Bauxite Việt Nam

Dương Ngọc Thái 

Dec 23, 2024

Thay vì bỏ tất cả trứng vào một giỏ, chính phủ Việt Nam nên ưu tiên các công nghệ mở. Công nghệ mở cho phép tích hợp sản phẩm, giải pháp của nhiều bên khác nhau, giúp tăng lựa chọn và giảm chi phí.

Việt Nam cũng cần chú ý không “nhốt” người học vào một khung công nghệ cụ thể, mà nên trang bị cho sinh viên một tư duy mở, với những kiến thức, kỹ năng độc lập, có thể sử dụng với nhiều dạng công nghệ khác nhau.

Người học và người làm chính sách nên thường xuyên tự hỏi: Tôi đang học cách câu cá, hay tôi đang học cách sử dụng cần câu của hãng X?

Bữa sáng của người Mỹ thường có trứng ốp la và thịt heo xông khói. Thế là chị gà mới nói với anh heo: Nào chúng ta cùng hợp tác, tôi góp trứng, anh góp thịt, làm món sáng, bán kiếm tiền, cục tác không?

Anh heo nghe thấy quá hợp lý, gật đầu cái rụp. Công việc kinh doanh cực kỳ thuận lợi. Chỉ có điều, sau một thời gian thì chị gà hưởng trọn. Vì chị ấy còn sống, còn anh heo xẻ thịt một hồi chết queo.

Bài học rút ra: Là đàn ông thì không nên nhận trứng miễn phí.

Nghiêm túc mà nói, câu chuyện ngụ ngôn cho thấy không phải cứ hợp tác rình rang thì cả hai đều có lợi lâu dài.

“Không có tiền mặt là họ đi thôi”

Đằng sau những lời xã giao, các tập đoàn công nghệ đến Việt Nam vì hai lý do: Thị trường và nhân công giá rẻ.

Đổi lại, Việt Nam muốn nâng trình độ, năng suất nguồn nhân lực, tạo ra các doanh nghiệp đủ sức cạnh tranh với thế giới.

Có một hy vọng ở đây: Tôi cho anh khai thác thị trường và nhân công giá rẻ. Đổi lại, anh giúp tôi đào tạo nhân lực và phát triển thị trường. Anh có thể kiếm tiền, nhưng phải giúp tôi giỏi lên, để tôi cũng có thể làm giàu như anh.

Câu chuyện của Nvidia cũng gieo những hy vọng như vậy. Để hiểu Việt Nam có thể hy vọng gì, tôi nghĩ một lần nữa cần nhìn lại lịch sử.

Intel đến Việt Nam từ năm 2006, giữa thời hoàng kim của họ. Cho đến nay, nhà máy Intel Việt Nam vẫn chỉ làm đóng gói và kiểm thử, những công đoạn cần sức người giá rẻ.

18 năm qua, Intel không thể giúp Việt Nam nâng cao chất lượng nhân lực. Họ đến Việt Nam vì ưu đãi. Khi ưu đãi không còn, họ dọn đi, theo lời của Thủ tướng Phạm Minh Chính:

Theo tôi, chúng ta phải có ưu đãi thuế, phí, lệ phí, đất đai, điện nước rồi công trình. Và đặc biệt là ưu đãi về tiền mặt nữa. Không có tiền mặt là họ đi thôi. Intel là một điển hình.

Khi phân tích kinh tế Việt Nam, một chuyên gia Trung Quốc đề cập đến một con voi trong phòng khác:

Có thể thấy, các doanh nghiệp bản địa của Việt Nam về cơ bản chỉ có thể cung cấp hộp đựng và linh kiện nhựa cho Samsung.

Thực tế, các công ty vì lợi nhuận chỉ có trách nhiệm với cổ đông. Họ không có động cơ giúp Việt Nam phát triển nguồn nhân lực hay tạo ra các doanh nghiệp bản địa. Nếu có đào tạo người Việt, họ cũng chỉ muốn đào tạo để bán được hàng, như một phần của chiến lược lock-in thị trường.

Bài học từ câu chuyện Intel và Samsung không những là “phải có ưu đãi”, mà còn là chính sách thu hút đầu tư nước ngoài dường như không đủ để Việt Nam phát triển công nghiệp bản địa.

Tôi nghĩ làm ăn với Intel, Samsung hay Nvidia vẫn tốt cho Việt Nam, ít nhất về mặt ngoại giao và địa chính trị. Là người Việt sống ở Mỹ, tôi luôn ủng hộ mọi hoạt động giao thương giữa hai nơi mà tôi đều xem là nhà.

Để tối ưu lợi ích kinh tế lâu dài, để thật sự làm giàu, để đứng trên vai những người khổng lồ, Việt Nam cần một chiến lược rõ ràng hơn là “ưu đãi tiền mặt”.

AI bán AI dẫn?

Gần đây tôi có thảo luận về cơ hội bán dẫn của Việt Nam với các anh chị em ở VietBay. Có nhiều ý kiến thú vị, với nhiều góc nhìn khác nhau. Một người tự nhận là “biết chút chút về bán dẫn” nói thế này:

Đợt này truyền thông Việt Nam cũng hay kết hợp bán dẫn và AI vào với nhau như thể hai ngành này là một, mặc dù hai ngành này hoàn toàn khác. Mối liên hệ giữa bán dẫn và AI cũng giống như software và máy tính để chạy vậy. Cơ hội để Việt Nam tạo ra một công ty trong vài năm tới về GPU hầu như bằng không.

Sự nhập nhằng giữa bán dẫn và AI thể hiện rõ trong câu chuyện Nvidia. Nvidia là công ty bán dẫn, với sản phẩm chủ lực là chip GPU dùng trong AI. Nhưng những phát ngôn và hành động của Nvidia ở Việt Nam cho đến nay chỉ tập trung vào AI.

Việc [tập trung vào AI] phù hợp với chiến lược của Nvidia. Nvidia đến Việt Nam trước nhất vì thị trường. Họ muốn bán thật nhiều GPU. Muốn vậy thì phải đẩy mạnh AI, vì Việt Nam có làm, có sử dụng AI thì Nvidia mới bán được GPU.

Nvidia có thể cũng đã thấy tiềm năng nhân công giá rẻ của Việt Nam. Jensen Huang đã nhiều lần nhắc đến chất lượng đội ngũ kỹ sư Việt, nhưng đó là kỹ sư phần mềm, chưa thấy nói gì đến bán dẫn.

Khi tôi đang viết những dòng này thì có tin Nvidia sẽ đầu tư bốn tỷ USD để làm bán dẫn ở Việt Nam. Tuy nhiên, sau đó các tờ báo đồng loạt gỡ bài.

Hồi tháng 8.2024, trong một hội thảo ở Silicon Valley, một quan chức Việt Nam cũng tiết lộ “Nvidia chuẩn bị đầu tư sáu tỷ USD vào Việt Nam”.

Tôi nghĩ phải có lửa mới có khói, có lẽ Nvidia cũng sẽ đầu tư làm bán dẫn ở Việt Nam. Kể cả như vậy, câu hỏi vẫn còn đó: Nvidia sẽ khác gì với Intel, hay vẫn chỉ là lắp ráp, đóng gói, kiểm thử?

Nvidia là một công ty Mỹ do một người gốc Đài Loan lãnh đạo. Tôi không tìm được lý do để họ dạy Việt Nam thiết kế hay sản xuất chip, những công việc cần trình độ cao và tạo ra nhiều giá trị.

Mỹ chỉ muốn hỗ trợ Việt Nam làm lắp ráp, đóng gói, kiểm thử mà thôi. Trích từ một thông cáo báo chí của Bộ Ngoại giao Mỹ (in đậm là do tôi):

About ITSI and Diversifying Semiconductor Supply Chains program: The U.S. CHIPS Act of 2022 established the ITSI Fund to strengthen semiconductor supply chains crucial for U.S. industry. Arizona State University, selected by the U.S. Department of State’s Bureau of Economic and Business Affairs, will lead efforts to enhance semiconductor assembly, testing, and packaging (ATP) in key partner countries across the Americas and Indo-Pacific within the Diversifying Semiconductor Supply Chains program.

Thông tin này cũng được Tuổi Trẻ đăng tải:

Theo ông Ramin Toloui, Bộ Ngoại giao Mỹ đang dốc sức để thúc đẩy năng lực lắp ráp, thử nghiệm và đóng gói (ATP) tại các quốc gia đối tác của ITSI ở châu Mỹ và Ấn Độ Dương - Thái Bình Dương, để tăng cường chuỗi cung ứng linh hoạt cho các nhà sản xuất chất bán dẫn của Mỹ.

Đài Loan lại càng không muốn Việt Nam biết quá nhiều về thiết kế hay sản xuất chip, vì TSMC không những là đầu tàu kinh tế mà còn là lá bùa hộ mệnh giữ Đài Loan độc lập.

Tóm lại, kể cả khi Nvidia sẽ sản xuất chip ở Việt Nam, tôi thấy Việt Nam không có nhiều cơ hội học hỏi. Hơn nữa, cho đến giờ, câu chuyện của Nvidia ở Việt Nam là câu chuyện AI: Hạ tầng tính toán, Dữ liệu, Phần mềm, Nhân lực. Do đó, để chơi với Nvidia một cách “rõ ràng, sòng phẳng, mẹ nó, sợ gì”, Việt Nam cần tập trung vào AI, hơn là bán dẫn.

Công thành CUDA

Nhắc lại, Nvidia đang độc chiếm thị trường chip AI toàn cầu. Họ đến Việt Nam trước nhất là để bán hàng và lock-in thị trường lâu dài.

Thị trường chip AI có giá trị ngàn tỷ USD, nên rất nhiều công ty đang hăm he phá vòng vây của Nvidia. Các công ty lớn nhất đều đã bắt đầu sản xuất chip AI, một số bán cho thị trường, một số dùng nội bộ, ví dụ như:

• Apple Baltra
• AMD Instinct
• AWS Inferentia và Trainium
• Google TPU
• Intel Gaudi
• Meta MTIA
• Microsoft Maia
• Tesla Dojo

Đây là các sản phẩm thay thế chip của Nvidia. Cho đến nay, nhờ CUDA, hàng của Nvidia vẫn được chuộng nhất.

Tuy nhiên, thành trì CUDA đã bắt đầu bộc lộ những rạn nứt. Khe nứt lớn nhất mang tên PyTorch. PyTorch là công cụ mã nguồn mở giúp phát triển các sản phẩm phần mềm AI, do Meta tạo ra. Ngoại trừ Google sử dụng công cụ riêng, đa số các công ty sử dụng PyTorch.

PyTorch hỗ trợ nhiều loại chip AI khác nhau. Thay vì phải lập trình trực tiếp trên chip của Nvidia qua CUDA, lập trình viên chỉ cần sử dụng PyTorch. Phần còn lại PyTorch đã làm sẵn. Cách làm này khiến tầm quan trọng của CUDA giảm xuống, vì ai cũng có thể viết phần mềm AI mà không cần biết CUDA.

PyTorch chính là cách Meta thực thi bài học chiến lược số hai: Biến chip của Nvidia thành hàng chợ, có thể thay thế bằng chip khác mà không cần viết lại phần mềm. Chip của Nvidia vẫn đang giữ vị trí số một, nhưng có một lối thoát đang được tạo ra.

Ngoài Meta, OpenAI cũng đang “công thành CUDA” với Triton, còn Google thì có Jax và Flax. Khác với CUDA, tất cả công nghệ này đều là mã nguồn mở.

Tôi nghĩ Việt Nam khó có thể tự mình phá vòng vây CUDA, mà phải dựa vào nỗ lực của “những người cùng khổ” mà tôi vừa mới điểm mặt chỉ tên.

Thay vì bỏ tất cả trứng vào một giỏ, chính phủ Việt Nam nên ưu tiên các công nghệ mở. Công nghệ mở cho phép tích hợp sản phẩm, giải pháp của nhiều bên khác nhau, giúp tăng lựa chọn và giảm chi phí.

Việt Nam cũng cần chú ý không “nhốt” người học vào một khung công nghệ cụ thể, mà nên trang bị cho sinh viên một tư duy mở, với những kiến thức, kỹ năng độc lập, có thể sử dụng với nhiều dạng công nghệ khác nhau.

Người học và người làm chính sách nên thường xuyên tự hỏi: Tôi đang học cách câu cá, hay tôi đang học cách sử dụng cần câu của hãng X?

Quan trọng hơn hết, muốn làm công nghệ gì cũng đều cần nền tảng khoa học và kỹ thuật máy tính vững vàng. Muốn học võ thì trước tiên phải chịu khó gánh nước chẻ củi mấy năm trời để có thể lực.

(Tiếp theo: Thư ngỏ gửi tân sinh viên ngành bán dẫn)

D.N.T.

Nguồn: https://vnhacker.substack.com/p/nvidia-viet-nam-nen-lam-gi