Tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026, các doanh nghiệp Trung Quốc như Huawei, Biren Technology, ZTE và Sugon đã trình làng hàng loạt hệ thống siêu nút (supernode) – những cụm máy tính kết nối hàng trăm, thậm chí hàng nghìn con chip AI nội địa để vận hành như một siêu máy tính thống nhất. Theo các nhà phân tích của Morgan Stanley, sự xuất hiện dày đặc của các giải pháp supernode tại WAIC phản ánh bước chuyển chiến lược trong cuộc đua AI của Trung Quốc: thay vì cạnh tranh về thông số từng bộ xử lý, các doanh nghiệp giờ đây tập trung vào khả năng kết nối giữa các chip, chia sẻ bộ nhớ và độ ổn định của toàn hệ thống.
Siêu nút là gì?
Theo ông Chen Daliang, Giám đốc điều hành Suanova – nhà cung cấp hạ tầng điện toán AI có trụ sở tại Thượng Hải – nhiều người lầm tưởng chỉ cần ghép đủ số lượng GPU là có thể tạo thành supernode. Tuy nhiên, một supernode thực thụ phải tích hợp đồng bộ năng lực tính toán, lưu trữ, kết nối mạng, hệ thống quản lý và nền tảng phần mềm để toàn bộ cụm máy hoạt động như một thực thể thống nhất. Nếu thiết kế tối ưu, supernode có thể nâng hiệu suất khai thác năng lực tính toán thêm hơn 50%, đồng thời tăng gấp đôi băng thông truyền dữ liệu trong hệ thống.
Ngành công nghiệp hiện theo đuổi hai hướng kết nối chính: kết nối điện với kiến trúc mới giúp rút ngắn đường truyền tín hiệu giữa các chip, và kết nối quang học nổi bật với công nghệ Near-Packaged Optics (NPO) đưa bộ phận truyền tín hiệu quang học đến gần chip xử lý hơn nhằm giảm tiêu thụ điện năng, rút ngắn khoảng cách truyền dữ liệu nhưng vẫn duy trì băng thông cao. Phần lớn doanh nghiệp mới dừng ở giai đoạn thử nghiệm đối với công nghệ NPO.
Cuộc đua siêu nút tại Trung Quốc
WAIC 2026 chứng kiến sự ra mắt của nhiều hệ thống supernode ấn tượng. Huawei lần đầu trưng bày Ascend Atlas 950 SuperPoD, được xem là hệ thống điện toán AI nội địa mạnh nhất Trung Quốc hiện nay, sử dụng các tủ máy gồm 64 card AI làm đơn vị cơ bản và có thể mở rộng lên tới 8.192 card thông qua mạng tốc độ cao độc quyền Lingqu. ZTE giới thiệu giải pháp supernode hỗ trợ tới 16.384 GPU, tương thích với nhiều dòng chip AI do Trung Quốc phát triển. Sugon trình diễn cụm siêu máy tính Sugon 8000 với quy mô lên tới 100.000 card AI, toàn bộ sử dụng chip nội địa.
Biren Technology ra mắt supernode ứng dụng công nghệ NPO với 1.024 card, còn MetaX và Enflame công bố những nguyên mẫu mới. Alibaba đang phát triển supernode dựa trên chip AI Zhenwu M890, và cho biết mô hình Qwen3.8 với quy mô hơn 2.000 tỷ tham số đã được triển khai trên kiến trúc supernode này – mô hình AI đầu tiên của Trung Quốc vận hành trên hệ thống supernode nội địa. Tencent cũng tiết lộ kế hoạch triển khai supernode ứng dụng công nghệ NPO vào quý IV/2026, trở thành doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc đầu tiên công bố lộ trình cụ thể cho công nghệ này.
Theo Morgan Stanley, xu hướng supernode phản ánh sự chuyên môn hóa của hệ sinh thái máy chủ AI tại Trung Quốc: các nhà sản xuất chip tập trung phát triển nền tảng tính toán và phần mềm, trong khi các nhà sản xuất thiết bị tích hợp máy chủ, hệ thống kết nối, nguồn điện và làm mát thành những cụm điện toán quy mô lớn.
Lối đi mới trước lệnh hạn chế của Mỹ
Trong bối cảnh Mỹ siết chặt xuất khẩu các dòng GPU tiên tiến của Nvidia sang Trung Quốc, supernode được kỳ vọng giúp các doanh nghiệp nước này tận dụng tối đa sức mạnh của chip nội địa bằng cách kết nối hàng nghìn bộ xử lý thành một hệ thống thống nhất. Tuy nhiên, giới chuyên gia cho rằng đây không phải giải pháp ngắn hạn.
Theo Suanova, chỉ riêng chi phí thiết kế một hệ thống supernode đã vượt 100 triệu nhân dân tệ (khoảng 14,8 triệu USD), mỗi nguyên mẫu tiêu tốn tới 30 triệu nhân dân tệ. Quá trình tối ưu nền tảng điều phối mạng kéo dài khoảng 18 tháng, khiến nguy cơ công nghệ trở nên lỗi thời ngay khi hoàn thiện là rất lớn. Bên cạnh đó, mật độ tính toán cực cao khiến các hệ thống này tiêu thụ lượng điện khổng lồ, buộc các trung tâm dữ liệu phải đầu tư mạnh vào nguồn điện và công nghệ làm mát. Theo Huatai Securities, việc triển khai nguồn điện một chiều điện áp cao 800V HVDC cùng hệ thống làm mát bằng chất lỏng đang trở thành yêu cầu gần như bắt buộc đối với các siêu cụm AI thế hệ mới.
Ông Chen Daliang lưu ý rằng không phải mọi ứng dụng AI đều cần supernode. Mô hình dự báo thời tiết quy mô lớn có thể cần khoảng 2.000 card AI, nhưng một bệnh viện chỉ cần 4 GPU để phân tích hình ảnh y khoa hoặc khoảng 96 GPU để huấn luyện mô hình AI nội bộ. "Lớn hơn chưa chắc đã tốt hơn", ông Chen nhận định.
