Trung Quốc Vượt Khó Chip AI: Chiến Lược Tự Chủ và Bứt Phá Công Nghệ

Trung Quốc 'Vượt Khó' trong Cuộc Đua Chip AI: Chiến Lược và Thách Thức

Photo by Maccy on Unsplash

Cuộc chiến công nghệ giữa Mỹ và Trung Quốc, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất chip AI, đang diễn ra vô cùng gay gắt. Kể từ khi các lệnh trừng phạt được áp dụng, Bắc Kinh đã dồn lực vào việc phát triển năng lực tự chủ trong ngành công nghiệp bán dẫn. Mặc dù đối mặt với nhiều rào cản, Trung Quốc đang cho thấy những nỗ lực đáng kể, với mục tiêu không chỉ cạnh tranh về hiệu suất mà còn về khả năng tự cung tự cấp. Việc này không chỉ là vấn đề kinh tế mà còn liên quan đến an ninh quốc gia và vị thế địa chính trị.

Những Rào Cản và Nỗ Lực Vượt Khó của Trung Quốc

Trong bối cảnh các lệnh cấm vận công nghệ từ Mỹ, Trung Quốc phải đối mặt với nhiều hạn chế trong việc tiếp cận các công nghệ chip tiên tiến. Một trong những thách thức lớn nhất là việc hạn chế tiếp cận với các máy quang khắc siêu cực tím (EUV) – công cụ chủ chốt trong sản xuất chip hiện đại. Thay vào đó, các công ty Trung Quốc phải dựa vào máy quang khắc cực tím sâu (DUV) đời cũ hơn.

Tuy nhiên, các công ty như SMIC đã tìm ra những giải pháp để nâng cao hiệu suất của DUV, ví dụ như kỹ thuật multi-patterning (in nhiều mẫu). Kỹ thuật này cho phép khắc các chi tiết nhỏ hơn, nhưng lại làm tăng chi phí và giảm hiệu suất. Theo các chuyên gia, trong giai đoạn này, ưu tiên hàng đầu của Trung Quốc là khả năng tự chủ thay vì hiệu suất tuyệt đối.

Một minh chứng cho thấy sự nỗ lực này là việc các công ty Trung Quốc đang tìm cách bù đắp thiếu hụt về hiệu năng bằng cách phát triển các cụm xử lý lớn. Huawei, với CloudMatrix 384 được trang bị 384 chip Ascend 910C, cho thấy tham vọng này. Dù hiệu năng của mỗi chip Ascend chỉ bằng một phần ba so với chip Nvidia B200, nhưng việc sử dụng số lượng chip lớn giúp đạt được sức mạnh tương đương.

Chiến Lược "Số Lượng" và Sự Sáng Tạo trong Thiết Kế Chip

Để đối phó với những hạn chế về công nghệ, Trung Quốc đang chuyển hướng sang chiến lược "số lượng", tập trung vào việc tận dụng tối đa các phần cứng hiện có. Trong lĩnh vực điện toán AI, phương pháp "song song hóa" (chia nhỏ tác vụ cho nhiều chip xử lý) được ứng dụng rộng rãi.

Một ví dụ điển hình là Huawei CloudMatrix 384, với 384 chip Ascend 910C, có thể đạt được hiệu năng tương đương với hệ thống dùng 72 chip Nvidia B200. Mặc dù tiêu thụ điện năng cao hơn, việc này lại cho thấy khả năng khai thác tối đa tiềm năng của phần cứng trong bối cảnh bị hạn chế.