Chip tự nghiên cứu, bài toán số học của DeepSeek và 智谱

Viết bởi: Tiểu Toán

Năm 2013, các kỹ sư của Google đã tính một bài toán số học.

Bài toán rất đơn giản: nếu mỗi người dùng sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói 3 phút mỗi ngày, trung tâm dữ liệu toàn cầu của Google cần mở rộng bao nhiêu?

Câu trả lời khiến tất cả hít một hơi lạnh: gấp đôi.

Dựa vào việc mua card đồ họa của NVIDIA để lấp đầy lỗ hổng này, Google sẽ bị đè bẹp bởi hóa đơn trước. Vì vậy, công ty tìm kiếm này đã đưa ra một quyết định mà vào thời điểm đó có vẻ như đi ngược lại lẽ thường: tự sản xuất chip. Câu chuyện sau đó ai cũng biết, con chip đó có tên là TPU, ngày nay là con bài mạnh nhất trong tay Google để chống lại "thuế NVIDIA".

Mười ba năm sau, bài toán số học này đã đến tay người Trung Quốc.

Tối ngày 7 tháng 7, Reuters dẫn lời ba nguồn tin thân cận cho biết DeepSeek đang phát triển chip AI của riêng mình, dự án đã khởi động cách đây một năm, và đã liên hệ với các công ty thiết kế chip, nhà máy wafer và nhà sản xuất bộ nhớ. Vài giờ sau, The Information bổ sung thêm rằng Zhipu cũng đang đánh giá việc tự nghiên cứu chip tùy chỉnh, đang tiếp xúc với các công ty thiết kế chip nội địa.

24 giờ, hai công ty mô hình lớn hàng đầu của Trung Quốc bị phát hiện có cùng một hành động:

Tự sản xuất chip.

Chip của DeepSeek có một định ngữ đáng suy ngẫm: hướng đến suy luận, không quan tâm đến huấn luyện.

Huấn luyện là dạy mô hình, chi phí kinh khủng, nhưng trả một lần; suy luận là mô hình đi làm, mỗi khi người dùng đặt câu hỏi, trong phòng máy lại tốn một khoản tiền điện, càng nhiều người dùng, càng tốn nhiều, và không bao giờ dừng lại.

Huấn luyện là mua nhà, suy luận là đóng tiền thuê nhà. Lỗ hổng chi phí thực sự của ngành AI không bao giờ nằm ở khoản trả trước, mà nằm ở tiền thuê nhà.

Vấn đề ưu tiên mà DeepSeek cần giải quyết, dịch ra chỉ có một câu:

Phục vụ một người dùng, tốn bao nhiêu tiền?

Người sáng lập công ty này, Lương Văn Phong, là một trong số rất ít người ngay từ ngày đầu đã coi chip là vấn đề sống còn. Anh ấy xuất thân từ quỹ định lượng, từ lâu trước cơn sốt mô hình lớn đã nổi tiếng trong giới vì tích trữ card đồ họa. Từ năm 2023 đến 2024, anh ấy hai lần trả lời phỏng vấn của Anh Dũng, và nói một câu sau đó được trích dẫn nhiều lần:

Thách thức thực sự của chúng tôi chưa bao giờ là vốn, mà là lệnh cấm xuất khẩu chip cao cấp.

Nói miệng, tay cũng làm. Mô hình R1 của DeepSeek được huấn luyện trên NVIDIA H800, sau đó chuyển sang Huawei Ascend; đội ngũ kỹ thuật đã thiết kế định dạng dữ liệu UE8M0 FP8 trong mô hình, được ngành công nhận là được tùy chỉnh theo đặc điểm phần cứng của chip nội địa thế hệ tiếp theo.

Đến tháng 6 năm nay, đạn dược cũng đã sẵn sàng. Công ty từ lâu từ chối đầu tư bên ngoài này đã hoàn thành vòng gọi vốn đầu tiên, nhận được khoảng 51 tỷ nhân dân tệ, định giá sau đầu tư từ 52 đến 59 tỷ đô la Mỹ. Mục đích sử dụng vốn được công bố rất rõ ràng: mở rộng trung tâm tính toán nội địa và tự nghiên cứu chip AI.

Những tháng gần đây, DeepSeek liên tục tuyển dụng kỹ sư thiết kế chip, tất cả các vị trí đều không xuất hiện trên bất kỳ nền tảng tuyển dụng công khai nào.

Zhipu, là một cách giải khác cho cùng một bài toán số học.

Công ty này xuất thân từ phòng thí nghiệm của Đại học Thanh Hoa, năm nay đã đánh cồng tại Hồng Kông, với danh hiệu "Cổ phiếu đầu tiên của mô hình lớn", vốn hóa thị trường từng vượt 1 nghìn tỷ HKD. Đằng sau vẻ hào nhoáng là một bảng báo cáo căng thẳng: năm 2024 lỗ 2,958 tỷ nhân dân tệ, nửa đầu năm 2025 lỗ thêm 2,358 tỷ nhân dân tệ, một năm rưỡi đốt 5,3 tỷ.

Tháng 2 năm nay, GLM-5 được phát hành, trở nên nổi tiếng ở nước ngoài, khả năng lập trình sánh ngang các mô hình đóng nguồn hàng đầu. Lượng truy cập khổng lồ tràn vào, việc đầu tiên Zhipu làm là tăng giá, gói Coding tăng từ 30% trở lên; việc thứ hai là phát hành một "lệnh triệu tập đối tác tính toán", công khai mời các nhà sản xuất chip hợp tác tối ưu hóa.

Một công ty ngôi sao mới niêm yết, công khai đăng bài tìm kiếm sức mạnh tính toán. Kinh doanh tốt đến mức phải tăng giá để ngăn người dùng, điều này hiếm thấy trong lịch sử thương mại.

Vì vậy, tiết lộ của The Information không có gì đáng ngạc nhiên. Con đường Zhipu đánh giá là hợp tác tùy chỉnh: tự đưa ra kiến trúc mô hình và yêu cầu, các công ty thiết kế chip nội địa cung cấp khả năng kỹ thuật.

DeepSeek, tự xây nhà máy sản xuất xe; Zhipu cầm bản vẽ tìm xưởng xe độ lại. Các con đường không có cao thấp, nhưng hóa đơn thì có khác biệt.

Trong phong trào tự sản xuất chip này, điều đáng suy ngẫm nhất là một câu gốc của Reuters:

DeepSeek sản xuất chip là để giảm sự phụ thuộc vào NVIDIA, cũng như sự phụ thuộc vào Huawei.

Nửa câu đầu gần như là vô nghĩa. Dưới sự kiểm soát xuất khẩu, thị phần của NVIDIA tại thị trường trung tâm dữ liệu Trung Quốc đã gần về 0, nửa câu sau mới là tin tức thực sự.

Hai năm qua, bốn chữ "thay thế nội địa" trong bối cảnh sức mạnh tính toán gần như đồng nghĩa với "chuyển sang Ascend". Bản thân DeepSeek là người thực hiện tích cực nhất: dòng V4 đã hoàn thành thích ứng Ascend, Huawei xác nhận bộ xử lý của họ đã tham gia một phần huấn luyện. Zhipu đi xa hơn, kiến trúc GLM đã thích ứng với hơn 40 loại chip nội địa, ngày phát hành mô hình mới, Haiguang, Moore Threads, Muxi xếp hàng tuyên bố hoàn thành thích ứng.

Càng ôm ấp sâu, càng hiểu một điều. Một công ty với hóa đơn suy luận hàng tỷ mỗi năm không thể đặt mạng sống vào bất kỳ nhà cung cấp đơn lẻ nào.

Dù nhà cung cấp đó là người của mình.

Ôm ấp Ascend giải quyết vấn đề "có hay không"; tự nghiên cứu chip giải quyết vấn đề "nghe theo ai". Câu chuyện thay thế nội địa đã bước sang năm thứ năm, bên trong bắt đầu phân tầng.

Các công ty mô hình tự sản xuất chip, ở bên kia Thái Bình Dương đã là hành động tiêu chuẩn.

Tháng trước, OpenAI công bố chip suy luận tùy chỉnh hợp tác với Broadcom, mã hiệu Jalapeño; Anthropic bị phát hiện đang đánh giá điều tương tự. Cộng với Google, Amazon, Microsoft trước đó, ở Thung lũng Silicon, bất kỳ công ty nào có hóa đơn suy luận đủ lớn đều có một chip tự nghiên cứu, hoặc ít nhất một bản PPT về chip tự nghiên cứu.

Đối với chuỗi công nghiệp chip của Trung Quốc, đây là một đồng xu hai mặt.

Mặt tích cực: các đơn đặt hàng tùy chỉnh từ các công ty mô hình là nguồn thu nhập mà các công ty thiết kế chip nội địa mơ ước, mô hình hợp tác tùy chỉnh của Zhipu gần như được viết theo kịch bản của họ; các nhà sản xuất bộ nhớ cũng được hưởng lợi, chip suy luận cực kỳ phụ thuộc vào băng thông, đường cầu bộ nhớ băng thông cao sẽ càng dốc hơn.

Mặt tiêu cực: khách hàng lớn hôm nay đang học cách bỏ rơi bạn vào ngày mai. Google năm xưa cũng là khách hàng tốt của các nhà cung cấp chip, sau đó, nó trở thành chủ nhân của TPU.

Tất nhiên, bài chỉ mới được chia. Một chip AI cạnh tranh thường cần nhiều năm và hàng tỷ đầu tư, không ai đảm bảo thành công, kế hoạch chip tự nghiên cứu của Meta đã từng bị đập bỏ hoàn toàn. Tinh tế hơn, chip tùy chỉnh đánh cược vào kiến trúc mô hình ổn định, trong khi các mô hình thế hệ mới của DeepSeek và Zhipu vừa mới sử dụng các cơ chế mới như sparse attention. Bản vẽ gửi đi chế tạo hôm nay, hai năm sau khi chip xuất xưởng, kiến trúc có thể đã thay đổi.

Năm 2013, bài toán Google tính, câu trả lời là TPU.

Năm 2026, bài toán của các công ty mô hình Trung Quốc mới bắt đầu viết, người ra đề đã thay, logic giải bài không đổi:

Càng đóng tiền thuê nhà lâu, càng muốn có một căn nhà của riêng mình.