Merics: Trung Quốc đẩy mạnh tự chủ công nghệ AI từ chip đến LLM, đối đầu trực tiếp với Mỹ

• Trung Quốc xác định AI là công nghệ chiến lược, xem việc tự chủ từ chip đến mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là vấn đề an ninh quốc gia.

• 3 tầng chính trong “AI stack”: chip (dưới cùng), framework học máy (giữa), mô hình và ứng dụng AI (trên cùng). Nhà nước tập trung đầu tư mạnh vào tầng thấp, tầng cao được hỗ trợ bằng môi trường thuận lợi.

• Huawei dẫn đầu phát triển chip AI nội địa như Ascend 910B, 910C. Tuy nhiên, SMIC – nhà sản xuất duy nhất có thể làm chip 7nm – là điểm nghẽn lớn. Huawei chiếm tới 70% năng lực sản xuất của SMIC.

• Huawei phát triển nền tảng lập trình riêng là CANN để cạnh tranh với CUDA của Nvidia, nhưng còn lỗi và không ổn định.

• Về framework học máy, PaddlePaddle (Baidu) và MindSpore (Huawei) là sản phẩm nội địa nhưng PyTorch và TensorFlow vẫn được dùng phổ biến nhất.

• Các công ty Trung Quốc đóng góp tích cực cho mã nguồn mở trên GitHub và Gitee, hỗ trợ mô hình hóa trên GPU nội địa.

• Về LLMs, Trung Quốc có hơn 15 mô hình nổi bật, dẫn đầu là DeepSeek-R1 (70.33 điểm) theo bảng xếp hạng SuperCLUE. DeepSeek được coi là đột phá lớn, hiệu suất cao, giá thấp.

• DeepSeek giúp Trung Quốc gây ảnh hưởng toàn cầu, nhưng việc triển khai gặp khó khăn do thiếu cơ sở hạ tầng đám mây và chip cao cấp.

• Các địa phương như Thâm Quyến, Hàng Châu trợ cấp lên đến 500 triệu NDT/năm để hỗ trợ startup AI.

• Trung Quốc đang chuyển hướng sang ứng dụng AI thay vì phát triển thêm LLM do thiếu chip và định hướng chính sách “AI+” thúc đẩy sản xuất, giáo dục, y tế.

📌 Trung Quốc đang tăng tốc tự chủ AI với mô hình “AI stack” toàn diện. Huawei dẫn đầu về chip, DeepSeek tạo đột phá với LLM hiệu quả cao. Tuy nhiên, Trung Quốc vẫn phụ thuộc vào GPU Nvidia và hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu. Với trợ cấp lên đến 500 triệu NDT/năm và năng lượng giá rẻ, Trung Quốc đang chuyển từ mô hình sang ứng dụng AI để vượt qua giới hạn phần cứng.

https://merics.org/sites/default/files/2025-07/MERICS%20Report-AI_Stack_final.pdf