Tham vọng của Nvidia vượt xa mảng GPU: Những bí mật nào ẩn sau đại chiến lược CPU của Jensen Huang?

TradingKey - NVIDIA ( NVDA ), một lần nữa làm cả Wall Street kinh ngạc với kết quả kinh doanh vượt xa kỳ vọng. Trong quý kết thúc vào tháng 1, đánh dấu sự khởi đầu của chu kỳ năm tài chính, doanh thu đạt 68,1 tỷ USD, tăng 73% so với cùng kỳ năm ngoái và vượt xa mức dự báo chung 66 tỷ USD của thị trường; trong đó, doanh thu từ Trung tâm Dữ liệu (Data Center) tăng 75% so với cùng kỳ và biên lợi nhuận gộp đạt mức đáng kinh ngạc 75%, chứng minh quyền năng định giá trong thị trường tính toán AI của hãng vẫn vững như bàn thạch.

Là "ông vua" thống trị mảng GPU khi nắm giữ khoảng 90% thị phần bộ xử lý AI toàn cầu, tham vọng của NVIDIA rõ ràng còn vươn xa hơn thế — công ty đang đẩy nhanh việc triển khai trong thị trường CPU dành cho AI và người tiêu dùng, nhằm tái lập thành công đã đạt được trong lĩnh vực GPU.

NVIDIA sớm định vị vị thế

Kể từ cuối năm 2025, thị trường CPU toàn cầu đã chứng kiến sự quan tâm tăng vọt. Intel ( INTC) và AMD ( AMD) đã ghi nhận tình trạng cháy hàng công suất CPU cho máy chủ, với thời gian giao hàng kéo dài tới sáu tháng, khi sự mất cân bằng cung - cầu bắt đầu xuất hiện. Những người trong ngành tin rằng đây là dấu mốc cho sự trở lại của giá trị CPU trong kỷ nguyên AI.

Trước đây, trong lĩnh vực tính toán AI, GPU nắm giữ ưu thế tuyệt đối nhờ khả năng xử lý song song, trong khi CPU chỉ đảm nhận các tác vụ đa dụng cơ bản. Tuy nhiên, với sự bùng nổ của AI tạo sinh và các mô hình đa phương thức, tính toán AI đang chuyển dịch từ "lấy huấn luyện làm trung tâm" sang "coi trọng cả huấn luyện và suy luận". Đặc biệt, khi bước vào kỷ nguyên của các đại lý AI (AI agents), sự phụ thuộc vào CPU để lập lịch tác vụ và gọi công cụ đã tăng lên đáng kể.

Trong giai đoạn tiền huấn luyện các mô hình lớn, CPU chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu, phân mảnh và lập chỉ mục, hỗ trợ cho các hoạt động cốt lõi của GPU. Trong các kịch bản suy luận đa phương thức, CPU đảm nhiệm việc giải mã hình ảnh và video, giúp giảm bớt áp lực tính toán cho GPU.

Khi AI thâm nhập vào các thiết bị biên và thiết bị đầu cuối trong tương lai, một con chip đơn lẻ sẽ không thể đáp ứng mọi yêu cầu kịch bản. Các giải pháp dị thể toàn diện (full-stack heterogeneous solutions) điều phối cả GPU và CPU sẽ trở thành tiêu chuẩn.

Nhận thấy xu hướng này, NVIDIA đã tung ra các sản phẩm CPU trung tâm dữ liệu tự phát triển ngay từ năm 2023. Theo các báo cáo, CEO Jensen Huang của NVIDIA đã phát biểu trong một cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh rằng khi các công ty AI chuyển từ huấn luyện mô hình sang giai đoạn triển khai, NVIDIA sẽ tập trung trở lại vào CPU. Ông lưu ý rằng các CPU độc quyền của họ có khả năng cạnh tranh cao và có tiềm năng đưa NVIDIA trở thành nhà sản xuất CPU lớn trên toàn cầu trong tương lai.

Hiện tại, NVIDIA đã giới thiệu một số bộ xử lý dựa trên cấu trúc ARM trên thị trường AI, và sản phẩm N1X dành cho thị trường tiêu dùng của hãng sắp sửa được ra mắt.

Hệ sinh thái toàn diện là điểm tựa cho sự tự tin vào CPU của NVIDIA

Sự tự tin đằng sau các dòng CPU của NVIDIA bắt nguồn từ năng lực hệ sinh thái toàn diện (full-stack) vốn đã ăn sâu bám rễ. Trong kỷ nguyên suy luận AI, ưu thế xử lý logic phân nhánh của CPU càng được phóng đại. Mặc dù các giải pháp kết hợp "GPU NVIDIA + CPU AMD" từng xuất hiện trên thị trường, nhưng NVIDIA đã đạt được sự hiệp đồng sâu sắc giữa CPU và GPU thông qua công nghệ kết nối tốc độ cao NVLink độc quyền, mang lại mức tăng trưởng hiệu suất ở cấp độ hệ thống vượt xa lợi thế của một CPU độc lập.

Quan trọng hơn, NVIDIA sở hữu hệ sinh thái CUDA, nền tảng mà đại đa số các khung phát triển và mô hình AI trên thế giới đang xây dựng dựa vào. "Hiệu ứng khóa" (lock-in effect) của hệ sinh thái này khiến khách hàng khó chuyển sang các nền tảng khác. Hiện tại, doanh thu mảng mạng (networking) của NVIDIA chiếm khoảng 15% tổng doanh thu Trung tâm Dữ liệu, với tốc độ tăng trưởng 162% so với cùng kỳ năm ngoái, càng củng cố thêm khả năng cạnh tranh cho hệ thống tính toán toàn diện của hãng.

Meta ( META) và hợp đồng nhiều năm của NVIDIA vào tuần trước đánh dấu một cột mốc quan trọng cho quá trình thương mại hóa CPU của NVIDIA. Meta sẽ không chỉ mua hàng triệu GPU Blackwell và Rubin mà còn áp dụng CPU Grace của NVIDIA làm chip máy chủ độc lập. Đây là lần đầu tiên mẫu CPU này được triển khai trên quy mô lớn, đồng thời khẳng định sức mạnh kỹ thuật của NVIDIA trong lĩnh vực CPU.

Chiến lược dài hạn của NVIDIA

Nhiều người cho rằng thành công của NVIDIA là nhờ "bắt đúng sóng AI", nhưng trên thực tế, sự định vị của công ty đã bắt đầu từ hơn 20 năm trước.

Vào những năm 1990, NVIDIA đã thiết lập sự thống trị trên thị trường phần cứng chơi game PC với dòng GeForce, tích lũy công nghệ cốt lõi trong nghiên cứu và phát triển GPU. Việc ra mắt kiến trúc tính toán song song CUDA vào năm 2006 đã biến GPU từ một công cụ kết xuất đồ họa trò chơi thành một chip tính toán đa năng, đặt nền móng cho sự bùng nổ của kỷ nguyên AI.

Ngày nay, chiến lược của NVIDIA trong mảng CPU vẫn là sự tiếp nối của tầm nhìn dài hạn này. Tận dụng các lợi thế về kỹ thuật và hệ sinh thái tích lũy được từ mảng kinh doanh GPU, NVIDIA đang xây dựng một hệ thống tính toán toàn diện, nơi GPU và CPU phối hợp với nhau. Đây rất có thể sẽ trở thành rào cản cốt lõi giúp hãng duy trì vị thế dẫn đầu trong thập kỷ tới.