Big Tech Trung Quốc chi ít hơn Mỹ hàng trăm tỉ USD, vẫn thu hẹp khoảng cách năng lực tính toán AI
Chi phí thấp hơn và tốc độ tăng trưởng nhanh hơn đang giúp các công ty AI Trung Quốc thu hẹp khoảng cách với Mỹ. Điều này đặt ra câu hỏi: Liệu chênh lệch chi tiêu còn thực sự quan trọng?
Theo báo cáo mới của Moody’s Ratings, khoảng cách rất lớn về chi tiêu cho AI (trí tuệ nhân tạo) giữa các tập đoàn công nghệ Mỹ và Trung Quốc có thể không mang lại cho các công ty Mỹ lợi thế lớn như dự kiến. Nguyên nhân là chi phí trong nước thấp hơn cùng sự hỗ trợ mạnh mẽ của nhà nước đang giúp các công ty Trung Quốc có được nhiều năng lực tính toán hơn với mỗi USD đầu tư.
Moody’s Ratings là một trong những tổ chức xếp hạng tín nhiệm và nghiên cứu rủi ro tín dụng lớn nhất thế giới, thuộc tập đoàn dịch vụ tài chính và kinh doanh Moody’s Corporation.
Báo cáo cho biết dù các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler) chi tiêu nhiều hơn rất nhiều so với các đối thủ Trung Quốc, nhưng sự chênh lệch thực tế về năng lực tính toán lại không hề lớn như những con số ngân sách khổng lồ kia gợi ý.
Moody’s Ratings nhận định chi phí xây dựng hạ tầng thấp hơn, các chính sách hỗ trợ có mục tiêu và khả năng tiếp cận nguồn năng lượng xanh giá rẻ hơn đang giúp các hãng công nghệ Trung Quốc tạo ra năng lực tính toán lớn hơn so với quy mô đầu tư tài chính của họ.
Nhờ vậy, Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách về năng lực tính toán với các đối thủ Mỹ mà chỉ cần một phần chi phí.
Mỹ vẫn dẫn trước rõ rệt về các loại chip tiên tiến nhất. Tuy nhiên, những phát hiện trên cho thấy chỉ nhìn vào con số chi tiêu vốn chưa thể phản ánh toàn bộ cuộc đua AI.
Dưới đây là những điều cần biết.
Khoảng cách chi tiêu giữa các Big Tech Mỹ và Trung Quốc lớn đến đâu?
Theo Moody’s Ratings, chi tiêu vốn của các hãng công nghệ lớn (Big Tech) Trung Quốc dự kiến tăng hơn gấp đôi lên khoảng 140 tỉ USD trong năm nay, từ mức 65 tỉ USD năm 2025, và đạt 165 tỉ USD vào năm 2027.
Trong khi đó, 5 hãng công nghệ lớn của Mỹ gồm Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta và Oracle, cùng nhà cung cấp dịch vụ đám mây CoreWeave, được dự báo sẽ chi hơn 785 tỉ USD chỉ riêng năm 2026, và tiến gần mốc 1.000 tỉ USD vào 2027.
Tại sao chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng AI của Trung Quốc lại thấp hơn nhiều so với Mỹ?
Lợi thế về chi phí của Trung Quốc đến từ đất đai, điện năng và sự hỗ trợ mang tính hệ thống của nhà nước.
Theo sáng kiến “Dữ liệu phương Đông, Điện toán phương Tây” của Trung Quốc, những khối lượng công việc tiêu thụ nhiều điện năng được chuyển đến các khu vực nội địa giàu tài nguyên như Nội Mông và tỉnh Cam Túc ở tây bắc Trung Quốc.
Theo BMI, bằng cách chuyển các tác vụ huấn luyện AI không đòi hỏi độ trễ thấp đến những trung tâm có nguồn năng lượng xanh dồi dào và khí hậu mát mẻ, các công ty có thể cắt giảm đáng kể chi phí điện và làm mát. Chẳng hạn, các trung tâm dữ liệu mà ByteDance đang mở rộng tại thành phố Ô Lan Sát Bố, khu tự trị Nội Mông, Trung Quốc.
Năng lực tính toán có giá trị tại các khu vực ven biển có thể được dành cho những ứng dụng cần xử lí theo thời gian thực.
BMI là công ty chuyên cung cấp dữ liệu, nghiên cứu và phân tích về kinh tế, chính trị, ngành và rủi ro thị trường.
Theo Moody’s Ratings, chính sách của chính phủ Trung Quốc tiếp tục tạo thêm lợi thế thông qua hạ tầng có chi phí thấp hơn, trợ cấp, đẩy nhanh quy trình phê duyệt và ưu đãi thuế.
Điều gì đang kìm hãm Trung Quốc trong cuộc đua vượt qua Mỹ?
Trung Quốc có lợi thế về chi phí chủ yếu ở những phần hạ tầng không liên quan trực tiếp đến chip.
Moody’s Ratings cho biết máy chủ và các bộ tăng tốc AI chiếm phần lớn chi tiêu cho AI. Tuy nhiên, việc bị hạn chế tiếp cận các chip Nvidia tiên tiến nhất vẫn là một trở ngại lớn.
Các bộ xử lí và hệ sinh thái phần mềm trong nước của Trung Quốc tiếp tục được cải thiện nhưng vẫn chưa theo kịp Nvidia.
Trung Quốc cũng phải đánh đổi về hiệu quả sử dụng năng lượng. BMI cho biết một số nền tảng bán dẫn của Trung Quốc tiêu thụ nhiều điện hơn các bộ xử lý Nvidia để thực hiện cùng một khối lượng công việc tính toán. Điều đó đồng nghĩa điện giá rẻ và các khoản trợ cấp chỉ có thể bù đắp một phần chi phí vận hành cao hơn của phần cứng nội địa.
Ở cấp độ toàn hệ thống, sự đánh đổi này còn rõ rệt hơn. Công ty nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis ước tính CloudMatrix 384 của Huawei tiêu thụ lượng điện cao khoảng 4,1 lần so với GB200 NVL72 của Nvidia, nhưng cung cấp năng lực tính toán gần gấp đôi.
Điều này khiến việc tiếp cận nguồn điện dồi dào với giá tương đối rẻ trở nên đặc biệt quan trọng với Trung Quốc.
Trung Quốc có thực sự thu hẹp khoảng cách về năng lực tính toán so với Mỹ?
Nếu xét về công suất trung tâm dữ liệu thay vì chỉ tính số tiền đầu tư, khoảng cách giữa Mỹ và Trung Quốc thu hẹp đáng kể.
Theo số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) được Moody’s Ratings dẫn lại, tổng công suất trung tâm dữ liệu đã được lắp đặt tại Mỹ đạt 52 gigawatt (GW) vào cuối năm 2025, so với 28 GW tại Trung Quốc.
Đến năm 2030, công suất của Mỹ được dự báo đạt 100 GW, trong khi Trung Quốc đạt 67 GW.
Công suất trung tâm dữ liệu của Trung Quốc được dự báo tăng 19% mỗi năm, nhanh hơn mức 14% của Mỹ. Điều này giúp Trung Quốc thu hẹp khoảng cách tương đối với Mỹ, ngay cả khi chênh lệch về con số tuyệt đối vẫn gia tăng.
Công suất tính bằng megawatt không thể được quy đổi trực tiếp thành sức mạnh xử lí AI. Tuy nhiên, chỉ số này cho thấy khoảng cách về chi tiêu vốn có thể đang phóng đại mức chênh lệch về năng lực tính toán thực tế.
Trung Quốc đang tiến gần Mỹ hơn nếu xét theo tỉ lệ công suất, dù khoảng cách tuyệt đối vẫn tăng từ 24 GW năm 2025 lên 33 GW vào 2030.
Những mô hình AI trọng số mở hàng đầu Trung Quốc, gồm Kimi K3 của Moonshot AI, GLM-5.3 của Z.ai và Qwen3.8 của Alibaba, có hiệu năng gần bắt kịp những mô hình AI nguồn đóng Mỹ của OpenAI, Anthropic và Google trên những nền tảng đánh giá như Artificial Analysis và Chatbot Arena.
Các Big Tech công nghệ Trung Quốc có thể biến lợi thế AI thành doanh thu?
Xây dựng năng lực tính toán là một chuyện; kiếm tiền từ năng lực đó lại là chuyện khác.
Các nền tảng đám mây vẫn là nguồn tạo doanh thu AI chính. Tuy nhiên, theo Moody’s Ratings, các công ty Trung Quốc có quy mô kinh doanh đám mây vẫn nhỏ hơn đối thủ Mỹ đáng kể và phải cạnh tranh trong một thị trường có mức độ cạnh tranh về giá cao hơn.
Trong quý gần nhất, Microsoft thu 59,3 tỉ USD từ mảng đám mây, Amazon đạt 42,2 tỉ USD và Google Cloud của Alphabet đạt 24,8 tỉ USD. Trong khi đó, Alibaba ghi nhận 7,1 tỉ USD doanh thu từ mảng AI Cloud and Compute Services, còn Baidu đạt 7,3 tỉ nhân dân tệ (tương đương khoảng 1,08 tỉ USD) từ mảng AI Cloud Infra.
Các hyperscaler Mỹ cũng có lợi thế nhờ lượng khách hàng doanh nghiệp lớn hơn, các cam kết sử dụng dịch vụ đám mây theo hợp đồng và hệ sinh thái phần mềm tích hợp. Những yếu tố này giúp họ có con đường rõ ràng hơn để tạo ra nguồn doanh thu AI định kì.
Các mô hình AI trọng số mở với chi phí triển khai thấp của Trung Quốc đang thúc đẩy việc ứng dụng AI, nhưng việc thương mại hóa vẫn đang ở giai đoạn đầu, Moody’s Ratings nhận định.
Tuy nhiên, đã xuất hiện những dấu hiệu cho thấy khoảng cách này đang dần thu hẹp. Mảng kinh doanh đám mây của Alibaba ghi nhận doanh thu tăng 45% trong quý II/2026, mức tăng nhanh nhất trong 22 quý, khi nhu cầu với các sản phẩm liên quan đến AI tăng mạnh.