Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào thiết kế và sản xuất chip đang mở ra cơ hội đột phá cho ngành bán dẫn. AI có thể giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế, dự đoán lỗi và nâng cao hiệu suất chip. Tuy nhiên, bên cạnh tiềm năng to lớn, các chuyên gia nhận định ngành bán dẫn phải đối mặt với ba thách thức chính: băng thông, tiêu thụ năng lượng và khả năng ứng dụng mã nguồn mở. Những vấn đề này đã được thảo luận tại hội thảo "Cuộc cách mạng công nghệ bán dẫn - AI tại Silicon Valley" diễn ra ngày 12/3 tại Hà Nội, trong khuôn khổ Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC) do Aitomatic phối hợp với Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) tổ chức.

Băng thông - thách thức về tốc độ truyền dữ liệu

Một trong những rào cản lớn trong thiết kế chip AI là vấn đề băng thông. Ông Nguyễn Lợi, chuyên gia trong lĩnh vực sản xuất bán dẫn, nhận định rằng băng thông tăng gần gấp đôi mỗi năm nhờ công nghệ mới, nhưng tốc độ này ngày càng khó duy trì khi tiệm cận giới hạn vật lý. Khi các thuật toán AI trở nên phức tạp hơn, nhu cầu truyền tải dữ liệu nhanh chóng giữa các bộ phận trên chip ngày càng cao, gây áp lực lên hệ thống kết nối truyền thống. Các kết nối quang học đang được nghiên cứu để thay thế tín hiệu điện tử, mở ra cơ hội phát triển chip analog giúp tăng cường khả năng xử lý dữ liệu.

Tiêu thụ năng lượng - bài toán tối ưu hóa bộ nhớ

Bên cạnh băng thông, tiêu thụ năng lượng là một rào cản lớn khác. Theo ông Nguyễn Lợi, bộ nhớ chiếm hơn một nửa tổng mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống. Để duy trì hiệu suất cao trong các hệ thống AI, cần tìm ra giải pháp giảm mức tiêu thụ điện năng mà không làm giảm tốc độ xử lý. Đại diện NXP Semiconductors cho biết hiện nay ngành công nghiệp bán dẫn đang tập trung vào việc phát triển các bộ gia tốc (accelerator) chuyên dụng nhằm cân bằng giữa hiệu suất, chi phí, điện năng tiêu thụ và diện tích chip. Việc tối ưu hóa bộ nhớ và băng thông sẽ giúp tạo ra bước tiến quan trọng trong thiết kế và sản xuất chip AI.

Khả năng ứng dụng mã nguồn mở - rào cản về hợp tác và đổi mới

Một thách thức khác đối với ngành bán dẫn khi tích hợp AI là khả năng tiếp cận và sử dụng các công cụ mã nguồn mở. Ông Daniel Weyl, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách Automotive, cho rằng phần lớn các công cụ thiết kế AI hiện nay đều thuộc sở hữu độc quyền, khiến việc phát triển chip AI trở nên khó khăn hơn. Ngành bán dẫn rất coi trọng bí mật kinh doanh, dẫn đến việc hạn chế chia sẻ dữ liệu giữa doanh nghiệp và giới học thuật. Điều này ảnh hưởng đến tốc độ đổi mới và khả năng hợp tác giữa các bên liên quan. Tiến sĩ Azalia Mirhoseini, đại diện Google DeepMind, nhấn mạnh rằng AI trong lĩnh vực bán dẫn vẫn đang ở giai đoạn đầu và việc chia sẻ phương pháp luận sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Bà dẫn chứng sự hợp tác giữa Google và các trường đại học trong các dự án mã nguồn mở là một mô hình đáng học hỏi.

Dù đối mặt với nhiều thách thức, ngành bán dẫn vẫn có cơ hội phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI nếu có chiến lược phù hợp. Việc giải quyết các vấn đề về băng thông, tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng và mở rộng khả năng ứng dụng mã nguồn mở sẽ giúp ngành bán dẫn tiến xa hơn. Các chuyên gia thống nhất rằng, để rút ngắn chu kỳ phát triển chip và vượt qua rào cản kỹ thuật, sự hợp tác giữa doanh nghiệp và giới học thuật là yếu tố then chốt. Việt Nam cũng có cơ hội trở thành một mắt xích quan trọng trong chuỗi cung ứng toàn cầu nếu tập trung vào đào tạo nhân lực, đầu tư vào hạ tầng công nghệ và xây dựng môi trường pháp lý linh hoạt. Với cam kết mạnh mẽ từ Chính phủ và sự hợp tác của các tập đoàn công nghệ lớn, ngành bán dẫn có thể đạt được những bước tiến quan trọng, thúc đẩy sự phát triển của AI và nền kinh tế số trong tương lai.

P.T (tổng hợp)