Nvidia vừa công bố những bước tiến công nghệ tiếp theo nhằm giữ ngôi vương

Trước đó, Nvidia đã hé lộ một phần về Vera Rubin, nhưng phải đến CES 2026 tại Las Vegas, công ty mới chính thức trình bày cách hệ thống này vận hành và thời điểm ra mắt. Theo Nvidia, Vera Rubin hiện đã bước vào giai đoạn sản xuất, và những sản phẩm đầu tiên chạy trên nền tảng này sẽ được tung ra thị trường vào nửa cuối năm 2026.

Nvidia hiện là cái tên tiêu biểu nhất cho cơn sốt AI toàn cầu. Nhờ sự phổ biến áp đảo của chip và nền tảng AI, giá trị thị trường của hãng từng chạm mốc 5.000 tỷ USD, trở thành công ty đầu tiên trên thế giới đạt được cột mốc này dù chỉ trong thời gian ngắn, theo CNN.

Tuy nhiên, vị thế đó cũng kéo theo không ít áp lực. Nvidia đang phải đối mặt với những lo ngại ngày càng tăng về bong bóng AI, nhất là khi cuộc cạnh tranh ngày càng gay gắt và nhiều tập đoàn công nghệ lớn như Google, Amazon hay OpenAI bắt đầu tự phát triển chip AI để giảm phụ thuộc vào Nvidia.

TIỀN ĐẦU TƯ CHO AI ĐẾN TỪ ĐÂU?

Trong bài phát biểu mở màn tại CES, CEO Nvidia Jensen Huang, với chiếc áo khoác da quen thuộc, đã trả lời một câu hỏi then chốt của thị trường: tiền đâu để nuôi cơn khát AI?

Theo ông Huang, các công ty không “đẻ” ra ngân sách mới, mà đang dịch chuyển tiền từ mảng nghiên cứu – phát triển truyền thống sang AI.

“Mọi người hay hỏi tiền đầu tư cho AI đến từ đâu. Nó đến từ chính ngân sách R&D của điện toán truyền thống”, ông Huang phân tích. Cách lý giải này nhằm phản biện quan điểm cho rằng AI đang được bơm tiền quá mức và thiếu nền tảng thực tế.

Vera Rubin được Nvidia định vị là câu trả lời cho những thách thức ngày càng lớn của AI hiện đại: liệu hạ tầng hiện tại có còn đủ sức đáp ứng các mô hình AI ngày càng phức tạp?

Theo Nvidia, hệ thống rack máy chủ mới mang tên Vera Rubin NVL72 có khả năng cung cấp băng thông còn lớn hơn toàn bộ Internet hiện nay cộng lại – một cách nói nhấn mạnh mức độ xử lý dữ liệu khổng lồ mà nền tảng này hướng tới.

Điểm cốt lõi nằm ở việc Nvidia đã phát triển một kiến trúc lưu trữ hoàn toàn mới, giúp AI xử lý yêu cầu phức tạp, nhiều ngữ cảnh nhanh và hiệu quả hơn. Những loại bộ nhớ và lưu trữ vốn được dùng cho máy tính truyền thống, thậm chí cả GPU trong trung tâm dữ liệu hiện tại, sẽ không còn đủ khi AI chuyển mình từ chatbot đơn giản sang trợ lý AI toàn diện.

KHI AI BẮT ĐẦU SUY NGHĨ THEO CHUỖI

Trong phần trình diễn tại CES, CEO Jensen Huang minh họa rõ sự chuyển dịch này bằng một ví dụ trực quan. Một người dùng tạo ra trợ lý cá nhân AI bằng cách kết nối một robot để bàn với nhiều mô hình AI chạy trên máy DGX Spark của Nvidia.

Robot có thể: Nhắc việc cần làm trong ngày, giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, thậm chí… nhắc con chó xuống khỏi ghế sofa.

Theo ông Huang, vài năm trước, việc xây dựng hệ thống như vậy gần như bất khả thi. Nhưng hiện nay, nhờ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc này trở nên “đơn giản đến mức tầm thường” đối với lập trình viên.

Nói cách khác, cách phát triển phần mềm truyền thống viết từng dòng code cho từng tình huống không còn phù hợp khi AI bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước và có khả năng suy luận.

Theo ông Dion Harris, Giám đốc cấp cao phụ trách AI và siêu máy tính của Nvidia, vấn đề lớn nhất hiện nay không còn nằm ở năng lực tính toán thuần túy. “Nút thắt đang chuyển từ tính toán sang quản lý ngữ cảnh”, ông Harris nói.

Điều này có nghĩa là AI không chỉ cần xử lý nhanh, mà còn phải ghi nhớ, liên kết và hiểu bối cảnh dài hạn, điều đòi hỏi hệ thống lưu trữ và truy xuất dữ liệu hoàn toàn khác trước. “Lưu trữ không thể chỉ là phần phụ nữa”, ông Harris nhấn mạnh.

Song song với Vera Rubin, Nvidia cũng ký thỏa thuận cấp phép với Groq, công ty chuyên về AI inference (suy luận), cho thấy hãng đang đầu tư mạnh vào mảng này.

CEO Jensen Huang gọi inference hiện đại là một quá trình tư duy, chứ không còn là trả lời “một phát ăn ngay”. Ngoài trung tâm dữ liệu, Nvidia tiếp tục mở rộng sang lĩnh vực xe tự hành với các mô hình mới như Alpamayo hay AI vật lý (physical AI), nền tảng cho robot và máy móc trong thế giới thực.

ÁP LỰC CẠNH TRANH VÀ NỖI LO BONG BÓNG AI

Tuy vậy, thành công cũng đồng nghĩa với kỳ vọng khổng lồ từ Phố Wall. Nvidia phải liên tục chứng minh rằng chi tiêu khổng lồ cho hạ tầng AI là xứng đáng với nhu cầu thực tế.

Chỉ riêng năm nay, Meta, Microsoft và Amazon đã chi hàng chục tỷ USD cho đầu tư vốn. McKinsey dự báo đến năm 2030, thế giới sẽ đổ gần 7.000 tỷ USD vào hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Một phần không nhỏ trong dòng tiền này mang tính “vòng tròn”: các ông lớn vừa mua công nghệ, vừa đầu tư lẫn nhau, khiến thị trường lo ngại về tính bền vững.

Cùng lúc đó, Google và OpenAI đẩy mạnh phát triển chip riêng, AMD tăng tốc cạnh tranh, còn Qualcomm cũng tuyên bố gia nhập sân chơi trung tâm dữ liệu.

“Không ai muốn phụ thuộc hoàn toàn vào Nvidia”, ông Ben Barringer, Giám đốc nghiên cứu công nghệ toàn cầu tại Quilter Cheviot, nhận định. “Các công ty đang cố đa dạng hóa hệ sinh thái chip”.

Vera Rubin cho thấy Nvidia không chỉ bán chip, mà đang cố định hình toàn bộ tương lai hạ tầng AI. Nhưng trong một thị trường ngày càng đông người chơi, câu hỏi lớn vẫn là liệu Nvidia có tiếp tục giữ được vị thế trung tâm, hay sẽ phải chia sẻ “sân khấu” với chính những khách hàng lớn nhất của mình?