NVIDIA đã bắt đầu bán phương pháp làm xẻng

Tác giả gốc: Ada, TechFlow Shenchao

San Francisco, Trung tâm Hội nghị San Jose, tại hiện trường GTC.

Bill Dally, Nhà khoa học trưởng của NVIDIA, ngồi trên sân khấu, đối diện là Jeff Dean của Google. Khi hai người trò chuyện được một nửa, Dally đưa ra một con số: "Trước đây, việc chuyển đổi một thư viện ô tiêu chuẩn chứa khoảng 2500 đến 3000 ô, cần một nhóm 8 kỹ sư mất khoảng 10 tháng."

Ông dừng lại một chút.

"Bây giờ chỉ cần một GPU đơn, chạy qua một đêm."

Dưới khán đài không có tiếng thốt lên kinh ngạc, bởi vì những người hiểu câu nói này đều biết nó có ý nghĩa gì. Công việc của 8 kỹ sư trong 10 tháng, đã bị một chiếc GPU do chính họ sản xuất 'ăn' hết chỉ trong một đêm. Và Dally còn bổ sung: Kết quả chạy ra, trên ba chỉ số diện tích, công suất tiêu thụ và độ trễ, khớp hoặc thậm chí vượt trội so với thiết kế của con người.

Ngày hôm sau đã có tin tức diễn giải thành "NVIDIA dùng AI để thiết kế GPU".

Nhưng sự thật của việc này, còn đáng suy ngẫm nhiều hơn nhiều so với tiêu đề tin tức.

Bên trong NVIDIA đang chạy cái gì?

Thứ NVIDIA chạy nội bộ cũng không phải là hộp đen, mà là vài bộ công cụ đã được mài giũa qua nhiều năm.

NB-Cell là một chương trình dựa trên học tăng cường, chuyên làm những công việc khổ nhất như di chuyển thư viện ô tiêu chuẩn. Prefix RL nhằm giải quyết bài toán nghiên cứu lâu dài về việc sắp xếp giai đoạn dự đoán trong chuỗi dự đoán nhớ. Dally cho biết, bố cục do hệ thống này tạo ra "là thứ con người không bao giờ nghĩ tới", so với thiết kế của con người, các chỉ số quan trọng được cải thiện khoảng 20% đến 30%.

Tiếp theo là hai LLM nội bộ, Chip Nemo và Bug Nemo. NVIDIA đã 'cho ăn' mã RTL, tài liệu kiến trúc, quy cách thiết kế của từng GPU trong lịch sử vào hai mô hình lớn này. Theo mô tả của Dally, điều này tương đương với việc chưng cất ký ức cơ bắp hai mươi năm của NVIDIA từ G80 đến Blackwell thành một mô hình nội bộ, người mới vào có thể trực tiếp tiếp xúc với một kỹ sư kỳ cựu có hai mươi năm kinh nghiệm.

Vậy thì "AI có thể thiết kế GPU" chưa?

Hoàn toàn ngược lại. Nguyên văn lời Dally là: "Tôi rất hy vọng một ngày nào đó có thể trực tiếp nói 'hãy thiết kế cho tôi một GPU mới', nhưng chúng ta còn rất xa mới đến bước đó."

NVIDIA không dùng AI để thiết kế ra GPU. Nhưng nó làm một việc khác khiến toàn ngành sau này không thể chơi nếu thiếu nó.

2 tỷ USD mua vào vùng trung tâm EDA

Ngày 1 tháng 12 năm 2025, NVIDIA đầu tư 2 tỷ USD vào Synopsys, một trong ba ông lớn EDA. Hai bên ký thỏa thuận hợp tác phát triển, nhúng ngăn xếp tính toán tăng tốc của NVIDIA vào toàn bộ quy trình công việc EDA của Synopsys, Blackwell và GPU Rubin thế hệ tiếp theo sẽ tích hợp sâu với Synopsys.ai.

Vị thế của Synopsys cần được giải thích một chút. Mọi chip tiên tiến trên thế giới, từ Apple M series, AMD MI series, đến Google TPU, giai đoạn thiết kế hầu như đều chạy trên công cụ của Synopsys hoặc Cadence. Hai công ty này cộng với Siemens EDA, độc quyền các công cụ cơ bản của thiết kế chip. Bạn có thể không dùng chip của Qualcomm, có thể không dùng dây chuyền sản xuất của TSMC, nhưng bạn không thể tách rời phần mềm của ba công ty này.

Ba tháng sau khi đầu tư vào Synopsys, NVIDIA cũng kéo Cadence, Siemens, Dassault vào, tuyên bố họ đều đang phát triển công cụ thiết kế chip dẫn dắt bởi AI dựa trên GPU của NVIDIA.

Dữ liệu kiểm tra chuẩn mà NVIDIA công bố đưa ra khá đáng sợ: Synopsys PrimeSim nhanh hơn 30 lần trên Blackwell, Proteus nhanh hơn 20 lần, Sentaurus tăng tốc 12 lần trên B200 so với CPU. MediaTek dùng H100 tăng tốc Cadence Spectre lên 6 lần. Astera Labs dùng Synopsys + NVIDIA tăng tốc xác minh chip lên 3.5 lần.

Có một chi tiết đáng được nhấn mạnh riêng: Nền tảng Millennium M2000 của Cadence, được gắn nhãn "được xây dựng riêng cho thị trường EDA, độc quyền dựa trên NVIDIA Blackwell".

Hai chữ 'độc quyền' đáng được suy ngẫm nhất. Nghĩa là, trước đây công cụ EDA chạy trên CPU, Intel, AMD đều có thể chơi. Từ nay về sau muốn dùng EDA nhanh nhất, chỉ có thể mua card của NVIDIA.

Hình dạng thực sự của bánh đà

Bánh đà của NVIDIA, phiên bản mà đa số hiểu là như thế này: Bán GPU cho công ty AI, công ty AI huấn luyện mô hình lớn, mô hình lớn chứng minh GPU không thể thay thế, nhiều người mua GPU hơn.

Bánh đà này đã đủ đáng sợ rồi. Nhưng bên dưới nó còn có một tầng nữa.

NVIDIA dùng công cụ của chính mình để thiết kế GPU thế hệ tiếp theo, hiệu suất thiết kế tạo ra khoảng cách thế hệ, đồng thời buộc toàn bộ chuỗi công cụ EDA của ngành vào phần cứng của mình. Đối thủ cạnh tranh muốn đuổi theo, nhưng ngay cả công cụ để đuổi theo cũng phải thuê từ hệ sinh thái của NVIDIA.

Đằng sau báo cáo tài chính khiến giá cổ phiếu AMD lao dốc chính là nỗi lo lắng này. Ngay cả khi NVIDIA và Synopsys nói trên bề mặt "đầu tư không kèm theo nghĩa vụ mua phần cứng NVIDIA", thị trường cũng hiểu rõ: Chức năng EDA phiên bản tăng tốc đều ra mắt đầu tiên trên phần cứng NVIDIA, AMD và Intel chỉ có thể phụ thuộc vào một "con đường được tối ưu hóa cho nền tảng đối thủ lớn nhất".

Hãy tưởng tượng một kỹ sư AMD sau này muốn thiết kế một con chip đối đầu với Blackwell, anh ta mở công cụ của Synopsys, công cụ này chạy nhanh nhất trên GPU NVIDIA. Vậy thì anh ta hoặc phải chịu chu kỳ thiết kế chậm hơn một nửa, hoặc mua một đống card của NVIDIA để thiết kế con chip nhằm đánh bại NVIDIA.

Xẻng vẫn đang bán. Nhưng cách bán đã thay đổi.

Tình cảnh thực sự của GPU nội địa Trung Quốc

Nói đến đây, phải đưa ra một nhóm con số khiến người ta tỉnh táo.

Cùng năm NVIDIA lợi nhuận ròng năm tài chính 2025 vượt 70 tỷ USD, 'Tứ tiểu long' GPU nội địa Trung Quốc Moore Threads, MetaX, Biren, Enflame, đang chen chúc xếp hàng trước cửa sổ IPO.

Bản cáo bạch IPO của Moore Threads cho thấy, từ 2022 đến 2024, ba năm lỗ ròng tích lũy 5 tỷ nhân dân tệ, nửa đầu năm 2025 lỗ thêm 271 triệu nhân dân tệ, tính đến ngày 30/6, lỗ chưa bù đắp tích lũy là 1.478 tỷ nhân dân tệ. Ban lãnh đạo công ty tự dự kiến, sớm nhất năm 2027 mới có thể đạt lợi nhuận hợp nhất báo cáo. MetaX khá hơn một chút, ba năm lỗ tích lũy hơn 3 tỷ nhân dân tệ. Thảm nhất là Biren, ba năm rưỡi lỗ hơn 6.3 tỷ nhân dân tệ, doanh thu nửa đầu năm 2025 chỉ có 58.9 triệu nhân dân tệ, thậm chí không bằng một phần nhỏ của 702 triệu nhân dân tệ cùng kỳ của Moore Threads.

Nhìn vào cường độ đầu tư R&D. Tỷ lệ chi phí R&D trên doanh thu của Moore Threads năm 2022 là 2422.51%, năm 2024 vẫn cao tới 309.88%. Tiền R&D chi trong một năm, gấp hơn ba lần doanh thu. Đây không phải là kinh doanh doanh nghiệp, đây là truyền dịch duy trì sự sống, dựa vào thị trường sơ cấp và cửa sổ STAR Market mới mở gần đây để tiếp tục được truyền máu.

Ở cấp độ công cụ còn bị siết cổ hơn. Bản cáo bạch IPO năm 2022 của Empyrean cho thấy công cụ chỉ hỗ trợ một phần cho quy trình tiên tiến 5nm. Primarius có thể bao phủ các nút 7nm/5nm/3nm, nhưng chỉ làm một số công cụ điểm, còn lâu mới nói đến toàn bộ quy trình.

Người sáng lập Empyrean Liu Weiping nói rất thẳng thắn: "EDA nội địa vẫn còn thiếu hụt rõ rệt trong hỗ trợ quy trình tiên tiến, đặc biệt là 7nm, 5nm, 3nm hiện tại. Hiện tại EDA nội địa có thể đạt trình độ 14nm, mặc dù đã nắm vững công nghệ quy trình 7nm, nhưng sự hòa nhập sâu với ứng dụng thực tế của 7nm vẫn cần sự hợp lực của toàn bộ chuỗi công nghiệp."

Nghĩa là, EDA toàn bộ quy trình cho quy trình tiên tiến, nội địa về cơ bản không thể dùng. Công ty GPU nội địa thiết kế chip vẫn dùng Synopsys và Cadence. Năm 2025, Trump từng tuyên bố áp đặt kiểm soát xuất khẩu đối với tất cả phần mềm then chốt, mặc dù không thực sự triển khai, nhưng công cụ EDA cho quy trình tiên tiến dưới 7nm đến nay vẫn ở trạng thái kiểm soát nghiêm ngặt. Khi nào giấy phép bị cắt, công tắc nằm trong tay người khác.

Phản ứng của thị trường vốn đủ kỳ ảo. Ngày MetaX lên sàn, giá cổ phiếu đóng cửa ở mức 829.9 nhân dân tệ, tăng 692.95% trong một ngày. Sau khi lên sàn, giá cổ phiếu Moore Threads từng tăng lên vị trí thứ ba trên thị trường A, chỉ sau Kweichow Moutai và Cambricon, có phương tiện truyền thông tính toán theo giá cổ phiếu lúc đó, tổng giá trị vốn hóa của nó vào khoảng 359.5 tỷ nhân dân tệ.

Hoạt động kinh doanh thực sự đằng sau những con số là, một nhóm công ty vẫn đang đốt tiền thua lỗ, vẫn phải phụ thuộc vào chuỗi công cụ nước ngoài bị kiểm soát mới có thể tiếp tục thiết kế chip, nhưng trên thị trường thứ cấp lại được định giá thành người kế thừa "NVIDIA nội địa".

Và bộ công cụ mà những công ty này dùng để thiết kế chip, đang trở thành một phần của hệ sinh thái NVIDIA. Việc ràng buộc 2 tỷ USD giữa NVIDIA và Synopsys, nhãn "độc quyền dựa trên NVIDIA Blackwell" của Cadence Millennium M2000, khiến bản thân việc đuổi theo trở thành một nghịch lý.

Một chuỗi hoàn chỉnh từ thiết kế đến sản xuất

Quay lại cuộc đối thoại tại GTC.

Dally thể hiện sự khiêm tốn trong suốt buổi. "AI còn rất xa mới có thể tự thiết kế chip", điều này NVIDIA đã nói bốn năm năm rồi. Nhưng cách nói mỗi năm đều thay đổi. Bốn năm trước là "AI có thể hỗ tr