Thành công được hỗ trợ bởi điện năng công nghiệp: Trung Quốc đạt độc lập trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Trước tám năm, câu chuyện của ZTE là bài học đắng lòng về dựa vào công nghệ nước ngoài. Vào ngày 16 tháng 4 năm 2018, lệnh cấm của Mỹ đã lập tức khiến hoạt động của công ty ngưng trệ, để lại một doanh nghiệp với 80 nghìn nhân viên và doanh thu hàng năm vượt quá một nghìn tỷ nhân dân tệ trong tình trạng tê liệt hoàn toàn. Hôm nay, sau tám năm, ngành công nghiệp kể câu chuyện hoàn toàn khác. Vào tháng 2 năm 2026, DeepSeek công bố mô hình đa phương tiện hoàn toàn dựa trên chip nội địa Trung Quốc, lần đầu tiên đạt giải pháp tích hợp độc lập khỏi NVIDIA. Sự chuyển đổi này không phải là ngẫu nhiên, mà là kết quả của chiến lược toàn diện kết hợp đổi mới trong thuật toán, chip và đặc biệt là: điện năng công nghiệp dồi dào.

Vượt qua phong tỏa: Từ độc quyền CUDA đến xây dựng tự thân

Vấn đề thực sự mà các công ty AI Trung Quốc gặp phải không chỉ là chip, mà còn là nền tảng CUDA của NVIDIA. Nền tảng này, ra mắt năm 2006, đã trở thành xương sống của ngành công nghiệp AI toàn cầu. Đến năm 2025, có 4,5 triệu nhà phát triển liên kết với nó, hơn 90% nhà phát triển AI toàn cầu hoạt động trong môi trường này.

Vấn đề cốt lõi là CUDA tạo ra một vòng tự gia tốc: càng nhiều người dùng, các công cụ và thư viện phát triển càng phong phú, thu hút thêm nhiều nhà phát triển. Theo thời gian, việc chuyển đổi sang CUDA trở thành một vấn đề đòi hỏi phải viết lại hàng chục năm kinh nghiệm và mã nguồn tích lũy.

Tuy nhiên, các lệnh cấm liên tiếp của Mỹ - ba đợt hạn chế từ 2022 đến 2024 - buộc các công ty Trung Quốc phải chọn con đường khó hơn. Họ chọn con đường gián tiếp, bắt đầu từ thuật toán chứ không phải chip.

Công thức mới: Cải tiến thuật toán và hiệu quả kinh tế

Từ cuối 2024 đến 2025, các công ty AI Trung Quốc đã áp dụng rộng rãi công nghệ mô hình chuyên gia hỗn hợp (MoE). Thay vì kích hoạt toàn bộ mô hình khổng lồ, nhiệm vụ được chia nhỏ giữa nhiều chuyên gia nhỏ, giảm đáng kể tiêu thụ tài nguyên.

DeepSeek V3 là ví dụ điển hình của phương pháp này: 671 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ (5,5%) trong quá trình suy luận. Chi phí huấn luyện: 5,576 triệu USD dùng 2048 đơn vị GPU H800 trong 58 ngày, so với 78 triệu USD của GPT-4.

Nhưng cuộc cách mạng thực sự nằm ở giá cả. Giá API của DeepSeek là 0,028 USD cho mỗi triệu ký tự đầu vào, so với 5 USD của GPT-4 và 15 USD của Claude Opus. Chênh lệch từ 25 đến 75 lần.

Sự khác biệt về hiệu quả kinh tế này không chỉ là con số; nó là sự chuyển đổi trong cấu trúc thị trường. Khi các ứng dụng AI chuyển từ hội thoại đơn giản sang các đại lý thông minh (tiêu thụ gấp 10 đến 100 lần ký tự), giá cả trở thành yếu tố chiến lược then chốt. Chỉ riêng tháng 2 năm 2026, việc sử dụng các mô hình Trung Quốc trên OpenRouter đã tăng 127% trong vòng ba tuần.

Chip nội địa: Bước nhảy từ suy luận sang huấn luyện

Nhưng giảm chi phí suy luận chỉ là chưa đủ. Thách thức thực sự là khả năng huấn luyện liên tục trên dữ liệu mới. Đây là lúc các chip nội địa bước vào cuộc chơi.

Năm 2025, một công ty Trung Quốc đã mở một dây chuyền sản xuất máy tính dài 148 mét tại một thành phố nhỏ để sản xuất máy chủ tính toán, dựa trên CPU Loongson 3C6000 và card đồ họa Taichu Yuanqi hoàn toàn nội địa. Công suất dự kiến: 100 nghìn đơn vị mỗi năm, với khoản đầu tư 1,1 tỷ nhân dân tệ.

Bước tiến quan trọng nhất là các chip này đã chuyển từ “khả năng suy luận” sang “khả năng huấn luyện”. Tháng 1 năm 2026, Zhipu AI ra mắt mô hình GLM-Image, mô hình tạo ảnh tiên tiến đầu tiên được huấn luyện hoàn toàn trên chip nội địa Trung Quốc. Tháng 2, mô hình “ngôi sao” lớn của Trung Quốc về liên lạc đã được huấn luyện trên kiến trúc tính toán nội địa gồm hàng chục nghìn đơn vị xử lý.

Đây là bước chuyển đổi mang tính đột phá: huấn luyện đòi hỏi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tính toán phức tạp, nâng cao yêu cầu về năng lực tính toán, băng thông và môi trường phần mềm gấp mười lần so với suy luận đơn thuần.

Vi xử lý Huawei Ascend trở thành xương sống của hệ thống này. Đến cuối 2025, số nhà phát triển môi trường Ascend vượt quá 4 triệu, có hơn 3000 đối tác và 43 mô hình chính đã được huấn luyện.

Nền tảng thực sự: Điện năng công nghiệp và ổn định địa chính trị

Nếu thuật toán là trí tuệ, chip là cơ bắp, thì điện năng công nghiệp chính là dòng máu nuôi dưỡng toàn bộ quá trình. Đây chính là lợi thế chiến lược lớn nhất của Trung Quốc.

Năm 2024, các trung tâm dữ liệu Mỹ tiêu thụ 183 TWh điện, chiếm 4% tổng tiêu thụ quốc gia. Dự kiến đến 2030, con số này sẽ nhân đôi lên 426 TWh, gần 12% tổng tiêu thụ. CEO của ARM dự đoán rằng các trung tâm dữ liệu AI sẽ tiêu thụ từ 20% đến 25% điện của Mỹ vào năm 2030.

Vấn đề là mạng lưới điện Mỹ đã quá tải. Khu vực PJM phía Đông đang thiếu công suất 6 GW. Mỹ dự báo khoảng cách công suất sẽ là 175 GW vào năm 2033, tương đương tiêu thụ cho 130 triệu hộ gia đình. Giá điện bán buôn tại các khu vực trung tâm trung tâm dữ liệu đã tăng 267% trong 5 năm.

Ngược lại, Trung Quốc có năng lực sản xuất điện gấp 2,5 lần Mỹ: 10,4 nghìn TWh mỗi năm so với 4,2 nghìn TWh. Quan trọng hơn, tiêu thụ điện gia đình chỉ chiếm 15% tổng tiêu thụ, trong khi ở Mỹ là 36%. Điều này có nghĩa là có nguồn năng lượng công nghiệp khổng lồ sẵn sàng khai thác.

Về giá cả, chi phí điện tại các khu vực tập trung các công ty AI Mỹ dao động từ 0,12 đến 0,15 USD mỗi kWh. Trong khi đó, điện công nghiệp ở Tây Trung Quốc chỉ khoảng 0,03 USD – bằng một phần tư đến một phần năm chi phí Mỹ.

Chênh lệch khổng lồ này giúp Trung Quốc xây dựng hạ tầng tính toán với chi phí cực thấp. ByteDance, Tencent, Baidu đều hướng tới mục tiêu tăng gấp đôi nhập khẩu máy chủ nội địa vào năm 2026. Tại Trung Quốc, tổng công suất tính toán thông minh đã đạt 1590 EFLOPS.

Mở rộng toàn cầu: Từ sản xuất sang xuất khẩu token

Trong khi Mỹ đối mặt với khủng hoảng điện, AI Trung Quốc đang mở rộng ra toàn cầu một cách âm thầm. Nhưng lần này, thứ được xuất khẩu không phải là sản phẩm hay nhà máy, mà là token – các đơn vị dữ liệu nhỏ mà các mô hình AI xử lý.

DeepSeek kể câu chuyện: 30,7% người dùng là Trung Quốc nội địa, 13,6% Ấn Độ, 6,9% Indonesia, 4,3% Mỹ. Hỗ trợ 37 ngôn ngữ và chiếm lĩnh các thị trường mới nổi như Brazil. 26 nghìn công ty toàn cầu có tài khoản, 3200 tổ chức đã triển khai phiên bản doanh nghiệp.

Tại chính Trung Quốc, DeepSeek chiếm 89% thị phần. Trong các quốc gia bị trừng phạt, thị phần của họ dao động từ 40% đến 60%. Chỉ riêng năm 2025, 58% các công ty AI mới toàn cầu đã tích hợp DeepSeek vào hệ thống công nghệ của họ.

Các thị trường mới nổi, bị thúc đẩy bởi nhu cầu hiệu quả kinh tế, đã chuyển sang các mô hình Trung Quốc. Đây là một khoảng trống cấu trúc cực kỳ hiếm có: một thị trường cần một giải pháp thay thế NVIDIA do áp lực địa chính trị.

Bài học từ Nhật Bản và con đường khác của Trung Quốc

Năm 1986, Nhật Bản ký thỏa thuận về bán dẫn với Mỹ. Kết quả là thảm họa: thị phần DRAM của Nhật giảm từ 80% xuống còn 10%. Đến 2017, Nhật chỉ còn chiếm 7% thị trường mạch tích hợp.

Điểm khác biệt then chốt là: Nhật Bản chỉ dừng lại ở việc trở thành nhà sản xuất tốt nhất trong một hệ sinh thái do bên ngoài kiểm soát. Họ chưa từng xây dựng một hệ sinh thái độc lập của riêng mình.

Trong khi đó, Trung Quốc chọn con đường khó khăn hơn nhưng bền vững hơn: từ tối ưu thuật toán, đến bước nhảy nội địa hóa chip từ suy luận sang huấn luyện, tích lũy 4 triệu nhà phát triển trong hệ sinh thái Ascend, rồi mở rộng ra thị trường toàn cầu qua token ở các thị trường mới nổi và quốc tế. Mỗi bước đều xây dựng một hệ thống công nghiệp độc lập mà Nhật Bản chưa từng có.

Giá phải trả và cuộc chiến thực sự

Ngày 27 tháng 2 năm 2026, ba công ty chip Trung Quốc đồng loạt công bố báo cáo hoạt động trong cùng ngày:

• Kimotech: doanh thu +453%, lần đầu có lợi nhuận hàng năm
• Moistech: doanh thu +243%, lỗ ròng 1 tỷ USD
• Moxtech: doanh thu +121%, lỗ ròng 800 triệu USD

Nửa là lửa, nửa là nước. Lửa là tham vọng quá lớn của thị trường. Khoảng trống 95% do NVIDIA để lại đang dần được lấp đầy bằng các con số nội địa.

Còn nước là chi phí khổng lồ để xây dựng hệ sinh thái – mỗi khoản lỗ là tiền thật phải bỏ ra: đầu tư R&D, hỗ trợ phần mềm, giờ kỹ sư cử đi giải quyết các vấn đề tương thích từng bước một. Không phải là do quản lý kém, mà là “thuế chiến tranh” cần thiết để xây dựng hệ sinh thái độc lập.

Ba báo cáo tài chính này ghi nhận hình ảnh chân thực nhất về cuộc chiến giành quyền lực tính toán – không phải chiến thắng cảm hứng mà là cuộc chiến khốc liệt trên tuyến đầu, máu đổ không ngừng.