Viện nghiên cứu AI: Năng lực tính toán AI của Huawei vẫn kém xa Nvidia

Tư Tề Tông
•
Thứ Hai, 07/09/2026

Viện nghiên cứu Epoch AI ngày 4/9 công bố báo cáo chuyên đề so sánh chip của Huawei và Nvidia. Kết luận chính của báo cáo là các biện pháp kiểm soát xuất khẩu khiến Huawei gần như không có khả năng bắt kịp Nvidia vào năm 2030. Nếu Huawei không thể tiếp cận nguồn chip nhớ ở nước ngoài, năng lực tính toán AI của hãng vào năm 2028 có thể chỉ bằng khoảng 1% Nvidia.

Viện nghiên cứu AI Epoch AI công bố báo cáo ngày 4/9, so sánh chip của Huawei và Nvidia. (Ảnh minh họa AI)

Báo cáo mang tên “Huawei có thể bắt kịp Nvidia vào năm 2030?” (Will Huawei catch up to Nvidia by 2030?) cho rằng Huawei hiện tụt lại phía sau Nvidia ở cả hiệu năng mỗi chip và sản lượng chip.

Epoch AI ước tính năng lực tính toán AI của Huawei trong năm 2026 sẽ chưa bằng 4% Nvidia. Nếu không tiếp cận được bộ nhớ băng thông cao (HBM) từ nước ngoài, tỷ lệ này có thể giảm xuống khoảng 1% vào năm 2028.

Báo cáo tập trung vào hai yếu tố khi so sánh Huawei và Nvidia. Thứ nhất là hiệu năng của từng chip, tức tốc độ xử lý của một chip. Thứ hai là sản lượng chip, trong đó nguồn cung HBM được xem là yếu tố quan trọng hạn chế khả năng sản xuất của Huawei.

Theo Epoch AI, Huawei đang thua Nvidia ở cả hai phương diện. Khi cộng dồn hai bất lợi này, tổng năng lực tính toán AI mà Huawei có thể cung cấp thấp hơn rất nhiều so với Nvidia.

Khoảng cách hiện tại giữa Huawei và Nvidia

Ascend 950DT là một trong những chip AI Ascend thế hệ mới và mạnh nhất của Huawei hiện nay. Phân tích của Epoch AI cho thấy khi thực hiện các phép tính AI ở chuẩn FP8 (số dấu phẩy động 8 bit), thông lượng tính toán lý thuyết của Ascend 950DT chỉ bằng khoảng một nửa Nvidia H100. H100 là chip dành cho trung tâm dữ liệu được Nvidia ra mắt năm 2022.

Nếu chỉ xét “năng lực tính toán tối đa trên lý thuyết” theo thông số kỹ thuật, Nvidia B300 có năng lực khoảng 6,75 lần Ascend 950DT của Huawei.

B300 thuộc dòng chip tăng tốc AI dành cho trung tâm dữ liệu Blackwell Ultra thế hệ mới của Nvidia, chủ yếu phục vụ huấn luyện và suy luận các mô hình AI quy mô lớn.

Theo báo cáo, hiệu năng chip của Huawei hiện chậm hơn Nvidia khoảng 4 năm. Đến năm 2030, khoảng cách này vẫn có thể ở mức 3-4 năm.

Nếu Huawei chỉ có thể sử dụng HBM sản xuất trong nước, năng lực tính toán AI của hãng vào năm 2028 có thể vẫn chỉ bằng khoảng 1% Nvidia.

Ngay cả trong trường hợp Huawei tìm cách tiếp cận HBM từ nước ngoài thông qua các kênh buôn lậu, giả định lượng HBM có được gấp 10 lần nguồn cung trong nước, năng lực tính toán của Huawei vào năm 2028 cũng chỉ đạt khoảng 11% Nvidia.

Chiến lược của Huawei chưa thể giải quyết toàn bộ vấn đề

Một trong những chiến lược có tính cạnh tranh của Huawei hiện nay là kết nối nhiều chip AI hơn, sử dụng phương thức xếp chồng logic và mở rộng quy mô hệ thống để bù đắp hạn chế về hiệu năng của từng chip.

Tuy nhiên, Epoch AI cho rằng cách làm này không thể hoàn toàn xóa bỏ khoảng cách về hiệu năng giữa từng chip của Huawei và Nvidia.

Khi số lượng chip được kết nối trong một hệ thống tăng mạnh, việc liên lạc giữa các chip trở nên phức tạp hơn. Vị trí của từng chip trong mạng lưới cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu năng thực tế, đòi hỏi phần mềm mạnh hơn để điều phối và tối ưu.

Việc kết nối một số lượng lớn chip còn kéo theo chi phí liên lạc, mức tiêu thụ điện, độ phức tạp của hệ thống và các vấn đề về độ tin cậy.

Hiện một trong những điểm nghẽn lớn nhất của Huawei là không có đủ HBM để sản xuất chip. Trung Quốc hiện chủ yếu dựa vào CXMT và Wuhan XMC để sản xuất HBM, nhưng công nghệ và năng lực sản xuất HBM của Trung Quốc vẫn đi sau nguồn HBM mà Nvidia sử dụng.

Nvidia hiện mua HBM từ các nhà sản xuất như SK hynix, Samsung và Micron.

Epoch AI cho rằng đến năm 2028, điểm nghẽn lớn nhất của Huawei có thể dần chuyển từ “không có đủ HBM” sang “hiệu năng mỗi chip chưa đủ mạnh”.

Khó khăn trong việc thu hẹp khoảng cách

Về công nghệ sản xuất chip, Huawei chủ yếu phụ thuộc vào SMIC. Epoch AI nhận định công nghệ sản xuất tiên tiến mà SMIC đang sản xuất hàng loạt hiện ở mức N+3, tương đương khoảng 7 nanomet, trong khi TSMC đã phát triển các công nghệ tiên tiến hơn như 3 nanomet và A16, tương đương khoảng 1,6 nanomet.

Báo cáo ước tính mật độ transistor của các tiến trình tiên tiến của TSMC cao khoảng gấp đôi SMIC. Mật độ transistor càng cao thì khả năng tính toán càng lớn, mức tiêu thụ điện càng thấp và chip có thể được chế tạo nhỏ hơn với cùng mức hiệu năng.

Theo đó, Nvidia có lợi thế công nghệ lớn hơn cả về thiết kế lẫn sản xuất chip. Ngoài việc sử dụng các tiến trình tiên tiến hơn của TSMC, Nvidia còn có thể kết hợp kích thước chip lớn hơn, nhiều die hơn, công nghệ xếp chồng logic 3D tiên tiến, HBM hiệu năng cao hơn và công nghệ đóng gói tiên tiến để liên tục nâng cao năng lực tính toán của từng chip AI.

Trong khi đó, Huawei bị hạn chế về tiến trình sản xuất tiên tiến, nguồn cung HBM và một số thiết bị sản xuất tiên tiến. Ngay cả khi sử dụng chip kích thước lớn và công nghệ đóng gói nhiều chip để cải thiện hiệu năng, Huawei vẫn khó thu hẹp hoàn toàn khoảng cách về hiệu năng từng chip với Nvidia. Theo báo cáo, khoảng cách này có thể còn gia tăng theo thời gian.

Huawei cũng đặt kỳ vọng vào công nghệ xếp chồng 3D LogicFolding. Công nghệ này xếp chồng các chip logic theo chiều dọc, nhằm tăng mật độ transistor trên mỗi đơn vị diện tích và cải thiện hiệu năng chip AI Ascend trong điều kiện không thể tiếp cận các tiến trình sản xuất tiên tiến nhất.

Tuy nhiên, theo phân tích của Epoch AI, LogicFolding dự kiến chỉ được ứng dụng lần đầu trên chip Ascend vào năm 2030, với Ascend 990.

Trong khi đó, Nvidia dự kiến ra mắt chip Feynman vào năm 2028 và có thể áp dụng công nghệ xếp chồng logic 3D trên tiến trình A16 của TSMC.

Vì vậy, báo cáo đặt câu hỏi liệu Huawei có thể sử dụng công nghệ xếp chồng 3D để bù đắp hạn chế về tiến trình sản xuất và thu hẹp khoảng cách với Nvidia hay không.

Về Epoch AI

Epoch AI chính thức được thành lập vào tháng 4/2022, là một tổ chức nghiên cứu độc lập, phi lợi nhuận tập trung vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Tổ chức này chủ yếu sử dụng dữ liệu để theo dõi năng lực của các mô hình AI, năng lực tính toán, chip, trung tâm dữ liệu và xu hướng phát triển của ngành AI.

Dù mới hoạt động hơn 4 năm, Epoch AI đã được biết đến trong giới nghiên cứu, đặc biệt ở các lĩnh vực định lượng như năng lực tính toán AI, quy mô mô hình, nguồn cung phần cứng và xu hướng phát triển AI.

Các nghiên cứu của Epoch AI được nhiều tổ chức nghiên cứu và hoạch định chính sách sử dụng hoặc tham khảo, trong đó có Viện Nghiên cứu AI Lấy Con người làm Trung tâm (Stanford HAI) thuộc Đại học Stanford, Chính phủ Anh, Google DeepMind và OpenAI.