Tại Hội nghị nhà phát triển thường niên GTC 2026 của Nvidia diễn ra hôm 16/3, CEO Jensen Huang đã phát biểu trước hội trường chật kín người và đưa ra dự báo doanh số đặt hàng cho hai dòng chip Blackwell và Vera Rubin sẽ chạm mốc 1.000 tỷ USD từ nay đến năm 2027.
Năm 2025, công ty chỉ dự phóng cơ hội doanh thu từ hai công nghệ chip này ở mức 500 tỷ USD. Sau báo cáo tài chính tháng trước, Giám đốc Tài chính Colette Kress khẳng định tốc độ tăng trưởng năm nay của hãng sẽ vượt xa mức ước tính đó.
Nhu cầu đang bùng nổ từ cả các công ty khởi nghiệp lẫn những tập đoàn khổng lồ. Cổ phiếu Nvidia tăng khoảng 2% trong phiên giao dịch cùng ngày, đưa hãng trở thành công ty đại chúng giá trị nhất thế giới với vốn hóa khoảng 4.500 tỷ USD.
Cơn khát siêu chip và 'vũ khí' mới Groq 3
Khi làn sóng ứng dụng AI đại trà chuyển dịch từ các chatbot sang ứng dụng dạng tác tử có khả năng tự sinh ra các tác tử khác để hoàn thành nhiệm vụ, số lượng token được tạo ra đã bùng nổ, kéo theo nhu cầu khổng lồ về khả năng chạy suy luận ở tốc độ cao hơn. "Nếu có thêm năng lực tính toán, họ có thể tạo ra nhiều token hơn và doanh thu sẽ tăng lên", ông Huang chia sẻ.
CEO Jensen Huang có bài phát biểu dài 2,5 tiếng tại hội nghị GTC 2026. Ảnh: Cnet Nvidia dự kiến tung ra hệ thống Vera Rubin vào cuối năm nay. Cỗ máy với 1,3 triệu linh kiện này được tuyên bố sẽ mang lại hiệu suất trên mỗi watt điện cao gấp 10 lần so với "người tiền nhiệm" Grace Blackwell. Đây là một bước tiến quan trọng trong bối cảnh tiêu thụ năng lượng đang là bài toán hóc búa nhất của quá trình xây dựng hạ tầng AI.
Đáng chú ý, ông Huang đã trình làng Groq 3 LPU (Language Processing Unit - bộ xử lý ngôn ngữ), dòng chip đầu tiên sau khi Nvidia thâu tóm startup Groq với thương vụ kỷ lục 20 tỷ USD hồi tháng 12 năm ngoái. Sản phẩm dự kiến giao hàng vào quý 3.
Các nhà sáng lập Groq vốn là những người tạo ra TPU (Tensor Processing Unit - bộ xử lý tensor) nội bộ của Google. Groq 3 LPU được chế tạo với một lõi tối ưu hóa để tăng tốc cho GPU.
Nvidia giới thiệu một tủ máy chủ (rack) hoàn chỉnh mang tên Groq LPX chứa 256 chip LPU, được thiết kế để đặt cạnh hệ thống tủ máy chủ Vera Rubin. Sự kết hợp này giúp tăng hiệu suất tính toán token trên mỗi watt điện của GPU Rubin lên tới 35 lần. "Chúng tôi hợp nhất hai bộ vi xử lý cực kỳ khác biệt, một dành cho thông lượng cao, một dành cho độ trễ thấp", ông Huang giải thích.
Ông cũng phô diễn nguyên mẫu Kyber, bước nhảy vọt về kiến trúc tủ máy chủ tiếp theo của Nvidia sau thế hệ Rubin. Kyber sẽ tích hợp 144 GPU đặt dọc thay vì nằm ngang nhằm tăng mật độ và giảm độ trễ. Thiết kế này sẽ góp mặt trong Vera Rubin Ultra, dự kiến xuất xưởng năm 2027.
Đẩy mạnh mã nguồn mở và xe tự lái
Nvidia giới thiệu NemoClaw, một công cụ giúp tối ưu hóa OpenClaw cho doanh nghiệp. Ảnh: Cnet Đi sâu vào xu hướng công nghệ, ông Huang dành sự chú ý cho OpenClaw, dự án do nhà phát triển phần mềm người Áo Peter Steinberger ra mắt hồi tháng 1. Nền tảng này đang gây sốt khi người dùng và doanh nghiệp đổ xô tìm kiếm các sản phẩm có thể tự chủ hoàn thành nhiệm vụ, đưa ra quyết định và hành động thay con người.
Steinberger đã gia nhập OpenAI vào tháng trước và CEO Sam Altman khẳng định OpenClaw sẽ hoạt động như một dự án mã nguồn mở được OpenAI tiếp tục hỗ trợ. Nvidia lập tức tung ra bộ công cụ NemoClaw, giúp tối ưu hóa OpenClaw để "sẵn sàng cho cấp độ doanh nghiệp" trên phần cứng của hãng.
Trong lĩnh vực ô tô, Nvidia công bố chi tiết quan hệ đối tác với Uber. Nền tảng gọi xe này sẽ triển khai đội xe tích hợp phần mềm Drive AV của Nvidia tại 28 thành phố trên bốn châu lục vào năm 2028, bắt đầu từ Los Angeles và San Francisco (Mỹ) vào năm tới.
Các ông lớn như Nissan, BYD, Geely, Isuzu và Hyundai cũng đang chế tạo xe tự lái cấp độ 4 dựa trên chương trình Drive Hyperion của Nvidia. Isuzu và Tier IV (Trung Quốc) hiện đang phát triển xe buýt tự lái bằng nền tảng này, với sự hỗ trợ từ chip hệ thống robot AGX Thor.
(Theo CNBC)
Mỹ đẩy mạnh trí tuệ nhân tạo trong quân sự thế nào?
Việc Mỹ dùng AI Claude trong các chiến dịch tại Venezuela và Iran, sau đó chuyển sang OpenAI vì bất đồng chính sách an toàn, cho thấy tham vọng đẩy nhanh ứng dụng AI trong quân sự.