Chìa khoá giúp Trung Quốc tối ưu 'từng đồng vốn' AI để bắt kịp Mỹ

Ảnh minh hoạ: Budrul Chukrut/ Getty Images.

Các chính sách hỗ trợ của Chính phủ, chi phí xây dựng và chi phí năng lượng thấp đang giúp nhiều doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc xây dựng năng lực tính toán hiệu quả so với quy mô vốn đầu tư. 

Trong năm nay, chi tiêu vốn của các doanh nghiệp công nghệ lớn Trung Quốc dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi, lên khoảng 140 tỷ USD trong năm nay, từ mức 65 tỷ USD năm 2025, và đạt 165 tỷ USD vào năm 2027.

Dù vậy, con số này vẫn khiêm tốn nếu so với các ông lớn tại Mỹ. Theo đó, 5 tập đoàn công nghệ Mỹ gồm Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet, Meta Platforms và Oracle, cùng nhà cung cấp dịch vụ đám mây AI CoreWeave, được dự báo sẽ chi hơn 785 tỷ USD chỉ trong năm nay. Con số này có thể tiến gần 1.000 tỷ USD vào năm 2027.

Trong khi đó, theo các nền tảng đánh giá Artificial Analysis và Chatbot Arena, những mô hình hàng đầu của Trung Quốc hiện nay, trong đó có Kimi K3 của Moonshot AI, GLM-5.3 của Z.ai và Qwen3.8 của Alibaba Group Holding, hiện có năng lực tương đương với nhiều mô hình mã nguồn mở hàng đầu thế giới. 

Như vậy, quy mô đầu tư dù thấp hơn, nhưng Trung Quốc vẫn có thể nhanh chóng thu hẹp khoảng cách về năng lực tính toán với Mỹ nhờ ba lợi thế: chi phí đất đai, năng lượng và sự hỗ trợ mạnh mẽ của nhà nước,  cơ quan xếp hạng tín dụng Moody’s chỉ ra trong báo cáo mới được tờ South China Morning Post trích dẫn lại. 

Theo đó, để giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, trong khuôn khổ sáng kiến “Tính toán phía Đông, Dữ liệu phía Tây” (East Data, West Computing), Bắc Kinh đang khuyến khích chuyển các hoạt động tiêu thụ nhiều năng lượng mà không đòi hỏi độ trễ thấp, trong đó có huấn luyện AI, tới những khu vực có nguồn năng lượng xanh dồi dào và khí hậu mát mẻ, để giúp doanh nghiệp giảm chi phí điện và làm mát

Bên cạnh đó, doanh nghiệp Trung Quốc còn được hưởng lợi từ hàng loạt chính sách hỗ trợ của Chính phủ, như hạ tầng với chi phí thấp, trợ cấp, rút ngắn thời gian phê duyệt dự án và các ưu đãi về thuế.

Nhờ những lợi thế này, với cùng một khoản vốn đầu tư, doanh nghiệp Trung Quốc có thể xây dựng năng lực tính toán tối ưu chi phí hơn so với các doanh nghiệp hoạt động tại nhiều thị trường khác. 

Tuy nhiên, dù tối ưu được chi phí đầu tư, nhưng lĩnh vực AI của Trung Quốc vẫn phải đối diện với hạn chế quan trọng, đó là năng lực tính toán. Khi mà hệ sinh thái phần mềm Trung Quốc ngày càng được cải thiện, nhưng vẫn chưa thể theo kịp năng lực bộ xử lý của nhà cung cấp chip hàng đầu của Mỹ, Nvidia.

Chưa kể, bên cạnh hạn chế về chip, Trung Quốc còn phải đối mặt với bài toán hiệu quả sử dụng năng lượng. Theo BMI, với cùng một khối lượng tính toán, các nền tảng bán dẫn của Trung Quốc tiêu thụ nhiều điện hơn so với bộ xử lý Nvidia.

Chẳng hạn, công ty nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis ước tính hệ thống CloudMatrix 384 của Huawei Technologiestiêu thụ lượng điện cao hơn khoảng 4,1 lần so với GB200 NVL72 của Nvidia, nhưng lại cung cấp năng lực tính toán gần gấp đôi.

Mặc dù các sản phẩm phần cứng Trung Quốc có thể chưa tiết kiệm năng lượng như các hệ thống tiên tiến nhất của Mỹ, nhưng chi phí điện thấp và nguồn năng lượng dồi dào đã giúp Trung Quốc bù đắp phần nào bất lợi này.

Nói cách khác, khả năng tiếp cận nguồn điện dồi dào với giá tương đối rẻ là lợi thế quan trọng giúp Trung Quốc tiết kiệm chi phí trong cuộc đua xây dựng hạ tầng AI.

Trong báo cáo, Moody’s cũng đưa ra những đánh giá xoay quanh quy mô trung tâm dữ liệu giữa Mỹ và Trung Quốc. Theo số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), tổng công suất trung tâm dữ liệu tại Mỹ đạt 52 GW vào cuối năm 2025, so với 28 GW tại Trung Quốc.

Đến năm 2030, công suất của Mỹ được dự báo đạt 100 GW, trong khi Trung Quốc đạt 67 GW. Như vậy, công suất trung tâm dữ liệu của Trung Quốc được dự báo tăng với tốc độ 19% mỗi năm, cao hơn so với mức 14% của Mỹ.

Nếu dự báo này thành hiện thực, không chỉ tốc độ tăng trưởng nhanh hơn, mà Trung Quốc sẽ còn tiếp tục thu hẹp tương đối khoảng cách công suất trung tâm dữ liệu với Mỹ. 

Tất nhiên, công suất trung tâm dữ liệu không thể chuyển đổi trực tiếp thành năng lực xử lý AI, bởi hiệu quả của hệ thống còn phụ thuộc vào loại chip, máy chủ, kiến trúc trung tâm dữ liệu và nhiều yếu tố khác.

Tuy nhiên, chỉ số này phần nào cho thấy khoảng cách về vốn đầu tư có thể chưa quyết định quy mô hạ tầng đạt được.

Dù vậy, công suất trung tâm dữ liệu cũng chỉ phản ánh quy mô hạ tầng và không thể được dùng như một thước đo trực tiếp cho năng lực xử lý AI. Do đó, khoảng cách công suất thu hẹp cũng chưa đồng nghĩa khoảng cách về năng lực AI đã được thu hẹp tương ứng.

Chưa kể, về mặt hiệu quả kinh doanh, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn của Trung Quốc vẫn hoạt động khiêm tốn hơn nhiều so với các đối thủ Mỹ.

Trong những quý gần nhất được công bố, Microsoft ghi nhận 59 tỷ USD doanh thu từ mảng đám mây, Amazon đạt 42 tỷ USD và Alphabet đạt 25 tỷ USD. Trong khi đó, doanh thu đám mây của "ông lớn" Trung Quốc Alibaba chỉ đạt 7 tỷ USD, còn Baidu khoảng 1 tỷ USD.

Bên cạnh đó, các mô hình AI mã nguồn mở với chi phí thấp hơn của Trung Quốc dù đang góp phần thúc đẩy ứng dụng AI trên toàn cầu, nhưng khả năng tạo doanh thu từ những mô hình này vẫn đang mỏng hơn so với các đối thủ Mỹ.