Sau WAIC 2026: Đối thủ thực sự của chip AI nội địa Trung Quốc không phải là GPU Nvidia

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

2026-07-18 01:09:14 Nguồn: QbitAI

Ra mắt chip chỉ là tấm vé vào cửa

Yun Zhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Thứ khó vượt qua hơn cả GPU của NVIDIA, chính là CUDA.

Đây là cảm nhận ngày càng rõ nét về chip AI nội địa sau khi tham quan WAIC 2026.

Trước đây, mọi người thường vây quanh các con chip nội địa và hỏi: Hiệu năng đỉnh là bao nhiêu? Tiến trình bao nhiêu nanomet? So với NVIDIA thì kém bao nhiêu?

Khi bước đến gian hàng của TsingMicro, bạn sẽ phát hiện một điều thú vị: Thứ được trưng bày ở đây không chỉ là chip.

Chip tái cấu hình, siêu nút 4K, ngăn xếp phần mềm RAISA, ứng dụng ngành... tất cả được trình bày cùng nhau – như đang trả lời cho câu hỏi mà mọi nhà sản xuất chip nội địa đều không thể né tránh:

Sau khi ra mắt chip thì sao? Mô hình chạy như thế nào? Năng lực tính toán mở rộng ra sao? Tại sao khách hàng phải chuyển dịch các nghiệp vụ cốt lõi sang?

Đằng sau câu hỏi này là sự chuyển dịch trong logic cạnh tranh của năng lực tính toán nội địa: Từ việc so sánh thông số tại các buổi họp báo, chuyển sang khả năng hình thành một hệ thống ổn định, dễ sử dụng và có thể triển khai quy mô.

Thứ mà năng lực tính toán nội địa thực sự cần thay thế không chỉ là một GPU NVIDIA, mà là thói quen phát triển, tiêu chuẩn kỹ thuật, chi phí chuyển đổi và niềm tin vào hệ sinh thái đã được tích lũy qua nhiều năm đằng sau CUDA.

Vì vậy, ra mắt chip chỉ là tấm vé vào cửa.

Khiến khách hàng dám chuyển đổi, có thể sử dụng và sẵn sàng sử dụng lâu dài, đó mới là sự thay thế nội địa thực sự.

Chế tạo chip chỉ là bước đầu tiên

CUDA từ lâu đã không còn chỉ là một bộ giao diện lập trình.

Định nghĩa chính thức của NVIDIA về CUDA Toolkit bao gồm các thư viện tính toán tăng tốc, trình biên dịch, thời gian chạy (runtime), cũng như các công cụ gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu năng, bao phủ từ thiết bị nhúng, máy trạm, trung tâm dữ liệu cho đến siêu máy tính.

Nói cách khác, thứ khách hàng mua không phải là một GPU đơn lẻ, mà là một hệ thống sản xuất đã vận hành nhiều năm, được kiểm chứng bởi vô số nhà phát triển và ứng dụng.

Do đó, vấn đề cốt lõi mà năng lực tính toán nội địa cần giải quyết không chỉ là chip có tính toán được hay không, mà là "khách hàng có thể thay thế với chi phí thấp, sử dụng ổn định và mở rộng liên tục hay không".

Bài viết này lấy TsingMicro – đại diện cho chip AI kiến trúc sáng tạo nội địa – làm mẫu để quan sát từ nhiều khía cạnh như kiến trúc, chip, ngăn xếp phần mềm, siêu nút và mạng lưới tính toán.

Có thể thấy, trong môi trường công nghiệp hiện nay vốn chú trọng tính xác thực, tính dễ sử dụng và tính kinh tế, TsingMicro không giới hạn bản thân trong việc theo đuổi sự dẫn đầu về thông số của một con chip đơn lẻ, mà đã đi theo con đường xây dựng hệ sinh thái hoàn chỉnh, kết nối từ kiến trúc nền tảng, hệ thống phần cứng/phần mềm cho đến ứng dụng công nghiệp.

Trước đây, các doanh nghiệp chip AI chọn một vài thông số cốt lõi để so sánh ngang hàng với NVIDIA, cách so sánh này không phải là vô nghĩa.

Hiệu năng đỉnh, dung lượng bộ nhớ đồ họa, mức tiêu thụ điện năng và giá cả đều quyết định một sản phẩm có thể lọt vào danh sách đánh giá sơ bộ của khách hàng hay không.

Nhưng thông số chỉ giải quyết được vấn đề "có thể lên bàn đàm phán", chứ không trả lời trực tiếp được câu hỏi "có thể triển khai hay không".

Một hệ thống tính toán muốn thực sự đi vào môi trường sản xuất, ít nhất phải hội tụ đủ bốn năng lực.

Có lẽ những gì TsingMicro đang cố gắng xây dựng chính là chuỗi liên kết hoàn chỉnh này: Nền tảng tạo sự khác biệt bằng kiến trúc tính toán tái cấu hình, ở giữa hoàn thiện việc đóng gói hệ thống thông qua chip, máy chủ, siêu nút và ngăn xếp phần mềm RAISA, tầng trên cùng tiến vào các trung tâm tính toán thông minh và các ngành như tài chính, năng lượng, giáo dục, y tế.

Người viết ghi nhận từ trang web chính thức của TsingMicro, họ đã xây dựng hơn 10 trung tâm tính toán tái cấu hình, tổng đơn đặt hàng thẻ tính toán vượt quá 40.000 đơn vị, và có hơn 200 mô hình cùng ứng dụng đã thích ứng và đi vào hoạt động.

Công ty đồng thời liệt kê ngăn xếp phần mềm RAISA, sự phối hợp hệ sinh thái FlagOS và khả năng thích ứng Day-0 với các mô hình phổ biến làm trọng tâm xây dựng hệ sinh thái hiện nay.

Tiến trình bị hạn chế, dùng hiệu suất kiến trúc để phá vỡ cục diện

Rào cản thực tế đầu tiên mà các chip tính toán cao cấp nội địa phải đối mặt là năng lực về tiến trình tiên tiến và chuỗi cung ứng cao cấp.

Nếu hoàn toàn đi theo con đường cạnh tranh GPU truyền thống, những người đến sau không chỉ phải đuổi theo thiết kế chip, mà còn phải đuổi theo cả tiến trình, lưu trữ, đóng gói tiên tiến, kết nối và hệ sinh thái phần mềm.

Bất kỳ khâu nào bị tụt hậu cũng có thể bị phóng đại trong hiệu năng cuối cùng.

Trong khi đó, kiến trúc tái cấu hình của TsingMicro chọn cách thay đổi lời giải cho bài toán: Không đặt toàn bộ kỳ vọng tăng trưởng hiệu năng vào số lượng bóng bán dẫn và nâng cấp tiến trình, mà cố gắng nâng cao hiệu suất sử dụng thực tế của các bóng bán dẫn hiện có.

Kiến trúc cố định truyền thống giống như một nhà máy đã phân chia sẵn các phân xưởng. Dù sản xuất sản phẩm gì trong ngày, vị trí máy móc, dây chuyền sản xuất và quy trình đều tương đối cố định. Một khi nhiệm vụ tính toán thay đổi, một phần tài nguyên phần cứng có thể bị nhàn rỗi hoặc bị sử dụng cho các nhiệm vụ không phù hợp.

Kiến trúc tái cấu hình lại cố gắng để tài nguyên tính toán tự động kết hợp theo nhiệm vụ. Khi đối mặt với tính toán ma trận, tích chập, tính toán thưa (sparse computing) hoặc các cấu trúc mô hình khác nhau, chip có thể tổ chức lại luồng dữ liệu và đơn vị tính toán thông qua phần mềm, giúp hình thái phần cứng trở nên phù hợp hơn với nhiệm vụ hiện tại.