Nvidia tung “Vera Rubin”, đặt cược lớn để giữ vị thế trung tâm của kỷ nguyên AI

Vera Rubin – nền tảng tính toán AI thế hệ mới – được Nvidia kỳ vọng sẽ giúp hãng duy trì vai trò không thể thay thế, trong bối cảnh cuộc đua hạ tầng AI ngày càng khốc liệt.

Nvidia và áp lực phải luôn đi trước một bước

Trong vài năm qua, Nvidia đã trở thành biểu tượng lớn nhất của làn sóng bùng nổ trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Chip đồ họa và nền tảng tính toán AI của hãng hiện diện trong hầu hết các trung tâm dữ liệu lớn, từ các tập đoàn công nghệ cho đến phòng thí nghiệm AI hàng đầu thế giới. Có thời điểm, giá trị thị trường của Nvidia chạm mốc 5.000 tỷ USD, đưa hãng lên vị trí công ty giá trị nhất toàn cầu.

Tuy nhiên, vị thế thống trị cũng kéo theo áp lực ngày càng lớn. Nvidia phải đối mặt với nhiều thách thức đồng thời: lo ngại về “bong bóng AI”, tốc độ đầu tư hạ tầng tăng nhanh hơn nhu cầu thực tế, sự trỗi dậy của các đối thủ như AMD, cũng như xu hướng các “ông lớn” công nghệ tự phát triển chip để giảm phụ thuộc.

Trong bối cảnh đó, việc Nvidia công bố nền tảng tính toán AI mới mang tên Vera Rubin tại CES 2026 không chỉ là một sự kiện công nghệ, mà còn là thông điệp chiến lược. Hãng muốn chứng minh rằng mình không chỉ bán chip, mà đang định hình toàn bộ kiến trúc hạ tầng cho thế hệ AI tiếp theo.

Theo Nvidia, Vera Rubin hiện đã bước vào giai đoạn sản xuất và các sản phẩm thương mại đầu tiên dự kiến ra mắt trong nửa cuối năm 2026.

Vera Rubin và bài toán AI ngày càng phức tạp

Vera Rubin được Nvidia định vị là câu trả lời cho một vấn đề cốt lõi của AI hiện đại: các mô hình mới không chỉ cần sức mạnh tính toán lớn hơn, mà còn phải xử lý các yêu cầu nhiều bước, giàu ngữ cảnh và có khả năng suy luận.

Điểm nhấn của nền tảng này là hệ thống máy chủ AI Vera Rubin NVL72, được Nvidia mô tả là có băng thông “lớn hơn toàn bộ Internet”. Dù mang tính biểu tượng, tuyên bố này phản ánh tham vọng của hãng trong việc giải quyết các nút thắt về dữ liệu và truyền tải thông tin trong huấn luyện cũng như vận hành AI.

Quan trọng hơn, Vera Rubin đi kèm một kiến trúc lưu trữ hoàn toàn mới. Theo Nvidia, các giải pháp lưu trữ và bộ nhớ truyền thống, thậm chí cả GPU đang vận hành các trung tâm dữ liệu hiện nay, sẽ không còn đủ khi AI chuyển từ chatbot đơn giản sang các trợ lý toàn diện, có khả năng duy trì và xử lý ngữ cảnh dài.

Tại CES, CEO Jensen Huang đã minh họa sự chuyển dịch này bằng một màn trình diễn trực tiếp. Một robot để bàn được kết nối với nhiều mô hình AI chạy trên máy DGX Spark, có thể giao tiếp tự nhiên, nhắc việc cho người dùng và thậm chí điều khiển các hành động trong không gian vật lý.

Theo ông Huang, vài năm trước, việc xây dựng một hệ thống như vậy là điều gần như không tưởng. Nhưng với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn, cách lập trình truyền thống đã trở nên lỗi thời. AI giờ đây không chỉ trả lời, mà còn “chia nhỏ vấn đề”, suy luận và ra quyết định theo chuỗi.

Từ tính toán sang quản lý ngữ cảnh

Một trong những thông điệp quan trọng nhất mà Nvidia muốn nhấn mạnh là sự thay đổi của điểm nghẽn công nghệ. Theo ông Dion Harris, Giám đốc cấp cao phụ trách các giải pháp AI quy mô lớn tại Nvidia, vấn đề lớn nhất hiện nay không còn nằm ở năng lực tính toán thuần túy.

“Nút thắt đã chuyển sang quản lý ngữ cảnh,” ông Harris nhận định. Điều này đồng nghĩa với việc AI cần các hệ thống lưu trữ và truy xuất dữ liệu có khả năng ghi nhớ, liên kết và xử lý thông tin trong thời gian dài – yếu tố then chốt để AI thực sự “hiểu” yêu cầu của con người.

Song song với Vera Rubin, Nvidia cũng công bố thỏa thuận cấp phép với Groq, một công ty chuyên về suy luận AI. Động thái này cho thấy Nvidia đang đặt cược mạnh vào giai đoạn AI không chỉ tạo ra câu trả lời, mà thực sự “tư duy” trong quá trình xử lý.

Ngoài trung tâm dữ liệu, Nvidia tiếp tục mở rộng tham vọng sang các lĩnh vực như xe tự hành, robot và “AI vật lý” – khái niệm AI vận hành trong thế giới thực, điều khiển máy móc và thiết bị. Các nền tảng mới như Alpamayo được giới thiệu như một phần của tầm nhìn dài hạn này.

Giữ ngôi vương trong một cuộc đua ngày càng đông người chơi

Dù vậy, việc dẫn đầu thị trường cũng đồng nghĩa với việc Nvidia phải liên tục vượt qua kỳ vọng của Phố Wall. Chỉ riêng trong năm qua, Meta, Microsoft và Amazon đã chi hàng chục tỷ USD cho hạ tầng AI. McKinsey ước tính tổng đầu tư toàn cầu cho trung tâm dữ liệu có thể lên tới gần 7.000 tỷ USD vào năm 2030.

Không ít chuyên gia cảnh báo về nguy cơ dòng tiền mang tính “vòng tròn”, khi các tập đoàn lớn vừa mua công nghệ, vừa đầu tư lẫn nhau để duy trì hệ sinh thái AI. Cùng lúc đó, Google và OpenAI tăng tốc phát triển chip riêng, trong khi AMD và Qualcomm đẩy mạnh cạnh tranh ở mảng 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, từng nhận định. Điều này cho thấy áp lực đa dạng hóa chuỗi cung ứng đang ngày càng rõ nét.

Trong bối cảnh đó, Vera Rubin có thể được xem là “quân bài” quan trọng của Nvidia – vừa mang tính phòng thủ trước đối thủ, vừa mở ra một thế hệ hạ tầng AI mới. Tuy nhiên, câu hỏi lớn vẫn còn bỏ ngỏ: liệu nhu cầu thực và khả năng sinh lợi có theo kịp tốc độ đầu tư hay không, và Nvidia có thể duy trì vị thế trung tâm khi chính khách hàng lớn nhất cũng đang trở thành đối thủ?

Thùy Linh

Các tin tức liên quan đến Công nghệ