NVIDIA và những công bố tại CES 2026

Jensen Huang, CEO của Nvidia, sẽ có bài phát biểu quan trọng của công ty tại CES 2026 hôm nay ở Las Vegas, Nevada. Bài phát biểu bắt đầu lúc 1 giờ chiều theo giờ Thái Bình Dương (PT), và chúng tôi sẽ tường thuật trực tiếp với những thông tin cập nhật mới nhất.

Để làm rõ hơn, Nvidia đã có một năm 2025 kỷ lục, dựa trên nhu cầu từ mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu, nơi hãng đã tạo ra doanh thu khổng lồ 51,25 tỷ đô la trong quý 3 năm tài chính 2026, tăng 66% so với cùng kỳ năm trước. Đối với những người đang tìm kiếm các sản phẩm dành cho người tiêu dùng, chẳng hạn như dòng card đồ họa GeForce, đừng kỳ vọng quá nhiều, vì công ty đã thông báo rằng chúng ta sẽ không thấy GPU GeForce mới nào trong bản cập nhật cộng đồng GeForce On sắp tới, dự kiến bắt đầu lúc 9 giờ tối theo giờ PT.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 3:31 sáng

Đây là thế giới của Jensen, và chúng ta chỉ là những người sống trong đó.

Năm 2025 là một trong những năm thành công nhất của Nvidia. Hãng đã ra mắt dòng card đồ họa RTX 50 và lợi nhuận từ trung tâm dữ liệu tăng vọt. Tuy nhiên, năm 2026 lại vẽ nên một bức tranh hoàn toàn khác. Với sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI và các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn đang đầu tư mạnh vào các trung tâm dữ liệu mới, cả ngành đang hồi hộp chờ đợi xem Huang sẽ vạch ra lộ trình nào cho năm 2026 và những năm tiếp theo. Chắc chắn, toàn bộ ngành công nghiệp sẽ cảm nhận được những ảnh hưởng từ điều này.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 3:37 sáng

Màn trình diễn tiền sự kiện của Nvidia mở màn cho các hoạt động tại CES.

(Nguồn ảnh: Future)

Mặc dù Jensen Huang chưa lên sân khấu, Nvidia đã tổ chức một buổi trình diễn “mở màn”, giới thiệu nhiều ứng dụng sử dụng công nghệ của Nvidia, kèm theo một cuộc phỏng vấn trước đó. Mặc dù đây là một màn khởi động khá hay, nhưng đừng kỳ vọng điều gì quá ấn tượng khi mọi thứ vẫn đang diễn ra.

Ông Huang dự kiến sẽ lên sân khấu lúc 1 giờ chiều theo giờ Thái Bình Dương, vì vậy chúng ta sẽ không phải chờ đợi quá lâu trước khi đến phần chính của bài phát biểu hôm nay.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 3:57 sáng

Chương trình mở màn đã kết thúc: Chỉ còn 3 phút nữa là bài phát biểu chính bắt đầu.

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Phần mở màn đã kết thúc, và Huang dự kiến sẽ lên sân khấu trong ba phút nữa để bắt đầu chương trình chính thức. Một màn hình độ phân giải cao đang được đưa lên sân khấu, kèm theo một vài bản nhạc có phần kịch tính, và chúng ta sẽ được nghe thêm nhiều âm thanh nữa trong thời gian ngắn tới. Mặc dù điều này khá thú vị, nhưng liệu có khả năng bản nhạc này được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo hay không?

Có lẽ mọi người đang kỳ vọng Huang sẽ xuất hiện với một vật thể nào đó. Chúng ta đã từng thấy anh ấy xuất hiện với robot và thậm chí cả một chiếc khiên làm bằng chip; chắc chắn công ty có đủ tiền để mua nhiều thứ hơn là chỉ một chiếc áo khoác da mới.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:10 sáng

Nvidia đã đến muộn trong chính bữa tiệc của mình.

Mặc dù màn giới thiệu trước sự kiện khá ấn tượng, Nvidia vẫn chưa chính thức bắt đầu bài phát biểu quan trọng của mình, muộn hơn khoảng mười phút so với dự kiến. Có lẽ với nguồn lực khổng lồ mà Nvidia sở hữu, họ sẽ làm đúng giờ. Có lẽ một mô hình AI nào đó đang lập lịch đã vô tình gây ra sự cố?

Dù sao đi nữa, cả ngành đang hồi hộp chờ đợi mọi thứ khởi sắc, và chúng tôi sẽ có mặt tại đây để cập nhật những diễn biến mới nhất ngay khi chúng xảy ra.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:19 sáng

Jensen Huang bước lên sân khấu

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Muộn hơn một chút so với dự kiến, chương trình đã chính thức bắt đầu, với CEO của Nvidia, Jensen Huang, lên sân khấu để trình bày những gì Nvidia có thể mang lại cho năm 2026 và những năm tiếp theo. Dự kiến Nvidia sẽ tập trung vào các chủ đề như trí tuệ nhân tạo (AI), trung tâm dữ liệu và robot. Mặc dù có thể không thú vị bằng việc ra mắt một card đồ họa tiêu dùng mới, nhưng bất cứ điều gì được công bố trong bài phát biểu quan trọng này đều có khả năng định hình xu hướng cho toàn ngành trong suốt cả năm.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:24 sáng

Kiến tạo một thế giới mới với trí tuệ nhân tạo

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Theo lời Jensen Huang, 100 nghìn tỷ đô la đầu tư công nghiệp đang đổ vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Vị CEO này cho biết ngân sách nghiên cứu và phát triển đang được đổ vào mạnh mẽ, có lẽ để xoa dịu những cáo buộc về vòng xoáy tài trợ trong ngành công nghiệp AI. CEO hiện đang chuyển hướng cuộc trò chuyện sang bài học lịch sử về các mô hình AI, nhấn mạnh rằng các mô hình tác nhân như Cursor sẽ là trọng tâm cho năm 2026 và những năm tiếp theo.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:30 sáng

Nvidia tập trung vào các mô hình tiên tiến trên nhiều lĩnh vực.

Huang nhắc lại rằng đây không phải là dịch vụ phân phối đám mây, vì khi DGX Cloud chuyển sang giai đoạn nghiên cứu và phát triển, họ hiện đang tập trung vào phát triển các mô hình tiên tiến như Earth 2, Cosmos, một mô hình nền tảng thế giới, GR00T dành cho robot và chuyển động, và nhiều hơn nữa.

Huang tuyên bố rằng ông công khai mã nguồn của các mô hình này, cũng như các bộ dữ liệu đằng sau chúng, để các nhà phát triển hiểu được cách thức hoạt động, với mục đích để mọi công ty đều tham gia vào sự phát triển AI sắp tới. Và rồi, đèn tắt, và Jensen pha trò.

— Jeffrey Kampman

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:36 sáng

Trí tuệ nhân tạo (AI) dẫn đầu bảng xếp hạng trên toàn ngành.

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Các mô hình của Nvidia đang dẫn đầu bảng xếp hạng, với hy vọng rằng chúng có thể giúp các nhà phát triển sử dụng và tạo ra các tác nhân AI để nghiên cứu, xây dựng mô hình và nhiều hơn nữa một cách dễ dàng. Với khả năng suy luận, các mô hình AI không còn phải hiểu mọi thứ trong một ngày nữa.

Jensen đã đề cập đến Perplecity như một ví dụ về cách nó tạo ra một chuỗi suy luận AI để tạo ra mô hình đa dạng, giúp hầu hết mọi thứ đều phù hợp với một nhiệm vụ nhất định, điều này đã thúc đẩy các công ty khởi nghiệp về AI — tất nhiên, tất cả là nhờ công nghệ của Nvidia.

— Jeffrey Kampman

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:41 sáng

Nvidia Brev: Tạo môi trường thử nghiệm khép kín cho tác nhân

(Nguồn ảnh: Nvidia)

Sử dụng một công cụ mới có tên Nvidia Brev, công ty đã trình diễn một môi trường có thể kết nối với DGX Spark bên trong một môi trường khép kín cho nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau, hoặc kết nối nó với các mô hình tiên tiến thông qua HuggingFace. Một vài ví dụ đã được đưa ra, bao gồm cả việc tích hợp nó với robot.

“Điều đó thật đáng kinh ngạc phải không?”, Jensen nhận xét, trước khi đề cập rằng chỉ vài năm trước, điều đó là không thể. Nhờ sử dụng nhiều ứng dụng khác nhau, được gọi là khung tác nhân (Agentic framework), Brev tạo ra kiến trúc của các ứng dụng trong một môi trường thử nghiệm khép kín.

— Sayem Ahmed

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:48 sáng

Trí tuệ nhân tạo vật lý toàn diện: Tính toán trở thành dữ liệu

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Jensen đang giải thích cách một số máy tính, được kết nối thông qua Nvidia Omniverse, có thể tạo ra một nền tảng AI toàn diện thông qua huấn luyện (GB300), mô phỏng (RTX Pro) và suy luận (có nhãn THOR). Bằng cách sử dụng nhiều mô hình được căn chỉnh theo ngôn ngữ, sức mạnh tính toán đã trở thành dữ liệu, Jensen nói.

Dữ liệu tổng hợp, dựa trên nền tảng vật lý, có thể được sử dụng trong mô hình của Cosmos Foundation để trở thành dữ liệu dựa trên vật lý, dễ hiểu nhằm huấn luyện một nền tảng AI mới. Điều này có thể giảm bớt yêu cầu về dữ liệu huấn luyện thực tế cho các nền tảng AI vật lý, giúp tích hợp các yếu tố như dự đoán quỹ đạo vào dữ liệu thực tế, có thể sử dụng được để huấn luyện.

— Jeff Kampman

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:54 sáng

Nvidia Alpamayo: Mô hình AI tư duy, lý luận cho xe cộ

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Được hỗ trợ bởi mô hình AI Cosmos, Nvidia đã tạo ra Alpamayo, một mô hình AI được sử dụng cho xe tự lái. Nó có thể suy luận mọi hành động: Từ những hành động sắp thực hiện, cách nó suy luận cho hành động đó, và sau đó phát triển quỹ đạo.

Huang khẳng định rằng mô hình này dựa trên một lượng lớn quá trình huấn luyện của con người và được bổ sung bởi dữ liệu tổng hợp của Cosmos. Bài thuyết trình chính hiện đã chuyển sang một ví dụ thực tế về cách mô hình hoạt động, với một chiếc xe (ở San Francisco) đang rẽ và đưa ra quyết định tức thời. Huang lưu ý rằng không thể có được mọi kịch bản có thể xảy ra, nhưng việc chia nhỏ các nhiệm vụ này có thể được mô hình AI hiểu nếu nó suy luận thấu đáo.

— Jeff Kampman

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:57 sáng

Thêm Alpamayo – sắp có mặt trên Mercedes Benz CLA

(Nguồn ảnh: Future)

“Chiếc xe của bạn không chỉ vận hành như bạn mong đợi, mà nó còn phân tích mọi tình huống và cho bạn biết nó sắp làm gì.”

Chiếc xe tự lái đầu tiên sử dụng công nghệ Alpamayo là Mercedes-Benz CLA 2025, dự kiến giao hàng đến Mỹ vào quý 1. Mẫu xe này đã được NCAP đánh giá là xe an toàn nhất thế giới.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 4:59 sáng

Nvidia bảo vệ chiếc xe của mình như thế nào?

Nvidia cho biết họ đã dành nhiều năm để xây dựng toàn bộ hệ thống xe tự lái (AV) có khả năng truy vết hoàn toàn, vận hành cả hai hệ thống cùng lúc như một biện pháp bảo vệ chống lại các tai nạn và tình huống không thể kiểm soát bằng luật pháp. Đây thực sự là một đòn giáng mạnh vào Tesla.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:01 sáng

“Hãy tận dụng Nvidia bất cứ khi nào có thể”

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)Jensen cho rằng trong 10 năm tới, tỷ lệ xe tự lái trên thế giới sẽ rất cao. Ông khẳng định tất cả chúng ta đều đồng ý rằng thị trường này đã thực sự đến rồi.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:03 sáng

ĐÃ ĐẾN LÚC CỦA ROBOT

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Khoảnh khắc mà tất cả các bạn chờ đợi đã đến, giờ robot của Jensen đã bắt đầu! Không chỉ để giải trí, Nvidia cho biết các nguyên tắc nền tảng của bộ công nghệ Alpamayo dành cho xe tự lái cũng sẽ được áp dụng cho các ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo khác, bao gồm cả robot. Đây quả là một thước phim tuyệt vời.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:04 sáng

“Không ai dễ thương bằng các bạn cả”

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Caterpillar và Uber Eats, cũng như Boston Dynamics, cùng tham gia với Jensen trên sân khấu để giới thiệu các loại robot khác nhau mà nền tảng trí tuệ nhân tạo của Nvidia đang được sử dụng để huấn luyện.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:06 sáng

Tăng tốc ngành

Jensen cho biết toàn bộ hệ thống Cadence sẽ được tăng tốc bởi Cuda-X, và các robot trong tương lai sẽ có chip được thiết kế bên trong các công cụ như Cadence và Synopsys.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:08 sáng

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

“Chúng tôi sẽ tích hợp Cuda-x một cách sâu rộng vào thế giới của Siemens.” Những con robot đang nhảy nhót trên sân khấu.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:10 sáng

Cung cấp năng lượng cho ngành công nghiệp

Nvidia cho rằng khi tình trạng thiếu hụt lao động toàn cầu ngày càng trầm trọng, chúng ta cần trí tuệ nhân tạo (AI) hơn bao giờ hết để thúc đẩy ngành công nghiệp. Siemens đang tích hợp Cuda-x, Omniverse và các mô hình AI vào toàn bộ danh mục sản phẩm của mình, bao gồm các công cụ và nền tảng EDA, CAE và mô hình kỹ thuật số song sinh, đưa AI vật lý vào toàn bộ vòng đời công nghiệp – từ thiết kế và sản xuất, mô phỏng đến vận hành.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:11 sáng

“Hãy cùng nói về Vera Rubin.”

Người kế nhiệm Blackwell bước lên sân khấu…

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:14 sáng

Nhu cầu về điện toán AI đang ở mức cực kỳ cao.

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Jensen cho biết nhu cầu về AI đang “tăng vọt”, với kích thước mô hình tăng gấp 10 lần số tham số mỗi năm, nhu cầu mở rộng thời gian thử nghiệm tăng gấp 5 lần mỗi năm và chi phí token giảm gấp 10 lần mỗi năm. Điều này cho thấy cuộc đua mà mọi người đang cố gắng để đạt đến cấp độ tiếp theo, nghĩa là đây là một vấn đề về điện toán.

“Chúng ta phải thúc đẩy sự phát triển của công nghệ điện toán mỗi năm.”

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:15 sáng

Vera Rubin đang trong giai đoạn sản xuất toàn diện.

“Tôi có thể khẳng định rằng Vera Rubin đang được sản xuất hàng loạt.” Nvidia cho biết sản phẩm này ra mắt đúng lúc cho kỷ nguyên tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:20 sáng

“Tăng gấp mười lần mỗi năm.”

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Bộ xử lý Vera CPU hiện lên đầy uy lực, với 88 lõi Olympus Custom và 227 tỷ bóng bán dẫn. Phía dưới bên phải, hai con robot buồn bã rời khỏi sân khấu, không còn là tâm điểm chú ý nữa.

Jensen cho biết Nvidia có một quy tắc: “Không có thế hệ chip mới nào được phép thay đổi quá một hoặc hai chip.” Tuy nhiên, “số lượng bóng bán dẫn mà chúng tôi có được năm này qua năm khác không thể nào theo kịp các mô hình, với số lượng chip được tạo ra mỗi năm gấp 5 lần, nó không thể theo kịp sự giảm giá thành của các chip này.” Nvidia không thể đáp ứng được nhu cầu của AI trừ khi họ đổi mới tất cả các chip, toàn bộ hệ thống, cùng một lúc.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:25 sáng

“Tôi nghĩ nó nặng khoảng vài trăm cân.”

Jensen đã nói đùa về trọng lượng của Vera Rubin, nhưng câu nói đó hoàn toàn thất bại. Quan trọng hơn, việc lắp ráp khung máy Rubin chỉ mất năm phút, giảm từ hai giờ trước đây. Và nó được làm mát bằng chất lỏng đến 80%.

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:30 sáng

Vera Rubin kiện Blackwell

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Đây là cách Vera Rubin so sánh với Blackwell. Jensen lại kể một câu chuyện cười liên quan đến nước: “Hôm nay nó nặng hai tấn rưỡi, vì chúng ta quên xả hết nước ra khỏi nó.” Câu chuyện này hay hơn nhiều so với lần trước.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:32 sáng

“Sức ảnh hưởng của Vera Rubin lớn gấp đôi so với Grace Blackwell.”

Mặc dù công suất tăng lên đáng kể, nhu cầu làm mát của Vera Rubin vẫn không thay đổi, không cần đến bộ làm mát bằng nước. “Về cơ bản, chúng tôi đang làm mát chiếc máy tính này bằng nước nóng.”

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:38 sáng

Bluefield 4

“Chúng tôi tạo ra Bluefield 4 để có thể có một bộ nhớ cache KV tốc độ cao ngay trong rack.” Jensen nói rằng mọi người đều đang gặp vấn đề về dung lượng lưu trữ, bị quá tải bởi lượng truy cập cache JV khổng lồ.

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:41 sáng

Một bước nhảy vọt khổng lồ

Nvidia cho rằng Vera Rubin là “một bước tiến khổng lồ hướng tới kỷ nguyên mới”.

Với bốn thiết bị Bluefield, 150TB bộ nhớ (có lẽ là NVME), mỗi GPU sẽ có thêm 16TB bộ nhớ ngữ cảnh. “Đây là chuyện điên rồ” – Jeffrey Kampman.

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Ngày 6 tháng 1 năm 2026, lúc 5:44 sáng

Vậy Vera Rubin có hiệu quả đến mức nào?

(Nguồn ảnh: Tom’s Hardware)

Như bạn thấy đấy, khá tốt. Theo Nvidia, hiệu suất của Vera Rubin vượt trội hơn hẳn so với Blackwell, sử dụng ít hơn 1/4 GPU trong thời gian huấn luyện thử nghiệm 100T token trong một tháng. Hiệu suất của nhà máy Rubin cao gấp khoảng 10 lần so với Blackwell, và chỉ với chi phí token bằng 1/10.

Nguồn Tom’s Hardware

____
Bài viết liên quan