VNR Content
Pearl
Nvidia, công ty hàng đầu trong lĩnh vực thiết kế chip trí tuệ nhân tạo, đã hoàn thành việc giao các đơn đặt hàng của Trung Quốc trong năm nay. Hãng cũng đang nỗ lực để giao sớm một số đơn đặt hàng dự kiến cho năm 2024, trước khi lệnh cấm của Mỹ có hiệu lực vào cuối tháng 11.
Tuy nhiên, theo nội dung thư gửi ban lãnh đạo của Nvidia trong tuần trước, chính phủ Mỹ đã yêu cầu kích hoạt ngay lập tức các điều khoản trong lệnh cấm. Điều này khiến hợp đồng mua chip trị giá hơn 5 tỷ USD từ các tập đoàn lớn của Trung Quốc như Alibaba, ByteDance và Baidu đứng trước nguy cơ bị huỷ bỏ.
Tình hình này được đánh giá là có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tham vọng của Trung Quốc, đặc biệt trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo. Nguyên nhân là chip thế hệ mới của Nvidia đóng vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo các mô hình AI. Bất kỳ tổ chức nào muốn phát triển các ứng dụng quan trọng như ChatGPT dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều phải dựa vào các chip này.
Tuy nhiên, một số chuyên gia cũng đã lên tiếng rằng lệnh cấm này cũng có thể gây thiệt hại cho Mỹ trong tương lai. "Trong dài hạn, việc ngừng xuất khẩu sang Trung Quốc có thể dẫn đến việc ngành công nghiệp chip của Mỹ mất đi cơ hội", Colette Kress, Giám đốc tài chính tại Nvidia từng chia sẻ.
Nvidia đã quyết định không tăng sản lượng cho hai dòng chip A800 và H800 trong năm 2024. Thay vào đó, họ dự định tối ưu hóa thiết kế và hoàn thiện sản phẩm để phù hợp với thị trường Trung Quốc, ví dụ như dòng chip L40S. Trung Quốc cũng đã tiến hành liên hệ với Nvidia để mua hàng loạt chip này. Tuy nhiên, thương vụ này có thể gặp khó khăn do L40S đột ngột được thêm vào danh sách cấm xuất khẩu mới của Mỹ.
Các chuyên gia dự đoán rằng các công ty Trung Quốc sẽ phải dựa vào tồn kho hiện có hoặc sử dụng các chip thế hệ cũ để đối phó với tình trạng khan hiếm nguồn cung. Tuy nhiên, những giải pháp thay thế này có thể không đem lại hiệu suất cao. Theo báo cáo mới nhất từ Bernstein Research, việc sử dụng chip v100, một sản phẩm của Nvidia được giới thiệu từ năm 2017, có thể làm tăng 30% chi phí đào tạo trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc và đòi hỏi mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ.
Trung Quốc cũng còn lựa chọn khác là tìm nguồn cung nội địa, như Ascend 910 của Huawei và Siyan 590 của Cambricon Technologies. Baidu và Alibaba cũng tiến hành nghiên cứu để phát triển chip AI của riêng mình, đồng thời tận dụng thuật toán để tối ưu hiệu năng cho các chip thế hệ cũ.
Tuy nhiên, theo nội dung thư gửi ban lãnh đạo của Nvidia trong tuần trước, chính phủ Mỹ đã yêu cầu kích hoạt ngay lập tức các điều khoản trong lệnh cấm. Điều này khiến hợp đồng mua chip trị giá hơn 5 tỷ USD từ các tập đoàn lớn của Trung Quốc như Alibaba, ByteDance và Baidu đứng trước nguy cơ bị huỷ bỏ.
Tuy nhiên, một số chuyên gia cũng đã lên tiếng rằng lệnh cấm này cũng có thể gây thiệt hại cho Mỹ trong tương lai. "Trong dài hạn, việc ngừng xuất khẩu sang Trung Quốc có thể dẫn đến việc ngành công nghiệp chip của Mỹ mất đi cơ hội", Colette Kress, Giám đốc tài chính tại Nvidia từng chia sẻ.
Nvidia đã quyết định không tăng sản lượng cho hai dòng chip A800 và H800 trong năm 2024. Thay vào đó, họ dự định tối ưu hóa thiết kế và hoàn thiện sản phẩm để phù hợp với thị trường Trung Quốc, ví dụ như dòng chip L40S. Trung Quốc cũng đã tiến hành liên hệ với Nvidia để mua hàng loạt chip này. Tuy nhiên, thương vụ này có thể gặp khó khăn do L40S đột ngột được thêm vào danh sách cấm xuất khẩu mới của Mỹ.
Các chuyên gia dự đoán rằng các công ty Trung Quốc sẽ phải dựa vào tồn kho hiện có hoặc sử dụng các chip thế hệ cũ để đối phó với tình trạng khan hiếm nguồn cung. Tuy nhiên, những giải pháp thay thế này có thể không đem lại hiệu suất cao. Theo báo cáo mới nhất từ Bernstein Research, việc sử dụng chip v100, một sản phẩm của Nvidia được giới thiệu từ năm 2017, có thể làm tăng 30% chi phí đào tạo trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc và đòi hỏi mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ.
Trung Quốc cũng còn lựa chọn khác là tìm nguồn cung nội địa, như Ascend 910 của Huawei và Siyan 590 của Cambricon Technologies. Baidu và Alibaba cũng tiến hành nghiên cứu để phát triển chip AI của riêng mình, đồng thời tận dụng thuật toán để tối ưu hiệu năng cho các chip thế hệ cũ.
