NVIDIA mang đến chip AI mới, lần này không làm card đồ họa mà muốn trở thành "bộ não" cho máy tính cá nhân.

Tiêu đề gốc: "Sau 30 năm bán card đồ họa, NVIDIA mang chip AI mới để 'tái phát minh' máy tính cá nhân"
Tác giả gốc: Trương Dũng Nghị, Geek Park

Món bánh mới ra lò của NVIDIA — một 'AI luôn trực tuyến tại nhà'.

Người nói điều này là Jensen Huang. (Để biết thêm chi tiết về hội nghị, hãy theo dõi 《Cập nhật trực tiếp｜Tổng hợp thông tin quan trọng từ GTC 2025》)

Ngày 1 tháng 6 tại Đài Bắc, ông đứng bên cạnh một con chip mới tên là RTX Spark, nâng PC lên ngang tầm, thậm chí cao hơn cả điện thoại di động.

Jensen Huang đầu tiên điểm lại chặng đường 40 năm phát triển của Windows PC
Nguồn hình ảnh: NVIDIA

Phải biết rằng, suốt 30 năm qua, NVIDIA luôn bán cho bạn tấm card đồ họa — bạn cắm nó vào một chiếc máy tính do người khác lắp ráp. Lần này, ngược lại, họ muốn bán cho bạn chính chiếc máy tính đó.

Điều bất thường hơn nữa là Jensen Huang không đến một mình. Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo, Microsoft, MSI — tám nhà sản xuất thường xuyên cạnh tranh khốc liệt trên kệ hàng, đồng loạt đứng sau một con chip duy nhất. Một công ty có vốn hóa cao đến mức không cần phải làm laptop, lại làm ra một con chip dành cho laptop, và kéo theo nửa ngành PC cùng xuống nước.

Con chip này, với mã phát triển là N1/N1X, đã bị rò rỉ suốt hơn nửa năm. Nhưng lớn hơn một con chip là tham vọng mà Jensen Huang phơi bày — thứ ông muốn tái phát minh chính là 'máy tính cá nhân'.

01 Từ 'phụ kiện' đến 'bộ não'

Trong một thời gian dài, 'bộ não' của một chiếc PC là CPU của Intel hoặc AMD. NVIDIA là khối cơ bắp — bạn thêm nó vào bo mạch chủ để chơi game hoặc render. Nó mạnh, nhưng luôn là thứ được cắm vào.

NVIDIA đã lên kế hoạch cho một dòng sản phẩm hoàn chỉnh cho kỷ nguyên AI PC
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

RTX Spark khác biệt. Đây là một SoC hoàn chỉnh, với CPU, GPU và bộ nhớ được hàn liền lại với nhau, và một chiếc laptop Windows sẽ được xây dựng xoay quanh nó.

Lần này, điều NVIDIA muốn làm không phải là một cơ bắp mạnh mẽ hơn, mà là bộ não của toàn bộ chiếc máy tính.

Nó không có giấy phép x86, con đường đó vốn dĩ không khả thi, vì vậy NVIDIA đã vòng sang Arm – một CPU Grace 20 nhân được phát triển chung với MediaTek, kết hợp với GPU Blackwell của riêng họ. Đây là lần đầu tiên họ để một chiếc laptop Windows chủ đạo mang tên tuổi của mình ở vị trí trung tâm nhất, thay vì chỉ là một nhãn dán card đồ họa rời ở góc máy.

Thông số kỹ thuật chip do NVIDIA và Microsoft cùng định nghĩa
Nguồn ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Tầm quan trọng của việc này nằm ở chỗ, thị trường laptop có doanh số khoảng 150 triệu chiếc mỗi năm. Một công ty đang đứng đầu thị trường vốn hóa toàn cầu nhờ GPU trung tâm dữ liệu, lại đích thân bước vào đây, chắc chắn không phải là một dự án phụ thử nghiệm. Thứ họ muốn chính là bộ não đó.

Còn tại sao lại là bây giờ – nhu cầu về sức mạnh tính toán và bộ nhớ cho AI cục bộ đã tăng vọt, và Microsoft đã mở cửa hệ sinh thái Copilot+ của Windows on Arm cho những người chơi mới như NVIDIA và MediaTek. Cửa đã mở, NVIDIA bước vào.

02 Nhồi một petaflop vào laptop

Thông số kỹ thuật của RTX Spark rất ấn tượng – CPU Grace 20 nhân, GPU Blackwell với 6144 nhân CUDA (hiệu năng xấp xỉ desktop RTX 5070 cấp laptop), bộ nhớ thống nhất tối đa 128GB, 70 tỷ bóng bán dẫn, tiến trình 3nm của TSMC – nhưng nhìn riêng lẻ những con số này thì không có nhiều ý nghĩa.

Điều thực sự khiến tôi ngồi thẳng dậy trong buổi phát trực tiếp, là hai từ xuất hiện cùng lúc trên một chiếc "laptop".

Hiệu năng AI một petaflop (tương đương 1000 TFLOPS) và bộ nhớ thống nhất 128GB – hai thứ này trước đây không thuộc về laptop, chúng thuộc về workstation, thậm chí là phòng máy chủ.

Hiện tại, một nửa ngành công nghiệp PC đã gia nhập đội hình RTX
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Cách sử dụng chính thức của NVIDIA rất trực tiếp: chỉnh sửa video 12K cục bộ, kết xuất cảnh 3D lớn, chạy AI agent quy mô lớn cục bộ. Nói cách khác, những công việc trước đây phải giao cho đám mây, hoặc phải mang theo một chiếc laptop chơi game vừa nóng vừa nặng, giờ đây về mặt lý thuyết có thể nhồi nhét vào một cỗ máy có thể mang đi.

Và điều quan trọng nhất, khó bị đối thủ sao chép nhất ở đây, chính là CUDA.

Những ai làm phát triển AI đều hiểu tầm quan trọng của nó. Trong những năm qua, hầu hết các framework huấn luyện và suy luận đều được viết trước cho CUDA, rồi mới tính đến các nền tảng khác. Một người muốn chạy mô hình cục bộ một cách nghiêm túc, trước đây chỉ có vài lựa chọn: mang theo một chiếc laptop chơi game quạt quay vù vù, mua một chiếc Mac dựa vào bộ nhớ thống nhất lớn để chịu đựng, hoặc ngoan ngoãn thuê GPU đám mây. Mỗi con đường đều có điểm bất tiện riêng.

Hệ sinh thái nhà phát triển của CUDA có giá trị không thể nghi ngờ
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

RTX Spark làm được điều là nhồi nhét CUDA và bộ nhớ thống nhất cấp 128GB vào một cỗ máy mỏng nhẹ. Đối với những người cần chạy mô hình lớn cục bộ, lần đầu tiên trên bàn làm việc có một lựa chọn tử tế khác ngoài Mac – và về cả bộ nhớ lẫn hệ sinh thái CUDA, nó thậm chí còn hợp khẩu vị hơn.

Tôi phải thành thật nói rằng, thứ này không dành cho tất cả mọi người. Một người chỉ dùng máy tính để lướt web, viết tài liệu, họp hành, hầu như sẽ không cảm nhận được một petaflop và 128GB có ý nghĩa gì – giống như hầu hết mọi người không cần một workstation có thể kết xuất phim vậy.

Nhưng đối với nhà phát triển, đối với người sáng tạo nội dung, đối với nhóm người đã coi mô hình lớn cục bộ như công cụ sản xuất, đây là miếng silicon hợp lý nhất trong hai năm qua.

Cấu hình hiệu năng mạnh mẽ cũng quyết định rằng hiện tại nó phù hợp hơn với nhà phát triển, chứ không phải game thủ thông thường
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Giá của NVIDIA hiện vẫn chưa được tiết lộ. Các nhà sản xuất đã công bố sẽ trang bị RTX Spark cho laptop cũng chưa đưa ra thông tin. Nhưng theo thói quen trước đây của hãng, khả năng cao là sẽ đắt.

03 NVIDIA muốn bán không chỉ là một con chip

Nếu bạn nghĩ buổi ra mắt này chỉ là "NVIDIA tung ra một con chip laptop", thì bạn đã đánh giá thấp tham vọng của họ rồi.

RTX Spark chỉ là điểm khởi đầu. Trong cùng một bài keynote, NVIDIA còn trình làng Claw – một hộp AI agent gia đình, có thể chạy agent của bạn 24/7, kết nối với các thiết bị trong nhà, trở thành một trợ lý cá nhân luôn trực tuyến.

Và còn có DGX Station dành riêng cho Windows: 768GB bộ nhớ, 20 petaflops, một siêu máy tính dành cho nhà phát triển đặt trên bàn, có thể chạy các mô hình hàng nghìn tỷ tham số. Cùng với đó là mô hình Nemotron sẽ liên tục phát triển.

Sản phẩm hướng đến hệ sinh thái Claw gia đình
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Câu nói đầu tiên của Jensen Huang "ý tưởng tốt hơn điện thoại thông minh", khi áp dụng vào sản phẩm, chính là bộ công cụ này. Trong tương lai mà ông vẽ ra, PC không chỉ là một chiếc máy tính, mà sẽ trở thành một thiết bị AI không thể thiếu, luôn trực tuyến trong gia đình, giống như máy rửa bát hay rạp hát gia đình, chạy đủ loại agent và trợ lý cá nhân cho bạn.

Những gì NVIDIA vẽ ra không phải là một chiếc máy tính nhanh hơn, mà là một "AI luôn trực tuyến trong gia đình".

Đường đi này còn rất dài. Từ Blackwell hiện tại, đến Rubin tiếp theo, rồi Feynman – NVIDIA đã trải dài lộ trình cho desktop, laptop và workstation đến tận năm 2030. Đây không phải là một cuộc chơi chốt lời, mà là một dòng sản phẩm sẽ kéo dài nhiều năm.

Không chỉ laptop, mà còn có dòng sản phẩm đầy đủ từ máy chủ đến máy tính để bàn
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Nhìn lại danh sách tám nhà sản xuất đứng chung sân khấu ở đầu bài, ý nghĩa đã rõ ràng.

Khi Acer đến Microsoft đều sẵn sàng đặt cược vào các mẫu flagship của mình, điều đó cho thấy toàn ngành đánh giá: máy tính cá nhân cục bộ, luôn trực tuyến, do agent điều khiển chính là hướng đi tiếp theo của PC. NVIDIA không chỉ phát hành một con chip, mà cùng với Microsoft và toàn bộ mặt trận OEM, họ đã tuyên bố một hướng đi, và đặt cược vào silicon, mô hình và thiết bị.

04 Tiếp theo, cần xem xét phần mềm

Phần thú vị nhất – phần cứng – đã được đặt lên bàn. Chip đủ mạnh, tầm nhìn đủ lớn, và ngành công nghiệp đã cùng nhau đứng về một phía.

Phần còn lại là thứ luôn chậm hơn việc chế tạo chip.

Đó là làm sao để phần mềm và quy trình làm việc hàng ngày thực sự tận dụng được khối silicon này.

Một chiếc laptop có thể chạy mô hình lớn cần có thứ đáng để chạy cục bộ; một "AI trong nhà" cần ai đó kết nối các tác vụ hàng ngày cho nó. Đây không phải thứ mà NVIDIA có thể giao hàng chỉ trong một buổi ra mắt – nó cần thời gian, cần Microsoft, và cần vô số nhà phát triển theo kịp.

Những điều cần theo dõi trong ngắn hạn cũng rất cụ thể: RTX Spark sẽ ra mắt vào mùa thu, giá chưa được công bố, các mẫu máy hoàn chỉnh sẽ lần lượt xuất hiện từ các hãng, và tiến độ hỗ trợ ứng dụng trên Windows cũng cần được xem xét. Những yếu tố này sẽ quyết định liệu nó là công cụ lợi hại trong tay số ít, hay là chiếc máy tính tiếp theo của đa số.

Thực ra, RTX Spark và Claw chỉ là một lát cắt của buổi ra mắt này.

Cùng ngày, NVIDIA cũng đẩy tham vọng về AI Agent lên hai bước:

Một là chính thức sản xuất hàng loạt Vera – một CPU được thiết kế riêng cho AI Agent, với tốc độ nhanh hơn 1,8 lần so với x86 theo công bố chính thức. OpenAI, Anthropic, ByteDance và Sàn giao dịch chứng khoán New York đều đã có tên trong danh sách khách hàng của nó;

Hai là công bố mã nguồn mở Nemotron 3 Ultra với 550 tỷ tham số, được thiết kế đặc biệt cho các Agent cần chạy tự động trong thời gian dài. Hiện nó đã chạy trong hệ thống của CrowdStrike và Palantir.

RTX Spark trên bàn làm việc của bạn, Claw trong phòng khách, Vera và Nemotron trong phòng máy – đặt những thứ này cạnh nhau, bạn sẽ hiểu rằng NVIDIA chưa bao giờ chỉ muốn một con chip, mà là cả một stack trải dài từ thiết bị đầu cuối đến đám mây, được thiết kế riêng cho các Agent.

Thông số kỹ thuật sản phẩm NVIDIA Vera
Nguồn hình ảnh: Phát trực tiếp GTC của NVIDIA

Nhưng trong toàn bộ stack này, thứ thực sự vượt qua một ranh giới, chính là chiếc laptop đó.

Trong ba thập kỷ qua, lần đầu tiên NVIDIA không còn là một tấm card phải cắm vào máy tính, mà chính là máy tính. Liệu nó có thực sự "phát minh lại" chiếc máy tính cá nhân hay không, mùa thu sẽ đưa ra câu trả lời đầu tiên.

Liên kết gốc

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