Điểm đáng chú ý là ba công nghệ này đại diện cho ba lớp khác nhau của hệ sinh thái AI: thiết bị biên, trung tâm dữ liệu quy mô lớn và ứng dụng tự động hóa trong thế giới thực.

Jetson Thor: Sức mạnh AI cho robot và thiết bị thông minh

Jetson Thor là nền tảng AI tại biên thế hệ mới của NVIDIA, hướng tới robot, hệ thống công nghiệp và các thiết bị tự động.

Phiên bản Jetson AGX Thor Developer Kit được xây dựng trên kiến trúc GPU Blackwell, có:

• tối đa 2.070 FP4 TFLOPS năng lực tính toán AI
• 128 GB bộ nhớ
• hoạt động trong mức công suất khoảng 130 W

So với nền tảng Jetson AGX Orin trước đây, Jetson Thor mang lại:

• tăng tới 7,5 lần năng lực tính toán AI
• hiệu quả năng lượng cao hơn khoảng 3,5 lần

Nhờ bước nhảy này, robot có thể chạy trực tiếp các mô hình AI phức tạp ngay trên thiết bị thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào cloud.

Ví dụ, robot có thể xử lý đồng thời:

• dữ liệu từ camera, lidar và nhiều cảm biến
• mô hình thị giác-ngôn ngữ
• mô hình suy luận thời gian thực

Điều này mở ra lĩnh vực thường được gọi là “physical AI” — AI điều khiển máy móc trong thế giới vật lý như robot giao hàng, robot công nghiệp hoặc robot hình người.

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

Nếu Jetson Thor phục vụ AI tại biên, thì Vera Rubin NVL72 đại diện cho tầng hạ tầng AI quy mô lớn.

Hệ thống này không chỉ là một GPU 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 bộ tăng tốc thống nhất

Kiến trúc này được thiết kế cho các khối lượng công việc AI cực lớn như:

• huấn luyện mô hình nghìn tỷ tham số
• hậu huấn luyện (post‑training)
• suy luận quy mô lớn
• các bài toán suy luận với ngữ cảnh dài

Theo NVIDIA, so với nền tảng Blackwell trước đó, hệ thống có thể đạt:

• hiệu suất suy luận trên mỗi watt cao hơn tới 10 lần
• chi phí mỗi token thấp hơn tới 10 lần
• chỉ cần khoảng 1/4 số GPU để huấn luyện các mô hình lớn tương đương

Một phần quan trọng của bước tiến này đến từ thiết kế hệ thống tích hợp sâu. Vera Rubin NVL72 kết hợp nhiều chip chuyên dụng trong cùng kiến trúc:

• GPU Rubin
• CPU Vera
• NVLink 6
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Spectrum networking

Sự kết hợp này giúp toàn bộ rack hoạt động như một siêu máy tính AI duy nhất.

Ngoài hiệu năng, hệ thống còn được đánh giá cao về tính bền vững. Thiết kế khay mô‑đun và hệ thống làm mát bằng chất lỏng giúp cải thiện hiệu quả năng lượng và triển khai nhanh hơn trong trung tâm dữ liệu, góp phần giúp hệ thống nhận Sustainable Tech Special Award.

Xu hướng này phản ánh một thay đổi lớn trong ngành AI: cuộc đua không còn chỉ ở chip riêng lẻ, mà ở toàn bộ hệ thống rack hoặc “nhà máy AI”.

Alpamayo: AI suy luận cho xe tự lái

Công nghệ thứ ba được vinh danh là Alpamayo, một nền tảng phát triển mở cho xe tự lái.

Khác với nhiều hệ thống lái tự động truyền thống chủ yếu tập trung vào nhận diện vật thể, Alpamayo sử dụng mô hình Vision‑Language‑Action (VLA) có khả năng suy luận.

Điều này có nghĩa là hệ thống không chỉ “nhìn thấy” môi trường xung quanh mà còn phân tích tình huống và quyết định hành động.

Ví dụ, mô hình Alpamayo 1 có thể:

• nhận đầu vào là video từ xe
• tạo ra quỹ đạo lái xe (đánh lái, phanh, tăng tốc)
• đồng thời cung cấp chuỗi suy luận giải thích quyết định

Khả năng giải thích này rất quan trọng trong việc kiểm thử các tình huống hiếm gặp — một trong những thách thức lớn nhất của xe tự lái.

Về dữ liệu huấn luyện, Alpamayo sử dụng kết hợp nhiều nguồn:

• dữ liệu lái xe thực tế
• dữ liệu mô phỏng quy mô lớn
• các mẫu dữ liệu được chú thích chi tiết

Sự kết hợp giữa dữ liệu thật và dữ liệu tổng hợp giúp mô hình tiếp xúc với nhiều kịch bản giao thông hơn so với thử nghiệm ngoài đường.

Chiến lược AI “full‑stack” của NVIDIA

Ba công nghệ đoạt giải tại COMPUTEX 2026 cho thấy chiến lược AI rõ ràng của NVIDIA: xây dựng toàn bộ hệ sinh thái từ phần cứng tới ứng dụng.

• Jetson Thor đưa AI mạnh mẽ tới robot và thiết bị biên
• Vera Rubin NVL72 cung cấp hạ tầng khổng lồ cho huấn luyện và suy luận mô hình lớn
• Alpamayo áp dụng AI suy luận vào hệ thống lái xe tự động

Khi kết hợp lại, chúng tạo thành một chuỗi AI hoàn chỉnh:

huấn luyện mô hình trong các “AI factory” → triển khai trong trung tâm dữ liệu → vận hành trực tiếp trên robot, thiết bị và phương tiện tự hành.

Chính chiến lược toàn diện này là lý do NVIDIA trở thành một trong những công ty nổi bật nhất tại COMPUTEX 2026.

Điểm đáng chú ý là ba công nghệ này đại diện cho ba lớp khác nhau của hệ sinh thái AI: thiết bị biên, trung tâm dữ liệu quy mô lớn và ứng dụng tự động hóa trong thế giới thực.

Jetson Thor: Sức mạnh AI cho robot và thiết bị thông minh

Jetson Thor là nền tảng AI tại biên thế hệ mới của NVIDIA, hướng tới robot, hệ thống công nghiệp và các thiết bị tự động.

Phiên bản Jetson AGX Thor Developer Kit được xây dựng trên kiến trúc GPU Blackwell, có:

• tối đa 2.070 FP4 TFLOPS năng lực tính toán AI
• 128 GB bộ nhớ
• hoạt động trong mức công suất khoảng 130 W

So với nền tảng Jetson AGX Orin trước đây, Jetson Thor mang lại:

• tăng tới 7,5 lần năng lực tính toán AI
• hiệu quả năng lượng cao hơn khoảng 3,5 lần

Nhờ bước nhảy này, robot có thể chạy trực tiếp các mô hình AI phức tạp ngay trên thiết bị thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào cloud.

Ví dụ, robot có thể xử lý đồng thời:

• dữ liệu từ camera, lidar và nhiều cảm biến
• mô hình thị giác-ngôn ngữ
• mô hình suy luận thời gian thực

Điều này mở ra lĩnh vực thường được gọi là “physical AI” — AI điều khiển máy móc trong thế giới vật lý như robot giao hàng, robot công nghiệp hoặc robot hình người.

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

Nếu Jetson Thor phục vụ AI tại biên, thì Vera Rubin NVL72 đại diện cho tầng hạ tầng AI quy mô lớn.

Hệ thống này không chỉ là một GPU 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 bộ tăng tốc thống nhất

Kiến trúc này được thiết kế cho các khối lượng công việc AI cực lớn như:

• huấn luyện mô hình nghìn tỷ tham số
• hậu huấn luyện (post‑training)
• suy luận quy mô lớn
• các bài toán suy luận với ngữ cảnh dài

Theo NVIDIA, so với nền tảng Blackwell trước đó, hệ thống có thể đạt:

• hiệu suất suy luận trên mỗi watt cao hơn tới 10 lần
• chi phí mỗi token thấp hơn tới 10 lần
• chỉ cần khoảng 1/4 số GPU để huấn luyện các mô hình lớn tương đương

Một phần quan trọng của bước tiến này đến từ thiết kế hệ thống tích hợp sâu. Vera Rubin NVL72 kết hợp nhiều chip chuyên dụng trong cùng kiến trúc:

• GPU Rubin
• CPU Vera
• NVLink 6
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Spectrum networking

Sự kết hợp này giúp toàn bộ rack hoạt động như một siêu máy tính AI duy nhất.

Ngoài hiệu năng, hệ thống còn được đánh giá cao về tính bền vững. Thiết kế khay mô‑đun và hệ thống làm mát bằng chất lỏng giúp cải thiện hiệu quả năng lượng và triển khai nhanh hơn trong trung tâm dữ liệu, góp phần giúp hệ thống nhận Sustainable Tech Special Award.

Xu hướng này phản ánh một thay đổi lớn trong ngành AI: cuộc đua không còn chỉ ở chip riêng lẻ, mà ở toàn bộ hệ thống rack hoặc “nhà máy AI”.

Alpamayo: AI suy luận cho xe tự lái

Công nghệ thứ ba được vinh danh là Alpamayo, một nền tảng phát triển mở cho xe tự lái.

Khác với nhiều hệ thống lái tự động truyền thống chủ yếu tập trung vào nhận diện vật thể, Alpamayo sử dụng mô hình Vision‑Language‑Action (VLA) có khả năng suy luận.

Điều này có nghĩa là hệ thống không chỉ “nhìn thấy” môi trường xung quanh mà còn phân tích tình huống và quyết định hành động.

Ví dụ, mô hình Alpamayo 1 có thể:

• nhận đầu vào là video từ xe
• tạo ra quỹ đạo lái xe (đánh lái, phanh, tăng tốc)
• đồng thời cung cấp chuỗi suy luận giải thích quyết định

Khả năng giải thích này rất quan trọng trong việc kiểm thử các tình huống hiếm gặp — một trong những thách thức lớn nhất của xe tự lái.

Về dữ liệu huấn luyện, Alpamayo sử dụng kết hợp nhiều nguồn:

• dữ liệu lái xe thực tế
• dữ liệu mô phỏng quy mô lớn
• các mẫu dữ liệu được chú thích chi tiết

Sự kết hợp giữa dữ liệu thật và dữ liệu tổng hợp giúp mô hình tiếp xúc với nhiều kịch bản giao thông hơn so với thử nghiệm ngoài đường.

Chiến lược AI “full‑stack” của NVIDIA

Ba công nghệ đoạt giải tại COMPUTEX 2026 cho thấy chiến lược AI rõ ràng của NVIDIA: xây dựng toàn bộ hệ sinh thái từ phần cứng tới ứng dụng.

• Jetson Thor đưa AI mạnh mẽ tới robot và thiết bị biên
• Vera Rubin NVL72 cung cấp hạ tầng khổng lồ cho huấn luyện và suy luận mô hình lớn
• Alpamayo áp dụng AI suy luận vào hệ thống lái xe tự động

Khi kết hợp lại, chúng tạo thành một chuỗi AI hoàn chỉnh:

huấn luyện mô hình trong các “AI factory” → triển khai trong trung tâm dữ liệu → vận hành trực tiếp trên robot, thiết bị và phương tiện tự hành.

Chính chiến lược toàn diện này là lý do NVIDIA trở thành một trong những công ty nổi bật nhất tại COMPUTEX 2026.