Kể từ khi làn sóng AI bùng nổ, bộ xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia gần như là tâm điểm lớn nhất của giới công nghệ về cơ sở hạ tầng AI.
Giá trị vốn hóa của Nvidia, chi phí vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, hay tốc độ huấn luyện của các công ty phát triển mô hình, tất cả cuối cùng đều được quy đổi về một bài toán duy nhất: Ai nắm trong tay nhiều GPU hơn, người đó tiến gần hơn đến tấm vé bước vào vòng đua AI tiếp theo.
Tuy nhiên, tại triển lãm Computex 2026, câu chuyện mới mà nhà sáng lập Nvidia Jensen Huang kể lại không còn chỉ xoay quanh GPU.
Sự trở lại của CPU
Nvidia tuyên bố sẽ gia nhập thị trường chip xử lý máy tính với RTX Spark. Dự kiến xuất hiện từ mùa thu năm nay, dòng chip mới sẽ cạnh tranh trực tiếp với Intel và AMD.
Tuy nhiên, thứ khiến giới công nghệ chú ý là Vera – dòng bộ xử lý trung tâm (CPU) trung tâm dữ liệu tự phát triển đầu tiên của Nvidia, đã chính thức được trình làng. Ông Huang thậm chí còn khẳng định đây sẽ là động lực tăng trưởng chính mới của hãng, nhắm thẳng vào một thị trường CPU quy mô 200 tỷ USD.
 |
| Vera – CPU tùy chỉnh đầu tiên của Nvidia được thiết kế chuyên biệt cho việc điều phối Agentic AI, gọi công cụ và quản lý ngữ cảnh dài. Ảnh: Nvidia. |
Sự kỳ vọng của CEO Nvidia không phải là không có cơ sở. Với sự bùng nổ từ tác nhân AI (AI agent) , việc sở hữu nhiều GPU là không còn đủ nữa.
GPU vẫn đảm nhiệm cốt lõi của quá trình suy luận mô hình, nhưng trước và sau mỗi lần suy luận, hệ thống đều cần CPU để xử lý việc điều phối, lập lịch, gọi công cụ và luân chuyển dữ liệu.
Đây cũng là lý do CPU đang vươn lên trở thành tâm điểm mới của cơ sở hạ tầng AI. Trong giai đoạn đầu bùng nổ AI tạo sinh, trọng tâm của ngành gần như dồn hết vào việc huấn luyện mô hình.
Huấn luyện đòi hỏi xử lý hàng loạt các phép tính ma trận song song khổng lồ – vốn là thế mạnh tuyệt đối của GPU. Khi đó, CPU chỉ đóng vai trò phụ trợ như khởi tạo hệ thống, vận chuyển dữ liệu và quản lý tác vụ.
Hệ quả là trong vài năm qua, việc tối ưu hoàn toàn GPU và tối thiểu CPU gần như đã trở thành sự đồng thuận chung của cả ngành công nghệ.
Tuy nhiên, khi AI chuyển dịch từ huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn sang suy luận quy mô lớn, và tiếp tục bước vào kỷ nguyên của Agent AI, tính chất của khối lượng công việc bắt đầu thay đổi.
Những Agent AI không phải là một hệ thống tuyến tính kiểu hỏi và đáp. Thay vào đó, các Agent sẽ chia nhỏ một tác vụ phức tạp thành nhiều bước, bao gồm gọi các công cụ bên ngoài, đọc ghi cơ sở dữ liệu, thực hiện tìm kiếm, chạy mã lập trình, xử lý xác thực quyền, quản lý bộ nhớ đệm ngữ cảnh.
Sau đó, hệ thống sẽ đánh giá xem kết quả hiện tại có hợp lệ hay không trước khi quyết định hành động tiếp theo. Một yêu cầu của người dùng có thể kích hoạt đồng thời hàng chục, thậm chí hàng trăm tác tử con làm việc song song.
 |
| Kiến trúc của CPU Vera. Ảnh: Nvidia. |
Việc điều phối, gọi công cụ, quản lý bộ nhớ cũng như sự phối hợp giữa các tác tử con này chủ yếu không được thực hiện trên GPU.
GPU vẫn có thể đảm nhiệm việc suy luận mô hình – bước gần nhất với tư duy "suy nghĩ". Nhưng giữa hai lần suy luận, CPU phải phân tích đầu ra của mô hình, quyết định xem nên gọi công cụ nào tiếp theo, quản lý kế hoạch thực thi, xử lý đọc ghi tệp, khởi tạo các yêu cầu mạng, và cuối cùng mới giao lại kết quả cho GPU.
Cơn sốt tiếp theo của toàn cầu
Trước đây, cấu hình máy chủ AI tiêu chuẩn thường là 1 CPU đi kèm với 8 GPU bản mới nhất. Tuy nhiên, khi khối lượng công việc AI chuyển từ huấn luyện sang suy luận và tiến tới Agent AI, tỷ lệ cấu hình CPU - GPU đang dịch chuyển từ 1:8 xuống 1:4, và trong tương lai có thể tiến tới 1:1 hoặc thậm chí cao hơn.
Đó cũng là lý do mà CEO AMD, bà Lisa Su đã nhiều lần nhấn mạnh rằng ngành công nghệ trước đây đã đánh giá quá thấp giá trị của CPU trong kỷ nguyên AI.
Theo góc nhìn của bà, chỉ tính riêng thị trường trung tâm dữ liệu, quy mô trong 3-4 năm tới có thể vượt mốc 1.000 tỷ USD. Thị trường khổng lồ này đòi hỏi sự tồn tại song song của nhiều công nghệ như CPU, GPU và ASIC.
Chỉ mới 6-12 tháng trước, thị trường hiếm khi nhắc đến CPU và cũng không ai nghĩ mặt hàng này sẽ khan hiếm. Thế nhưng, cùng với sự bùng nổ của nhu cầu suy luận, CPU đã chính thức quay trở lại vị trí trung tâm sân khấu.
CEO AMD dự báo, trong 5 năm tới, tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm của thị trường CPU trung tâm dữ liệu sẽ vượt mức 35%, bỏ xa mức tăng trưởng vốn chỉ dưới 10% của những năm trước.
Thay vì lao vào cuộc chiến giá cả với Intel hay AMD, toan tính thực sự của Nvidia là loại bỏ hoàn toàn lực cản từ các CPU ngoại lai, băng thông PCIe và mạng tốc độ thấp đang kìm hãm hiệu suất GPU.
 |
| CEO Nvidia cầm 2 chiếc laptop dùng chip RTX Spark tại Computex 2026, đánh dấu sự trở lại mảng chip máy tính. Ảnh: Nvidia. |
Gã khổng lồ card đồ họa muốn nội bộ hóa CPU, biến nó thành một mảnh ghép hoàn hảo trong nền tảng AI độc quyền của hãng để đảm bảo những chiếc GPU tốt nhất của mình không bị kéo lùi.
Theo sát định hướng này, Nvidia tung ra Vera – CPU tùy chỉnh đầu tiên được thiết kế chuyên biệt cho việc điều phối Agentic AI, gọi công cụ và quản lý ngữ cảnh dài.
Tuy nhiên, có một thực tế là người hưởng lợi từ làn sóng CPU này không ai khác chính là cựu vương Intel. Báo cáo tài chính cho thấy, doanh thu quý I/2026 của Intel đạt 13,6 tỷ USD, tăng 7% so với cùng kỳ, trong khi lợi nhuận ròng tăng vọt 156%.
CEO Intel Lip-Bu Tan cho biết, các dòng sản phẩm Xeon 6 (dựa trên tiến trình Intel 3) và Core thế hệ 3 (dựa trên tiến trình Intel 18A) đều đã bước vào giai đoạn tăng tốc sản xuất hàng loạt.
Tuy nhiên, ông cũng thừa nhận Intel hiện vẫn chưa thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu của thị trường và đà tăng trưởng này dự kiến sẽ còn kéo dài đến tận năm 2027.
NVIDIA từng được cứu bởi cộng đồng game thủ
Ngay cả khi giá cổ phiếu rơi xuống đáy, NVIDIA vẫn xuất xưởng những con chip silicon phức tạp nhất từng được chế tạo. Những con chip này kết hợp sự bùng nổ của internet băng thông rộng tại gia và sự phát triển của máy tính đa phương tiện gia đình đã mở ra điều mà một số nhà phê bình sau này gọi là Thời kỳ Hoàng kim của game PC.
Cuốn sách NVIDIA - Cỗ máy tư duy vĩ đại thuật lại câu chuyện đầy lôi cuốn của Jensen Huang và NVIDIA và cách ông dẫn dắt công ty trở thành một đế chế công nghệ.
