Đôi nét về Menotron 3 - Bộ xử lý mã nguồn mở thế hệ tiếp theo của Nvidia

Với phần lớn mọi người, Nvidia đến nay vẫn được xem như biểu tượng của GPU và chip AI. Sản phẩm của hãng đang thống trị vô số trung tâm dữ liệu AI, chiếm sóng trong cả những cuộc thảo luận chuyên môn lẫn các mặt báo, theo Tech News World.

Nhưng “hào lũy” thực sự của Nvidia không chỉ nằm ở phần cứng. Điều làm nên sức mạnh thực sự của hãng là cách con chip được kết hợp chặt chẽ với hệ sinh thái phần mềm ngày càng đầy đủ và tinh vi, tạo thành nền tảng AI hoàn chỉnh.

Nói cách khác, Nvidia đã xây dựng được nền tảng AI trọn vẹn, từ đầu đến cuối, bao gồm CUDA – nền tảng lập trình GPU cốt lõi, cuDNN – thư viện tăng tốc GPU cho học sâu, và NeMo – framework cấp cao để huấn luyện và triển khai mô hình ngôn ngữ lớn cũng như mô hình đa phương thức.

Giờ đây, dòng mô hình mở Nemotron đang biến năng lực tính toán thô thành trí tuệ có thể sử dụng được. Đây là một bước đi rất đáng chú ý. Nemotron 3 cho thấy rõ hướng đi mà Nvidia đang theo đuổi, và về lâu dài, vai trò của chúng đối với chiến lược AI của hãng quan trọng không kém bất kỳ lần ra mắt chip GPU mới nào.

TẦM QUAN TRỌNG CỦA NEMOTRON

Nvidia nhiều lần nhấn mạnh rằng mô hình AI hàng đầu không thể vận hành hiệu quả nếu chỉ dựa vào phần cứng. Trong bài blog gần đây bàn về GPT-5.2 của OpenAI, hãng cho rằng những mô hình tiên phong luôn cần sự kết hợp đồng bộ giữa bộ tăng tốc mạnh, hạ tầng mạng tiên tiến và ngăn xếp phần mềm được tối ưu đến tận cùng. Phần cứng là điều kiện cần, nhưng chưa bao giờ là điều kiện đủ.

Những GPU như GB200 hay Blackwell thường chiếm trọn sự chú ý của thị trường. Tuy nhiên, chính lớp phần mềm phía sau mới là yếu tố giúp hàng chục nghìn GPU có thể phối hợp nhịp nhàng, vận hành như một siêu máy tính AI thống nhất thay vì những cỗ máy rời rạc.

Nemotron xuất hiện đúng ở lớp trung gian quan trọng đó, nằm giữa hạ tầng và ứng dụng. Ban đầu, Nvidia phát triển Nemotron với mục tiêu “gieo mầm” cho hệ sinh thái mã nguồn mở: cung cấp mô hình đủ mạnh, đủ hiệu quả để cộng đồng có thể sử dụng, tinh chỉnh và phát triển tiếp.

Trong cuộc trao đổi với giới phân tích, bà Kari Briski – Phó Chủ tịch phụ trách phần mềm AI tạo sinh cho doanh nghiệp của Nvidia – lý giải khá thẳng thắn: mô hình mở giúp đổi mới diễn ra nhanh hơn, bởi chúng cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn cầu cùng xây dựng dựa trên một nền tảng tri thức chung. Quan trọng hơn, chúng mở ra cơ hội để bất kỳ tổ chức nào, không chỉ các “ông lớn” công nghệ, có thể điều chỉnh AI cho đúng nhu cầu của mình.

Thực tế, trong năm 2025, Nvidia là nhà đóng góp lớn nhất về mô hình và dữ liệu mở trên Hugging Face, với khoảng 650 mô hình và 250 bộ dữ liệu. Điều này cho thấy Nvidia không đơn thuần bán GPU. Hãng đang chủ động bồi đắp hệ sinh thái mở bằng khối xây dựng chất lượng cao, từ đó thu hút nhà nghiên cứu, startup và doanh nghiệp bước sâu hơn vào nền tảng phần mềm của mình.

Theo thời gian, Nemotron không còn là tập hợp rời rạc các mô hình, mà dần trở thành dòng sản phẩm có lộ trình rõ ràng. Việc ra mắt Nemotron 3 đánh dấu bước chuyển sang giai đoạn tham vọng hơn. Nvidia mô tả đây là dòng mô hình mở vừa hiệu quả, vừa có độ chính xác cao, được thiết kế cho ứng dụng AI tác tử.

Tâm điểm của lần công bố này là Nemotron 3 Nano – mô hình mixture-of-experts với quy mô hơn 30 tỷ tham số, nhưng mỗi token chỉ kích hoạt một phần rất nhỏ. Nhờ đó, mô hình giữ được chi phí tính toán gọn nhẹ, trong khi chất lượng suy luận vẫn đủ sức cạnh tranh với những mô hình lớn và “nặng” hơn nhiều.

NEMOTRON CÓ Ý NGHĨA GÌ ĐỐI VỚI TRUNG TÂM DỮ LIỆU?

Theo Nvidia, cách mở rộng năng lực AI hiện nay không còn là câu chuyện “càng nhiều GPU, mô hình càng lớn”. Bà Kari Briski cho rằng các hệ thống AI đang được tối ưu dựa trên ba “đòn bẩy” song song: huấn luyện ban đầu, huấn luyện sau khi mô hình đã hoàn thiện, và yếu tố mà Nvidia gọi là “tư duy dài”.

“Tư duy dài” có thể hiểu là việc tăng mức tính toán trong giai đoạn suy luận, cho phép mô hình tự xem xét lại quá trình suy nghĩ của mình và phối hợp nhiều tác tử AI cùng lúc. Cách tiếp cận này giúp nâng cao khả năng lập luận, nhưng đồng thời cũng khiến lượng token tiêu thụ và chi phí suy luận tăng lên rất nhanh.

Trong bối cảnh đó, điểm mạnh nổi bật của Nemotron 3 nằm ở khả năng mang lại năng lực suy luận sâu hơn, trong khi sử dụng token hiệu quả hơn nhiều so với mô hình mở thế hệ trước. Nói cách khác, mô hình đạt độ chính xác cao hơn mà không phải đánh đổi quá nhiều chi phí tính toán.

Không chỉ dừng lại ở mô hình, Nvidia còn phát hành Nemotron 3 cùng chính những công cụ huấn luyện học tăng cường, bộ dữ liệu và thư viện mà hãng sử dụng nội bộ. Theo bà Briski, Nvidia là doanh nghiệp đầu tiên công khai môi trường học tăng cường tiên tiến, đồng thời mở cả mô hình, thư viện lẫn dữ liệu đi kèm cho cộng đồng.

Mười môi trường huấn luyện ban đầu tập trung vào bài toán như lập trình thi đấu, toán học và lập kế hoạch thực tế. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tái hiện gần như trọn vẹn quy trình huấn luyện của Nvidia: mô phỏng hành vi của các tác tử AI trong bối cảnh sát thực, đánh giá hiệu quả hoạt động và đưa phản hồi trực tiếp trở lại mô hình. Với nhiều đội ngũ vốn phải mất hàng tháng để tự xây dựng hạ tầng học tăng cường, đây là một lợi thế giúp rút ngắn đáng kể thời gian triển khai.

Ở khía cạnh dữ liệu, Nemotron 3 cũng thể hiện rõ sự chuyển hướng mà Nvidia gọi là đi từ “dữ liệu lớn” sang “dữ liệu thông minh và được cải thiện”, tức tập trung nâng cao chất lượng và mức độ tinh lọc của dữ liệu thay vì chỉ chạy theo số lượng.

Nvidia cho biết hãng đã phát hành các tập dữ liệu huấn luyện mới, được làm sạch và viết lại bằng AI, với quy mô hơn 10 nghìn tỷ token chất lượng cao. Đi kèm là bộ dữ liệu tinh chỉnh theo chỉ dẫn gồm 18 triệu ví dụ, được xây dựng từ các mô hình có giấy phép mở. Theo Nvidia, quá trình tạo lập và tuyển chọn dữ liệu này đã tiêu tốn hơn một triệu giờ tính toán trên GPU H100.

Bà Kari Briski cho biết kết quả đạt được là rất rõ ràng: điểm số trong một “chỉ số trí tuệ” độc lập đã tăng khoảng 40% khi so sánh Nemotron Nano 2 với Nemotron 3. Những cải thiện nổi bật nhất nằm ở khả năng làm theo chỉ dẫn của mô hình và mức độ trả lời ngắn gọn, đúng trọng tâm.

Không chỉ dừng ở mô hình, Nemotron còn được phát hành kèm “blueprint” – kiến trúc tham chiếu sẵn sàng sử dụng cho nhiều kịch bản khác nhau, từ trợ lý nghiên cứu chuyên sâu, tìm kiếm và tóm tắt video, cho tới pipeline RAG dành cho doanh nghiệp được tối ưu hóa cao. Các blueprint này minh họa rõ cách mô hình, embedding, dữ liệu đa phương thức và lớp truy xuất được kết nối và vận hành như một hệ thống hoàn chỉnh.

Với các Giám đốc Thông tin (CIO), giá trị của cách tiếp cận này thậm chí còn lớn hơn những biểu đồ benchmark thuần túy. Chúng biến Nemotron từ sản phẩm mang tính nghiên cứu thành khuôn mẫu có thể triển khai ngay, trên dữ liệu riêng của doanh nghiệp, trên hạ tầng nội bộ hoặc trên bất kỳ nền tảng đám mây nào.

Toàn bộ bức tranh cũng phản ánh đúng chiến lược “full-stack” mà Nvidia đang theo đuổi. Hiện nay, hạ tầng của hãng đang vận hành phần lớn mô hình AI tiên phong, từ GPT-5.2 của OpenAI đến các công cụ tạo video như Runway Gen-4.5, trên nhiều thế hệ nền tảng khác nhau, từ Hopper và GB200 cho tới Blackwell.

GPU của Nvidia dẫn đầu tất cả hạng mục trong MLPerf Training, còn các hệ thống Blackwell đã trở thành lựa chọn tiêu chuẩn trên AWS, Google Cloud, Azure, Oracle và nhiều nhà cung cấp khác.

Trong bối cảnh đó, Nemotron 3 đóng vai trò như một “mô hình chủ lực” đi kèm bộ công cụ được tinh chỉnh chặt chẽ cho phần cứng, mạng và trình biên dịch của Nvidia, giúp toàn bộ hạ tầng AI của hãng vận hành đồng bộ và hiệu quả hơn.

HỆ QUẢ CẠNH TRANH

Liệu Nemotron 3 có đủ để giúp Nvidia giữ khoảng cách an toàn trước AMD và đối thủ khác hay không? Thực tế, mô hình này chắc chắn giúp Nvidia củng cố vị thế, nhưng không phải theo cách “một đòn quyết định”.

Ở mặt phần cứng, AMD nổi lên như một đối thủ nặng ký trong vài năm gần đây. Các bộ tăng tốc Instinct MI300 và MI350, kết hợp với ngăn xếp phần mềm mở ROCm, hiện đã có thể vận hành mô hình lớn như Llama-3 tại nhà cung cấp đám mây hàng đầu.

Trong một số kịch bản, hiệu quả suy luận thậm chí còn ngang bằng, hoặc vượt, các giải pháp của Nvidia. Song song đó, AMD cũng đang đưa ra hệ thống full-rack như Helios và MI450 nhằm trực diện cạnh tranh với giải pháp rack-scale mà Nvidia đang thống trị.

Điểm tạo nên khác biệt của Nemotron 3 không nằm ở con chip, mà ở chiều sâu và mức độ hoàn chỉnh của hệ sinh thái mô hình và công cụ xoay quanh. Dù AMD có ROCm, có công cụ biên dịch tốt và hệ hỗ trợ mô hình ngày càng mở rộng, hãng vẫn chưa cung cấp được gói tích hợp đồng bộ dưới một thương hiệu duy nhất – nơi mô hình mở, môi trường học tăng cường, dữ liệu được tuyển chọn và các blueprint triển khai được thiết kế để hoạt động cùng nhau.

Với doanh nghiệp đang muốn xây dựng “hệ thống mô hình” và triển khai quy trình AI tác tử phức tạp, một bộ công cụ vừa có định hướng rõ ràng, vừa giữ được tính mở như vậy đặc biệt hấp dẫn. Chúng giúp rút ngắn đáng kể thời gian từ thử nghiệm đến tạo ra giá trị thực, đồng thời khiến doanh nghiệp quen dần với cách Nvidia thiết kế và vận hành hệ thống AI.

Tuy nhiên, Nemotron 3 không phải là “hào lũy” bất khả xâm phạm. Những kỹ thuật cốt lõi mà hãng sử dụng – kiến trúc lai Mamba-Transformer, mixture-of-experts, khả năng xử lý ngữ cảnh dài và suy luận dựa trên học tăng cường – đang ngày càng trở nên quen thuộc với cộng đồng nghiên cứu.

Về mặt lý thuyết, không có rào cản nào ngăn AMD hay đối thủ khác huấn luyện những mô hình tương tự và tối ưu chúng cho phần cứng của riêng mình. Hơn nữa, vì Nemotron là mô hình mở, nên vẫn có thể chạy trên các nền tảng không phải của Nvidia, dù cho sẽ không tận dụng được toàn bộ lợi thế tối ưu đầu-cuối mà Nvidia mang lại.

NEMOTRON BÁO HIỆU ĐIỀU GÌ TRONG CHIẾN LƯỢC AI CỦA NVIDIA?

Nemotron 3 nên được nhìn nhận như một bước đẩy tiếp theo trong guồng quay chiến lược của Nvidia, hơn là “đòn kết liễu” đối thủ. Dòng mô hình này giúp GPU của Nvidia trở nên giá trị hơn, khi đi kèm mô hình AI tác tử vừa hiệu quả vừa minh bạch.

Đồng thời, mô hình giúp nền tảng phần mềm của hãng hấp dẫn hơn nhờ tích hợp sẵn thư viện, môi trường học tăng cường và dữ liệu cần thiết để doanh nghiệp dễ dàng tinh chỉnh mô hình theo nhu cầu riêng. Quan trọng hơn, Nemotron còn khiến cộng đồng AI mã nguồn mở và Nvidia gắn bó chặt chẽ hơn.

Vậy chừng đó có đủ để Nvidia tiếp tục giữ lợi thế khi thị trường trung tâm dữ liệu AI tăng trưởng bùng nổ hay không? Trong ngắn hạn, câu trả lời nhiều khả năng là có. Nemotron 3 đã nâng tầm tiêu chuẩn của mô hình “mở” và “sẵn sàng cho doanh nghiệp”, theo cách rất phù hợp với thế mạnh lâu nay của Nvidia.

Về dài hạn, tác động lớn nhất của Nemotron có thể không nằm ở thông số kỹ thuật, mà ở cách tiếp cận. Việc xây dựng lộ trình Nemotron rõ ràng, công khai công thức huấn luyện và coi mô hình AI như những “thư viện phần mềm” có thể phiên bản hóa và phân phối, cho thấy Nvidia đang muốn định hình lại cách hệ thống AI nghiêm túc nên được phát triển.

Với những tổ chức đang cân nhắc đặt cược hàng tỷ USD vào hạ tầng AI, câu chuyện chiến lược đó quan trọng chẳng kém gì các con số hiệu năng hay chỉ số TOPS khô khan.