Alibaba và China Telecom triển khai cụm AI 10.000 chip nội địa tại Thiều Quan

Một cụm AI “thuần nội địa” giữa cuộc đua chip Mỹ - Trung

Ngày 8 tháng 4 năm 2026, Alibaba Cloud và China Telecom công bố triển khai một cụm điện toán AI tại thành phố Thiều Quan, tỉnh Quảng Đông, miền nam Trung Quốc. Hệ thống ban đầu gồm 10.000 chip tăng tốc Zhenwu do T-Head—bộ phận thiết kế bán dẫn của Alibaba—phát triển. Đây được mô tả là một trong những lần triển khai Zhenwu ở quy mô lớn đầu tiên tại khu vực Vịnh Lớn Quảng Đông - Hong Kong - Macao. 813

Cụm máy được thiết kế cho cả huấn luyện lẫn suy luận AI, tức vừa dùng để xây dựng mô hình vừa vận hành mô hình sau khi hoàn tất. Các báo cáo cho biết hệ thống có thể xử lý những mô hình với hàng trăm tỷ tham số. Kiến trúc mạng có độ trễ khoảng 4 micro giây, giúp 10.000 chip phối hợp như một hệ thống thống nhất. 2

China Telecom vận hành, Alibaba cung cấp công nghệ

Dù thường được gọi là “trung tâm dữ liệu AI của Alibaba”, dự án này không nên được hiểu là một cơ sở chỉ do Alibaba sở hữu và điều hành. Các nguồn tin hiện có cho biết China Telecom là đơn vị sở hữu và vận hành cơ sở, trong khi Alibaba cung cấp bộ tăng tốc Zhenwu và Alibaba Cloud đóng góp nền tảng điện toán đám mây, phần mềm cùng hệ sinh thái AI. 5

Cấu trúc này giống một hạ tầng viễn thông - điện toán do China Telecom vận hành, xây dựng trên công nghệ của Alibaba. Mô hình hợp tác có thể giúp năng lực tính toán được cung cấp cho nhiều khách hàng doanh nghiệp và cơ quan công, thay vì chỉ phục vụ các sản phẩm nội bộ của Alibaba.

Từ 10.000 lên 100.000 chip: điều gì có thể thay đổi?

Alibaba và China Telecom được cho là có kế hoạch mở rộng cụm máy lên tới 100.000 chip khi nhu cầu tăng. 81114 Nếu thực hiện, đây sẽ là một nền tảng điện toán dùng chung lớn hơn đáng kể, có khả năng phục vụ nhiều loại tác vụ AI chuyên sâu.

Các lĩnh vực tiềm năng gồm:

• phân tích ảnh y khoa và nghiên cứu thuốc;
• khám phá, mô phỏng vật liệu mới;
• tối ưu hóa dây chuyền và hoạt động công nghiệp;
• dịch vụ AI cho chính phủ và khu vực công;
• huấn luyện, tinh chỉnh và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn.

Đây là những nhóm ứng dụng phù hợp với một cụm máy quy mô lớn, nhưng hiện chưa có đủ bằng chứng công khai để khẳng định những khách hàng cụ thể nào đã ký hợp đồng sử dụng cơ sở này.

Vì sao Alibaba muốn tự thiết kế chip?

Lợi ích lớn nhất của Zhenwu không chỉ nằm ở việc thay thế một số GPU nhập khẩu. Khi tự phát triển bộ tăng tốc, Alibaba có thể phối hợp tối ưu toàn bộ chuỗi công nghệ—từ chip, bộ nhớ, mạng kết nối và nhân tính toán cho mô hình đến phần mềm đám mây, cơ chế lập lịch cụm máy và cách triển khai Qwen.

Mức độ kiểm soát này có thể giúp công ty:

• giảm phụ thuộc vào lộ trình sản phẩm và nguồn cung của Nvidia;
• điều chỉnh chip cho các tác vụ huấn luyện hoặc suy luận cụ thể;
• kiểm soát tốt hơn thông lượng và chi phí trên mỗi tác vụ;
• xây dựng một nền tảng phần cứng nhất quán để mở rộng dịch vụ đám mây;
• tích lũy kinh nghiệm triển khai, công cụ phần mềm và dữ liệu vận hành trong nước.

Đây là điểm đặc biệt quan trọng khi Mỹ siết xuất khẩu các chip AI tiên tiến và công nghệ liên quan sang Trung Quốc. Tuy nhiên, việc sử dụng chip nội địa không tự động chứng minh Zhenwu đạt hiệu năng ngang những bộ tăng tốc AI tiên tiến nhất của Nvidia. Các benchmark so sánh độc lập hiện chưa đủ để đưa ra kết luận như vậy.

Một mắt xích trong chiến lược tự chủ bán dẫn của Trung Quốc

Cụm Thiều Quan cho thấy cuộc cạnh tranh AI không chỉ diễn ra ở chatbot hay mô hình nền tảng. Trung Quốc cũng cần một hệ sinh thái hoàn chỉnh gồm chip, máy chủ, mạng tốc độ cao, trung tâm dữ liệu, phần mềm và khách hàng đủ lớn để tạo ra nhu cầu ổn định.

Vì vậy, ý nghĩa của dự án không chỉ là thay một loại chip nhập khẩu bằng chip do Trung Quốc thiết kế. Việc đưa Zhenwu vào vận hành trên quy mô 10.000 chip còn tạo ra thị trường, kinh nghiệm triển khai thực tế, công cụ phát triển và lượng phần cứng được lắp đặt—những yếu tố cần thiết để thúc đẩy mục tiêu tự chủ bán dẫn. 13

Qwen hưởng lợi thế nào từ hạ tầng này?

Qwen, ban đầu mang tên Tongyi Qianwen, là họ mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình đa phương thức của Alibaba Cloud. Dịch vụ này bắt đầu với bản beta vào tháng 4 năm 2023 và được mở cho công chúng tại Trung Quốc vào tháng 9 năm 2023. 25

Các mô hình Qwen đời đầu thường được mô tả là dựa trên hoặc phát triển gần với kiến trúc dòng Llama của Meta. Về sau, Alibaba đã tiến tới các thiết kế riêng gồm mô hình dense, mô hình đa phương thức và kiến trúc mixture-of-experts (MoE), trong đó chỉ một phần chuyên gia được kích hoạt cho mỗi yêu cầu.

Alibaba ra mắt Qwen3.6-Plus vào tháng 4 năm 2026, định vị đây là mô hình được cung cấp qua dịch vụ đám mây, tập trung vào lập trình tác vụ, nhận thức đa phương thức và suy luận. Alibaba cũng công bố cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, hữu ích cho việc phân tích kho mã lớn hoặc các quy trình cần truy xuất nhiều tài liệu. 714

Cụm từ “tối ưu cho RAG” nên được hiểu là mô tả về nhóm workload hoặc trường hợp sử dụng, không phải bằng chứng cho thấy mô hình nền tảng chỉ được thiết kế riêng cho retrieval-augmented generation—phương pháp kết hợp mô hình với dữ liệu được truy xuất từ kho tài liệu bên ngoài.

Một điểm cần уточ rõ về chữ “mới nhất”: Qwen3.6-Plus từng được giới thiệu là phiên bản flagship mới nhất tại thời điểm ra mắt, nhưng trang mô hình hiện tại của Alibaba đã liệt kê cả Qwen3.7-Plus. Do đó, không nên gọi Qwen3.6-Plus là phiên bản mới nhất nếu không nêu rõ mốc thời gian. 11

Alibaba đang xây cả “đống công nghệ”, không chỉ một mô hình

Sự kết hợp giữa trung tâm dữ liệu Thiều Quan và Qwen cho thấy Alibaba muốn cạnh tranh trên toàn bộ ngăn xếp AI: mô hình, dịch vụ đám mây, vận hành trung tâm dữ liệu và chip bán dẫn. Đây là chiến lược khác với việc chỉ tập trung phát triển một mô hình nền tảng rồi phụ thuộc vào phần cứng do bên khác cung cấp.

Trong cuộc cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ, quyền tiếp cận chuỗi cung ứng phần cứng có thể quan trọng không kém chất lượng mô hình. Với Zhenwu, Alibaba chưa loại bỏ được khoảng cách công nghệ với các chip AI tiên tiến nhất, nhưng đang tìm cách kiểm soát nhiều hơn các yếu tố quyết định khả năng triển khai: nguồn cung, chi phí, hiệu năng, phần mềm và tốc độ mở rộng.