Nvidia dự báo doanh thu 1.000 tỷ USD, mở rộng liên minh chip và hệ sinh thái AI agent

Động lực chính cho sự bùng nổ này không chỉ đến từ huấn luyện mô hình AI như trước đây, mà ngày càng chuyển sang giai đoạn “suy luận” (inference) – nơi các mô hình được triển khai để thực hiện các tác vụ thực tế.

CEO NVIDIA: AI ĐÃ BẮT ĐẦU TẠO RA GIÁ TRỊ THỰC TIỄN

Phát biểu tại hội nghị GTC 2026 tổ chức ở San Jose, CEO Jensen Huang cho biết công ty đã nâng gấp đôi kỳ vọng doanh thu so với trước đó. Tại sự kiện GTC diễn ra ở Washington D.C. hồi tháng 10 năm ngoái, Nvidia từng dự báo khoảng 500 tỷ USD doanh thu từ các dòng chip Blackwell và Rubin trong giai đoạn 2025–2026. Tuy nhiên, chỉ sau vài tháng, con số này đã được điều chỉnh lên mức 1.000 tỷ USD tính đến năm 2027.

Theo ông Huang, sự thay đổi mang tính bước ngoặt nằm ở việc AI đã bắt đầu tạo ra giá trị thực tiễn. “Cuối cùng, AI đã có thể làm việc có ích. Và vì vậy, điểm bùng phát của suy luận đã đến”, ông nhấn mạnh. Điều này kéo theo nhu cầu tính toán tăng vọt, thậm chí “gấp khoảng 10.000 lần” so với trước đây.

Nếu như trong giai đoạn đầu của làn sóng AI, Nvidia gần như thống trị tuyệt đối thị trường chip phục vụ huấn luyện mô hình, thì hiện nay công ty đang hướng đến mục tiêu chiếm lĩnh cả thị trường triển khai AI – vốn được dự báo còn lớn hơn nhiều. Các hệ thống AI khi được đưa vào vận hành thực tế sẽ cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực, đòi hỏi hạ tầng tính toán tối ưu về độ trễ, hiệu năng và chi phí.

Trong bối cảnh đó, Nvidia đã công bố một kiến trúc máy chủ AI hoàn toàn mới, tích hợp các chip thế hệ tiếp theo Vera-Rubin với các bộ xử lý suy luận chuyên dụng từ startup Groq. Đây là bước đi đáng chú ý khi Nvidia lần đầu tiên đưa một con chip không phải do mình thiết kế vào hệ thống máy chủ AI.

Groq – một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực chip AI – đang nổi lên như một đối thủ đáng gờm trong mảng suy luận. Nvidia đã đầu tư tới 20 tỷ USD vào công ty này vào cuối năm 2025, cho thấy chiến lược rõ ràng nhằm mở rộng hệ sinh thái phần cứng vượt ra ngoài các GPU truyền thống.

Chip chủ lực của Groq là LPU (Language Processing Unit), được thiết kế chuyên biệt cho việc xử lý suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn. So với GPU, kiến trúc LPU tập trung tối ưu độ trễ thấp và khả năng xử lý liên tục, giúp tăng hiệu quả trong các ứng dụng thời gian thực như chatbot, trợ lý AI hay tự động hóa doanh nghiệp.

Tại GTC 2026, Nvidia đã tích hợp Groq 3 LPU vào hệ thống máy chủ Vera Rubin NVL72 – đánh dấu lần đầu tiên một chip bên thứ ba được đưa vào rack AI của hãng. Động thái này không chỉ phản ánh sự thay đổi chiến lược mà còn cho thấy thị trường AI đang bước vào giai đoạn đa dạng hóa kiến trúc phần cứng.

Một điểm đáng chú ý khác là Groq đã lựa chọn Samsung Electronics làm đối tác sản xuất chip. Đây được xem là một chiến thắng lớn cho mảng foundry của Samsung, trong bối cảnh TSMC vẫn đang thống trị việc sản xuất các chip AI tiên tiến của Nvidia.

Theo ông Huang, các chip Groq sản xuất bởi Samsung sẽ bắt đầu được giao hàng từ nửa cuối năm nay. Điều này mở ra cơ hội cạnh tranh mới trong chuỗi cung ứng bán dẫn toàn cầu, đặc biệt khi nhu cầu chip AI đang tăng trưởng với tốc độ chưa từng có.

NVIDIA BƯỚC VÀO CUỘC ĐUA AI AGENT VỚI OPENCLAW

Không chỉ dừng lại ở phần cứng, Nvidia còn đang mở rộng mạnh mẽ sang lĩnh vực phần mềm và hệ sinh thái AI agent – một xu hướng đang bùng nổ trên toàn cầu. Tâm điểm của làn sóng này là nền tảng mã nguồn mở OpenClaw, cho phép người dùng tạo ra các “claw” – những tác nhân AI tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà gần như không cần sự can thiệp của con người.

Các AI agent này có thể đàm phán giá qua email, tự động viết và tối ưu mã phần mềm, hoặc vận hành các quy trình kinh doanh. Chính khả năng tự chủ cao đã khiến OpenClaw nhanh chóng trở thành dự án mã nguồn mở phát triển nhanh nhất trong lịch sử, theo nhận định của ông Jensen Huang.

“Mac và Windows là hệ điều hành cho máy tính cá nhân. OpenClaw là hệ điều hành cho AI cá nhân,” ông Huang so sánh, nhấn mạnh tầm quan trọng của nền tảng này trong tương lai.

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI agent cũng kéo theo những lo ngại về an ninh. Tại Trung Quốc, chính quyền đã cảnh báo về rủi ro khi các hệ thống AI do phương Tây phát triển có thể được cấp quyền truy cập sâu vào hệ thống máy tính, tiềm ẩn nguy cơ về bảo mật và kiểm soát dữ liệu.

Trước bối cảnh đó, Nvidia đã giới thiệu một loạt công cụ mới nhằm giúp doanh nghiệp xây dựng AI agent theo hướng an toàn hơn. Bộ công cụ Nvidia Agent Toolkit bao gồm các mô hình mã nguồn mở và phần mềm hỗ trợ phát triển, cho phép doanh nghiệp kiểm soát và giám sát hoạt động của các agent.

Đáng chú ý, công ty cũng ra mắt NemoClaw – một lớp bảo mật hoạt động song song với các AI agent như OpenClaw. NemoClaw được thiết kế để áp dụng các chính sách kiểm soát, bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an toàn mạng, từ đó hạn chế rủi ro khi triển khai AI tự động trong môi trường doanh nghiệp.

Chiến lược này cho thấy Nvidia không chỉ muốn trở thành nhà cung cấp hạ tầng AI, mà còn đóng vai trò trung tâm trong việc định hình tiêu chuẩn an toàn và quản trị cho thế hệ AI tiếp theo.

Nvidia còn đang mở rộng tầm nhìn sang lĩnh vực “điện toán không gian”. Tại GTC 2026, công ty công bố các giải pháp mới nhằm triển khai AI và xử lý dữ liệu ngay trong quỹ đạo, phục vụ cho các trung tâm dữ liệu ngoài không gian.

Theo ông Huang, khi các chòm vệ tinh được triển khai ngày càng nhiều và hoạt động khám phá không gian trở nên sâu rộng hơn, nhu cầu xử lý dữ liệu tại chỗ sẽ trở nên cấp thiết. “Điện toán không gian – biên giới cuối cùng – đã đến. Khi chúng ta triển khai các chòm vệ tinh và khám phá không gian sâu hơn, trí tuệ phải tồn tại ở bất cứ nơi nào dữ liệu được tạo ra,” ông nói.

Để hiện thực hóa điều này, Nvidia đang chuẩn bị đưa các bộ xử lý Vera-Rubin lên quỹ đạo, mở ra khả năng xây dựng các trung tâm dữ liệu ngoài không gian có thể xử lý AI theo thời gian thực.