Vì sao Nga muốn dùng chip Trung Quốc để chạy GigaChat

Ngoài ra, các quy định xuất khẩu của phương Tây yêu cầu phải có giấy phép — và thường bị từ chối mặc định — khi bán các linh kiện công nghệ cao như chất bán dẫn cho Nga.

Hệ quả là Nga gần như không thể mua hợp pháp các GPU tiên tiến từ các nhà cung cấp phương Tây như Nvidia. Đối với AI — lĩnh vực cần sức mạnh tính toán khổng lồ — đây là một nút thắt lớn.

Trung Quốc trở thành đối tác phần cứng khả thi nhất

Khi chuỗi cung ứng phương Tây gần như bị đóng lại, Trung Quốc trở thành một trong số ít quốc gia có thể cung cấp phần cứng AI ở quy mô lớn.

Chính phủ Nga cũng đã thúc đẩy hợp tác công nghệ sâu hơn với Trung Quốc nhằm giảm phụ thuộc vào hệ thống phương Tây.

Trong chuyến thăm Trung Quốc cùng Tổng thống Vladimir Putin, CEO Sberbank German Gref cho biết ngân hàng hy vọng sẽ dần sử dụng các vi mạch Trung Quốc để vận hành GigaChat, dù quá trình chuyển đổi vẫn đang diễn ra.

Đây là bước đi mang tính chiến lược cho cả hai bên:

• Nga có nguồn hạ tầng AI ngoài phương Tây.
• Trung Quốc mở rộng ảnh hưởng của hệ sinh thái chip và nền tảng AI của mình.

Tuy nhiên, mối quan hệ này không hoàn toàn cân bằng: Nga phụ thuộc nhiều vào nguồn sức mạnh tính toán từ bên ngoài, trong khi Trung Quốc vẫn đang đối mặt với những hạn chế riêng trong sản xuất chip tiên tiến.

Những chip Trung Quốc có thể chạy GigaChat

Sberbank chưa công bố chính thức loại chip nào sẽ được sử dụng. Nhưng các phân tích trong ngành thường nhắc đến dòng bộ gia tốc AI Ascend của Huawei như ứng viên hàng đầu.

Huawei đã nhanh chóng mở rộng sản xuất dòng chip này trong nỗ lực xây dựng hệ sinh thái phần cứng AI nội địa của Trung Quốc. Sản lượng bộ gia tốc Ascend 910C dự kiến đạt khoảng 600.000 chip vào năm 2026, và tổng sản lượng chip Ascend có thể đạt khoảng 1,6 triệu die trên toàn bộ dòng sản phẩm.

Kiến trúc Ascend được thiết kế để xử lý các tác vụ huấn luyện và suy luận AI tương tự GPU trung tâm dữ liệu của Nvidia.

Tuy vậy, nhu cầu khổng lồ ngay tại Trung Quốc — từ các công ty như ByteDance hay Alibaba — có thể khiến nguồn cung vẫn khan hiếm, khiến các khách hàng nước ngoài như Nga khó tiếp cận số lượng lớn.

So sánh chip Ascend với GPU Nvidia H200

Dù các nhà sản xuất chip Trung Quốc đang tiến bộ nhanh, phần lớn chuyên gia cho rằng họ vẫn đi sau các bộ gia tốc hàng đầu của phương Tây.

Ví dụ:

• GPU Nvidia H200 có khoảng 141 GB bộ nhớ HBM3e và băng thông bộ nhớ tới 4,8 TB/s, hỗ trợ huấn luyện và chạy các mô hình AI lớn với hiệu năng rất cao.
• Huawei Ascend 910C có hiệu năng và băng thông thấp hơn: khoảng 12.032 tổng hiệu năng xử lý so với 15.840 của H200, và 3,2 TB/s băng thông so với 4,8 TB/s.

Khoảng cách này không có nghĩa chip Trung Quốc không thể sử dụng. Các tổ chức có thể bù đắp bằng cách dùng nhiều GPU hơn hoặc triển khai tính toán phân tán. Tuy nhiên, để đạt hiệu năng tương đương thường phải dùng nhiều phần cứng hơn, tiêu thụ điện nhiều hơn và yêu cầu kỹ thuật phức tạp hơn.

GigaChat đang đứng ở đâu trong cuộc đua AI toàn cầu

Bản thân GigaChat là một họ mô hình khá mạnh, đặc biệt đối với các tác vụ tiếng Nga. Kiến trúc của hệ thống sử dụng mô hình mixture‑of‑experts với 47 tỷ tham số tổng và khoảng 13 tỷ tham số hoạt động, cho kết quả tốt trong các bài toán như toán học hoặc lập trình theo các benchmark nội bộ.

Tuy vậy, các so sánh độc lập cho thấy mô hình AI của Nga vẫn chưa đạt tới nhóm dẫn đầu toàn cầu.

Một số bảng xếp hạng đặt các mô hình hàng đầu từ OpenAI và Anthropic ở vị trí cao nhất, trong khi các mô hình Nga như GigaChat 2 Max đứng thấp hơn đáng kể trong các đánh giá so sánh.

Một số nhà phân tích cũng nhận xét rằng GigaChat vẫn đứng sau nhiều hệ thống từ Mỹ và Trung Quốc — bao gồm các dòng GPT, Claude và các mô hình mới của DeepSeek.

Trong thực tế, lợi thế chính của GigaChat là tối ưu hóa cho thị trường nội địa, đặc biệt là các ứng dụng tiếng Nga và doanh nghiệp trong nước.

Điều này nói gì về quan hệ công nghệ Nga – Trung

Kế hoạch chip của Sberbank phản ánh xu hướng địa chính trị đang định hình lại ngành AI.

Ba động lực lớn đang xuất hiện:

• Tái cấu trúc chuỗi cung ứng vì trừng phạt: Nga buộc phải dựa vào các nhà cung cấp ngoài phương Tây.
• Trung Quốc thúc đẩy tự chủ bán dẫn: các hạn chế xuất khẩu đã thúc đẩy đầu tư vào chip AI nội địa.
• Hình thành các khối công nghệ: hạ tầng AI toàn cầu có xu hướng tách thành hệ sinh thái phương Tây và hệ sinh thái xoay quanh Trung Quốc.

Tuy nhiên, sự hợp tác này cũng có giới hạn. Chip AI tiên tiến nhất của Trung Quốc vẫn kém phần cứng hàng đầu của Nvidia, và nhu cầu nội địa đã chiếm phần lớn nguồn cung.

Vì vậy, đối với Nga, công nghệ Trung Quốc hiện tại không hẳn là giải pháp thay thế hoàn hảo — mà là một lối đi bắt buộc trong bối cảnh bị hạn chế tiếp cận công nghệ phương Tây.

Kết luận

Kế hoạch dùng chip Trung Quốc cho GigaChat cho thấy cách địa chính trị đang tác động trực tiếp đến sự phát triển AI.

Các lệnh trừng phạt đã gần như cắt Nga khỏi chuỗi cung ứng bán dẫn phương Tây, buộc nước này chuyển sang phần cứng Trung Quốc như dòng Ascend của Huawei. Những con chip này cho phép Nga tiếp tục phát triển AI, nhưng vẫn còn khoảng cách đáng kể so với GPU hàng đầu của Nvidia.

Kết quả là quan hệ công nghệ Nga – Trung trở nên chặt chẽ hơn, nhưng sự hợp tác này vẫn bị giới hạn bởi năng lực sản xuất chip tiên tiến và nhu cầu nội địa rất lớn của Trung Quốc.