Xem trước Nvidia GTC Berlin: Nền tảng Rubin, Tác tử AI và Tính toán Chủ quyền Châu Âu Trở thành Tâm điểm

Châu Âu được dự báo sẽ là trọng tâm nổi bật nhất của sự kiện GTC lần này. Jensen Huang trước đó đã tuyên bố rằng Nvidia sẽ công bố khoảng 2 tỷ USD cho các khoản đầu tư mới hoặc các dự án hợp tác tại Châu Âu. Kết hợp với khoảng 8 tỷ USD đã đầu tư trong năm qua, tổng vốn đầu tư và cam kết của công ty tại Châu Âu có thể đạt gần 10 tỷ USD.

Nvidia đã đầu tư vào công ty công nghệ y tế Doctolib của Pháp, công ty robot Genesis AI, công ty phần mềm doanh nghiệp Pigment và nền tảng R&D vật liệu Entalpic, đồng thời mở rộng hỗ trợ cho các công ty khởi nghiệp AI, công nghệ sinh học và tính toán lượng tử tại Anh. Các khoản đầu tư này giúp nuôi dưỡng lực lượng nhà phát triển sử dụng các nền tảng của Nvidia, đồng thời hỗ trợ mở rộng nhu cầu của Châu Âu đối với GPU, thiết bị mạng và các dịch vụ đám mây AI.

Đức nhiều khả năng sẽ là trọng tâm của giai đoạn đầu tư tiếp theo. Chính phủ Đức dự kiến sẽ thúc đẩy hợp tác AI công nghiệp với Nvidia, tập trung vào các lĩnh vực bao gồm các công cụ AI vật lý cần thiết cho huấn luyện robot và xe tự lái, cũng như các mô hình AI lớn phục vụ sản xuất. Thủ tướng Đức Merz dự kiến sẽ gặp Jensen Huang vào tối thứ Hai, và sự hợp tác này có thể có sự tham gia của các công ty, viện nghiên cứu và các đối tác công nghệ khác của Đức.

Động lực cơ bản mạnh mẽ nhất của Nvidia hiện vẫn là mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu. Trong quý 2 năm tài chính 2027, tổng doanh thu của công ty đạt 96,2 tỷ USD, tăng 106% so với cùng kỳ năm trước; trong đó, doanh thu từ trung tâm dữ liệu đạt 89,0 tỷ USD, tăng 117% so với cùng kỳ và chiếm hơn 92% tổng doanh thu.

Blackwell hiện vẫn đang trong giai đoạn ghi nhận doanh thu quy mô lớn, trong khi Vera Rubin mang sứ mệnh thúc đẩy đợt nâng cấp nền tảng tiếp theo. Khác với trước đây khi trọng tâm chủ yếu đặt vào hiệu năng của từng GPU riêng lẻ, Nvidia đang tích hợp CPU, GPU, mạng kết nối, lưu trữ, phần mềm và thiết kế trung tâm dữ liệu thành các 'nhà máy AI' hoàn chỉnh.

Sự chuyển dịch này liên quan đến quá trình dịch chuyển khối lượng công việc AI từ huấn luyện sang suy luận. Trong khi việc huấn luyện mô hình chú trọng hơn đến quy mô cụm máy chủ và hiệu năng đỉnh, thì hoạt động suy luận quy mô lớn đòi hỏi phải cân bằng giữa độ trễ, thông lượng, hiệu suất năng lượng và chi phí trên mỗi token. Cuối cùng, khách hàng không còn chỉ mua các GPU riêng lẻ, mà là một hệ thống tính toán có thể làm giảm chi phí vận hành dài hạn.

Do đó, khía cạnh đáng chú ý nhất về Rubin tại sự kiện GTC lần này không phải là những nâng cấp về thông số, mà là tốc độ triển khai thực tế. Thị trường cần hiểu rõ khi nào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và khách hàng doanh nghiệp sẽ mở rộng quy mô mua sắm, nền tảng mới có thể giúp giảm chi phí suy luận bao nhiêu, và liệu các cụm Blackwell hiện tại có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng nâng cấp của khách hàng hay không.

Các agent AI là một chủ đề trọng tâm khác tại sự kiện GTC lần này. Các chatbot truyền thống chủ yếu xử lý những câu hỏi - đáp đơn lẻ, trong khi các agent AI cần liên tục gọi mô hình, truy xuất thông tin, sử dụng công cụ, chạy mã và thực thi các tác vụ nhiều bước. Ngay cả khi chi phí cho mỗi lượt suy luận đơn lẻ giảm xuống, việc vận hành liên tục các agent AI vẫn có thể làm tăng đáng kể tổng khối lượng tính toán.

Đây cũng là lý do Nvidia gắn kết chặt chẽ kiến trúc Rubin với AI tự chủ. Công ty hy vọng sẽ hạ thấp rào cản kỹ thuật cho các doanh nghiệp khi triển khai agent AI bằng cách cung cấp chip, thiết bị kết nối mạng, phần mềm suy luận và các công cụ phát triển, đồng thời mở rộng nhu cầu tính toán từ một số ít phòng thí nghiệm AI sang các kịch bản thực tế như dịch vụ khách hàng, phát triển phần mềm, tài chính, y tế và vận hành doanh nghiệp.

Tuy nhiên, sự tăng trưởng trong mức tiêu thụ tài nguyên tính toán không nhất thiết đồng nghĩa với việc gia tăng giá trị thương mại. Nếu các agent AI cứ mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm trong thời gian dài, doanh nghiệp có thể sẽ khó chứng minh được hiệu quả đầu tư và sẽ không mở rộng ngân sách cho trung tâm dữ liệu một cách vô hạn. Do đó, thị trường cần thấy được quy mô triển khai thực tế, lượng truy vấn duy trì ổn định và mức tăng hiệu suất mà khách hàng đạt được khi sử dụng agent AI, thay vì chỉ dừng lại ở các bản demo mới và danh sách đối tác.

AI vật lý và robot đại diện cho cơ hội phát triển dài hạn hơn. Nvidia hy vọng sẽ ứng dụng các mô hình, nền tảng mô phỏng và công nghệ tính toán biên vào lĩnh vực robot, xe tự hành và sản xuất thông minh. Nước Đức sở hữu một hệ sinh thái công nghiệp khổng lồ, khiến Berlin trở thành địa điểm phù hợp để thúc đẩy chiến lược này.

Tuy nhiên, chu kỳ thương mại hóa của ngành robot và xe tự hành dài hơn đáng kể so với chip dùng cho trung tâm dữ liệu. Độ tin cậy của sản phẩm, phê duyệt từ cơ quan quản lý và sự chấp thuận của khách hàng đều có thể ảnh hưởng đến tốc độ ghi nhận doanh thu, khiến các mảng này khó có thể thay thế trung tâm dữ liệu để trở thành động lực tăng trưởng chính của Nvidia trong ngắn hạn.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.