Hồ Tình Ba (何庭波), ủy viên Ban lãnh đạo Tập đoàn Huawei và người phụ trách mảng kinh doanh bán dẫn, cho biết tại Hội nghị quốc tế IEEE Circuits and Systems tổ chức vào ngày 26/5, ông đã công bố kiến trúc chip “Tau (τ) scaling” và “LogicFolding”. Huawei khẳng định có thể đạt mức tăng 55% mật độ transistor và tăng hiệu quả tiêu thụ điện năng 41% mà không cần phụ thuộc thiết bị quang khắc EUV (cực tím). Mục tiêu là đến năm 2031, đạt mật độ transistor tương đương quy trình 1,4nm.
Logic kỹ thuật của định luật Tau scaling: từ thu nhỏ hình học đến tối ưu thời gian
Cốt lõi đổi mới của định luật Tau scaling nằm ở việc thay đổi lộ trình kỹ thuật: trong khi định luật Moore truyền thống (Moore's Law) dựa vào việc thu nhỏ kích thước hình học vật lý của transistor (cần công nghệ quang khắc tiên tiến hơn), thì Tau scaling lại tập trung vào tối ưu hóa tín hiệu theo “miền thời gian”, bằng cách giảm tải điện trở và điện dung mà tín hiệu truyền qua để nâng mật độ transistor tương đương, từ đó tránh sự phụ thuộc vào các máy quang khắc tiên tiến hơn.
LogicFolding là kiến trúc thực thi vật lý của định luật Tau scaling. Nó gấp và xếp chồng mạch logic thành một khung hai lớp, rút ngắn chiều dài các liên kết nội bộ, qua đó vừa nâng cao hiệu quả tiêu hao điện năng vừa tăng mật độ transistor. Các mục tiêu định lượng do Huawei công bố: tăng 55% mật độ transistor, tăng 41% hiệu quả tiêu thụ điện năng; đến năm 2026, mật độ transistor trên chip Kirin đạt 238 MTr/mm². Đáng chú ý, các con số này đều xuất phát từ tuyên bố nội bộ của Huawei, chưa được kiểm chứng độc lập bằng các bài đo chuẩn của bên thứ ba.
Các lợi thế cạnh tranh của Nvidia đã được xác nhận và thách thức còn bỏ ngỏ
Các lợi thế cạnh tranh của Nvidia đã được xác nhận: hệ sinh thái phần mềm CUDA hiện là chuẩn trong huấn luyện mô hình AI của ngành, khiến chi phí chuyển đổi của nhà phát triển cực cao; việc hợp tác sản xuất 3nm của TSMC đảm bảo hiệu năng phần cứng tiên tiến nhất hiện nay; kế hoạch triển khai quy mô lớn CPU Vera của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn như Oracle Cloud Infrastructure đã được xác nhận; nhà phân tích J Stern Chris Rossbach cho biết: “Nhà sản xuất chip này dẫn đầu trong lĩnh vực AI là không ai sánh kịp, bởi khác với các đối thủ cạnh tranh đang thiếu nguồn lực tài chính, họ có đủ điều kiện để vượt qua họ.”
Các thách thức đã biết mà Huawei vẫn phải giải quyết: thiếu kết quả đo chuẩn độc lập để xác thực hiệu năng trong môi trường huấn luyện AI quy mô lớn; việc mở rộng sản xuất theo tỷ lệ đạt tiêu chuẩn (Yield Rate) vẫn chưa chắc chắn; xác thực ở cấp hệ thống cho quản lý tản nhiệt, hiệu suất nguồn điện và phương án tích hợp bộ nhớ còn thiếu; mốc thời gian tích hợp chip AI của Hãng Thượng Đằng (昇騰) là năm 2030, còn cách hiện tại 4 năm.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao định luật Tau scaling có thể vượt qua rào cản kỹ thuật của quang khắc EUV?
EUV (quang khắc cực tím) là thiết bị cần thiết hiện nay để sản xuất các chip tiên tiến dưới 7nm, do ASML của Hà Lan độc quyền cung cấp; lệnh trừng phạt của Mỹ đã ngăn Huawei kể từ năm 2019 tiếp cận các thiết bị như vậy. Điểm mấu chốt của định luật Tau scaling là nó không nâng hiệu năng bằng cách thu nhỏ kích thước vật lý của transistor (đòi hỏi công nghệ quang khắc bước sóng ngắn hơn), mà nâng hiệu suất truyền tín hiệu và mật độ transistor tương đương thông qua xếp chồng theo chiều thẳng đứng (3D Stacking) và rút ngắn liên kết nội bộ (kiến trúc LogicFolding). Lộ trình kỹ thuật này, về mặt lý thuyết, có thể đạt mật độ tương đương cao hơn ngay trên các quy trình mà Trung Quốc tiếp cận được (như SMIC 7nm), từ đó tránh nhu cầu trực tiếp đối với các thiết bị quang khắc tiên tiến hơn.
Thông báo lần này liên hệ thế nào với sự kiện DeepSeek năm ngoái về mặt diễn ngôn?
Cả DeepSeek và định luật Tau scaling đều thách thức giả định cốt lõi của thị trường phương Tây rằng “năng lực AI tiên tiến cần phần cứng đắt đỏ và khan hiếm”. DeepSeek đã chứng minh có thể đạt hiệu năng mô hình AI tương đương với OpenAI với chi phí tính toán thấp hơn; còn định luật Tau scaling tuyên bố có thể tạo ra chip mật độ cao mà không dựa vào phần cứng tiên tiến bị trừng phạt. Hai sự kiện này cùng lúc đánh trực tiếp vào logic “premium khan hiếm năng lực tính toán” đứng sau định giá của Nvidia, và khiến thị trường phải đánh giá lại trong giá cổ phiếu hiện tại của Nvidia có bao nhiêu “premium khan hiếm” được phản ánh.
Kiến trúc Rubin 2026 và Blackwell của Nvidia sẽ ứng phó thế nào trước cạnh tranh tiềm năng từ Trung Quốc?
Lộ trình phần cứng của Nvidia cho năm 2026 đã được xác nhận: kiến trúc Rubin cho trung tâm dữ liệu (GPU R100 + CPU Vera) dùng quy trình sản xuất tiên tiến nhất của TSMC và dự kiến sẽ sản xuất hàng loạt; dòng RTX 50 dựa trên Blackwell cho phân khúc tiêu dùng và trạm làm việc tiếp tục được ra mắt. Oracle Cloud Infrastructure đã xác nhận kế hoạch triển khai quy mô lớn hệ thống CPU Vera. Hào nước phần mềm của Nvidia (hệ sinh thái CUDA) khiến vị thế dẫn đầu của hãng trong thị trường hạ tầng huấn luyện AI toàn cầu trong ngắn hạn khó bị đối thủ cạnh tranh ở lớp phần cứng trực tiếp lay chuyển, đặc biệt là ở các thị trường ngoài Trung Quốc. Dù lộ trình kỹ thuật của Huawei có đạt được đúng như kế hoạch, thì cạnh tranh trực diện giữa chip AI của Hãng Thượng Đằng (昇騰) và GPU của Nvidia cũng phải chờ đến sau năm 2030.
