Tham vọng tự chủ công nghệ của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang chứng kiến một cuộc đối đầu chiến lược căng thẳng, không phải với phương Tây, mà là ngay trên sân nhà giữa hai gã khổng lồ: Huawei Technologies và Cambricon Technologies.
Cuộc đua nhằm tìm ra đối trọng nội địa xứng tầm với Nvidia không chỉ phản ánh nỗ lực vượt qua các lệnh trừng phạt của Mỹ, mà còn phơi bày sự giằng co về mô hình phát triển công nghệ của Bắc Kinh.
Trong bối cảnh Mỹ siết chặt kiểm soát xuất khẩu và Nvidia gần như thống trị toàn cầu, Bắc Kinh buộc phải tìm ra đối trọng nội địa. Hai cái tên được đặt kỳ vọng nhất là Huawei và Cambricon Technologies đại diện cho hai mô hình phát triển khác biệt: một bên là tập đoàn khổng lồ tích hợp dọc, bên kia là công ty chuyên biệt về thiết kế AI.
Hai mô hình, một chiến lược
Huawei bước vào lĩnh vực chip AI với lợi thế không đối thủ về quy mô và hạ tầng. Dòng chip Ascend do bộ phận HiSilicon phát triển được thiết kế như đối trọng của Nvidia A100 và H100, đồng thời gắn liền với toàn bộ hệ sinh thái Huawei, từ siêu máy tính Atlas, nền tảng MindSpore, tới dịch vụ điện toán đám mây.
Cấu trúc "từ chip đến ứng dụng" này giúp Huawei nắm trong tay một chuỗi giá trị khép kín, đủ sức cung cấp giải pháp AI toàn diện cho chính phủ, doanh nghiệp và các trung tâm dữ liệu quốc gia.
Đối với chính phủ Trung Quốc, quy mô và sự tích hợp này của Huawei là "cửa đặt cược an toàn" để đảm bảo năng lực đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cung cấp hạ tầng cho các trung tâm dữ liệu cấp quốc gia.
Tuy nhiên, quy mô không đồng nghĩa với tự do. Các lệnh trừng phạt của Mỹ khiến Huawei bị hạn chế nghiêm ngặt trong việc tiếp cận thiết bị sản xuất chip tiên tiến, khiến sản lượng chip Ascend cao cấp chỉ đạt khoảng 200.000 đơn vị mỗi năm. Để thích ứng, Huawei phát triển dòng chip Ascend 910C, giải pháp "tạm thời" cho thị trường trong nước, đồng thời công bố lộ trình dài hạn đến năm 2028 với các dòng Ascend 950 và 970 với bộ nhớ nội địa hóa HiBL 1.0, nhằm giảm phụ thuộc vào Samsung và SK Hynix.
Huawei đang nỗ lực tạo nên một Nvidia "phiên bản Trung Quốc" không chỉ ở phần cứng mà còn ở khả năng xây dựng hệ sinh thái. Thế nhưng nền tảng MindSpore dù mạnh về tích hợp vẫn còn xa mới có thể sánh được với nền tảng CUDA của Nvidia, yếu tố giúp hãng Mỹ duy trì vị thế bá chủ.
Nếu Huawei là biểu tượng của năng lực công nghiệp, Cambricon Technologies lại là minh chứng cho tiềm năng khoa học thuần túy. Được tách ra từ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc năm 2016, Cambricon theo đuổi hướng đi tinh gọn: thiết kế chip AI chuyên dụng cho suy luận (inference), giai đoạn vận hành của các mô hình AI.
Dòng Siyuan của hãng, đặc biệt là Siyuan 590 và 690, đang tiến sát hiệu năng của Nvidia A100 và H100. Không có hệ sinh thái riêng, Cambricon chọn cách cung cấp chip cho các tập đoàn công nghệ như Baidu, Alibaba, iFlytek hay ByteDance. Chính mô hình "mở" này giúp hãng nhanh chóng mở rộng ảnh hưởng trong các ứng dụng thương mại, từ điện toán biên đến AI doanh nghiệp.
Điểm đột phá của Cambricon nằm ở khả năng tương thích phần mềm. Các kỹ sư tại các công ty lớn như ByteDance, Alibaba đã đánh giá cao sự dễ dàng trong việc triển khai các mô hình được huấn luyện trên GPU Nvidia lên chip Cambricon hơn so với chip Ascend của Huawei.
Sau nhiều năm thua lỗ, Cambricon bất ngờ lội ngược dòng năm 2025, ghi nhận lợi nhuận hơn 1 tỷ nhân dân tệ trong nửa đầu năm, doanh thu tăng 44 lần, cổ phiếu tăng vọt 130% chỉ trong tháng 8. Dù thị phần trong nước mới khoảng 3%, đà tăng trưởng này biến Cambricon thành "hiện tượng" của ngành bán dẫn Trung Quốc và là đối trọng đáng gờm của Huawei trong mảng chip AI.
Dù có 2 mô hình khác nhau nhưng cả 2 cái tên Huawei và Cambricon đều có chung mục tiêu là trở thành Nvidia mới của Trung Quốc.
Huawei tập trung vào huấn luyện mô hình lớn với các siêu cụm Atlas còn Cambricon lại mạnh ở triển khai thực tế cho doanh nghiệp và ứng dụng biên. Trên lý thuyết, hai hướng đi này có thể bổ trợ cho nhau, tạo nên một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh của Trung Quốc. Tuy nhiên trên thực tế, ranh giới giữa "huấn luyện" và "suy luận" đang mờ dần khi cả hai cùng bước vào phân khúc cao cấp, nơi Nvidia đang thống trị.
Trớ trêu thay, thách thức hiện nay nằm ở sự phân mảnh hệ sinh thái.
Cuộc đua này không chỉ dừng lại ở sức mạnh phần cứng. Yếu tố quyết định chính là cuộc chiến hệ sinh thái phần mềm. Nvidia thống trị thế giới AI nhờ CUDA, nền tảng mà các nhà phát triển toàn cầu đã dày công xây dựng. Để thách thức vị thế này, các công ty Trung Quốc cần phải thu hút được sự trung thành của cộng đồng nhà phát triển.
Huawei đặt cược vào MindSpore, một khung phát triển AI khép kín, tham vọng trở thành một CUDA nội địa. Ngược lại, Cambricon tập trung vào việc tinh chỉnh chuỗi công cụ suy luận của mình, nhằm đảm bảo sự chuyển đổi từ hệ sinh thái Nvidia sang chip Siyuan diễn ra mượt mà nhất có thể.
Sự phân mảnh này đang tạo ra rủi ro lớn nhất cho chiến lược tự chủ của Trung Quốc: xây dựng hai hệ sinh thái song song, không tương thích, không đủ lớn mạnh để thực sự đối đầu với gã khổng lồ Mỹ, khiến các nhà phát triển phải chọn phe, làm loãng nguồn lực và kéo lùi tham vọng hình thành một chuẩn chung cho AI Trung Quốc.
Gánh nặng
Từ góc nhìn chiến lược, Bắc Kinh đang phải đối mặt với bài toán nan giải: nên ủng hộ một nhà vô địch quốc gia hay nuôi dưỡng cạnh tranh nội địa? Cạnh tranh có thể thúc đẩy sáng tạo, nhưng nếu thiếu tính liên kết, nó có thể dẫn đến phân tán nguồn lực, lặp lại thất bại của ngành hệ điều hành di động Trung Quốc, nơi hàng chục nền tảng nội địa từng tồn tại, rồi cùng bị Android và iOS vượt qua.
Dù cả Huawei và Cambricon đều đạt tiến bộ kỹ thuật đáng kể, họ vẫn phụ thuộc vào TSMC cho sản xuất ở các nút tiến trình tiên tiến, vốn bị cấm xuất khẩu sang Trung Quốc. Điều này khiến các chip AI nội địa, dù mạnh mẽ, vẫn kém Nvidia về hiệu năng, năng lượng và khả năng tối ưu phần mềm. Trong khi đó, Nvidia không chỉ dẫn đầu về chip, mà còn thống trị về hệ sinh thái phần mềm, công cụ lập trình và cộng đồng toàn cầu, tạo ra "hào nước" mà đối thủ khó vượt qua.
Sự thúc đẩy từ Bắc Kinh nhằm loại bỏ chip Nvidia đã tạo ra một "cơn địa chấn" về thị phần. CEO Nvidia Jensen Huang gần đây đã tiết lộ rằng thị phần chip AI tiên tiến của hãng tại Trung Quốc đã giảm từ 95% xuống còn 0%, mở ra một khoảng trống thị trường béo bở.
Những dấu hiệu mới nhất cho thấy Cambricon đang là hãng hưởng lợi rõ ràng nhất. Trong nửa đầu năm 2025, công ty này đã báo cáo lợi nhuận ròng lần đầu tiên sau bảy năm thua lỗ, với doanh thu tăng trưởng tới hơn 43 lần, đưa định giá cổ phiếu lên mức kỷ lục.
Sự tăng trưởng này không chỉ đến từ nhu cầu thị trường mà còn từ sự can thiệp chính sách. Chính phủ đã chỉ đạo SMIC (nhà sản xuất chip nội địa lớn nhất) dành một phần công suất sản xuất chip 7nm đáng kể cho Cambricon, thay vì ưu tiên gần như tuyệt đối cho Huawei như trước. Hành động này cho thấy Bắc Kinh không muốn chỉ có một nhà vô địch duy nhất mà đang tìm kiếm sự cân bằng để thúc đẩy cạnh tranh và đổi mới.
Kết quả cuối cùng của cuộc đối đầu này có lẽ sẽ không phải là một "Nvidia của Trung Quốc," mà là hai phiên bản Nvidia. Một bên là Huawei, gã khổng lồ tích hợp được xem là trụ cột của chính sách quốc gia về đào tạo mô hình lớn, còn bên kia là Cambricon, chuyên gia sản xuất chip nhanh, linh hoạt hơn, được thị trường và các công ty công nghệ lớn ưa chuộng cho các ứng dụng suy luận.
Trong ngắn hạn, điều này có thể thúc đẩy đổi mới và đa dạng hóa nguồn cung. Thế nhưng về dài hạn, nếu không có sự hội tụ công nghệ và phần mềm, Trung Quốc có nguy cơ tự chia nhỏ hệ sinh thái của mình.
Mặc dù sự cạnh tranh này giúp đẩy nhanh tốc độ đổi mới nội địa và đảm bảo nguồn cung chip trong nước, nó cũng chứa đựng điểm yếu chiến lược. Sự phân mảnh của hệ sinh thái và sự tụt hậu về công nghệ sản xuất (vẫn bị kẹt ở nút 7nm) có thể ngăn Trung Quốc đạt được mục tiêu tối thượng: xây dựng một hệ sinh thái AI thống nhất, đủ mạnh mẽ để thay đổi cán cân quyền lực công nghệ toàn cầu.
Cuộc đua Huawei – Cambricon vì thế không chỉ là câu chuyện về ai nhanh hơn trong sản xuất chip AI, mà là phép thử cho khả năng của Trung Quốc trong việc thống nhất công nghệ, chính sách và tầm nhìn quốc gia. Bởi nếu không thể xây dựng một nền tảng chung, Trung Quốc có thể tạo ra những con chip mạnh mẽ nhưng vẫn mãi đứng ngoài cuộc chơi quyền lực của kỷ nguyên AI.
*Nguồn: Fortune, BI