Sức mạnh kép bán dẫn + A.I

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (A.I) và bán dẫn được đánh giá là cú hích kép của cuộc cách mạng công nghiệp mới, khi các xu hướng A.I chủ động (agentic AI), A.I đa mô thức (multimodal AI) và A.I bền vững (sustainable AI) đang thay đổi hoàn toàn cách các doanh nghiệp thiết kế, tối ưu hóa và kiểm tra vi mạch, từ đó thúc đẩy sự phát triển vượt bậc trong năng suất và chất lượng.

Cuộc đua hạ tầng A.I đang bước vào giai đoạn quyết liệt chưa từng có. Đặc biệt, khu vực châu Á - Thái Bình Dương đang nổi lên như một động lực tăng trưởng mới của ngành chip A.I toàn cầu, nhờ khoản đầu tư mạnh mẽ của chính phủ các nước vào hạ tầng A.I và chuyển đổi số. Trong đó, quốc gia đón đầu công nghệ mới sẽ nắm lợi thế dài hạn và Việt Nam không nằm ngoài xu thế chuyển động mạnh mẽ của châu Á. 

Theo ông Trần Kim Duy Lân, Giám đốc Quốc gia của Navagis (đối tác chiến lược của Google), ứng dụng A.I không chỉ giúp các nhà máy tiết kiệm 30% thời gian thiết kế chip, mà còn có thể nâng năng suất vận hành lên 25%, tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn trong ngành sản xuất linh kiện công nghệ cao.

Tuy nhiên, nhiều ý kiến cho rằng rào cản lớn nhất hiện nay không nằm ở bản thân các thuật toán, mà ở khả năng vận hành ổn định và chính xác của mô hình A.I trong điều kiện thực tế trên dây chuyền sản xuất. Các chuyên gia công nghệ đã đưa ra 3 hướng ứng dụng chính của A.I hiện nay trong ngành bán dẫn mà Việt Nam có thể học hỏi: phát hiện lỗi trong dây chuyền sản xuất, phát triển A.I bền vững và sử dụng phần mềm A.I để dự đoán lỗi trước khi xảy ra.

Kỹ sư Dương Quang Huy, đại diện Công ty Ascendas Systems, cho biết, trong các dây chuyền công nghệ cao, đặc biệt là dây chuyền sản xuất chip bán dẫn, việc áp dụng A.I để kiểm tra lỗi là điều bắt buộc. Các kỹ sư hiện có thể sử dụng những công cụ như Deep Network Designer để xây dựng, trực quan hóa và tinh chỉnh mạng nơ-ron hay Classification Learner để thử nghiệm nhiều thuật toán khác nhau và lựa chọn mô hình tối ưu cho từng bộ dữ liệu thực tế.

Đại diện Ascendas Systems nhấn mạnh việc phát triển A.I cho sản xuất công nghiệp không chỉ là bài toán kỹ thuật mà còn là bài toán dữ liệu. Sự sai  lệch nhỏ trong dữ liệu đầu vào như hình ảnh bị méo, thiếu nét, ánh sáng không đồng đều hoặc vị trí linh kiện không thống nhất có thể khiến mô hình A.I hoạt động sai lệch. Do đó, một trong những giải pháp quan trọng là chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện chính xác.

Trên toàn cầu, việc nắm bắt các xu hướng A.I trong ngành bán dẫn đang mang lại nguồn thu khổng lồ cho nhiều doanh nghiệp. Mới đây, ông Andrew McAfee, nhà nghiên cứu chính tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), nhận định làn sóng A.I đang giúp con người tạo dựng tài sản với tốc độ nhanh nhất và quy mô lớn nhất trong hơn 100 năm qua. Quy mô thị trường A.I toàn cầu được dự báo sẽ đạt 1.811 tỉ USD vào năm 2030. Cùng thời điểm, ngành công nghiệp bán dẫn cũng hướng đến mục tiêu cán mốc 1.000 tỉ USD. 

Ngành bán dẫn tại Việt Nam có sự góp mặt của các tập đoàn công nghệ đa quốc gia như Google, NVIDIA, IBM, Meta, Intel, TSMC, Samsung, cùng với các doanh nghiệp Việt Nam đang phát triển và nỗ lực tham gia sâu vào chuỗi cung ứng toàn cầu. 

Tầm nhìn dài hạn của Việt Nam là trở thành trung tâm bán dẫn toàn cầu vào năm 2050. Việt Nam đã bắt đầu tham gia vào các công đoạn có giá trị gia tăng cao như sản xuất thiết bị, vật liệu và linh kiện bán dẫn, đã có những đĩa wafer bán dẫn lần đầu tiên được sản xuất tại Việt Nam... Với nhiều lợi thế, Việt Nam có thể trở thành trung tâm tăng trưởng lớn của ngành công nghiệp bán dẫn, trong bối cảnh quy mô thị trường chip toàn cầu đã đạt hơn 520 tỉ USD vào năm 2023 và dự báo tăng lên tới 1.400 tỉ USD vào năm 2029.

Liên quan xu hướng chiến lược và tính bền vững trong phát triển A.I cho ngành công nghiệp tại Việt Nam, đại diện của Navagis đề cập những thách thức về tiêu thụ năng lượng. Dự kiến đến năm 2030, các trung tâm dữ liệu phục vụ A.I có thể chiếm tới 21% lượng điện năng toàn cầu. Trong bối cảnh đó, ông Lân nhấn mạnh tầm quan trọng của xu hướng chuyển dịch từ các mô hình A.I tập trung (cloud AI) sang các mô hình phân tán ngay tại thiết bị (edge AI, on-device AI), như một hướng đi bền vững và tối ưu năng lượng.

Theo đại diện Navagis, edge AI cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị như camera thông minh, vi điều khiển hoặc bo mạch nhúng, thay vì truyền tải toàn bộ dữ liệu lên đám mây. Việc này không chỉ giúp giảm độ trễ và tăng tính riêng tư, mà còn tiết kiệm năng lượng một cách đáng kể, giảm từ 100-1.000 lần lượng điện tiêu thụ mỗi tác vụ do loại bỏ bước xử lý trung gian. Đây là bước đi quan trọng để xây dựng một hạ tầng A.I hiệu quả, đáp ứng yêu cầu của các ngành công nghiệp tương lai.