Moore Threads: Breaking Ecosystem Competition Barriers Through Unified Architecture

Trong thời đại AI, các công ty chip nếu thiếu một hệ thống chiến lược về sở hữu trí tuệ sẽ khó được xem là thực sự nắm giữ công nghệ cốt lõi.

Bài viết｜Hồ Gia Khải

ID | BMR2004

Gần đây, nhà sản xuất GPU nội địa Moore Thread (688795.SH) đã công bố chính thức ra mắt dịch vụ lập trình thông minh AI Coding Plan. Sản phẩm mới này dựa trên khả năng tính toán chính xác toàn phần của MTTS5000, thông qua kiến trúc phối hợp phần mềm và phần cứng để tăng gấp đôi hiệu quả tính toán, biến khả năng GPU vốn thiên về tầng thấp thành công cụ năng suất hướng tới các nhà phát triển. Bước đi này đánh dấu các doanh nghiệp GPU nội địa bắt đầu từ việc cung cấp phần cứng đơn thuần chuyển sang xây dựng nền tảng tính toán hoàn chỉnh.

Moore Thread thành lập vào tháng 6 năm 2020, đến cuối năm 2025 đã niêm yết trên Sở Giao dịch Khoa học và Công nghệ Chiến lược (STAR Market), với kỷ lục IPO nhanh nhất chỉ trong 88 ngày thu hút sự chú ý của thị trường. Mục tiêu của họ không chỉ là lấp đầy khoảng trống về sức mạnh tính toán, mà còn xây dựng hạ tầng tính toán tăng tốc toàn cầu và giải pháp tổng thể, cung cấp nền tảng hỗ trợ chuyển đổi số và trí tuệ cho các ngành công nghiệp.

Nếu nói sức mạnh tính toán là vé vào cửa, thì khả năng hệ thống hóa mới là yếu tố quyết định việc có thể duy trì lâu dài trên bàn chơi. Xung quanh chiều cạnh cạnh tranh sâu hơn này, phóng viên của 《Học viện Thương mại》 đã phỏng vấn các lãnh đạo liên quan của Moore Thread cùng các chuyên gia ngành, cố gắng khôi phục một phần ít được thế giới nhìn thấy: các doanh nghiệp GPU nội địa đã xây dựng “hàng rào bảo vệ” của riêng mình như thế nào về hệ thống bằng sáng chế và kiến trúc nền tảng.

01

Từ góc độ sản phẩm để xây dựng chiến lược bằng sáng chế

Trong chiến lược bằng sáng chế, Moore Thread không chỉ đơn thuần theo đuổi tăng số lượng, mà nhấn mạnh việc phát triển các bằng sáng chế có giá trị cao.

Phóng viên 《Học viện Thương mại》 được biết, tính đến tháng 6 năm 2025, Moore Thread đã tích lũy được 514 bằng sáng chế được cấp phép, trong đó có 468 bằng sáng chế sáng chế, đứng đầu các doanh nghiệp GPU nội địa về số lượng. Đáng chú ý, các bằng sáng chế này không phân tán rải rác, mà tập trung cao độ vào chuỗi lõi của tính toán AI, bao gồm thiết kế kiến trúc bộ xử lý, tăng tốc ứng dụng AI và tối ưu tính toán song song, driver và hệ thống phần mềm nền tảng, cũng như các hướng quan trọng như cụm GPU và kết nối hiệu suất cao, hình thành dần chiến lược hệ thống hóa.

Trong chiến lược bằng sáng chế, Moore Thread không chỉ đơn thuần theo đuổi tăng số lượng, mà nhấn mạnh việc phát triển các bằng sáng chế có giá trị cao.

Bằng sáng chế giá trị cao trong nghiên cứu phát triển GPU tập trung vào các khâu then chốt như thiết kế kiến trúc bộ xử lý, tối ưu tính toán song song, cơ chế quản lý bộ nhớ, giao thức kết nối tốc độ cao, tối ưu trình biên dịch và driver, kiểm soát năng lượng và tăng tốc tính toán AI. Những công nghệ này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng, hiệu quả năng lượng và khả năng tương thích, dễ tạo ra rào cản kỹ thuật.

Năm 2024, Moore Thread đã đạt thành tích xuất sắc trong hai cuộc thi quốc gia về bằng sáng chế giá trị cao: dự án cụm tính toán thông minh Kua E giành giải Nhất tại cuộc thi phát triển bằng sáng chế giá trị cao tại Học viện Hải Điện, dự án GPU toàn diện nhận giải Vàng tại cuộc thi bằng sáng chế giá trị cao tại Xiong An, thể hiện sự tích lũy sâu về nghiên cứu công nghệ cốt lõi và quản lý bằng sáng chế.

Nhà quan sát kinh tế ngành dày dạn kinh nghiệm Liang Zhenpeng khi phỏng vấn 《Học viện Thương mại》 nhận định, sở hữu bằng sáng chế giá trị cao có thể nâng cao quyền phát ngôn về công nghệ của doanh nghiệp, hỗ trợ thích ứng phần cứng và mở nguồn phần mềm trong các hợp tác hệ sinh thái, đồng thời phòng vệ trước rủi ro vi phạm bản quyền trong cạnh tranh toàn cầu, nâng cao khả năng đàm phán cấp phép, góp phần xây dựng chuỗi ngành tự chủ và kiểm soát.

Liang Zhenpeng cho rằng, các doanh nghiệp GPU cần chuyển trọng tâm chú ý từ số lượng bằng sáng chế sang khả năng hỗ trợ toàn diện cho ứng dụng thực tế của ngành, tức là bằng sáng chế có thể hỗ trợ hệ thống công nghệ hoàn chỉnh và giải pháp ngành.

Trong việc đánh giá và thương mại hóa các bộ sưu tập bằng sáng chế, các doanh nghiệp cần xem xét tổng thể về phạm vi công nghệ, tính ổn định pháp lý, liên quan thị trường và độ khó tránh né của đối thủ, phân tích tác dụng thực tế của bằng sáng chế đối với chức năng sản phẩm, kiểm soát chi phí và khả năng tương thích hệ sinh thái. Các chỉ số then chốt gồm tỷ lệ trích dẫn bằng sáng chế, phạm vi yêu cầu quyền, phạm vi địa lý, lịch sử kiện tụng và đóng góp tiêu chuẩn. Do đó, doanh nghiệp cần cân bằng giữa số lượng và chất lượng, xây dựng các bằng sáng chế giá trị cao trong lĩnh vực cốt lõi, đồng thời bổ sung các bằng sáng chế ngoại vi để tạo thành mạng bảo vệ, tránh theo đuổi số lượng một cách mù quáng.

Trong bối cảnh này, quản lý sở hữu trí tuệ của Moore Thread cũng đã chuyển đổi theo hướng hệ thống hóa. Thông qua chứng nhận tiêu chuẩn quốc gia về quản lý sở hữu trí tuệ, công ty mở rộng trọng tâm quản lý từ các công việc pháp lý đơn thuần sang toàn bộ quy trình từ nghiên cứu phát triển, quản lý đến chuyển đổi công nghệ. Trước khi xây dựng chiến lược bằng sáng chế, công ty đã bắt đầu tham gia vào quy hoạch sản phẩm, lựa chọn hướng công nghệ và xây dựng chiến lược thị trường, trở thành hạ tầng dài hạn cho sự phát triển của doanh nghiệp, chứ không chỉ là biện pháp khắc phục hậu quả sau này.

Những hành động này phản ánh sự thay đổi nhận thức của Moore Thread. Trong thời đại AI, các công ty chip nếu thiếu hệ thống chiến lược về sở hữu trí tuệ sẽ khó được xem là thực sự nắm giữ công nghệ cốt lõi. GPU không còn chỉ là một sản phẩm phần cứng đơn thuần, mà đã trở thành nền tảng tính toán phức hợp gồm hệ thống lệnh, trình biên dịch, driver, thư viện toán tử, hệ thống điều phối và kiến trúc cụm. Mỗi bước đều liên quan đến đổi mới công nghệ có thể đăng ký bằng sáng chế, mỗi nút công nghệ đều có thể trở thành quân bài chiến lược trong hợp tác thương mại và cạnh tranh công nghiệp trong tương lai.

02

Không gian khác biệt về phần cứng đang bị thu hẹp

Chi phí nâng cấp mật độ transistor đang tăng theo cấp số nhân, trong khi hiệu suất tăng trưởng ngày càng thu hẹp, lợi thế quy trình công nghệ rõ rệt giảm sút.

Đối với các chip như GPU, phụ thuộc nhiều vào mật độ transistor, hiệu quả năng lượng và tần số, thì quy trình công nghệ vẫn là yếu tố quyết định về mật độ hiệu năng và tiêu thụ năng lượng.

Hiện tại, nhiều sản phẩm của Moore Thread chủ yếu sử dụng các quy trình công nghệ trung cao cấp đã thành thục. Ví dụ, MTTS50 hướng tới thị trường sáng tạo công nghiệp năm 2022 dựa trên quy trình 12nm để sản xuất hàng loạt. Quy trình này là lựa chọn ổn định, đáng tin cậy cho các sản phẩm đồ họa, giúp nhanh chóng đạt được sản lượng lớn và kiểm soát chi phí.

Nhìn chung ngành, các GPU hiệu năng cao chủ đạo đã dần chuyển sang các quy trình công nghệ tiến tiến hơn. Thông thường, quy trình công nghệ tiên tiến hơn sẽ mang lại mật độ transistor cao hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn. Theo các nguồn tin trong ngành, hiện nay phổ biến là quy trình dựa trên 7nm.

So sánh, các nhà sản xuất GPU hàng đầu quốc tế như Nvidia sử dụng quy trình 4nm của TSMC cho các sản phẩm cao cấp, mang lại hiệu năng và hiệu quả năng lượng vượt trội. Trong khi đó, các nhà gia công wafer nội địa bị hạn chế bởi chuỗi cung ứng toàn cầu và thiết bị, quy trình công nghệ tiên tiến nhất hiện nay vẫn còn nhiều không gian để nâng cao về độ trưởng thành và tỷ lệ thành công, điều này trực tiếp ảnh hưởng đến giới hạn hiệu suất cao và tiêu thụ thấp của GPU nội địa.

Trong giai đoạn hiện tại, Moore Thread chủ yếu tối ưu kiến trúc và chiến lược điều phối trong thiết kế, kết hợp với quy trình công nghệ đã thành thục, giúp sản phẩm cân bằng giữa tiêu thụ năng lượng và hiệu năng, đồng thời kiểm soát chi phí và ổn định nguồn cung. Chiến lược này không chỉ phù hợp để đưa các sản phẩm hiện tại nhanh chóng ra thị trường, mà còn để dành không gian cho các lần nâng cấp trong tương lai khi năng lực quy trình công nghệ nội địa tiến bộ hơn.

Theo Giáo sư Cao Tân Minh, Trung tâm Nghiên cứu Sở hữu Trí tuệ của Trường Tài chính và Luật Chính trị Nam Trung Quốc, sự thay đổi này bắt nguồn từ giới hạn vật lý của phần cứng đang đến gần. Khi các quy trình công nghệ tiến tới 3nm, thậm chí 2nm, chi phí nâng cao mật độ transistor sẽ tăng theo cấp số nhân, trong khi hiệu suất tăng trưởng ngày càng thu hẹp, lợi thế quy trình rõ rệt giảm sút. Đồng thời, năng lực sản xuất quy trình tiên tiến toàn cầu tập trung cao ở một số ít nhà cung cấp, như TSMC, Samsung, Intel, các doanh nghiệp như Nvidia, AMD, Qualcomm đều phụ thuộc vào các nhà gia công này, khiến không gian khác biệt về phần cứng ngày càng bị thu hẹp.

03

Kiến trúc thống nhất và hệ sinh thái phần mềm

Thời điểm cạnh tranh trong ngành GPU hiện nay đang trải qua một sự dịch chuyển mang tính cấu trúc, hệ thống IP và hệ sinh thái nhà phát triển trở thành yếu tố then chốt.

Nếu giới hạn vật lý của phần cứng đã thu hẹp khả năng phân biệt dựa trên quy trình công nghệ, thì sự trưởng thành của hệ sinh thái phần mềm lại nâng cao đáng kể rào cản cạnh tranh trong ngành.

Cao Tân Minh chỉ ra rằng, cạnh tranh trong ngành GPU hiện nay đang trải qua một quá trình dịch chuyển mang tính cấu trúc. Quy trình công nghệ (định luật Moore) và các chỉ số tính toán nguyên thủy (FLOPS) vẫn là các tiêu chuẩn cơ bản để gia nhập ngành, nhưng các yếu tố quyết định khả năng sinh lời lâu dài và vị thế ngành ngày càng phụ thuộc vào hệ thống IP với các rào cản bằng sáng chế, cùng hệ sinh thái phát triển dựa trên các hệ thống phần mềm.

Phóng viên 《Học viện Thương mại》 được biết, Moore Thread đã xây dựng trung tâm hỗ trợ công nghệ và hệ sinh thái dựa trên kiến trúc thống nhất toàn diện MUSA (Meta-computing Unified System Architecture) do tự nghiên cứu phát triển.

Kiến trúc MUSA là hệ thống kiến trúc tích hợp toàn diện của Moore Thread, kết hợp phần cứng GPU và phần mềm, nhằm tạo ra một hệ thống tăng tốc tính toán GPU toàn diện, hỗ trợ đa dạng các kịch bản tính toán song song. Kiến trúc này bao gồm từ kiến trúc chip, bộ lệnh, mô hình lập trình đến thư viện phần mềm và khung điều khiển driver, nhằm cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao cho các tác vụ tính toán song song đa dạng, dựa trên nền tảng kiến trúc MUSA có thể hỗ trợ hiệu quả các tính toán AI, đồ họa, mô phỏng vật lý, tính toán khoa học và mã hóa video siêu cao.

Sau năm năm nghiên cứu sâu và liên tục cập nhật, phiên bản nâng cấp mới của MUSA 5.0 đánh dấu bước tiến trưởng thành của kiến trúc thống nhất này, đạt được các đột phá then chốt về tính toàn diện của hệ thống, hiệu suất tính toán và mở rộng hệ sinh thái. Trong hệ sinh thái lập trình, MUSA không chỉ hỗ trợ gốc MUSA C, mà còn tương thích sâu với các ngôn ngữ lập trình song song hiện đại như TileLang, Triton, mang lại trải nghiệm phát triển toàn diện linh hoạt và hiệu quả hơn, giảm thiểu chi phí chuyển đổi và thích ứng. Về mặt hiệu năng tính toán, thư viện tính toán cốt lõi muDNN đạt gần mức tối đa lý thuyết trong các phép toán chủ chốt như GEMM và FlashAttention, hiệu quả truyền thông cũng được nâng cao rõ rệt, hiệu suất của trình biên dịch được tối ưu gấp nhiều lần, tích hợp thư viện phép toán hiệu suất cao, giúp tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện và suy luận mô hình toàn diện.

Song song đó, chiến lược hệ sinh thái của MUSA còn mở rộng sang xây dựng hệ thống mở. Theo thông tin, Moore Thread đang dự định mở nguồn dần các thành phần cốt lõi như thư viện tăng tốc tính toán, thư viện truyền thông và khung quản lý hệ thống, nhằm mở rộng khả năng nền tảng đã tối ưu hóa sâu đến cộng đồng nhà phát triển, thu hút nhiều đối tác hợp tác cùng xây dựng hệ sinh thái.

Ngoài ra, Cao Tân Minh còn cho rằng, đằng sau hệ sinh thái phần mềm, bằng sáng chế ngày càng đóng vai trò nền tảng trong việc hỗ trợ thể chế.

Hệ thống phần mềm của GPU không chỉ đơn thuần là các công trình kỹ thuật, mà còn chứa đựng nhiều đổi mới nền tảng như công nghệ tối ưu biên dịch, chiến lược điều phối tính toán song song, cơ chế phối hợp driver và phần cứng, cùng khả năng thích ứng sâu với các framework AI phổ biến. Tất cả đều liên quan đến các công nghệ cốt lõi có thể đăng ký bằng sáng chế. Thiếu hệ thống sở hữu trí tuệ hỗ trợ, năng lực phần mềm sẽ khó có thể được tin tưởng trong hợp tác liên doanh và phân công chuỗi ngành, cũng như khó hình thành các liên minh hệ sinh thái ổn định.

04

Cuộc cạnh tranh của các người đến sau

Trong tương lai, cạnh tranh bằng sáng chế GPU sẽ tập trung hơn vào tính toán dị thể, tích hợp AI, tối ưu phối hợp phần mềm và phần cứng, cùng các ứng dụng mới nổi.

Trong ngành GPU, điểm rõ ràng nhất đối với các người đến sau là rào cản gia nhập đã được nâng cao rõ rệt.

Các đối thủ mới thường phải bỏ ra khoản đầu tư lớn để nghiên cứu và chế tạo chip mà chưa chắc đã có lợi nhuận rõ ràng, trong khi đó, sản phẩm phần cứng chỉ là bước đầu tiên. Nếu thiếu các công cụ biên dịch, driver hỗ trợ và khả năng thích ứng với các framework AI phổ biến, các nhà phát triển sẽ rất khó khai thác hiệu quả chip này, còn người dùng sẽ không dễ dàng chuyển đổi nền tảng. Không có quy mô người dùng, hệ sinh thái không thể hình thành; không có hệ sinh thái, sản phẩm khó có thể triển khai. Chu trình này khiến việc bắt đầu trong ngành GPU khó khăn hơn nhiều so với các phân ngành bán dẫn khác.

Ngày nay, các nhà phát triển đã gắn bó sâu với CUDA của Nvidia cùng hệ sinh thái công cụ của họ, quy trình huấn luyện, tối ưu phép toán, kinh nghiệm kỹ thuật đều dựa trên nền tảng đã có. Trừ khi nền tảng mới có thể cung cấp hiệu năng hoặc hiệu quả năng lượng vượt trội gấp nhiều lần, còn không rất khó thuyết phục các nhà phát triển viết lại mã, xây dựng lại quy trình. Đó là lý do nhiều công ty chip AI không chọn xây dựng hệ sinh thái hoàn toàn riêng biệt, mà ưu tiên tương thích với CUDA hoặc các framework phổ biến, nhằm giảm thiểu rào cản gia nhập.

Chiến lược của Moore Thread cũng phản ánh xu hướng thực dụng này. Một mặt thúc đẩy xây dựng mô hình lập trình và thư viện nền tảng riêng, nhằm hình thành nền tảng công nghệ kiểm soát được; mặt khác nhấn mạnh khả năng tương thích với các giao diện đồ họa chính và framework AI phổ biến, để cân bằng giữa hệ thống tự chủ và khả năng phù hợp thực tế.

Song song với các rào cản hệ sinh thái, các rủi ro về bằng sáng chế và pháp lý ngày càng trở nên rõ ràng hơn. Cao Tân Minh phân tích với phóng viên 《Học viện Thương mại》 rằng, các công nghệ chủ chốt của GPU đã tích lũy qua nhiều năm, lĩnh vực cốt lõi đã đầy ắp các hệ thống bằng sáng chế. Các doanh nghiệp mới muốn ra mắt sản phẩm thường phải thực hiện các kiểm tra bằng sáng chế phức tạp và tốn kém để xác nhận không vi phạm. Một khi dính vào tranh chấp bằng sáng chế với các doanh nghiệp lớn, thời gian kiện tụng kéo dài và chi phí cao có thể gây áp lực lớn cho các công ty không có nguồn lực tài chính dồi dào.

Cao Tân Minh cho rằng, trong môi trường này, con đường thực tế hơn cho các người đến sau là tập trung vào các lĩnh vực ứng dụng cụ thể, xây dựng hệ thống công nghệ tối ưu hóa phù hợp trong môi trường hạn chế, như tự hành, tính toán biên, hay thị giác công nghiệp. Trong các lĩnh vực này, tiêu thụ năng lượng, độ trễ hoặc khả năng thích ứng môi trường thường quan trọng hơn tính toán chung chung, và các người đến sau có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh dựa trên “sâu đâm vào từng lĩnh vực”, thay vì sao chép toàn diện hệ sinh thái GPU phổ biến.

Xét về dài hạn, cấu trúc ngành GPU không hoàn toàn cố định. Sự phát triển của phần cứng mã nguồn mở và phần mềm mã nguồn mở đang mang lại các biến số mới cho ngành. Các hướng như mở rộng vector của RISC-V cung cấp nền tảng công nghệ để xây dựng các nền tảng tính toán hiệu năng cao khác biệt so với hệ thống truyền thống; các framework như PyTorch, TensorFlow mở nguồn cũng giúp các nhà sản xuất phần cứng tối ưu dựa trên hệ sinh thái phần mềm chung, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nền tảng độc quyền của một nhà cung cấp. Những thay đổi này tạm thời chưa thể làm lung lay cấu trúc hiện tại, nhưng về dài hạn, vẫn để lại không gian cho các người đến sau gia nhập.

Liang Zhenpeng cho rằng, trong tương lai, cạnh tranh bằng sáng chế GPU sẽ tập trung hơn vào tính toán dị thể, tích hợp AI, tối ưu phối hợp phần mềm và phần cứng, cùng các ứng dụng mới nổi như vũ trụ ảo và tự hành. Đồng thời, xu hướng xây dựng hệ sinh thái phần mềm sẽ hướng tới mở nguồn và hợp tác mở, các doanh nghiệp có thể mở rộng ảnh hưởng công nghệ và thị trường qua việc kết hợp các bằng sáng chế tiêu chuẩn cần thiết và các giấy phép mở nguồn. Các chiến lược dành cho các người đến sau bao gồm tập trung vào các đột phá công nghệ nhỏ để tạo lợi thế bằng sáng chế, tích cực tham gia cộng đồng mở nguồn để xây dựng ảnh hưởng hệ sinh thái, hợp tác cấp phép để nhanh chóng tiếp cận các công nghệ then chốt, đồng thời mở rộng ra quốc tế và cảnh báo rủi ro, nhằm giữ vững vị thế trong cuộc cạnh tranh toàn cầu khốc liệt này.

Nguồn｜《Học viện Thương mại》xuất bản tháng 2&3