Trung Quốc đang thử một cách tiếp cận mới để bào mòn lợi thế CUDA của NVIDIA: thay vì dựng bản sao phần mềm, giới học thuật và công nghiệp nước này được kêu gọi chuyển sang mô hình chip định nghĩa bằng phần mềm, hay SDC. Hướng đi này khác rõ với các nỗ lực trước vốn tập trung giả lập CUDA hoặc dựng hệ sinh thái tương thích do NVIDIA đặt ra. Nhóm chịu tác động trực tiếp là doanh nghiệp AI nội địa Trung Quốc muốn giảm phụ thuộc vào GPU NVIDIA. Điểm đáng bàn không nằm ở một con chip mới, mà ở việc cuộc đua AI có thể dịch chuyển từ phần cứng sang compiler và toolchain.
Trung Quốc đang muốn phá thế độc tôn CUDA theo cách nào?
DigiTimes cho biết ông Wei Shaojun, lãnh đạo thuộc Hiệp hội Công nghiệp Bán dẫn Trung Quốc, kêu gọi phát triển lựa chọn thay thế CUDA và các thành phần phần mềm phương Tây. Điểm mới là ông không nhấn vào việc làm một CUDA khác, mà đề xuất software-defined chip. Nói dễ hiểu, phần mềm và compiler sẽ quyết định luồng tính toán ở mức sâu hơn thay vì bám chặt vào cấu trúc cố định như GPU truyền thống. Với doanh nghiệp AI, đây là cách nghĩ mới để giảm phụ thuộc vào CUDA. Nó cũng cho thấy trận địa cạnh tranh đang dịch dần khỏi lớp silicon thuần túy.
Bài nguồn mô tả SDC là kiểu chip dùng lưới phần cứng có thể cấu hình lại, nơi compiler sinh ra bitstream để điều phối xử lý. Lợi ích thực tế là nhà phát triển có thể tối ưu workload cụ thể mà không bị khóa cứng bởi scheduler của GPU. Câu ngắn thôi: đây là hướng compiler-first. Đổi lại, rủi ro rất lớn vì phần khó bị dồn sang compiler, định tuyến dữ liệu và xử lý nhánh lệnh. Bài gốc cũng nhắc tới RDU của SambaNova và LPU của Groq như ví dụ gần với tư duy này, nhưng đó vẫn là các kiến trúc tối ưu cho một số tác vụ, chưa thay GPU đại trà.
Nước đi này gây sức ép gì lên NVIDIA và thị trường AI?
Với doanh nghiệp AI, tín hiệu quan trọng nhất là cuộc đua không còn chỉ xoay quanh chuyện mua được bao nhiêu GPU. Nếu compiler và toolchain trở thành trung tâm, bên nào kiểm soát ngăn xếp phần mềm sẽ có thêm cửa sống, kể cả khi phần cứng chưa ngang H100 hay Blackwell. Điều này cũng cho thấy vì sao các nỗ lực như Huawei Ascend 950PR giả lập CUDA qua CANN Next mới chỉ giải một phần bài toán: giả lập giúp chuyển mã nhanh hơn, nhưng chưa chắc tạo ra hệ sinh thái bền vững. Nếu SDC đi xa hơn mức ý tưởng, doanh nghiệp có thể viết phần mềm theo hướng riêng cho hạ tầng trong nước thay vì mãi đuổi theo CUDA. Đây mới là điểm khiến NVIDIA phải để ý.
Với thị trường, động thái này gây sức ép trực tiếp lên moat phần mềm của NVIDIA, thứ công ty nhiều năm xây quanh CUDA. Dù vậy, đây chưa phải cú đánh có hiệu lực ngay. Doanh nghiệp vẫn cần công cụ ổn định, tài liệu đủ dày và đội ngũ vận hành đủ kinh nghiệm, nếu thiếu một mắt xích, chi phí chuyển đổi có thể còn cao hơn tiếp tục dùng GPU quen thuộc. Xu hướng này có thể thay đổi cách định giá phần cứng AI và dịch vụ cloud. Thị trường có thể bớt độc canh, nhưng quản trị hạ tầng sẽ phức tạp hơn.
CUDA chưa mất moat chỉ sau một bài phát biểu, nhưng lần này Trung Quốc đang nhắm đúng vào điểm khiến NVIDIA khó bị thay thế nhất: hệ phần mềm. Nếu bạn theo dõi thị trường AI, điều nên làm lúc này là nhìn vào compiler, SDK và các thử nghiệm workload thực thay vì chỉ nhìn vào số TOPS hay số nhân của con chip CUDA tương lai. Đó mới là nơi cuộc chơi có thể đổi luật trong vài năm tới. Khi phần mềm đổi nhanh hơn phần cứng, lợi thế của NVIDIA cũng sẽ bị thử thách theo cách mới.