Bình minh của một kỷ nguyên mới trong điện toán
Hội nghị Công nghệ Đồ họa (GTC) 2025, được tổ chức tại trung tâm Thung lũng Silicon, đã củng cố vị trí là một sự kiện quan trọng trong bối cảnh công nghệ. Đây là một sự kiện thu hút sự chú ý của nhiều đối tượng, từ các chuyên gia kỳ cựu trong ngành và các nhà phát triển phần mềm đến những người đam mê AI cuồng nhiệt và thậm chí cả những người tiếp cận công nghệ với một mức độ hoài nghi.
Một khoảnh khắc quan trọng của GTC là bài phát biểu khai mạc, và năm nay, bài phát biểu này được thực hiện bởi không ai khác ngoài CEO của Nvidia, Jensen Huang. Huang, được coi là một nhà lãnh đạo có tầm nhìn xa trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, sở hữu khả năng hiếm có để định hình các câu chuyện của ngành. Những tuyên bố của ông có sức nặng đáng kể, thường báo trước những tiến bộ công nghệ và xu hướng mới nổi sẽ định hình những năm tới.
Trong bài phát biểu khai mạc rất được mong đợi của mình, Huang không chỉ trình bày chi tiết những đột phá mới nhất của Nvidia trong lĩnh vực AI mà còn đưa ra một cái nhìn thoáng qua về những dự đoán của ông về sự phát triển của ngành trong vài năm tới. Bài thuyết trình năm nay không chỉ nhấn mạnh tốc độ đáng kinh ngạc của cuộc cách mạng AI mà còn cả việc tái định vị chiến lược của Nvidia để duy trì vai trò là một thế lực thống trị trong đổi mới công nghệ.
Blackwell và Rubin: Mở ra thế hệ phần cứng AI tiếp theo
Như đã được dự đoán trong nhiều phân tích trước sự kiện, một chủ đề trung tâm trong bài phát biểu của Huang là việc ra mắt các kiến trúc đồ họa thế hệ tiếp theo của Nvidia: Blackwell Ultra và Vera Rubin. Chúng đại diện cho một bước tiến vượt bậc về khả năng của phần cứng AI.
Chipset Blackwell Ultra, dự kiến phát hành vào cuối năm nay, được thiết kế tỉ mỉ để xử lý sự phức tạp ngày càng tăng của các quy trình AI. Thông số kỹ thuật của nó, nói một cách nhẹ nhàng, là đáng chú ý:
- Khả năng tính toán 1-exaflop trong một rack duy nhất.
- 600.000 thành phần trên mỗi rack.
- Một hệ thống làm mát bằng chất lỏng 120 kilowatt tinh vi.
Những tính năng này, ít nhất là trên lý thuyết, định vị Blackwell Ultra như một cỗ máy tính toán AI mạnh mẽ.
Lộ trình chiến lược của Nvidia liên quan đến việc tích hợp các GPU Blackwell Ultra này vào hai hệ thống DGX riêng biệt: Nvidia DGX GB300 và Nvidia DGX B300. Việc tích hợp này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khối lượng công việc AI, đặc biệt chú trọng vào các tác vụ suy luận và lý luận.
Việc chuyển đổi từ làm mát bằng không khí truyền thống sang làm mát bằng chất lỏng thể hiện một sự thay đổi quan trọng được thúc đẩy bởi yêu cầu cấp thiết về hiệu quả năng lượng được nâng cao. Đây không chỉ là một cải tiến gia tăng; nó thể hiện sự hình dung lại cơ bản về thiết kế và xây dựng các hệ thống điện toán AI.
Nhìn xa hơn về phía trước, hệ thống AI Vera Rubin dự kiến sẽ được phát hành vào cuối năm 2026, tiếp theo là Rubin Ultra vào nửa cuối năm 2027. Huang nhấn mạnh rằng, ngoài khung gầm, gần như mọi khía cạnh của nền tảng Vera Rubin đã trải qua một cuộc thiết kế lại toàn diện. Việc thiết kế lại này bao gồm những cải tiến đáng kể về hiệu suất bộ xử lý, kiến trúc mạng và khả năng bộ nhớ. Nvidia cũng đã hé lộ chi tiết về siêu chip GPU thế hệ tiếp theo và các bộ chuyển mạch quang tử cải tiến, càng làm tăng thêm sự mong đợi cho những bản phát hành trong tương lai này.
Hành trình chuyển đổi của AI: Từ thị giác máy tính đến trí thông minh tác tử
Trong bài phát biểu kéo dài hai giờ của mình, Huang đã trình bày một cách say sưa về ‘tiến bộ phi thường’ mà AI đã đạt được. Những gì từng bị coi là suy đoán của tương lai giờ đây đã trở thành một thực tế hữu hình. AI đã trải qua một sự biến đổi sâu sắc, tiến triển từ trọng tâm ban đầu là ‘thị giác máy tính’ đến sự xuất hiện của Generative AI (GenAI), và bây giờ, đến biên giới của AI tác tử.
‘AI hiểu ngữ cảnh, hiểu những gì chúng ta đang hỏi. Hiểu ý nghĩa của yêu cầu của chúng ta,’ Huang giải thích. ‘Bây giờ nó tạo ra câu trả lời. Thay đổi cơ bản cách thức điện toán được thực hiện.’ Sự phát triển này thể hiện một sự thay đổi mô hình trong bản chất của điện toán.
Theo Huang, nhu cầu về GPU từ bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu đang tăng mạnh. Trong số rất nhiều dự đoán được Huang chia sẻ về tiềm năng biến đổi của AI, một con số nổi bật: Nvidia dự đoán doanh thu cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu của mình sẽ tăng vọt lên mức đáng kinh ngạc 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2028. Dự đoán này nhấn mạnh quy mô to lớn của tác động dự kiến của AI đối với bối cảnh công nghệ.
Từ trung tâm dữ liệu đến ‘nhà máy AI’: Một mô hình mới cho cơ sở hạ tầng điện toán
Một trong những mục tiêu tham vọng nhất của Nvidia là tạo điều kiện cho sự chuyển đổi từ các trung tâm dữ liệu truyền thống sang những gì họ hình dung là ‘nhà máy AI’. Huang mô tả đây là giai đoạn tiến hóa tiếp theo của các trung tâm dữ liệu truyền thống. Các nhà máy AI này về cơ bản sẽ là các môi trường điện toán hiệu suất cực cao, được xây dựng có mục đích, được thiết kế tỉ mỉ để đào tạo và suy luận AI.
Quy mô tài nguyên cần thiết cho một dự án như vậy là rất lớn. Nvidia, trong một bài đăng trên blog, đã trình bày chi tiết về tầm quan trọng của nỗ lực này: ‘Việc xây dựng một nhà máy AI một gigawatt là một hành động kỹ thuật và hậu cần phi thường - đòi hỏi hàng chục nghìn công nhân trên khắp các nhà cung cấp, kiến trúc sư, nhà thầu và kỹ sư để xây dựng, vận chuyển và lắp ráp gần 5 tỷ thành phần và hơn 210.000 dặm cáp quang.’
Để minh họa tính khả thi của tầm nhìn này, Huang đã trình bày cách nhóm kỹ thuật của Nvidia tận dụng Omniverse Blueprint để thiết kế và mô phỏng một nhà máy AI 1 gigawatt. Bản demo này cung cấp một cái nhìn thoáng qua về tương lai của cơ sở hạ tầng AI.
‘Hai động lực đang diễn ra cùng một lúc,’ Huang giải thích. ‘Động lực đầu tiên là phần lớn sự tăng trưởng đó có khả năng được tăng tốc. Có nghĩa là chúng ta đã biết từ lâu rằng điện toán đa năng đã hết thời và chúng ta cần một phương pháp điện toán mới.’
Ông giải thích thêm về sự thay đổi trong mô hình điện toán: ‘Thế giới đang trải qua một sự thay đổi nền tảng từ phần mềm được mã hóa thủ công chạy trên các máy tính đa năng sang phần mềm học máy chạy trên các bộ tăng tốc và GPU.’
‘Cách thức điện toán này, tại thời điểm này, đã vượt qua điểm bùng phát này, và chúng ta hiện đang thấy điểm uốn xảy ra - điểm uốn xảy ra trong việc xây dựng trung tâm dữ liệu của thế giới.’ Ông nhấn mạnh điểm mấu chốt: ‘Vì vậy, điều đầu tiên là sự chuyển đổi trong cách chúng ta thực hiện điện toán.’ Sự chuyển đổi này đánh dấu một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta tiếp cận điện toán và khai thác sức mạnh của AI.
AI tác tử và Robot: Biên giới tiếp theo
AI tác tử, một khái niệm đã thu hút sự chú ý của nhiều công ty trong những tháng gần đây, là trọng tâm chính của Nvidia. Huang chia sẻ sự nhiệt tình xung quanh lĩnh vực mới nổi này, dự đoán rằng các tác tử AI sẽ trở thành một thành phần không thể thiếu trong mọi quy trình kinh doanh. Nvidia đang tích cực xây dựng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ việc phát triển và triển khai các tác tử thông minh này.
Huang nhấn mạnh robot là làn sóng lớn tiếp theo của AI, được thúc đẩy bởi ‘AI vật lý’ có hiểu biết về các khái niệm cơ bản như ma sát, quán tính và nguyên nhân và kết quả. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo các hệ thống AI. Cách tiếp cận này cho phép học nhanh hơn và loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người vào các vòng lặp đào tạo, đẩy nhanh đáng kể quá trình phát triển.
‘Chỉ có rất nhiều dữ liệu và rất nhiều sự trình diễn của con người mà chúng ta có thể thực hiện,’ ông lưu ý. ‘Đây là bước đột phá lớn trong vài năm qua: học tăng cường.’ Bước đột phá này thể hiện một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực AI, mở đường cho các hệ thống tự chủ và thích ứng hơn.
Tiến bộ gia tăng và phản ứng thị trường
Một số thông báo và cập nhật được trình bày tại GTC 2025, ở một mức độ nhất định, đã được dự đoán trước và được coi là gia tăng hơn là đột phá. Nhận thức này có thể là do sự quan tâm mạnh mẽ xung quanh Nvidia, với nhiều người đã suy đoán về các thông báo tiềm năng. Sự suy đoán trước sự kiện này có thể đã vô tình làm giảm tác động nhận thức của một số thông báo thực sự đột phá, khiến chúng có vẻ ít ngạc nhiên hơn.
Điều đáng chú ý là bài phát biểu của Huang đã không ngay lập tức chuyển thành tác động tích cực đến giá cổ phiếu của Nvidia. Trên thực tế, cổ phiếu của Nvidia đã giảm hơn 3% trong bài phát biểu, cho thấy sự thận trọng của nhà đầu tư trong bối cảnh kỳ vọng cao và môi trường thị trường biến động. Phản ứng này làm nổi bật sự tương tác phức tạp giữa các tiến bộ công nghệ, tâm lý thị trường và kỳ vọng của nhà đầu tư.