Câu chuyện mới nào nằm trong 'Nhà máy Agent' của Jensen Huang?

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

Tóm tắt

Trong bài phát biểu tại COMPUTEX 2026, CEO NVIDIA Jensen Huang công bố loạt sản phẩm và chiến lược mới tập trung vào thời đại AI Agent (trí tuệ nhân tạo tự chủ). Trọng tâm là nền tảng Vera Rubin, siêu máy tính AI cấp rack được thiết kế để xử lý khối lượng công việc của Agent, hiệu quả gấp 10 lần thế hệ trước. Bộ xử lý Vera CPU, được chế tạo riêng cho AI, tăng tốc đáng kể các tác vụ Agent. NVIDIA giới thiệu DGX Station for Windows, mang sức mạnh AI siêu máy tính đến máy trạm doanh nghiệp, và RTX Spark SoC cho máy tính xách tay AI PC. Về mô hình, Nemotron 3 Ultra (550 tỷ tham số) tối ưu cho Agent doanh nghiệp, trong khi Cosmos 3, mô hình thế giới vật lý đa phương thức, thúc đẩy robot và xe tự lái. Hợp tác với Unitree, NVIDIA ra mắt H2 Plus, mẫu robot hình người tham chiếu dựa trên nền tảng Isaac GR00T, nhằm đơn giản hóa phát triển. Bộ công cụ DSX giúp thiết kế, mô phỏng và vận hành "nhà máy AI", trong khi bản nâng cấp BlueField-4 STX tập trung vào bảo mật dữ liệu cho Agent. Đáng chú ý, quan hệ với TSMC chuyển từ đơn thuần là khách hàng sang hợp tác hai chiều, với NVIDIA cung cấp công nghệ AI để tối ưu hóa hoạt động nhà máy bán dẫn. Tóm lại, NVIDIA đang xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh từ chip, phần cứng, phần mềm đến nền tảng robot, nhằm chiếm lĩnh mọi tầng trong cơ sở hạ tầng thời đại Agent.

Tác giả gốc: Lý Hải Luân, Tô Dương

Biên tập gốc: Từ Thanh Dương

Nguồn gốc: Tencent Technology

Ngày 1 tháng 6 năm 2026, trong hội nghị NVIDIA GTC Taipei diễn ra trong khuôn khổ COMPUTEX 2026, nhà sáng lập kiêm CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã có bài phát biểu chính.

Chỉ mới ba tháng kể từ GTC lần trước.

Lúc đó, NVIDIA đã công bố "combo chip" Vera Rubin, bao gồm: CPU Vera, GPU Rubin, LPU Groq 3, ConnectX-9, DPU BlueField-4, switch Spectrum-6 - sáu con chip tạo thành một siêu máy tính AI cấp rack, đồng thời tuyên bố số lượng GPU cần thiết để huấn luyện mô hình MoE lớn giảm xuống còn một phần tư, thông lượng suy luận tăng gấp 10 lần mỗi watt, và chi phí mỗi token giảm xuống còn một phần mười.

Khác với việc trước đây nhấn mạnh các giải pháp cấp hệ thống như "combo chip" hay "combo sức mạnh tính toán", tại COMPUTEX ba tháng sau, Jensen Huang hướng sự chú ý vào mục tiêu mà những cơ sở hạ tầng này sẽ phục vụ - Agent.

Jensen Huang tiết lộ trong bài phát biểu: Nền tảng Vera Rubin chính thức đi vào sản xuất hàng loạt, CPU Vera bắt đầu giao hàng toàn cầu, DGX Station lần đầu tiên xuất hiện dưới dạng Windows trên bàn làm việc doanh nghiệp, Cosmos 3 tái cấu trúc khung nhận thức cho AI vật lý, DSX trở thành hệ điều hành vận hành cho nhà máy AI. NVIDIA cũng hợp tác với Unitree ra mắt H2 Plus - thiết kế tham chiếu robot hình người đầu tiên dựa trên nền tảng Isaac GR00T, mở rộng biên giới của Agent từ thế giới số sang hình thái vật lý.

NVIDIA đang tổ chức lại toàn bộ hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh từ chip, trung tâm dữ liệu, mô hình, phần mềm đến nền tảng robot xoay quanh hệ sinh thái Agent.

Jensen Huang nói: "Thời đại của Agent AI và trí tuệ nhân tạo thực dụng đã đến. Bây giờ token (còn gọi là 'từ nguyên') là đơn vị lợi nhuận, AI là 'máy tạo' GDP, số lượng kỹ sư phần mềm đang tăng lên. Mọi người nói AI làm giảm việc làm, điều đó hoàn toàn vô lý, thực tế có nhiều kỹ sư phần mềm hơn đang được tuyển dụng".

Cùng một nhà máy AI, xử lý gấp 10 lần tác vụ Agent

Nền tảng Vera Rubin đã đi vào sản xuất toàn diện.

Khác với việc trước đây chủ yếu hướng đến huấn luyện và suy luận mô hình lớn, Vera Rubin ngay từ khi thiết kế đã coi Agent là khối lượng công việc trọng tâm.

Jensen Huang cho biết trong bài phát biểu, một tác vụ Agent thường không chỉ là một lần suy luận mô hình, mà bao gồm nhiều khâu như suy luận, tìm kiếm, gọi công cụ, thực thi mã và xác minh kết quả, đằng sau có thể liên quan đến hàng nghìn bước. Trung tâm dữ liệu trong tương lai cần xử lý không chỉ là yêu cầu của một mô hình đơn lẻ, mà nhiều hơn là lượng lớn các tác vụ Agent chạy liên tục và hợp tác với nhau.

Nền tảng này được định nghĩa là một siêu máy tính AI cấp đơn vị tính toán khổng lồ, thống nhất, được xây dựng chuyên biệt để xử lý khối lượng công việc của các tác nhân thông minh từ suy luận, truy xuất đến sử dụng công cụ. Trong các trung tâm dữ liệu siêu lớn có quy mô tương tự, sử dụng nền tảng Vera Rubin mới để chạy các tác vụ của tác nhân AI tự chủ, hiệu quả xử lý cao gấp 10 lần so với nền tảng Grace Blackwell thế hệ trước.

Ngoài bản thân nền tảng tính toán, mạng lưới cũng trở thành trọng tâm nâng cấp của Vera Rubin.

class="ql-align-justify">Trước đây trong trung tâm dữ liệu, việc truyền dữ liệu giữa các GPU chủ yếu phụ thuộc vào kiến trúc mô-đun quang và switch truyền thống, nhưng khi quy mô cụm tiếp tục mở rộng, mức tiêu thụ điện năng, tản nhiệt và độ phức tạp triển khai sẽ tăng nhanh. Để giải quyết vấn đề này, NVIDIA đã giới thiệu hệ thống mạng Spectrum-X Ethernet Photonics trong nền tảng Vera Rubin.

Đây là lần đầu tiên NVIDIA đưa công nghệ quang học đóng gói chung (CPO) vào mạng trung tâm dữ liệu AI trên quy mô lớn.

Nói một cách đơn giản, giải pháp truyền thống cần cắm mô-đun quang bên ngoài switch, trong khi CPO tích hợp trực tiếp các thiết bị quang vào bên trong switch, từ đó giảm tiêu thụ năng lượng và tổn thất tín hiệu.

Ngoài ra, an ninh cũng là khả năng cốt lõi được nhấn mạnh trọng tâm trong nền tảng Vera Rubin lần này.

Vì vậy, NVIDIA đã mở rộng khả năng tính toán bảo mật (Confidential Computing) ra toàn bộ nền tảng Vera Rubin. Thông qua môi trường thực thi đáng tin cậy, xác minh cấp phần cứng và cơ chế mã hóa end-to-end, doanh nghiệp có thể đạt được mức độ bảo vệ an ninh cao hơn khi xử lý dữ liệu riêng tư, thông tin nhạy cảm ngành và các mô hình quan trọng.

Jensen Huang tiết lộ, Vera Rubin đã bước vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Là hệ thống cấp rack MGX thế hệ thứ ba, phía sau nó liên quan đến hơn 150 đối tác, hơn 350 nhà máy và hệ thống chuỗi cung ứng bao phủ hơn 30 quốc gia và khu vực. Theo kế hoạch công bố của NVIDIA, Vera Rubin sẽ chính thức xuất xưởng vào mùa thu năm nay.

Bộ xử lý "sinh ra dành cho Agent"

NVIDIA đã giới thiệu bộ xử lý mới Vera được thiết kế dành riêng cho kỷ nguyên tác nhân thông minh, và đã đi vào sản xuất toàn diện.

Jensen Huang chỉ ra rằng, sự tiến bộ của hệ thống bộ nhớ sẽ thúc đẩy việc đổi mới và hiện đại hóa hệ thống lưu trữ. Cho đến nay, tất cả CPU đều được tạo ra cho con người, còn Vera là CPU được thiết kế cho thời đại AI, dành cho tác nhân thông minh.

Là người kế nhiệm của Grace, Vera sử dụng kiến trúc lõi CPU "Olympus" do NVIDIA tự thiết kế, số lượng lõi tăng từ 72 lên 88, và nâng cao đáng kể khả năng xử lý bộ nhớ và dữ liệu. Theo giới thiệu của NVIDIA, trong các bài kiểm tra khối lượng công việc liên quan đến Agent, tốc độ thực thi tác vụ của Vera đạt gấp 1,8 lần so với CPU máy chủ x86 cùng thời kỳ.

So với việc chỉ đơn thuần nâng cao hiệu suất, thay đổi quan trọng hơn nằm ở mối quan hệ giữa Vera và GPU Rubin: Vera kết nối với GPU Rubin thông qua NVLink-C2C thế hệ thứ hai, băng thông liên kết đạt 1.8TB/s, chi phí truyền dữ liệu giữa CPU và GPU trong quá trình chạy Agent được giảm thiểu hơn nữa.

Jensen Huang cho biết, Vera Rubin sử dụng HBM (Bộ nhớ băng thông cao) của Micron, SK Hynix và Samsung, quy mô chuỗi cung ứng gấp "hai lần" so với Blackwell thế hệ trước. Tuy nhiên, triển khai một rack Blackwell lớn cần hai giờ, trong khi thời gian của Vera Rubin được nén xuống mức 5 phút.

Đưa nhà máy AI từ "xây dựng" sang "vận hành"

DSX mà NVIDIA lần này giới thiệu có thể hiểu là một bộ "công cụ xây dựng và vận hành nhà máy AI".

Trước đây khi xây dựng trung tâm dữ liệu AI, khách hàng cần xem xét riêng rẽ máy chủ, mạng, điện, làm mát, thiết kế phòng máy và hệ thống vận hành, nhiều khâu phụ thuộc vào sự phối hợp của các nhà cung cấp khác nhau. Điều DSX muốn làm là đặt các khâu vốn phân tán này vào cùng một khuôn khổ, để khách hàng từ thiết kế, mô phỏng, xây dựng đến vận hành đều có một giải pháp tiêu chuẩn để tham khảo và xác minh.

Jensen Huang phát biểu tại hiện trường sự kiện: NVIDIA không chỉ bán chip, mà còn cung cấp cho những người xây dựng cơ sở hạ tầng một bản thiết kế hoàn chỉnh cho nhà máy AI.

Khả năng bổ sung quan trọng nhất của DSX lần này chủ yếu có hai điểm.

Thứ nhất là DSX MaxLPS. Nó giải quyết vấn đề thực tế nhất của nhà máy AI: với ngân sách điện cố định, làm thế nào để đặt nhiều GPU hơn, chạy nhiều Token hơn.

Theo NVIDIA, MaxLPS kết hợp làm mát bằng chất lỏng và tối ưu hóa tiêu thụ điện trong rack, có thể cho phép nhà điều hành chạy nhiều hơn tối đa 40% GPU mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.

Thứ hai là DSX OS. Nó tương đương với phần mềm vận hành của nhà máy AI, chịu trách nhiệm quản lý vòng đời, lập lịch thông minh, giám sát tình trạng, khôi phục sự cố, quản lý nhiều người thuê, v.v... Nói một cách đơn giản, nếu nhà máy AI là một nhà máy phức tạp, thì DSX OS chịu trách nhiệm để nhà máy đó vận hành ổn định liên tục.

Trong ma trận sản phẩm của DSX, Reference Design cung cấp thiết kế tham chiếu cho nhà máy AI, cho khách hàng biết phòng máy, rack, mạng, hệ thống điện và làm mát nên được xây dựng như thế nào; DSX Sim chịu trách nhiệm mô phỏng, cho phép khách hàng xác minh tính khả thi của thiết kế trước khi xây dựng; DSX Flex kết nối nhà máy AI với lưới điện, cho phép trung tâm dữ liệu điều chỉnh tác vụ dựa trên tín hiệu giá điện, tải và phản ứng nhu cầu; DSX Exchange thì chịu trách nhiệm kết nối dữ liệu giữa hệ thống IT, hệ thống vận hành, hệ thống năng lượng và làm mát.

Về mặt hệ sinh thái, các đối tác đám mây như CoreWeave, Crusoe, Lambda đang triển khai DSX Sim, MaxLPS và DSX OS để giảm thiểu rủi ro và nâng cao tỷ lệ sử dụng GPU. Các nhà sản xuất như Dell, HPE, Lenovo, Supermicro cùng với Asus, Foxconn, Gigabyte, QCT đang xây dựng các hệ thống hỗ trợ DSX.

Hợp tác với Windows và ARM

Trong bài phát biểu trực tiếp, Jensen Huang chính thức công bố sự xuất hiện của trạm làm việc "DGX Station for Windows", được NVIDIA định nghĩa là siêu máy tính AI cấp bàn làm việc dành cho hệ sinh thái Windows.

Về phần cứng, nó được trang bị GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, kết nối GPU Blackwell Ultra với CPU Grace 72 lõi thông qua NVLink-C2C, cung cấp tối đa 748GB bộ nhớ thống nhất và hiệu suất 20 PFLOPS FP4, đồng thời được trang bị khả năng mạng lên đến 800Gb/s.

Trọng tâm của sản phẩm này nằm ở sự thay đổi trong cách triển khai Agent.

NVIDIA hy vọng doanh nghiệp có thể chạy nhiều Agent trong môi trường Windows cục bộ, an toàn, có thể quản lý và đưa chúng vào các quy trình công việc như thiết kế, kỹ thuật, khoa học dữ liệu, suy luận và Physical AI. OpenShell được ra mắt đồng thời chịu trách nhiệm an ninh chạy Agent, thông qua sandbox cách ly và kiểm soát chính sách cấp hệ thống, hạn chế Agent thao tác vượt quyền hoặc làm rò rỉ thông tin xác thực, dữ liệu riêng tư.

Ngoài sản phẩm hướng đến bàn làm việc doanh nghiệp, Jensen Huang còn giới thiệu một SoC cấp hệ thống - RTX Spark SoC, tích hợp CPU N1X và GPU Blackwell vào một con chip, với kiến trúc bộ nhớ thống nhất, dành riêng cho máy tính xách tay mỏng nhẹ và máy tính để bàn nhỏ.

Trong đó, N1X là bộ xử lý PC đầu tiên do NVIDIA và Microsoft cùng tạo ra, dựa trên kiến trúc Arm, do MediaTek thiết kế tùy chỉnh, được sản xuất bằng quy trình 3 nanomet của TSMC. Sẽ được trang bị đầu tiên vào mùa thu này trên máy tính xách tay của Microsoft, Dell, HP, Asus, Lenovo và MSI, với hơn 30 kiểu máy đầu tiên, tập trung vào máy tính xách tay mỏng nhẹ cao cấp.

Đây là "siêu chip" mà NVIDIA chuẩn bị cho thời đại AI PC, Jensen Huang coi nó là một sự tái cấu trúc quan trọng về hình thái PC.

"Hai bộ não" của Agent

Tại sự kiện ra mắt lần này, NVIDIA công bố tiến triển mới nhất của hai dòng sản phẩm mô hình cốt lõi, tương ứng với hai kịch bản của Agent: một chạy trong hệ thống doanh nghiệp, một chạy trong thế giới vật lý.

NVIDIA đã phát hành mô hình Nemotron 3 Ultra với 550 tỷ tham số hỗn hợp chuyên gia, có thể cung cấp khả năng thông minh đỉnh cao cho các tác nhân thông minh lâu dài trong quy trình phát triển mã, nghiên cứu khoa học và kinh doanh doanh nghiệp. So với các mô hình tiên phong mã nguồn mở hàng đầu cùng cấp, tốc độ suy luận của mô hình này tăng cao nhất gấp 5 lần, chi phí sử dụng giảm cao nhất 30%, giúp tác nhân thông minh hoàn thành các nhiệm vụ hiệu quả hơn và chi phí thấp hơn.

Xoay quanh mô hình mở Nemotron, NVIDIA đã phát hành một loạt phần mềm, mô hình mã nguồn mở và tiến triển hợp tác, với mục tiêu để doanh nghiệp trong các kịch bản như thiết kế kỹ thuật, y tế sức khỏe, phát triển phần mềm và vận hành kinh doanh, xây dựng được "đồng nghiệp số" có thể hỗ trợ nhân viên làm việc.

Trong bộ tổ hợp này, Nemotron cung cấp khả năng mô hình cơ bản, NemoClaw chịu trách nhiệm tổ chức mô hình thành Agent, OpenShell chịu trách nhiệm an ninh thời gian chạy, Agent Toolkit thì biến các thư viện phần mềm của NVIDIA như CUDA-X thành công cụ mà Agent có thể trực tiếp gọi. Agent có thể sử dụng công cụ, gọi dữ liệu, thực thi nhiệm vụ trong môi trường được kiểm soát và kết nối với hệ thống hiện có của doanh nghiệp.

Jensen Huang cho biết, các công ty phần mềm toàn cầu đang đưa AI Agent vào hệ thống công việc thực tế, để chúng giúp nhân viên hoàn thành nhiệm vụ phức tạp nhanh hơn. NemoClaw cung cấp các thành phần mở cần thiết để xây dựng Agent chạy lâu dài, bao gồm khả năng điều phối, ngữ cảnh, trí nhớ, gọi công cụ và kiểm soát an ninh.

Trước đây doanh nghiệp thảo luận về AI, chủ yếu quan tâm mô hình có thể trả lời những gì; bây giờ NVIDIA muốn giải quyết vấn đề: Agent làm thế nào để kết nối một cách an toàn với công cụ, dữ liệu và quy trình nghiệp vụ, và tiếp tục chạy liên tục trong công việc thực tế.

Và còn có Cosmos 3, được chính thức phát hành với tư cách là thế hệ thứ ba của dòng Cosmos, cũng là một lần tái cấu trúc ở cấp độ kiến trúc.

Cosmos 3 là một mô hình cơ sở thế giới hướng đến AI vật lý, cung cấp khả năng cơ bản "hiểu thế giới vật lý, dự đoán điều gì sẽ xảy ra, quyết định làm thế nào".

So với Cosmos trước đây, các phiên bản đầu chủ yếu hướng đến nhà phát triển robot và lái xe tự động, làm về tạo video và mô phỏng thế giới vật lý, về bản chất là một khung tạo tương đối đơn phương thức. Cosmos 3 thay đổi một kiến trúc - Transformer hỗn hợp, lần đầu tiên thống nhất ba việc: suy luận thị giác, tạo thế giới và dự đoán hành động vào một hệ thống.

Nó có thể hiểu và tạo văn bản, hình ảnh, video, âm thanh môi trường và hành động một cách nguyên bản, đạt đến trình độ dẫn đầu về độ chính xác vật lý, là mô hình toàn năng hoàn toàn mở đầu tiên trên toàn cầu. NVIDIA cho biết, nó có khả năng nén chu kỳ huấn luyện và đánh giá AI vật lý từ vài tháng trước đây xuống còn vài ngày.

Jensen Huang dự đoán, nhờ những đột phá trong ngôn ngữ suy luận đa phương thức, thị giác và mô hình thế giới, vụ nổ lớn của AI vật lý sắp xảy ra.

Dòng mô hình toàn năng tiên phong mở Cosmos 3 cung cấp cho nhà phát triển khả năng nhảy vọt thế hệ, để xây dựng robot, xe tự lái và AI thị giác có thể cảm nhận, suy luận, lập kế hoạch và hành động trong thế giới vật lý.

Hạ thấp ngưỡng Physical AI

NVIDIA hợp tác với Unitree ra mắt H2 Plus - một robot hình người mẫu dành cho nghiên cứu và nhà phát triển.

"Mẫu" có nghĩa là: Unitree chịu trách nhiệm về thân robot, NVIDIA chịu trách nhiệm về phần mềm và nền tảng tính toán, hai bên tích hợp sẵn phần cứng và phần mềm, nhóm phát triển nhận được là có thể bắt đầu làm phát triển kỹ năng ngay, không cần tự mất thời gian giải quyết vấn đề kết nối tầng cơ sở. Nó cũng là robot hình người mở đầu tiên trên toàn cầu được xây dựng dựa trên nền tảng phát triển NVIDIA Isaac GR00T.

Robot mẫu này nhắm vào một điểm đau tồn tại lâu dài trong phát triển robot hình người: tích hợp phần cứng, thu thập dữ liệu, mô phỏng, huấn luyện, đánh giá, triển khai, mỗi khâu hoạt động riêng rẽ, toàn bộ quy trình phân mảnh cao độ.

NVIDIA cho biết, nhóm nghiên cứu nhận được một thân robot, thường phải dành nhiều thời gian để ghép nối ở tầng cơ sở, việc phát triển kỹ năng thực sự ngược lại bị trì hoãn nhiều lần. Điều H2 Plus cố gắng làm là thông suốt con đường này, để nhóm nghiên cứu bỏ qua tích hợp tầng cơ sở, đi thẳng vào phát triển kỹ năng và xác minh kịch bản thực tế.

Theo quan điểm của Jensen Huang, robot hình người sẽ mang AI vật lý đến ngành công nghiệp lớn nhất thế giới, mở ra cơ hội kinh tế hàng nghìn tỷ USD, và H2 Plus chính là điểm khởi đầu để đẩy nghiên cứu tiên phong vào các kịch bản thực tế như nhà máy, kho, hệ thống hậu cần.

Ngoài ra, NVIDIA còn tuyên bố chính thức mở nguồn một bộ công cụ Skills (kỹ năng) AI vật lý, bao phủ các kịch bản cốt lõi như robot, lái xe tự động, AI thị giác và song sinh kỹ thuật số công nghiệp.

"Kỹ năng" được hiểu là NVIDIA đã tiêu chuẩn hóa cách sử dụng các nền tảng như Cosmos, Omniverse, Isaac, Metropolis của mình, viết thành các lệnh thao tác mà tác nhân thông minh có thể đọc hiểu và thực thi trực tiếp, những lệnh này được đóng gói và mở nguồn ra, chính là bộ công cụ được phát hành lần này.

Tác nhân thông minh nhận một nhiệm vụ, ví dụ tạo ra một loạt dữ liệu huấn luyện phát hiện khuyết tật, nó biết nên gọi mô hình nào, xuất định dạng gì, xác minh kết quả ra sao, toàn bộ quá trình chạy tự động, không cần con người thao tác từng bước từng khâu.

Nâng cấp lưu trữ AI: Từ "chạy nhanh" đến "quản lý được"

Tại GTC San Jose vào tháng 3, NVIDIA đã phát hành Vera BlueField-4 STX, lúc đó Jensen Huang nhấn mạnh về "kiến trúc lưu trữ nguyên bản AI", điểm bán cốt lõi là cung cấp hỗ trợ lưu trữ KV Cache hiệu suất cao cho việc suy luận ngữ cảnh dài của tác nhân thông minh.

Bây giờ, NVIDIA tuyên bố bổ sung thêm một bộ khả năng an ninh trên cơ sở STX, trọng tâm chuyển từ "hiệu suất lưu trữ" sang "an ninh lưu trữ".

Logic và suy nghĩ cốt lõi ở đây, là vì bối cảnh là cách sử dụng AI của doanh nghiệp đang thay đổi. Hiện nay nhiều doanh nghiệp đều tích cực triển khai tác nhân thông minh, khi Agent kết nối với hệ thống doanh nghiệp, liên tục đọc ghi, chia sẻ thông tin xuyên hệ thống trong tình trạng không có sự giám sát trực tiếp của con người - ai đang truy cập dữ liệu gì, có vượt quyền không, có rò rỉ không, đây đều là những vấn đề đau đầu của doanh nghiệp.

Giải pháp của NVIDIA là, trên cơ sở lưu trữ gia tốc thêm một lớp khả năng an ninh - dựa vào một bộ phần mềm an ninh NVIDIA DOCA thống nhất, cùng với việc thực thi chính sách cứng trực tiếp trong chip BlueField-4, nền tảng dựa trên STX có thể kiểm tra và kiểm soát tương tác giữa đại lý, dữ liệu và trí nhớ ngữ cảnh theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp thực hiện chính sách liên tục trên đường dẫn dữ liệu AI.

Jensen Huang giải thích: "Tác nhân thông minh biến dữ liệu doanh nghiệp thành một hệ thống sống, hoạt động theo thời gian thực, và hệ thống này phải được bảo vệ ở mọi nơi dữ liệu di chuyển, mọi nơi lưu trữ ngữ cảnh, mọi nơi tác nhân thông minh hành động. Điều Vera BlueField-4 STX muốn làm là, với thiết kế an ninh bẩm sinh, thực thi sự tin cậy ở tốc độ AI ngay trong chip".

Quan hệ "là nhà cung cấp của nhau" với TSMC

Trong hội nghị lần này, một điểm rất thú vị là sự hợp tác giữa NVIDIA và TSMC - hiện tại, TSMC đang sử dụng công nghệ NVIDIA để nâng cao thời gian luân chuyển, hiệu suất năng lượng, sản lượng và năng suất vận hành của các nhà máy wafer tiên tiến.

Mối quan hệ giữa TSMC và NVIDIA, ba mươi năm qua chỉ có một hình thái: TSMC giúp NVIDIA sản xuất chip. Nhưng bây giờ, vai trò đã thay đổi tinh tế, NVIDIA bắt đầu giúp TSMC "quản lý nhà máy".

Jensen Huang cho biết: "NVIDIA và TSMC đã hợp tác gần ba mươi năm, không ngừng thúc đẩy giới hạn của tính toán. TSMC đang đưa AI và tính toán gia tốc của NVIDIA vào bên trong nhà máy wafer, thông qua mô phỏng, tối ưu hóa và AI để ứng phó với các thách thức thiết kế và sản xuất phức tạp nhất toàn cầu, nhằm nâng cao tốc độ, hiệu quả và sản lượng của thế hệ chip tiếp theo."

Mối quan hệ của hai bên, từ quan hệ một chiều bên A - bên B, trở thành phụ thuộc lẫn nhau hai chiều.

Lời kết

Nhìn lại sự kiện ra mắt này, NVIDIA đang xoay quanh "Agent" để ghép nên bản thiết kế mới.

CPU Vera lập lịch tác vụ cho Agent, Vera Rubin cung cấp sức mạnh tính toán cho Agent, BlueField-4 STX bảo vệ an ninh dữ liệu cho Agent, Cosmos 3 giúp Agent hiểu thế giới vật lý, Nemotron+NemoClaw+OpenShell giúp Agent có thể được tổ chức, được gọi, bị ràng buộc, DGX Station for Windows đưa Agent vào bàn làm việc của nhân viên doanh nghiệp, H2 Plus giúp Agent có thân thể, DSX và Skills giúp tất cả những điều này có thể được sản xuất hàng loạt, triển khai hàng loạt.

Từ góc độ này, Jensen Huang đang cố gắng mô tả một thời đại tính toán mới. Điều này cũng tương đồng với lời ông đề cập ở phần mở đầu "Thời đại của Agent AI và trí tuệ nhân tạo thực dụng đã đến".

Rốt cuộc, điều Jensen Huang lần này muốn nói chỉ là một việc: khi Agent trở thành cơ sở hạ tầng AI, mỗi tầng đều có thể có NVIDIA.

Câu hỏi Liên quan

QBài phát biểu chính của Huang Renxun tại COMPUTEX 2026 tập trung vào điều gì?

ABài phát biểu tập trung vào Agent (Trí tuệ nhân tạo tự chủ), các nền tảng và hệ sinh thái để hỗ trợ và vận hành Agent, đánh dấu sự chuyển dịch từ các giải pháp phần cứng thuần túy như 'gia đình chip' sang mục tiêu ứng dụng cuối cùng là Agent.

QNền tảng Vera Rubin của NVIDIA có điểm đột phá chính nào trong việc xử lý các tác vụ Agent?

AVera Rubin được thiết kế đặc biệt cho khối lượng công việc của Agent. Trong các trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn, hiệu quả xử lý các tác vụ Agent tự chủ của nó cao gấp 10 lần so với thế hệ Grace Blackwell trước đó.

QBộ xử lý Vera được NVIDIA mô tả như thế nào và mục tiêu của nó là gì?

AVera được mô tả là bộ xử lý (CPU) đầu tiên được thiết kế cho thời đại AI và cho Agent. Khác với các CPU trước đây được tạo ra cho con người, Vera nhằm mục tiêu tối ưu hóa việc điều phối và xử lý các tác vụ phức tạp của Agent.

QH2 Plus là gì và ý nghĩa của nó trong hệ sinh thái Agent của NVIDIA?

AH2 Plus là mẫu robot hình người tham khảo, được phát triển chung bởi NVIDIA và Unitree. Nó là robot hình người mở đầu tiên trên thế giới được xây dựng trên nền tảng NVIDIA Isaac GR00T, nhằm mục đích mở rộng ranh giới của Agent từ thế giới kỹ thuật số sang hình thái vật lý và giảm rào cản phát triển cho Physical AI.

QNVIDIA DSX đóng vai trò gì trong 'nhà máy AI' và nó giải quyết những vấn đề gì?

ADSX (NVIDIA Data Center System Experience) là bộ công cụ 'hộp công cụ thiết kế và vận hành nhà máy AI'. Nó tích hợp các khâu thiết kế, mô phỏng, xây dựng và vận hành trung tâm dữ liệu AI vào một khuôn khổ thống nhất, giải quyết vấn đề phân mảnh và phức tạp khi phải phối hợp nhiều nhà cung cấp, giúp tối ưu hóa hiệu suất, điện năng và quản lý vòng đời.

Nội dung Liên quan

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist3 phút trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist3 phút trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit1 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit1 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit1 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit1 giờ trước

Bitcoin "Kết thúc phục hồi", chính thức bước vào giai đoạn cuối của thị trường gấu?

Bài viết phân tích xu hướng giảm 13% của Bitcoin trong tuần qua, cho rằng thị trường đang bước vào giai đoạn sau của chu kỳ giá xuống. Các chỉ số chính bao gồm: - Giá hiện tại (~67,000 USD) rơi giữa mức giá thực hiện và trung bình thị trường thực, với chi phí của nhà đầu tư ngắn hạn lần đầu tiên kể từ năm 2022 thấp hơn mức trung bình này. - Tỷ lệ lời/lỗ thực hiện giảm mạnh, xác nhận đợt phục hồi lên 82k USD chỉ là đợt tăng trong xu hướng giảm. - Tổng lỗ thực hiện hàng ngày tăng vọt lên 1.35 tỷ USD, cho thấy áp lực bán ra từ cả nhà đầu tư dài hạn và ngắn hạn. - Giá Bitcoin bị từ chối chính xác quanh mức chi phí trung bình (~83k USD) của các quỹ ETF Mỹ, biến ngưỡng này thành kháng cự mạnh. - Dòng tiền giao ngay chuyển sang âm, áp đảo bởi phe bán. - Thị trường quyền chọn tiếp tục định giá rủi ro cao hơn, với phí bảo hiểm rủi ro biến động gần mức cao nhất trong ba tháng. Kết luận: Thị trường vẫn mong manh với áp lực bán từ nhà đầu tư ETF bị thua lỗ, dòng tiền giao ngay yếu và lỗ thực hiện tăng. Cần có sự cải thiện bền vững về nhu cầu giao ngay và tâm lý nhà đầu tư để đảo ngược xu hướng.

marsbit1 giờ trước

Bitcoin "Kết thúc phục hồi", chính thức bước vào giai đoạn cuối của thị trường gấu?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 847Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片