ASML, nhà sản xuất thiết bị quang khắc EUV, đã chọn startup AI mã nguồn mở của Pháp Mistral AI làm đối tác. Động thái này phản ánh xu hướng ngày càng rõ trong ngành bán dẫn: doanh nghiệp ưu tiên AI tùy biến trên nền tảng nội bộ để tối ưu vận hành và giảm rủi ro bảo mật.

Trong tháng này, ASML cũng có tên trong nhóm đối tác đầu tiên tham gia Forge, nền tảng do Mistral AI giới thiệu để hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng mô hình AI tùy biến.

Việc một doanh nghiệp công nghệ hàng đầu như ASML lựa chọn một hệ AI riêng xuất phát từ nhu cầu vận hành thực tế. Các mô hình AI đa dụng như của OpenAI được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu công khai. Tuy nhiên, khi áp dụng vào môi trường sản xuất, các mô hình này có thể khó nắm đúng ngữ cảnh chuyên môn nếu phải xử lý các tiêu chuẩn kỹ thuật riêng, sổ tay bảo trì thiết bị hoặc dữ liệu về tỷ lệ thành phẩm theo từng công đoạn của ASML.

Rủi ro càng lớn hơn trong bối cảnh hiện tượng “ảo giác” (hallucination) vẫn có thể tạo ra thông tin sai nhưng nghe có vẻ hợp lý. Với quy trình sản xuất bán dẫn đòi hỏi độ chính xác ở cấp nanomet, một sai lệch nhỏ cũng có thể gây thiệt hại lớn. Vì vậy, doanh nghiệp không chỉ cần AI mạnh, mà cần một hệ thống hiểu rõ thuật ngữ chuyên ngành và quy trình nội bộ của chính mình.

Theo Mistral AI, Forge được phát triển để giải quyết khoảng trống đó. Nền tảng này cho phép doanh nghiệp trực tiếp huấn luyện mô hình bằng tài liệu nội bộ, kho mã nguồn và nhật ký vận hành. Toàn bộ quá trình, từ tiền huấn luyện, hậu huấn luyện đến học tăng cường, đều có thể triển khai trên hạ tầng riêng của doanh nghiệp mà không phải đưa dữ liệu ra môi trường đám mây bên ngoài.

Sau khi được huấn luyện với dữ liệu chuyên ngành và quy trình nội bộ, hệ thống có thể vận hành theo cấu trúc agent, tự lựa chọn và thực thi công cụ, đồng thời đưa ra quyết định theo chính sách của doanh nghiệp. Ngoài ASML, Ericsson, Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) và Cơ quan Khoa học và Công nghệ Quốc phòng Singapore (DSO) cũng đang tham gia xây dựng mô hình tùy biến dựa trên Forge.

Bán dẫn Hàn Quốc có theo đuổi AI chủ quyền?

Sự thận trọng với AI bên ngoài không chỉ xuất hiện ở ASML. Năm 2023, Samsung Electronics từng cấm hoàn toàn việc sử dụng ChatGPT sau khi xuất hiện lo ngại dữ liệu nội bộ, gồm mã nguồn liên quan đến bán dẫn và biên bản họp, có thể bị lưu trên máy chủ bên ngoài do nhân viên nhập vào hệ thống.

Sau đó, Samsung Electronics chuyển sang triển khai AI tạo sinh nội bộ mang tên Gauss và chỉ vận hành trong mạng nội bộ. Xu hướng kiểm soát AI bên ngoài và đẩy mạnh AI nội bộ vì thế càng trở nên rõ nét. Bên cạnh đó, Samsung SDS, đơn vị thuộc Samsung, cũng là công ty đầu tiên tại Hàn Quốc trở thành đối tác bán lại và cung cấp dịch vụ ChatGPT Enterprise của OpenAI. Điều này làm tăng khả năng Samsung Electronics sẽ phát triển các mô hình AI chuyên biệt cho từng mảng nghiệp vụ.

Theo báo cáo “Hiện trạng AI doanh nghiệp 2026” do Deloitte công bố đầu năm nay, 34% doanh nghiệp toàn cầu đang sử dụng AI để tái cấu trúc các quy trình cốt lõi. Deloitte cho rằng, vượt lên mục tiêu tối ưu hiệu suất đơn thuần, “AI chủ quyền” (sovereign AI) - chiến lược kiểm soát AI dựa trên hạ tầng riêng và dữ liệu nội bộ - đang trở thành điều kiện quan trọng để bảo đảm tự chủ chiến lược.

Xu hướng này cũng gắn với áp lực cạnh tranh ngày càng lớn trên thị trường. Deloitte dự báo doanh thu bán dẫn toàn cầu năm nay sẽ đạt mức kỷ lục 975 tỷ USD. Trong đó, khoảng 500 tỷ USD được kỳ vọng đến từ nhu cầu đối với chip phục vụ AI tạo sinh.

Khi thị trường mở rộng, áp lực nâng hiệu quả vận hành đối với các doanh nghiệp thiết bị và vật liệu cũng tăng lên. Điều đó buộc họ phải nội bộ hóa AI nhằm cải thiện tỷ lệ thành phẩm và tăng năng lực cạnh tranh về chi phí. Một nguồn tin trong ngành nhận định: “Doanh nghiệp nào sớm tích hợp AI chuyên biệt cho quy trình trên nền tảng bảo mật sẽ nắm lợi thế mới về tỷ lệ thành phẩm và năng lực cạnh tranh.”