Tăng Cường Sản Xuất Chip Của Mỹ – Chìa Khóa Để Lãnh Đạo Trí Tuệ Nhân Tạo

Trong vài tuần qua, tiêu đề đã lớn tiếng về mối đe dọa và tác động tiềm tàng của việc Mỹ áp thuế nhập khẩu đối với các thiết bị bán dẫn. Thật lòng, tôi không nghĩ việc áp thuế này sẽ xảy ra vì nó sẽ gây ra sự gián đoạn chuỗi cung ứng lớn, những tác động tiêu cực của nó vẫn còn tươi trong ký ức của chúng ta từ COVID-19. Ai có thể quên được hàng chục nghìn xe ô tô chưa hoàn thiện bị kẹt trong các bãi đậu của các nhà sản xuất ô tô. Chắc chắn, không ai muốn lặp lại điều đó!

Nhưng, tôi tin rằng các doanh nghiệp và nền kinh tế Mỹ vẫn nên trở nên mạnh mẽ và tự chủ hơn trong lĩnh vực sản xuất thiết bị bán dẫn, và tôi hoan nghênh những nỗ lực này. Tại đây, chúng ta sẽ xem xét lý do tại sao sự tự chủ này lại quan trọng, đặc biệt là trong việc duy trì vị trí lãnh đạo (hiện đang hẹp) của Mỹ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến.

Cuộc Đua Trí Tuệ Nhân Tạo Là, Về Cốt Lõi, Một Cuộc Đua Chip

Thiết bị bán dẫn là rất quan trọng để cung cấp năng lượng cho các máy chủ đào tạo mô hình AI, vì đào tạo những mô hình này đòi hỏi một sức mạnh chuyên biệt mà chỉ thiết bị bán dẫn (so với các bộ xử lý truyền thống) mới có thể cung cấp. Dự kiến rằng vào cuối năm nay, các thiết bị bán dẫn liên quan đến AI sẽ chiếm 19% thị trường thiết bị bán dẫn toàn cầu, một mức tăng đáng kể so với 7% vào năm 2017.

Sự phụ thuộc ngày càng tăng vào thiết bị bán dẫn cho AI có nghĩa là Mỹ càng ít phụ thuộc vào các thực thể nước ngoài cho nguồn cung thiết bị bán dẫn, càng tốt. Khi cuộc đua AI toàn cầu trở nên nóng hơn, sản xuất thiết bị bán dẫn trong nước mang lại nhiều lợi ích như tăng cường an ninh kinh tế và quốc gia, cũng như độc lập công nghệ. Hiện tại, có một dự luật đang được Quốc hội xem xét, gọi là “Đạo Luật An Ninh Cung Ứng Thiết Bị Bán Dẫn” năm 2025, có sự ủng hộ của cả hai đảng và nhằm mục đích giảm sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng nước ngoài không ổn định.

Làm Thế Nào Chúng Ta Thực Hiện Điều Đó?

Trước mối đe dọa của thuế nhập khẩu có thể xảy ra, nhiều người đã bày tỏ lo ngại rằng Mỹ hiện không đủ khả năng đáp ứng nhu cầu thiết bị bán dẫn đang tăng vọt do trí tuệ nhân tạo và xây dựng trung tâm dữ liệu AI. Các ứng dụng kinh doanh của AI, chẳng hạn như lập trình và phát triển phần mềm, đặc biệt dễ bị tổn thương. Bất kỳ gián đoạn nào trong việc tiếp cận thiết bị bán dẫn có thể gây ra hiệu ứng domino trên các lĩnh vực ứng dụng phụ thuộc, bao gồm AI và các thị trường hạ nguồn như xe tự hành, tính toán biên và robot.

Khả năng của Mỹ trong việc thúc đẩy đổi mới trên các ngành công nghiệp phụ thuộc vào thiết bị bán dẫn, bao gồm AI, sẽ đòi hỏi phải tăng tốc khám phá vật liệu. “Cách cũ” của khám phá và áp dụng vật liệu thường tập trung ở các xưởng đúc nước ngoài và liên quan đến các quá trình nhiều bước như quang khắc, ăn mòn, lắng đọng và phòng sạch. Đây là một quá trình chậm và tốn kém, dẫn đến chu kỳ thiết kế dài và lãng phí vật liệu đáng kể.

Để đáp ứng nhu cầu thiết bị bán dẫn trong nước tốt hơn, Mỹ phải tận dụng các tiến bộ trong thiết kế chip, một kỹ thuật là xử lý lớp nguyên tử trực tiếp. Đây là một quá trình sản xuất số, chính xác về nguyên tử, xây dựng thiết bị trực tiếp từ nguyên tử, loại bỏ nhu cầu cho nhiều bước trong quá trình sản xuất truyền thống, đồng thời giảm phức tạp và lãng phí. Nó cung cấp sự linh hoạt và chính xác chưa từng có cho việc thiết kế và tạo mẫu một loạt các thiết bị vi mô, bao gồm cả thiết bị bán dẫn AI.

Bằng cách cho phép độ chính xác và kiểm soát ở cấp nguyên tử đối với quá trình xử lý vật liệu, các công nghệ như xử lý lớp nguyên tử trực tiếp có thể tăng tốc đáng kể chu kỳ thiết kế và tạo mẫu, giúp tìm ra các vật liệu mới hoặc kết hợp vật liệu có thể đáp ứng nhu cầu tính toán không ngừng tăng của AI.

Tăng Cường Sản Xuất Trong Nước Trong Khi Vẫn Cam Kết Về Môi Trường và Sức Khỏe Con Người

Là một lợi ích bổ sung (và không nhỏ), các kỹ thuật mới cũng có thể giảm đáng kể tác động môi trường của sản xuất thiết bị bán dẫn. Cho đến nay, ngành công nghiệp này đã phải đối mặt với một tình huống khó khăn do dấu chân môi trường lớn của nó, góp phần đáng kể vào khí thải nhà kính, tiêu thụ nước và chất thải hóa học, đặc biệt là các “hóa chất vĩnh cửu” độc hại được gọi là PFAS. Đây là những hóa chất gây ô nhiễm nước, không phân hủy và vẫn còn trong môi trường (và trong con người!) trong nhiều thập kỷ.

Không có gì ngạc nhiên khi các hành động liên bang gần đây như Đạo Luật Xây Dựng Chip Tại Mỹ và Đạo Luật CHIPS đã gây ra nhiều lo ngại về môi trường. Bằng cách giảm thời gian cần thiết để thiết kế, tạo mẫu và sản xuất chip – và loại bỏ nhu cầu cho môi trường phòng sạch hóa học – các kỹ thuật mới có thể là câu trả lời để đáp ứng nhu cầu và mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm bằng cách sử dụng tài nguyên trong nước, mà không ảnh hưởng đến môi trường và sức khỏe con người.

Sử Dụng Tài Nguyên Tập Thể Của Mỹ

Ngoài việc triển khai các kỹ thuật sản xuất mới, Mỹ phải cập nhật phương pháp tiếp cận tổng thể của mình. Điều này có nghĩa là chuyển từ mô hình sản xuất chủ yếu ở nước ngoài cho một số ít xưởng đúc đa tỷ đô la sang tận dụng kho vũ khí toàn diện và phong phú của các trường đại học hàng đầu, các công ty khởi nghiệp và các công ty R&D công nghiệp để hợp tác, đẩy nhanh việc khám phá và hỗ trợ toàn bộ quá trình “lab-to-fab” (nghiên cứu, tạo mẫu và sản xuất). Tất cả những điều này có thể được thực hiện trong khi vẫn giữ chi phí trong tầm kiểm soát và tích hợp các công nghệ cho phép trực tiếp vào cơ sở hạ tầng của các tổ chức này.

Nhìn Về Tương Lai

Mối quan hệ giữa AI và thiết bị bán dẫn thực sự là tương hỗ. Như chúng ta đã đề cập, thiết bị bán dẫn là rất quan trọng để cung cấp năng lượng cho các máy chủ đào tạo mô hình AI; mặt khác, AI đang tăng tốc đáng kể việc khám phá vật liệu bán dẫn bằng cách sử dụng học máy để dự đoán các tính chất của vật liệu mới và tăng tốc quá trình thiết kế. Phương pháp này, được gọi là thiết kế vật liệu ngược, cho phép các nhà nghiên cứu thiết kế vật liệu có các tính chất mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như độ dẫn điện, hiệu suất năng lượng và tính bền vững.

Tăng tốc việc khám phá vật liệu mới vẫn là một trong những thách thức khó khăn nhất trong sản xuất thiết bị bán dẫn, đặc biệt là đối với thiết bị bán dẫn AI, vì ngành công nghiệp đang tìm cách liên tục tăng cường sức mạnh tính toán, hiệu suất và tốc độ, đồng thời giảm kích thước chip.

Mặc dù AI có thể được sử dụng để dự đoán các tính chất của vật liệu mới, lý thuyết, nhưng những đột phá này truyền thống vẫn bị hạn chế bởi tốc độ chậm của quá trình xác thực vật lý. Các kỹ thuật mới có thể được sử dụng để hỗ trợ thí nghiệm với hiệu suất cao, giúp thu hẹp khoảng cách; cho phép phát triển vật liệu nhanh hơn, nhắm mục tiêu hơn, và cuối cùng là mở khóa thế hệ vật liệu tiếp theo. Kết hợp các kỹ thuật mới như xử lý lớp nguyên tử trực tiếp với sức mạnh của AI có thể tạo ra điều kỳ diệu, tăng tốc đáng kể việc phát triển các đột phá mà trước đây không thể tưởng tượng được, tất cả đều được tập trung trong biên giới quốc gia của Mỹ.