Diễn biến đáng chú ý nhất chiều nay là cục diện năng lực tính toán: thị phần của NVIDIA trên thị trường chip AI dành cho trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc đã giảm xuống còn 34%, trong khi Jensen Huang phát biểu tại London rằng cần hợp tác với các doanh nghiệp AI Trung Quốc. Đồng thời, hoạt động gọi vốn cho chip nội địa, tiêu chuẩn mô hình AI lớn chuyên ngành và chuỗi cung ứng hỗ trợ hạ tầng tính toán đều có những diễn biến mới.
Tin nổi bật hôm nay: Thị phần của NVIDIA tại Trung Quốc giảm xuống còn 34%, Jensen Huang nói “phải” hợp tác với doanh nghiệp Trung Quốc
Chuyện gì đã xảy ra. Theo MyDrivers đưa tin ngày 19/10, CEO NVIDIA Jensen Huang gần đây phát biểu tại một buổi gặp gỡ báo chí ở London, Anh, rằng trí tuệ nhân tạo có thể là một công nghệ nguy hiểm và NVIDIA “nhất thiết phải” hợp tác với các doanh nghiệp AI Trung Quốc để cùng giám sát và ứng phó với các rủi ro liên quan [1]. Bài viết dẫn dữ liệu mới nhất của IDC cho biết trong nửa đầu năm 2026, thị phần của NVIDIA trên thị trường chip AI dành cho trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc đã giảm xuống còn 34%, với lượng chip xuất xưởng đạt 678.000 đơn vị, giảm 44% so với cùng kỳ năm trước [1].
Bối cảnh. Bài viết cho biết chip Blackwell tiên tiến nhất của NVIDIA hiện không thể tiếp cận thị trường Trung Quốc, còn doanh thu từ H200 được cấp phép xuất khẩu chỉ chiếm chưa đến 1% tổng doanh thu mảng trung tâm dữ liệu của hãng [1]. Trong báo cáo tài chính quý II năm 2026, giám đốc tài chính NVIDIA cũng cho biết dự báo kết quả kinh doanh không tính đến bất kỳ khoản doanh thu nào từ hoạt động cung cấp năng lực tính toán cho trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc [1]. Nói cách khác, trên sổ sách của NVIDIA, thị trường Trung Quốc đã chuyển từ “nguồn tăng trưởng” thành một phần “không được đưa vào dự báo”.
Tác động. Với NVIDIA, thị phần giảm đồng nghĩa với việc dần nhường chỗ tại một trong những thị trường năng lực tính toán AI lớn nhất thế giới. Jensen Huang gắn việc “hợp tác” với giám sát rủi ro thay vì bán hàng — cách diễn đạt này đáng chú ý. Với các nhà sản xuất chip AI nội địa Trung Quốc, đây là cơ hội để tiếp tục mở rộng thị phần. Với các công ty phát triển mô hình AI lớn tại Trung Quốc, việc mua sắm hạ tầng tính toán sẽ chuyển nhiều hơn sang các giải pháp nội địa, kéo theo chi phí điều chỉnh phần mềm để tương thích tăng lên.
Những điểm chưa rõ. Toàn bộ bối cảnh phát biểu của Jensen Huang và hình thức hợp tác cụ thể vẫn chưa được công bố. Dữ liệu IDC chỉ bao quát nửa đầu năm; nếu chính sách xuất khẩu được điều chỉnh trong nửa cuối năm, xu hướng thị phần có thể thay đổi. Tin này chủ yếu dựa trên bài viết của một cơ quan truyền thông duy nhất; báo cáo gốc của IDC vẫn cần được đối chiếu thêm.
Ảnh: Ảnh minh họa trong bài viết của MyDrivers về việc thị phần của NVIDIA tại Trung Quốc sụt giảm (Nguồn: MyDrivers)
Tin quan trọng
Công ty chip tính toán trong bộ nhớ MemSilicon huy động hơn 400 triệu nhân dân tệ ở vòng Series A, cựu lãnh đạo Graphcore Lu Tao đảm nhiệm vị trí CEO
Chiều ngày 19/10, Sina Tech đưa tin MemSilicon công bố hoàn tất vòng gọi vốn Series A trị giá hơn 400 triệu nhân dân tệ [2]. Vòng gọi vốn do Boyuan Capital dẫn dắt, với sự tham gia của Bosch Ventures, miHoYo, GigaDevice và các nhà đầu tư khác; các cổ đông hiện hữu như bộ phận đầu tư chiến lược của Xiaomi và CAS Star tiếp tục rót thêm vốn [2]. Công ty đồng thời thông báo Lu Tao, cựu chủ tịch kiêm tổng giám đốc khu vực Đại Trung Hoa của Graphcore, gia nhập với vai trò CEO và đồng sáng lập. Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành chip [2]. Theo bài báo, nguồn vốn sẽ được dùng để thương mại hóa RRAM (một loại bộ nhớ bất biến mới) và nghiên cứu, phát triển LPU thế hệ tiếp theo [2].
Vì sao điều này quan trọng: Trong bối cảnh thị phần của NVIDIA thu hẹp, dòng vốn đang đặt cược vào các hướng đi ngoài GPU như tính toán trong bộ nhớ. Việc cả nhà đầu tư trong ngành lẫn công ty trò chơi cùng tham gia cho thấy các bên sử dụng ở hạ nguồn cũng đang chủ động chuẩn bị nguồn cung năng lực tính toán.
Ảnh: Ảnh minh họa tin gọi vốn của MemSilicon (Nguồn: Sina Tech)
Tổng cục Quản lý thị trường Trung Quốc ban hành ba tài liệu kỹ thuật tiêu chuẩn hóa đầu tiên về mô hình AI lớn cho ngành thép
Theo Jiemian News dẫn lại CCTV News, Tổng cục Quản lý thị trường Trung Quốc đã ban hành ba tài liệu kỹ thuật hướng dẫn tiêu chuẩn hóa quốc gia: “Trí tuệ nhân tạo — Hướng dẫn phân loại các tình huống ứng dụng trong ngành thép”, “Trí tuệ nhân tạo — Yêu cầu kỹ thuật đối với bộ dữ liệu cho mô hình AI lớn ngành thép” và “Trí tuệ nhân tạo — Đánh giá mức độ trưởng thành của năng lực cung cấp dịch vụ mô hình AI lớn ngành thép” [3]. Ba tài liệu lần lượt quy định cách phân loại tình huống ứng dụng, xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện và xếp hạng năng lực cung cấp dịch vụ, tạo thành một chu trình khép kín “phân loại tình huống — quy chuẩn bộ dữ liệu — đánh giá mức độ trưởng thành” [3]. Trong đó, tài liệu về bộ dữ liệu đưa ra các yêu cầu kỹ thuật đối với việc thu thập và tập hợp dữ liệu thô, làm sạch và quản trị dữ liệu, tích hợp tri thức, hình thành mẫu dữ liệu và bảo mật dữ liệu [3].
Vì sao điều này quan trọng: Đây là một bước đưa các mô hình AI lớn chuyên ngành từ tình trạng “mỗi bên nói một kiểu” tiến tới cách đánh giá thống nhất. Các doanh nghiệp thép có tiêu chuẩn tham chiếu khi mua và nghiệm thu dịch vụ mô hình AI lớn, đồng thời các ngành công nghiệp nặng khác cũng có một khuôn mẫu để tham khảo. Lưu ý rằng đây là các tài liệu kỹ thuật mang tính hướng dẫn, không phải tiêu chuẩn bắt buộc.
Daxiao Robotics ra mắt mô hình nền tảng cho AI hiện thân ACE-Brain-0.6, tuyên bố vượt GPT-6 Astra trong nhiều bài đánh giá nhận thức không gian
Theo IT Home, Daxiao Robotics đã ra mắt mô hình nền tảng cho AI hiện thân ACE-Brain-0.6, được tinh chỉnh có giám sát từ Tongyi Qianwen Qwen3.5-9B, tập trung nâng cao khả năng nhận diện đối tượng, định vị không gian và xác định vùng tương tác [4]. Công ty cho biết mô hình sử dụng khoảng một triệu mẫu huấn luyện neo không gian và vượt OpenAI GPT-6 Astra ở sáu trong tám bài đánh giá Grounding (ánh xạ mô tả bằng ngôn ngữ tới vị trí cụ thể trong hình ảnh); đạt điểm trung bình 74,53 trên bảy bộ đánh giá chuẩn công khai, cao hơn mức 73,68 của GPT-6 Astra, và đạt 94,13 điểm trong RobotGrounding, bài đánh giá ở các tình huống robot thực tế [4].
Vì sao quan trọng: Một mô hình nền tảng mã nguồn mở với 9 tỷ tham số, sau khi được tinh chỉnh có mục tiêu, đã có thể sánh ngang các mô hình nguồn đóng hàng đầu ở những năng lực chuyên biệt. Điều này cho thấy trọng tâm cạnh tranh của AI hiện thân nằm ở dữ liệu và các tình huống ứng dụng. Những kết quả trên do công ty tự công bố và chưa được kiểm chứng độc lập.
Hình: ACE-Brain-0.6 vượt GPT-6 Astra ở sáu trong tám bài đánh giá Grounding (Nguồn: ITHome)
Mở rộng năng lực tính toán AI thúc đẩy xuất khẩu thiết bị điện của Trung Quốc
Trong bài đưa tin tại Hội chợ Canton, Yicai dẫn dữ liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) cho biết đến năm 2030, lượng điện tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu AI trên toàn cầu sẽ gấp 3 lần năm 2025 [5]. Dữ liệu từ PJM, đơn vị vận hành lưới điện lớn nhất Mỹ, cho thấy các dự án lưới điện trục chính phải mất trung bình hơn 3 năm mới có được thỏa thuận đấu nối, và sau khi được phê duyệt còn phải chờ thêm khoảng 4 năm mới có thể đi vào vận hành [5]. Phó Tổng cục trưởng Tổng cục Hải quan Trung Quốc Vương Quân cho biết việc vận hành các cơ sở tính toán quy mô lớn đang thúc đẩy nhu cầu thiết bị điện trên toàn cầu; xuất khẩu các loại ắc quy và pin sạc của Trung Quốc trong ba quý đầu năm tăng 34,8% [5].
Vì sao quan trọng: Việc đấu nối lưới điện chậm đã trở thành điểm nghẽn đối với các trung tâm dữ liệu ở nước ngoài. Nguồn điện tự cấp và hệ thống lưu trữ năng lượng đang trở thành giải pháp thay thế, mở ra nhu cầu xuất khẩu mới cho các doanh nghiệp Trung Quốc sản xuất máy biến áp, thiết bị lưu trữ năng lượng và thiết bị phát điện.
Điểm nhanh số liệu
- 34%: Thị phần của NVIDIA trên thị trường chip AI cho trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc trong nửa đầu năm 2026 (IDC) [1]
- 678 nghìn chip: Lượng chip AI cho trung tâm dữ liệu mà NVIDIA xuất xưởng tại Trung Quốc trong cùng kỳ, giảm 44% so với cùng kỳ năm trước [1]
- 180 triệu km sợi: Mức thiếu hụt nguồn cung cáp quang toàn cầu so với nhu cầu năm 2026 theo dự báo của TrendForce [6]
- 3 nghìn tỷ won: Khoản đầu tư mở rộng cơ sở đóng gói chip tiên tiến của Amkor tại Gwangju [7]
- 3 lần: Mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu AI trên toàn cầu vào năm 2030 so với năm 2025 theo dự báo của IEA [5]
Tin nhanh
- TrendForce: Các trung tâm dữ liệu AI đang đẩy nhu cầu sợi quang tăng cao. Dự báo giá giao ngay của sợi quang thành phẩm năm 2026 sẽ tăng gấp 2,8 đến hơn 5 lần so với cùng kỳ năm trước; tình trạng khan hiếm nguồn cung có thể kéo dài đến năm 2028 [6]
- Amkor: Đã động thổ dự án mở rộng tại nhà máy ở Gwangju, Hàn Quốc, dự kiến hoàn thành 2 nhà xưởng đầu tiên vào nửa cuối năm 2027 và thêm 2 nhà xưởng vào nửa đầu năm 2028 [7]
- Tencent Hunyuan: Theo Zimubang, Hunyuan đã dùng phương pháp Terminal-RSI để huấn luyện mô hình nền tảng Qwen của Alibaba, nâng điểm Terminal-Bench 4.0 từ 0 lên 19,8% và tăng gấp đôi điểm trung bình của bốn bài kiểm tra [8]
- BYD: Tại đại hội cổ đông bất thường, Wang Chuanfu tiết lộ công ty có đội ngũ nghiên cứu và phát triển chip hơn 7.000 người, tổng vốn đầu tư lũy kế cho chip vượt 100 tỷ nhân dân tệ và 5 nhà máy chế tạo wafer [9]
- Thâm Quyến: Hội nghị Hiệp thương Chính trị Nhân dân thành phố Thâm Quyến đã tổ chức phiên tham vấn chuyên đề về ngành AI. Các ủy viên đề xuất phối hợp thúc đẩy năm phương diện, bao gồm mở dữ liệu, phát triển năng lực tính toán và kho ngữ liệu, cũng như thu hút và đào tạo nhân tài [10]
Góc nhìn biên tập
Điều đáng chú ý là một số tin tức hôm nay, dù có vẻ rời rạc, đều cho thấy cùng một thực tế: nút thắt về năng lực tính toán AI đang lan từ “chip” sang toàn bộ chuỗi cung ứng. Thị phần của Nvidia tại Trung Quốc sụt giảm đang mở ra cơ hội cho các chip nội địa có kiến trúc mới như MemSilicon; trong khi đó, ở các thị trường nước ngoài, những hạn chế đối với trung tâm dữ liệu đã chuyển sang khả năng kết nối với lưới điện, sợi quang và năng lực đóng gói chip tiên tiến — việc Amkor mở rộng công suất, giá sợi quang tăng gấp nhiều lần và xuất khẩu thiết bị điện tăng trưởng đều phản ánh áp lực này. Chúng tôi cho rằng, trong thời gian tới, để đánh giá triển vọng tăng trưởng của hạ tầng AI, ngoài lượng GPU xuất xưởng, cần chú ý hơn đến đơn hàng và giá cả của các “doanh nghiệp ngoài lĩnh vực AI” trong ngành điện, truyền thông quang và đóng gói chip. Mặt khác, các tiêu chuẩn về mô hình lớn cho ngành thép và việc tinh chỉnh có mục tiêu các mô hình AI hiện thân cho thấy cạnh tranh ở phía ứng dụng đang chuyển sang chất lượng dữ liệu và các tiêu chuẩn ngành có thể dùng làm căn cứ nghiệm thu.
Nguồn tham khảo
- Sau khi thị phần giảm xuống 34%, Jensen Huang tuyên bố mới nhất: NVIDIA “nhất định phải” hợp tác với các doanh nghiệp Trung Quốc — MyDrivers, truy cập ngày 2026-10-19
- MemSilicon công bố hoàn tất vòng gọi vốn Series A trị giá hơn 400 triệu nhân dân tệ, chuyên gia kỳ cựu ngành chip Lu Tao đảm nhiệm vị trí CEO — Sina Tech, truy cập ngày 2026-10-19
- Xây dựng chu trình khép kín hoàn chỉnh, công bố bộ tiêu chuẩn đầu tiên về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành thép — Jiemian News, truy cập ngày 2026-10-19
- Daxiao Robotics ra mắt mô hình nền tảng AI hiện thân ACE-Brain-0.6, vượt OpenAI GPT-6 Astra trong sáu bài đánh giá nhận thức không gian — IT Home, truy cập ngày 2026-10-19
- Đích đến cuối cùng của AI là điện năng: Việc mở rộng các trung tâm tính toán ở nước ngoài thúc đẩy xuất khẩu thiết bị năng lượng Trung Quốc｜70 năm Hội chợ Canton — Yicai, truy cập ngày 2026-10-19
- Tổ chức nghiên cứu: Giá chào bán cáp quang giao ngay năm 2026 tăng gấp nhiều lần, tình trạng thiếu nguồn cung đáp ứng nhu cầu của trung tâm dữ liệu có thể kéo dài đến năm 2028 — Gelonghui, truy cập ngày 2026-10-19
- Amkor dự kiến đầu tư 3 nghìn tỷ won trong 5 năm tới để nâng công suất đóng gói chip tiên tiến tại Gwangju, Hàn Quốc — IT Home, truy cập ngày 2026-10-19
- Dùng Alibaba làm nền tảng, Tencent Hunyuan đã hiện thực hóa “RSI quy mô nhỏ” — Zimubang, truy cập ngày 2026-10-19
- Wang Chuanfu chia sẻ lời khuyên dành cho giới trẻ: Khi còn trẻ, nhất định phải có ước mơ lớn — MyDrivers, truy cập ngày 2026-10-19
- Tập trung đổi mới toàn bộ hệ thống công nghệ, đẩy mạnh ứng dụng trên mọi lĩnh vực! Bí thư Thành ủy Thâm Quyến cùng các ủy viên Chính hiệp thảo luận về phát triển chất lượng cao ngành trí tuệ nhân tạo — Báo Chính hiệp Nhân dân, truy cập ngày 2026-10-19
