Thời đại sức mạnh tính toán AI, các anh hùng tranh đấu, ngành công nghiệp chip nội địa đẩy mạnh nhiều hướng tiến công, thúc đẩy đột phá nhanh chóng

AI算力 trở thành điểm khởi đầu để tái định hình ngành công nghiệp chip.

Trong những năm gần đây, do định luật Moore chậm lại và hiệu năng của một chip đơn lẻ khó đáp ứng nhu cầu bùng nổ về tính toán, giới công nghiệp toàn cầu đã hình thành hai hướng đột phá: đóng gói tiên tiến và tích hợp hệ thống theo mô hình siêu nút (super-node). Trong bối cảnh đó, toàn bộ chuỗi công nghiệp chip nội địa, bao gồm EDA, đóng gói tiên tiến, thiết bị bán dẫn và công nghệ liên kết tốc độ cao, đang tăng tốc triển khai theo hướng lĩnh vực AI tính toán.

Nói về xu hướng ngành trong nước, ông Vương Tiếu Long, Giám đốc Bộ phận doanh nghiệp của CMC Research, cho biết với phóng viên của Securities Times rằng, khi chiến lược tự chủ và kiểm soát được công nghệ bán dẫn của Trung Quốc được thúc đẩy sâu hơn, dù quy trình công nghệ nhất định bị giới hạn ở một mức độ, nhưng chuỗi công nghiệp trong nước vẫn có thể đi theo lối “quy trình ở mức vừa phải + đóng gói tiên tiến + tối ưu hệ thống và hệ sinh thái”, qua đó mở ra một con đường phát triển bán dẫn mang đặc sắc Trung Quốc. Điều này được kỳ vọng sẽ giảm thiểu bất lợi mang tính cấu trúc và rủi ro mang tính hệ thống mà Trung Quốc phải đối mặt trong cuộc cạnh tranh của vòng tiếp theo giữa AI và ngành tính toán tiên tiến.

Cạnh tranh EDA chuyển sang tích hợp cấp hệ thống

Là lớp trên cùng của ngành công nghiệp chip, những người làm trong lĩnh vực EDA cảm nhận rất rõ xu hướng tái cấu trúc thiết kế chip bởi AI.

“Dari nhiều chiplet đến siêu nút, độ phức tạp ở cấp hệ thống là chưa từng có. Trong lĩnh vực phần cứng AI, thứ mà khách hàng đối mặt không còn là thách thức thiết kế một chip đơn lẻ nữa, mà là các rủi ro mang tính hệ thống do Chiplet với đóng gói tiên tiến, tích hợp dị cấu trúc, bộ nhớ băng thông cao, liên kết siêu tốc, mạng nguồn điện hiệu quả và kiến trúc trung tâm dữ liệu AI tạo ra. Những điều này bao gồm việc tản nhiệt không được tính toán đầy đủ dẫn đến toàn bộ hệ thống quá nóng và cong vênh; lỗi thiết kế mạng nguồn khiến tại vị trí kết nối của đóng gói bị đứt cầu chì trong điều kiện tải cao; thiếu góc nhìn quản lý tín hiệu cấp hệ thống khiến các lần chạy wafer trị giá hàng chục triệu USD sau khi lắp ráp không thể bật sáng…” người sáng lập và Chủ tịch của Hsin Semiconductor, Lăng Phong, cho biết tại một buổi họp công bố trước đó.

Lăng Phong chỉ ra rằng, để giải quyết các vấn đề nêu trên, các nhà sản xuất EDA cần thiết lập triết lý “tích hợp và phối hợp cấp hệ thống (STCO)”, đạt thiết kế phối hợp trong tính toán, mạng, cấp nguồn, làm mát và khung kiến trúc hệ thống.

Ba “ông lớn” EDA trên thế giới đã dùng tiền thật để sáp nhập và mua lại nhằm kiểm chứng xu hướng ngành. Năm 2025, Synopsys với 350 tỷ USD mua lại Ansys - công ty EDA mô phỏng lớn nhất toàn cầu - bổ sung năng lực mô phỏng đa trường vật lý, củng cố khả năng phân tích toàn chuỗi từ chip đến hệ thống.

Các nhà sản xuất chip AI trong nước cũng tích cực triển khai và đầu tư ở cấp độ hệ sinh thái. Ông Tôn Quốc Lương, Phó tổng giám đốc cấp cao và Giám đốc sản phẩm (Chief Product Officer) của Usee Technology, mới đây đã giới thiệu tại diễn đàn SEMICON rằng, Usee xây dựng một ma trận sản phẩm GPU hoàn chỉnh dựa trên kiến trúc tự nghiên cứu thống nhất, bao phủ các kịch bản như huấn luyện AI, suy luận, dựng hình đồ họa, trí tuệ khoa học, v.v. Đồng thời, bộ phần mềm tự nghiên cứu đi kèm tương thích toàn diện với hệ sinh thái phổ biến, và tích cực thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái mã nguồn mở.

Theo ông Vương Tiếu Long, hệ sinh thái phần mềm tốt là then chốt để nâng cao hiệu suất sử dụng của phần cứng, điều này sẽ thúc đẩy chip AI nội địa từ “thay thế để dùng được” sang “tự chủ và dùng tốt”. Ví dụ, đằng sau việc các mô hình ngôn ngữ lớn nội địa như DeepSeek, Qianwen… bùng nổ ra thị trường, là việc chip AI nội địa đã cải thiện rất lớn về hiệu suất sử dụng.

Tăng cường tính toán là công nghệ cốt lõi nhờ lai ghép (hybrid bonding)

Ở lớp phần cứng, trong kỷ nguyên mở rộng quy mô tính toán AI lớn, khi một chip đơn lẻ phải đối mặt với ba nút thắt công suất tiêu thụ, diện tích và tỷ lệ đạt (yield), thì đóng gói tiên tiến trở thành “chất mang định luật Moore” mới. Lấy ví dụ CoWoS của TSMC: mỗi thế hệ đều tích hợp thêm nhiều GPU hơn, HBM lớn hơn và liên kết mạnh hơn. Hiện nay, bao gồm các “ông lớn” chip AI như Nvidia và AMD, đều đã đạt bước nhảy cấp bậc về năng lực tính toán cho chip AI thông qua công nghệ đóng gói tiên tiến.

Tại diễn đàn SEMICON năm nay, ông Guo Xiaochao, Giám đốc thị trường mảng kinh doanh gia công của Wuhan Xin Xin Integrated Circuit Co., Ltd., đã trao đổi về xu hướng mới nhất của ngành. Ông cho biết, thị trường đóng gói tiên tiến, đặc biệt là lĩnh vực 2.5D/3D, đang mở rộng nhanh chóng; các giải pháp chủ đạo trong ngành đã phát triển từ CoWoS-S lên CoWoS-L, SoW và 3.5D XDSiP. Quy mô tích hợp tiếp tục gia tăng, còn lai ghép (hybrid bonding) là chìa khóa để tạo liên kết mật độ cao, đồng thời là công nghệ cốt lõi để nâng cao năng lực tính toán. Trong đó không chỉ cần đột phá về quy trình, mà còn cần phương pháp thiết kế, vật liệu và thiết bị phối hợp với nhau.

Ở lớp thiết bị nội địa, North Huachuang vừa công bố thiết bị lai ghép trên wafer 12 inch với công nghệ từ chip tới wafer (D2W). Theo thông tin, thiết bị này tập trung vào các yêu cầu cực hạn về liên kết chip cho toàn bộ phạm vi ứng dụng 3D tích hợp như SoC, HBM, Chiplet…; vượt qua các thách thức quy trình trọng yếu như nhặt không tổn hại cho chip siêu mỏng cỡ micron, căn chỉnh siêu chính xác ở mức nano và lai ghép ổn định chất lượng cao không có khoảng rỗng. Nhờ đó, đạt sự cân bằng tối ưu hơn giữa độ chính xác căn chỉnh ở mức nano của chip và năng suất lai ghép tốc độ cao, và trở thành doanh nghiệp trong nước đầu tiên hoàn tất xác minh quy trình phía khách hàng cho thiết bị lai ghép D2W.

Tục Tinh Technology (Tuojing) cũng ra mắt dòng sản phẩm 3D IC tại diễn đàn SEMICON, bao gồm nhiều sản phẩm mới như lai ghép bằng nung chảy (melt bonding) và bóc tách bằng laser, tập trung chủ yếu vào các ứng dụng liên quan đến tích hợp dị cấu trúc Chiplet, xếp chồng ba chiều và HBM.

Trong những năm gần đây, thiết bị lai ghép đã trở thành phân khúc có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong thiết bị bán dẫn. Theo dự báo của công ty tư vấn thị trường Yole, đến năm 2030, quy mô thị trường toàn cầu sẽ vượt 1,7 tỷ USD; trong đó, tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm của thiết bị lai ghép D2W dự kiến lên tới 21%.

Tuy nhiên, các lãnh đạo phụ trách liên quan ở các nhà sản xuất thiết bị bán dẫn cỡ lớn cũng chỉ ra rằng, dù thị trường thiết bị lai ghép có tốc độ tăng trưởng nhanh, nhưng cũng phải đối mặt với các thách thức như độ chính xác căn chỉnh, môi trường sạch và khả năng bao dung độ cong vênh. Đồng thời, các bối cảnh ứng dụng khác nhau của lai ghép có sự khác biệt về lựa chọn vật liệu tại giao diện. Tổ hợp giữa vật liệu điện môi như SiCN (vật liệu trạng thái vô định hình) với đồng đều có ưu nhược điểm riêng; hình thái bề mặt, kiểm soát hạt và độ cong vênh của wafer ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ đạt khi lai ghép. Tích hợp ba chiều phụ thuộc vào sự hợp tác chặt chẽ của toàn ngành.

Xuất bản “Sách trắng hệ thống công nghệ siêu nút”

Một lối đột phá khác để mở rộng dung lượng tính toán AI là tích hợp hệ thống siêu nút, thông qua công nghệ liên kết tốc độ cao, mở rộng các đơn vị tính toán từ siêu nút một nút, cấp tủ (tủ máy; trên trăm chip AI) đến siêu nút cấp cụm (hàng chục triệu chip AI). Sự kết hợp giữa siêu nút và đóng gói tiên tiến tạo ra “siêu máy tính” gồm nhiều chip AI, HBM, mạng liên kết tốc độ cao và hệ thống tản nhiệt làm mát bằng chất lỏng lạnh (liquid cooling).

Các “đại gia” trong nước cũng có đổi mới và triển khai trong lĩnh vực siêu nút. Ngày 26/3, Cục Công Nghệ Khai Sáng (Inspur?) - Trung Khoa (Trung Khoa?), tại Hội nghị thường niên diễn đàn Trung Quan Thôn (Zhongguancun Forum), đã giới thiệu scaleX40, siêu nút vô tuyến dạng thùng hộp cáp đầu tiên trên thế giới. Theo giới thiệu, các siêu nút truyền thống phụ thuộc vào liên kết cáp quang và cáp đồng, thường có các điểm đau như thời gian triển khai dài, độ phức tạp vận hành bảo trì cao, và nhiều điểm hỏng hóc. scaleX40 sử dụng kiến trúc liên kết cáp vô tuyến bậc một theo kiểu trực giao (orthogonal), giúp cắm trực tiếp nút tính toán vào nút chuyển mạch, từ gốc rễ loại bỏ tổn hao hiệu năng và rủi ro vận hành do cáp gây ra.

scaleX40 tích hợp 40 GPU trên một nút, tổng năng lực tính toán vượt 28 PFlops, tổng dung lượng hiển thị HBM hơn 5TB, băng thông truy cập bộ nhớ tổng hơn 80TB/s, tạo thành các đơn vị tính toán mật độ cao, đáp ứng nhu cầu huấn luyện và suy luận cho các mô hình lớn hàng nghìn tỷ tham số.

Phó tổng giám đốc cấp cao của Cục Năng lượng ? (Trung Khoa?) là Lý Bân cho biết ý nghĩa của scaleX40 không chỉ nằm ở việc nâng cao hiệu năng, mà còn ở việc tái cấu trúc logic cung cấp năng lực tính toán, thúc đẩy năng lực tính toán từ “xây dựng mang tính kỹ thuật” sang “cung cấp mang tính sản phẩm”, từ đó giảm đáng kể ngưỡng sử dụng năng lực tính toán cao cấp và chi phí triển khai.

Ở cấp độ ngành, ngày 29/3, “Sách trắng hệ thống kỹ thuật siêu nút” (sau đây gọi là “sách trắng”), do Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo Thượng Hải phối hợp với Qiyimoer, Usee, Jieyue Xingchen và các doanh nghiệp khác ở thượng nguồn và hạ nguồn của chuỗi công nghiệp AI cùng hoàn thành, đã được phát hành chính thức. Sách trắng này nhằm mục tiêu triển khai quy mô hóa siêu nút, giải quyết các điểm đau cốt lõi như khó phối hợp dị cấu trúc, hiệu suất điều phối xuyên miền thấp và triển khai kỹ thuật phức tạp, đồng thời cung cấp hướng dẫn lý luận từ góc độ thực tiễn công nghiệp.

Qiyimoer cho rằng, giá trị của siêu nút trong tương lai sẽ thể hiện nhiều hơn ở việc liệu có thể tổ chức các tài nguyên thống nhất như tính toán, lưu trữ, kết nối, điều phối và tài nguyên chạy (runtime) thành các đơn vị hệ thống đồng phối, đồng thời duy trì băng thông cao, độ trễ thấp, hiệu suất sử dụng cao và khả năng mở rộng bền vững ở quy mô lớn hơn. Siêu nút không còn chỉ là “tổ hợp thêm nhiều chip tăng tốc”, mà là một đơn vị kiến trúc hệ thống mới quyết định liệu hệ thống có thể duy trì sự đồng phối hiệu quả trong điều kiện quy mô lớn hay không.

(Nguồn bài: Securities Times)

Thông tin khổng lồ, diễn giải chính xác—có tại ứng dụng Sina Finance