Cuộc cách mạng AI đang tăng tốc nhờ các mô hình lý luận hàng tỷ tham số cần thiết để phát triển AI đại diện và vật lý. Như nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang đã chia sẻ trong bài phát biểu quan trọng của GTC, việc chuyển từ đào tạo sang suy luận sản xuất đầy đủ đang khiến nhu cầu tính toán AI tăng vọt khi các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới chuyển đổi thành các nhà máy AI được thiết kế để xử lý hàng triệu truy vấn của người dùng một cách hiệu quả. Để đáp ứng cơ hội trị giá 1 nghìn tỷ đô la này, NVIDIA tại GTC đã công bố những tiến bộ lớn – từ nền tảng Blackwell Ultra AI và hệ điều hành cho các nhà máy AI đến những tiến bộ trong mạng, robot và điện toán tăng tốc.
Blackwell hiện đã đi vào sản xuất toàn diện — mang lại hiệu suất tăng đáng kinh ngạc gấp 40 lần so với Hopper. Kiến trúc này đang định nghĩa lại việc đào tạo và suy luận mô hình AI, giúp các ứng dụng AI hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng hơn. Và vào nửa cuối năm 2025, sự phát triển tiếp theo của nền tảng nhà máy AI Blackwell sẽ diễn ra: Blackwell Ultra — một GPU mạnh mẽ với bộ nhớ mở rộng để hỗ trợ thế hệ mô hình AI tiếp theo.
NVIDIA tiếp tục hành động nhanh chóng, cam kết làm mới kiến trúc AI hàng năm. NVIDIA Vera Rubin được thiết kế để tăng cường hiệu suất và hiệu quả của trung tâm dữ liệu AI.
Ngoài GPU, cơ sở hạ tầng AI đang trải qua một sự thay đổi lớn với những cải tiến về quang tử, lưu trữ được tối ưu hóa cho AI và mạng lưới tiên tiến. Những đột phá này sẽ cải thiện đáng kể khả năng mở rộng, hiệu quả và mức tiêu thụ năng lượng trên các trung tâm dữ liệu AI khổng lồ.
Trong khi đó, AI vật lý cho robot và công nghiệp là một cơ hội khổng lồ trị giá 50 nghìn tỷ đô la, theo Huang. Từ sản xuất và hậu cần đến chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa, tự động hóa hỗ trợ AI đang sẵn sàng định hình lại toàn bộ các ngành công nghiệp. Các nền tảng NVIDIA Isaac và Cosmos đang đi đầu, thúc đẩy kỷ nguyên tiếp theo của robot do AI điều khiển.
Một số thông báo của NVIDIA tại GTC
NVIDIA Roadmap: Lộ trình NVIDIA bao gồm Vera Rubin, sẽ được phát hành vào nửa cuối năm 2026, tiếp theo là ra mắt Vera Rubin Ultra vào năm 2027. Chip và máy chủ Rubin tự hào có tốc độ được cải thiện, đặc biệt là trong việc truyền dữ liệu giữa các chip, đây là một tính năng quan trọng đối với các hệ thống AI lớn có nhiều chip. Và dự kiến vào năm 2028 là Feynman , kiến trúc tiếp theo sẽ được phát hành, sử dụng bộ nhớ HBM thế hệ tiếp theo.
Máy tính AI cá nhân DGX: Được hỗ trợ bởi nền tảng NVIDIA Grace Blackwell, DGX Spark và DGX Station được thiết kế để phát triển, tinh chỉnh và suy luận các mô hình lớn trên máy tính để bàn. Chúng sẽ được sản xuất bởi một số công ty, bao gồm ASUS, Dell và HP.
Nền tảng mạng Spectrum-X VÀ Quantum-X : Các bộ chuyển mạch mạng silicon photonics này giúp các nhà máy AI kết nối hàng triệu GPU trên khắp các trang web và giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Các bộ chuyển mạch Quantum-X Photonics InfiniBand sẽ có mặt vào cuối năm nay và các bộ chuyển mạch Ethernet Spectrum-X Photonics sẽ có mặt vào năm 2026.
Phần mềm Dynamo: Được phát hành miễn phí, phần mềm Dynamo mã nguồn mở giúp tăng tốc quá trình suy luận nhiều bước, cải thiện hiệu quả và giảm thời gian đổi mới trong các nhà máy AI.
Trung tâm nghiên cứu lượng tử tăng tốc NVIDIA: Một trung tâm nghiên cứu có trụ sở tại Boston sẽ cung cấp các công nghệ tiên tiến để thúc đẩy điện toán lượng tử thông qua sự hợp tác với các nhà sản xuất phần cứng và phần mềm hàng đầu.
NVIDIA ISAAC GR00T N1 : Một mô hình nền tảng cho robot hình người, GR00T N1 là mô hình nền tảng mở, có thể tùy chỉnh hoàn toàn đầu tiên trên thế giới dành cho kỹ năng và lý luận tổng quát của người. Nó có hệ thống kép tương tự như các mô hình lý luận, dành cho cả suy nghĩ nhanh và chậm.
Newton Physics Engine: NVIDIA cũng công bố sự hợp tác với Google DeepMind và Disney Research để phát triển Newton, một công cụ vật lý nguồn mở cho phép robot học cách xử lý các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác cao hơn.
