Ảnh minh họa: Internet

Tháng 3/2016, chương trình trí tuệ nhân tạo (AI) của Google khiến toàn thế giới chú ý khi đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Se Dol. Điều ít người biết là để đạt được thành tựu này, AlphaGo cần tới 2.000 CPU và 3.000 GPU. Hóa đơn điện cũng tốn tới 3.000 USD cho mỗi trận đấu vào thời điểm ấy. Đây là tiết lộ của Giáo sư Đại học Công nghệ Massachusetts (MIT) Han Song tại Đại học Tshinghua.

Trong cùng tháng này, hai anh em người Trung đang công tác tại phòng nghiên cứu của Viện Khoa học Trung Quốc (CAS) mở công ty riêng ở Bắc Kinh. Sứ mệnh của họ là phát triển con chip máy tính dành riêng cho các ứng dụng AI, cho phép chế tạo máy móc nhỏ hơn, tiết kiệm điện hơn, giá rẻ hơn.

Hai anh em Chen Yunji, 36 tuổi và Chen Tianshi, 34 tuổi sinh trưởng trong gia đình có mẹ là nhà giáo dục và bố là kỹ sư điện. Cả hai đều vào đại học khi mới 14 tuổi và 16 tuổi, năm 24 tuổi đã nhận bằng Tiến sỹ khoa học máy tính trước khi gia nhập CAS với vai trò trợ lý nghiên cứu.

Dù phần lớn người dùng chưa từng nghe tên họ, con chip AI của Cambricon Technologies đang có mặt ở mọi nơi. Theo CAS, chúng được sử dụng trong gần 100 triệu smartphone và máy chủ, bao gồm thiết bị của Huawei, Alibaba.

Tháng 6/2018, Cambricon được định giá 2,5 tỷ USD, trở thành một trong các startup AI giá trị nhất Trung Quốc sau khi huy động được hàng trăm triệu USD trong vòng gọi vốn B. Danh sách dài các nhà đầu tư có Alibaba, iFlyTek.

CAS đề cử các nhà khoa học của Cambricon cho giải thưởng Thành tựu Khoa học công nghệ nổi bật năm 2019 với con chip Cambricon A1. Học viện cho rằng đây là bộ xử lý deep learning thương mại đầu tiên trên thế giới. Deep learning là một nhánh của máy học, có thể thích ứng với dữ liệu mới và đào tạo hệ thống để tự học và nhận diện mẫu (pattern). Ứng dụng của nó trải dài từ phát hiện bệnh qua hình ảnh y khoa cho tới hướng dẫn xe tự lái đi trên đường.

Cambricon A1 đánh bại hoàn toàn CPU và GPU truyền thống. Chen Yunji so sánh bộ xử lý truyền thống với dao đa năng Thụy Sỹ còn bộ xử lý deep learning như dao làm bếp. Dù dao đa năng có nhiều tác dụng, khi nấu nướng, dao làm bếp lại thuận tiện hơn.

Những năm qua chứng kiến số lượng các công ty Trung Quốc nhảy vào sản xuất “dao làm bếp” cho AI tăng mạnh, đặc biệt sau khi Bắc Kinh công bố kế hoạch đưa nước này trở thành nhà lãnh đạo về AI trước năm 2030. Căng thẳng Mỹ - Trung leo thang trong đó Tổng thống Trump cắt nguồn cung chip cho nhiều hãng công nghệ Trung Quốc càng làm tăng quyết tâm của họ trong việc độc lập về chip AI.

Chỉ mới 10 năm trước, AI còn là lựa chọn thiểu số, không gây hiệu ứng lớn. Nhiều thứ đã thay đổi kể từ đó: AI không còn là mảng nghiên cứu ngách, chip AI được nhiều gã khổng lồ thiết kế như Baidu, Alibaba, Huawei. Đối mặt với cạnh tranh ngày một lớn, Chen Tianshi cho rằng Cambricon có lợi thế so với các “ông lớn” vì họ cung cấp bộ sản phẩm toàn diện hơn, ứng dụng được trong nhiều tình huống.

Điều Cambricon thực sự muốn đạt được là trở thành “bước đệm” cho ứng dụng AI phổ biến trong tương lai. Mọi người không cần phải biết tới tên tuổi Cambricon, miễn là họ đóng góp được cho AI.