Sự phát triển của Kỳ lân Trung Quốc trong Trí tuệ Nhân tạo: Từ các Thuật toán đến Chip và Tự chủ

Vào tháng 2 năm 2026, Trung Quốc đã công bố một bước đi táo bạo: xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến hoàn toàn dựa trên chip nội địa, xa rời công nghệ của Nvidia chiếm hơn 90% thị phần toàn cầu. Thông điệp rõ ràng: “Chúng tôi không sử dụng Nvidia”. Nhưng đằng sau thông báo này là một câu chuyện sâu sắc hơn về độc lập công nghệ và các lựa chọn chiến lược.

Chính xác tám năm trước, Trung Quốc đã trải qua một khoảnh khắc quan trọng tương tự. Năm 2018, một tập đoàn công nghệ khổng lồ đối mặt với lệnh cấm đột ngột và tàn khốc của Mỹ, mất quyền truy cập vào các thành phần cốt lõi trong chớp mắt. Những bài học đắt giá và chi phí đau đớn đã thức tỉnh ý thức về tầm quan trọng của tự chủ trong xây dựng.

CUDA: Ngục tù vô hình và sự nghẹt thở thực sự

Nhiều người nghĩ rằng lệnh cấm chip nhằm vào chính các thiết bị. Nhưng sự thật còn sâu sắc hơn nhiều. Điều thực sự kìm hãm các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc không phải là sản phẩm vật lý, mà là một nền tảng phần mềm vô hình gọi là CUDA.

Năm 2006, Nvidia ra mắt nền tảng tính toán song song này, cho phép các nhà phát triển khai sức mạnh của GPU một cách hiệu quả chưa từng có. Trước cuộc cách mạng học sâu, CUDA chỉ là một công cụ chuyên biệt. Nhưng cùng với sự bùng nổ của AI, nó trở thành xương sống của toàn ngành.

Việc huấn luyện các mô hình khổng lồ về bản chất chỉ là các phép tính đại số khổng lồ – chính xác là điểm mạnh của GPU. Nhờ tầm nhìn sớm, Nvidia đã xây dựng một hệ sinh thái toàn diện, từ phần cứng cơ bản đến các ứng dụng phức tạp nhất. Hiện tại, tất cả các framework lớn toàn cầu – từ TensorFlow đến PyTorch – đều gắn chặt với CUDA.

Mỗi tiến sĩ AI bắt đầu hành trình của mình trong môi trường CUDA, và mỗi dòng mã viết ra đều làm sâu thêm hầm chứa. Đến năm 2025, số lập trình viên CUDA đã vượt quá 4,5 triệu người trên toàn thế giới. Điều này có nghĩa hơn 90% nhà phát triển AI toàn cầu đều liên kết với hệ thống Nvidia bằng cách này hay cách khác.

Vấn đề thực sự là CUDA hoạt động như một bánh xe tự thúc đẩy. Càng nhiều người dùng, càng nhiều công cụ và thư viện được phát triển, môi trường càng phát triển mạnh mẽ. Và khi nó phát triển, càng thu hút nhiều nhà phát triển hơn nữa. Một khi vòng xoáy này bắt đầu quay, gần như không thể dừng lại.

Cách mạng thuật toán: Con đường đến độc lập

Khi Mỹ bắt đầu áp đặt hạn chế về chip qua các vòng liên tiếp – tháng 10 năm 2022, rồi tháng 10 năm 2023, cuối cùng là tháng 12 năm 2024 – các công ty AI Trung Quốc không đầu hàng. Thay vì đối đầu trực diện, họ chọn một con đường hoàn toàn khác: cách mạng thuật toán.

Từ cuối năm 2024 trở đi, đã diễn ra một chuyển đổi chiến lược tập thể hướng tới công nghệ các mô hình chuyên gia hỗn hợp. Ý tưởng đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì kích hoạt một mô hình khổng lồ toàn diện, người ta chia nhỏ thành hàng trăm chuyên gia nhỏ, chỉ kích hoạt những phần phù hợp nhất với nhiệm vụ hiện tại.

Trung Quốc đã áp dụng hiệu quả khái niệm này trong dự án “Trăm Hoa”. Mô hình thứ ba của họ có 671 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ trong quá trình suy luận – tức 5,5% tổng số. Họ huấn luyện mô hình này trên 2048 GPU với tổng chi phí chỉ 5,576 triệu USD, trong khi chi phí huấn luyện GPT-4 ước tính khoảng 78 triệu USD.

Đây không chỉ là cải tiến kỹ thuật – mà là cuộc cách mạng về giá cả. Giá API của mô hình Trung Quốc dao động từ 0,028 đến 0,28 USD cho mỗi triệu token đầu vào, so với 5 USD của GPT-4 và 15 USD của Claude Opus. Khác biệt: “Trăm Hoa” rẻ hơn Claude từ 25 đến 75 lần.

Sự chênh lệch lớn về giá này đã tạo ra làn sóng trên thị trường toàn cầu. Tháng 2 năm 2026, thị phần các mô hình Trung Quốc trên nền tảng API lớn nhất thế giới đã tăng 127% chỉ trong ba tuần, lần đầu vượt qua Mỹ. Cách đó một năm, thị phần này chỉ là 2%.

Từ suy luận đến huấn luyện: Chip nội địa trưởng thành trong cuộc chiến sức mạnh tính toán

Nhưng giảm chi phí suy luận chỉ là bước đầu. Thách thức thực sự nằm ở huấn luyện – quá trình đòi hỏi sức mạnh tính toán cực lớn.

Và đây chính là vai trò của các chip nội địa. Năm 2025, một dây chuyền sản xuất tiên tiến bắt đầu hoạt động tại một thành phố nhỏ của Trung Quốc, kết hợp CPU Loongson 3C6000 do nội địa thiết kế và card AI Taichu Yuanqi. Trong vận hành đầy đủ, một máy chủ xuất ra mỗi năm năm phút.

Quan trọng hơn các con số sản xuất là: các chip nội địa này đã vượt qua giai đoạn “suy luận” và bước vào giai đoạn “huấn luyện” thực sự. Đây là một bước tiến mang tính cách mạng.

Tháng 1 năm 2026, công ty Zhipu ra mắt mô hình tạo ảnh tiên tiến đầu tiên được huấn luyện hoàn toàn trên chip nội địa Trung Quốc. Tháng 2, một mô hình khổng lồ khác được huấn luyện dựa trên kiến trúc tính toán thuần Trung Quốc, gồm hàng chục nghìn đơn vị xử lý.

Sức mạnh xử lý của Ascend 910B của Huawei – động lực chính cho bước chuyển này – đã đạt mức tương đương với GPU NVIDIA A100. Tại hội nghị MWC tháng 3 năm 2026, Huawei lần đầu giới thiệu ra thị trường kiến trúc tính toán mới SuperPoD.

Đến cuối năm 2025, số lập trình viên hệ thống Ascend đã vượt quá 4 triệu người. Hơn 43 mô hình chính trong ngành đã được huấn luyện trên nền tảng này. Những điều không thể trong năm trước giờ đã trở thành hiện thực.

Ưu thế năng lượng: Cơ sở địa chính trị của tương lai

Nhưng ngay cả chip tốt nhất cũng chưa đủ. Một yếu tố then chốt khác là năng lượng.

Đầu năm 2026, nhiều bang của Mỹ – Virginia, Georgia, Illinois, Michigan – bắt đầu tạm dừng phê duyệt các dự án trung tâm dữ liệu mới. Nguyên nhân: khủng hoảng điện năng.

Các trung tâm dữ liệu Mỹ tiêu thụ 183 TWh điện trong năm 2024, chiếm khoảng 4% tổng tiêu thụ quốc gia. Dự kiến đến năm 2030, con số này sẽ gấp đôi, đạt 426 TWh, chiếm khoảng 12% tổng tiêu thụ. Riêng các trung tâm dữ liệu AI có thể tiêu thụ từ 20% đến 25% điện của Mỹ vào năm 2030.

Hệ thống điện Mỹ đã quá tải. Quốc gia này sẽ đối mặt với khoảng cách công suất 175 GW vào năm 2033. Giá điện bán buôn tại các khu vực tập trung trung tâm dữ liệu đã tăng 267% so với năm năm trước.

Trong khi đó, hình ảnh ở Trung Quốc hoàn toàn khác biệt. Nước này sản xuất 10,4 nghìn tỷ kWh điện mỗi năm, gấp hơn 2,5 lần Mỹ. Tiêu thụ trong nhà chỉ chiếm 15% tổng, còn lại là năng lượng công nghiệp khổng lồ dành cho tính toán nặng.

Giá điện công nghiệp ở miền Tây Trung Quốc khoảng 0,03 USD mỗi kWh – bằng một phần tư đến một phần năm giá điện tại các khu vực tập trung doanh nghiệp Mỹ. Sự khác biệt này tạo ra lợi thế chiến lược cực lớn.

Mở rộng toàn cầu của Token: Hành trình của “Trăm Hoa” hướng tới thị trường mới nổi

Chìa khóa cuối cùng của sức mạnh tính toán chính là năng lượng. Và khi có năng lượng, ta có nền kinh tế mới.

Trung Quốc không dừng lại ở giới hạn nội địa. Dữ liệu phân bổ địa lý bắt đầu cho thấy bức tranh khác biệt: Trung Quốc nội địa chiếm 30,7%, Ấn Độ 13,6%, Indonesia 6,9%, Mỹ 4,3%, Pháp 3,2%. Nền tảng hỗ trợ 37 ngôn ngữ và nhanh chóng lan rộng tại các thị trường mới nổi như Brazil.

Có 26 nghìn công ty toàn cầu có tài khoản hoạt động. 3.200 tổ chức đã dùng phiên bản doanh nghiệp. Năm 2025, 58% các công ty AI mới thành lập chọn con đường dựa trên “Trăm Hoa” của Trung Quốc.

Tại Trung Quốc, thị phần đạt 89%. Các quốc gia bị trừng phạt khác dao động từ 40% đến 60%.

Đây không chỉ là thành công tiếp thị bình thường. Đó là một sự chuyển đổi cấu trúc. Những gì từng được sản xuất trong các nhà máy tính Trung Quốc – một đơn vị dữ liệu nhỏ gọi là Token – giờ đã trở thành hàng hóa kỹ thuật số toàn cầu, được truyền qua cáp quang đến khắp nơi trên thế giới.

Bài học lịch sử: Tại sao Trung Quốc chọn con đường khác Nhật Bản

Năm 1986, Nhật Bản ký thỏa thuận bán dẫn với Mỹ dưới áp lực dữ dội. Đến năm 1988, các công ty Nhật chiếm 51% thị trường bán dẫn toàn cầu. Nhưng sau thỏa thuận, Mỹ đã dùng sức ép toàn diện, đồng thời hỗ trợ các đối thủ Hàn Quốc. Thị phần Nhật giảm từ 80% xuống còn 10% trong DRAM.

Thảm họa thực sự là Nhật chấp nhận trở thành nhà sản xuất tốt nhất trong một hệ thống toàn cầu do một thế lực bên ngoài kiểm soát, mà không xây dựng hệ sinh thái độc lập. Khi làn sóng đó rút lui, Nhật chỉ còn lại nhà máy.

Con đường của Trung Quốc khác biệt. Đúng, chúng ta đối mặt với áp lực khổng lồ – ba vòng hạn chế chip, liên tục gia tăng. Nhưng chúng ta chọn con đường khó khăn và dài hơn:

Từ những cải tiến tối đa về thuật toán, đến bước nhảy của chip nội địa từ suy luận sang huấn luyện. Từ đó, tích lũy 4 triệu nhà phát triển trong hệ sinh thái Ascend. Và cuối cùng, mở rộng Token toàn cầu trong các thị trường mới nổi.

Mỗi bước đều xây dựng một hệ sinh thái công nghiệp độc lập mà Nhật Bản chưa từng có.

Kết luận: Giá của sự độc lập

Ngày 27 tháng 2 năm 2026, ba công ty nội địa Trung Quốc sản xuất chip AI công bố kết quả kinh doanh quý. Các con số khá hỗn độn: một trong số đó lần đầu có lợi nhuận hàng năm dù doanh thu tăng 453%, hai công ty còn lại tăng trưởng mạnh nhưng lỗ hàng tỷ USD.

Nửa là lửa, nửa là nước.

Chính là đói thị trường thực sự. Khoảng trống do Huang Renshou và vị thế thống trị thị trường của ông dần được lấp đầy bởi các công ty nội địa. Thị trường cần một lựa chọn thứ hai, và địa chính trị đã tạo ra một cơ hội cực kỳ hiếm có.

Nước chính là giá trị xây dựng hệ sinh thái. Mỗi khoản lỗ thực sự là một khoản đầu tư để xây dựng một hệ thống CUDA từ A đến Z – nghiên cứu phát triển, hỗ trợ phần mềm, kỹ sư giải quyết từng vấn đề về tương thích.

Đây không phải là sai sót quản trị. Đây là khoản thuế chiến tranh phải trả để xây dựng một hệ sinh thái thực sự độc lập.

Tám năm trước, câu hỏi là: “Liệu chúng ta có thể tồn tại?”

Hôm nay, câu hỏi đã chuyển thành: “Chúng ta phải trả giá bao nhiêu để tồn tại?”

Giá trị chính là tiến bộ.