xuất chip hiện đại, đồng thời hạn chế các nhà sản xuất nước ngoài cung cấp cho khách hàng Trung Quốc các dòng chip sử dụng công nghệ Mỹ có khả năng tính toán trên 4.800 TeraOPS. Bên cạnh đó, Washington cũng thuyết phục các nhà cung cấp thiết bị sản xuất bán dẫn hàng đầu khác là Nhật Bản và Hà Lan tham gia vào các nỗ lực hạn chế ngành chip Trung Quốc.
Việc không tiếp cận được các thiết bị sản xuất chip tiên tiến của các công ty phương Tây như ASML đe dọa nghiêm trọng đến nỗ lực phát triển ngành công nghiệp bán dẫn nội địa của Trung Quốc (Nguồn: Reuters)
Mới đây nhất, chính phủ Hà Lan đã công bố kế hoạch áp đặt các hạn chế mới đối với việc xuất khẩu công nghệ sản xuất chip thiết yếu ra nước ngoài để "bảo vệ an ninh quốc gia". Dự kiến, các lệnh hạn chế xuất khẩu máy in khắc tia cực tím sâu DUV sẽ được công bố trước mùa Hè năm nay. Mặc dù không nêu đích danh Trung Quốc, chính sách mới được cho là sẽ nhắm vào các nỗ lực của nước này nhằm vượt Mỹ và phương Tây trong chuỗi cung ứng chip toàn cầu. Nhật Bản dự kiến cũng sẽ sớm triển khai các động thái tương tự.
Đây được coi là đòn giáng mạnh vào ngành bán dẫn nội địa Trung Quốc vốn đang phụ thuộc rất nhiều vào phần mềm, thiết bị và công nghệ nhập khẩu. Một giám đốc kinh doanh giấu tên của Sitonholy đánh giá, ngay cả khi các nhà sản xuất Trung Quốc có thể thiết kế được các loại GPU phức tạp như A100, họ vẫn sẽ gặp nhiều khó khăn trong việc chế tạo, do các biện pháp hạn chế của Mỹ và các nước phương Tây.
"Hệ sinh thái chip GPU của Trung Quốc không đủ mạnh. Các nhà cung cấp hiện mới chỉ đạt đến ngang tầm của GPU V100 mà Nvidia đưa ra thị trường hồi năm 2017".
Loại GPU BR100 của công ty Biren Technology có trụ sở tại Thượng Hải được cho là có hiệu năng sánh ngang với A100 của Nvidia, nhưng lại được sản xuất ở Đài Loan (Trung Quốc) (Nguồn: SCMP)
Một giám đốc tại UnilC Semiconductors, công ty con của Tsinghua Unigroup, cũng thừa nhận họ đang gặp phải hàng loạt thách thức trong nỗ lực tiếp cận công nghệ sản xuất chip tiên tiến.
"Quá trình sản xuất thử nghiệm có thể đối mặt nhiều hạn chế nếu năng lực xử lý của chip AI hoặc GPU vượt giới hạn do Mỹ áp đặt. Trước đây, Trung Quốc đã có cơ hội nâng cấp quy trình sản xuất các loại chip tiên tiến 7 nm và 5 nm, nhưng những biện pháp hạn chế xuất khẩu các công cụ sản xuất chip tiên tiến, đang khiến mọi việc trở nên rất khó khăn" - vị giám đốc này cho hay.
Nguy cơ bị tụt lại phía sau trong cuộc đua AI
Theo Nikkei Asia, do lo ngại các biện pháp trừng phạt từ Mỹ, trong những năm qua, các công ty công nghệ Trung Quốc đã tích trữ đủ lượng chip tiên tiến để phòng ngừa trường hợp xấu nhất. Tuy nhiên, các nguồn tin thân cận tại Baidu và Tencent cho biết, những tiến bộ công nghệ AI có thể bị cản trở đáng kể, nếu các công ty này không sớm tiếp cận được các loại chip thế hệ tiếp theo.
Chuyên gia Jeffrey Lee tại quỹ đầu tư mạo hiểm NLVC ở thung lũng Silicon đánh giá, các công ty công nghệ Trung Quốc có thể vẫn có đủ lượng chip tiên tiến để triển khai các công cụ AI, tương tự như ChatGPT nhưng "quy mô có lẽ sẽ không quá lớn".
Các doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc đối mặt với nguy cơ chậm chân trong cuộc cạnh tranh với ChatGPT (Nguồn: Nikkei Asia)
Tình hình sẽ chỉ được cải thiện, nếu Trung Quốc thành công trong các nỗ lực phát triển ngành công nghiệp bán dẫn nội địa. Theo ông Peter Wennink - Giám đốc điều hành công ty cung cấp thiết bị sản xuất chip hàng đầu thế giới ASML, các biện pháp hạn chế của phương Tây khó có thể ngăn cản Trung Quốc xây dựng các phiên bản máy móc của riêng mình.
Chia sẻ với Bloomberg, ông cho biết: "Nếu Trung Quốc không thể có được những chiếc máy đó, họ sẽ tự phát triển chúng. Điều này sẽ mất thời gian, nhưng cuối cùng họ sẽ làm được".
Tuy nhiên quá trình này được dự báo sẽ mất nhiều thời gian, và trong khi chờ đợi tình hình được cải thiện, ngành công nghiệp AI của Trung Quốc vẫn đang phải đối mặt với nguy cơ bị tụt lại phía sau. Dan Ives, giám đốc điều hành của Wedbush Securities nhận định: "Các con chip sẽ là yếu tố quan trọng có thể làm chậm quá trình phát triển của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc".
Chia sẻ quan điểm trên, một kỹ sư cấp cao tại Nvidia cũng dự báo: "Phát triển GPU không phải là phép thuật và Trung Quốc vẫn có cơ hội bắt kịp với những công nghệ như ChatGPT. Tuy nhiên, xuất phát điểm chậm hơn có thể khiến khoảng cách ngày càng bị nới rộng ra".
Theo Genk
