# Bài viết Liên quan Huawei

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Huawei", 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.

Thiếu niên thiên tài của Huawei đặt nghi vấn về buổi phỏng vấn DeepSeek, bị mắc kẹt trong 'cuộc công kích' của nhà đầu tư Web3

Vào ngày 6/7, Lý Bác Kiệt, cựu "Thiên tài thiếu niên" của Huawei, đã thu hút sự chú ý khi công khai phàn nàn về trải nghiệm phỏng vấn tại DeepSeek. Tuy nhiên, cuộc tranh cãi lớn hơn lại nổ ra giữa anh và quỹ đầu tư cũ ABCDE Capital về dự án khởi nghiệp Metagent. Lý Bác Kiệt mô tả việc bị hoãn phỏng vấn gần nửa tháng và bị cáo buộc gian lận trong bài kiểm tra code, dẫn đến việc anh kết thúc buổi phỏng vấn. Tiếp theo đó, vào ngày 7/7, đồng sáng lập ABCDE Capital, Đỗ Quân, đã chỉ trích Lý Bác Kiệt là "người sáng lập thiếu tinh thần hợp đồng nhất". Tranh chấp xoay quanh dự án Metagent, một nền tảng no-code Web3+AI được đầu tư 150 triệu USD, trong đó 50 triệu USD đã được giải ngân. Đỗ Quân cáo buộc dự án tiến triển kém, không minh bạch tài chính và Lý Bác Kiệt bỏ đi. Lý Bác Kiệt phản bác rằng do số vốn còn lại không đến, anh phải giảm lương và gặp khó khăn khi tuyển dụng. Anh rời dự án vào tháng 10/2024 vì lý do gia đình và lo ngại rủi ro pháp lý. Các bên liên quan khác cũng bày tỏ quan ngại về tính chuyên nghiệp và tính minh bạch của Lý Bác Kiệt trong quá trình gọi vốn. Dự án Metagent sau đó ngừng hoạt động. Hiện tại, Lý Bác Kiệt tham gia với tư cách cố vấn và sau đó là Nhà khoa học trưởng tại Pine AI, một nền tảng trợ lý AI tự động cho người tiêu dùng, đã huy động được 25 triệu USD vòng Series A. Anh gần đây đã rời Pine AI do thay đổi hướng nghiên cứu sang mô hình cơ bản.

Foresight News07/08 09:41

Thiếu niên thiên tài của Huawei đặt nghi vấn về buổi phỏng vấn DeepSeek, bị mắc kẹt trong 'cuộc công kích' của nhà đầu tư Web3

Foresight News07/08 09:41

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

“Định Luật Thao” của Huawei: Tổng quan tất cả các công ty cốt lõi

Ngày 25 tháng 5 năm 2026, bà Hà Đình Ba, Giám đốc bộ phận kinh doanh bán dẫn của Huawei, chính thức đề xuất “Định luật Thao (τ)” tại ISCAS 2026. Đây là lần đầu tiên Trung Quốc đưa ra một nguyên tắc mới định hướng sự phát triển ngành công nghiệp trong lĩnh vực bán dẫn toàn cầu. Khác với định luật Moore truyền thống tập trung thu nhỏ kích thước bóng bán dẫn (thu nhỏ hình học), Định luật Thao chuyển hướng sang "thu nhỏ thời gian": liên tục nén độ trễ lan truyền tín hiệu (thời hằng số τ) mà không phụ thuộc quá mức vào độ rộng đường dẫn cực nhỏ. Con đường thực hiện cốt lõi là "Gấp logic" (Logic Folding). Thay vì bố trí mạch trên mặt phẳng 2D khiến tín hiệu phải truyền đi xa, kỹ thuật này xếp chồng nhiều lớp mạch theo chiều dọc, thay thế đường truyền dài ngang bằng các kết nối thẳng đứng khoảng cách ngắn, từ đó rút ngắn đáng kể thời hằng số τ. Huawei đã thiết kế và sản xuất hàng loạt 381 chip tuân theo Định luật Thao trong 6 năm qua, và dự kiến ra mắt chip Kirin sử dụng công nghệ Gấp logic vào mùa thu năm 2026. Mục tiêu đến năm 2031 là các chip cao cấp dựa trên định luật này có thể đạt được hiệu suất tương đương quy trình 1.4nm. Việc triển khai Định luật Thao và công nghệ Gấp logic sẽ thúc đẩy nhu cầu về các lĩnh vực chính sau: 1. **Phần mềm thiết kế EDA**: Cần thiết để tối ưu hóa mạch ở cấp độ bóng bán dẫn và bố trí kết nối. Các công ty chủ chốt bao gồm Hoa Đại Cửu Thiên, Cái Luân Điện Tử, Quảng Lập Vi. 2. **Chiplet & Đóng gói tiên tiến**: Kiến trúc xếp chồng nhiều lớp phụ thuộc vào công nghệ đóng gói 2.5D/3D như TSV, Hybrid Bonding. Các công ty then chốt là Thông Phú Vi Điện, Trường Điện Kỹ Thuật, Hoa Thiên Kỹ Thuật. 3. **Sản xuất gia công (Foundry)**: Cần tối ưu hóa cấu trúc bóng bán dẫn, vật liệu kết nối và tham số quy trình. Trung Tâm Quốc Tế là đơn vị gia công hàng đầu trong nước có khả năng tiếp nhận đơn đặt hàng sản xuất chip Kirin thế hệ mới. Các công ty khác như Hoa Hồng, Tinh Hợp Tập Thành cũng sẽ hưởng lợi từ xu hướng nội địa hóa toàn chuỗi.

marsbit05/25 11:35

“Định Luật Thao” của Huawei: Tổng quan tất cả các công ty cốt lõi

marsbit05/25 11:35

TechFlow Tình Báo Cục: Huawei công bố "Định luật Thao" khiến khối bán dẫn tăng mạnh; Meta cắt giảm 10% nhân sự

**AI và toán học:** DeepSeek Reasonix (AI) đã giải quyết thành công 9/353 bài toán toán học mở với chi phí chỉ vài trăm USD/bài, lần đầu cho thấy giá trị thực tiễn của AI trong lĩnh vực toán học thuần túy cấp cao. **Chip và phần cứng:** Huawei công bố "Định luật Thao (τ)" nhằm đạt hiệu năng tương đương 1,4nm vào năm 2031 thông qua đổi mới kiến trúc, làm tăng mạnh cổ phiếu ngành bán dẫn. Chi phí bộ nhớ trong chip AI hiện chiếm gần 2/3 tổng chi phí. **Công ty công nghệ:** Meta sa thải 10% nhân viên (khoảng 8.000 người) trong đợt chuyển đổi sang AI. CEO Google Sundar Pichai bị sinh viên phản đối trong một bài phát biểu về AI. **Kinh tế và Tài chính:** Giá dầu WTI giảm 6% xuống 90,80 USD/thùng do những tiến triển trong đàm phán Mỹ-Iran. Một cuộc khảo sát cho thấy 99% CEO kỳ vọng sẽ sa thải nhân viên do AI trong hai năm tới. **Bảo mật và Xu hướng:** Một nghiên cứu bảo mật tiết lộ các lệnh ẩn, không thể nghe thấy có thể được nhúng vào video/ podcast để điều khiển trợ lý AI giọng nói. **Chủ đề xuyên suốt:** Tin tức ngày nay cho thấy cuộc đua về AI và chip đã vượt ra khỏi phạm vi kỹ thuật, trở thành cuộc cạnh tranh về việc làm, chính trị địa lý và quyền định nghĩa "trí thông minh" tương lai.

marsbit05/25 10:52

TechFlow Tình Báo Cục: Huawei công bố "Định luật Thao" khiến khối bán dẫn tăng mạnh; Meta cắt giảm 10% nhân sự

marsbit05/25 10:52

τ Scaling: Công cụ tăng trưởng mới được Huawei thiết kế cho thời kỳ hậu Moore

Suốt 60 năm qua, ngành bán dẫn phát triển nhờ thu nhỏ kích thước transistor (Định luật Moore). Tuy nhiên, con đường này đã chạm ngưỡng giới hạn với lợi ích giảm mạnh dưới quy trình 7nm, chi phí cực cao và giá thành mỗi transistor không giảm. Sau 6 năm nghiên cứu với 381 chip sản xuất hàng loạt, Huawei đề xuất hướng đi mới: **τ Scaling (Thu nhỏ thời gian)**. Thay vì tập trung vào kích thước, lý thuyết này lấy "thời gian" làm chỉ số tối ưu trọng tâm, nén đặc trưng thời gian τ toàn hệ thống từ tốc độ chuyển mạch transistor (picogiây) đến thời gian hoàn thành tác vụ (giây), trải dài 12 bậc độ lớn. **τ Scaling là gì?** τ đại diện cho độ trễ/hằng số thời gian ở 4 lớp: transistor, mạch, chip và hệ thống. Mục tiêu là tối ưu hóa đồng bộ cả chế tạo, mạch, kiến trúc và hệ thống bằng cùng một chỉ số. **Ứng dụng trên điện thoại: LogicFolding (Gập logic).** Bằng cách xếp chồng chip theo chiều dọc và liên kết hỗn hợp siêu chính xác, mật độ transistor tăng 55%, hiệu suất năng lượng tăng 41%, tần số SRAM tăng trên 40%. Mục tiêu tần số chip Kirin là 3.1GHz vào 2026 và 4GHz vào 2029. **Ứng dụng trong trung tâm dữ liệu AI: Nén độ trễ toàn tuyến.** Trọng tâm là giảm thời gian truyền thông, chiếm phần lớn năng lượng và chi phí. 1. **Unified Bus (Bus thống nhất):** Giảm độ trễ truy cập từ xa xuống ~100 nanogiây, nhanh hơn 500 lần. 2. **Kết nối quang Hi-ONE:** Đạt 8Tb/s/mô-đun, mở rộng khoảng cách kết nối lên 100m. 3. **3D Folding:** Giải quyết vấn đề tắc nghẽn giao diện của đóng gói 2.5D bằng cách tích hợp bộ nhớ, nguồn và cổng quang theo chiều dọc. Dự đoán mức độ tích hợp phần cứng AI tăng hơn 100 lần vào 2035. **Tái hợp nhất Logic và Bộ nhớ:** Trong kỷ nguyên AI, việc di chuyển dữ liệu quan trọng hơn tính toán, đòi hỏi tích hợp chặt chẽ bộ nhớ và logic theo chiều dọc 3D, dịch chuyển thế mạnh trong chuỗi cung ứng. **Thách thức còn lại:** Cần công cụ EDA phù hợp cho thiết kế 3D, tối ưu hóa sai lệch quy trình và tổn hao kết nối dọc, cũng như các tiêu chuẩn đo lường hiệu suất năng lượng mới. **Kết luận:** Thời đại thu nhỏ kích thước theo Định luật Moore kết thúc, mở ra kỷ nguyên thu nhỏ thời gian. Bằng cách tập trung vào xếp chồng 3D, tối ưu kiến trúc hệ thống và kết nối, hiệu suất và hiệu quả năng lượng vẫn có thể được cải thiện bền vững mà không cần chỉ phụ thuộc vào máy quang khắc tân tiến nhất. Đây sẽ là hướng đi cốt lõi của ngành bán dẫn trong thập kỷ tới.

marsbit05/25 05:36

τ Scaling: Công cụ tăng trưởng mới được Huawei thiết kế cho thời kỳ hậu Moore

marsbit05/25 05:36

Tự chủ hay tương thích: Lựa chọn sinh thái AI Trung Quốc đằng sau việc trì hoãn DeepSeek V4

Trong bối cảnh DeepSeek V4 liên tục trì hoãn ra mắt, nguyên nhân chính được cho là do quá trình tối ưu hóa và chuyển đổi nền tảng tính toán từ CUDA của NVIDIA sang chip Ascend của Huawei thông qua framework CANN. Sự chậm trễ này phản ánh thách thức kỹ thuật sâu rộng khi chuyển một mô hình tỷ tham số sang kiến trúc phần cứng và phần mềm khác, đặc biệt trong việc đáp ứng yêu cầu về băng thông bộ nhớ, kết nối chip và quản lý bộ nhớ cache. Bài viết nhấn mạnh sự thống trị của NVIDIA trong hệ sinh thái AI thông qua nền tảng CUDA khép kín, tạo ra rào cản kỹ thuật và hệ sinh thái cho các đối thủ. Huawei CANN ban đầu theo đuổi con đường độc lập nhưng dần chuyển sang hướng tương thích với CUDA để giảm chi phí chuyển đổi và thu hút người dùng. Tuy nhiên, chiến lược này tiềm ẩn rủi ro khi phụ thuộc vào giới hạn công nghệ của NVIDIA và có thể tạo ra khoảng cách về hiệu suất nghiên cứu và phát triển. Dù vậy, việc DeepSeek V4 thành công trên nền tảng Huawei có thể chứng minh tính khả thi của hệ sinh thái AI Trung Quốc, thúc đẩy sự trưởng thành của CANN và thu hút cộng đồng phát triển. Tác giả kết luận rằng tương thích là cần thiết trong ngắn hạn, nhưng tự chủ thực sự về kiến trúc phần mềm và phần cứng mới quyết định khả năng cạnh tranh lâu dài của AI Trung Quốc.

marsbit04/21 10:19

Tự chủ hay tương thích: Lựa chọn sinh thái AI Trung Quốc đằng sau việc trì hoãn DeepSeek V4

marsbit04/21 10:19

DeepSeek mà bạn chờ đợi, đã thay đổi từ lâu

Suốt hơn 15 tháng qua, DeepSeek - công ty AI từng dẫn đầu Trung Quốc - đã chậm lại đáng kể trong việc ra mắt phiên bản V4, trong khi các đối thủ toàn cầu như OpenAI hay Google liên tục cải tiến. Nguyên nhân được cho là do áp lực chuyển sang sử dụng chip nội địa, cụ thể là Huawei Ascend thay vì GPU của NVIDIA. Theo Reuters, từ đầu năm 2025, DeepSeek đã được khuyến khích sử dụng chip Huawei. Dù gặp khó khăn kỹ thuật như hỏng hóc khi train mô hình quy mô lớn, họ vẫn kiên trì thích ứng, thậm chí ưu tiên test V4 trên Ascend 950PR và chip Cambricon. Mục tiêu là hoàn toàn thoát khỏi nền tảng CUDA của NVIDIA, chuyển sang khung CANN của Huawei. Việc này tiêu tốn thời gian và nguồn lực, khiến tốc độ cạnh tranh chậm lại. DeepSeek giờ không chỉ là công ty thương mại mà còn gánh vác sứ mệnh quốc gia. Hệ quả là năng lực code bị Claude vượt qua, đa cách biệt về đa phương thức và agent so với OpenAI/Google. Đồng thời, nhiều nhân tài cốt cán như Wang Bingxuan, Guo Daya đã rời đi do lương thua kém đối thủ. Dù vậy, nếu V4 thành công, nó sẽ chứng minh khả năng tự chủ về phần cứng cho AI Trung Quốc, dù hiệu năng có thể không như kỳ vọng ban đầu.

marsbit04/15 10:35

DeepSeek mà bạn chờ đợi, đã thay đổi từ lâu

marsbit04/15 10:35

Nvidia Mất 40% Thị Phần Trung Quốc Sau 3 Năm | Rewire Bản Tin Sáng

Bản tóm tắt tiếng Việt: Thị phần AI GPU của NVIDIA tại Trung Quốc đã giảm từ 95% xuống còn 55% sau ba năm, mất 40 điểm phần trăm. Huawei trở thành công ty hưởng lợi lớn nhất, chiếm 20% thị trường. Các chính sách của chính phủ yêu cầu ưu tiên mua chip nội địa đang thúc đẩy mạnh mẽ việc tự chủ hóa năng lực tính toán AI. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) cảnh báo rằng chính làn sóng đầu tư và cơn sốt AI đang thúc đẩy lạm phát, thay vì giảm lạm phát. Một thí nghiệm của Deutsche Bank cũng cho kết quả tương tự, với 40% khả năng AI làm tăng lạm phát. Meta xác nhận kế hoạch xây dựng nhà máy điện khí đốt khổng lồ để vận hành trung tâm dữ liệu, làm dấy lên lo ngại về tác động môi trường và chi phí năng lượng của AI. Intel chi 14,2 tỷ USD để mua lại nhà máy bán dẫn ở Ireland từ Apollo, với mức phí cao hơn 27% so với giá bán hai năm trước, phản ánh chiến lược giành lại quyền kiểm soát các cơ sở sản xuất then chốt. Drift Protocol, sàn giao dịch perpetual phi tập trung lớn nhất trên Solana, bị đánh cắp 285 triệu USD trong vụ trộm DeFi lớn nhất năm 2026, nguyên nhân ban đầu được xác định là do rò rỉ khóa cá nhân, không phải lỗi hợp đồng thông minh. Các tin tức đáng chú ý khác: Block sa thải 4000 người và tuyên bố AI nên thay thế quản lý cấp trung, Anthropic thu hồi DMCA gây tranh cãi, đầu tư mạo hiểm Trung Quốc đạt kỷ lục 16,1 tỷ USD trong quý I, và một nghiên cứu phát hiện AI có thể nói dối để bảo vệ các mô hình khác.

marsbit04/02 02:26

Nvidia Mất 40% Thị Phần Trung Quốc Sau 3 Năm | Rewire Bản Tin Sáng

marsbit04/02 02:26

活动图片