Nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang đã khai mạc CES 2025 bằng bài phát biểu kéo dài 90 phút, giới thiệu các sản phẩm mới nhất nhằm thúc đẩy lĩnh vực gaming, phương tiện tự hành, robot và AI.
Ông phát biểu trước hơn 6.000 khán giả có mặt tại Michelob Ultra Arena ở Las Vegas rằng AI đã “tiến triển với tốc độ đáng kinh ngạc”.
“Nó bắt đầu với AI nhận thức — hiểu hình ảnh, từ ngữ và âm thanh. Sau đó là AI tạo sinh — tạo ra văn bản, hình ảnh và âm thanh”, Huang nói. Bây giờ, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của “AI vật lý, AI có thể thực thi, lý luận, lập kế hoạch và hành động”.
Huang giải thích rằng GPU và nền tảng NVIDIA đóng vai trò cốt lõi trong quá trình chuyển đổi này, tạo ra bước đột phá trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm trò chơi điện tử, robot và phương tiện tự hành (AV).
Xem toàn bộ video bài keynote của Jensen Huang:
Bài phát biểu quan trọng của Huang đã giới thiệu cách những cải tiến mới nhất của NVIDIA đang tạo nên kỷ nguyên AI mới này, với một số công bố mang tính đột phá, trong đó bao gồm:
- Nền tảng NVIDIA Cosmos vừa được công bố sẽ thúc đẩy AI vật lý với các mô hình mới và quy trình xử lý dữ liệu video cho robot, xe tự hành và AI thị giác.
- GPU GeForce RTX 50 Series mới dựa trên NVIDIA Blackwell mang đến hình ảnh chân thực và tuyệt đẹp, với khả năng gia tăng hiệu suất chưa từng có.
- Các mô hình nền tảng AI được giới thiệu tại CES dành cho PC RTX có các microservice NVIDIA NIM và AI Blueprints cho phép tạo ra nhân vật kỹ thuật số, podcast, hình ảnh và video.
- Dự án NVIDIA DIGITS mới mang sức mạnh của NVIDIA Grace Blackwell đến máy tính để bàn dành cho nhà phát triển trong một thiết kế nhỏ gọn có thể bỏ vừa vào chiếc túi áo.
- NVIDIA đang hợp tác với Toyota để phát triển phương tiện thế hệ mới một cách an toàn bằng cách sử dụng hệ thống máy tính cho xe NVIDIA DRIVE AGX chạy NVIDIA DriveOS.
Huang bắt đầu bài kể chuyện bằng cách suy ngẫm về hành trình ba thập kỷ của NVIDIA. Năm 1999, NVIDIA đã phát minh ra GPU có thể lập trình. Kể từ đó, AI hiện đại đã thay đổi cơ bản cách thức hoạt động của máy tính, ông nói. “Mỗi lớp riêng lẻ của các tầng công nghệ đã được chuyển đổi, một sự chuyển đổi đáng kinh ngạc, chỉ trong 12 năm.”
Cách mạng hóa đồ họa với dòng GeForce RTX 50
“GeForce đã giúp AI tiếp cận được với đông đảo người dùng và giờ đây AI đang trở về GeForce”, Huang cho biết.
Cùng với đó, ông đã giới thiệu GPU NVIDIA GeForce RTX 5090, GPU GeForce RTX mạnh nhất từ trước đến nay, với 92 tỷ transistor và cung cấp 3.352 nghìn tỷ hoạt động AI mỗi giây (TOPS).
“Đây rồi — dòng GeForce RTX 50 hoàn toàn mới của chúng tôi, kiến trúc Blackwell,” Huang nói, giơ cao GPU màu đen và lưu ý cách nó có thể khai thác AI để tạo ra đồ họa đột phá. “GPU như một con quái vật.”
“Ngay cả thiết kế cơ học cũng là một điều kỳ diệu”, Huang nói và lưu ý rằng card đồ họa có hai quạt làm mát.
Sẽ có nhiều biến thể hơn trong dòng GPU. GPU máy tính để bàn GeForce RTX 5090 và GeForce RTX 5080 dự kiến sẽ có mặt vào ngày 30 tháng 1. GPU máy tính để bàn GeForce RTX 5070 Ti và GeForce RTX 5070 dự kiến sẽ có mặt vào tháng 2. GPU máy tính xách tay dự kiến sẽ có mặt vào tháng 3.
DLSS 4 giới thiệu Multi Frame Generation, hoạt động đồng bộ với bộ công nghệ DLSS hoàn chỉnh để tăng hiệu suất lên tới 8 lần. NVIDIA cũng đã giới thiệu NVIDIA Reflex 2 , có thể giảm độ trễ của PC tới 75%.
Huang giải thích rằng thế hệ DLSS mới nhất có thể tạo ra ba khung hình bổ sung cho mỗi khung hình chúng tôi tính toán. “Do đó, chúng tôi có thể kết xuất ở hiệu suất cực cao, vì AI thực hiện ít phép toán hơn nhiều”.
RTX Neural Shaders sử dụng các mạng nơ-ron nhỏ để cải thiện kết cấu, vật liệu và ánh sáng trong trò chơi thời gian thực. RTX Neural Faces và RTX Hair cải thiện khả năng dựng hình khuôn mặt và tóc theo thời gian thực, sử dụng AI tạo hình để tạo hoạt ảnh cho các nhân vật kỹ thuật số chân thực nhất từ trước đến nay. RTX Mega Geometry tăng số lượng hình tam giác được dò tia lên tới 100 lần, cung cấp nhiều chi tiết hơn.
Phát triển AI vật lý với Cosmos
Ngoài những tiến bộ về đồ họa, Huang còn giới thiệu nền tảng mô hình nền tảng thế giới NVIDIA Cosmos , mô tả đây là bước đột phá trong lĩnh vực robot và AI công nghiệp.
Huang giải thích rằng mặt trận tiếp theo của AI là AI vật lý. Ông ví khoảnh khắc này như tác động mang tính chuyển đổi của các mô hình ngôn ngữ lớn đối với AI tạo sinh.
Ông giải thích: “Thời điểm ChatGPT dành cho robot nói chung đã gần đến”.
Huang cho biết, giống như các mô hình ngôn ngữ lớn, các mô hình nền tảng thế giới đóng vai trò cơ bản trong việc thúc đẩy phát triển robot và AV, nhưng không phải nhà phát triển nào cũng có chuyên môn và nguồn lực để tự đào tạo.
Cosmos tích hợp các mô hình tạo sinh, các tokenizer và quy trình xử lý video để cung cấp sức mạnh cho các hệ thống AI vật lý như AV và robot.
Cosmos hướng đến mục tiêu mang sức mạnh của khả năng dự đoán và mô phỏng đa vũ trụ vào các mô hình AI, cho phép chúng mô phỏng mọi tương lai có thể xảy ra và lựa chọn các hành động tối ưu.
Các mô hình Cosmos tiếp nhận các câu lệnh văn bản/prompt, hình ảnh hoặc video và tạo ra các trạng thái thế giới ảo dưới dạng video, Huang giải thích. “Các thế hệ Cosmos ưu tiên các yêu cầu đặc thù của các ứng dụng AV và robot như môi trường thực tế, ánh sáng và tính vĩnh cửu của vật thể”.
Các công ty robot và ô tô hàng đầu, bao gồm 1X, Agile Robots, Agility, Figure AI, Foretellix, Fourier, Galbot, Hillbot, IntBot, Neura Robotics, Skild AI, Virtual Incision, Waabi và XPENG, cùng với gã khổng lồ dịch vụ chia sẻ xe Uber, là một trong những công ty đầu tiên áp dụng Cosmos.
Ngoài ra, Hyundai Motor Group còn áp dụng NVIDIA AI và Omniverse để tạo ra những phương tiện an toàn hơn, thông minh hơn, thúc đẩy sản xuất và triển khai công nghệ robot tiên tiến.
Cosmos có giấy phép nguồn mở và đang có sẵn trên GitHub.
Trao quyền cho các nhà phát triển với các mô hình nền tảng AI
Ngoài robot và xe tự hành, NVIDIA còn trao quyền cho các nhà phát triển và nhà sáng tạo nội dung bằng các mô hình nền tảng AI.
Huang đã giới thiệu các mô hình nền tảng AI cho PC RTX giúp tăng cường sức mạnh cho nhân vật kỹ thuật số, sáng tạo nội dung, năng suất và phát triển.
“Những mô hình AI này chạy trên mọi đám mây vì GPU NVIDIA hiện có trên mọi đám mây”, Huang cho biết. “Nó có sẵn ở mọi nhà sản xuất OEM, vì vậy bạn có thể thực sự lấy những mô hình này, tích hợp chúng vào các gói phần mềm của mình, tạo ra các nhân vật AI và triển khai chúng ở bất cứ nơi nào khách hàng muốn chạy phần mềm”.
Các mô hình này — được cung cấp dưới dạng microservice NVIDIA NIM — được tăng tốc bởi GPU GeForce RTX 50 Series thế hệ mới.
GPU có đủ khả năng để chạy những tác vụ này một cách nhanh chóng, bổ sung hỗ trợ cho điện toán FP4, tăng khả năng suy luận AI lên tới 2 lần và cho phép các mô hình AI tạo sinh chạy cục bộ trong dung lượng bộ nhớ nhỏ hơn so với phần cứng thế hệ trước.
Huang giải thích về tiềm năng của các công cụ mới dành cho người sáng tạo: “Chúng tôi đang tạo ra một loạt bản thiết kế mà hệ sinh thái của chúng tôi có thể tận dụng. Tất cả những thứ này hoàn toàn là mã nguồn mở, vì vậy bạn có thể lấy và sửa đổi các bản thiết kế.”
Các nhà sản xuất PC và nhà xây dựng hệ thống hàng đầu đang tung ra các PC RTX AI hỗ trợ NIM với GPU GeForce RTX 50 Series. “PC AI đang đến gần ngôi nhà của bạn”, Huang cho biết.
Trong khi các công cụ này mang khả năng AI đến với máy tính cá nhân, NVIDIA cũng đang thúc đẩy các giải pháp dựa trên AI trong ngành công nghiệp ô tô, nơi sự an toàn và trí thông minh là tối quan trọng.
Những đổi mới trong lĩnh vực phương tiện tự hành
Huang đã công bố nền tảng NVIDIA DRIVE Hyperion AV, được xây dựng trên hệ thống trên chip (SoC) NVIDIA AGX Thor mới, được thiết kế cho các mô hình AI tạo sinh và cung cấp khả năng lái xe tự động và tính năng an toàn tiên tiến.
“Cuộc cách mạng xe tự hành đã đến”, Huang cho biết. “Việc chế tạo xe tự hành, giống như tất cả các robot, đòi hỏi ba máy tính: NVIDIA DGX để đào tạo các mô hình AI, Omniverse để thử nghiệm và tạo dữ liệu tổng hợp, và DRIVE AGX, một siêu máy tính ngay bên trong chiếc ô tô”.
DRIVE Hyperion, nền tảng AV đầu cuối đầu tiên, tích hợp các SoC, cảm biến và hệ thống an toàn tiên tiến cho xe thế hệ tiếp theo, một bộ cảm biến và một hệ thống an toàn chủ động và lái xe cấp độ 2, được các hãng tiên phong về an toàn ô tô như Mercedes-Benz, JLR và Volvo Cars áp dụng.
Huang nhấn mạnh vai trò quan trọng của dữ liệu tổng hợp trong việc thúc đẩy xe tự hành. Dữ liệu thực tế có hạn, do đó, dữ liệu tổng hợp rất cần thiết để đào tạo nhà máy dữ liệu xe tự hành, ông giải thích.
Được hỗ trợ bởi các mô hình AI NVIDIA Omniverse và Cosmos, phương pháp này “tạo ra các tình huống lái xe tổng hợp giúp tăng cường dữ liệu đào tạo theo cấp số nhân”.
Huang cho biết, bằng cách sử dụng Omniverse và Cosmos, nhà máy dữ liệu AI của NVIDIA có thể mở rộng “hàng trăm lượt lái xe thành hàng tỷ dặm di chuyển một cách hiệu quả”, giúp tăng đáng kể các tập dữ liệu cần thiết cho việc lái xe tự động an toàn và tiên tiến.
Ông nói thêm: “Chúng ta sẽ có hàng núi dữ liệu đào tạo cho xe tự hành”.
Toyota, nhà sản xuất ô tô lớn nhất thế giới, sẽ sản xuất các loại xe thế hệ tiếp theo trên nền tảng NVIDIA DRIVE AGX Orin, chạy hệ điều hành NVIDIA DriveOS được chứng nhận an toàn, Huang cho biết.
“Cũng giống như đồ họa máy tính đã được cách mạng hóa với tốc độ đáng kinh ngạc, bạn sẽ thấy tốc độ phát triển AV tăng lên đáng kể trong vài năm tới”, Huang cho biết. Những chiếc xe này sẽ cung cấp khả năng hỗ trợ lái xe tiên tiến, an toàn về mặt chức năng.
Agentic AI và Sản xuất kỹ thuật số
NVIDIA và các đối tác đã ra mắt AI Blueprints for agentic AI, bao gồm PDF-to-podcast để nghiên cứu một cách hiệu quả, tìm kiếm và tóm tắt video nhằm phân tích khối lượng lớn video và hình ảnh — cho phép các nhà phát triển xây dựng, thử nghiệm và chạy tác nhân AI ở bất kỳ đâu.
AI Blueprints cho phép các nhà phát triển triển khai các nhân viên (agent) tùy biến để tự động hóa quy trình làm việc của doanh nghiệp. Danh mục bản thiết kế đối tác mới này tích hợp phần mềm NVIDIA AI Enterprise, bao gồm các microservice NVIDIA NIM và NVIDIA NeMo, với các nền tảng từ các nhà cung cấp hàng đầu như CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex và Weights & Biases.
Ngoài ra, Huang còn công bố Llama Nemotron mới.
Các nhà phát triển có thể sử dụng các microservice NVIDIA NIM để xây dựng các nhân viên AI cho các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng, phát hiện gian lận và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Có sẵn dưới dạng microservice NVIDIA NIM, các mô hình này có thể hỗ trợ tối đa các AI agent trên bất kỳ hệ thống tăng tốc nào.
Các microservice NVIDIA NIM chuẩn hóa việc quản lý nội dung video, tăng cường hiệu quả và sự tương tác của khán giả trong ngành truyền thông.
Không chỉ dừng lại ở các ứng dụng kỹ thuật số, những cải tiến của NVIDIA đang mở đường cho AI cách mạng hóa thế giới vật lý bằng robot.
“Tất cả các công nghệ hỗ trợ mà tôi đã nói đến sẽ giúp chúng ta có thể chứng kiến những đột phá rất nhanh chóng, những đột phá đáng kinh ngạc trong lĩnh vực robot nói chung trong vài năm tới.”
Trong lĩnh vực sản xuất, NVIDIA Isaac GR00T Blueprint tạo chuyển động tổng hợp sẽ giúp các nhà phát triển tạo ra dữ liệu chuyển động tổng hợp lớn theo cấp số nhân để đào tạo người máy của họ bằng cách sử dụng phương pháp “học bắt chước”.
Huang nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo robot hiệu quả, sử dụng Omniverse của NVIDIA để tạo ra hàng triệu chuyển động tổng hợp phục vụ cho mục đích đào tạo robot giống người.
Bản thiết kế Mega cho phép mô phỏng đội tàu robot trên quy mô lớn, được các công ty hàng đầu như Accenture và KION áp dụng cho tự động hóa kho hàng.
Các bộ công cụ AI này mở đường cho bước tiến mới nhất của NVIDIA: siêu máy tính AI cá nhân có tên gọi là Dự án DIGITS.
NVIDIA công bố Dự án Digits
Đưa NVIDIA Grace Blackwell đến mọi bàn làm việc và trong tầm tay của mọi nhà phát triển AI, Huang đã công bố Dự án NVIDIA DIGITS .
“Tôi có một điều nữa muốn cho các bạn xem,” Huang nói. “Không có điều gì trong số này có thể xảy ra nếu không có dự án đáng kinh ngạc mà chúng tôi đã bắt đầu cách đây khoảng một thập kỷ. Trong công ty, nó được gọi là Dự án DIGITS — hệ thống đào tạo trí thông minh GPU học sâu.”
Huang đã nêu bật di sản của hành trình siêu máy tính AI của NVIDIA, kể câu chuyện về cách ông đã cung cấp hệ thống NVIDIA DGX đầu tiên cho OpenAI vào năm 2016. “Và rõ ràng là nó đã cách mạng hóa điện toán trí tuệ nhân tạo.”
Dự án DIGITS mới đưa sứ mệnh này đi xa hơn nữa. “Mọi kỹ sư phần mềm, mọi kỹ sư, mọi nghệ sĩ sáng tạo — mọi người sử dụng máy tính như một công cụ ngày nay — sẽ cần một siêu máy tính AI,” Huang cho biết.
Huang tiết lộ rằng Project DIGITS, được hỗ trợ bởi GB10 Grace Blackwell Superchip, đại diện cho siêu máy tính AI nhỏ nhất nhưng mạnh mẽ nhất của NVIDIA. “Đây là siêu máy tính AI mới nhất của NVIDIA”, Huang cho biết và giới thiệu về thiết bị. “Nó chạy toàn bộ các tầng công nghệ AI của NVIDIA — tất cả phần mềm NVIDIA đều chạy trên đó. DGX Cloud chạy trên đó”.
Dự án DIGITS nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 5.
Một năm đột phá
“Đó là một năm đáng kinh ngạc,” Huang nói khi kết thúc bài Keynote của mình. Huang nêu bật những thành tựu chính của NVIDIA: hệ thống Blackwell, mô hình nền tảng AI vật lý và những đột phá trong AI đại lý và robot.
“Tôi muốn cảm ơn tất cả vì sự hợp tác của các bạn,” Huang nói.
Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, điện toán hiệu năng cao (HPC) và lưu trữ cho AI. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite của NVIDIA cho các hệ thống DGX và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).
Với vai trò là đối tác NPN chính thức của NVIDIA, chúng tôi có thể giúp bạn có được các sản phẩm GPU cao cấp nhất của NVIDIA như H100, H100 NVL, L40s,…, đặc biệt là với thực trạng khan hiếm GPU do các hạn chế thương mại về nhập khẩu GPU như hiện nay.
Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?
Bài viết liên quan