NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

marsbitXuất bản vào 2026-06-01Cập nhật gần nhất vào 2026-06-01

Tóm tắt

NVIDIA đã ra mắt nền tảng NVIDIA DSX tại hội nghị GTC Taipei ở Đài Bắc, Trung Quốc, mở rộng hoạt động kinh doanh sang lĩnh vực cơ sở hạ tầng nhà máy AI. Thay vì chỉ tập trung vào bán GPU, DSX hướng đến cung cấp giải pháp toàn diện từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến vận hành quản lý cho nhà máy AI. Khi quy mô mô hình AI ngày càng lớn, các thách thức của trung tâm dữ liệu không chỉ là hiệu suất chip mà còn liên quan đến nguồn điện, khả năng tản nhiệt, điều phối tài nguyên và hiệu quả vận hành tổng thể. NVIDIA cho rằng chỉ số cạnh tranh then chốt trong ngành AI sẽ dần chuyển từ hiệu suất chip đơn lẻ sang hiệu quả tổng thể của cơ sở hạ tầng. Nền tảng DSX tích hợp chip, hệ thống, phần mềm, kiến trúc tham chiếu và công nghệ đối tác của NVIDIA, bao phủ toàn bộ vòng đời xây dựng và vận hành nhà máy AI. Thông qua việc thống nhất các chồng công nghệ như tính toán, phần mềm và cơ sở vật chất, nền tảng giúp khách hàng nâng cao tốc độ triển khai, độ tin cậy, hiệu quả vận hành và giảm chi phí tạo Token trong quá trình suy luận AI. Hệ thống phần mềm chính bao gồm DSX MaxLPS và DSX OS. DSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất cấp máy để cải thiện sản lượng Token trên mỗi megawatt. DSX OS là nền tảng phần mềm mã nguồn mở cho vận hành nhà máy AI, hỗ trợ quản lý vòng đời, điều phối thông minh, tự động hóa tình trạng sức khỏe, vận hành đa tenant và dịch vụ nền tảng. DSX còn tích hợp nhiều khả năng hiện có như DSX Reference Design, DSX Sim, DSX Fl...

Biên soạn: Dữ liệu Jin10

NVIDIA (NVDA.O) đã công bố nền tảng NVIDIA DSX tại hội nghị NVIDIA GTC Taipei ở Đài Bắc, Trung Quốc, mở rộng hơn nữa bố cục kinh doanh sang lĩnh vực hạ tầng nhà máy AI.

Khác với trọng tâm bán GPU trước đây, DSX hướng tới việc cung cấp cho doanh nghiệp một giải pháp trọn gói cho nhà máy AI, từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến quản lý vận hành.

Khi quy mô mô hình AI ngày càng mở rộng, thách thức mà các trung tâm dữ liệu đối mặt không chỉ là hiệu năng chip, mà còn liên quan đến nguồn cung điện năng, khả năng tản nhiệt, điều phối tài nguyên và hiệu quả vận hành tổng thể. NVIDIA cho rằng, trong tương lai, chỉ số cạnh tranh then chốt của ngành AI sẽ dần chuyển từ hiệu năng đơn chip sang hiệu quả hạ tầng tổng thể, tức là cách sản xuất nhiều sức mạnh tính toán và dịch vụ thông minh hơn trong điều kiện nguồn lực, không gian và điện năng hạn chế.

Để làm điều này, nền tảng DSX tích hợp chip, hệ thống, phần mềm, kiến trúc tham chiếu và công nghệ của các đối tác của NVIDIA, bao phủ toàn bộ vòng đời xây dựng và vận hành nhà máy AI. Nền tảng giúp khách hàng tăng tốc độ triển khai, độ tin cậy và hiệu quả vận hành, đồng thời giảm chi phí phát sinh Token trong quá trình suy luận AI thông qua việc thống nhất các chồng công nghệ như tính toán, phần mềm và cơ sở vật chất.

Jensen Huang cho biết:

“Chúng tôi không chỉ giao chip—chúng tôi đang cung cấp cho mọi nhà xây dựng hạ tầng một phương pháp luận hoàn chỉnh để tạo ra nhà máy AI. Với nền tảng DSX, bạn có thể mô phỏng toàn bộ nhà máy mà không tốn một xu, xác minh hiệu suất trước khi lắp đặt giá đỡ đầu tiên và vận hành với độ tin cậy cần thiết cho AI cấp sản xuất.”

Hệ thống phần mềm được công bố lần này chủ yếu bao gồm DSX MaxLPS và DSX OS.

Trong đó, DSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất ở cấp độ giá đỡ để tăng sản lượng Token trên mỗi megawatt điện. NVIDIA cho biết, công nghệ này có thể triển khai thêm tối đa 40% GPU với ảnh hưởng cực nhỏ đến hiệu suất, từ đó giảm hơn nữa chi phí tính toán trong ngân sách điện cố định.

DSX OS là một nền tảng phần mềm nguồn mở hướng đến vận hành nhà máy AI, hỗ trợ các chức năng như quản lý vòng đời, lập lịch thông minh, tự động hóa tình trạng sức khỏe, vận hành đa tenant và dịch vụ nền tảng. NVIDIA cũng sẽ mở nguồn thư viện phần mềm mô-đun, API, thiết kế tham chiếu và nền tảng tính toán tăng tốc để xây dựng kiến trúc phần mềm thống nhất.

Ngoài phần mềm cốt lõi, DSX còn tích hợp nhiều khả năng hiện có. DSX Reference Design cung cấp kiến trúc tham chiếu bao phủ các hệ thống tính toán, mạng, lưu trữ, cấp điện và làm mát; DSX Sim hỗ trợ mô phỏng và tối ưu hóa song sinh kỹ thuật số cho toàn bộ quá trình từ lập kế hoạch đến vận hành; DSX Flex có thể điều chỉnh động khối lượng công việc theo biến động tải lưới điện và giá điện; DSX Exchange thực hiện hiệp đồng dữ liệu giữa các hệ thống tính toán, mạng, năng lượng và làm mát.

Về triển khai thương mại, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như CoreWeave, Crusoe, IREN và Lambda đã triển khai các thành phần cốt lõi của DSX để nâng cao tỷ lệ sử dụng GPU và rút ngắn thời gian đưa dịch vụ đám mây AI ra thị trường.

Hệ sinh thái phần cứng cũng đang được mở rộng đồng thời. Các nhà sản xuất như Dell Technologies (DELL.N), Hewlett Packard Enterprise (HPE.N), Lenovo Group (0992.HK), Super Micro Computer (SMCI.O), ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Pegatron và Quanta Cloud Technology đang phát triển các hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX, giúp khách hàng xây dựng nhà máy AI toàn ngăn xếp.

Đồng thời, DSX Flex đã thực hiện các dự án thử nghiệm thương mại với Emerald AI và Silicon Valley Power để xác minh khả năng điều chỉnh động mức tiêu thụ điện của nhà máy AI theo nhu cầu của lưới điện.

Ở cấp độ chiến lược, DSX đánh dấu việc NVIDIA tiếp tục chuyển đổi từ nhà cung cấp chip AI sang nhà cung cấp nền tảng hạ tầng AI. Bằng cách đưa chip, phần mềm, kiến trúc trung tâm dữ liệu, quản lý vận hành và điều phối năng lượng vào một hệ thống thống nhất, NVIDIA hy vọng thiết lập tiêu chuẩn ngành bao trùm toàn bộ vòng đời của nhà máy AI và củng cố hơn nữa vị thế dẫn đầu trên thị trường hạ tầng AI toàn cầu.

Câu hỏi Liên quan

QNền tảng NVIDIA DSX được giới thiệu nhằm mục đích chính là gì?

ANVIDIA DSX được giới thiệu để mở rộng danh mục kinh doanh của NVIDIA sang lĩnh vực cơ sở hạ tầng nhà máy AI, cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến quản lý vận hành, thay vì chỉ tập trung vào bán GPU.

QTheo bài viết, chỉ số cạnh tranh then chốt trong ngành AI sẽ chuyển dịch sang hướng nào?

AChỉ số cạnh tranh then chốt sẽ dần chuyển từ hiệu năng của từng con chip riêng lẻ sang hiệu suất tổng thể của cơ sở hạ tầng, cụ thể là khả năng sản xuất nhiều năng lực tính toán và dịch vụ thông minh hơn trong điều kiện nguồn điện, không gian và tài nguyên hạn chế.

QCông nghệ DSX MaxLPS hứa hẹn mang lại lợi ích gì cho khách hàng?

ADSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất ở cấp máy chủ, giúp tăng sản lượng Token trên mỗi megawatt điện. NVIDIA tuyên bố công nghệ này cho phép triển khai thêm tới 40% GPU với ảnh hưởng tối thiểu đến hiệu suất, từ đó giảm chi phí tính toán trong một ngân sách điện cố định.

QNhững hãng nào đang phát triển hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX?

ACác hãng bao gồm Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Lenovo, Supermicro (SMCI), ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Pegatron và Quanta Cloud Technology (QCT) đang phát triển các hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX để giúp khách hàng xây dựng nhà máy AI full-stack.

QViệc ra mắt DSX đánh dấu sự chuyển đổi chiến lược nào của NVIDIA?

ADSX đánh dấu việc NVIDIA tiếp tục chuyển đổi từ nhà cung cấp chip AI thành nhà cung cấp nền tảng cơ sở hạ tầng AI. Bằng cách tích hợp chip, phần mềm, kiến trúc trung tâm dữ liệu, quản lý vận hành và điều phối năng lượng vào một hệ thống thống nhất, NVIDIA muốn thiết lập tiêu chuẩn ngành bao phủ toàn bộ vòng đời của nhà máy AI.

Nội dung Liên quan

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

Vào nửa cuối năm 2026, Nvidia sẽ giao nền tảng AI mạnh nhất từ trước đến nay: Vera Rubin VR200 NVL72, với chi phí vật tư khoảng 7,8 triệu USD, trong đó bộ nhớ (HBM4 và LPDDR5X) chiếm tới 2 triệu USD. Bài viết phân tích cách DeepSeek, thông qua các công nghệ như nén bộ nhớ ngữ cảnh dài (MLA), mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) và tái sử dụng bộ nhớ cache, có thể tăng hiệu suất xử lý token lên gấp 4 lần trên cùng phần cứng, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào phần cứng đắt đỏ như GPU và HBM. Khi nhu cầu token AI của Trung Quốc dự kiến đạt hàng nghìn tỷ mỗi ngày, việc tăng hiệu quả này có khả năng tiết kiệm một lượng lớn đầu tư cơ sở hạ tầng. Ước tính, với mức tăng hiệu suất 4 lần, có thể tiết kiệm số tiền tương đương việc xây dựng ít đi hàng chục nghìn trung tâm điện toán AI, tổng giá trị lên tới khoảng 1 nghìn tỷ USD trong tương lai. Chiến lược của DeepSeek không phải là thay thế phần cứng tính toán mà là tối ưu hóa việc sử dụng nó, dịch chuyển giá trị sang các khâu như kiến trúc mô hình, hệ thống suy luận và quản lý bộ nhớ - những lĩnh vực mà chuỗi cung ứng trong nước có lợi thế hơn. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào các linh kiện công nghệ cao bị hạn chế và giúp phổ biến AI với chi phí thấp hơn cho các ngành công nghiệp Trung Quốc.

marsbit42 phút trước

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

marsbit42 phút trước

Variant: Bitcoin, Ethereum và ZCash Có Khả Năng Cao Trở Thành Kho Lưu Trữ Giá Trị Chính

Tác giả Alana Levin từ Variant đề xuất một khung phân tích mới cho các blockchain lớp 1 (L1), xem chúng chủ yếu như tài sản lưu trữ giá trị (SOV). Bài viết nêu ra sáu tiêu chí cốt lõi để đánh giá một SOV tốt: độ bền công nghệ, sự khan hiếm, khả năng chống kiểm duyệt, năng suất kinh tế, sức mạnh "memetic" (ý niệm xã hội), và tính thanh khoản. Theo khung này, ba tài sản L1 nổi bật có tiềm năng trở thành phương tiện lưu trữ giá trị chính: * **Bitcoin (BTC):** Thống trị về mặt "memetic" với biệt danh "vàng kỹ thuật số", thu hút niềm tin rộng rãi từ cá nhân đến các quốc gia. * **Ethereum (ETH):** Có lợi thế về độ bền công nghệ nhờ khả năng nâng cấp linh hoạt và lộ trình phát triển minh bạch, giúp nó thích ứng với các thách thức tương lai. * **ZCash (ZEC):** Vượt trội về khả năng chống kiểm duyệt và bảo mật thông qua tính năng giao dịch riêng tư (shielding), cung cấp khả năng bảo vệ tài sản lâu dài trước các rủi ro tịch thu hoặc giám sát. Tác giả nhấn mạnh rằng thị trường lưu trữ giá trị truyền thống (như vàng với vốn hóa 31 nghìn tỷ USD) là rất lớn. Các tài sản kỹ thuật số với những ưu điểm vượt trội về chủ quyền và tự chủ hiện chỉ chiếm một phần nhỏ trong thị trường này, mở ra một cơ hội tăng trưởng đáng kể. Nhiều phương tiện lưu trữ giá trị có thể cùng tồn tại và phát triển.

marsbit44 phút trước

Variant: Bitcoin, Ethereum và ZCash Có Khả Năng Cao Trở Thành Kho Lưu Trữ Giá Trị Chính

marsbit44 phút trước

Lật đổ lối tư duy chính thống trong việc xử lý ảo giác: Siêu nhận thức mới chính là giải pháp đột phá giúp mô hình lớn phá vỡ ảo giác

Bài viết "Lật đổ lối tư duy chính thống trong việc xử lý ảo giác: Siêu nhận thức là giải pháp mới để đại mô hình ngôn ngữ đột phá ảo giác" trình bày nghiên cứu của Google, đề xuất một hướng tiếp cận mới để giải quyết vấn đề AI tạo ra thông tin sai lệch (ảo giác). Thay vì tập trung vào việc khiến AI biết mọi thứ hoặc im lặng khi không chắc chắn (gây ra "thuế khả dụng" - utility tax), nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của **siêu nhận thức (metacognition)**. Cốt lõi là dạy AI nhận thức và **trung thực biểu đạt mức độ chắc chắn bên trong** của nó về từng câu trả lời (sự không chắc chắn trung thực - faithful uncertainty). Điều này có nghĩa là AI nên sử dụng ngôn ngữ thận trọng khi nội bộ không chắc chắn, và chỉ khẳng định chắc chắn khi nó thực sự tự tin. Cách tiếp cận này được cho là khả thi hơn việc loại bỏ mọi lỗi sai, vì nó chỉ yêu cầu sự căn chỉnh giữa trạng thái nội bộ và đầu ra ngôn ngữ, thay vì phải căn chỉnh hoàn hảo với thực tế bên ngoài. Bài viết cũng chỉ ra rằng trong kỷ nguyên AI Agent, siêu nhận thức là chìa khóa để ra quyết định thông minh về việc khi nào cần sử dụng công cụ bên ngoài (như tìm kiếm), tránh lạm dụng và tin tưởng mù quáng. Các thách thức chính bao gồm nghịch lý tự khởi động (bootstrap paradox), việc huấn luyện căn chỉnh (RLHF) có thể phá hỏng tín hiệu không chắc chắn nội bộ, và khó khăn trong việc đánh giá xem AI có thực sự sở hữu siêu nhận thức hay chỉ đang biểu diễn nó. Thông điệp cuối cùng: Thay vì theo đuổi một AI hoàn hảo không thể đạt được, hãy hướng tới một AI trung thực về những gì nó biết và không biết, từ đó xây dựng niềm tin thực sự với người dùng.

marsbit48 phút trước

Lật đổ lối tư duy chính thống trong việc xử lý ảo giác: Siêu nhận thức mới chính là giải pháp đột phá giúp mô hình lớn phá vỡ ảo giác

marsbit48 phút trước

Muốn phòng ngừa thì mua vàng-dầu, muốn bùng nổ thì mua AI, Bitcoin 'hết thời' bước vào thị trường gấu

Bitcoin gần đây liên tục giảm, có lúc xuống mức thấp nhất trong hai tháng, khoảng 66.123 USD. Nhiều lý do được đưa ra như dòng tiền ETF rút ra, căng thẳng địa chính trị, hay việc Strategy bán bớt cổ phần. Tuy nhiên, theo phân tích của Bloomberg, những điều này chỉ là bề nổi. Vấn đề cốt lõi sâu xa hơn: Bitcoin đang thua trong một cuộc cạnh tranh tài sản. Trước đây, khi lãi suất thấp, Bitcoin là lựa chọn cho nhà đầu tư bất mãn với lạm phát và các tài sản truyền thống. Hiện tại, thị trường đã thay đổi. Bitcoin bị mắc kẹt ở "vùng đất trung gian bất tiện", thua trên cả ba mặt trận: 1. **Phòng ngừa lạm phát:** Vàng và cổ phiếu năng lượng thắng thế vì có tài sản hữu hình và sức định giá rõ ràng. 2. **Tìm kiếm tăng trưởng:** Các công ty AI có doanh thu và lợi nhuận thực tế trở nên hấp dẫn hơn so với Bitcoin không tạo ra dòng tiền. 3. **Tiếp xúc với crypto:** Nhà đầu tư giờ có nhiều lựa chọn khác như sàn giao dịch, stablecoin, hạ tầng thanh toán - những tài sản gắn trực tiếp với tỷ lệ ứng dụng thực tế của ngành. Tóm lại, Bitcoin không còn là tài sản phòng ngừa tốt nhất, cũng không phải tài sản tăng trưởng tốt nhất, và cũng không còn là tài sản crypto duy nhất. Một minh chứng rõ ràng: cảnh báo gần đây về rủi ro lạm phát dai dẳng của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ trước đây có thể là tín hiệu mua Bitcoin, nhưng giờ thị trường không phản ứng theo cách đó. Nhà đầu tư chuyển sang các tài sái có liên kết trực tiếp với năng lượng và hàng hóa. Các sự kiện như ETF rút vốn hay Strategy bán bớt cổ phần chỉ là "triệu chứng" phản ánh một thực tế cơ bản: vốn hiện có nhiều điểm đến hơn, và nhà đầu tư đang đòi hỏi cao hơn ở Bitcoin. Họ muốn biết lợi nhuận cụ thể và lý do chọn Bitcoin thay vì các tài sản khác. Logic thị trường gấu mới cho Bitcoin không còn là "nó là bong bóng" mà là: **tính khan hiếm tự thân giờ đây là chưa đủ.**

华尔街日报52 phút trước

Muốn phòng ngừa thì mua vàng-dầu, muốn bùng nổ thì mua AI, Bitcoin 'hết thời' bước vào thị trường gấu

华尔街日报52 phút trước

Lỡ nhịp làn sóng tăng giá cổ phiếu AI, giờ phải làm sao?

Tác giả: Think AI, Aaron Làn sóng cổ phiếu AI đã tăng mạnh trong ba năm rưỡi mà chưa có dấu hiệu dừng lại. Nhiều nhà đầu tư đã bỏ lỡ cơ hội này, từ các cá nhân đến các tổ chức lớn. Dữ liệu cho thấy năm 2025, chỉ khoảng 18.9% nhà đầu tư nhỏ lẻ tại Trung Quốc có lãi, trong khi tỷ lệ thua lỗ lên tới 81.1%. Ngay cả các quỹ lớn như Bridgewater cũng giảm sở hữu đáng kể cổ phiếu công nghệ lớn như NVIDIA, Alphabet trước khi chúng tăng mạnh. Ngay cả Warren Buffett cũng phần nào bỏ lỡ đà tăng này. Bài viết chỉ ra rằng AI không phải là một khái niệm ngắn hạn, mà là một cuộc cách mạng cơ sở hạ tầng giống như điện hay internet. Do đó, vẫn còn nhiều cơ hội dọc theo toàn bộ chuỗi cung ứng AI, từ hạ tầng tính toán, nền tảng mô hình lớn đến các ứng dụng AI theo ngành. Các nhà lãnh đạo như Mã Hóa Đằng (Tencent) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tìm kiếm cơ hội phù hợp với lợi thế bản thân thay vì chạy theo xu hướng một cách mù quáng. Mã Vân (Alibaba) thì cho rằng thời đại AI mới chỉ bắt đầu và đây là cơ hội cấp độ cách mạng công nghiệp, vì vậy không bao giờ là quá muộn để tham gia. Thông điệp chính là: thay vì hoảng loạn vì bỏ lỡ làn sóng đầu tiên, các nhà đầu tư nên giữ tâm lý ổn định, chuẩn bị kỹ lưỡng và tìm kiếm cơ hội cấu trúc trong các làn sóng tiếp theo của cuộc cách mạng AI. Cơ hội cuối cùng sẽ thuộc về những người kiên định và có sự chuẩn bị.

marsbit1 giờ trước

Lỡ nhịp làn sóng tăng giá cổ phiếu AI, giờ phải làm sao?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片