“Cứ sau 10 đến 15 năm, ngành công nghiệp máy tính lại trải qua một quá trình thiết lập lại hoàn toàn.”
Trên sân khấu CES 2026, Giám đốc điều hành Nvidia Huang Jensen không chỉ tập trung vào “card đồ họa nhanh hơn” mà còn tuyên bố với thế giới về sự xuất hiện chính thức của một “cuộc cách mạng công nghiệp mới” do AI thúc đẩy. Nếu vài năm trước, chúng ta vẫn còn ngạc nhiên trước khả năng trò chuyện và vẽ tranh của AI thì năm nay NVIDIA đã cho thấy AI có thể vượt ra ngoài màn hình và thực sự bước vào thế giới vật chất của chúng ta như thế nào.
Trong bài phát biểu dài một tiếng rưỡi này, Nvidia đã mô tả một tương lai sẽ được định hình lại từ chip cấp dưới lên ứng dụng hàng đầu. Để giúp bạn hiểu hội nghị này mà không cần phải đọc tất cả các tài liệu kỹ thuật, hôm nay chúng ta sẽ đi trực tiếp để lấy thông tin thực tế và xem công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI này sẽ định nghĩa lại thập kỷ tiếp theo của AI như thế nào.
Agentic AI: Phát triển từ “chatbot” thành “nhân viên kỹ thuật số”
Chủ đề chính đầu tiên của bài phát biểu là Agentic AI (hệ thống tác nhân). Điều này đánh dấu sự chuyển đổi của AI từ “tạo nội dung” sang “giải quyết vấn đề”, đây là một bước đột phá lớn khác trong lịch sử phát triển AI.
Huang Renxun chia AI thành hai giai đoạn rõ ràng. Đầu tiên là “khoảnh khắc ChatGPT” vào năm 2022, khi con người nhận ra rằng AI có không gian phát triển không giới hạn, nhưng vì chủ yếu dựa vào “trí nhớ” và được đào tạo trước từ những ngày đầu nên đôi khi xảy ra ảo tưởng. Sau năm 2024, những bước đột phá hơn nữa đã xảy ra trong lĩnh vực AI. Nhờ sự phát triển của “Lý trí” và “Hệ thống tác nhân”, AI giờ đây có khả năng suy nghĩ và lập kế hoạch cho tương lai theo thời gian thực. AI không còn chỉ dựa vào việc “đọc thuộc lòng” các câu trả lời đã được huấn luyện mà thay vào đó là suy nghĩ trong thời gian thực trước khi trả lời. Khả năng suy luận này cũng cho phép AI chia nhỏ các vấn đề phức tạp chưa từng thấy trước đây thành các chuỗi logic và giải quyết chúng từng bước một.
Nói một cách đơn giản, NVIDIA cho rằng hướng phát triển mới của AI là biến “thụ động” thành “chủ động”. Trước đây, AI có thể đặt ra các câu hỏi ngẫu nhiên khi gặp phải những câu hỏi mà nó không hiểu. Trong tương lai, khi AI gặp phải những câu hỏi mà nó không hiểu, nó sẽ phán đoán “Tôi cần nghiên cứu” hoặc “sử dụng các công cụ tìm kiếm” để đưa ra câu trả lời dựa trên thực tế.
Cách giải quyết vấn đề này rất giống với con người, điều này cũng khiến AI có tính nhân văn hơn.
Cũng giống như con người cần học vô số kiến thức như “toán học, vật lý và hóa học” và “học bằng cách tương tự”, NVIDIA tin rằng các ứng dụng AI trong tương lai không nên dựa vào một mô hình siêu lớn duy nhất mà nên có một nhóm có sự phân công lao động rõ ràng. Điều này hơi giống việc biến AI thành một nhà quản lý sản phẩm xuất sắc. Nó sẽ phân tích các ý định khác nhau của từng người dùng và quyết định giao nhiệm vụ cho ai. Ví dụ: các email liên quan đến quyền riêng tư được xử lý bởi các mô hình nhỏ cục bộ và các tác vụ sáng tạo phức tạp được xử lý bởi các siêu mô hình đám mây.
Tại hội nghị CES, Lao Huang đã trình diễn một trợ lý cá nhân. Khi được yêu cầu “ngồi nuôi thú cưng”, trợ lý AI không chỉ xử lý tác vụ kỹ thuật số mà còn trực tiếp gọi ra các công cụ từ thế giới vật lý. Bằng cách kết nối và điều khiển robot có tên “REACH”, người ta quay video xác nhận chú chó cưng Potato đang nằm trên ghế sofa và hét lên yêu cầu nó xuống. Điều này cũng cho thấy AI đã phát triển từ “máy xử lý văn bản” thành “người vận hành” thế giới vật chất.
Hãy để AI hiểu thế giới vật chất
Bạn có thể nhận thấy rằng AI có thể đánh bại nhà vô địch thế giới loài người khi chơi Cờ vây trực tuyến, nhưng nếu bạn yêu cầu nó rót một tách cà phê, nó có thể không giữ chắc được chiếc cốc.
Về vấn đề này, Huang Renxun giải thích rằng AI trước đây chỉ hiểu dữ liệu và không hiểu vật lý. Nó không biết rằng chiếc cốc sẽ vỡ khi rơi xuống sàn, nó cũng không biết rằng sẽ có ma sát khi đẩy lên bàn. Trong bài phát biểu tại CES năm nay, Nvidia đã mang đến một “Mô hình vũ trụ” mới, cũng cho phép AI bắt đầu hiểu cách thế giới vật chất hoạt động.
Mô hình Cosmos giống như một “máy mô phỏng” dạy AI hiểu thế giới vật chất thực. Bên trong nó có trọng lực, ánh sáng và ma sát giống như thế giới vật chất. Trong không gian ảo này, Nvidia đã sử dụng nó để tạo ra các video về các điều kiện giao thông khắc nghiệt khác nhau và cho phép AI tự lái chạy hàng trăm triệu km trong đó. Sau khi trở thành “người lái xe có kinh nghiệm” trong thế giới ảo, nó được đưa vào một chiếc ô tô thật.
Ngoài mô hình lái xe tự động, mô hình Cosmos còn đóng vai trò chuyển đổi ngành công nghiệp. Lần này NVIDIA tuyên bố đang hợp tác với gã khổng lồ công nghiệp Siemens. Trong tương lai, trước khi xây dựng các nhà máy, chúng sẽ được xây dựng bằng AI trong máy tính. Bố trí dây chuyền lắp ráp như thế nào để tiết kiệm năng lượng? Làm thế nào robot có thể hợp tác nhanh nhất? Tất cả những điều này sẽ được tính toán trong thế giới ảo trước tiên và công việc sẽ bắt đầu sau khi xác nhận rằng dữ liệu là chính xác.
Huang Renxun gọi đây là “cuộc cách mạng công nghiệp mới”. Nó đã thay đổi từ việc “làm và sửa đổi cùng một lúc” trước đây sang “suy nghĩ rõ ràng trước khi hành động”. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian, công sức mà còn thay đổi hoàn toàn cách con người sáng tạo ra mọi thứ.
Một thế hệ quái vật sức mạnh tính toán mới: nền tảng Vera Rubin
Những năm trước, NVIDIA sẽ tung ra thế hệ chip GPU mới tại hội nghị CES, nhưng ngày nay, khi AI đã trở thành xu hướng chủ đạo của ngành, một nền tảng sức mạnh tính toán mới đã bắt đầu trở thành cốt lõi của toàn bộ sự kiện.
Năm nay, Nvidia mang đến nền tảng điện toán Vera Rubin. Cái tên này nhằm tưởng nhớ nhà thiên văn học Vera Rubin, người đã phát hiện ra “vật chất tối”, ngụ ý rằng nó sẽ cung cấp sức mạnh vô hình nhưng quan trọng cho thế giới AI.
Lần này nền tảng Vera Rubin không còn là card đồ họa hay chip nữa mà là một hệ thống siêu máy tính được xây dựng lại hoàn toàn. Huang Jenxun gọi đây là “một lực lượng đặc biệt được thiết kế để đối phó với sự phát triển bùng nổ của điện toán AI”.
Những lợi ích mà “bộ não mới” này mang lại rất trực tiếp. Nói một cách đơn giản, có hai điểm:
Thứ nhất, tốc độ tư duy nhanh hơn 5 lần so với thế hệ trước và thứ hai, chi phí tạo ra “mã thông báo”, yếu tố quan trọng nhất trong AI tạo ra, giảm xuống còn 1/10 so với ban đầu. Điều này cũng có nghĩa là giá sử dụng các dịch vụ AI khác nhau có thể ngày càng rẻ hơn trong tương lai.
Điều đặc biệt hơn là bộ não mới này còn có thể sử dụng nước ấm 45 độ để hạ nhiệt. Bằng cách không còn sử dụng các máy làm lạnh tiêu tốn nhiều điện năng, nó có thể tiết kiệm 6% lượng điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu toàn cầu. Hơn nữa, bằng cách sử dụng kiến trúc lưu trữ mới do chip BlueField-4 quản lý, nền tảng Vera Rubin hỗ trợ gắn thêm 16TB bộ nhớ ngữ cảnh cho mỗi GPU, điều này cũng cho phép AI thực sự đạt được “bộ nhớ trọn đời” và sẽ không “tan vỡ” và quên cài đặt trước đó khi trò chuyện.
Hiện tại, NVIDIA đang làm một việc tương tự như một “nhà máy điện”. Hơn 100 năm trước, điện là sản phẩm xa xỉ; sau này, khi lưới điện và công nghệ phát điện phát triển, điện trở thành nguồn tài nguyên rẻ tiền, cắm và chạy. Mục tiêu của nền tảng Vera Rubin là làm cho sức mạnh tính toán AI có giá cả phải chăng. Chỉ khi đó, “quản gia thông minh” và “xe tự lái” do AI tái tạo mới thực sự đến được với hàng nghìn hộ gia đình.
viết ở cuối
Năm nay, AI cũng đã trở thành chủ đề chính của Nvidia. Công ty bán card đồ họa game hồi đó hiện đang xây dựng cơ sở dựa trên AI cho toàn thế giới, tái thiết lại “cơ sở hạ tầng” trong kỷ nguyên AI.
Từ bộ não AI thông minh hơn và rẻ hơn đến robot và ô tô tự lái có thể bước vào thế giới thực, tương lai được NVIDIA mô tả, mặc dù nghe có vẻ giống khoa học viễn tưởng, nhưng đang từng bước đến với chúng ta thông qua những công nghệ thực tế này.
