Vượt qua Truy xuất: NVIDIA Vẽ Lộ Con Đường cho Kỷ Nguyên Máy Tính Tạo

NVIDIA (NVDA ) CEO Jensen Huang đã công bố một loạt các tiến bộ đột phá trong khả năng tính toán AI tại hội nghị GTC tháng 3 năm 2025, mô tả điều mà ông gọi là “điểm chuyển đổi tính toán 1 nghìn tỷ đô la.” Bài phát biểu đã tiết lộ sự sẵn sàng sản xuất của kiến trúc Blackwell GPU, một lộ trình nhiều năm cho các kiến trúc tương lai, những đột phá lớn trong mạng AI, các giải pháp AI doanh nghiệp mới và những phát triển đáng kể trong lĩnh vực robot và AI vật lý.

“Nền Kinh Tế Token” và Nhà Máy AI

Trung tâm của tầm nhìn của Huang là khái niệm “token” như những khối xây dựng cơ bản của AI và sự xuất hiện của “nhà máy AI” như những trung tâm dữ liệu chuyên dụng được thiết kế cho tính toán tạo.

“Đây là cách trí tuệ được tạo ra, một loại nhà máy mới để tạo ra token, những khối xây dựng của AI. Token đã mở ra một biên giới mới,” Huang cho biết trước khán giả. Ông nhấn mạnh rằng token có thể “chuyển đổi hình ảnh thành dữ liệu khoa học về khí quyển của hành tinh khác,” “giải mã các định luật của vật lý,” và “nhìn thấy bệnh tật trước khi nó xảy ra.”

Tầm nhìn này đại diện cho một sự chuyển đổi từ “tính toán truy xuất truyền thống” sang “tính toán tạo”, nơi AI hiểu ngữ cảnh và tạo ra câu trả lời thay vì chỉ lấy dữ liệu đã lưu trữ trước. Theo Huang, sự chuyển đổi này đòi hỏi một loại kiến trúc trung tâm dữ liệu mới nơi “máy tính đã trở thành một máy tạo ra token, không phải là một máy truy xuất tệp.”

Kiến Trúc Blackwell Mang Lại Hiệu Suất Khổng Lồ

Kiến trúc GPU Blackwell của NVIDIA, hiện đang trong “sản xuất đầy đủ”, mang lại hiệu suất “40 lần so với Hopper” cho các mô hình lý luận trong điều kiện công suất giống nhau. Kiến trúc này bao gồm hỗ trợ cho độ chính xác FP4, dẫn đến cải thiện đáng kể về hiệu quả năng lượng.

“Công suất giống nhau, Blackwell là 25 lần,” Huang cho biết, nhấn mạnh sự gia tăng hiệu quả đáng kể của nền tảng mới.

Kiến trúc Blackwell cũng hỗ trợ việc mở rộng quy mô cực lớn thông qua các công nghệ như NVLink 72, cho phép tạo ra các hệ thống GPU thống nhất khổng lồ. Huang dự đoán rằng hiệu suất của Blackwell sẽ làm cho các GPU thế hệ trước trở nên ít mong muốn hơn cho các tải công việc AI đòi hỏi.

(Nguồn: NVIDIA)

Lộ Trình Dự Báo cho Cơ Sở Hạ Tầng AI

NVIDIA đã phác thảo một lộ trình hàng năm đều đặn cho các đổi mới cơ sở hạ tầng AI, cho phép khách hàng lên kế hoạch đầu tư với sự chắc chắn hơn:

• Blackwell Ultra (Half cuối năm 2025): Một bản nâng cấp cho nền tảng Blackwell với tăng FLOPs, bộ nhớ và băng thông.
• Vera Rubin (Half cuối năm 2026): Một kiến trúc mới với CPU hiệu suất gấp đôi, GPU mới và công nghệ NVLink và bộ nhớ thế hệ tiếp theo.
• Rubin Ultra (Half cuối năm 2027): Một kiến trúc mở rộng quy mô cực lớn nhằm đạt 15 exaflops tính toán mỗi giá đỡ.

Phổ Cập Hóa AI: Từ Mạng Lưới đến Mô Hình

Để hiện thực hóa tầm nhìn về việc áp dụng AI rộng rãi, NVIDIA đã công bố các giải pháp toàn diện bao gồm mạng lưới, phần cứng và phần mềm. Ở cấp độ cơ sở hạ tầng, công ty đang giải quyết thách thức kết nối hàng trăm nghìn hoặc thậm chí hàng triệu GPU trong các nhà máy AI thông qua đầu tư đáng kể vào công nghệ silicon photonics. Hệ thống silicon photonics co-packaged optics (CPO) đầu tiên của họ, một hệ thống CPO 1,6 terabit mỗi giây dựa trên công nghệ modulator vòng tròn micro (MRM), hứa hẹn tiết kiệm năng lượng đáng kể và tăng mật độ so với các máy thu truyền thống, cho phép kết nối hiệu quả hơn giữa số lượng lớn GPU trên các địa điểm khác nhau.

Khi xây dựng nền tảng cho các nhà máy AI quy mô lớn, NVIDIA đồng thời mang sức mạnh tính toán AI đến các cá nhân và nhóm nhỏ. Công ty đã giới thiệu một dòng máy tính siêu tính toán AI cá nhân mới DGX được cung cấp bởi nền tảng Grace Blackwell, nhằm mục đích trao quyền cho các nhà phát triển AI, nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu. Dòng sản phẩm bao gồm DGX Spark, một nền tảng phát triển compact, và DGX Station, một trạm làm việc hiệu suất cao với làm mát bằng chất lỏng và 20 petaflops tính toán ấn tượng.

NVIDIA DGX Spark (Nguồn: NVIDIA)

Bổ sung cho những tiến bộ về phần cứng, NVIDIA đã công bố gia đình mô hình Llama Nemotron mở với khả năng lý luận, được thiết kế để sẵn sàng cho doanh nghiệp để xây dựng các đại lý AI tiên tiến. Những mô hình này được tích hợp vào NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices), cho phép các nhà phát triển triển khai chúng trên các nền tảng khác nhau từ trạm làm việc cục bộ đến đám mây. Cách tiếp cận này đại diện cho một giải pháp toàn diện cho việc áp dụng AI doanh nghiệp.

Huang nhấn mạnh rằng những sáng kiến này đang được tăng cường thông qua các hợp tác rộng rãi với các công ty lớn trên nhiều ngành công nghiệp đang tích hợp mô hình NVIDIA, NIM và thư viện vào các chiến lược AI của họ. Cách tiếp cận hệ sinh thái này nhằm mục đích tăng tốc độ áp dụng đồng thời cung cấp sự linh hoạt cho các nhu cầu và trường hợp sử dụng doanh nghiệp khác nhau.

AI Vật Lý và Robot: Một Cơ Hội 50 Nghìn Tỷ Đô La

NVIDIA coi AI vật lý và robot là một “cơ hội 50 nghìn tỷ đô la”, theo Huang. Công ty đã công bố mô hình nền tảng mở NVIDIA Isaac GR00T N1, được mô tả là “một mô hình tổng quát cho robot hình người.”

Các bản cập nhật đáng kể cho các mô hình nền tảng thế giới NVIDIA Cosmos cung cấp khả năng kiểm soát chưa từng có đối với việc tạo dữ liệu tổng hợp cho đào tạo robot sử dụng NVIDIA Omniverse. Như Huang giải thích, “Sử dụng Omniverse để điều kiện Cosmos, và Cosmos để tạo ra một số lượng vô tận các môi trường, cho phép chúng tôi tạo ra dữ liệu được kiểm soát, được điều khiển bởi chúng tôi và vô tận cùng một lúc.”

Công ty cũng đã giới thiệu một động cơ vật lý mở mới gọi là “Newton”, được phát triển hợp tác với Google DeepMind và Disney Research. Động cơ này được thiết kế cho mô phỏng robot độ trung thực cao, bao gồm cả cơ thể cứng và mềm, phản hồi xúc giác và tăng tốc GPU.

Isaac GR00T N1 (Nguồn: NVIDIA)

AI Có Chủ Động và Chuyển Đổi Ngành Công Nghiệp

Huang định nghĩa “AI có chủ động” là AI có “chủ động” có thể “nhận thức và hiểu ngữ cảnh”, “lý luận” và “lập kế hoạch và thực hiện hành động”, thậm chí sử dụng công cụ và học hỏi từ thông tin đa phương thức.

“AI có chủ động cơ bản có nghĩa là bạn có một AI có chủ động. Nó có thể nhận thức và hiểu ngữ cảnh của tình huống. Nó có thể lý luận, rất quan trọng là có thể lý luận về cách trả lời hoặc cách giải quyết vấn đề, và nó có thể lập kế hoạch và thực hiện hành động. Nó có thể sử dụng công cụ,” Huang giải thích.

Khả năng này đang thúc đẩy một sự gia tăng về nhu cầu tính toán: “Số lượng tính toán cần thiết, luật quy mô của AI là mạnh mẽ và thực sự tăng tốc. Số lượng tính toán chúng tôi cần tại thời điểm này do AI có chủ động, do lý luận, dễ dàng là 100 lần nhiều hơn so với chúng tôi nghĩ cần vào thời điểm này năm ngoái,” ông thêm.

Kết Luận

Bài phát biểu của Jensen Huang tại GTC 2025 đã trình bày một tầm nhìn toàn diện về một tương lai được thúc đẩy bởi AI, với các tác nhân thông minh, robot tự động và các nhà máy AI được thiết kế riêng. Các thông báo của NVIDIA trên kiến trúc phần cứng, mạng, phần mềm và mô hình mở cho thấy quyết tâm của công ty trong việc cung cấp năng lượng và tăng tốc cho kỷ nguyên máy tính tiếp theo.

Khi máy tính tiếp tục chuyển đổi từ các mô hình dựa trên truy xuất sang các mô hình tạo, sự tập trung của NVIDIA vào token như đơn vị tiền tệ cốt lõi của AI và việc mở rộng khả năng trên các nền tảng đám mây, doanh nghiệp và robot cung cấp một con đường cho tương lai của công nghệ, với những ý nghĩa sâu rộng đối với các ngành công nghiệp trên toàn thế giới.