Nvidia mở ra kỷ nguyên AI mới: Từ BlackWell đến Cosmos và xa hơn nữa

Buổi giới thiệu của Jensen Huang, CEO Nvidia, tại triển lãm điện tử tiêu dùng CES 2025, đã đưa công nghệ AI lên tầm cao mới. Từ kiến trúc GPU Blackwell đến nền tảng Cosmos, Nvidia đang tạo ra bước nhảy vọt, hứa hẹn biến đổi toàn diện cách con người tương tác với thế giới số.

Giới Thiệu Tổng Quan

Bài phát biểu gần hai giờ đồng hồ của Jensen Huang tại CES 2025 đã thu hút mọi ánh nhìn trong ngành công nghệ. Không chỉ tập trung vào những tiến bộ vượt trội của GPU thế hệ mới, ông còn nói về việc AI đang lan tỏa với tốc độ phi thường: từ cách doanh nghiệp tái định hình quy trình, đến tầm nhìn về tương lai robot và ô tô tự hành. Song song đó, Nvidia cũng cung cấp những giải pháp toàn diện, làm cơ sở vững chắc cho thế hệ “AI vật lý” (Physical AI).

Với GPU Blackwell, hiệu suất tính toán được đẩy lên tầm cao mới nhờ hàng chục tỷ transistor cùng khả năng kết hợp trí tuệ nhân tạo ở mọi cấp độ. Không chỉ dừng ở đó, Jensen Huang dành nhiều thời gian nói về Cosmos – một “world foundation model” (mô hình nền tảng về thế giới) giúp máy móc hiểu sâu về vật lý, không gian và tương tác vật thể. Đồng thời, giải pháp Agentic AI cũng được giới thiệu, hứa hẹn sẽ trở thành “nhân viên số” cho mọi tổ chức.

Đặc biệt, Jensen Huang nhấn mạnh tầm quan trọng của việc “phủ” AI từ trung tâm dữ liệu (data center) đến thiết bị cá nhân (PC), hay thậm chí là “thần kinh” của robot. Bài viết dưới đây sẽ phân tích chi tiết những điểm sáng trong phát biểu của Nvidia, từ góc độ báo chí hiện đại, làm rõ cách công ty này đặt nền móng cho kỷ nguyên AI mới – nơi phần mềm, phần cứng và thế giới thực xích lại gần nhau hơn bao giờ hết.

Blackwell: Kiến Trúc GPU Mới Nhất Từ Nvidia

Trong giai đoạn mở đầu, Jensen Huang phấn khích giới thiệu GPU Blackwell – thế hệ GPU mới với hiệu suất đột phá. Tên gọi Blackwell gợi nhớ đến những cú “nhảy vọt” trong hiệu năng mà Nvidia từng thể hiện qua các đời GPU trước như Turing, Ampere hay Ada.

Hiệu năng vượt trội từ hàng chục tỷ transistor: GPU Blackwell, cụ thể là phiên bản RTX 50 Series cho người dùng cá nhân, sở hữu 92 tỷ transistor, 4.000 TFLOPS và 4 Petaflops AI – con số cao gấp ba đến bốn lần so với thế hệ tiền nhiệm. Jensen Huang không ngừng nhấn mạnh rằng sức mạnh này không chỉ phục vụ chơi game với đồ họa siêu chân thực nhờ Ray Tracing và DLSS, mà còn là bệ phóng cho hàng loạt tác vụ AI phức tạp.

Sự kết hợp của AI và đồ họa: AI giờ đây không đơn thuần là “tính năng bổ sung” mà trở thành trung tâm cho quá trình tạo hình ảnh. Công nghệ DLSS thế hệ mới (Deep Learning Super Sampling) tận dụng các mẫu hình học do GPU dựng nên, sau đó dùng mạng neuron suy luận (Inference) để dự đoán, sinh ra pixel và thậm chí cả khung hình tiếp theo. Sự pha trộn giữa đồ họa raster, Ray Tracing và AI khiến việc chơi game ở độ phân giải 4K và tốc độ khung hình cao trở nên khả thi ngay cả trên laptop mỏng nhẹ.

Tiết kiệm điện năng nhưng không đánh đổi hiệu năng: Tuy tăng cường sức mạnh, GPU Blackwell vẫn cam kết hướng đến hiệu quả năng lượng. Nếu như trước đây, “siêu máy tính mini” như RTX 4090 di động đã là một kỳ tích, thì nay toàn bộ dòng 50 Series tiếp tục vượt xa với giải pháp làm mát tối ưu và khả năng sinh pixel bằng AI, giúp giảm gánh nặng tính toán lên phần cứng.

Jensen Huang hài hước chia sẻ về lý do Nvidia “liều lĩnh” nhồi nhét phần cứng khủng vào laptop: “Nếu trước đây chúng tôi chưa từng làm điều đó, bạn có thể gọi là ảo tưởng. Nhưng một khi AI đã can thiệp sâu, việc tái tạo pixel và khung hình trở nên tiết kiệm năng lượng hơn nhiều. Đây chính là tương lai của đồ họa.”

Định hình lại thị trường PC: Ở cấp độ doanh nghiệp, loạt GPU Blackwell mới cũng hiện diện trong các hệ thống máy chủ, siêu máy tính DGX và những “AI Factory” khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu giờ đây không chỉ xử lý nhiệm vụ đồ họa mà còn “sản xuất” hàng loạt token AI, phục vụ nhu cầu inferencing (suy luận) ngày càng lớn. Jensen Huang gọi đó là “AI Factory” – nơi mọi tác vụ AI được “xuất xưởng” liên tục, đáp ứng cơn khát thông tin của thế giới.

Sự Nổi Lên Của Agentic AI

Khi AI đã trở thành lõi của điện toán, Nvidia xác định “Agentic AI” sẽ là làn sóng tiếp theo giúp máy tính và robot “làm việc” thay con người theo kiểu “trí tuệ ủy quyền”. Những tác nhân số (digital agent) này có thể đảm nhận rất nhiều tác vụ, từ văn phòng đến sáng tạo nội dung.

– NeMo: nền tảng quản trị nhân viên số

Nvidia Nemo hoạt động như một hệ thống “HR AI”, nơi các doanh nghiệp có thể “tuyển dụng” và “đào tạo” robot ảo chuyên về một lĩnh vực. Nemo cung cấp những công cụ tối ưu mô hình, cho phép nhân viên số “hiểu” văn bản, giọng nói, hình ảnh và thậm chí cả video. Việc “chấm công” AI cũng trở nên đơn giản hơn: thay vì xài CPU, GPU theo tiếng, giờ đây bạn chỉ cần mua “token AI” – tài nguyên tính toán để AI hoạt động.

Jensen Huang cho biết:

“Nvidia Nemo là câu trả lời cho việc ‘nuôi’ và ‘quản lý’ workforce AI. Giống như bạn có cả trăm lập trình viên, chuyên viên tư vấn, nhưng với Nemo, tất cả quy về một khung quản trị thống nhất, hỗ trợ mọi ngôn ngữ, mọi ngành nghề.”

– Llama NeoTron: dự án dựa trên Llama 3.1

Không chỉ tự phát triển mô hình, Nvidia còn công bố “Llama Neotron” – gói mô hình AI mở (open model) dựa trên Llama 3.1 của Meta, fine-tune thêm nhiều tính năng dành cho doanh nghiệp. Mục tiêu là biến Llama thành nền tảng AI đa năng, sử dụng rộng rãi từ startup nhỏ đến tập đoàn đa quốc gia.

– Kỳ vọng ứng dụng và tương lai

Agentic AI có tiềm năng trở thành “cánh tay nối dài” của con người. Từ công việc văn phòng như tổng hợp dữ liệu, phân tích tài chính, đến sáng tạo nghệ thuật, tiếp thị hay chăm sóc khách hàng, nhân viên số có thể hỗ trợ đắc lực, giải phóng sức lao động và mở rộng quy mô dịch vụ.

Công Nghệ Nvidia Cosmos Và Tiềm Năng AI Vật Lý

Nếu như Nemo và Llama Neotron hướng đến thế giới số, Cosmos lại khai phá AI ở lĩnh vực “vật lý” (Physical AI). Đây là nền tảng mô hình thế giới (world foundation model) đầu tiên, tập trung vào việc giúp máy tính, robot “hiểu” các quy luật vật lý cốt lõi như ma sát, trọng lực, quán tính hay quy luật nhân – quả.

– Dữ liệu 20 triệu giờ video thực tế

Cosmos được huấn luyện trên 20 triệu giờ video chứa các tình huống liên quan đến tương tác vật lý. Mọi chuyển động của con người, vật thể trong môi trường đều được “ghi nhớ”, giúp AI hiểu và dự đoán hành vi trong thế giới thực.

– Omniverse + Cosmos = tạo nên đa vũ trụ mô phỏng

Khi Cosmos kết hợp với Nvidia Omniverse, người dùng có thể tạo ra vô vàn kịch bản mô phỏng giống như “Doctor Strange” nhìn thấy nhiều vũ trụ song song. Với Omniverse, yếu tố vật lý (ground truth) được mô phỏng chuẩn xác, còn Cosmos tạo ra các “kịch bản khả dĩ” vô tận cho việc huấn luyện robot.

Jensen Huang khẳng định:

“Cosmos là ‘từ điển’ vật lý để huấn luyện robot. Không gì nhanh hơn việc mô phỏng hàng triệu tình huống thực, giúp AI vừa học vừa tự sửa.”

– Ứng dụng vào công nghiệp và robotics

Khả năng này mở đường cho việc đào tạo robot, xe tự hành và vô số thiết bị IoT phức tạp – tất cả đều yêu cầu tính chính xác cao về vật lý. Những kịch bản hiếm gặp, rủi ro trong sản xuất, giao thông hay y tế đều có thể “làm thử” trong môi trường ảo trước khi bước ra thế giới thực.

Robotics: Chìa Khóa Cho Công Nghiệp 4.0

Nối tiếp câu chuyện AI, Jensen Huang nhấn mạnh Robotics sẽ là trụ cột của Công nghiệp 4.0. Nvidia cung cấp ba dạng máy tính cho robot:

1. Dgx – máy chủ huấn luyện (training) AI, nơi mô hình được phát triển.
2. Omniverse – nền tảng mô phỏng (digital twin), nơi AI được “tập luyện” và kiểm thử.
3. Agx (ví dụ Thor) – máy tính triển khai (inference) đặt bên trong robot hoặc ô tô tự hành.

– Isaac Groot: “lò đào tạo” robot hình người

Isaac Groot là giải pháp mới nhất được Nvidia công bố, dành cho việc huấn luyện robot hình người (humanoid). Điểm nổi bật của Isaac Groot bao gồm:

• Groot Teleop: cho phép chuyên gia “điều khiển từ xa” robot trong mô phỏng, ghi lại từng động tác.
• Groot Mimic: nhân bản dữ liệu chuyển động thành hàng loạt biến thể để robot học.
• Groot Gen: kết hợp Omniverse và Cosmos, giúp tự sinh vô hạn kịch bản, tạo dữ liệu đầu vào huấn luyện robot.

Nhờ mô hình này, thay vì phải quay video thực tế hàng trăm nghìn giờ, doanh nghiệp có thể bắt đầu với vài trăm giờ và sử dụng Isaac Groot để “phóng đại” dữ liệu gấp nhiều lần.

– Xe tự hành với Thor

Bên cạnh humanoid, “siêu chip” Thor của Nvidia cũng thu hút sự chú ý. Là thế hệ kế nhiệm của Orin, Thor có sức mạnh gấp 20 lần, xử lý cùng lúc nhiều luồng camera, radar, lidar. Xe tự hành, theo Jensen Huang, sẽ là ngành robot “cực lớn”, dự kiến đạt quy mô hàng tỷ USD, nơi tính chính xác và an toàn phải đặt lên hàng đầu.

Chứng nhận an toàn cấp độ cao: Không chỉ mạnh, Thor cùng hệ điều hành Drive OS trở thành “AI Computer” đầu tiên trên thế giới đạt chuẩn ASIL-D (ISO 26262) – tiêu chuẩn an toàn ô tô cấp độ cao nhất. Điều này mở lối cho hàng loạt hãng xe tự tin tích hợp chip Nvidia vào sản phẩm.

Khi AI Sát Cánh Bên Mỗi Người

Bên cạnh những ứng dụng vĩ mô, Jensen Huang cũng dành thời gian nói về việc đưa AI đến máy tính cá nhân (PC) và laptop, biến mỗi người dùng thành một “nhà sáng tạo AI” tại gia.

– Sức mạnh AI trên Windows nhờ WSL2

Công nghệ Windows Subsystem for Linux (WSL2) được tối ưu hóa cho CUDA và các thư viện AI của Nvidia, mở ra khả năng chạy mô hình ngay trên PC. Từ đó, nhà phát triển hay người dùng phổ thông có thể tận dụng GPU để tiến hành huấn luyện (training) các mô hình nhỏ hoặc chạy suy luận (inference) – điều trước đây chỉ gói gọn trong các cụm máy chủ đắt đỏ.

– Project Digits: “siêu máy tính bỏ túi”

Nhằm hiện thực hóa khát khao “AI cho mọi người”, Nvidia lần đầu hé lộ Project Digits – một “AI Supercomputer” siêu nhỏ gọn, “nhét vừa” bàn làm việc. Bên trong đó là cặp CPU đặc biệt (kết hợp với MediaTek) và GPU Blackwell thu nhỏ, vẫn đủ chạy trọn bộ Nvidia AI Stack.

Theo Jensen Huang, Digits sẽ sớm có mặt trên thị trường, hỗ trợ cả chế độ “làm workstation” (nếu gắn màn hình, chuột, phím) hoặc “nối mạng” để truy cập như một đám mây mini. Điều này hứa hẹn tạo ra cuộc cách mạng trong cách chúng ta làm việc với AI, từ nghiên cứu đến giải trí.

Những Dẫn Chứng, Số Liệu Và Câu Trả Lời Phỏng Vấn

Trong nỗ lực tạo tính xác thực và thuyết phục cho thông tin, dưới đây là một số dữ liệu chính cùng trích dẫn ấn tượng từ buổi trình bày tại CES 2025:

1. 92 tỷ transistor trên GPU Blackwell mới, hỗ trợ 4 petaflops AI và 380 ray-tracing teraflops, cho hiệu năng gấp nhiều lần kiến trúc trước.
2. 1,2 petabytes/giây – băng thông bộ nhớ khả dụng trên các cụm Blackwell trong trung tâm dữ liệu, tương đương tốc độ truyền tải toàn bộ internet thế giới tại một thời điểm.
3. 20 triệu giờ video được sử dụng để huấn luyện Cosmos, tạo bước đệm cho AI hiểu quy luật vật lý.
4. 30 năm phát triển kể từ khi Nvidia ra mắt NV1 (1993), đến nay họ đã trải qua nhiều cột mốc lớn: ra đời GeForce, GPU lập trình được, CUDA, và bùng nổ AI với Transformer.

Một câu trả lời đáng chú ý của Jensen Huang về tương lai xe tự hành:

“Nếu xe tự hành là ‘robot trên bốn bánh’, thì quá trình huấn luyện nó cũng cần dữ liệu giống như đào tạo người lái xe. Chúng tôi tin bằng cách mô phỏng vô hạn tình huống qua Omniverse và Cosmos, xe sẽ tránh được rủi ro trước khi lăn bánh ngoài đời.”

Và về lý do Nvidia dồn lực phát triển AI mọi nơi, ông khẳng định:

“AI đã thay đổi mọi thứ: cách chúng ta lập trình, tạo hình ảnh, lái xe, quản lý kho… và còn nhiều hơn thế. Không thể xây thêm tường ngăn giữa AI và cuộc sống thường ngày được nữa.”

CES 2025 đánh dấu giai đoạn mới của Nvidia, nơi họ không chỉ là “ông vua đồ họa” mà còn là “người mở lối” cho kỷ nguyên AI và Robotics. GPU Blackwell, nền tảng Cosmos, giải pháp Agentic AI và hàng loạt dự án từ xe tự hành đến robot hình người là minh chứng rõ nhất cho tham vọng đó.

Trong cuộc đua toàn cầu, khi Google, Meta, Microsoft hay OpenAI đều tăng tốc, Nvidia lại chọn vai trò nền tảng hạ tầng – cung cấp cỗ máy “sản xuất” và “duy trì” AI. “AI Factory” không còn là khái niệm viển vông mà trở thành xương sống của hàng loạt dịch vụ, ứng dụng.

Còn với mỗi cá nhân, chỉ vài năm tới, việc sở hữu một “siêu máy tính AI” ngay trên bàn làm việc có lẽ không còn quá xa xôi, giống cách chúng ta từng ngỡ ngàng khi smartphone lần đầu vượt qua máy tính bàn. AI giờ đây không còn là chấm nhỏ trong bức tranh công nghệ, mà là “nút bấm” trung tâm, định hình mọi hoạt động trong thời đại mới.

Tương lai mà Jensen Huang mô tả – nơi robot và AI đóng vai trò “trí tuệ ủy quyền”, cùng con người hướng đến một nền văn minh siêu kết nối – có thể sẽ đến sớm hơn chúng ta nghĩ. Nvidia, qua những động thái cụ thể ở CES 2025, đã cho thấy họ sẵn sàng dốc toàn lực cho thời đại này.

Chặng đường từ NV1 năm 1993 đến Blackwell 2025 đã ghi dấu bao lần đột phá: từ GPU chuyên game lên siêu máy tính AI, từ đồ họa truyền thống sang thế giới mô phỏng, từ “CPU PC” lên “GPU data center”. Và giờ đây, AI – Robotics – Omniverse – Cosmos kết nối lại, tạo nên “siêu vòng lặp” của trí tuệ nhân tạo, sẵn sàng gõ cửa mọi ngõ ngách của cuộc sống số.

Đây chính là cột mốc rõ ràng nhất khẳng định: Nvidia đã vượt ra khỏi vùng ảnh hưởng của một công ty chip thuần túy, vươn thành biểu tượng công nghệ cho thời đại AI toàn diện, nơi mà “bộ não nhân tạo” học hỏi, sáng tạo và hỗ trợ con người tốt hơn bao giờ hết.