Hội nghị Công nghệ GPU (GPU Technology Conference - GTC) thường niên do Nvidia tổ chức đã nhanh chóng phát triển từ một buổi tụ họp dành riêng cho những người đam mê đồ họa thành một sự kiện then chốt định hình quỹ đạo của trí tuệ nhân tạo. Nó đã trở thành sân khấu nơi tương lai của điện toán được xem trước, phân tích và tranh luận. Khi CEO Jensen Huang bước lên bục phát biểu, thế giới công nghệ lắng nghe chăm chú, phân tích từng lời tuyên bố của ông để tìm kiếm manh mối về những thay đổi địa chấn tiếp theo trong AI và vai trò trung tâm của Nvidia trong câu chuyện đang diễn ra đó. Bài phát biểu quan trọng năm nay cũng không ngoại lệ, mang đến một cái nhìn hấp dẫn về lộ trình chiến lược của công ty và quan điểm của họ về bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ. Đối với bất kỳ ai đầu tư vào Nvidia, dù về mặt tài chính hay trí tuệ, việc hiểu những phát triển này không chỉ có lợi mà còn rất quan trọng. Huang đã vạch ra một tầm nhìn vượt xa các khả năng hiện tại, phác thảo những bước nhảy vọt về công nghệ và mở rộng thị trường nhấn mạnh tham vọng của công ty. Hãy cùng đi sâu vào ba tiết lộ đặc biệt nổi bật từ sự kiện làm sáng tỏ con đường phía trước của Nvidia.
Bước tiến không ngừng: Sự xuất hiện của Rubin
Nvidia hoạt động theo một nhịp độ đổi mới không ngừng, không cho phép sự tự mãn. Ngay sau sự ra mắt thành công vang dội của kiến trúc Blackwell – nền tảng cho thế hệ bộ xử lý đồ họa (GPUs) cực kỳ mạnh mẽ mới nhất của họ – công ty đã báo hiệu bước nhảy vọt lớn tiếp theo. Nhu cầu đối với Blackwell thực sự rất lớn. Trong một thế giới ngày càng bị cuốn hút bởi tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, hầu như mọi công ty công nghệ, từ các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô đến các công ty khởi nghiệp nhanh nhạy, đều đang tranh giành để có được sức mạnh tính toán cần thiết để huấn luyện và triển khai các mô hình AI phức tạp. GPUs của Nvidia đã trở thành những ‘con ngựa thồ’ không thể tranh cãi của cuộc cách mạng này, mang lại hiệu suất vô song cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe này.
Kết quả tài chính của công ty vẽ nên một bức tranh sống động về nhu cầu này. Trong quý tài chính kết thúc vào ngày 26 tháng 1, Nvidia đã báo cáo mức tăng trưởng doanh thu đáng kinh ngạc 78% so với cùng kỳ năm trước, một minh chứng cho vị thế thống trị thị trường của họ. Huang nhấn mạnh rằng ngay cả trong giai đoạn giới thiệu ban đầu ra thị trường, nền tảng Blackwell đã đảm bảo được các cam kết bán hàng trị giá hàng tỷ đô la. Các gã khổng lồ công nghệ xây dựng các trung tâm dữ liệu AI khổng lồ nhận ra sự cấp thiết của việc triển khai phần cứng tiên tiến; việc tụt hậu so với các đối thủ trong cuộc chạy đua vũ trang AI đơn giản không phải là một lựa chọn. Họ khao khát hiệu suất tốt nhất hiện có, và Nvidia đã liên tục đáp ứng được điều đó.
Tuy nhiên, ngay cả khi chip Blackwell chỉ mới bắt đầu thâm nhập thị trường, Huang đã tiết lộ người kế nhiệm: kiến trúc Rubin. Nền tảng thế hệ tiếp theo này hứa hẹn một bước nhảy vọt theo cấp số nhân khác về khả năng, dự kiến sẽ mạnh hơn đáng kinh ngạc 14 lần so với Blackwell vốn đã rất đáng gờm. Mặc dù các chi tiết kỹ thuật cụ thể vẫn chưa được tiết lộ, hàm ý rất rõ ràng: Nvidia đang dự đoán và tích cực thiết kế các giải pháp cho các mô hình và ứng dụng AI phức tạp và đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn đáng kể so với những gì phổ biến hiện nay. Khi các biên giới của AI tiếp tục mở rộng, bao gồm khả năng suy luận phức tạp hơn, hiểu biết đa phương thức và tương tác thời gian thực, nhu cầu về sức mạnh tính toán thô sẽ chỉ tăng lên. Gần như chắc chắn rằng các nhà phát triển và nhà xây dựng nền tảng sẽ hướng tới phần cứng mạnh nhất hiện có để mở khóa các khả năng trong tương lai này. Kiến trúc Rubin, dự kiến ra mắt vào cuối năm tới, đại diện cho đặt cược chiến lược của Nvidia vào đường cong nhu cầu leo thang này, đảm bảo phần cứng của họ vẫn ở vị trí tiên phong trong phát triển AI trong tương lai gần. Chu kỳ nâng cấp không ngừng này là một nguyên lý cốt lõi trong chiến lược của Nvidia, nhằm mục đích liên tục nâng cao tiêu chuẩn và củng cố vị thế dẫn đầu về công nghệ của mình.
Cung cấp năng lượng cho tương lai tự hành: Nhu cầu của AI tạo tác (Agentic AI)
Ngoài những cải tiến gia tăng trong các mô hình AI hiện có, Huang đã hướng sự chú ý đáng kể đến điều mà nhiều người coi là bước tiến hóa tiếp theo: agentic AI (AI tạo tác). Khái niệm này vượt ra ngoài các mô hình chỉ đơn giản là phản hồi các lời nhắc, hình dung các hệ thống AI có thể hoạt động như các tác nhân tự trị, có khả năng hiểu các mục tiêu phức tạp và thực hiện các tác vụ nhiều bước thay mặt người dùng. Hãy tưởng tượng bạn hướng dẫn một tác nhân AI ‘lập kế hoạch và đặt chuyến công tác sắp tới của tôi đến Tokyo, ưu tiên các chuyến bay thẳng và khách sạn gần trung tâm hội nghị’, và nó tự động nghiên cứu các lựa chọn, so sánh giá cả, đặt chỗ và quản lý xác nhận. Các tác nhân này sẽ cần tương tác với nhiều hệ thống bên ngoài, suy luận thông qua các ràng buộc phức tạp và thậm chí có thể đàm phán hoặc thích ứng dựa trên các tình huống không lường trước được.
Bước nhảy vọt hướng tới quyền tự chủ lớn hơn và thực hiện nhiệm vụ phức tạp này, theo Huang, đòi hỏi sự gia tăng khổng lồ về tài nguyên tính toán. Ông cho rằng các hệ thống agentic AI có thể yêu cầu sức mạnh xử lý gấp 100 lần so với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đang gây chú ý. Khẳng định này đóng vai trò như một phản biện trực tiếp đối với những đồn đoán gần đây rằng sự xuất hiện của các mô hình dường như hiệu quả hơn hoặc ‘rẻ hơn để huấn luyện’, chẳng hạn như DeepSeek, có thể làm xói mòn nhu cầu đối với GPUs cao cấp của Nvidia. Quan điểm của Huang gợi ý điều ngược lại: trong khi hiệu quả mô hình được hoan nghênh, sự phức tạp tuyệt đối và nhu cầu hoạt động của agentic AI thực sự hiệu quả sẽ làm tăng đáng kể nhu cầu chung về phần cứng xử lý song song mạnh mẽ.
Ông lập luận rằng những người chỉ tập trung vào chi phí huấn luyện của các mô hình nền tảng đang bỏ lỡ bức tranh lớn hơn. Nhu cầu suy luận – chi phí tính toán để thực sự chạy AI nhằm thực hiện các tác vụ trong thời gian thực – đối với các quy trình agentic phức tạp, nhiều bước sẽ rất lớn. Hơn nữa, việc phát triển và tinh chỉnh các tác nhân này có thể sẽ đòi hỏi việc huấn luyện và mô phỏng liên tục ở quy mô chưa từng có. Do đó, ngay cả khi việc huấn luyện mô hình riêng lẻ trở nên hiệu quả hơn phần nào, sự bùng nổ về phạm vi và khả năng được mong đợi từ agentic AI sẽ thúc đẩy, chứ không làm giảm, nhu cầu về các bộ tăng tốc như những bộ mà Nvidia sản xuất. Mặc dù các đối thủ cạnh tranh chắc chắn đang tranh giành vị trí trong thị trường phần cứng AI, hệ sinh thái đã được thiết lập của Nvidia, ngăn xếp phần mềm (CUDA) và thành tích đã được chứng minh trong việc cung cấp hiệu suất tiên tiến mang lại cho họ một lợi thế đáng kể. Công ty đang đặt cược vào tiền đề rằng khi tham vọng AI tăng lên, sự phụ thuộc vào silicon mạnh mẽ của họ cũng sẽ tăng theo, đảm bảo sự thống trị của họ mở rộng sang làn sóng hệ thống thông minh tiếp theo này.
Vượt ra ngoài thế giới số: Nvidia đón nhận AI vật lý và Robotics
Nguồn gốc của Nvidia có thể nằm ở việc cung cấp sức mạnh cho thế giới ảo cho game thủ, nhưng công ty ngày càng đặt mục tiêu vào việc kích hoạt trí thông minh trong thế giới vật lý. Huang đã dành một phần đáng kể trong bài phát biểu của mình cho lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ của robotics, hay ‘AI vật lý’. Tận dụng hàng thập kỷ chuyên môn về đồ họa 3D, mô phỏng và công cụ vật lý – được mài giũa thông qua sự thống trị trong lĩnh vực game – Nvidia đang định vị mình là nhân tố hỗ trợ chính cho các robot có thể nhận thức, suy luận và hành động tự chủ trong môi trường thế giới thực. Nền tảng Omniverse của công ty, ban đầu được hình thành cho thiết kế và mô phỏng hợp tác, đang chứng tỏ giá trị vô giá trong việc huấn luyện robot trong môi trường ảo thực tế trước khi triển khai chúng về mặt vật lý, giảm đáng kể thời gian và chi phí phát triển.
Huang nhấn mạnh tiềm năng biến đổi của lĩnh vực này, kêu gọi khán giả nhận ra tầm quan trọng của nó: ‘Mọi người, hãy chú ý. Đây rất có thể là ngành công nghiệp lớn nhất trong tất cả.’ Tuyên bố táo bạo này phản ánh niềm tin rằng robotics thông minh sẽ thâm nhập vào hầu hết mọi lĩnh vực, từ sản xuất và logistics đến chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và ứng dụng tiêu dùng. Nvidia hình dung một tương lai nơi robot không chỉ là những cỗ máy được lập trình sẵn mà còn là những thực thể thông minh, có khả năng thích ứng, có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, phi cấu trúc.
Để củng cố vị thế của mình trong bối cảnh mới nổi này, Nvidia đã công bố các quan hệ đối tác chiến lược nhằm đẩy nhanh việc phát triển và triển khai AI vật lý. Hợp tác với những gã khổng lồ ô tô như General Motors hướng tới việc tích hợp AI phức tạp hơn vào xe điện, có khả năng cung cấp năng lượng cho các hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến và khả năng lái xe tự hành. Một quan hệ đối tác đáng chú ý khác liên quan đến Walt Disney và Alphabet, tập trung vào phát triển robotics rộng hơn, có khả năng bao gồm các lĩnh vực như giải trí, logistics và tương tác giữa người và robot. Những liên minh này thể hiện ý định của Nvidia trong việc nhúng công nghệ của mình vào các hệ điều hành cốt lõi của các nền tảng robot thế hệ tiếp theo. Bằng cách cung cấp ‘bộ não’ – các mô-đun tính toán mạnh mẽ và ngăn xếp phần mềm phức tạp – cho các tác nhân vật lý này, Nvidia đặt mục tiêu tái tạo thành công của mình trong trung tâm dữ liệu bên trong các nhà máy, nhà kho, nhà ở và phương tiện của tương lai. Sự thúc đẩy chiến lược vào robotics này đại diện cho một sự mở rộng đáng kể thị trường có thể tiếp cận của Nvidia, khai thác các ngành công nghiệp sẵn sàng cho sự đột phá sâu sắc thông qua tự động hóa và trí thông minh vật lý. Đó là một cuộc chơi dài hạn, nhưng là một cuộc chơi hoàn toàn phù hợp với năng lực cốt lõi của công ty về xử lý song song và mô phỏng AI.
Điều hướng thị trường: Góc nhìn về quỹ đạo của Nvidia
Sức mạnh công nghệ và động lực thị trường mà Nvidia thể hiện tại GTC là không thể phủ nhận. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán thường hoạt động với phép tính phức tạp của riêng mình về kỳ vọng, tâm lý và rủi ro được nhận thức. Bất chấp hiệu quả tài chính xuất sắc của công ty trong năm qua và nhu cầu dường như không thể thỏa mãn đối với chip AI của họ, giá cổ phiếu của Nvidia đã trải qua một số biến động, rút lui khỏi mức cao nhất mọi thời đại. Sự lo lắng của thị trường, có lẽ được thúc đẩy bởi các cuộc thảo luận xung quanh các mô hình AI thay thế như DeepSeek hoặc các mối quan tâm kinh tế vĩ mô rộng lớn hơn, đã tạo ra một mức độ thận trọng nhất định.
Lịch sử có rất nhiều ví dụ về những gã khổng lồ công nghệ thống trị bị các nhà đổi mới nhỏ hơn, nhanh nhẹn hơn hoặc những thay đổi công nghệ đột phá làm cho bất ngờ. Mặc dù Nvidia hiện tại dường như không thể bị tấn công trong thị trường chip AI hiệu năng cao, bối cảnh này cạnh tranh gay gắt và phát triển nhanh chóng. Các đối thủ đang đầu tư mạnh mẽ, và các kiến trúc thay thế hoặc những đột phá về hiệu quả phần mềm có khả năng thách thức sự thống trị của Nvidia. Các yếu tố địa chính trị ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng và thương mại quốc tế cũng đại diện cho một yếu tố rủi ro liên tục đối với bất kỳ nhà lãnh đạo bán dẫn toàn cầu nào.
Tuy nhiên, thái độ tự tin của Huang tại GTC cho thấy một đội ngũ lãnh đạo nhận thức sâu sắc về những động lực này nhưng không dao động trong chiến lược của họ. Việc ông đóng khung các phát triển như DeepSeek không phải là mối đe dọa, mà là chất xúc tác mở rộng hệ sinh thái AI tổng thể – cuối cùng thúc đẩy nhu cầu nhiều hơn về phần cứng mạnh mẽ – phản ánh sự tự tin này. Ông hình dung một chu kỳ đạo đức nơi các mô hình AI dễ tiếp cận hơn thúc đẩy sự đổi mới, dẫn đến các ứng dụng phức tạp hơn (như agentic AI và robotics), từ đó, đòi hỏi chính loại máy tính cao cấp mà Nvidia cung cấp.
Từ quan điểm đầu tư, việc đánh giá Nvidia đòi hỏi phải cân bằng giữa tăng trưởng phi thường và vị thế dẫn đầu về công nghệ với định giá của nó và những rủi ro cố hữu của ngành công nghệ đang chuyển động nhanh. Cổ phiếu, ngay cả sau khi giảm giá, giao dịch ở các bội số dự đoán sự tăng trưởng đáng kể tiếp tục. Tỷ lệ giá trên thu nhập dự phóng (forward price-to-earnings ratio), dao động quanh mức 21 dựa trên ước tính một năm như được đề cập trong một số phân tích vào khoảng thời gian diễn ra GTC, có vẻ hợp lý với quỹ đạo của công ty, nhưng nó vẫn định giá cho sự thành công đáng kể trong tương lai. Đối với các nhà đầu tư đang xem xét Nvidia, các thông báo tại GTC cung cấp thêm bằng chứng về tầm nhìn chiến lược và động cơ đổi mới không ngừng của công ty. Mặc dù hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho kết quả trong tương lai, Nvidia tiếp tục thực thi ở mức độ đặc biệt cao, định vị mình ở tâm điểm của sự chuyển đổi công nghệ mang tính định hình của thời đại chúng ta. Con đường phía trước bao gồm việc điều hướng cạnh tranh gay gắt và kỳ vọng cao, nhưng lộ trình của công ty, như được tiết lộ tại GTC, đưa ra một trường hợp thuyết phục cho sự lãnh đạo tiếp tục của họ trong kỷ nguyên AI.