Baidu ra mắt chip AI Kunlun M100, hẹn M300 vào năm sau

Trong khi cả thế giới tranh nhau mua chip AI để huấn luyện mô hình, Baidu chọn một hướng đi khác cho thế hệ chip mới của mình: phục vụ suy luận, tức chạy mô hình đã huấn luyện xong để trả lời người dùng mỗi ngày. M100, con chip vừa ra mắt đúng hẹn tại Baidu World 2026, là bước đầu tiên của kế hoạch đó.

Ảnh minh họa AI, không phải ảnh chụp chip thật.

M100 ra mắt đúng hẹn, M300 chờ năm sau

Tại lễ khai mạc Baidu World 2026 ngày 12/11, đơn vị chip Kunlun của Baidu đã công bố lộ trình sản phẩm tiếp theo. M100 đã ra mắt đúng hẹn, M300 sẽ ra mắt vào năm sau, và tới năm 2028 sẽ có nhiều chip dựa trên kiến trúc N hoàn toàn mới, mỗi chip phục vụ một nhóm ứng dụng khác nhau.

Baidu mô tả M100 là con chip tập trung vào hiệu quả chi phí, còn M300 là bản flagship nâng cấp toàn diện về tính toán, bộ nhớ và kết nối giữa các chip. Baidu vì vậy chia thị trường thành hai tầng: suy luận giá rẻ với M100 và huấn luyện lẫn suy luận quy mô lớn với M300.

Đáng chú ý, Baidu chưa công bố thông số chi tiết của M100 trong thông báo lần này, như hiệu năng tính toán, tiến trình sản xuất hay dung lượng bộ nhớ. Người đọc vì vậy nên coi đây là tin ra mắt và lộ trình, chưa phải bản đánh giá hiệu năng, và chờ các con số thực tế khi chip được đưa vào sử dụng rộng rãi.

Theo lộ trình 5 năm mà Baidu công bố tại Baidu World tháng 11/2025, M100 được thiết kế cho suy luận quy mô lớn, còn M300 phục vụ cả huấn luyện và suy luận cho các mô hình đa phương thức khổng lồ. Cùng lộ trình đó, Baidu đặt mục tiêu xây cụm chip Kunlun tới một triệu card vào năm 2030.

Suy luận thành động lực tăng trưởng mới của chip AI

Lý do Baidu đặt M100 vào phân khúc suy luận nằm trong phát biểu của nhà sáng lập Lý Ngạn Hoành: nhu cầu tính toán AI trước đây chủ yếu đến từ huấn luyện, nhưng hiện nay đã cân bằng giữa huấn luyện và suy luận, nhất là khi các ứng dụng agent mở rộng quy mô và kéo nhu cầu suy luận bùng nổ.

“Suy luận sẽ trở thành động lực chính thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của chip AI”, ông Lý Ngạn Hoành nói. Đây là một nhận định quan trọng, vì nó đảo ngược logic quen thuộc nhiều năm qua: huấn luyện mô hình lớn mới là việc tốn chip nhất, còn chạy mô hình chỉ là việc phụ. Khi hàng triệu agent cùng chạy cùng lúc để phục vụ người dùng, chi phí suy luận cộng dồn lại có thể vượt cả chi phí huấn luyện.

Cùng tại Baidu World 2026, Lý Ngạn Hoành cho biết số agent đang hoạt động mỗi ngày trong nội bộ Baidu đã tăng gấp hơn 6 lần trong một năm, lên 37.000 agent. Con số này giải thích vì sao Baidu cần một con chip suy luận rẻ và hiệu quả: chính Baidu cũng là khách hàng lớn đầu tiên của chip do mình làm ra, trước khi bán ra bên ngoài.

Với người dùng Việt Nam, xu hướng này có ý nghĩa thực tế. Chi phí suy luận càng rẻ thì các dịch vụ AI như chatbot, trợ lý hay công cụ tạo nội dung càng có cơ hội giữ giá thấp hoặc miễn phí, thay vì liên tục tăng giá thuê bao để bù chi phí chạy mô hình.

Mười năm đầu tư mới tới ngày hái quả

Lý Ngạn Hoành nhấn mạnh Baidu tin vào công nghệ và sẵn sàng đầu tư dài hạn, và Kunlun chính là kết quả của hơn mười năm kiên trì đầu tư đó.

Thực tế, chip Kunlun không phải sản phẩm mới xuất hiện từ hư không. Các thế hệ Kunlun trước đây đã chạy khối lượng công việc của mô hình ngôn ngữ lớn ERNIE trong các trung tâm dữ liệu của Baidu, đồng thời được bán kèm tài nguyên điện toán đám mây cho khách hàng bên ngoài. M100 vì vậy không phải lần thử nghiệm đầu tiên mà là thế hệ tiếp theo của một dòng chip đã có khách hàng thật.

Giới phân tích cũng bắt đầu định giá mảng chip này nghiêm túc hơn: JPMorgan ước tính doanh số Kunlun có thể tăng gấp sáu lần lên khoảng 1,1 tỉ USD trong năm 2026, còn Macquarie định giá đơn vị Kunlun ở mức khoảng 28 tỉ USD.

Cần nói rõ giới hạn: Baidu vẫn chưa công bố doanh số hay thị phần cụ thể của Kunlun, và M100 mới chỉ ra mắt chứ chưa có đánh giá độc lập về hiệu năng. Một con chip tốt trên giấy vẫn cần chứng minh bằng khối lượng công việc thực tế, khả năng cung ứng ổn định và hệ sinh thái phần mềm đi kèm theo.

Kunlun trong cuộc đua tự chủ chip AI của Trung Quốc

Bối cảnh lớn hơn là cuộc đua tự chủ chip AI tại Trung Quốc, khi Mỹ hạn chế bán chip cao cấp của NVIDIA cho thị trường này. Sau Huawei, Kunlun được xem là nguồn năng lực tính toán nội địa quan trọng thứ hai của Trung Quốc.

Điểm khác biệt của Kunlun so với nhiều dự án chip nội địa khác là Baidu vừa làm chip, vừa vận hành mô hình, vừa bán dịch vụ đám mây. Mô hình khép kín này giúp Baidu kiểm chứng chip ngay trên khối lượng công việc của chính mình, rồi mới mang ra thị trường, thay vì phải thuyết phục khách hàng tin vào một con chip chưa từng chạy việc thật.

Fractile, startup chip AI của Anh, cũng vừa huy động 720 triệu USD dù chưa bán ra con chip thương mại nào, cho thấy dòng vốn toàn cầu vẫn đang đổ mạnh vào chip AI. Cuộc đua này vì vậy không chỉ có các ông lớn Trung Quốc và Mỹ, mà cả những startup muốn tìm một lối đi riêng giữa hai cực.

Người dùng Việt Nam nên theo dõi điều gì

Với người dùng Việt Nam, M100 không phải con chip để mua về lắp máy, mà là một tín hiệu thị trường. Nếu chip suy luận giá rẻ thực sự mở rộng nguồn cung, chi phí chạy dịch vụ AI toàn cầu có thể giảm, và doanh nghiệp Việt Nam dùng AI qua đám mây sẽ hưởng lợi qua giá dịch vụ thấp hơn.

Ba điều cần theo dõi. Thứ nhất, Baidu có công bố thông số hiệu năng thực tế của M100 hay không. Thứ hai, M100 có được bán rộng rãi cho khách hàng ngoài Baidu hay chỉ phục vụ nội bộ và một nhóm đối tác. Thứ ba, bản flagship M300 ra mắt năm sau có đạt đúng hẹn như M100 hay không.

Baidu đã giữ đúng lời hứa một năm trước: Kunlun M100 ra mắt đúng hẹn, đặt cược vào suy luận AI thay vì huấn luyện. Nếu M300 tiếp tục đúng hẹn vào năm sau và loạt chip kiến trúc N tới vào năm 2028, Kunlun sẽ trở thành cái tên không thể bỏ qua trong bản đồ chip AI toàn cầu.

Nguồn tham khảo: Baidu