Samsung Electronics được cho là đã quay lại phát triển chip PC sau hơn 10 năm gián đoạn, với sản phẩm mới mang tên Gaia. Động thái này gây chú ý trong bối cảnh dòng Galaxy Book6 Edge của hãng hiện dùng vi xử lý Snapdragon của Qualcomm.

Theo giới công nghiệp, ngày 14/7, bộ phận System LSI của Samsung Electronics đang phát triển chip Gaia dành cho AI PC trên tiến trình 4 nm. Hãng đặt mục tiêu sản xuất hàng loạt sớm nhất từ năm sau, đồng thời đã trao đổi với một số nhà sản xuất PC về khả năng cung ứng. Trước đó, Samsung từng đưa Exynos lên Chromebook vào năm 2012, nhưng rút lui khỏi mảng này chỉ sau hai năm.

Thị trường chip PC hiện là mặt trận cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Qualcomm đang mở rộng hiện diện từ phân khúc phổ thông đến cao cấp. Nền tảng Snapdragon C được công bố hồi tháng 5 nhắm tới laptop phổ thông giá khoảng 300 USD, và Acer, HP, Lenovo cùng nhiều hãng khác dự kiến tung sản phẩm dùng nền tảng này trong nửa cuối năm nay.

Ở phân khúc cao cấp, Snapdragon X2 Elite ra mắt tháng 6 với năng lực tính toán AI đạt 80 TOPS. Trong khi đó, ở hệ x86, Intel và AMD cũng liên tiếp giới thiệu các dòng chip tích hợp NPU thế hệ mới, mở rộng danh mục hiệu năng cao để cạnh tranh.

Cục diện càng phức tạp khi Samsung đồng thời là khách hàng và đối thủ của Qualcomm. Galaxy Book6 Edge của hãng hiện sử dụng Snapdragon X2 Elite. Vì vậy, việc Samsung phát triển Gaia trong lúc vẫn dùng chip của Qualcomm cho dòng notebook cao cấp cho thấy dự án này khó chỉ được nhìn như một bài toán doanh thu hay lợi nhuận đơn thuần của mảng chip PC.

Với dòng Galaxy Book, việc sở hữu một phương án chip nội bộ có thể tác động trực tiếp tới cấu trúc chi phí. Do đó, Gaia được xem là một phần trong chiến lược rộng hơn, thay vì chỉ là một sản phẩm nhằm bán ra thị trường.

Mô hình này từng xuất hiện ở mảng smartphone. Năm 2022, Exynos 2200 và Snapdragon 8 Gen 1 trên Galaxy S22 đều được sản xuất bằng tiến trình 4 nm giai đoạn đầu của Samsung Foundry. Tuy nhiên, cả hai đều gặp vấn đề về hiệu suất năng lượng và tỷ lệ thành phẩm không đạt kỳ vọng thiết kế, kéo theo tình trạng quá nhiệt và tranh cãi liên quan đến GOS (Game Optimization Service), khi hiệu năng phải bị hạ xuống.

Sau đó, Qualcomm chuyển sang TSMC với tiến trình 4 nm N4P. Các mẫu Snapdragon 8+ Gen 1 và Snapdragon 8 Gen 2 tiếp theo đã nới rộng khoảng cách về hiệu năng trên mỗi watt và độ ổn định so với các sản phẩm sản xuất theo quy trình của Samsung. Diễn biến này cho thấy độ hoàn thiện của quy trình sản xuất có thể quyết định kết quả, ngay cả khi thiết kế không chênh lệch nhiều.

Kết quả là tới năm 2023, toàn bộ dòng Galaxy S23 chuyển sang dùng Snapdragon. Chip nội bộ bị loại khỏi toàn bộ danh mục flagship. Theo giới công nghiệp, khi không còn phương án thay thế, Samsung cũng suy giảm vị thế đàm phán về giá chip, khiến chi phí mua AP hằng năm tăng lên.

Ở góc nhìn rộng hơn, cuộc đua chip PC hiện nay được xem là bước khởi đầu cho cuộc cạnh tranh giành vai trò chủ đạo trong “physical AI”. Trọng tâm của hạ tầng AI gần đây đang dịch chuyển sang xử lý suy luận theo thời gian thực, và bước tiếp theo của cạnh tranh được cho là sẽ không chỉ dừng ở PC.

Theo Kiwoom Securities, lưu lượng uplink hiện chỉ chiếm khoảng 10% tổng lưu lượng mạng di động. Tuy nhiên, với ChatGPT, tỷ lệ này lên tới 29%, còn agentic AI tiến sát 50%, do tần suất tải ảnh và video lên các hệ thống AI ngày càng tăng.

Kiwoom Securities dự báo AI-RAN, tức mô hình xử lý AI ngay tại trạm gốc để giảm độ trễ, sẽ nổi lên trong thời gian tới. Đồng thời, khi tỷ trọng xử lý tại thiết bị biên tăng lên, vai trò của CPU và NPU – vốn lâu nay chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ – cũng sẽ phải lớn hơn trong bài toán suy luận, thay vì tiếp tục phụ thuộc vào GPU đắt đỏ.

ARM được xem là trung tâm của cấu trúc này. Nvidia đã giới thiệu CPU Vera dựa trên ARM, Amazon Web Services (AWS) ra mắt Graviton5 dựa trên lõi Neoverse, còn Microsoft giới thiệu Cobalt200. Theo đó, doanh thu bản quyền ARM từ mảng trung tâm dữ liệu được dự báo sẽ tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm trước.

Ở mảng edge AI, các SoC kết hợp NPU và CPU được dự báo sẽ trở thành tiêu chuẩn. Kiến trúc tương tự cũng đang được ứng dụng cho ôtô và robot. Nền tảng Jetson của Nvidia cũng dựa trên ARM.

Trong bối cảnh đó, việc Samsung chuyển năng lực tối ưu NPU đã được kiểm chứng trên Exynos sang SoC cho PC có thể được hiểu là nỗ lực xây dựng dải sản phẩm dựa trên ARM, kết nối smartphone, PC và robot. AI PC, theo cách nhìn này, có thể trở thành điểm tiếp xúc trực tiếp của người tiêu dùng trong kỷ nguyên suy luận thời gian thực.

Qualcomm cũng đang đi theo hướng tương tự với Snapdragon Ride cho xe tự hành và Dragonwing IQ10 cho robot hình người. Vì vậy, cuộc đua chip PC có thể được xem là điểm khởi phát cho cạnh tranh giành vị thế dẫn dắt trong physical AI.

Một nguồn tin trong ngành nhận định rằng, xét về năng lực đàm phán, việc sở hữu một sản phẩm “cây nhà lá vườn” là rất quan trọng. Tuy nhiên, để Gaia không lặp lại những vấn đề từng xuất hiện với Exynos, thị trường sẽ phải theo dõi sát mức độ ăn khớp giữa thời điểm sản xuất hàng loạt và chu kỳ cung ứng bộ nhớ.