Hội nghị GTC 2026 của NVIDIA đã diễn ra tuần này tại San Jose, California, Hoa Kỳ, từ ngày 16 đến 19 tháng 3. Hơn 30.000 nhà phát triển, nhà nghiên cứu và đại diện doanh nghiệp từ hơn 190 quốc gia đã tham dự, với hơn 1000 phiên họp được tổ chức tại hội nghị.

Trước đó, hội nghị đã phát ra nhiều tín hiệu quan trọng: NVIDIA đang tích hợp công nghệ Groq mà họ đã mua trước đó vào dòng sản phẩm của mình; Samsung sẽ lần đầu tiên sản xuất chip AI cho NVIDIA; đồng thời, OpenAI có tiềm năng trở thành một trong những khách hàng đầu tiên của NVIDIA cho thế hệ chip suy luận mới. Chuỗi hành động này cho thấy NVIDIA đang mở rộng thị trường chip suy luận từ vị thế thống trị AI huấn luyện và sử dụng sự đa dạng hóa chuỗi cung ứng để giảm sự phụ thuộc vào TSMC.

Hội nghị năm nay cũng đã thiết lập khu vực trải nghiệm độc quyền OpenClaw mang tên "Build-a-Claw". Người tham dự có thể tùy chỉnh và triển khai một AI agent có khả năng hoạt động bền vững dưới sự hướng dẫn của các kỹ sư NVIDIA.

Là một trong những nền tảng công bố công nghệ quan trọng hàng năm của ngành công nghiệp AI, Giám đốc điều hành của NVIDIA, Jensen Huang, đã có bài diễn thuyết vào lúc 2 giờ sáng ngày 17 tháng 3 theo giờ Bắc Kinh, toàn văn xem tại: "Bài Diễn Thuyết GTC của Jensen Huang: Nhu Cầu Thị Trường Năm 2027 Sẽ Vượt Quá 1 Nghìn Tỷ Đô La; Mọi Người Đều Nên Phát Triển Chiến Lược OpenClaw". Nhóm Giám Sát AI 1M AI News của BlockBeats sẽ cập nhật điểm nóng và điểm quan trọng của hội nghị cho mọi người theo thời gian thực, dưới đây là tin tức mới nhất:

18 tháng 3

Mistral Ra Mắt Forge Tại GTC: Cho Phép Doanh Nghiệp Huấn Luyện Mô Hình AI Tùy Chỉnh Từ Đầu Với Dữ Liệu Riêng

Theo 1M AI News giám sát, công ty AI người Pháp Mistral đã ra mắt nền tảng doanh nghiệp Forge tại Hội nghị GTC, cho phép doanh nghiệp và chính phủ sử dụng thư viện mô hình trọng số mở của Mistral để huấn luyện mô hình AI tùy chỉnh từ đầu trên dữ liệu riêng. Khác với việc điều chỉnh điểm và RAG, Forge hỗ trợ huấn luyện lại toàn diện, phù hợp với xử lý ngôn ngữ không phải tiếng Anh, lĩnh vực chuyên sâu và các kịch bản cần huấn luyện lại agent học tăng cường.

Forge trang bị công cụ tạo luồng dữ liệu tổng hợp và được nhúng tại hiện trường của khách hàng bởi nhóm “Kỹ sư Triển khai Tại Hiện Trường” (FDE) của Mistral để hỗ trợ việc sắp xếp dữ liệu và xây dựng đánh giá. Các đối tác đầu tiên bao gồm Ericsson, Cơ quan Hàng không Vũ trụ Châu Âu và nhà sản xuất thiết bị chip Hà Lan ASML. CEO của Mistral, Arthur Mensch, tiết lộ rằng doanh thu thường niên của công ty dự kiến sẽ vượt qua mốc 10 tỷ USD trong năm nay.

NVIDIA Khởi động lại sản xuất chip H200 đến Trung Quốc: Huang Renxun cho biết đã nhận được sự chấp thuận từ cả hai bên Mỹ và Trung Quốc

Theo giám sát của Tin tức 1 triệu AI, CEO của NVIDIA, Huang Renxun, đã thông báo tại hội nghị GTC 2026 rằng công ty đang khởi động lại dây chuyền sản xuất chip H200 dành cho thị trường Trung Quốc. Ông cho biết rằng đã nhận được sự chấp thuận từ chính phủ cả hai nước Mỹ và Trung Quốc, và đã nhận đơn đặt hàng từ nhiều khách hàng Trung Quốc, “Chuỗi cung ứng của chúng tôi đang được khởi động”. Công việc khởi động lại sản xuất đã bắt đầu từ vài tuần trước.

H200 được xây dựng dựa trên kiến trúc Hopper thế hệ trước của NVIDIA và là phiên bản dành cho thị trường Trung Quốc được thiết kế đặc biệt để đáp ứng các hạn chế xuất khẩu của Mỹ. Trước đó, chính phủ của Tổng thống Trump đã yêu cầu ngừng xuất khẩu vào Trung Quốc từ tháng 4 năm ngoái, khiến NVIDIA phải tính đến khoản lỗ 55 tỷ USD và ngừng bán hàng vào Trung Quốc. Đến tháng 12 năm ngoái, chính sách đã thay đổi, cho phép NVIDIA khôi phục việc bán hàng, nhưng có điều kiện nghiêm ngặt: giới hạn lượng hàng xuất khẩu, bắt buộc kiểm tra bởi bên thứ ba, và trả cho chính phủ Mỹ 25% doanh số bán hàng.

Huang Renxun trước đó đã tiên đoán rằng dòng sản phẩm Blackwell và Rubin của NVIDIA sẽ tạo ra hơn 1 nghìn tỷ USD doanh thu trước năm 2027, nhưng mục tiêu này rõ ràng không bao gồm doanh số bán hàng của H200 tại Trung Quốc.

Ngày 17 tháng 3

NVIDIA Tạo “Nhà máy dữ liệu” cho AI Vật lý: Mô hình Cosmos chế biến hàng loạt dữ liệu huấn luyện, mã nguồn mở vào tháng 4

Theo Tin Tức 1 Triệu AI, NVIDIA đã công bố Bản mô hình Nhà máy Dữ liệu AI Vật lý tại hội nghị GTC, một khung kiến trúc tham khảo mã nguồn mở dành cho robot, Agent AI thị giác và tự hành, kết hợp việc tạo ra, tăng cường và đánh giá dữ liệu huấn luyện thành một quy trình tự động hóa. Phó Tổng Giám đốc Omniverse và Công nghệ Mô phỏng của NVIDIA, Rev Lebaredian, nói: “Trong thời đại mới này, sức mạnh tính toán chính là dữ liệu.”

Phác thảo này bao gồm ba thành phần modular:

1. Cosmos Curator: Xử lý, làm sạch và gắn nhãn cho các tập dữ liệu số lớn thật sự và tổng hợp

2. Cosmos Transfer: Thông qua việc tạo ra môi trường và biến thể ánh sáng, mở rộng dữ liệu theo cấp số nhân, bao phủ các tình huống ít được thu thập trong thế giới thực

3. Cosmos Evaluator: Tự động đánh giá và lọc dữ liệu tạo ra để đảm bảo tính chính xác vật lý, đã được phát hành mã nguồn mở trên GitHub

Khung sắp xếp OSMO đã tích hợp với các Agent lập trình AI như Claude Code, OpenAI Codex và Cursor, cho phép quản lý tài nguyên tính toán tự động, đào thông chân truyền thông. Microsoft Azure và Nebius đã tích hợp phác thảo này vào cơ sở hạ tầng đám mây của họ, FieldAI, Hexagon Robotics, Skild AI, Uber, Teradyne Robotics và các công ty khác đã bắt đầu sử dụng.

NVIDIA đã sử dụng phác thảo này để huấn luyện Alpamayo 1.5, được xem là mô hình học sâu về hành vi kiểm tra trực quan học (VLA) mã nguồn mở đầu tiên dành cho tình huống lưu thông dài trong tự động hóa lái xe, hỗ trợ hướng dẫn điều hướng, điều khiển điều kiện và cấu hình linh hoạt với nhiều camera. Công ty công nghệ xe tải tự hành PlusAI đã thông báo rằng họ sẽ tích hợp Alpamayo vào nền tảng xe tải của họ. Phác thảo đầy đủ dự kiến sẽ được phát hành mã nguồn mở trên GitHub vào tháng 4.

NVIDIA cùng Google DeepMind mở rộng cơ sở dữ liệu AlphaFold, nvQSP tăng tốc mô phỏng dược phẩm 77 lần

Theo theo dõi của 1 triệu tin tức AI, NVIDIA đã công bố nhiều tiến triển AI y tế của nền tảng BioNeMo tại Hội nghị GTC. Mô hình thiết kế dược phẩm protein Proteina-Complexa giúp tăng tốc việc phát hiện dựa trên cấu trúc và phát triển protein điều trị, Novo Nordisk, Viva Biotech và Manifold Bio đã sử dụng mô hình đó để thiết kế protein địch mục và hoàn thiện xác nhận thực nghiệm.

NVIDIA đã hợp tác với Google DeepMind, Viện Thông tin Sinh học Châu Âu EMBL và Đại học Quốc gia Seoul để mở rộng cơ sở dữ liệu cấu trúc protein AlphaFold bằng khoảng 30 triệu dự đoán protein phức tạp mới, trong đó 1.7 triệu dự đoán với độ tin cậy cao đã được thêm vào cơ sở dữ liệu AlphaFold, giúp tăng tốc việc phát hiện điểm mục tiêu dược phẩm và sinh học bệnh.

NVIDIA cũng đã ra mắt nvQSP, một động cơ mô phỏng dược lý học lượng tử được tăng tốc bằng GPU, vượt trội 77 lần so với mô phỏng CPU truyền thống theo luồng đơn, giúp các nhà nghiên cứu khám phá hàng trăm mức liều và phân nhóm bệnh nhân trong mô hình tính toán trước thử nghiệm lâm sàng.

Samsung Trình Diễn Lần Đầu Tiên Thế Hệ Thứ Bảy HBM4E Tại GTC: 16Gbps Trên Mỗi Chân, Băng Thông 4TB/s, Thế Hệ Thứ Sáu HBM4 Đã Sản Xuất Đại Trà cho Vera Rubin

Theo giám sát từ 1M AI News, Samsung đã trình diễn lần đầu tiên tại Hội Nghị GTC của NVIDIA thế hệ bộ nhớ cao băng thông HBM4E thứ bảy, với tốc độ 16Gbps trên mỗi chân, tổng băng thông 4.0 TB/s. Đây là lần trình diễn toàn cầu đầu tiên của HBM4E của Samsung.

Đồng thời, thế hệ thứ sáu HBM4 đã đi vào giai đoạn sản xuất đại trà, được thiết kế đặc biệt cho nền tảng Vera Rubin của NVIDIA, sử dụng tiến trình DRAM 10nm thế hệ thứ sáu (1c), tốc độ ổn định lên đến 11.7Gbps, vượt xa chuẩn công nghiệp 8Gbps, có thể tăng cường lên 13Gbps. Samsung cũng trình diễn công nghệ nối kết đồng - đồng hỗn hợp (HCB), cho phép xếp chồng qua 16 lớp, giảm hơn 20% so với nối kết ép nhiệt truyền thống (TCB).

Samsung cũng trình diễn nhiều sản phẩm phụ trợ dành cho cơ sở hạ tầng AI của NVIDIA: module nhớ máy chủ tiết kiệm năng lượng SOCAMM2 đã sản xuất đại trà (đầu tiên trong ngành có sản xuất đại trà), ổ cứng SSD PM1763 dựa trên PCIe 6.0, cũng như ổ SSD PM1753 là một phần của kiến trúc lưu trữ BlueField-4 STX của NVIDIA. Giám đốc Trung tâm Bán dẫn AI của Samsung, Phó Tổng Giám Đốc Yong Ho Song sẽ trình bày chi tiết về việc áp dụng Agent AI và bản sao số trong sản xuất bán dẫn giữa hai bên trong bài diễn thuyết chuyên đề vào ngày 17 tháng 3.

NVIDIA Ra Mắt Kiến Trúc Lưu Trữ BlueField-4 STX và Nền Tảng Lưu Trữ CMX với Bộ Nhớ Ngữ Cảnh: Inference Dài Hạn của Agent AI Yêu Cầu Thế Hệ Mới của Lưu Trữ

Theo giám sát từ 1M AI News, NVIDIA đã ra mắt tại Hội Nghị GTC kiến trúc lưu trữ BlueField-4 STX, đây là một kiến trúc lưu trữ mô-đun hóa dành cho Agent AI. Lưu trữ truyền thống trong trung tâm dữ liệu không thể đáp ứng nhu cầu của Agent về việc truy cập ngữ cảnh từ hàng xóm trong nhiều bước, nhiều công cụ và nhiều phiên, STX nhằm mục đích giữ cho dữ liệu luôn gần GPU và sẵn sàng sử dụng.

Trên nền tảng lưu trữ bộ nhớ ngữ cảnh CMX, sản phẩm cấp khung ghi nhớ đầu tiên là trọng tâm STX, mở rộng bộ nhớ GPU thành lớp ngữ cảnh có khả năng mở rộng hiệu suất cao, tăng tốc độ xử lý mã thông tín mỗi giây lên tới 5 lần so với lưu trữ truyền thống, hiệu quả tăng lên 4 lần, tốc độ tiếp nhận dữ liệu tăng gấp đôi. Ở tầng dưới, được động cơ xử lý BlueField-4 chuyên dụng cho lưu trữ định hướng, kết hợp CPU Vera và SuperNIC ConnectX-9, phối hợp với mạng Ethernet Spectrum-X.

Các công ty CoreWeave, Crusoe, IREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) và Vultr đã lên kế hoạch triển khai lưu trữ ngữ cảnh dựa trên STX. Đối với các nhà sản xuất lưu trữ, có 15 công ty như DDN, Dell Technologies, HPE, IBM, NetApp, Nutanix, VAST Data, WEKA đang thiết kế sản phẩm lưu trữ AI thế hệ tiếp theo dựa trên STX. Nền tảng này sẽ ra mắt vào nửa cuối năm nay.

NVIDIA công bố ba mẫu mới Nemotron 3 tại sự kiện GTC: Ultra với thế mạnh học gom, VoiceChat kết hợp nhận dạng giọng nói, mô hình lớn, và tổng hợp giọng nói

Theo 1M AI News, NVIDIA đã thông báo mở rộng bộ mô hình mở Nemotron 3 tại hội nghị GTC, bổ sung ba mô hình đa dạng cho AI Agent:

1. Nemotron 3 Ultra: Định vị với trí tuệ cấp đầu, triển khai trên nền tảng Blackwell với định dạng NVFP4 để đạt hiệu suất xử lý gấp 5 lần, hướng tới các kịch bản trợ lý lập trình, tìm kiếm và tự động hóa quy trình làm việc phức tạp

2. Nemotron 3 Omni: Kết hợp khả năng âm thanh, thị giác và hiểu ngôn ngữ, có khả năng trích xuất thông tin từ video và tài liệu một cách hiệu quả

3. Nemotron 3 VoiceChat: Hỗ trợ trò chuyện trực tiếp, AI có thể đồng thời lắng nghe và phản hồi, tích hợp nhận dạng giọng nói tự động (ASR), xử lý mô hình ngôn ngữ lớn và tổng hợp giọng nói (TTS) trong một hệ thống duy nhất

Cùng với đó, NVIDIA cũng ra mắt mô hình An toàn Nemotron và ống dẫn truy xuất Agent, mô hình trước phát hiện nội dung không an toàn trong văn bản và hình ảnh, mô hình sau nâng cao tính liên quan và độ chính xác của đầu ra Agent. Ngoài ra, vào ngày 11 tháng này, NVIDIA đã phát hành trước Nemotron 3 Super, một mô hình hỗn hợp Mamba-Transformer MoE có 1200 tỷ tham số (120 tỷ tham số hoạt động), hỗ trợ ngữ cảnh 100 ngàn token nguyên sinh, hiệu suất xử lý tăng hơn 5 lần so với thế hệ trước, đạt 85.6% điểm số trên thử nghiệm chuẩn OpenClaw Agent PinchBench và trở thành mô hình mở hàng đầu trong cùng loại.

Các công ty như CodeRabbit, CrowdStrike, công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo Cursor, Factory, ServiceNow và công cụ tìm kiếm trí tuệ nhân tạo Perplexity đã triển khai mô hình Nemotron cho ứng dụng Agent. Nền tảng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Edison Scientific đã tích hợp Nemotron vào hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động Kosmos của mình, phục vụ hơn 50,000 nhà nghiên cứu, có khả năng thực hiện hàng trăm nhiệm vụ nghiên cứu song song, theo tuyên bố chính thức có thể nén nhiều tháng nghiên cứu chỉ trong một ngày.

Tầm nhìn toàn cảnh Robot tại NVIDIA GTC: Sản xuất Cosmos 3, GR00T N2 đứng đầu bảng xếp hạng chiến lược Robot, Snowball của Disney trình diễn

Theo giám sát từ 1M AI News, NVIDIA đã phát hành một loạt sản phẩm trí tuệ nhân tạo vật lý mới tại hội nghị GTC và hợp tác với các công ty lớn trong sinh thái robot toàn cầu, các nhà tiên phong về robot hình người và các nhà sản xuất robot phẫu thuật. Huang Renxun nói "trí tuệ nhân tạo vật lý đã đến, mỗi doanh nghiệp công nghiệp đều sẽ trở thành một công ty robot."

Sản phẩm chính:

1. Cosmos 3: Mô hình cơ sở Hoàn hợp đồng nhất đầu tiên cho sinh thái thế giới tổng hợp, suy luận thị giác và mô phỏng hành động, được sử dụng để thúc đẩy phát triển trí tuệ tổng quát cho robot trong môi trường phức tạp

2. Isaac Lab 3.0: Phiên bản truy cập sớm, hỗ trợ việc học lớn mạnh robot trên cơ sở hạ tầng DGX, xây dựng dựa trên Newton Physics Engine 1.0 và PhysX SDK mới, bổ sung hỗ trợ nhiều mô phỏng vật lý và kiểm soát khéo léo phức tạp

3. GR00T N1.7: Phiên bản truy cập sớm với giấy phép thương mại, cung cấp kỹ năng tổng quát như kiểm soát khéo léo cao cấp cho việc triển khai robot sản xuất hàng loạt

4. GR00T N2 (Xem trước): Mô hình robot cơ bản thế hệ tiếp theo dựa trên nghiên cứu DreamZero, với kiến trúc mô hình hành động thế giới hoàn toàn mới, tỷ lệ thành công trong nhiệm vụ mới và môi trường mới cao hơn gấp đôi so với mô hình hành động ngôn ngữ thị giác chính thống, hiện đang dẫn đầu trên bảng xếp hạng MolmoSpaces và RoboArena, dự kiến được phát hành trước cuối năm

Về robot công nghiệp, các công ty có hơn 2 triệu cài đặt trên toàn cầu như FANUC, ABB Robotics, YASKAWA và KUKA đang tích hợp Thư viện Omniverse và khung cảnh mô phỏng Isaac vào giải pháp gỡ lỗi ảo, đồng thời tích hợp mô-đun Jetson vào bộ điều khiển để triển khai suy luận trí tuệ cạnh. Về robot hình người, các công ty như 1X, AGIBOT, Agility, Boston Dynamics, Figure đều đang sử dụng Cosmos, Isaac Sim và Isaac Lab để tăng tốc quá trình nghiên cứu. Về robot phẫu thuật, CMR Surgical đang sử dụng Cosmos-H để mô phỏng đào tạo hệ thống phẫu thuật Versius của mình, Johnson & Johnson Medical sử dụng Isaac Sim và Cosmos để huấn luyện quy trình làm việc Monarch trên nền tảng tiểu tiết, Medtronic đang khám phá IGX Thor để cung cấp an toàn chức năng cho hệ thống robot phẫu thuật.

Một trong những điểm đặc biệt của hội nghị đến từ Disney: Disney đã sử dụng Kamino, bộ mô phỏng vật lý tăng tốc GPU tích hợp vào Newton Physics Engine dựa trên Nvidia Warp Framework để huấn luyện chiến lược chuyển động cho nhân vật tuyết Olaf và robot BDX, giúp Olaf học cách quản lý nhiệt độ của bản thân và giảm tiếng ồn va chạm. Hwang In-hyuk đã cùng với robot Olaf xuất hiện trên sân khấu trong bài diễn về chủ đề, Olaf sẽ chính thức ra mắt lần đầu tiên vào ngày 29 tháng 3 tại Disneyland Paris.

Nvidia GTC ra mắt ba mô hình mới của Nemotron 3: Ultra với trọng tâm trích xuất thông tin tiên tiến, VoiceChat kết hợp nhận dạng giọng nói, mô hình lớn, và tổng hợp giọng nói

Theo theo dõi từ 1M AI News, Nvidia đã công bố mở rộng gia đình mô hình mở của Nemotron 3, bao gồm ba mô hình đa phương thái dành cho AI Agent:

1. Nemotron 3 Ultra: Định vị thông minh cấp tiên phong, đạt hiệu suất xử lý gấp 5 trên nền tảng Blackwell với định dạng NVFP4, hướng đến các kịch bản trợ lý lập trình, tìm kiếm và tự động hóa quy trình làm việc phức tạp

2. Nemotron 3 Omni: Tích hợp khả năng hiểu âm thanh, hình ảnh và ngôn ngữ, có thể trích xuất thông tin hiểu biết một cách hiệu quả từ video và tài liệu

3. Nemotron 3 VoiceChat: Hỗ trợ trò chuyện trực tiếp, AI có thể đồng thời lắng nghe và trả lời, tích hợp nhận dạng giọng nói tự động (ASR), xử lý mô hình ngôn ngữ lớn và tổng hợp giọng nói (TTS) trong một hệ thống duy nhất

Nvidia cũng phát hành mô hình an ninh Nemotron và đường ống truy xuất Agent, mô hình an ninh phát hiện nội dung không an toàn trong văn bản và hình ảnh, đồng thời đường ống truy xuất Agent tăng cường tính liên quan và độ chính xác của đầu ra Agent. Ngoài ra, vào ngày 11 của tháng này, Nvidia đã ra mắt trước Nemotron 3 Super, một mô hình Mamba-Transformer MoE kết hợp 1200 tỷ tham số (120 tỷ tham số hoạt động) với hỗ trợ ngữ cảnh 1 triệu token, hiệu suất xử lý cao hơn hơn 5 lần so với thế hệ trước, đạt 85,6% trong bài kiểm tra chuẩn OpenClaw Agent PinchBench và trở thành mô hình mở hàng đầu trong cùng loại.

Các công ty như CodeRabbit, CrowdStrike, Công cụ lập trình AI Cursor, Factory, ServiceNow và công cụ tìm kiếm AI Perplexity đã triển khai mô hình Nemotron để ứng dụng Agent. Nền tảng nghiên cứu AI Edison Scientific đã tích hợp Nemotron vào nhà khoa học AI Kosmos tự chủ của mình, phục vụ hơn 50,000 nhà nghiên cứu, có thể thực hiện hàng trăm nhiệm vụ nghiên cứu song song, theo mô tả chính thức của họ giúp nén thời gian nghiên cứu từ nhiều tháng xuống còn một ngày.

NVIDIA Chinh Phục Tính Toán Không Gian: Ra Mắt Mô-đun Vera Rubin Space-1, Khả Năng Tính Toán AI Gấp 25 Lần H100

Theo giám sát từ 1M AI News, NVIDIA đã công bố sự gia nhập vào lĩnh vực tính toán không gian tại Hội Nghị GTC, ra mắt mô-đun Space-1 Vera Rubin, được thiết kế đặc biệt cho trung tâm dữ liệu trên quỹ đạo, tích hợp 2 GPU Rubin và 1 CPU Vera, khả năng tính toán suy luận AI cao nhất có thể lên đến gấp 25 lần so với H100, cho phép mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình cơ bản chạy trực tiếp trên quỹ đạo.

Huang Renxun cho biết: "Tính toán không gian, ranh giới cuối cùng, đã đến. Khi mạng lưới vệ tinh được triển khai và việc khám phá vũ trụ sâu hơn tiến triển, trí tuệ phải tồn tại tại nơi dữ liệu được tạo ra." Ông cũng thừa nhận làm mát không gian là một thách thức kỹ thuật chưa được giải quyết: "Trong không gian không có dẫn nhiệt, không có dòng chảy nhiệt, chỉ có bức xạ, chúng ta phải làm rõ cách làm mát cho các hệ thống này trong không gian."

Mô-đun Space-1 được thiết kế cho môi trường giới hạn về kích thước, trọng lượng và năng lượng tiêu thụ, hỗ trợ phân tích tự động trên quỹ đạo, xử lý dữ liệu thời gian thực và khám phá khoa học. Các đối tác đầu tiên bao gồm công ty Năng Lượng Mặt Trời Không Gian Aetherflux, nhà phát triển trạm không gian riêng tư Axiom Space, công ty viễn thông vệ tinh Kepler Communications, công ty quan sát Trái Đất Planet Labs, Sophia Space và công ty viễn thông vệ tinh Starcloud. Thời điểm cụ thể của việc ra mắt vẫn chưa được công bố.

Huang Renxun Gọi Là "Claude Code và OpenClaw Đã Kích Nổ Điểm Mấu Chốt của Agent": NVIDIA Ra Mắt OpenShell Security Runtime, 17 Gã Khổng Lồ Doanh Nghiệp Kết Nối

Theo giám sát từ 1M AI News, NVIDIA đã công bố nền tảng mở Agent Toolkit tại Hội Nghị GTC, thành phần cốt lõi là OpenShell, một runtime bảo mật mã nguồn mở, cung cấp hàng rào an toàn, mạng lưới và quyền riêng tư dựa trên chính sách cho Agent AI tự điều hành. Huang Renxun tại buổi ra mắt nói: "Claude Code và OpenClaw đã kích nổ điểm mấu chốt của Agent, mở rộng trí tuệ từ tạo ra và suy luận sang hành động. Cán bộ sẽ được củng cố bởi nhóm Agent tiên tiến, chuyên nghiệp và tùy chỉnh, ngành phần mềm doanh nghiệp sẽ tiến triển thành nền tảng Agent chuyên nghiệp, ngành công nghệ thông tin đang ở ngưỡng mở rộng lớn tiếp theo."

Bộ công cụ Đại lý cũng bao gồm Bản mẫu AI-Q mã nguồn mở được xây dựng cùng với LangChain, sử dụng kiến trúc kết hợp hiện đại với mô hình tiên tiến phụ trách sắp xếp và mô hình mở Nemotron phụ trách nghiên cứu, giảm chi phí truy vấn hơn 50%. Agent được phát triển bằng Bản mẫu AI-Q của NVIDIA hiện đứng đầu trên cả bảng xếp hạng DeepResearch Bench và DeepResearch Bench II.

Về mặt bảo mật, NVIDIA đang hợp tác với Cisco, CrowdStrike, Google, Microsoft Security và TrendAI để làm cho OpenShell tương thích với công cụ bảo mật mạng và AI của họ. CrowdStrike đã cùng lúc phát hành "Bản mẫu AI Thiết kế An toàn" (Secure-by-Design AI Blueprint), nhúng trực tiếp khả năng bảo vệ của nền tảng Falcon vào kiến trúc AI Agent của NVIDIA.

Hiện đã có 17 nhà cung cấp nền tảng phần mềm tích hợp vào Bộ công cụ Đại lý: Adobe, Amdocs, Atlassian, Box, Cadence, Cisco, Cohesity, CrowdStrike, Dassault Systèmes, IQVIA, Palantir, Red Hat, SAP, Salesforce, Siemens, ServiceNow và Synopsys. Trong số đó, Salesforce sẽ chạy Agentforce Agent dưới dạng giao diện và lớp sắp xếp chính với Slack, Siemens đã phát hành Fuse EDA AI Agent dựa trên Nemotron để tự động hóa quy trình thiết kế chip và PCB.

NVIDIA Ra Mắt Vi mạch Groq LPX Đầu Tiên: Hiệu Suất Inferencing Mỗi Megawatt Kết Hợp với Vera Rubin Tăng 35 Lần và Trình Diễn Mẫu Kyber Thế Hệ Tiếp Theo

Theo giám sát từ 1M AI News , Groq 3 LPU (Đơn vị Xử lý Ngôn ngữ) là vi mạch đầu tiên được NVIDIA ra mắt sau việc mua lại công ty startup vi mạch Inferencing AI Groq với khoản tiền khoảng 20 tỷ USD vào tháng 12 năm trước, dự kiến bắt đầu giao hàng vào quý ba năm nay. Khung rack Groq 3 LPX có thể chứa 256 vi mạch LPU, đi kèm với SRAM trên chip 128GB và băng thông liên kết mở rộng 640TB/giây. NVIDIA tuyên bố rằng khi LPX được triển khai với Vera Rubin NVL72, hiệu suất xử lý Inferencing mỗi Megawatt có thể tăng lên tới 35 lần, đồng thời mở khóa tiềm năng doanh thu cho các tình huống suy luận văn cảnh với hàng tỷ tham số và triệu mã thông tin. Huang Renxun mô tả hai vi xử lý này như là "khác biệt tuyệt vời nhưng hoàn toàn thống nhất: một tập trung vào thông lượng cao, một tập trung vào độ trễ thấp, trong khi bộ nhớ trên chip của LPX đã mở rộng đáng kể dung lưòng bộ nhớ tổng của mô hình có thể sử dụng. Dự kiến khung rack LPX sẽ được ra mắt cùng với nền tảng Vera Rubin vào nửa cuối năm nay.

Tại hội nghị, Huang Renxun cũng giới thiệu mẫu kiến trúc thế hệ tiếp theo mang mã Kyber. Kyber đã chuyển đổi khay tính toán 144 GPU thành sắp xếp dọc để tăng mật độ vật lý, giảm độ trễ, sẽ được tích hợp vào nền tảng kế nhiệm Vera Rubin Ultra và dự kiến ra mắt vào năm 2027.

NVIDIA Ra Mắt DLSS 5: Kết Hợp Đồ Họa 3D Truyền Thống với AI Sinh Học, Huang Renxun Cho Rằng Con Đường Này Sẽ Lan Rộng Trên Mọi Ngành

Theo theo dõi từ 1M AI News, NVIDIA đã ra mắt DLSS 5 tại hội nghị GTC, bằng cách kết hợp dữ liệu cấu trúc của đồ họa 3D truyền thống với mô hình AI sinh học, cho phép GPU GeForce thực hiện dự phóng 4K thời gian thực có độ phân giải ảnh mức chụp mà không cần phải tổng hợp từng pixel của từng yếu tố cảnh. Trong bài phát biểu của mình, Huang Renxun mô tả phương pháp này như "kết hợp đồ họa 3D dễ kiểm soát với AI sinh học xác suất", gọi dữ liệu cấu trúc là "100% dự đoán", và phần AI sinh học là "rất chân thực", việc kết hợp cả hai giúp nhà phát triển tạo ra nội dung "tuyệt vời và dễ kiểm soát".

Huang Renxun định vị con đường công nghệ của DLSS 5 là điểm khởi đầu cho việc chuyển đổi tiêu chuẩn rộng hơn, gọi đó là "phương pháp kết hợp thông tin cấu trúc với AI sinh học sẽ được tái sử dụng trong từng ngành". Anh ấy dự đoán rằng trong tương lai, AI Agent sẽ đồng thời gọi dữ liệu cấu trúc và dữ liệu sinhtừ xa các Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp như Snowflake, Databricks, BigQuery.

Bài Phát Biểu Mới Nhất của Huang Renxun từ NVIDIA: Bảy Chip Vera Rubin Được Sản Xuất Theo Dòng, Dự Báo Đơn Đặt Hàng Công Suất 1 Tỉ Đô La

Theo theo dõi từ 1M AI News, Huang Renxun, người sáng lập kiêm CEO của NVIDIA đã chính thức công bố việc toàn bộ nền tảng Vera Rubin đã bắt đầu sản xuất hàng loạt, tích hợp bảy chip mới, bao gồm năm loại hệ thống giáp, thiết kế tổng thể dành cho máy tính siêu vi xử lý AI.

Hệ thống cốt lõi Vera Rubin NVL72 tích hợp 72 GPU Rubin và 36 CPU Vera, thông qua NVLink 6. So với thế hệ trước là nền tảng Blackwell, số lượng GPU cần thiết để huấn luyện mô hình chuyên gia phức tạp giảm xuống một phần tư, hiệu năng suy luận mỗi watt cao nhất có thể đạt được gấp 10 lần Blackwell, chi phí mỗi token giảm xuống một phần mười.

Năm loại hệ thống khung gần tạo thành cơ sở hạ tầng nhà máy AI đầy đủ:

- Khung Nvidia Vera Rubin NVL72 GPU

- Khung CPU Vera (256 chip CPU Vera, hiệu suất gấp đôi so với CPU truyền thống, tăng tốc 50%)

- Khung tăng tốc suy luận Groq 3 LPX

- Khung lưu trữ BlueField-4 STX (thiết kế đặc biệt cho bộ nhớ cache khóa AI Agent, tăng tốc độ suy luận tối đa lên 5 lần)

- Khung mạng Ethernet Spectrum-6 SPX

Về quản lý năng lượng, Nvidia đồng thời phát hành nền tảng DSX: DSX Max-Q có thể triển khai 30% cơ sở hạ tầng AI trong mức điện năng cố định, DSX Flex có thể kích hoạt khả năng sử dụng 100 GW công suất mạng lưới trống không trước đây.

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud cùng CoreWeave, Lambda, Nebius và các nhà sản xuất hệ thống như Cisco, Dell Technologies, HP Enterprise, Lenovo, AMD đều công bố sẽ ra mắt sản phẩm Vera Rubin vào nửa cuối năm nay. Anthropic, Meta, Mistral AI và OpenAI đã xác định sẽ sử dụng nền tảng này để huấn luyện mô hình quy mô lớn hơn.

Huang Renxun cho biết, ông dự đoán tổng đơn đặt hàng của hệ thống Blackwell và Vera Rubin trong giai đoạn từ 2025 đến 2027 sẽ ít nhất đạt 1 nghìn tỷ USD, tăng gấp đôi so với dự đoán 500 tỷ USD được công bố tại GTC năm ngoái.

Nvidia Ra Mắt NemoClaw, Hỗ Trợ Độc Giảo "Nuôi Tôm"

Gần đây, trợ lý trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở thường được gọi là "Tôm Hùm" OpenClaw nổi lên, Nvidia (NVDA.O) cũng đã công bố ra mắt chế độ cực đơn giản để giúp người dùng "nuôi tôm". CEO Nvidia Huang Renxun đã thông báo tại sự kiện GTC vào thứ Hai rằng họ đã phát hành NemoClaw dành cho nền tảng trợ lý OpenClaw, người dùng chỉ cần một lệnh để cài đặt chuỗi công cụ triển khai được tối ưu hóa sâu dành cho OpenClaw. NemoClaw sử dụng Phần Mềm Bộ Công Cụ Điều Khiển Nvidia, chỉ cần một lệnh để tối ưu hóa tốt nhất cho OpenClaw. Nó cài đặt OpenShell, cung cấp mô hình mở và hộp cách ly, giúp an toàn dữ liệu và bảo vệ an ninh cho đại lý trí tuệ tự chủ.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia