ZTE công bố danh mục phần cứng AI cho năm 2026 giữa bối cảnh tranh luận về chi phí ngành

ZTE Corp. đang tăng tốc đẩy mạnh vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, công bố một danh mục thiết bị hỗ trợ AI mới ngay khi ngành viễn thông rộng lớn hơn đang đặt câu hỏi về chi phí khổng lồ để xây dựng hạ tầng cần thiết nhằm hỗ trợ chúng. Tại Hội nghị Đối tác Sinh thái Trung Quốc 2026 ở Bắc Kinh, công ty đã ra mắt dòng máy tính đám mây AI và sản phẩm internet di động với các kích thước "lớn-vừa-nhỏ", nhằm xây dựng một hệ sinh thái thông minh toàn cảnh với AI là trọng tâm. Động thái này giúp ZTE tận dụng nhu cầu AI trong tương lai, nhưng nó diễn ra giữa bối cảnh tranh luận gay gắt về tính khả thi trong ngắn hạn của việc triển khai phần cứng như vậy.

Trường hợp kinh doanh cho việc triển khai phần cứng AI chuyên dụng trên các mạng di động là sự kết hợp giữa lợi ích hiệu quả mạng và tiềm năng doanh thu trong tương lai, theo người phát ngôn của Ericsson, Peter Linder, Trưởng bộ phận Tư tưởng Lãnh đạo Châu Mỹ. Ông lưu ý rằng sự hợp lý hóa dựa trên "chi phí, hiệu suất và hiệu quả năng lượng đã được chứng minh của các chức năng mạng, cũng như doanh thu tăng từ suy luận phân tán," gợi ý rằng con đường phía trước đòi hỏi nhiều hơn là chỉ đặt cược vào một trường hợp sử dụng duy nhất. Chiến lược của ZTE dường như phù hợp với điều này, hướng tới trải nghiệm xuyên thiết bị liền mạch như một nền tảng cho sự tăng trưởng trong tương lai.

Danh mục sản phẩm mới của ZTE gia nhập một thị trường được xác định bởi một tình thế tiến thoái lưỡng nan trung tâm: các nhà mạng viễn thông nên đầu tư hàng tỷ đô la vào hạ tầng GPU biên ngay bây giờ, hay chờ đợi các trường hợp sử dụng AI vật lý trưởng thành? Một báo cáo gần đây của ABI Research, phân tích khái niệm lưới AI của Nvidia, đã mô hình hóa việc triển khai GPU trên mái nhà toàn quốc cho T-Mobile US với chi phí đáng kinh ngạc là 3,7 tỷ USD. Mặc dù ZTE không tiết lộ giá cho phần cứng mới của mình, cách tiếp cận màn hình "lớn-vừa-nhỏ" gợi ý một chiến lược nhằm thâm nhập vào nhiều phân khúc của một thị trường mà khả năng tài chính vẫn đang bị xem xét kỹ lưỡng.

Canh bạc chiến lược cho các công ty như ZTE là liệu các dịch vụ AI hiện tại có thể tạo ra đủ doanh thu để biện minh cho việc xây dựng hạ tầng trước khi các ứng dụng quan trọng về an toàn như xe tự lái và máy bay không người lái giao hàng trở nên phổ biến hay không. "AI giọng nói, trí tuệ video và các dịch vụ AI doanh nghiệp là những trường hợp sử dụng đang hiện hữu," Suman Kanuganti, Giám CEO của Personal AI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn gần đây. "Nếu xe tự lái, máy bay không người lái, robot hình người đang ở rất gần, việc xây dựng cần phải thực hiện ngay bây giờ." ZTE đang đặt cược rằng việc có sẵn một danh mục sản phẩm cho quá trình xây dựng đó sẽ mang lại cho họ một lợi thế dẫn đầu quan trọng.

Tranh luận về Độ trễ và Câu hỏi Tỷ đô

Một lập luận chính cho việc triển khai phần cứng AI tại biên mạng là giảm độ trễ, nhưng các phân tích gần đây cho thấy trường hợp này không rõ ràng đối với các ứng dụng AI phổ biến nhất hiện nay. Đối với các chatbot AI tạo sinh, chỉ số quan trọng về thời gian tạo mã thông báo đầu tiên (TTFT) bị chi phối bởi các tác vụ nặng về tính toán như giải mã mã thông báo, chứ không phải thời gian truyền dẫn mạng, theo ABI Research. Điều này có nghĩa là đối với nhiều tương tác AI hướng tới người dùng, việc di chuyển máy chủ đến gần người dùng hơn mang lại lợi ích không đáng kể, vì độ trễ tính toán áp đảo bất kỳ sự tiết kiệm mạng nào.

Thực tế kỹ thuật này tạo ra một rào cản tài chính đáng kể. ABI Research kết luận rằng việc triển khai rộng rãi máy chủ biên trên toàn quốc không khả thi về mặt tài chính trong hai đến ba năm tới do kinh tế đơn vị đầy thách thức, đặc biệt là tại các trạm thu phát sóng. Mô hình của họ, dự kiến chi phí tích lũy 3,7 tỷ USD để T-Mobile nâng cấp các trạm trên mái nhà với máy chủ Nvidia vào năm 2035, làm nổi bật quy mô đầu tư cần thiết. Điều này giải thích tại sao những người đi đầu đang tập trung vào các vị trí lõi tập trung hơn và các cơ sở gần biên vốn đã có nguồn điện và hệ thống làm mát dự phòng, một cách tiếp cận thận trọng hơn so với việc triển khai quy mô toàn diện đến tận biên xa.

AI Vật lý là Canh bạc Dài hạn

Mặc dù trường hợp kinh doanh cho AI biên trong các ứng dụng chatbot còn gây tranh cãi, nó lại trở thành một sự tất yếu về kiến trúc cho AI vật lý. Các hệ thống tự hành, từ xe tự lái đến robot công nghiệp, yêu cầu xử lý gần như tức thời mà các trung tâm dữ liệu đám mây xa xôi không thể cung cấp. ABI Research đã đưa ra một ví dụ rõ rệt: ở độ trễ 100 mili giây, một chiếc xe đang di chuyển với tốc độ 100 km/h thực tế sẽ bị mù trong 2,8 mét. Đối với các hệ thống quan trọng về an toàn, những sự chậm trễ như vậy là không thể chấp nhận được.

Đây là phần thưởng dài hạn mà ZTE và các đối thủ cạnh tranh đang hướng tới. Vấn đề là thời điểm. Hầu hết các ứng dụng AI vật lý vẫn còn nhiều năm nữa mới được áp dụng đại trà, khiến các nhà mạng viễn thông rơi vào thế khó. Đầu tư hàng tỷ đô la vào lưới AI phân tán ngày nay là một canh bạc vào một tương lai chưa đến. Việc ZTE ra mắt danh mục phần cứng đa dạng có thể được coi là một bước đi chiến lược để gieo mầm thị trường và chuẩn bị cho sự hội tụ cuối cùng của phần cứng AI và các ứng dụng vật lý thời gian thực sẽ định nghĩa kỷ nguyên 6G.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.