# Bài viết Liên quan Chip

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Chip", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Chip, mô hình mã nguồn mở và 50 nghìn tỷ USD, Joseph Tsai một lần nữa phân tích lại Alibaba

Tại sự kiện VivaTech, Chủ tịch Alibaba Joseph Tsai đã trình bày tầm nhìn AI dài hạn của tập đoàn. Ông nhấn mạnh thị trường AI tiềm năng lên tới 50 nghìn tỷ USD, tương đương một nửa GDP toàn cầu từ đóng góp của trí tuệ và năng suất con người. Alibaba đang tập trung toàn lực vào AI với chiến lược đầu tư toàn diện trên 4 tầng: chip, cơ sở hạ tầng điện toán đám mây, mô hình (như Qwen - một trong những mô hình mã nguồn mở phổ biến nhất) và ứng dụng. Công ty tránh đầu tư vào tầng năng lượng do hiệu quả chi phí tại Trung Quốc. Cách tiếp cận này giúp Alibaba hiện diện ở mọi tầng giá trị tương lai, dù không chắc chắn giá trị cuối cùng sẽ tập trung ở đâu. Tsai bác bỏ quan điểm về bong bóng đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, dẫn đầu tư khổng lồ của các gã khổng lồ công nghệ Mỹ. Ông cho rằng các công ty Trung Quốc cần đầu tư nhiều hơn, và Alibaba may mắn có dòng tiền tự do ~25 tỷ USD/năm từ thương mại điện tử để tài trợ. Về mã nguồn mở, Tsai chỉ ra rằng khi các mô hình hàng đầu của Mỹ đều đóng, thì các công ty Trung Quốc như Alibaba đang dẫn dắt phong trào mã nguồn mở. Ông nhấn mạnh hai lợi ích chính: tính độc lập công nghệ (tránh rủi ro bị "tắt nguồn") và bảo mật dữ liệu (dữ liệu được giữ trong firewall của khách hàng). Điều này đặc biệt quan trọng cho chủ quyền số của các công ty châu Âu. Tsai cũng chia sẻ tầm nhìn về tương lai nơi AI Agent làm việc thay con người, giải phóng thời gian để mọi người tận hưởng cuộc sống, gia đình và giải trí.

marsbit06/22 07:53

Chip, mô hình mã nguồn mở và 50 nghìn tỷ USD, Joseph Tsai một lần nữa phân tích lại Alibaba

marsbit06/22 07:53

Thế hệ trẻ Đông Á bình thường được làm giàu từ TSMC và các cổ phiếu Hàn Quốc liên quan đến AI

Bài viết mô tả làn sóng đầu tư và tiêu dùng sôi động ở Đông Á, thúc đẩy bởi cơn sốt AI toàn cầu và sự bùng nổ của các công ty công nghệ bán dẫn hàng đầu như TSMC, Samsung và SK Hynix. Tại Hàn Quốc, những nhà đầu tư trẻ như Na Se-bin (24 tuổi) dồn tiền tiết kiệm vào thị trường chứng khoán, nơi các cổ phiếu liên quan đến chip có thể biến động mạnh chỉ trong vài giây. Tâm lý đầu tư lan rộng, với hàng trăm nghìn tài khoản giao dịch được mở cho trẻ vị thành niên. Lợi nhuận từ thị trường giúp nhiều người nâng cấp lối sống, mua sắm hàng hiệu và xe hơi đắt tiền. Ở Đài Loan, TSMC trở thành biểu tượng của sự thịnh vượng, chiếm hơn 40% giá trị thị trường chứng khoán. Lương cao tại đây không chỉ cải thiện đời sống mà còn mang lại địa vị xã hội. Các nhà đầu tư như Ye Lunhao (37 tuổi) kiếm lời lớn để mua nhà. Cơn sốt còn lan sang cả thị trường hàng hóa kỷ niệm mang logo TSMC. Tại Nhật Bản, các công ty cung cấp vật liệu hoặc linh kiện cho ngành chip, như TOTO hay Ajinomoto, cũng chứng kiến cổ phiếu tăng mạnh. Dù vậy, vẫn có những người trẻ thận trọng như Ryoki Nao (21 tuổi), chờ đợi có thu nhập ổn định trước khi đầu tư. Bài viết nhấn mạnh rằng dù các công ty AI ở Silicon Valley có thành công hay không, các "người bán xẻng" Đông Á cung cấp phần cứng thiết yếu vẫn đang hưởng lợi lớn, tạo ra một cơn sốt tài chính và thay đổi văn hóa tiêu dùng trong khu vực.

marsbit06/22 07:42

Thế hệ trẻ Đông Á bình thường được làm giàu từ TSMC và các cổ phiếu Hàn Quốc liên quan đến AI

marsbit06/22 07:42

TechFlow Tình Báo: Giám đốc AI của AMD công khai chỉ trích Claude Code 'ngày càng ngốc nghếch và lười biếng', Trump tuyên bố eo biển Hormuz sẽ ngừng bắn toàn diện nhưng vẫn còn 80 quả thủy lôi chờ dọn

TechFlow Intelligence: Tóm tắt tin tức công nghệ & tài chính ngày... * **AI & Mô hình lớn:** Giám đốc AI của AMD chỉ trích Claude Code trở nên "kém thông minh và lười biếng". Z.AI (Trung Quốc) ra mắt GLM-5.2, tuyên bố ngang bằng Claude Opus mà không dùng chip NVIDIA. SK Telecom (Hàn Quốc) bị điều tra về chuyển giao công nghệ với Anthropic. DeepSeek gây sốt trên Zhihu với tính năng đa phương tiện mới. Gemini bị chỉ trích trên Reddit vì đưa lời khuyên sai trong tình huống lừa đảo. * **Chip & Phần cứng:** MIT tự viết hệ điều hành để nghiên cứu chip. Mỹ cáo buộc máy quang khắc EUV tối tân của ASML có thể đã tới Trung Quốc, ASML phủ nhận. Amazon đàm phán bán chip AI tự thiết kế ra bên ngoài. iPhone phiên bản kỷ niệm 20 năm của Apple dự kiến dùng quy trình N2P độc quyền từ TSMC. * **An ninh & Công ty:** Phát hiện 10.000 kho GitHub phân phối phần mềm độc hại. Apple vá lỗ hổng nghe lén nghiêm trọng trên tai nghe Beats. Nhiều kỹ sư Amazon bị điều tra nội bộ vì chỉ trích việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI. Microsoft và Amazon có thể đối mặt với điều tra chống độc quyền khắt khe từ EU. * **Web3 / Crypto:** 0G Labs đạt cột mốc 100 tỷ token suy luận AI phi tập trung. Sàn Hàn Quốc Bithumb niêm yết RE, trong khi Upbit hủy niêm yết KERNEL. * **Thị trường & Địa chính trị:** Cổ phiếu bán dẫn Mỹ tăng mạnh, Intel tăng 10.6%, trong khi SpaceX giảm. Eo biển Hormuz chính thức mở cửa theo thỏa thuận Mỹ-Iran, nhưng hiệp hội vận tải dầu cảnh báo vẫn còn khoảng 80 quả thủy lôi trong luồng chính. Gần 80 tàu chở dầu chờ tín hiệu an toàn để xuất phát. Iran hoãn chuyến công du tới Thụy Sĩ, làm dấy lên nghi ngờ về tiến trình hòa bình.

marsbit06/19 13:42

TechFlow Tình Báo: Giám đốc AI của AMD công khai chỉ trích Claude Code 'ngày càng ngốc nghếch và lười biếng', Trump tuyên bố eo biển Hormuz sẽ ngừng bắn toàn diện nhưng vẫn còn 80 quả thủy lôi chờ dọn

marsbit06/19 13:42

100 tỷ USD, Qualcomm định mua lại công ty của huyền thoại chip Jim Keller

Theo tin từ The Information, gã khổng lồ chip di động Qualcomm đang đàm phán mua lại startup chip AI Tenstorrent với định giá khoảng 80-100 tỷ USD, mức định giá này cao gấp 4 lần so với cuối năm ngoái. Thương vụ này có thể trở thành một trong những vụ mua lại lớn nhất trong lĩnh vực chip AI toàn cầu 3 năm trở lại đây. Động lực chính của Qualcomm là sự cấp thiết phải đa dạng hóa để thoát khỏi sự phụ thuộc vào chip điện thoại thông minh. Bằng cách mua Tenstorrent, do huyền thoại thiết kế chip Jim Keller dẫn dắt, Qualcomm có thể nhanh chóng bổ sung năng lực cho thị trường điện toán đám mây và trung tâm dữ liệu AI cao cấp, bỏ qua giai đoạn tự nghiên cứu tốn thời gian. Tenstorrent thu hút Qualcomm nhờ lộ trình công nghệ "phản-NVIDIA" với kiến trúc hiệu quả chi phí, sử dụng bộ nhớ GDDR6 và SRAM thay vì HBM đắt đỏ, cùng kết nối Ethernet tiêu chuẩn. Điều này hứa hẹn một giải pháp thay thế hấp dẫn về giá. Ngoài ra, năng lực của Tenstorrent trong lĩnh vực CPU RISC-V hiệu suất cao, như TT-Ascalon có thể cạnh tranh với nhân Arm Neoverse, mang đến cho Qualcomm một lựa chọn thay thế kiến trúc mới. Sản phẩm CPU RISC-V phiên bản ô tô "Alexandria" của Tenstorrent cũng phù hợp với chiến lược "Snapdragon Digital Chassis" của Qualcomm trong lĩnh vực xe thông minh và điện toán biên. Tuy nhiên, thương vụ này cũng đối mặt với thách thức. Định giá cao đã khiến cổ phiếu Qualcomm giảm nhẹ và các nhà đầu tư tỏ ra thận trọng. Việc tích hợp công nghệ, giữ chân nhân tài và chuyển đổi thành doanh thu thành công trong một thị trường AI biến động nhanh là những rào cản. Bản chất nguồn mở và tính độc lập của Tenstorrent cũng đặt ra bài toán hòa nhập với tập đoàn Qualcomm. Cơ cấu thanh toán dựa trên cột mốc kinh doanh có thể được áp dụng để giảm thiểu rủi ro.

marsbit06/18 11:17

100 tỷ USD, Qualcomm định mua lại công ty của huyền thoại chip Jim Keller

marsbit06/18 11:17

Những “Nỗi Đau Cốt Lõi” và Cách Phá Thế Trong Chuỗi Cung Ứng Quang Học Trong Nước

Trong cuộc đua AI toàn cầu, ngoài chip xử lý, các mô-đun quang học (quang học) đóng vai trò then chốt trong việc kết nối và mở rộng quy mô cụm AI. Mỹ nắm giữ vị thế chi phối trong lĩnh vực chip điện tử then chốt cho các mô-đun quang học tốc độ cao, chủ yếu thông qua hai gã khổng lồ Marvell và Broadcom. Họ kiểm soát thị trường chip DSP (Bộ xử lý tín hiệu số) cao cấp, một thành phần thiết yếu cho các mô-đun 800G/1.6T, với thị phần kết hợp có thể lên tới hơn 90%. Các nhà sản xuất mô-đun quang học hàng đầu của Trung Quốc như Zhongji Innolight và Eoptolink phụ thuộc nhiều vào những chip này để xuất khẩu sang thị trường Bắc Mỹ, tạo ra lỗ hổng tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, mối quan hệ này mang tính phụ thuộc lẫn nhau. Trung Quốc là cơ sở sản xuất mô-đun quang học lớn nhất toàn cầu, đóng góp hơn một nửa doanh thu cho lĩnh vực chip quang của Marvell. Việc cắt đứt nguồn cung hoàn toàn sẽ gây thiệt hại cho chính các công ty Mỹ. Hơn nữa, chuỗi cung ứng chip của họ cũng dựa vào các nhà máy đóng gói, lắp ráp và linh kiện quang học từ Trung Quốc và Đài Loan. So với chip DSP, việc thay thế chip quang học tốc độ cao (như laser EML) có triển vọng hơn. Mặc dù các công ty Nhật-Mỹ như Lumentum hiện thống trị, nhưng thị trường có nhiều nhà cung cấp hơn và tiến độ thay thế nội địa Trung Quốc cũng nhanh hơn, với các sản phẩm 100G/200G EML đang trong giai đoạn thử nghiệm hoặc bắt đầu thương mại hóa. Để giảm thiểu rủi ro và chủ động hơn, ngành công nghiệp Trung Quốc có thể: 1. **Ngắn hạn**: Đa dạng hóa nhà cung cấp chip, ký kết hợp đồng dài hạn và phát triển thị trường nội địa cùng các khu vực khác. 2. **Trung hạn**: Thúc đẩy áp dụng chip DSP và chip quang nội địa trên quy mô lớn cho thị trường trong nước, xây dựng hệ sinh thái khép kín. 3. **Dài hạn**: Tập trung nghiên cứu phát triển để đuổi kịp công nghệ DSP tốc độ cao, đồng thời đầu tư vào các công nghệ mới như Silicon Photonics và CPO (Đóng gói quang học chung) để giảm sự phụ thuộc vào chip rời rạc. Tóm lại, mặc dù tồn tại điểm yếu chiến lược, thị trường nội địa rộng lớn và năng lực sản xuất mạnh mẽ của Trung Quốc tạo ra đệm an toàn. Giải pháp lâu dài nằm ở việc kiên trì đầu tư vào R&D, thúc đẩy thay thế nội địa và nắm bắt công nghệ mới để giành lại quyền chủ động trong chuỗi công nghiệp quang học.

marsbit06/17 04:51

Những “Nỗi Đau Cốt Lõi” và Cách Phá Thế Trong Chuỗi Cung Ứng Quang Học Trong Nước

marsbit06/17 04:51

Xiaopeng, NIO đua tranh sức mạnh tính toán, Lixiang thay đổi kiến trúc

Ngày 15/6, Lixiang (Lý Tưởng) đã công bố chip tự nghiên cứu Makhê M100 dành cho L9 Livis thế hệ mới, tập trung vào việc thay đổi kiến trúc cốt lõi thay vì chỉ chạy đua về hiệu năng TOPS như các hãng xe NIO (Vị Lai), Xpeng (Tiểu Bằng) hay Huawei (Hoa Vi). Chip này sử dụng kiến trúc luồng dữ liệu động nhằm tối ưu việc xử lý dữ liệu cho mô hình AI lớn, hứa hẹn hiệu suất tính toán hiệu dụng cao gấp 3 lần và giảm độ trễ 40% so với một số chip đối thủ. Thiết kế của M100 đã được công nhận tại hội nghị học thuật ISCA 2026. Buổi ra mắt cũng giới thiệu tầm nhìn "xe thông minh thể hiện" (embodied AI) của Lixiang, tích hợp khả năng tự lái, trợ lý AI và trải nghiệm tương tác. Hãng cam kết mô hình tự lái Makhê VLA sẽ ngang bằng Tesla FSD V14 vào Q4/2026, với các bản cập nhật OTA cụ thể theo từng tháng. Bối cảnh tài chính của Lixiang đang thách thức khi doanh thu và lợi nhuận giảm, nhưng ngân sách R&D cho AI vẫn được duy trì. Mục tiêu doanh số năm 2026 là 550.000 xe. Chip M100 mang lại lợi thế tối ưu hóa toàn bộ hệ thống tự nghiên cứu, nhưng cũng đi kèm rủi ro về chi phí chuyển đổi nếu công nghệ thay đổi. Hiệu quả thực tế sẽ được kiểm chứng từ đợt OTA tháng 7 và mục tiêu cuối năm.

marsbit06/16 04:54

Xiaopeng, NIO đua tranh sức mạnh tính toán, Lixiang thay đổi kiến trúc

marsbit06/16 04:54

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

Làm chip có khó không? Một lỗi phép tính chia có thể khiến 475 triệu USD đổ sông đổ bể Tôi là Thạch Khản, một nhà nghiên cứu về chip tại Viện Khoa học Máy tính, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc. Chip là nền tảng của xã hội hiện đại, ứng dụng trong mọi lĩnh vực từ AI đến y tế, ô tô tự lái. Sự nghiệp của tôi thú vị vì tính ứng dụng rộng rãi và đặc biệt là vì độ khó của nó. Độ khó của chip bắt nguồn từ quy trình phát triển phức tạp. Về cơ bản, đó là hành trình từ hạt cát trở thành vi mạch thông qua các bước như tinh chế, quang khắc, khắc, đóng gói. Tuy nhiên, chế tạo chỉ là một phần. Thiết kế mạch và đảm bảo nó hoạt động chính xác là thách thức lớn hơn. Vấn đề nằm ở chỗ chip cần thành công ngay từ lần đầu. Không như phần mềm có thể vá lỗi sau này, một khi chip đã được sản xuất, việc sửa chữa là cực kỳ tốn kém. Ví dụ điển hình là lỗi đơn vị chia số dấu phẩy động trong chip Pentium của Intel vào những năm 1990, buộc họ phải thu hồi với chi phí 4,75 tỷ USD. Theo khảo sát, chỉ 24% dự án chip thành công ngay lần đầu. 76% còn lại phải làm lại ít nhất một lần, tiêu tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc. Nguyên nhân chính là khó khăn trong xác minh chip (chip verification) - quá trình đảm bảo thiết kế không có lỗi trước khi sản xuất. Xác minh chip chiếm tới 70% chu kỳ thiết kế. Để xác minh hoàn toàn một lõi CPU bằng mô phỏng phần mềm hiện đại nhất có thể mất 15.000 năm! Công nghệ mô phỏng phần cứng có thể rút ngắn xuống còn 30 năm, nhưng vẫn quá lâu. Thách thức này xuất phát từ "tam giác bất khả thi" trong xác minh: hiệu suất cao, khả năng gỡ lỗi tốt và chi phí thấp không thể đạt được cùng lúc. Đây là lĩnh vực ít người theo đuổi trong cả công nghiệp lẫn học thuật, vì nó là công việc vất vả và khó công bố kết quả nghiên cứu so với các lĩnh vực thời thượng như AI. Tuy nhiên, vẫn cần có người dấn thân. Trong vài năm qua, nhóm của tôi đã xây dựng một hệ thống nghiên cứu xác minh nhanh (agile verification), với cốt lõi là nền tảng ENCORE dựa trên chip FPGA. Nó nhằm mục tiêu tăng hiệu quả xác minh và khả năng gỡ lỗi, áp dụng cho cả bộ xử lý thông dụng (CPU/GPU) và chip chuyên dụng như bộ tăng tốc AI. Bên cạnh nghiên cứu, tôi còn làm công tác phổ biến kiến thức về chip trên Bilibili với tên "Lão Thạch Đàm Tâm" trong 4-5 năm qua. Mặc dù làm video dài về chủ đề chuyên sâu khó có lượng xem cao như các video ngắn thời thượng, tôi vẫn kiên trì. Tôi tin rằng cả nghiên cứu xác minh chip lẫn phổ biến kiến thức về chip đều là những việc khó khăn cần sự bền bỉ lâu dài, và chính vì thế, chúng rất đáng để theo đuổi.

marsbit06/15 10:33

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

marsbit06/15 10:33

SemiAnalysis Phân Tích Chip Kirin 9030 Của Huawei: Quy Trình Chế Tạo Tiến Không Lên, Bèn Gấp Chip Lại

Chuyên gia phân tích bán dẫn SemiAnalysis đã công bố báo cáo tháo dỡ chip Kirin 9030 Pro của Huawei, sản xuất trên tiến trình N+3 tiên tiến nhất của SMIC bằng kỹ thuật DUV không EUV. Báo cáo cho thấy mật độ logic của N+3 (113,4 MTr/mm2) đã bắt kịp TSMC N6, nhưng với chi phí cao hơn nhiều nhờ sử dụng kỹ thuật SAQP phức tạp. Thiết kế chip Kirin 9030 của Huawei tối ưu hóa cao, tích hợp nhiều lõi hơn trong diện tích tương tự 9020, giúp hiệu năng GPU tăng ~70%. Tuy nhiên, hiệu năng CPU vẫn tụt hậu so với các đối thủ sử dụng tiến trình tiên tiến hơn như N3P của TSMC, do bị hạn chế về công nghệ sản xuất. Để vượt qua giới hạn, Huawei công bố lộ trình τ Scaling và LogicFolding nhằm chuyển từ thu nhỏ 2D sang tối ưu hóa theo miền thời gian và xếp chồng 3D logic. Mục tiêu đến năm 2031 là đạt tần số 5GHz và mật độ tương đương 295 MTr/mm2. Báo cáo kết luận các lệnh trừng phạt đã thay đổi hướng phát triển chip Trung Quốc, khiến nó tốn kém và phức tạp hơn, nhưng không ngăn được tiến bộ. Kiến thức sản xuất đang lan rộng trong hệ sinh thái, và các công cụ EDA nội địa đang được phát triển cho các kiến trúc mới như 3D. Việc sử dụng DRAM từ CXMT trong Mate 80 Pro Max cũng cho thấy sự tiến bộ của ngành bán dẫn Trung Quốc.

marsbit06/15 06:54

SemiAnalysis Phân Tích Chip Kirin 9030 Của Huawei: Quy Trình Chế Tạo Tiến Không Lên, Bèn Gấp Chip Lại

marsbit06/15 06:54

Microsoft tuyên bố sẽ xây dựng máy tính lượng tử thương mại trong ba năm tới: Liệu có thể trở thành hiện thực?

Microsoft vừa công bố chip lượng tử Majorana 2 mới với thời gian sống trung bình của qubit đạt 20 giây, tăng độ tin cậy lên 1000 lần so với thế hệ trước. Hãng tuyên bố sẽ có một máy tính lượng tử có giá trị thương mại vào năm 2029, rút ngắn một nửa thời gian so với dự đoán trước đây. Đột phá này đến từ việc Microsoft theo đuổi con đường tính toán lượng tử topo trong 20 năm, sử dụng các qubit topo dựa trên hạt Majorana. Những qubit này được bảo vệ bởi các đặc tính topo, khiến chúng ổn định hơn trước nhiễu môi trường so với các qubit siêu dẫn thông thường. Một cải tiến then chốt là thay vật liệu siêu dẫn từ nhôm sang chì, giúp bảo vệ trạng thái lượng tử tốt hơn. AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc nghiên cứu. Nền tảng Microsoft Discovery sử dụng các tác nhân AI để phân tích dữ liệu thí nghiệm khổng lồ, tối ưu hóa tham số chế tạo và rút ngắn đáng kể chu kỳ thử nghiệm, giúp đạt được bước nhảy vọt về hiệu suất nhanh hơn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức. Chip hiện tại chỉ có 12 qubit, trong khi cần hàng triệu qubit cho một máy tính lượng tử thương mại thực sự. Các vấn đề như thời gian coherency, chi phí biên dịch và xác minh kết quả vẫn tồn tại. Dù tuyên bố của Microsoft đầy hứa hẹn, cộng đồng khoa học vẫn chờ đợi thêm dữ liệu chi tiết được đánh giá ngang hàng. Cuộc đua lượng tử vẫn tiếp diễn với nhiều công nghệ cạnh tranh như siêu dẫn, ion bẫy và quang tử.

marsbit06/15 03:33

Microsoft tuyên bố sẽ xây dựng máy tính lượng tử thương mại trong ba năm tới: Liệu có thể trở thành hiện thực?

marsbit06/15 03:33

活动图片