Jensen Huang, CEO NVIDIA, vừa có phát ngôn gây xôn xao dư luận khi tuyên bố chip AI tùy chỉnh (ASIC) sẽ bị “tuyệt diệt”. Liệu lời khẳng định này có cơ sở? Và quan trọng hơn, NVIDIA có thể duy trì vị thế độc tôn trong bối cảnh các “ông lớn” công nghệ Việt Nam đang rục rịch đầu tư vào AI?
NVIDIA tự tin vào sự thống trị, nhưng ASIC liệu có “tuyệt diệt”?
Phát biểu của Jensen Huang tại hội nghị GTC Paris 2025 không chỉ thể hiện sự tự tin mà còn mang đậm tính khiêu khích. Ông cho rằng, việc các công ty khác phát triển chip AI tùy chỉnh là vô nghĩa, bởi NVIDIA đã làm tốt hơn. Lập luận này dựa trên nền tảng vững chắc: NVIDIA đã xây dựng một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm hoàn chỉnh, bao gồm thư viện CUDA, các công cụ phát triển chuyên biệt, và kinh nghiệm tích lũy hàng thập kỷ.
Tuy nhiên, liệu sự thống trị này có thực sự bất khả xâm phạm? Thực tế cho thấy, nhiều “gã khổng lồ” công nghệ trên thế giới như Google, Microsoft, Amazon, và OpenAI đang dốc sức vào việc phát triển chip ASIC. Microsoft đã giới thiệu chip Maia, Amazon có dòng Graviton. Động lực của họ rất rõ ràng: chip tùy chỉnh được thiết kế riêng cho các tác vụ cụ thể có thể mang lại hiệu suất vượt trội và quan trọng hơn là giảm sự phụ thuộc vào NVIDIA.
Thị trường AI tại Việt Nam đang chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ. Theo báo cáo của Google, Temasek và Bain & Company, nền kinh tế số Việt Nam dự kiến đạt 49 tỷ USD vào năm 2025 và có thể vượt 220 tỷ USD vào năm 2030, trong đó AI đóng vai trò then chốt. Các doanh nghiệp Việt Nam từ lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bán lẻ đến sản xuất đều đang tích cực ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra các sản phẩm, dịch vụ mới.
Tuy nhiên, việc triển khai AI tại Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức. Một trong số đó là sự phụ thuộc vào các giải pháp AI từ nước ngoài, đặc biệt là phần cứng. Hầu hết các doanh nghiệp Việt Nam đều sử dụng chip GPU của NVIDIA để huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Điều này tạo ra sự phụ thuộc về công nghệ và chi phí, đồng thời hạn chế khả năng tùy biến và tối ưu hóa giải pháp AI cho các nhu cầu cụ thể của thị trường Việt Nam.
Ví dụ về ứng dụng AI tại Việt Nam
- Ngân hàng: Các ngân hàng Việt Nam đang sử dụng AI để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng, và cung cấp các dịch vụ khách hàng cá nhân hóa. Ví dụ, VPBank sử dụng AI để tự động hóa quy trình phê duyệt hồ sơ vay, giúp giảm thời gian xử lý và tăng hiệu quả.
- Bán lẻ: Các nhà bán lẻ sử dụng AI để dự đoán nhu cầu của khách hàng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, và cung cấp các chương trình khuyến mãi phù hợp. Ví dụ, VinCommerce sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng và dự đoán lượng hàng cần thiết cho từng cửa hàng, giúp giảm lãng phí và tăng doanh thu.
- Sản xuất: Các nhà máy sử dụng AI để giám sát chất lượng sản phẩm, dự đoán lỗi máy móc, và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Ví dụ, Samsung Electronics Việt Nam sử dụng AI để kiểm tra chất lượng màn hình điện thoại, giúp giảm tỷ lệ lỗi và nâng cao chất lượng sản phẩm.
Câu hỏi đặt ra là liệu các tập đoàn công nghệ lớn của Việt Nam như Viettel, FPT, Vingroup có thể hoặc có ý định theo đuổi con đường phát triển chip AI tùy chỉnh hay không?
Xét về tiềm lực tài chính và nguồn lực kỹ thuật, các tập đoàn này hoàn toàn có khả năng. Viettel đã khẳng định vị thế trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực viễn thông và quốc phòng. FPT có bề dày kinh nghiệm trong lĩnh vực phần mềm và dịch vụ công nghệ thông tin, đồng thời đang đầu tư mạnh vào AI. Vingroup cũng đang mở rộng sang lĩnh vực công nghệ với VinAI Research.
Tuy nhiên, việc phát triển chip AI tùy chỉnh đòi hỏi nguồn vốn đầu tư khổng lồ, thời gian nghiên cứu và phát triển kéo dài, và đội ngũ chuyên gia kỹ thuật trình độ cao. Ngoài ra, còn phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ các nhà sản xuất chip hàng đầu thế giới như NVIDIA, Intel, AMD.
Bài học kinh nghiệm từ quốc tế
Nhìn lại kinh nghiệm của các công ty công nghệ trên thế giới, không phải ai cũng thành công trong việc phát triển chip AI tùy chỉnh. Google đã phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc triển khai chip TPU của mình. Microsoft cũng đang trong giai đoạn đầu của việc phát triển chip Maia. Điều này cho thấy, việc phát triển chip AI tùy chỉnh là một con đường đầy chông gai và không dành cho tất cả mọi người.
Cơ hội hợp tác quốc tế
Một hướng đi tiềm năng cho các doanh nghiệp Việt Nam là hợp tác với các công ty nước ngoài có kinh nghiệm trong lĩnh vực thiết kế và sản xuất chip. Ví dụ, có thể hợp tác với các công ty Đài Loan, Hàn Quốc, hoặc Nhật Bản để phát triển chip AI tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể tại thị trường Việt Nam.
Chip AI và bài toán “tự chủ công nghệ” cho Việt Nam
Sự phụ thuộc vào chip AI của NVIDIA đặt ra bài toán “tự chủ công nghệ” cho Việt Nam. Việc phát triển chip AI tùy chỉnh có thể giúp Việt Nam giảm sự phụ thuộc vào nước ngoài, tăng cường năng lực cạnh tranh trong lĩnh vực AI, và tạo ra các sản phẩm, dịch vụ AI phù hợp với nhu cầu của thị trường Việt Nam.
Tuy nhiên, cần phải có một chiến lược dài hạn và bài bản, với sự hỗ trợ từ nhà nước, sự tham gia của các doanh nghiệp, và sự hợp tác của các trường đại học, viện nghiên cứu. Cần tập trung vào các lĩnh vực có lợi thế cạnh tranh, như AI cho nông nghiệp, AI cho y tế, AI cho giao thông thông minh. Đồng thời, cần đầu tư vào đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực thiết kế và sản xuất chip.
Hướng đi nào cho Chip AI tại Việt Nam: Chấp nhận thực tế hay “vùng lên”?
Việc NVIDIA thống trị thị trường chip AI toàn cầu là một thực tế không thể phủ nhận. Jensen Huang có lý do để tự tin vào vị thế của mình. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của các chip AI tùy chỉnh từ các “ông lớn” công nghệ trên thế giới cho thấy một xu hướng tất yếu: các công ty muốn kiểm soát tốt hơn giải pháp AI của mình, và chip AI tùy chỉnh là một phần quan trọng trong chiến lược đó.
Với Việt Nam, việc phát triển chip AI tùy chỉnh là một bài toán khó, nhưng không phải là không thể. Quan trọng là cần có một tầm nhìn chiến lược, một kế hoạch hành động cụ thể, và sự quyết tâm cao độ. Dù lựa chọn con đường nào, Việt Nam cần phải chủ động nắm bắt cơ hội từ cuộc cách mạng AI, để không bị tụt hậu so với các nước khác trong khu vực và trên thế giới. Thay vì chỉ chấp nhận thực tế, Việt Nam cần tìm cách “vùng lên”, tạo ra giá trị riêng và khẳng định vị thế trên bản đồ công nghệ thế giới.
