Từ robot đa năng đến máy tính AI, bài viết tổng hợp nhanh các sản phẩm mới được NVIDIA ra mắt tại hội nghị GTC
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Từ robot đa năng đến máy tính AI, bài viết tổng hợp nhanh các sản phẩm mới được NVIDIA ra mắt tại hội nghị GTC
Trong bài phát biểu kéo dài hai giờ 20 phút, Huang Renxun đã nhìn về tương lai của sự tiến hóa công nghệ AI và nhu cầu tính toán, đồng thời công bố sản phẩm mới nhất thuộc kiến trúc Blackwell của NVIDIA.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Lưu Nhụ, TàiLiên xã
Thứ Ba, ngày 18 tháng 3 theo giờ địa phương, Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang đã có bài phát biểu chủ đề tại hội nghị GTC 2025 về trí tuệ nhân tạo (AI) do NVIDIA tổ chức ở San Jose, California.
Trong bài phát biểu kéo dài 2 giờ 20 phút, Huang đã chia sẻ tầm nhìn về sự phát triển công nghệ AI và nhu cầu tính toán trong tương lai, đồng thời công bố sản phẩm mới nhất thuộc kiến trúc Blackwell của NVIDIA, kế hoạch ra mắt các thế hệ tiếp theo, cũng như cập nhật tiến độ hợp tác với các gã khổng lồ công nghệ trong lĩnh vực xe tự lái, mạng AI và robot.
Mặc dù thông tin được tiết lộ rất phong phú, phản ứng từ Phố Wall dường như khá bình lặng. Tính đến lúc đóng cửa phiên giao dịch thứ Ba, cổ phiếu NVIDIA giảm 3,43%, sau đó tiếp tục giảm 0,56% trong phiên sau.
Tầm nhìn tương lai: Nhu cầu tính toán vẫn còn dư địa tăng trưởng lớn
Huang mở đầu bài phát biểu bằng việc trình bày viễn cảnh về trí tuệ nhân tạo dựa trên lộ trình phát triển hiện nay. Ông mô tả bốn làn sóng của AI:
-
AI nhận thức (Perception AI): Khởi động khoảng 10 năm trước, tập trung vào nhận dạng giọng nói và các nhiệm vụ đơn giản khác.
-
AI tạo sinh (Generative AI): Trọng tâm trong 5 năm qua, liên quan đến việc tạo văn bản và hình ảnh thông qua dự đoán mẫu.
-
AI tác tử (Agentic AI): Giai đoạn hiện tại khi AI tương tác kỹ thuật số và thực hiện nhiệm vụ một cách tự chủ, đặc trưng bởi các mô hình suy luận.
-
AI vật lý (Physical AI): Tương lai của AI, cung cấp năng lượng cho robot hình người và các ứng dụng thế giới thực.
Huang nhấn mạnh ngành công nghiệp AI đang đối mặt với "thách thức khổng lồ" về tính toán, ông cho biết ở giai đoạn hiện nay của AI tạo sinh, lượng tokens và tài nguyên tính toán cần thiết cao hơn 100 lần so với dự kiến ban đầu. Ông giải thích điều này là do các mô hình suy luận đòi hỏi sử dụng tokens ở nhiều bước trong quá trình suy luận.
Dù vậy, Huang khẳng định phản hồi từ ngành tích cực, nhu cầu về khả năng tính toán ngày càng lớn đang được đáp ứng, đồng thời nhấn mạnh rằng chỉ trong vòng một năm, phần thị trường cơ sở hạ tầng AI đã cho thấy mức tăng trưởng đáng kinh ngạc.
Ông tiết lộ rằng trong năm 2024, bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu tại Mỹ (CSP), hay còn gọi là các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô (hyperscaler), đã mua 1,3 triệu chip kiến trúc Hopper của NVIDIA, và trong năm 2025, họ tiếp tục mua thêm 3,6 triệu chip kiến trúc Blackwell.
Ông nhấn mạnh cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ mở rộng nhanh chóng, dự báo rằng dưới tác động của nhu cầu về AI và tính toán tăng tốc, đến cuối năm 2028, chi tiêu vốn cho cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu sẽ vượt quá 1 nghìn tỷ USD.
Trình bày lộ trình sản phẩm trong vài năm tới
Ngay sau đó, đúng như kỳ vọng trước đó của thị trường, Huang xác nhận trong bài phát biểu rằng NVIDIA sẽ ra mắt sản phẩm kế nhiệm dòng GPU Blackwell hiện tại – Blackwell Ultra – vào nửa sau năm 2025.
Huang nói: “Blackwell đã đi vào sản xuất hàng loạt, tốc độ tăng sản lượng thật đáng kinh ngạc. Nhu cầu từ khách hàng thật đáng kinh ngạc… Chúng tôi sẽ dễ dàng chuyển đổi sang phiên bản nâng cấp (Blackwell Ultra).”
Bên cạnh chip Blackwell Ultra, NVIDIA cũng ra mắt siêu chip GB300, kết hợp hai chip Blackwell Ultra với một CPU Grace.
Huang cũng cho biết NVIDIA sẽ ra mắt siêu chip AI thế hệ tiếp theo Vera Rubin vào nửa sau năm 2026, và siêu chip thế hệ tiếp theo Vera Rubin Ultra vào nửa sau năm 2027 – phù hợp với kỳ vọng trước đó của thị trường.
Huang tiết lộ thêm, thế hệ chip tiếp theo sau Rubin sẽ được đặt tên theo nhà vật lý học Richard Feynman, duy trì truyền thống đặt tên series chip theo các nhà khoa học. Theo slide mà Huang trình bày, chip Feynman dự kiến sẽ ra mắt vào năm 2028.
Trình làng máy tính AI mới
Bên cạnh chip, Huang cũng công bố ra mắt laptop và máy tính để bàn mới sử dụng chip của NVIDIA, bao gồm hai mẫu máy chuyên về AI, mang tên DGX Spark và DGX Station, có khả năng chạy các mô hình AI lớn như Llama hoặc DeepSeek.
Trong đó, DGX Spark chính là Project Digits từng xuất hiện lần đầu tại CES, còn DGX Station là phiên bản lớn hơn dành cho trạm làm việc.
Huang tuyên bố DGX Spark là “siêu máy tính nhỏ nhất thế giới”, với thân máy không lớn hơn Mac mini bao nhiêu, nhưng được trang bị siêu chip GB10 Grace Blackwell, đạt hiệu suất tính toán AI lên đến 1000 TOPS, phù hợp cho “các nhà phát triển AI, chuyên gia nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và sinh viên phát triển và tinh chỉnh các mô hình AI lớn trong môi trường ngoại tuyến”. DGX Spark dự kiến có giá khoảng 3000 USD, bắt đầu nhận đặt hàng hôm nay và giao hàng vào mùa hè. Hiện Dell, Lenovo, HP... dự kiến đều sẽ ra mắt sản phẩm tương thích với Spark.
DGX Spark
Còn DGX Station mạnh mẽ hơn sử dụng siêu chip GB300 Grace Blackwell Ultra, cung cấp hiệu suất tính toán AI lên đến 20.000 TOPS và bộ nhớ tối đa 784GB. Giá bán của DGX Station chưa được công bố, dự kiến ra mắt vào cuối năm nay.
Dynamo: Hệ điều hành cốt lõi cho nhà máy AI
Để thúc đẩy mạnh mẽ hơn nữa khả năng suy luận quy mô lớn, Huang cũng ra mắt phần mềm mã nguồn mở NVIDIA Dynamo, dùng để tăng tốc và mở rộng các mô hình suy luận AI trong nhà máy AI.
Huang nhấn mạnh: “Về cơ bản, nó chính là hệ điều hành của nhà máy AI.” Cái tên Dynamo lấy cảm hứng từ thiết bị đầu tiên khởi động cuộc Cách mạng Công nghiệp lần trước, ám chỉ rằng công nghệ này sẽ đóng vai trò then chốt trong làn sóng cách mạng AI tiếp theo.
Nhờ Dynamo, các mô hình suy luận như DeepSeek có thể tăng hiệu suất lên tới 30 lần trong cùng kiến trúc và số lượng GPU.
Giới thiệu mô hình robot phổ quát mã nguồn mở và tùy biến toàn diện đầu tiên trên thế giới
Huang chỉ ra rằng thiếu hụt lao động là vấn đề cấp bách mà toàn nhân loại phải đối mặt, và robot chính là giải pháp, ngành công nghiệp này tiềm năng to lớn, hiện chúng ta đã bước vào kỷ nguyên AI tác tử, và trong tương lai sẽ tiến xa hơn đến AI vật lý.
Vì vậy, NVIDIA đã ra mắt mô hình nền tảng chung GR00T N1 dành riêng cho robot. Đây là mô hình nền tảng đầu tiên trên thế giới mở hoàn toàn và có thể tùy chỉnh hoàn toàn cho suy luận và kỹ năng của robot hình người.
NVIDIA cũng đang hợp tác với Google DeepMind và Disney phát triển nền tảng robot mang tên Newton. Huang đặc biệt mời một robot tên “Blue” lên sân khấu biểu diễn, đây là một trong những thành quả phát triển từ nền tảng Newton.
Robot được tạo ra nhờ sự hợp tác giữa NVIDIA, Disney Research và Google DeepMind cũng xuất hiện trên sân khấu
Hợp tác với General Motors xây dựng xe tự lái và nhà máy thông minh bằng AI
Huang cũng công bố General Motors sẽ mở rộng quan hệ đối tác với NVIDIA, thúc đẩy đổi mới thông qua tính toán tăng tốc và mô phỏng.
General Motors sẽ sử dụng nền tảng tính toán của NVIDIA (bao gồm Omniverse và Cosmos) để xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tùy chỉnh, nhằm tối ưu hóa quy hoạch nhà máy và công nghệ robot của hãng.
Bên cạnh đó, General Motors cũng sẽ sử dụng NVIDIA DRIVE AGX làm phần cứng trên xe, để triển khai các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao trong tương lai và trải nghiệm an toàn khi lái xe được nâng cấp trong cabin. DRIVE AGX là một nền tảng mở có thể mở rộng, đóng vai trò là bộ não AI cho ô tô tự lái.
Hợp tác phát triển mạng 6G gốc AI
Huang cho biết NVIDIA sẽ hợp tác với T-Mobile, Mitre, Cisco, ODC và Booz Allen Hamilton để phát triển phần cứng, phần mềm và kiến trúc cho mạng không dây 6G gốc AI.
Thêm chi tiết, vui lòng đọc bài viết “NVIDIA công bố重磅: Sẽ hợp tác với các gã khổng lồ viễn thông phát triển công nghệ không dây AI 6G”
Thành lập trung tâm nghiên cứu điện toán lượng tử
Bên cạnh những nội dung trên, NVIDIA cũng thông báo hôm thứ Ba sẽ thành lập một trung tâm nghiên cứu tại Boston nhằm cung cấp công nghệ tiên tiến thúc đẩy điện toán lượng tử.
Theo trang web chính thức của NVIDIA, Trung tâm Nghiên cứu Điện toán Lượng tử Tăng tốc NVIDIA (gọi tắt là NVAQC) sẽ tích hợp phần cứng lượng tử hàng đầu với siêu máy tính AI, nhằm hiện thực hóa khái niệm điện toán lượng tử siêu tốc. NVAQC sẽ giúp giải quyết những vấn đề khó khăn nhất trong điện toán lượng tử, từ nhiễu qubit đến việc chuyển đổi bộ xử lý lượng tử thí nghiệm thành thiết bị thực tiễn.
Các nhà đổi mới hàng đầu trong lĩnh vực điện toán lượng tử như Quantum, Quantum Machines và QuEra Computing sẽ tận dụng NVAQC, phối hợp với các nhà nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng như Sáng kiến Khoa học và Kỹ thuật Lượng tử Harvard (HQI) và nhóm Hệ thống Lượng tử Kỹ thuật (EQuS) của MIT để thúc đẩy tiến bộ.
Huang nói: “Điện toán lượng tử sẽ tăng cường siêu máy tính AI, giúp giải quyết một số vấn đề quan trọng nhất thế giới, từ khám phá thuốc đến phát triển vật liệu.” “Thông qua hợp tác với cộng đồng nghiên cứu lượng tử rộng lớn hơn, thúc đẩy tính toán hỗn hợp CUDA - lượng tử, Trung tâm Nghiên cứu Điện toán Lượng tử Tăng tốc NVIDIA sẽ đạt được đột phá trong việc tạo ra các siêu máy tính lượng tử tăng tốc quy mô lớn và hữu ích.”
Giới thiệu Mô hình Thế giới Cơ bản
NVIDIA cũng công bố hôm thứ Ba ra mắt Mô hình Thế giới Cơ bản (WFMs) NVIDIA Cosmos™ hoàn toàn mới, giới thiệu một mô hình suy luận mở và có thể tùy chỉnh hoàn toàn dành cho AI vật lý, đồng thời trao quyền kiểm soát chưa từng có trong việc tạo ra thế giới cho các nhà phát triển.
NVIDIA cũng ra mắt hai bản thiết kế mới, được hỗ trợ bởi nền tảng NVIDIA Omniverse™ và Cosmos, cung cấp cho các nhà phát triển động cơ tạo dữ liệu tổng hợp quy mô lớn và có thể kiểm soát, phục vụ huấn luyện robot và xe tự lái.
Các nhà lãnh đạo ngành như 1X, Agility Robotics, Figure AI, Foretellix, skillai và Uber là những người tiên phong áp dụng Cosmos để tạo dữ liệu huấn luyện phong phú hơn cho AI vật lý nhanh hơn và quy mô lớn hơn.
Huang nói: “Cũng giống như các mô hình ngôn ngữ lớn đã cách mạng hóa AI tạo sinh và AI tác tử, Mô hình Thế giới Cosmos là một bước đột phá cho AI vật lý… Cosmos mang đến một mô hình suy luận mở và có thể tùy chỉnh hoàn toàn cho AI vật lý, đồng thời tạo ra cơ hội cho bước tiến nhảy vọt trong lĩnh vực robot và các ngành công nghiệp vật lý.”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
