Chip AI Mỹ vs Trung Quốc: Ai đang dẫn đầu cuộc đua phần cứng trí tuệ nhân tạo?

Cuộc đua phần cứng cho trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu hiện nay chủ yếu xoay quanh hai hệ sinh thái chip lớn: Mỹ và Trung Quốc. Mỹ đang dẫn đầu thị trường bộ gia tốc AI hiệu năng cao với các công ty như Nvidia, AMD và Google. Trong khi đó, Trung Quốc thúc đẩy các giải pháp thay thế nội địa thông qua Huawei, Biren và Cambricon.

Cả hai phía đều phát triển các AI accelerator chuyên dụng cho việc huấn luyện (training) và suy luận (inference) các mô hình lớn như LLM. Tuy nhiên, sự khác biệt không chỉ nằm ở sức mạnh tính toán mà còn ở băng thông bộ nhớ, công nghệ sản xuất chip, hệ sinh thái phần mềm và kiến trúc cụm máy chủ AI.

---

Những chip AI tiêu biểu trong cuộc cạnh tranh

Hoa Kỳ

• AMD Instinct MI325X
• Google TPU v6e (Trillium)

Trung Quốc

• Huawei Ascend 910 series (bao gồm 910C)
• Biren BR100 / BR104
• Cambricon MLU370‑X8

Các chip này chủ yếu được thiết kế cho trung tâm dữ liệu AI, nơi cần xử lý khối lượng tính toán cực lớn cho huấn luyện mô hình và dịch vụ AI quy mô toàn cầu.

---

Bảng so sánh tổng hợp các chip AI

Chip	Quốc gia / Công ty	Kiến trúc / tiến trình	Hiệu năng đỉnh	Bộ nhớ	Băng thông bộ nhớ	Điện năng	Điểm nổi bật
AMD Instinct MI325X	Mỹ / AMD	CDNA3 accelerator	~1.3 PFLOPS FP16 (≈2.6 PFLOPS FP8 với sparsity)	256GB HBM3E	~6 TB/s	~750–1000W	Dung lượng HBM rất lớn cho huấn luyện mô hình lớn.
Google TPU v6e (Trillium)	Mỹ / Google	TPU tùy biến	918 TFLOPs bf16	32GB HBM	~1.6 TB/s	Không công bố	Thiết kế cho cụm TPU pod tối đa 256 chip.
Huawei Ascend 910	Trung Quốc / Huawei	Da Vinci, ~7nm	~256 TFLOPS FP16	HBM	~1.2 TB/s	~350W	Chip AI chủ lực của Huawei ra mắt 2019.
Huawei Ascend 910C	Trung Quốc / Huawei	Chiplet (2 die 910B)	~800 TFLOPS FP16 (ước tính)	~96–128GB HBM	~3.2 TB/s	~310W	Hướng tới cạnh tranh GPU AI cao cấp.
Biren BR100	Trung Quốc / Biren	GPU dual‑die, TSMC 7nm CoWoS	256 TFLOPS FP32 / ~2048 TOPS INT8	64GB HBM2E	~2.3 TB/s	~550W	GPU chiplet ~77 tỷ transistor cho AI datacenter.
Biren BR104	Trung Quốc / Biren	GPU single‑die	~128 TFLOPS FP32	32GB HBM2E	~819 GB/s	~300W	Phiên bản PCIe chi phí thấp hơn.
Cambricon MLU370‑X8	Trung Quốc / Cambricon	MLUarch03, 7nm	24 TFLOPS FP32 / 96 TFLOPS FP16 / 256 TOPS INT8	48GB LPDDR5	~614 GB/s	~250W	Hỗ trợ cụm nhiều card qua MLU‑Link.

---

Kiến trúc và hiệu năng tính toán

Các bộ gia tốc AI của Mỹ hiện vẫn có lợi thế rõ rệt về thông số tính toán cao cấp.

• AMD MI325X đạt khoảng 1.3 PFLOPS FP16, một mức hiệu năng rất cao cho huấn luyện mô hình AI lớn.
• Google TPU v6e cung cấp 918 TFLOPs bf16 mỗi chip, được tối ưu cho tensor operations trong AI.

Trong khi đó, các chip Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách.

• Huawei Ascend 910C được ước tính đạt khoảng 800 TFLOPS FP16 với cấu trúc chiplet gồm hai die.
• Biren BR100 có thể đạt 256 TFLOPS FP32 và khoảng 2.048 TOPS INT8 cho các tác vụ AI và HPC.
• Cambricon MLU370‑X8 cung cấp 256 TOPS INT8 và 96 TFLOPS FP16 cho cả huấn luyện và suy luận.

---

Bộ nhớ và băng thông

Các mô hình AI hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào HBM (High Bandwidth Memory) để xử lý tensor kích thước lớn.

Một số điểm đáng chú ý:

• AMD MI325X có 256GB HBM3E và băng thông khoảng 6 TB/s, nằm trong nhóm cao nhất của ngành.
• TPU v6e sử dụng 32GB HBM với băng thông ~1.6 TB/s, nhưng được thiết kế để chạy theo cụm lớn.
• Huawei Ascend 910C đạt khoảng 3.2 TB/s băng thông bộ nhớ.
• Biren BR100 có 64GB HBM2E và khoảng 2.3 TB/s băng thông.

Băng thông cao đặc biệt quan trọng cho các phép toán ma trận trong huấn luyện LLM.

---

Kết nối và mở rộng cụm AI

Trong thực tế, các mô hình AI lớn không chạy trên một chip mà trên hàng trăm hoặc hàng nghìn accelerator.

• Google TPU v6e sử dụng mạng ICI (Inter‑Chip Interconnect) để tạo cụm TPU pod tối đa 256 chip.
• Cambricon MLU370‑X8 dùng MLU‑Link với băng thông khoảng 200GB/s giữa các card.
• Biren BR100 cũng hỗ trợ kết nối GPU‑to‑GPU tốc độ cao cho các cluster AI.

Điều này cho thấy kiến trúc hệ thống và mạng liên kết ngày càng quan trọng ngang với hiệu năng của từng chip riêng lẻ.

---

Công nghệ sản xuất và chuỗi cung ứng

Khả năng sản xuất bán dẫn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng và hiệu suất năng lượng.

• Biren BR100 được sản xuất trên quy trình 7nm của TSMC với đóng gói CoWoS tiên tiến.
• Ascend 910C sử dụng tiến trình 7nm‑class của SMIC, kết hợp các wafer trước thời kỳ hạn chế xuất khẩu.

Trong khi đó, các chip của Mỹ thường tận dụng chuỗi cung ứng bán dẫn tiên tiến toàn cầu, giúp tiếp cận các công nghệ sản xuất và đóng gói mới nhất.

---

Hệ sinh thái phần mềm

Trong lĩnh vực AI, phần mềm thường quan trọng không kém phần cứng.

• Chip Mỹ được hỗ trợ bởi các hệ sinh thái mạnh như CUDA (Nvidia), ROCm (AMD) và nền tảng TPU của Google.
• Huawei phát triển CANN (Compute Architecture for Neural Networks) để xây dựng hệ sinh thái AI nội địa cho Ascend.

Khả năng tích hợp với framework AI và nền tảng cloud thường quyết định việc doanh nghiệp lựa chọn phần cứng nào.

---

Cuộc đua chip AI đang cho thấy điều gì

Một số xu hướng nổi bật từ thế hệ chip hiện nay:

• Lợi thế hiệu năng: chip AI của Mỹ vẫn dẫn đầu về thông số compute và dung lượng bộ nhớ.
• Thay thế nội địa: Trung Quốc phát triển nhiều dòng chip như Ascend, Biren và Cambricon để giảm phụ thuộc vào công nghệ Mỹ.
• Cạnh tranh ở quy mô hệ thống: chiến thắng không chỉ đến từ một con chip, mà từ khả năng xây dựng các cụm AI hàng nghìn accelerator.

Vì vậy, cuộc cạnh tranh chip AI Mỹ–Trung không chỉ là cuộc đua về transistor hay TFLOPs. Nó còn là cuộc cạnh tranh về hệ sinh thái phần mềm, năng lực sản xuất bán dẫn và kiến trúc hạ tầng AI quy mô lớn.

Trong bối cảnh các mô hình AI tiếp tục tăng kích thước và nhu cầu tính toán, những yếu tố này sẽ quyết định nền tảng nào chiếm ưu thế trong tương lai.