Lệnh cấm chặn đường bán hàng, chưa chặn được năng lực tính toán
Chip Nvidia là bộ xử lý đồ họa có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, được dùng để huấn luyện và vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, việc doanh nghiệp Trung Quốc vẫn tiếp cận được chip tiên tiến không chỉ là chuyện mua bán linh kiện, mà còn là phép thử trực tiếp đối với hiệu quả kiểm soát xuất khẩu của Mỹ. Washington hạn chế GPU Blackwell và Rubin vì lo ngại AI có thể phục vụ mục đích quân sự.
Nhu cầu này tăng mạnh sau khi ChatGPT ra mắt năm 2022, khơi mào cuộc đua AI giữa chính phủ và các tập đoàn công nghệ. Các mô hình do doanh nghiệp Trung Quốc phát triển cũng cần năng lực tính toán lớn; chuyên gia Lian Jye Su của Omdia cho biết các nhà phát triển tại đây vẫn dùng chip Nvidia cao cấp để huấn luyện. Bởi thế, cấm bán trực tiếp không đồng nghĩa với việc cắt đứt hoàn toàn khả năng sử dụng. Chính khoảng cách giữa nơi đặt GPU và nơi người dùng khai thác nó đang làm lộ giới hạn của cách kiểm soát dựa vào điểm đến.
Trung tâm dữ liệu ở nước thứ ba tạo lối truy cập từ xa
Một con đường đáng chú ý là thuê năng lực điện toán tại trung tâm dữ liệu ở nước thứ ba, đặc biệt tại Đông Nam Á. GPU có thể được lắp đặt ở Malaysia, trong khi khách hàng tại Trung Quốc đăng nhập từ xa để chạy tác vụ AI. Cách này tách vị trí đặt phần cứng khỏi nơi thực tế sử dụng, khiến việc giám sát dòng chip khó hơn việc theo dõi một lô hàng đi thẳng qua biên giới.
Cáo buộc buôn lậu cũng xuất hiện, nhưng cần phân biệt cáo buộc với sự việc đã được xác minh: Nvidia cho biết chưa thấy bằng chứng xác thực về các hoạt động được truyền thông nêu. Dù vậy, thông tin tháng 12-2025 rằng DeepSeek phát triển mô hình mới bằng hàng nghìn chip được tháo rời ở nước ngoài rồi đưa vào Trung Quốc cho thấy vì sao những kẽ hở đáng được xem xét. Đây không phải bằng chứng để kết luận mọi chip bị tuồn lậu, nhưng là dấu hiệu cho thấy kiểm soát xuất khẩu cần theo sát cả khâu trung gian và người dùng cuối.
Hiệu năng và CUDA khiến việc thay thế tốn kém
Nhu cầu chip Nvidia Trung Quốc vẫn cao vì doanh nghiệp không chỉ mua sức mạnh phần cứng mà còn dựa vào phần mềm đã ăn sâu trong quy trình phát triển. GPU Nvidia được dùng để huấn luyện lẫn vận hành mô hình lớn; các doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc vẫn cần năng lực đó để duy trì tốc độ thử nghiệm và triển khai. Khi mô hình AI ngày càng phức tạp, thiếu GPU có thể làm chậm tiến độ và khiến doanh nghiệp mất lợi thế cạnh tranh.
Hệ sinh thái CUDA là lợi thế khó sao chép: nền tảng này đã trở thành phần quan trọng của hạ tầng phát triển AI sau nhiều năm sử dụng. Chuyển sang nền tảng khác buộc doanh nghiệp sửa hoặc viết lại lượng lớn mã nguồn, đào tạo nhân lực và kiểm tra lại hiệu năng. Vì vậy, chip AI Nvidia không dễ bị thay thế chỉ bằng việc đưa ra một bộ xử lý nội địa. Huawei đang nổi lên như đối thủ, nhưng chip Trung Quốc còn khoảng cách về hiệu suất và hỗ trợ phần mềm; sử dụng chúng có thể đòi hỏi thêm thời gian, năng lượng và công sức kỹ thuật.
Tự chủ bán dẫn là mục tiêu dài hạn, không phải lối thoát tức thì
Trung Quốc đang thúc đẩy chip nội địa để giảm phụ thuộc, nhưng áp lực trước mắt vẫn khiến các doanh nghiệp tìm cách tiếp cận GPU Nvidia. Huawei dự kiến giới thiệu thế hệ chip AI mới trong quý I/2027, còn DeepSeek được cho là sẽ dùng chip Huawei để huấn luyện mô hình lớn tiếp theo. Những kế hoạch này cho thấy nỗ lực thay thế đang tiến triển, nhưng chưa xóa được nhu cầu về phần cứng và công cụ Nvidia.
Bối cảnh còn nóng lên sau khi hội đồng quản trị Nvidia thông báo mở cuộc điều tra độc lập về mối quan hệ giữa CEO Jensen Huang và Alice Huang, lãnh đạo công ty công nghệ Megaspeed đặt tại Singapore; trước đó, Mỹ nghi ngờ công ty này hỗ trợ Trung Quốc lách hạn chế. Đây là cuộc điều tra, không phải kết luận về hành vi sai phạm. Nhìn rộng hơn, lệnh cấm xuất khẩu có thể cản trở đường cung ứng chính thức, nhưng khi nhu cầu AI lớn, dịch vụ điện toán xuyên biên giới và CUDA vẫn hấp dẫn, việc kiểm soát hiệu quả đòi hỏi theo dõi cả quyền truy cập lẫn chuỗi trung gian.
