Theốcthiếtkếchipthịgiácmáytínhcựcmạmanbetxo Xataka, gói trừng phạt tiếp theo của Mỹ nhằm vào Trung Quốc khiến Nvidia không thể bán chip trí tuệ nhân tạo A800 và H800 của mình tại Trung Quốc. Thậm chí, ngay cả GPU GeForce RTX 4090 mạnh nhất cho thị trường tiêu dùng cũng bị ảnh hưởng. Điều này không chỉ tác động đến Nvidia hiện tại mà cả trong tương lai khi họ có thể mất nhiều khách hàng Trung Quốc sau khi lệnh cấm được gỡ bỏ, như nhận xét từ CEO Jensen Huang của Nvidia khi cho biết: "Nếu Trung Quốc không thể mua GPU cho trí tuệ nhân tạo từ Mỹ, đơn giản là họ sẽ tự sản xuất ra chúng".
Trước mắt, sự suy giảm của Nvidia tại Trung Quốc đặc biệt có lợi cho Huawei - công ty đã có sẵn chip Ascend AI để cố gắng lấp đầy khoảng trống trên thị trường mà Nvidia phải rời đi sau khoảng gần 10 ngày nữa. Ngoài ra không thể không nhắc đến MetaX, Alibaba, Biren Technology, Moore Threads, Innosilicon, Zhaoxin, Iluvatar CoreX, DenglinAI hay Vast AI Tech đang phát triển chip tiên tiến cho các ứng dụng AI.
Gần đây, một số hãng truyền thông uy tín ở châu Á đưa tin một số công ty Trung Quốc chuyên về phần cứng đồ họa và AI như MetaX hay Moore Threads đã tuyển dụng các kỹ sư từ AMD và Nvidia để phục vụ các nhiệm vụ mà họ hướng đến.
Mọi thứ càng được chú ý sau khi một bài báo đăng trên tạp chí Nature của một số nhà khoa học Trung Quốc đến từ Đại học Thanh Hoa. Theo nội dung bài báo, các nhà nghiên cứu đã mô tả chi tiết kiến trúc của một con chip dành cho thị giác máy tính với năng lượng mạnh mẽ và hoạt động cực nhanh, ít nhất dựa trên lý thuyết. Không nói về sức mạnh đồ họa, các nhà khoa học cho biết nhiệm vụ thị giác máy tính của con chip đó nhanh hơn 3,7 lần so với chip A100 của Nvidia khi cả hai đối mặt cùng nhiệm vụ chuyên sâu là phân loại hình ảnh.
Đại học Thanh Hoa là một trong những tổ chức khoa học uy tín nhất ở Trung Quốc, vì vậy nội dung bài báo hoàn toàn có cơ sở. Điều thú vị nhất ở con chip này là hiệu năng lý thuyết cao hơn GPU A100 của Nvidia.
Chip này được sản xuất bằng công nghệ tích hợp CMOS 180nm - kỹ thuật in thạch bản rất hoàn thiện và ít phức tạp hơn nhiều so với những công nghệ tiên tiến nhất đang được sản xuất. Thật khó để xác định hiệu suất của chúng sẽ cải thiện ở mức độ nào nếu sử dụng kỹ thuật in thạch bản tiên tiến hơn nhiều trong quá trình sản xuất. Tất nhiên, các mạch tích hợp này hiện chưa thể sản xuất được trên quy mô lớn nên vẫn phải vượt qua thử thách rời khỏi phòng thí nghiệm và đi vào quy trình sản xuất hàng loạt.