Bên trong các công nghệ giúp NVIDIA giành 4 giải Best Choice tại COMPUTEX 2026

Phiên bản Jetson AGX Thor Developer Kit có thể đạt tới:

• 2.070 FP4 TFLOPS sức mạnh AI
• 128 GB bộ nhớ
• hoạt động trong mức điện năng khoảng 130W.

So với thế hệ trước Jetson AGX Orin, nền tảng này mang lại:

• tăng tới 7,5 lần sức mạnh AI
• hiệu quả năng lượng tốt hơn khoảng 3,5 lần.

Điều này cho phép robot và thiết bị thông minh chạy mô hình generative AI và mô hình suy luận trực tiếp trên thiết bị, thay vì phải gửi dữ liệu lên cloud để xử lý. Nhờ vậy, hệ thống có thể ra quyết định nhanh hơn và giảm độ trễ.

Ý nghĩa với ngành robot

Điểm mạnh của Jetson Thor không chỉ nằm ở hiệu năng mà ở sự cân bằng giữa compute, điện năng và độ trễ thấp. Các robot hiện đại cần xử lý đồng thời dữ liệu từ camera, lidar và nhiều cảm biến khác; nền tảng này cho phép thực hiện các tác vụ đó ngay tại thiết bị.

NVIDIA định vị Jetson Thor như nền tảng cho thế hệ "physical AI" — nơi robot có thể hiểu môi trường, suy luận và hành động trong thời gian thực.

Vera Rubin NVL72: Siêu máy tính AI dạng rack cho kỷ nguyên “AI factory”

Nếu Jetson Thor phục vụ AI ở thiết bị biên, thì Vera Rubin NVL72 đại diện cho phần còn lại của hệ sinh thái: hạ tầng AI quy mô cực lớn trong trung tâm dữ liệu.

Hệ thống này không phải một con chip đơn lẻ mà là siêu máy tính AI dạng rack tích hợp:

• 36 CPU NVIDIA Vera
• 72 GPU NVIDIA Rubin
• kết nối bằng NVLink thế hệ thứ 6 để hoạt động như một hệ thống AI thống nhất.

Thiết kế này cho phép các GPU trong rack hoạt động như một bộ gia tốc khổng lồ duy nhất, phục vụ việc:

• huấn luyện mô hình AI nghìn tỷ tham số
• hậu huấn luyện và tối ưu mô hình
• suy luận AI quy mô lớn
• xử lý ngữ cảnh cực dài.

Theo thông tin nền tảng từ NVIDIA, Vera Rubin NVL72 có thể:

• huấn luyện AI với chỉ một phần tư số GPU so với hệ thống Blackwell
• giảm chi phí suy luận xuống còn một phần mười trên mỗi token
• đạt tới 10× hiệu năng suy luận trên mỗi watt.

Từ cuộc đua chip sang cuộc đua hệ thống

Một điểm quan trọng của Vera Rubin là nó phản ánh sự thay đổi trong ngành AI: hiệu năng không còn chỉ phụ thuộc vào một con chip, mà phụ thuộc vào toàn bộ hệ thống — từ GPU, CPU, mạng kết nối, làm mát cho đến phần mềm.

NVIDIA xem loại hệ thống rack-scale này là nền tảng cho "AI factory", nơi các trung tâm dữ liệu sản xuất và vận hành mô hình AI ở quy mô công nghiệp.

Alpamayo: Cách tiếp cận mới cho xe tự lái

Nền tảng thứ ba được vinh danh tại COMPUTEX là Alpamayo, một nền tảng mở để phát triển xe tự hành.

Khác với nhiều hệ thống tự lái truyền thống vốn tập trung vào phát hiện vật thể và lập kế hoạch đường đi, Alpamayo sử dụng các mô hình visual‑language‑action (VLA) có khả năng suy luận.

Các mô hình này có thể:

• phân tích dữ liệu video và cảm biến từ môi trường
• tạo quỹ đạo lái xe (steering, braking, acceleration)
• đồng thời tạo chuỗi giải thích quyết định để kỹ sư hiểu vì sao hệ thống hành động như vậy.

Nhờ khả năng giải thích, Alpamayo giúp xử lý tốt hơn các tình huống hiếm gặp hoặc phức tạp trên đường, vốn là thách thức lớn của xe tự lái.

Ngoài ra, quá trình huấn luyện của Alpamayo kết hợp:

• dữ liệu lái xe thực tế
• dữ liệu mô phỏng và dữ liệu tổng hợp.

Cách tiếp cận này giúp mở rộng phạm vi tình huống mà hệ thống có thể học được — điều rất khó đạt được nếu chỉ dựa vào thử nghiệm trên đường thật.

Bức tranh tổng thể: chiến lược AI toàn chuỗi của NVIDIA

Ba công nghệ đoạt giải tại COMPUTEX 2026 cho thấy NVIDIA đang xây dựng một hệ sinh thái AI trải dài nhiều lớp:

• Jetson Thor: đưa AI mạnh mẽ xuống thiết bị biên và robot.
• Vera Rubin NVL72: cung cấp hạ tầng trung tâm dữ liệu để huấn luyện và vận hành các mô hình AI khổng lồ.
• Alpamayo: áp dụng AI suy luận vào hệ thống xe tự hành.

Kết hợp lại, chúng phản ánh xu hướng lớn của ngành: AI không còn chỉ nằm trong phòng thí nghiệm hay trung tâm dữ liệu, mà đang mở rộng ra robot, nhà máy, xe cộ và thế giới vật lý.