Jensen Huang kỳ vọng chip Vera sẽ mở ra thị trường 200 tỷ USD mới cho Nvidia

Nvidia vừa công bố kết quả kinh doanh kỷ lục với doanh thu đạt 81,6 tỷ USD và dự báo sẽ sớm chạm mốc 91 tỷ USD trong quý tiếp theo. Dù vậy, thay vì chỉ tập trung vào sự thống trị của GPU, CEO Jensen Huang đang dồn sự chú ý của giới đầu tư vào một mục tiêu mới đầy tham vọng: con chip Vera CPU. Đây là quân bài chiến lược để Nvidia khai phá thị trường trị giá 200 tỷ USD mà hãng chưa từng trực tiếp tiếp cận trước đây. Jensen Huang, người vốn nổi tiếng với những dự báo táo bạo nhưng luôn đi kèm kết quả thực tế, khẳng định rằng Vera không chỉ là một bộ vi xử lý thông thường mà là nền tảng cho sự bùng nổ của AI tác nhân (agentic AI). Dù thị trường CPU từ lâu đã là sân chơi riêng của Intel, AMD hay các dòng chip tự thiết kế của Amazon, Nvidia vẫn tự tin khẳng định vị thế khác biệt. Chỉ riêng trong năm nay, Nvidia đã ghi nhận doanh thu 20 tỷ USD từ dòng chip Vera bán lẻ, minh chứng cho sức hút mãnh liệt của sản phẩm này ngay từ giai đoạn đầu triển khai.

Bước ngoặt từ xử lý đồ họa sang hạ tầng cho AI tác nhân

Sự khác biệt cốt lõi của Vera nằm ở cấu trúc được tối ưu hóa hoàn toàn cho việc xử lý token với tốc độ cao nhất có thể. Trong khi các kiến trúc CPU truyền thống tập trung vào khái niệm “nhân” (core) để chạy đa nhiệm nhiều ứng dụng, Vera lại được thiết kế riêng để phục vụ các tác nhân AI. Jensen Huang giải thích rằng, nếu GPU đảm nhận phần “tư duy” phức tạp của mô hình ngôn ngữ lớn, thì các tác nhân AI lại cần CPU để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và tương tác với các công cụ phần mềm. Việc ra mắt Vera giúp Nvidia giải tỏa nỗi lo ngại của giới tài chính về việc phụ thuộc quá mức vào GPU, đồng thời trực tiếp cạnh tranh trong mảng CPU vốn không phải là thế mạnh cốt lõi trước đây của hãng.

Bằng cách kết hợp Vera với các GPU thế hệ mới như Rubin, Nvidia đang tạo ra một hệ sinh thái khép kín, đáp ứng toàn bộ quy trình vận hành của AI từ khâu suy luận đến thực thi hành động. Sự chuyển dịch này cho thấy Nvidia không chỉ muốn bán linh kiện rời rạc, mà đang tái định nghĩa lại toàn bộ kiến trúc máy tính để thích ứng với nhu cầu của các hệ thống tự vận hành. Khi các doanh nghiệp bắt đầu chuyển sang mô hình AI có khả năng tự ra quyết định và thực hiện tác vụ, việc sở hữu một dòng CPU chuyên biệt như Vera sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh then chốt, giúp Nvidia củng cố vị thế trung tâm trong chuỗi cung ứng công nghệ toàn cầu.

Tầm nhìn về kỷ nguyên hàng tỷ tác nhân AI sử dụng công cụ

Jensen Huang dự báo một tương lai gần, nơi số lượng các tác nhân AI sẽ vượt xa dân số loài người, đạt tới con số hàng tỷ. Những tác nhân này không chỉ tồn tại dưới dạng phần mềm mà còn tham gia vào các hệ thống AI robot vật lý. Mỗi tác nhân sẽ cần những tài nguyên tính toán riêng để vận hành các công cụ hỗ trợ, tương tự như cách con người sử dụng máy tính cá nhân hiện nay. Đây chính là nguồn gốc của con số 200 tỷ USD doanh thu tiềm năng (TAM) mà Nvidia đang nhắm tới. Đây là một phân khúc thị trường hoàn toàn mới, nằm ngoài mảng trung tâm dữ liệu GPU truyền thống mà Nvidia đã chiếm lĩnh từ lâu.

Sự tin tưởng của thị trường vào tuyên bố này được củng cố bởi việc tất cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và các nhà sản xuất hệ thống đều đang hợp tác với Nvidia để triển khai Vera. Mặc dù các đối thủ như Amazon Web Services đang nỗ lực quảng bá các dòng chip CPU tự thân để giảm sự lệ thuộc, nhưng tốc độ tăng trưởng doanh thu thực tế của Vera đã chứng minh ưu thế công nghệ vượt trội. Nvidia đang đứng ở vị trí trung tâm của sự chuyển đổi khi các tập đoàn lớn bắt đầu xây dựng lại hạ tầng công nghệ để ưu tiên cho agentic AI và robot, biến những dự báo về doanh thu tỷ USD trở nên khả thi hơn bao giờ hết.

Khoản doanh thu 20 tỷ USD ban đầu từ Vera chỉ là bước đệm cho một chiến lược dài hơi hơn của Nvidia trong việc thâu tóm thị trường CPU chuyên dụng cho trí tuệ nhân tạo. Đối với các doanh nghiệp và nhà đầu tư, việc theo dõi sát sao lộ trình tích hợp giữa Vera và Rubin sẽ là chìa khóa để hiểu rõ cách thức hạ tầng công nghệ vận hành trong vài năm tới. Bạn nên bắt đầu đánh giá lại hệ thống phần cứng và chiến lược triển khai AI của mình để đảm bảo khả năng tương thích với các dòng chip tối ưu hóa cho tác nhân, nhằm tối ưu hóa hiệu suất và không bị tụt hậu trong làn sóng chuyển đổi hạ tầng tính toán toàn cầu.