![Nvidia GTC 2026: Jensen Huang dự báo đơn đặt hàng chip AI Blackwell – Vera Rubin đạt 1.000 tỷ USD vào năm 2027]( "Nvidia GTC 2026: Jensen Huang dự báo đơn đặt hàng chip AI Blackwell – Vera Rubin đạt 1.000 tỷ USD vào năm 2027") |
| Nvidia GTC 2026: Jensen Huang dự báo đơn đặt hàng chip AI Blackwell – Vera Rubin đạt 1.000 tỷ USD vào năm 2027 |
Phát biểu tại SAP Center, San Jose (Mỹ), ông Jensen Huang cho biết nhu cầu đối với hạ tầng trí tuệ nhân tạo đang tăng mạnh khi AI bước vào giai đoạn triển khai quy mô lớn.
Năm ngoái, Nvidia từng dự báo cơ hội doanh thu khoảng 500 tỷ USD cho hai nền tảng chip này. Tuy nhiên, sau báo cáo tài chính gần đây, ban lãnh đạo công ty nhận định tốc độ tăng trưởng thực tế có thể vượt xa ước tính ban đầu.
“Nếu khách hàng có thêm năng lực tính toán, họ có thể tạo ra nhiều token hơn và doanh thu của họ cũng tăng theo”, Huang nói tại sự kiện.
![Nvidia GTC 2026]( "Nvidia GTC 2026") |
| Nvidia GTC 2026 |
Nhu cầu AI bùng nổ
Trong vài năm qua, GPU dành cho AI đã biến Nvidia trở thành công ty đại chúng có giá trị lớn nhất thế giới, với vốn hóa ước tính khoảng 4.500 tỷ USD.
Sự bùng nổ này gắn liền với xu hướng chuyển đổi của AI. Nếu giai đoạn đầu chủ yếu xoay quanh chatbot, thì hiện nay thị trường đang chuyển sang AI tác nhân (AI agents) — các hệ thống có thể tự động thực hiện nhiệm vụ, đưa ra quyết định và thậm chí tạo ra các tác nhân AI khác.
Sự phát triển này khiến khối lượng token được tạo ra tăng theo cấp số nhân, kéo theo nhu cầu khổng lồ về năng lực suy luận AI và hạ tầng GPU.
Theo Nvidia, doanh thu quý hiện tại của hãng dự kiến tăng khoảng 77% so với cùng kỳ năm trước, lên khoảng 78 tỷ USD. Công ty đã ghi nhận 11 quý liên tiếp tăng trưởng doanh thu trên 55%, một tốc độ hiếm thấy trong ngành công nghệ.
![Nvidia GTC 2026]( "Nvidia GTC 2026") |
| Nvidia GTC 2026 |
Vera Rubin: thế hệ chip AI tiếp theo
Nvidia dự kiến ra mắt hệ thống Vera Rubin vào cuối năm nay. Đây là nền tảng AI quy mô rack với khoảng 1,3 triệu linh kiện, được thiết kế để cung cấp hiệu năng trên mỗi watt cao gấp 10 lần so với thế hệ Grace Blackwell trước đó.
Việc cải thiện hiệu quả năng lượng được xem là yếu tố then chốt, khi điện năng đang trở thành nút thắt lớn nhất của các trung tâm dữ liệu AI.
Nvidia bước vào cuộc chơi chip suy luận
Tại GTC, Huang cũng công bố Groq 3 LPU, con chip xử lý ngôn ngữ đầu tiên của Nvidia sau khi công ty mua lại phần lớn startup Groq trong thương vụ 20 tỷ USD vào tháng 12 năm ngoái.
Groq được sáng lập bởi các cựu kỹ sư của Google và nổi tiếng với kiến trúc Language Processing Unit (LPU) - dòng chip tối ưu cho xử lý AI độ trễ thấp.
Hệ thống Groq 3 LPX có thể chứa 256 LPU và được thiết kế để hoạt động song song với hệ thống Vera Rubin. Theo Nvidia, kiến trúc này có thể tăng hiệu suất token trên mỗi watt của GPU Rubin lên tới 35 lần.
“Chúng tôi đang kết hợp hai loại bộ xử lý rất khác nhau: một dành cho thông lượng cực cao, một dành cho độ trễ thấp”, Huang giải thích.
Kiến trúc Kyber: bước tiến tiếp theo của hạ tầng AI
Ngoài Rubin, Nvidia cũng trình diễn nguyên mẫu Kyber, kiến trúc rack-scale thế hệ tiếp theo.
Thiết kế này tích hợp 144 GPU đặt theo chiều dọc, giúp tăng mật độ tính toán và giảm độ trễ truyền dữ liệu. Kyber dự kiến sẽ xuất hiện trong hệ thống Vera Rubin Ultra, dự kiến xuất xưởng vào năm 2027.
Một phần đáng chú ý trong bài phát biểu của Huang là sự bùng nổ của OpenClaw, dự án AI agent mã nguồn mở do lập trình viên người Áo Peter Steinberger phát triển.
OpenClaw cho phép các hệ thống AI tự động hoàn thành nhiệm vụ thay cho con người, từ phân tích dữ liệu đến thực hiện hành động trong phần mềm.
Nvidia đã giới thiệu NemoClaw, bộ công cụ giúp các doanh nghiệp triển khai OpenClaw trên hạ tầng GPU của hãng.
“Nó sẽ tìm OpenClaw, tải xuống và tạo ra một tác nhân AI cho bạn”, Huang cho biết.
Nvidia mở rộng tham vọng sang xe tự lái
Trong lĩnh vực ô tô, Nvidia cũng tiết lộ thêm về quan hệ hợp tác với Uber. Theo kế hoạch, Uber sẽ triển khai đội xe tự lái sử dụng nền tảng Nvidia Drive AV tại 28 thành phố trên bốn châu lục vào năm 2028, bắt đầu từ Los Angeles và San Francisco vào năm 2027.
Ngoài ra, nhiều hãng xe lớn đang phát triển xe tự lái cấp độ 4 trên nền tảng Drive Hyperion, bao gồm: Nissan; BYD; Geely; Isuzu; Hyundai...
Một số nhà sản xuất Trung Quốc cũng đang phát triển xe buýt tự lái sử dụng chip robot AGX Thor của Nvidia.
Những thông báo tại GTC 2026 cho thấy Nvidia đang tiếp tục mở rộng vai trò của mình từ nhà sản xuất GPU thành nhà cung cấp hạ tầng trung tâm cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
