CoWoS – công nghệ then chốt trong cuộc đua chip AI

CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate), công nghệ đóng gói bán dẫn thế hệ mới do TSMC nắm giữ, đang là yếu tố then chốt trong sản xuất chip AI.

Hồi tháng 3, TSMC – hãng gia công chip lớn nhất thế giới – công bố chi 100 tỷ USD để xây dựng nhà máy sản xuất bán dẫn tại Arizona (Mỹ). Đây là khoản đầu tư nước ngoài lớn nhất lịch sử công ty, nhưng cũng khiến nhiều bên chú ý.

Theo CNN, điểm thu hút của dự án không phải quy mô khoản tiền, mà liên quan đến công nghệ đóng gói tiên tiến CoWoS của TSMC. Thực tế, công nghệ đã quá quen thuộc ở Đài Loan, CEO AMD Lisa Su từng nói hòn đảo này là “nơi duy nhất bạn có thể nói CoWoS và mọi người đều hiểu”.

Minh họa về CoWoS. Ảnh: NotebookCheck

Minh họa về CoWoS. Ảnh: NotebookCheck

TSMC là hãng duy nhất có khả năng cung cấp giải pháp CoWoS trọn gói. Trong bối cảnh các công ty sản xuất chip AI khác chưa có sản phẩm đối trọng tương xứng, nó được xem là “điểm nghẽn”. Điều này tương tự công ty ASML của Hà Lan luôn là “nút thắt cổ chai” trong sản xuất bán dẫn khi là nhà cung cấp gần như duy nhất về máy quang khắc sử dụng tia siêu cực tím EUV. Khi xây tổ hợp nhà máy sản xuất chip trăm tỷ USD tại Arizona, TSMC cũng sẽ mang CoWoS sang nơi mới.

Đóng gói tiên tiến và CoWoS

“Tầm quan trọng của đóng gói tiên tiến cho chip AI rất cao”, CEO Nvidia Jensen Huang nói tại sự kiện Computex 2025 ở Đài Loan tháng trước. “Chúng ta cần có công nghệ và quy trình cực kỳ phức tạp để ghép nhiều chip lại thành một chip khổng lồ”.

Đóng gói là một quy trình của sản xuất chip bán dẫn. Với cách thông thường, các thành phần chip được “niêm phong” bên trong lớp vỏ bảo vệ. Từng chip như bộ xử lý đồ họa (GPU), bộ xử lý trung tâm (CPU), bộ nhớ băng thông cao (HBM)… được sản xuất riêng, khi sử dụng sẽ gắn riêng lẻ trên bo mạch và kết nối qua hệ thống truyền dẫn.

Đóng gói tiên tiến đề cập kỹ thuật phức tạp hơn, cho phép đưa nhiều chip hơn vào một “gói”. Chúng được đặt gần nhau, giúp hiệu suất tổng thể tốt hơn, truyền dữ liệu nhanh hơn và mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn.

Có thể hình dung cách đóng gói tiên tiến giống như các phòng trong một công ty. Phòng ban càng gần nhau, nhân viên càng mất ít thời gian di chuyển, qua đó việc trao đổi ý tưởng, thảo luận nhanh hơn, giúp hoạt động càng hiệu quả.

“Khi cố gắng đặt các chip càng gần nhau, nhà sản xuất có thể đưa ra những giải pháp khác nhau để tạo sự kết nối giữa các chip một cách dễ dàng”, Dan Nystedt, Phó chủ tịch công ty đầu tư tư nhân TrioOrient, nói.

Theo ông, công nghệ đóng gói tiên tiến đã trở thành yếu tố cực kỳ quan trọng khi làn sóng AI bùng nổ. Các ứng dụng AI đòi hỏi tính toán phức tạp, hạn chế chậm trễ hoặc trục trặc, và công nghệ mới giúp chip tăng tốc về hiệu suất.

Công nghệ đóng gói tiên tiến nhất hiện là CoWoS. Các chip AI của Nvidia, AMD đều đang được tạo ra dựa trên công nghệ này. “Hầu như bất kỳ ai thiết kế chip AI và đặt hàng TSMC sản xuất đều sử dụng CoWoS”, Nystedt nhận xét.

CoWoS kết hợp nhiều thành phần của một hệ thống trên một chip (SoC) để tăng hiệu suất và khả năng xử lý. Tên gọi CoWoS gồm hai phần: CoW là Chip-on-Wafer (xếp chồng chip lên tấm wafer) và WoS là Wafer-on-Substrate (gắn wafer vào đế mạch, giúp giảm không gian chip, tăng hiệu suất và hạ chi phí.

CoWoS nổi lên trong làn sóng chip AI, nhưng thực tế đã tồn tại hơn 15 năm. Đây là thành quả của nhóm kỹ sư do Chiang Shang-yi, từng là giám đốc vận hành của TSMC đến năm 2013, dẫn dắt. Ông lần đầu giới thiệu CoWoS vào năm 2009 với mục tiêu đưa càng nhiều bóng bán dẫn vào chip càng tốt, giải quyết tình trạng tắc nghẽn và tăng hiệu suất. Tuy nhiên, khi đó nó không được quan tâm do chi phí cao.

“Chúng tôi chỉ có một khách hàng. Tôi thực sự trở thành trò cười cho cả công ty. Rất nhiều áp lực đè nặng lên tôi”, Shang-yi kể với giới truyền thông tại Bảo tàng Lịch sử Máy tính ở Mountain View, California năm 2022.

Sự bùng nổ của AI đã thay đổi CoWoS, khiến nó trở thành một trong những công nghệ phổ biến. “Kết quả hiện tại vượt xa mong đợi của tôi”, Shang-yi nói với CNN.

Công nghệ này đã phát triển thành nhiều biến thể, mỗi phiên bản được tối ưu hóa cho nhu cầu về hiệu suất tính toán khác nhau. CoWoS-S là phiên bản đầu tiên, sử dụng bộ chuyển đổi silicon hợp nhất hệ thống; CoWoS-R được thiết kế để tăng cường hệ thống tích hợp và hiệu suất; CoWoS-L kết hợp ưu điểm của CoWoS-S và InFO (Integrated Fan-Out) – một công nghệ giúp tích hợp chip logic và chip nhớ gần nhau hơn – cho tốc độ truyền dữ liệu nhanh, hiệu quả và tiết kiệm năng lượng.

Ngoài chip AI, CoWoS cũng được ứng dụng trong lĩnh vực viễn thông và 5G, giúp tăng hiệu suất mạng của thiết bị, cải thiện tốc độ truyền dữ liệu và khả năng xử lý tín hiệu trong mạng, cũng như cho phép tích hợp nhiều thành phần tần số vô tuyến (RF), bộ xử lý tín hiệu (DSP) và tăng tốc độ mạng trên một module nhỏ gọn. Ở lĩnh vực xe tự lái, chip sản xuất trên công nghệ này giúp xử lý lượng lớn dữ liệu cảm biến và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Trong điện toán đám mây, CoWoS tạo điều kiện phát triển các giải pháp bảo mật máy chủ cao cấp với hiệu suất tối ưu trên mỗi watt.

Mỹ hưởng lợi thế nào?

Theo giới chuyên gia, việc TSMC đưa CoWoS sang Mỹ sẽ giúp nước này hoàn thiện hai mảnh ghép: chế tạo tiên tiến – đóng gói tiên tiến. Khi đó, Mỹ có thể trở thành “điểm dừng chân duy nhất” ngoài đảo Đài Loan về sản xuất chip. Họ cũng tạo vị thế vững chắc hơn ở lĩnh vực phần cứng AI, mang lại lợi ích cho Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm và Broadcom – những khách hàng lớn của TSMC.

“Mảnh ghép này đảm bảo Mỹ có chuỗi cung ứng hoàn chỉnh, từ sản xuất đến đóng gói tiên tiến, mang lại khả năng cạnh tranh của nước này trong lĩnh vực chip AI”, nhà phân tích Eric Chen của Digitimes Research nói.

Ở phía TSMC, việc đưa công nghệ mới sang Mỹ cũng giúp công ty giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. “Thay vì bỏ tất cả trứng vào một giỏ, CoWoS sẽ có mặt ở cả đảo Đài Loan và Mỹ, giúp TSMC cảm thấy an toàn và bảo mật hơn”, Nystedt nhận xét.

Trong khi đó, các công ty khác như Samsung và Intel cũng đang nghiên cứu giải pháp đóng gói tiên tiến tương tự CoWoS. Một số hãng Trung Quốc cũng tham gia cuộc đua với mô hình biến thể CoW+WoS sản xuất trong nước, nhưng được đánh giá còn hạn chế về năng lực.

Bảo Lâm (theo CNN, Digitmes, Tom’s Hardware)

Trung tâm dữ liệu thương mại dưới nước đầu tiên dùng điện gió

Trung Quốc hôm 10/6 khởi động dự án xây trung tâm dữ liệu thương mại dưới nước tại Thượng Hải, bước tiến trong phát triển hạ tầng điện toán xanh.

Ủy ban quản lý Đặc khu Lâm Cảng thuộc Khu thí điểm thương mại tự do Trung Quốc, tập đoàn đầu tư Đặc khu Lâm Cảng Thượng Hải và công ty công nghệ Hicloud Thượng Hải ký thỏa thuận hợp tác ba bên, đánh dấu sự khởi động chính thức của dự án Trung tâm dữ liệu dưới nước Lâm Cảng Thượng Hải.

Đặc khu Lâm Cảng thuộc Khu thí điểm thương mại tự do Trung Quốc ở Thượng Hải. Ảnh: Gao Erqiang/China Daily

Đặc khu Lâm Cảng thuộc Khu thí điểm thương mại tự do Trung Quốc ở Thượng Hải. Ảnh: Gao Erqiang/China Daily

Trung tâm mới dự kiến nằm ở vùng biển ven bờ Thượng Hải, gần Đặc khu Lâm Cảng. Công trình sẽ đi tiên phong trong việc kết hợp năng lượng tái tạo với hạ tầng điện toán nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thế giới về các giải pháp điện toán ít carbon.

Theo thỏa thuận, Hicloud sẽ đầu tư ban đầu 1,6 tỷ nhân dân tệ (khoảng 222,7 triệu USD) vào dự án. Su Yang, Tổng giám đốc Hicloud, cho biết, dự án gồm hai giai đoạn.

Giai đoạn đầu tiên là xây dựng cơ sở thí điểm 2,3 MW, dự kiến hoạt động vào tháng 9. Giai đoạn thứ hai sẽ tăng công suất lên 24 MW, đạt hiệu quả sử dụng năng lượng (PUE) dưới 1,15 – PUE thấp hơn đồng nghĩa trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, mức lý tưởng là 1. Hơn 90% năng lượng của trung tâm sẽ đến từ các trang trại điện gió ngoài khơi.

Theo ông Su, hệ thống làm mát bằng nước biển tự nhiên của trung tâm giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng làm mát, từ chiếm 40-50% tổng năng lượng tiêu thụ xuống dưới 10%. Thêm vào đó, so với những cơ sở trên mặt đất, trung tâm dưới nước sử dụng điện ít hơn 30-40% và không gặp vấn đề thiếu diện tích đất xây dựng.

Cụm máy tính thông minh thương mại được hạ xuống biển gần Lăng Thủy, đảo Hải Nam, ngày 18/2/2025. Ảnh: Xinhua

Cụm máy tính thông minh thương mại được hạ xuống biển gần Lăng Thủy, đảo Hải Nam, ngày 18/2/2025. Ảnh: Xinhua

Dự án trung tâm dữ liệu dưới nước Lâm Cảng được thiết kế dựa trên trung tâm dữ liệu dưới nước thử nghiệm của Hicloud tại Lăng Thủy, đảo Hải Nam. Đi vào hoạt động tháng 12/2022, trung tâm Hải Nam chứa các module dữ liệu ở độ sâu hơn 30 m dưới biển. Với công suất hơn 675 petaFlops, cơ sở này hiện có thể cạnh tranh với các cơ sở quy mô trung bình trên mặt đất.

Tổng giám đốc Hicloud cho biết, trong khi dự án thử nghiệm Natick của Microsoft tại Scotland năm 2015 chứng minh tính khả thi của trung tâm dữ liệu dưới biển, dự án Hải Nam là cơ sở đầu tiên trên thế giới hoạt động thương mại.

Sức mạnh tính toán hiện tại của cơ sở này tương đương với 30.000 máy tính chơi game cao cấp hoạt động đồng thời, chỉ mất một giây để hoàn thành công việc trong một năm của máy tính tiêu chuẩn. Kể từ khi ra mắt, trung tâm dữ liệu dưới nước Hải Nam hoạt động ổn định, không có sự cố máy chủ và không cần bảo trì tại chỗ.

“Với tất cả công việc đã thực hiện ở Hải Nam, có thể thoải mái nói rằng dự án Lâm Cảng là phiên bản nâng cấp 2.0, vì lần này chúng tôi có trang trại gió để cung cấp năng lượng, giúp trung tâm dữ liệu dưới nước trở nên xanh hơn và cạnh tranh hơn về mặt thương mại”, ông Su chia sẻ.

Trung tâm dữ liệu dưới nước Lâm Cảng sẽ là nền tảng cho một hệ sinh thái công nghiệp hỗ trợ AI, 5G, Internet vạn vật (IoT) công nghiệp và các nền tảng thương mại điện tử xuyên biên giới.

Thu Thảo (Theo CGTNXinhua)

Trung Quốc sản xuất chip AI phi nhị phân đầu tiên trên thế giới

Chip AI của Trung Quốc vượt qua những rào cản tính toán truyền thống và sẽ được sử dụng trong màn hình cảm ứng, hệ thống bay và điều hướng máy bay.

Chip AI phi nhị phân mới khắc phục nhiều rào cản tính toán khi kết hợp logic nhị phân và ngẫu nhiên. Ảnh: AbachyChip AI phi nhị phân mới khắc phục nhiều rào cản tính toán khi kết hợp logic nhị phân và ngẫu nhiên. Ảnh: Abachy

Interesting Engineering hôm 9/6 đưa tin Trung Quốc bắt đầu ứng dụng trên quy mô lớn chip AI phi nhị phân tích hợp công nghệ tính toán lai độc quyền vào các lĩnh vực quan trọng như hàng không và hệ thống công nghiệp. Phát triển bởi nhóm nghiên cứu đứng đầu là giáo sư Li Hongge tại Đại học Hàng không Bắc Kinh, đột phá này vượt qua nhiều rào cản cơ bản trong tính toán truyền thống bằng cách kết hợp logic nhị phân và ngẫu nhiên, đạt khả năng chịu lỗi và hiệu suất năng lượng chưa từng có trong ứng dụng điều khiển thông minh như màn hình cảm ứng và hệ thống bay.

Công nghệ chip hiện nay đối mặt hai thách thức lớn là bức tường năng lượng và bức tường kiến trúc. Bức tường năng lượng xuất phát từ mâu thuẫn cơ bản, trong khi hệ thống nhị phân rất hiệu quả trong truyền tải thông tin, chúng tiêu thụ năng lượng lớn. Bức tường kiến trúc là do chip phi silicon mới không thể dễ dàng tương tác với hệ thống truyền thống dựa trên CMOS (bán dẫn oxit kim loại bổ sung).

Nhóm của Li tìm kiếm các giải pháp thay thế từ năm 2022. Đột phá của họ đến từ đề xuất một hệ thống số mới mang tên Số ngẫu nhiên lai (HSN), kết hợp số nhị phân truyền thống với số dựa trên xác suất. Logic nhị phân, nền tảng của tính toán hiện nay, biểu thị các biến bằng ký tự 0 và 1, dựa vào phép toán số học chính xác. Tuy nhiên, tính toán nhị phân quy mô lớn đòi hỏi nhiều tài nguyên phần cứng.

Ngược lại, tính toán xác suất tận dụng tần số của tín hiệu điện áp cấp cao trong khoảng thời gian cố định để biểu thị giá trị, giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ phần cứng. Cách này đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý hình ảnh, mạng nơron và học sâu. Nhưng tính toán xác suất cũng có độ chậm trễ lớn trong tính toán do cách biểu thị giá trị dựa trên tần số.

Để giải quyết vấn đề trên, Li và cộng sự giới thiệu logic xác suất lai, kết hợp tốc độ của tính toán nhị phân với hiệu quả của logic ngẫu nhiên. Dựa trên khái niệm đó, nhóm thiết kế chip thông minh cho cảm ứng và hiển thị vào năm 2023, sử dụng công nghệ quy trình 110-nanometre của nhà sản xuất chip hàng đầu Trung Quốc là Tập đoàn Quốc tế Sản xuất Bán dẫn. Họ tiếp tục phát triển một chip hiệu suất cao cho học máy.

Ngoài HSN, chip mới còn tích hợp thuật toán tính toán trong bộ nhớ, giúp giảm thiểu việc chuyển dữ liệu tiêu tốn nhiều năng lượng giữa bộ nhớ và bộ xử lý, qua đó cải thiện hiệu suất tổng thể. Nó cũng trang bị hệ thống trên chip (SoC), tích hợp các loại đơn vị tính toán khác nhau để xử lý nhiều tác vụ song song, tránh được hạn chế của cấu trúc truyền thống.

Chip AI của nhóm Li đang được áp dụng trong các trường hợp điều khiển thông minh, bao gồm nhận diện cảm ứng, giúp lọc nhiễu để phát hiện tín hiệu yếu và tăng cường tương tác người dùng. Nó cũng được sử dụng trong màn hình thiết bị, cho phép xử lý dữ liệu chính xác, tiêu thụ ít năng lượng, cải thiện hiệu suất và độ tin cậy. Trong hệ thống điều khiển bay, nó cung cấp hỗ trợ tính toán mạnh mẽ để điều hướng máy bay chính xác và ổn định.

Li cho biết nhóm nghiên cứu đang làm việc để mở rộng khả năng của chip sang xử lý giọng nói và hình ảnh, tăng tốc mô hình AI lớn và nhiều nhiệm vụ tính toán phức tạp khác.

An Khang (Theo SCMP, Interesting Engineering)

Google phát triển chip AI nhanh gấp 24 lần siêu máy tính

Công suất tính toán 42,5 exaflop của bộ xử lý Ironwood biến nó thành nền tảng cho những mô hình AI cao cấp của Google, bao gồm Gemini 2.5.

Bộ xử lý Ironwood của Google. Ảnh: Google

Bộ xử lý Ironwood của Google. Ảnh: Google

Google giới thiệu Bộ xử lý Tensor (TPU) hiệu quả nhất của hãng mang tên Ironwood, được thiết kế chuyên dành cho các mô hình AI. TPU này được chế tạo để giúp mô hình AI hoạt động nhanh và thông minh hơn, đặc biệt là công việc đòi hỏi lập luận hoặc dự đoán. Khác với những phiên bản tiền nhiệm được thiết kế để huấn luyện mô hình Ai từ đầu, Ironwood ra đời để phục vụ hoạt động suy diễn, Interesting Engineering hôm 10/4 đưa tin.

Ra mắt tại sự kiện Google Cloud Next ’25, mẫu TPU thế hệ thứ 7 cung cấp công suất tính toán nhanh gấp 24 lần so với bất kỳ siêu máy tính nào trên thế giới khi triển khai ở quy mô lớn. “Ironwood sẽ hỗ trợ giai đoạn tiếp theo của AI tạo sinh cũng như yêu cầu tính toán và liên lạc khổng lồ của nó”, Amin Vahdat, phó chủ tịch Google kiêm tổng giám đốc phụ trách ML, hệ thống và AI đám mây, cho biết. “Đây là những gì chúng tôi gọi là ‘kỷ nguyên suy diễn’ khi tác nhân AI chủ động truy cập và sản sinh dữ liệu nhằm phối hợp cung cấp hiểu biết và giải đáp, thay vì chỉ dữ liệu”.

Ironwood đi kèm một loạt thông số kỹ thuật ấn tượng. Bộ xử lý này có thể cung cấp công suất tính toán 42,5 exaflop khi nâng quy mô lên 9.216 chip/khoang, vượt xa siêu máy tính nhanh nhất thế giới El Capitan (1,7 exaflop). Ironwood cũng sở hữu Bộ nhớ băng thông cao (HBM) 192 GB, gấp 6 lần so với Trillium, TPU thế hệ trước đó của Google, công bố năm ngoái. Ironwood có thể đạt 7,2 terabit/giây mỗi chip về mặt băng thông bộ nhớ, tăng gấp 4,5 lần so với Trillium.

Google cũng mô tả Ironwood như nền tảng cho tất cả mô hình AI cao cấp của hãng, bao gồm Gemini 2.5. Tại hội thảo, Google giới thiệu Gemini 2.5 Flash, phiên bản chi phí rẻ hơn của mô hình đầu bảng, điều chỉnh độ sâu lập luận dựa trên mức độ phức tạp của gợi ý. Trong khi Gemini 2.5 Pro nhắm tới công việc cao cấp như phát hiện thuốc và lập mô hình tài chính, Flash được tối ưu hóa để sử dụng nhanh chóng hàng ngày, khi tốc độ trở thành yếu tố quan trọng nhất. Ironwood là một phần trong chiến lược cơ sở hạ tầng AI lớn hơn của Google. Công ty cũng giới thiệu Cloud WAN, hệ thống quản lý cho phép cơ sở kinh doanh tiếp cận trực tiếp cơ sở hạ tầng thuộc mạng lưới của Google.

An Khang (Theo Interesting Engineering)

Google phát triển chip AI nhanh gấp 24 lần siêu máy tính – Báo VnExpress

Nhà khoa học thiết kế quả bom nhiệt hạch đầu tiên

Richard Garwin, nhà khoa học có sức ảnh hưởng nhất thế kỷ 20 kiêm cố vấn chính phủ Mỹ, là người thiết kế quả bom nhiệt hạch đầu tiên trên thế giới.

Richard Garwin là một nhà khoa học đa tài. Ảnh: The Journal

Richard Garwin là một nhà khoa học đa tài. Ảnh: The Journal

Theo Guardian, Richard Lawrence Garwin, nhà vật lý sinh ngày 19/4/1928 và mất hôm 13/5/2025), có lẽ là nhà khoa học có sức ảnh hưởng nhất thế kỷ 20 mà ít người biết bởi ông đã tiến hành nhiều công trình nghiên cứu dưới áp lực bí mật quốc gia hoặc thương mại. Trong 40 năm làm việc tại IBM với hàng loạt dự án nghiên cứu, Garwin được cấp 47 bằng sáng chế trong nhiều lĩnh vực đa dạng như chụp cộng hưởng từ, máy in laser tốc độ cao và màn hình cảm ứng. Garwin, từng là cố vấn cho 6 tổng thống Mỹ, từng viết các bài báo về vũ khí không gian, đại dịch, xử lý chất thải phóng xạ, rủi ro thảm họa và giải trừ vũ khí hạt nhân.

Năm 1951, khi mới 23 tuổi, Garwin đã thiết kế quả bom hydro đầu tiên trên thế giới. Đầu năm đó, nhà vật lý lý thuyết Edward Teller và nhà toán học Stanislaw Ulam đưa ra lý thuyết đột phá về một quả bom gồm hai phần riêng biệt đặt trong vỏ hình trụ. Một thành phần là bom nguyên tử, khi nổ sẽ phát ra cả mảnh vụn nguyên tử và bức xạ điện từ. Bức xạ sẽ di chuyển ở tốc độ ánh sáng, khiến bên trong vỏ tràn ngập các tia nén bộ phận thứ hai chứa nhiên liệu hydro. Tác động của mảnh vụn ngay sau đó sẽ hoàn thành việc kích hoạt.

Theo yêu cầu của Teller, Garwin đã biến ý tưởng sơ khai của họ thành thiết kế chi tiết vẫn là bí mật hàng đầu cho đến ngày nay. Thiết bị có mật danh Ivy Mike được lắp ráp trên hòn đảo nhỏ Elugelab ở đảo san hô vòng Enewatak thuộc quần đảo Marshall ở nam Thái Bình Dương. Nặng 80 tấn và cao ba tầng, nó trông giống khu công nghiệp hơn một quả bom và không thể được vận chuyển bằng máy bay mà chỉ được thiết kế để chứng minh khái niệm.

Vào ngày 1/11/1952, vụ nổ mạnh gấp 700 lần so với quả bom nguyên tử thả xuống Hiroshima hoặc Nagasaki ngay lập tức xóa sổ đảo Elugelab khỏi mặt đất và làm bốc hơi 80 triệu tấn san hô. Vụ nổ tạo ra miệng hố rộng 1,6 km, khiến nước Thái Bình Dương tràn vào. Đám mây hình nấm đạt độ cao 24.383 m trong hai phút và tiếp tục bốc lên đến khi cao gấp 4 lần đỉnh Everest, trải dài hơn 96 km. Phần lõi của nó nóng hơn 30 lần so với trung tâm Mặt Trời đi kèm cầu lửa rộng 4,8 km.

Không có bản tin nào nhắc đến tên Garwin, ông là một nhà khoa học vô danh và giảng viên trẻ tại Đại học Chicago. Một tháng sau, ông gia nhập tập đoàn IBM tại Yorktown Heights, New York. Vị trí này bao gồm chức vụ giảng viên tại Columbia, giúp ông theo đuổi đam mê nghiên cứu, đồng thời tiếp tục làm cố vấn chính phủ tại Los Alamos và Washington.

Garwin sinh tại Cleveland, Ohio, là con trai lớn của Leona, một thư ký pháp lý, và Robert Garwin, giáo viên điện tử tại một trường trung học kỹ thuật. Ông là một thần đồng, biết sửa chữa các thiết bị gia đình khi mới 5 tuổi.

Sau khi học trường công lập ở Cleveland, năm 1944, Garwin vào Đại học Case Western Reserve. Năm 1947, ông tốt nghiệp bằng cử nhân vật lý và kết hôn với Lois Levy. Họ chuyển đến Chicago, nơi Garwin được học giả Nobel Fermi hướng dẫn. Ông nhận bằng thạc sĩ năm 1948 và bằng tiến sĩ năm 1949 khi mới 21 tuổi.

Ngoài nghiên cứu khoa học ứng dụng cho IBM, Garwin đã làm việc trong nhiều thập kỷ về phương pháp quan sát sóng hấp dẫn. Các máy dò của ông quan sát thành công loại sóng này vào năm 2015, mở ra hiểu biết mới về vũ trụ và tiết lộ động lực của hố đen.

Sau khi nghỉ hưu tại Đại học Chicago năm 1993, Garwin chủ trì hội đồng cố vấn kiểm soát và không phổ biến vũ khí của Bộ Ngoại giao Mỹ cho đến năm 2001. Ông được trao Huân chương Khoa học Quốc gia năm 2002 và Huân chương Tự do Tổng thống năm 2016.

An Khang (Theo Guardian)

Đường vô hình ngăn cách động vật ở châu Á và Australia

Động vật ở châu Á và Australia nằm ở hai thế giới tách biệt do bị ngăn cách bởi Wallace, đường vô hình chạy qua Indonesia.

Đường Wallace chạy qua Indonesia. Ảnh: Finns Beach Club

Đường Wallace chạy qua Indonesia. Ảnh: Finns Beach Club

Theo Science Alert, phần lớn động vật hoang dã, ngay cả chim, không bao giờ vượt qua đường Wallace. Điều này đã diễn ra trong hàng chục triệu năm, định hình quá trình tiến hóa của động vật theo những cách khác nhau ở mỗi bên.

Mọi thứ bắt đầu từ khoảng 30 triệu năm trước, khi mảng kiến tạo Australia va chạm với mảng kiến tạo Á – Âu, tạo ra một quần đảo, thay đổi dòng hải lưu và hình thành vùng khí hậu mới. Ở một bên của bản đồ, tại Indonesia và Malaysia, khỉ, vượn, voi, hổ và tê giác tiến hóa, trong khi ở phía bên kia, tại New Guinea và Australia, thú có túi, thú đơn huyệt, loài gặm nhấm và vẹt mào phát triển mạnh mẽ, rất ít loài phổ biến ở cả hai bên.

Đường Wallace được đặt theo tên nhà tự nhiên học Alfred Russel Wallace, người đầu tiên nhận thấy sự khác biệt rõ rệt trong đời sống động vật (chủ yếu là động vật có vú) khi khám phá khu vực này vào giữa thế kỷ 19. “Chúng ta có thể coi eo biển Lombok (giữa Bali và Lombok) chỉ rộng 24 km đánh dấu giới hạn và phân tách đột ngột hai vùng động vật học lớn của thế giới”, Wallace cho biết.

Nhà tự nhiên học sau đó tiếp tục phát triển độc lập một thuyết tiến hóa cùng thời với Charles Darwin. Đường mà ông vẽ trên bản đồ hơn một thế kỷ trước vẫn được coi là một rào cản tiến hóa giả định, dù nhiều cuộc tranh luận vẫn tiếp tục về vị trí và cơ chế chính xác của nó.

Đường Wallace tách biệt thềm lục địa châu Á với thềm của mảng kiến tạo Australia. Đây là một đường địa chất, nhưng cũng là ranh giới khí hậu và sinh học. Các kênh đại dương sâu như eo biển Lombok ngăn cách mỗi thềm, khiến động vật khó vượt qua. Ngay cả khi mực nước biển trong quá khứ cổ xưa thấp hơn nhiều so với hiện nay, hố sâu này vẫn tồn tại.

Dù đường vô hình Wallace rõ ràng nhất khi so sánh động vật có vú ở châu Á và Australia, nó cũng tồn tại đối với chim, bò sát và loài động vật khác. Ngay cả sinh vật có cánh cũng không thường xuyên vượt qua đường Wallace. Trong đại dương, một số loại cá và vi sinh vật cho thấy khác biệt di truyền ở một bên của ranh giới so với bên kia, hé lộ rất ít sự pha trộn giữa các quần thể.

Giới khoa học vẫn chưa tìm ra những yếu tố ngăn cản động vật nhưng môi trường sống và khí hậu có thể góp phần chia rẽ tiến hóa. Năm 2023, phân tích trên hơn 20.000 động vật có xương sống cho thấy các dòng dõi Đông Nam Á tiến hóa trong môi trường cổ đại nhiệt đới tương đối, cho phép chúng lan rộng về phía New Guinea trên các hòn đảo ẩm ướt.

Trong khi đó, động vật hoang dã trên thềm lục địa Australia phát triển trong điều kiện khô hạn rõ rệt, quyết định một con đường tiến hóa khác. Điều này có nghĩa là động vật Australia gặp bất lợi ở các đảo nhiệt đới gần xích đạo hơn. Tuy nhiên, càng nghiên cứu đường Wallace, các nhà khoa học càng không nắm rõ vị trí vẽ nó và rào cản này dễ vượt qua đến mức nào, ít nhất là đối với một số loài động vật có thể bơi, nổi hoặc bay như dơi, bọ cánh cứng, thằn lằn monitor hoặc khỉ đuôi dài.

Các nhà khoa học cho biết đường Wallace không phải biên giới tuyệt đối. Tuy nhiên, nó giúp chúng ta hiểu được sự tiến hóa của hàng nghìn loài động vật.

An Khang (Theo Science Alert)

‘Cần luật hóa điều kiện về chấp nhận rủi ro trong nghiên cứu khoa học’

Bà Nguyễn Thanh Hải, Chủ nhiệm Ủy ban Công tác đại biểu của Quốc hội đề nghị luật hóa điều kiện về “chấp nhận rủi ro”, để trở thành điểm tựa vững chắc cho nhà khoa học yên tâm cống hiến.

Ngày 9/6, Thường vụ Quốc hội cho ý kiến dự án Luật Khoa học Công nghệ và Đổi mới sáng tạo. Điều 9 dự thảo nêu quy định về chấp nhận rủi ro trong hoạt động khoa học. Trong đó có rủi ro về nghiên cứu; thử nghiệm có kiểm soát và đầu tư mạo hiểm.

Cụ thể, tổ chức, cá nhân thực hiện nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và đổi mới sáng tạo không bị truy cứu trách nhiệm hành chính hoặc trách nhiệm dân sự đối với thiệt hại gây ra cho Nhà nước nếu đã tuân thủ đầy đủ quy trình, quy định và không có hành vi gian lận, cố ý vi phạm hoặc sử dụng sai mục tiêu, phạm vi kinh phí.

Tổ chức, cá nhân thực hiện nhiệm vụ khoa học sử dụng ngân sách nhà nước hoặc kinh phí của doanh nghiệp nhà nước không phải hoàn trả kinh phí đã sử dụng nếu thực hiện đầy đủ quy định nhưng kết quả nghiên cứu không đạt mục tiêu, hoặc sản phẩm không được thị trường chấp nhận.

Chủ nhiệm Ủy ban Công tác đại biểu Nguyễn Thanh Hải đồng tình với quan điểm của cơ quan soạn thảo “cần chấp nhận rủi ro trong khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo”. Để luật hóa được quy định này, bà nhìn nhận quan trọng nhất là ấn định ranh giới rõ ràng giữa “rủi ro được chấp nhận và vi phạm pháp luật”. Việc này vừa giúp tránh lạm dụng, gây thất thoát, lãng phí nhưng quan trọng hơn là tạo niềm tin, điểm tựa về pháp lý cho nhà khoa học.

Chủ nhiệm Ủy ban Công tác đại biểu Nguyễn Thanh Hải. Ảnh: Cổng TTĐT Quốc hội

Chủ nhiệm Ủy ban Công tác đại biểu Nguyễn Thanh Hải. Ảnh: Cổng TTĐT Quốc hội

Bà Hải phân tích bản chất của hoạt động khoa học là “có thử và có sai”. Họ làm 100 nghiên cứu chỉ được một kết quả nhưng 99 lần thử là tiền đề và kể cả nghiên cứu ra sai cũng là một kết quả của quá trình khoa học. “Nghiên cứu ra là sai để những nhà khoa học khác không đi theo con đường đấy nữa”, bà nói.

Nữ đại biểu nhìn nhận trên thực tế, việc luật hóa những phạm trù về khoa học, công nghệ như vậy rất khó. Vì vậy, bà cho rằng Chính phủ cần ban hành thêm hướng dẫn chi tiết đối với những chuyên ngành cụ thể. “Nhà khoa học cảm thấy tự tin khi nghiên cứu. Miễn trong sáng, làm việc hết mình và nghiên cứu đúng các quy định pháp luật, còn kết quả ra như thế nào chưa nói đến”, bà nói.

Bà chia sẻ trong quá trình Quốc hội xem xét, bàn thảo dự án luật này, rất nhiều cán bộ, công chức và người làm trong ngành khoa học gọi điện trao đổi, góp ý và mong muốn chính sách này thực sự tạo đột phá để gỡ vướng cho hoạt động khoa học.

Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ Bùi Thế Duy cho biết quy định về quản lý, chấp nhận rủi ro đã được nêu tại Nghị quyết số 193/2025 của Quốc hội về thí điểm một số cơ chế, chính sách đặc biệt tạo đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và nghị định liên quan.

Theo Thứ trưởng Duy, khi luật này được thông qua, việc quản lý các hoạt động khoa học, công nghệ sẽ được thực hiện trên nền tảng số. Chấp nhận rủi ro nghĩa là chỉ chấp nhận những rủi ro do đã làm nghiên cứu mà không ra kết quả. Những quy định cụ thể sẽ được ghi trong nghị định hướng dẫn.

Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ Bùi Thế Duy. Ảnh: Cổng TTĐT Quốc hội

Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ Bùi Thế Duy. Ảnh: Cổng TTĐT Quốc hội

Các nhà khoa học và các tổ chức khoa học khi thực hiện đều phải cập nhật thông tin trên một hệ thống nền tảng số để cho hậu kiểm sau này. “Đây cũng là cơ chế để đảm bảo rằng khó có thể sử dụng rủi ro này lạm dụng để gây thất thoát tài sản nhà nước”, ông nói.

Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ cho biết sau khi dự Luật thông qua, Chính phủ sẽ ban hành 6 nghị định quy định chi tiết. Bộ Khoa học và Công nghệ đã xây dựng và xin ý kiến các bộ, ngành, địa phương để đóng góp song song. Khi luật có hiệu lực, các nghị định này được ban hành ngay.

Phó Chủ tịch Quốc hội Lê Minh Hoan đề nghị Chính phủ tiếp tục rà soát, đảm bảo tính thống nhất, đồng bộ giữa dự thảo luật này với dự thảo luật có liên quan để tháo gỡ điểm nghẽn trong khoa học, nhất là về đầu tư và tài chính.

Cơ quan soạn thảo và thẩm tra cần tiếp thu và hoàn thiện chính sách chấp nhận rủi ro trong hoạt động khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo; cơ chế đặc biệt trong giải mã công nghệ, mua bí quyết công nghệ, thử nghiệm có kiểm soát đối với công nghệ, quy trình sản phẩm, dịch vụ, mô hình kinh doanh mới.

Đồng thời, dự luật cũng cần chỉnh lý, hoàn thiện thêm các chính sách về hỗ trợ doanh nghiệp đầu tư phát triển khoa học, công nghệ chiến lược; Quỹ đầu tư mạo hiểm quốc gia và Quỹ đầu tư mạo hiểm của địa phương, Quỹ phát triển khoa học, công nghệ và môi trường.

Quốc hội sẽ biểu quyết thông qua Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo vào ngày 23/6.

Sơn Hà

‘Cần luật hóa điều kiện về chấp nhận rủi ro trong nghiên cứu khoa học’ – Báo VnExpress

Những loài cá ‘siêu đen’ hấp thụ 99.5% ánh sáng

Các nhà khoa học giải mã khả năng hấp thụ ánh sáng của sinh vật biển sâu, mở ra cơ hội cải tiến công nghệ quang học và ngụy trang.

Cá rồng đen Thái Bình Dương (Idiacanthus antrostomus). Ảnh: Karen Osborn/Smithsonian.

Cá rồng đen Thái Bình Dương (Idiacanthus antrostomus). Ảnh: Karen Osborn/Smithsonian.

Dưới môi trường biển sâu, nơi hầu hết ánh sáng mặt trời không thể tiếp cận, các nhà sinh vật học từ Bảo tàng Lịch sử Tự nhiên Quốc gia Mỹ thuộc Viện Smithsonian đã tìm thấy một trong những vật chất đen nhất từng được biết đến, đó là da của các loài cá biển đen, cá rồng đen Thái Bình Dương, cá răng nanh và cá vây chân.

Trong báo cáo trên tạp chí Current Biology hôm 16/7, nhóm nghiên cứu do hai nhà khoa học biển Karen Osborn và Sönke Johnsen dẫn đầu tiết lộ làn da của những sinh vật này có cách sắp xếp hạt chứa sắc tố vô cùng độc đáo, cho phép hấp thụ gần như toàn bộ ánh sáng. Chúng gần như “tàng hình” dưới biển sâu ngay cả khi xung quanh có phát quang sinh học mạnh.

Cá răng nanh thông thường (Anoplogaster cornuta). Ảnh: Karen Osborn/Smithsonian.

Cá răng nanh thông thường (Anoplogaster cornuta). Ảnh: Karen Osborn/Smithsonian.

Osborn lần đầu tiên quan tâm đến da cá khi cố gắng chụp ảnh một số con cá đen mà nhóm của cô bắt được trong quá trình lấy mẫu dưới biển sâu. Mặc dù sử dụng thiết bị tinh vi, nhà nghiên cứu không thể chụp được bất kỳ chi tiết nào của sinh vật.

Các phép đo cẩn thận trong phòng thí nghiệm đã chỉ ra lý do tại sao. Những con cá đã hấp thụ hơn 99,5% ánh sáng chiếu vào bề mặt của chúng. “Điều đó có nghĩa là chúng có làn da siêu đen, đen hơn cả giấy đen, băng dính đen và những chiếc lốp xe mới”, Osborn mô tả.

Khả năng hấp thụ ánh sáng của các loài cá biển sâu này cũng phụ thuộc vào sắc tố melanin như hầu hết sinh vật khác, nhưng sự khác biệt nằm ở cách chúng được sắp xếp.

Bằng cách “đóng gói” các melanosome – tế bào sắc tố chứa đầy melanin – thành những lớp liên tục và dày đặc ngay sát bề mặt da, cá siêu đen có thể đảm bảo tất cả ánh sáng chiếu vào chúng đều có thể chạm vào lớp này. Với hình dạng, kích thước và sự sắp xếp hoàn hảo, melanosome giống như một chiếc bẫy ngăn ánh sáng thoát ra ngoài.

Nhóm nghiên cứu hy vọng phát hiện mới có thể được ứng dụng để tạo ra những vật liệu nhân tạo siêu đen và linh hoạt, giúp cải tiến công nghệ quang học và ngụy trang trong tương lai.

Đoàn Dương (Theo Reuters/Scitech Daily)

Cá siêu đen hấp thụ 99.5% ánh sáng

 

Nồng độ CO2 toàn cầu vượt ngưỡng

Nồng độ CO2 trung bình toàn cầu vượt 430 ppm vào tháng 5, đồng nghĩa cứ một triệu phân tử khí trong khí quyển thì có hơn 430 là CO2, con số không tưởng vài thập kỷ trước.

Viện Hải dương học Scripps thuộc Đại học California San Diego hôm 5/6 công bố, nồng độ CO2 trung bình trong khí quyển vào tháng 5 là 430,2 ppm. Trong khi đó, phòng thí nghiệm Giám sát Toàn cầu của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia Mỹ (NOAA), báo cáo mức trung bình là 430,5 ppm. Đây là mức cao kỷ lục và tăng hơn 3 ppm so với năm ngoái.

“Một năm nữa, một kỷ lục nữa. Thật đáng buồn”, Ralph Keeling, giáo sư khoa học khí hậu, hóa học biển và địa hóa học tại Viện Hải dương học Scripps, nhận định.

Đường phố Bắc Kinh, ngày 13/2/2021. Ảnh: Reuters

Đường phố Bắc Kinh, ngày 13/2/2021. Ảnh: Reuters

CO2 tích tụ trong khí quyển không thể thấy bằng mắt thường, nhưng nồng độ khí này lại ảnh hưởng đến hiệu ứng nhà kính. CO2 giữ nhiệt từ Mặt Trời và có thể tồn tại trong khí quyển hàng thế kỷ. Nồng độ khí nhà kính trong khí quyển cao góp phần làm tăng nhiệt độ toàn cầu và gây ra các hậu quả tiêu cực khác của biến đổi khí hậu như nước biển dâng, băng vùng cực tan chảy, các hiện tượng thời tiết cực đoan xảy ra thường xuyên và nghiêm trọng hơn.

Lượng CO2 trong khí quyển được giám sát chặt chẽ nhằm đánh giá mức độ con người tác động đến khí hậu Trái Đất. Những phép đo này cũng là một chỉ số về sức khỏe tổng thể của hành tinh.

Theo Keeling, điều đáng lo ngại không chỉ là mức CO2 leo cao đến đâu mà còn là tốc độ tăng quá nhanh. Đầu cuộc Cách mạng công nghiệp (khoảng giữa thế kỷ 18), các mẫu lõi băng cho thấy nồng độ CO2 vào khoảng 280 ppm, sau đó bắt đầu tăng mạnh, chủ yếu do hoạt động của con người.

Việc vượt ngưỡng 400 ppm từng là điều không tưởng vài thập kỷ trước. Tuy nhiên, thế giới đã chạm mức đáng lo ngại này vào năm 2013.

Tháng trước, nồng độ CO2 thậm chí vượt 430 ppm. Keeling cho biết, lần gần nhất Trái Đất có mức CO2 cao như vậy trong khí quyển có thể là hơn 30 triệu năm trước, trong thời kỳ khí hậu hoàn toàn khác và còn rất lâu con người mới xuất hiện. Hiện nay, các nhà khoa học cảnh báo, mức CO2 có thể đạt 500 ppm trong vòng 30 năm tới.

Thu Thảo (Theo NBC News, CBC)

Robot hình người không đầu

Calvin-40, do công ty Wandercraft (Pháp) sản xuất trong 40 ngày, được điều khiển bằng giọng nói và đang hoạt động trong nhà máy ôtô của Renault.

Wandercraft cho biết Calvin-40 là robot đầu tiên trong dòng robot hình người tự động điều khiển bằng giọng nói, được thiết kế để “thực hiện nhiệm vụ đòi hỏi thể lực và nguy hiểm trong môi trường sản xuất công nghiệp”. Công ty Pháp khẳng định phát triển robot trong vòng 40 ngày, được Interesting Engineering đánh giá là khá nhanh.

Video giới thiệu về Calvin-40. Video: YouTube/Wandercraft

Calvin-40 sử dụng công nghệ “xương ngoài” Atalante X – một hệ thống cá nhân hỗ trợ người liệt hoặc có vấn đề về đi lại. Do đó, so với thiết kế robot hình người nói chung, Calvin-40 có thân mảnh hơn và không có phần đầu.

Ra mắt năm 2019, Atalante X cho phép bệnh nhân đi bộ, đứng và học lại chuyển động tự nhiên của con người. Tính năng chính gồm chế độ Active Balance và 12 độ tự do ở hông, đầu gối, mắt cá chân cho phép đi lại tự nhiên, hỗ trợ bệnh nhân phục hồi chức năng, trị liệu… Sản phẩm được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) chấp thuận, được sử dụng tại gần 100 trung tâm phục hồi chức năng và nghiên cứu lâm sàng trên thế giới.

Với Atalante X, Calvin-40 có khả năng chuyển động tự nhiên, nhưng bổ sung thêm các tính năng giúp làm việc trong môi trường làm việc khắc nghiệt. Riêng phần bàn tay có thể thay thế cho nhiệm vụ khác nhau, từ mang vác vật nặng, hút, kẹp cho đến lắp ráp linh kiện nhỏ đòi hỏi độ khéo léo và tính chi tiết cao.

Wandercraft hiện bắt tay tập đoàn Renault Group để ứng dụng trong các nhà máy lắp ráp ôtô của hãng. Renault cũng đã đầu tư cổ phần để phát triển Calvin-40. Theo tuyên bố chung, robot mới sẽ “giải phóng công nhân khỏi những nhiệm vụ đau đớn và không công thái học, đồng thời giảm thời gian sản xuất, qua đó tăng năng suất”.

Trước đó, một số công ty ôtô cũng đưa robot hình người vào các công đoạn sản xuất. Năm ngoái, Figure 01, robot hình người của kỳ lân công nghệ Figure AI, bắt đầu đảm nhận một số công đoạn trong lắp ráp xe hơi của BMW; Atlas của Boston Dynamois được Hyundai đưa vào nhà máy ở Mỹ đầu năm nay; Mercedes hồi tháng 3 thông báo sử dụng robot Apollo của Apptronik để thực hiện nhiệm vụ đơn giản như lấy và mang linh kiện, trong khi Nio của Trung Quốc cũng làm điều tương tự.

Tháng trước, Audi-FAW của Audi dùng Walker S1 của UBTech Robotics để sản xuất xe sang ở Trung Quốc. Một số nhà sản xuất lớn như BYD, Zeekr, Geely và Foxconn cũng sử dụng Walker S và hơn 500 robot đã được đặt hàng trước. Tại nhà máy của BYD ở Thâm Quyến, Walker S1 giúp tăng hiệu quả phân loại thêm 120%, trong khi tại cơ sở Thành Đô của Lynk & Co, thời gian xử lý kho giảm 40% và chi phí lao động giảm 65% nhờ phối hợp với xe nâng tự động.

Bảo Lâm (theo Interesting Engineering, Robot Report)