Cuộc chiến công nghệ ngày càng gia tăng giữa Mỹ và Trung Quốc đã dẫn đến sự gia tăng các hạn chế kiểm soát xuất khẩu trên nhiều loại công nghệ quan trọng và mới nổi, bắt đầu với các quy định kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đối với chất bán dẫn vào năm 2019 dưới thời chính quyền Trump đầu tiên. Khuôn khổ phổ biến trí tuệ nhân tạo của Mỹ, được công bố vào tháng 1 năm 2025, là nỗ lực mới nhất của chính phủ Mỹ nhằm kiềm chế sức mạnh đang phát triển của Trung Quốc trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và chắc chắn sẽ có những hậu quả sâu rộng đối với cả Ấn Độ và thế giới nói chung.

Hiểu về khuôn khổ

Khuôn khổ phổ biến trí tuệ nhân tạo là khuôn khổ toàn diện đầu tiên do Washington đưa ra để quản lý sự phổ biến công nghệ AI ở cấp độ toàn cầu. Nó dựa trên các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với chip AI tiên tiến hoặc Bộ xử lý đồ họa (GPU) được thông qua vào tháng 10 năm 2022 và tạo thành một nỗ lực rộng hơn nhằm hạn chế khả năng công nghệ của các quốc gia mà Mỹ coi là mối đe dọa, nổi bật là Trung Quốc. Khung này sửa đổi các biện pháp kiểm soát xuất khẩu hiện có của Mỹ đối với công nghệ AI chủ yếu theo hai cách:

1. Trong một động thái chưa từng có, các hạn chế xuất khẩu đã được đưa ra đối với trọng số mô hình AI. Ngưỡng cho trọng số hiện đã được đặt ở các mô hình vượt quá 1026 FLOPS (hoạt động tính toán) để đào tạo, cao hơn một bậc so với hầu hết các mô hình hiện tại như GPT-4. Do đó, điều này loại trừ các mô hình có trọng số công khai hoặc mở, vì không có mô hình nào đạt đến ngưỡng này. Ngoài ra, ngưỡng này sẽ được điều chỉnh động trong tương lai dựa trên cách các mô hình có trọng số mở phát triển.

2. Các yêu cầu cấp phép cho chip AI đã được mở rộng và sửa đổi đáng kể. Ba cấp độ quốc gia đã được phân định với quyền truy cập vào chip, trọng số mô hình và cơ sở hạ tầng điện toán đám mây được xác định theo đó.

Bậc 1: Bao gồm 18 đối tác và đồng minh lớn của Mỹ, trong đó có Úc, Canada, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan, Vương quốc Anh và hầu hết các thành viên Tổ chức Hiệp ước Bắc Đại Tây Dương (NATO).

Bậc 2: Bao gồm tất cả các quốc gia không nằm trong Nhóm 1 và Nhóm 3, bao gồm hầu hết các quốc gia, bao gồm cả Ấn Độ.

Bậc 3: Bao gồm tất cả các quốc gia bị Mỹ cấm vận vũ khí, bao gồm Trung Quốc, Nga và Bắc Triều Tiên.

Cục Công nghiệp và An ninh Mỹ trước đây đã thành lập chương trình Người dùng cuối được Trung tâm dữ liệu xác thực (DC VEU) vào tháng 9 năm 2024, chương trình này cung cấp giấy phép theo từng trường hợp cụ thể cho các quốc gia Bậc 2. Chương trình này đã được mở rộng và hợp lý hóa bằng cách chia thành hai loại DC VEU: Người dùng cuối được xác thực toàn cầu (UVEU) và Người dùng cuối được xác thực quốc gia (NVEU). Chỉ các công ty Bậc 1 mới có thể sử dụng UVEU để triển khai các trung tâm dữ liệu tại các quốc gia Bậc 2. Tuy nhiên, họ phải tuân theo hạn chế là ít nhất 75% hoạt động điện toán được kiểm soát của họ phải được duy trì tại các quốc gia Bậc 1 trong khi phải ít hơn 7% ở các quốc gia Bậc 2.

Các quốc gia Bậc 2 cũng có thể nhận thêm chip thông qua giấy phép xuất khẩu một lần tiêu chuẩn, trong đó giới hạn quốc gia được đặt ở mức 50.000 chip tương đương H100. Các miễn trừ về số lượng nhỏ cũng được đặt cho từng công ty ở các quốc gia Bậc 2 ở mức 1.700 chip tương đương H100, không được tính vào giới hạn quốc gia.

Cuối cùng, khuôn khổ này áp đặt các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt đối với các trung tâm dữ liệu, bao gồm an ninh mạng, an ninh vật lý và an ninh nhân sự, nhằm hạn chế tình trạng trộm cắp, truy cập trái phép và xuất khẩu chip bất hợp pháp sang các quốc gia Bậc 3.

Động cơ đằng sau khuôn khổ

Động cơ chính đằng sau khuôn khổ này là duy trì sự thống trị của Mỹ trong lĩnh vực AI, lĩnh vực đang ngày càng khẳng định vị thế là một trong những công nghệ mới nổi quan trọng nhất trên thế giới hiện nay. Khuôn khổ này cố gắng thực hiện điều này bằng cách hạn chế quyền truy cập vào công nghệ AI của các quốc gia Bậc 3, quốc gia đã đạt được những tiến bộ ổn định trong lĩnh vực này, bao gồm cả các ứng dụng quân sự và giám sát, và đã nổi lên như mối đe dọa lớn nhất đối với quyền bá chủ của Mỹ trong lĩnh vực công nghệ. Chiến lược chính để đạt được điều này là hạn chế sức mạnh tính toán ở các quốc gia này thông qua ba khía cạnh chính: chip AI tiên tiến, quyền truy cập đám mây và trọng số mô hình.

Bộ Thương mại Mỹ cũng đã gửi thư cho các nhà sản xuất chip lớn, bao gồm Taiwan Semiconductor Manufacturing Company và Samsung, thông báo cho họ về các hạn chế.

Bộ Thương mại Mỹ cũng đã gửi thư cho các nhà sản xuất chip lớn, bao gồm Taiwan Semiconductor Manufacturing Company và Samsung, thông báo cho họ về các hạn chế. Cũng có báo cáo rằng Nga đã nhập khẩu bất hợp pháp chip AI thông qua Ấn Độ.

Tác động dài hạn toàn cầu

Mỹ là quốc gia dẫn đầu toàn cầu về năng lực tính toán AI thông qua các công ty như Nvidia và khuôn khổ này có khả năng củng cố vị thế này. Mặc dù Trung Quốc đã đạt được tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này, nhưng việc chuyển sang hệ sinh thái AI của Trung Quốc có thể tỏ ra cồng kềnh và không hấp dẫn đối với hầu hết các quốc gia do các yêu cầu phần mềm riêng biệt và hiệu suất hạn chế của họ. Các giải pháp thay thế GPU của Trung Quốc, chẳng hạn như dòng Huawei Ascend vẫn tụt hậu so với Nvidia ít nhất một hoặc hai thế hệ. Hơn nữa, năng lực sản xuất GPU của Trung Quốc hiện cũng ít hơn đáng kể so với Mỹ. Do đó, khuôn khổ này có khả năng sẽ cho phép khóa chặt cơ sở hạ tầng và công nghệ AI của Mỹ trên toàn cầu, về cơ bản là loại bỏ dần sự cạnh tranh của Trung Quốc.

Một tác động khả thi khác của khuôn khổ này là có thể có sự thay đổi toàn cầu hướng tới các mô hình công khai và tập trung trở lại vào việc tăng hiệu quả tính toán thay vì chỉ tập trung vào năng lượng, như minh họa bằng bản phát hành gần đây của Mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở DeepSeek của Trung Quốc. Mặc dù đây chắc chắn là một giải pháp thay thế khả thi, nhưng thực tế là ngay cả các mô hình nguồn mở cũng cần năng lượng tính toán, mà về cơ bản chúng phụ thuộc vào chip AI. Ví dụ, bản thân DeepSeek đã được đào tạo bằng GPU H800 của Nvidia. Với các giao thức bảo mật được đưa ra bởi khuôn khổ của Mỹ, ngay cả việc đào tạo các mô hình công khai cũng có thể trở thành vấn đề.

Tác động ngắn hạn toàn cầu

Trong ngắn hạn, hầu hết các quốc gia Bậc 1 có khả năng được hưởng lợi từ khuôn khổ này. Ví dụ, Úc sẽ được hưởng lợi rất nhiều, nhờ vào năng lực cung cấp các cơ sở lưu trữ đồng vị trí thông qua các công ty lớn trong ngành như AirTrunk, NextDC và Trung tâm dữ liệu Canberra. Mặt khác, hầu hết các quốc gia Bậc 2 có khả năng sẽ chịu thiệt hại, đặc biệt là các quốc gia ở Đông Nam Á, bao gồm Malaysia, Singapore và Indonesia. Ví dụ, Malaysia có kế hoạch đầy tham vọng là tăng đáng kể công suất trung tâm dữ liệu vào năm 2027 lên khoảng 3,5 GW. Do đó, nước này đã phải chịu khoản đầu tư đáng kể từ các gã khổng lồ công nghệ của Mỹ như Nvidia và Oracle, đồng thời trở thành điểm nóng cho các khoản đầu tư của Trung Quốc thông qua các công ty như ByteDance, công ty mẹ của TikTok. Do đó, nước này có khả năng sẽ phải chịu những thất bại đáng kể do các yêu cầu nghiêm ngặt của khuôn khổ.

Tuy nhiên, vẫn có một tia hy vọng cho một số quốc gia Bậc 2. Việc tạo ra các danh mục UVEU và NVEU sẽ hợp lý hóa quyền truy cập vào chip AI của các quốc gia Bậc 2 ở Trung Đông và Trung Á như Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE) và Việt Nam, những quốc gia trước đây phải mua giấy phép theo từng trường hợp cụ thể.

Tác động đến Ấn Độ và các khuyến nghị

Sứ mệnh AI quốc gia của Ấn Độ đặt mục tiêu phát triển cơ sở hạ tầng với hơn 10.000 GPU trong năm năm tới. Ấn Độ cũng là một trong số ít các quốc gia Bậc 2 có công suất trung tâm dữ liệu được lên kế hoạch là 3 GW (Giga Watts). Cơ quan hỗ trợ công nghiệp (Reliance Industries) của Ấn Độ đã công bố một trung tâm dữ liệu lớn 3 GW tại Jamnagar, Gujarat, dành cho khối lượng công việc AI. Khung của Mỹ có thể sẽ đặt ra thách thức cho những nỗ lực này. Để đảm bảo tham vọng AI của Ấn Độ không bị gián đoạn, New Delhi sẽ cần phải thích ứng nhanh chóng. Một số khả năng bao gồm:

1. Để đáp ứng nhu cầu về chip AI, các công ty Ấn Độ sẽ cần phải xin giấy phép NVEU. Để làm như vậy, họ sẽ cần tập trung vào việc đáp ứng các yêu cầu bảo mật do khuôn khổ của Mỹ đặt ra, bao gồm việc siết chặt hoạt động tái xuất khẩu và cắt đứt quan hệ chuỗi cung ứng với Trung Quốc. Các vấn đề như xuất khẩu bất hợp pháp chip AI sang Nga sẽ cần được giải quyết nhanh chóng.

2. Thay vì chỉ cố gắng mua GPU cao cấp, Ấn Độ có thể đa dạng hóa và xây dựng cơ sở hạ tầng AI cấp trung tập trung vào khối lượng công việc cụ thể và quan trọng. Điều này có thể thực hiện được bằng cách mua Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng và Mảng cổng lập trình trường thay vì chỉ mua GPU.

3. Do hạn chế về chip AI do khuôn khổ áp đặt, Ấn Độ cần ưu tiên phân bổ GPU cho chính mình, đặc biệt là vì nó sẽ được thực hiện theo nguyên tắc ai đến trước được phục vụ trước. Hơn nữa, việc tiếp cận GPU nên được quyết định bởi các yêu cầu của quốc gia thay vì nhu cầu của từng công ty, ít nhất là trong ngắn hạn. Một biện pháp khắc phục khả thi là tạo ra các hành lang AI khu vực với các quốc gia đồng minh, nhằm khắc phục các giới hạn về năng lực của từng quốc gia.

4. Ấn Độ có thể học hỏi từ ví dụ về DeepSeek của Trung Quốc và đầu tư vào việc xây dựng các mô hình nguồn mở với khả năng tính toán hiệu quả hơn. Hợp tác với các quốc gia Bậc 2 có cùng chí hướng về Nghiên cứu và Phát triển (R&D) thành các mô hình nguồn mở có thể giúp đẩy nhanh nhiệm vụ này.

5. Cuối cùng, quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng AI cho các quốc gia Bậc 2 sẽ phụ thuộc chủ yếu vào việc họ duy trì thiện chí với Chính phủ Mỹ. Khuôn khổ này khó có thể thay đổi đáng kể dưới thời chính quyền Trump mới vì nó phù hợp với cách tiếp cận "Nước Mỹ trên hết" của Tổng thống Trump. Theo khuôn khổ này, các quốc gia Bậc 2 được "khuyến khích mạnh mẽ" đảm bảo các cam kết giữa chính phủ với chính phủ để có được trạng thái NVEU.

Do đó, về lâu dài, và với nhu cầu ngày càng tăng đối với chip AI, Ấn Độ nên thận trọng duy trì vị thế là đồng minh chiến lược quan trọng của Mỹ, vì điều này sẽ cho phép hệ sinh thái AI của nước này phát triển liền mạch dưới sự bảo trợ của khuôn khổ. Việc tiếp tục xây dựng các sáng kiến ​​hợp tác như Sáng kiến ​​Công nghệ mới nổi Mỹ-Ấn Độ (iCET) và việc thành lập nhà máy lắp ráp và thử nghiệm chất bán dẫn của Tata và Micron chắc chắn sẽ có tác động tích cực theo hướng này.

Chú thích ảnh: Giới hạn tuyệt đối cho mỗi công ty NVEU dựa trên Tổng công suất xử lý (TPP) theo đơn vị tương đương NVIDIA H100.