13 thg 12, 2025·8 phút
Từ startup đồ họa đến gã khổng lồ AI: Lịch sử Nvidia
Khám phá hành trình của Nvidia từ một startup đồ họa năm 1993 đến một thế lực AI toàn cầu, theo dõi các sản phẩm then chốt, đột phá, lãnh đạo và các canh bạc chiến lược.
Khám phá hành trình của Nvidia từ một startup đồ họa năm 1993 đến một thế lực AI toàn cầu, theo dõi các sản phẩm then chốt, đột phá, lãnh đạo và các canh bạc chiến lược.
Nvidia đã trở thành một cái tên quen thuộc vì những lý do rất khác nhau, tuỳ người bạn hỏi. Game thủ nghĩ đến card GeForce và khung hình mượt mà. Nhà nghiên cứu AI nghĩ đến GPU giúp huấn luyện các mô hình tiên tiến trong vài ngày thay vì vài tháng. Nhà đầu tư thấy một trong những công ty bán dẫn có giá trị nhất trong lịch sử, một cổ phiếu trở thành chỉ báo cho toàn bộ làn sóng AI.
Tuy nhiên điều này không phải là tất yếu. Khi Nvidia được thành lập năm 1993, đó là một startup nhỏ đặt cược vào một ý tưởng ngách: rằng chip đồ họa sẽ định hình lại máy tính cá nhân. Trong ba thập niên, công ty chuyển từ nhà sản xuất card đồ họa đơn sơ thành nhà cung cấp trung tâm cho phần cứng và phần mềm AI hiện đại, phục vụ từ hệ thống đề xuất, nguyên mẫu tự lái đến các mô hình ngôn ngữ lớn.
Hiểu lịch sử Nvidia là một trong những cách rõ ràng nhất để hiểu phần cứng AI hiện đại và các mô hình kinh doanh xung quanh nó. Công ty đứng tại giao điểm của nhiều lực lượng:
Trên hành trình đó, Nvidia liên tục đặt những canh bạc rủi ro cao: ủng hộ GPU có thể lập trình trước khi thị trường rõ ràng, xây dựng cả ngăn xếp phần mềm cho deep learning, và chi hàng tỷ đô cho các thương vụ như Mellanox để kiểm soát nhiều hơn phần trung tâm dữ liệu.
Bài viết này theo dõi hành trình của Nvidia từ 1993 đến nay, tập trung vào:
Bài viết được viết cho độc giả trong lĩnh vực công nghệ, kinh doanh và đầu tư muốn một góc nhìn tường thuật rõ ràng về cách Nvidia trở thành gã khổng lồ AI—và những gì có thể xảy ra tiếp theo.
Năm 1993, ba kỹ sư với tính cách khác nhau nhưng cùng niềm tin về đồ họa 3D bắt đầu thành lập Nvidia quanh một bàn tại Denny’s ở Thung lũng Silicon. Jensen Huang, kỹ sư người Mỹ gốc Đài Loan và là cựu thiết kế chip tại LSI Logic, mang tham vọng lớn và khả năng kể chuyện thuyết phục với khách hàng cũng như nhà đầu tư. Chris Malachowsky tới từ Sun Microsystems với kinh nghiệm sâu về workstation hiệu năng cao. Curtis Priem, từng làm ở IBM và Sun, là kiến trúc sư hệ thống ám ảnh về cách phần cứng và phần mềm khớp với nhau.
Lúc đó, thung lũng xoay quanh workstation, máy tính mini và các nhà sản xuất PC mới nổi. Đồ họa 3D mạnh nhưng đắt, chủ yếu gắn với Silicon Graphics (SGI) và các nhà cung cấp workstation phục vụ CAD, phim ảnh và trực quan hoá khoa học.
Huang và các đồng sáng lập thấy một khe hở: đưa sức mạnh tính toán hình ảnh đó vào PC giá rẻ. Nếu hàng triệu người có thể có đồ họa 3D chất lượng cao cho game và đa phương tiện, thị trường sẽ lớn hơn nhiều so với thế giới workstation ngách.
Ý tưởng thành lập Nvidia không phải là làm bán dẫn chung chung; đó là đồ họa tăng tốc cho thị trường đại chúng. Thay vì để CPU làm mọi việc, một bộ xử lý đồ họa chuyên dụng sẽ xử lý các phép toán nặng khi dựng cảnh 3D.
Đội ngũ tin rằng điều này cần:
Huang huy động vốn sớm từ các quỹ mạo hiểm như Sequoia, nhưng tiền chưa bao giờ dư dả. Con chip đầu tiên, NV1, tham vọng nhưng không phù hợp với chuẩn DirectX đang nổi và các API game chi phối. Nó bán kém và suýt giết chết công ty.
Nvidia sống sót bằng cách nhanh chóng pivot sang NV3 (RIVA 128), định vị kiến trúc theo chuẩn ngành và học cách làm việc chặt hơn với nhà phát triển game và Microsoft. Bài học: công nghệ thôi chưa đủ; sự căn chỉnh hệ sinh thái quyết định sự sống còn.
Từ đầu, Nvidia nuôi dưỡng một văn hoá nơi kỹ sư có tiếng nói mạnh và thời gian ra thị trường được coi là điều sống còn. Các đội di chuyển nhanh, lặp thiết kế mạnh mẽ, và chấp nhận rằng một số canh bạc sẽ thất bại.
Hạn chế tiền mặt sinh ra tiết kiệm: đồ nội thất văn phòng tái sử dụng, giờ làm dài, và thiên hướng tuyển ít kỹ sư rất giỏi thay vì xây đội lớn, phân cấp. Văn hoá sớm này—cường độ kỹ thuật, khẩn trương, và chi tiêu thận trọng—sau này định hình cách Nvidia tấn công các cơ hội lớn hơn ngoài đồ họa PC.
Đầu đến giữa thập niên 1990, đồ họa PC cơ bản và phân mảnh. Nhiều game còn dùng rendering phần mềm, CPU làm hầu hết công việc. Bộ tăng tốc 2D dành cho Windows đã có, và các card 3D sớm như Voodoo của 3dfx giúp game, nhưng không có cách chuẩn để lập trình phần cứng 3D. API như Direct3D và OpenGL còn đang hoàn thiện, và nhà phát triển thường phải hướng tới card cụ thể.
Đây là môi trường Nvidia bước vào: chuyển động nhanh, lộn xộn, đầy cơ hội cho công ty nào kết hợp hiệu năng và mô hình lập trình rõ ràng.
Sản phẩm lớn đầu tiên của Nvidia, NV1, ra mắt năm 1995. Nó cố gắng làm mọi thứ cùng lúc: 2D, 3D, audio và thậm chí hỗ trợ tay cầm Sega Saturn trên một card. Về kỹ thuật, nó tập trung vào bề mặt bậc hai thay vì tam giác, trong khi Microsoft và hầu hết ngành công nghiệp đang chuẩn hoá API 3D quanh tam giác.
Sự không tương thích với DirectX và hỗ trợ phần mềm hạn chế khiến NV1 thất bại thương mại. Nhưng nó dạy Nvidia hai bài học quan trọng: theo chuẩn API chiếm ưu thế (DirectX), và tập trung sắc nét vào hiệu năng 3D hơn là các tính năng lạ.
Nvidia tái xuất với RIVA 128 năm 1997. Họ chấp nhận tam giác và Direct3D, mang lại hiệu năng 3D mạnh mẽ, tích hợp 2D và 3D trên một card. Các bài đánh giá bắt đầu chú ý, và OEM nhận thấy Nvidia là đối tác nghiêm túc.
RIVA TNT và TNT2 tinh chỉnh công thức: chất lượng hình ảnh tốt hơn, độ phân giải cao hơn và driver cải thiện. Dù 3dfx vẫn dẫn về nhận thức, Nvidia nhanh chóng rút ngắn khoảng cách bằng cách phát hành driver thường xuyên và tiếp cận nhà phát triển game.
Năm 1999, Nvidia giới thiệu GeForce 256 và đặt thương hiệu là “GPU đầu tiên trên thế giới” — một Graphics Processing Unit thật sự. Điều này không chỉ là marketing. GeForce 256 tích hợp transform and lighting (T&L) phần cứng, dỡ bỏ các phép tính hình học khỏi CPU sang chip đồ họa.
Sự chuyển dịch này giải phóng CPU cho logic game và vật lý trong khi GPU xử lý các cảnh 3D ngày càng phức tạp. Game có thể vẽ nhiều đa giác hơn, dùng ánh sáng thực tế hơn và chạy mượt ở độ phân giải cao hơn.
Cùng thời điểm, game PC bùng nổ, được thúc đẩy bởi các tựa như Quake III Arena và Unreal Tournament, cùng việc Windows và DirectX được áp dụng rộng. Nvidia căn chỉnh chặt với sự tăng trưởng này.
Công ty đã đạt được các hợp đồng thiết kế với OEM lớn như Dell và Compaq, đảm bảo hàng triệu PC bán ra tích hợp đồ họa Nvidia theo mặc định. Các chương trình tiếp thị chung với studio game và thương hiệu “The Way It’s Meant to Be Played” củng cố hình ảnh Nvidia như lựa chọn mặc định cho game thủ nghiêm túc.
Đến đầu thập niên 2000, Nvidia đã biến từ startup gặp khó với sản phẩm đầu không phù hợp thành một thế lực thống trị đồ họa PC, đặt nền cho mọi thứ tiếp theo trong tính toán GPU và cuối cùng là AI.
Khi Nvidia bắt đầu, GPU phần lớn là máy fixed‑function: pipeline cứng, nhận vertices và textures vào rồi xuất pixel ra. Chúng rất nhanh nhưng gần như không linh hoạt.
Khoảng đầu thập niên 2000, shader có thể lập trình (Vertex và Pixel/Fragment Shaders trong DirectX và OpenGL) thay đổi công thức đó. Với các chip như GeForce 3 và sau này GeForce FX và GeForce 6, Nvidia bắt đầu mở các đơn vị nhỏ có thể lập trình, cho phép nhà phát triển viết hiệu ứng tuỳ chỉnh thay vì dựa vào pipeline cứng.
Những shader này vẫn hướng tới đồ họa, nhưng chúng gieo vào Nvidia một ý tưởng quan trọng: nếu GPU có thể lập trình cho nhiều hiệu ứng hình ảnh khác nhau, tại sao không thể lập trình cho tính toán nói chung?
Tính toán GPU tổng quát (GPGPU) là một cược ngược dòng. Nội bộ nhiều người nghi ngờ việc dành transistor, thời gian kỹ sư và nỗ lực phần mềm cho tải ngoài game có hợp lý không. Bên ngoài, các nhà phê bình xem GPU như đồ chơi cho đồ họa, và các thử nghiệm GPGPU đầu tiên—ép đại số tuyến tính vào fragment shader—rất đau đầu.
Câu trả lời của Nvidia là CUDA, công bố năm 2006: một mô hình lập trình giống C/C++, runtime và toolchain giúp GPU giống như bộ đồng xử lý song song quy mô lớn. Thay vì bắt các nhà khoa học nghĩ theo tam giác và pixel, CUDA phơi bày thread, block, grid và phân cấp bộ nhớ rõ ràng.
Đó là rủi ro chiến lược lớn: Nvidia phải xây compiler, debugger, thư viện, tài liệu và chương trình đào tạo—các khoản đầu tư phần mềm giống như công ty nền tảng hơn là nhà bán chip.
Những thành công đầu đến từ tính toán hiệu năng cao (HPC):
Các nhà nghiên cứu có thể chạy các mô phỏng mất hàng tuần trong vài ngày hoặc vài giờ, thường chỉ với một GPU trong workstation thay vì cả một cụm CPU.
CUDA không chỉ làm cho mã nhanh hơn; nó tạo ra một hệ sinh thái nhà phát triển quanh phần cứng Nvidia. Công ty đầu tư vào SDK, thư viện toán học (như cuBLAS và cuFFT), chương trình đại học và hội nghị riêng (GTC) để dạy lập trình song song trên GPU.
Mỗi ứng dụng và thư viện CUDA càng làm sâu thêm hào lũy: nhà phát triển tối ưu cho GPU Nvidia, toolchain trưởng thành quanh CUDA, và dự án mới thường bắt đầu với Nvidia như bộ tăng tốc được ưu tiên. Trước khi huấn luyện AI làm đầy trung tâm dữ liệu bằng GPU, hệ sinh thái này đã biến khả năng lập trình thành tài sản chiến lược mạnh mẽ của Nvidia.
Đến giữa những năm 2000, mảng gaming của Nvidia phát triển mạnh, nhưng Jensen Huang và đội nhận thấy giới hạn nếu chỉ phụ thuộc vào GPU tiêu dùng. Cùng sức mạnh xử lý song song khiến game mượt cũng có thể tăng tốc mô phỏng khoa học, tài chính và cuối cùng là AI.
Nvidia bắt đầu định vị GPU như bộ gia tốc chung cho workstation và server. Card chuyên nghiệp cho nhà thiết kế và kỹ sư (dòng Quadro) là bước đầu, nhưng canh bạc lớn hơn là tiến thẳng vào trung tâm dữ liệu.
Năm 2007 Nvidia giới thiệu dòng Tesla, những GPU thiết kế riêng cho HPC và workload server thay vì cho hiển thị. Tesla nhấn mạnh hiệu năng double‑precision, bộ nhớ có ECC và hiệu quả năng lượng trong các rack dày—những tính năng mà trung tâm dữ liệu và site siêu máy tính quan tâm hơn là frame rate.
HPC và các phòng thí nghiệm quốc gia trở thành người dùng sớm quan trọng. Hệ thống như siêu máy tính “Titan” tại Oak Ridge cho thấy cụm GPU có thể mang lại tăng tốc lớn cho vật lý, mô hình khí hậu và động học phân tử. Uy tín trong HPC sau này giúp thuyết phục doanh nghiệp và nhà cung cấp đám mây rằng GPU là hạ tầng nghiêm túc, không chỉ đồ chơi game.
Nvidia đầu tư mạnh vào quan hệ với các trường đại học và viện nghiên cứu, cung cấp phần cứng và công cụ CUDA cho các phòng thí nghiệm. Nhiều nhà nghiên cứu thử GPU trong học thuật sau này thúc đẩy việc áp dụng trong công ty và startup.
Đồng thời, các nhà cung cấp đám mây sớm bắt đầu cung cấp instance có GPU, biến GPU thành tài nguyên theo yêu cầu. Amazon Web Services, tiếp theo là Microsoft Azure và Google Cloud, làm cho GPU giống Tesla truy cập được cho bất kỳ ai có thẻ tín dụng, điều quan trọng cho deep learning trên GPU.
Khi thị trường trung tâm dữ liệu và chuyên nghiệp lớn lên, cơ sở doanh thu của Nvidia mở rộng. Gaming vẫn là trụ cột, nhưng các phân khúc mới—HPC, AI doanh nghiệp và đám mây—trở thành động lực tăng trưởng thứ hai, đặt nền kinh tế cho vị thế AI sau này của Nvidia.
Bước ngoặt đến năm 2012, khi mạng nơ‑ron AlexNet gây sốc cộng đồng thị giác máy tính bằng cách vượt trội trong benchmark ImageNet. Quan trọng là nó chạy trên hai GPU Nvidia. Ý tưởng sử dụng chip đồ họa để huấn luyện mạng lớn, trước đó là ngách, giờ trông giống tương lai của AI.
Mạng nơ‑ron sâu xây từ hàng lượng lớn phép toán giống nhau: nhân ma trận và tích chập trên hàng triệu trọng số và kích hoạt. GPU thiết kế để chạy hàng nghìn luồng đơn giản song song cho shading đồ họa. Sự song song này phù hợp gần như hoàn hảo với mạng nơ‑ron.
Thay vì dựng pixel, GPU xử lý neuron. Các workload tính toán nặng, vốn chậm trên CPU, giờ được tăng tốc hàng bậc, thời gian huấn luyện từ tuần rút xuống còn ngày hoặc giờ, cho phép nhà nghiên cứu lặp nhanh và mở rộng mô hình.
Nvidia hành động nhanh để biến sự tò mò nghiên cứu thành một nền tảng. CUDA đã cho nhà phát triển cách lập trình GPU, nhưng deep learning cần công cụ cấp cao hơn.
Nvidia xây cuDNN, thư viện tối ưu cho primitives mạng nơ‑ron—tích chập, pooling, hàm kích hoạt. Framework như Caffe, Theano, Torch và sau này TensorFlow và PyTorch tích hợp cuDNN, nên nhà nghiên cứu có thể có tốc độ GPU mà không cần tối ưu kernel thủ công.
Đồng thời, Nvidia điều chỉnh phần cứng: thêm hỗ trợ mixed‑precision, bộ nhớ băng thông cao và sau này là Tensor Cores trong kiến trúc Volta và tiếp theo, thiết kế dành riêng cho toán ma trận trong học sâu.
Nvidia nuôi dưỡng mối quan hệ với các lab AI hàng đầu tại University of Toronto, Stanford, Google, Facebook và các startup sớm như DeepMind. Công ty cung cấp phần cứng sớm, hỗ trợ kỹ thuật và driver tuỳ chỉnh, đổi lại thu được phản hồi trực tiếp về nhu cầu workload AI.
Để tiếp cận siêu máy tính AI dễ hơn, Nvidia giới thiệu hệ thống DGX—server AI tích hợp sẵn với GPU cao cấp, liên kết nhanh và phần mềm tinh chỉnh. DGX‑1 và các thế hệ kế tiếp trở thành thiết bị mặc định cho nhiều lab và doanh nghiệp xây khả năng deep learning nghiêm túc.
Với GPU như Tesla K80, P100, V100 rồi A100 và H100, Nvidia không còn là “công ty game kiêm tính toán” mà trở thành động cơ mặc định cho huấn luyện và phục vụ mô hình deep learning hàng đầu. Khoảnh khắc AlexNet mở ra một kỷ nguyên mới, và Nvidia đặt mình ở trung tâm.
Nvidia không thắng AI chỉ bằng bán chip nhanh hơn. Họ xây một nền tảng end‑to‑end khiến việc xây dựng, triển khai và mở rộng AI trên phần cứng Nvidia dễ dàng hơn nơi khác.
Nền tảng là CUDA, mô hình lập trình song song của Nvidia ra mắt 2006. CUDA cho phép nhà phát triển coi GPU như bộ gia tốc chung, với toolchain C/C++ và Python quen thuộc.
Trên CUDA, Nvidia xếp các thư viện và SDK chuyên biệt:
Ngăn xếp này nghĩa là kỹ sư hiếm khi viết mã GPU mức thấp; họ gọi các thư viện Nvidia đã được tinh chỉnh cho từng thế hệ GPU.
Nhiều năm đầu tư vào tooling CUDA, tài liệu và đào tạo tạo ra một hào quang mạnh. Hàng triệu dòng mã sản xuất, dự án học thuật và mã nguồn mở được tối ưu cho GPU Nvidia.
Chuyển sang kiến trúc đối thủ thường nghĩa là phải viết lại kernel, xác nhận lại mô hình và đào tạo lại kỹ sư. Chi phí chuyển đổi đó giữ nhà phát triển, startup và doanh nghiệp neo vào Nvidia.
Nvidia làm việc chặt chẽ với các hyperscaler, cung cấp nền tảng tham chiếu HGX và DGX, driver và ngăn xếp phần mềm tinh chỉnh để khách hàng có thể thuê GPU mà ít ma sát. Bộ sản phẩm Nvidia AI Enterprise, catalog phần mềm NGC và các mô hình được pretrained cho doanh nghiệp đường dẫn có hỗ trợ từ thử nghiệm đến triển khai, dù on‑prem hay trên đám mây.
Nvidia mở rộng nền tảng vào các giải pháp ngành dọc hoàn chỉnh:
Những nền tảng này gói GPU, SDK, ứng dụng tham chiếu và tích hợp đối tác, đưa khách hàng tới gần giải pháp turnkey.
Bằng cách nuôi dưỡng ISV, đối tác đám mây, lab nghiên cứu và hệ tích hợp xung quanh ngăn xếp phần mềm, Nvidia biến GPU thành phần cứng mặc định cho AI.
Mỗi framework tối ưu cho CUDA, mỗi startup xuất xưởng trên Nvidia, và mỗi dịch vụ AI đám mây tinh chỉnh cho GPU của họ đều làm mạnh vòng phản hồi: nhiều phần mềm trên Nvidia thu hút nhiều người dùng hơn, đáng đầu tư hơn, và nới rộng khoảng cách với đối thủ.
Sự trỗi dậy của Nvidia tới vị thế AI lớn phần vì những canh bạc chiến lược ngoài GPU.
Việc mua Mellanox năm 2019 là bước ngoặt. Mellanox mang InfiniBand và Ethernet cao cấp, cùng chuyên môn về liên kết độ trễ thấp, băng thông cao.
Huấn luyện mô hình lớn phụ thuộc vào cách ghép hàng nghìn GPU thành một máy tính logic duy nhất. Nếu mạng chậm, GPU ngồi chờ dữ liệu hoặc đồng bộ gradient. Mellanox mang lại:
Vì vậy, các hệ thống AI giá trị nhất của Nvidia—DGX, HGX và thiết kế trung tâm dữ liệu đầy đủ—kết hợp GPU, CPU, NIC, switch và phần mềm thành nền tảng tích hợp. Mellanox trao cho Nvidia quyền kiểm soát quan trọng trên fabric đó.
Năm 2020 Nvidia thông báo kế hoạch thâu tóm Arm, nhằm kết hợp chuyên môn gia tốc AI với kiến trúc CPU được cấp phép rộng rãi trong điện thoại, thiết bị nhúng và ngày càng nhiều server.
Cơ quan quản lý ở Mỹ, Anh, EU và Trung Quốc bày tỏ lo ngại cạnh tranh mạnh: Arm là nhà cung cấp IP trung lập cho nhiều đối thủ của Nvidia, và việc hợp nhất đe doạ tính trung lập đó. Sau quá trình kiểm duyệt kéo dài và phản đối ngành, Nvidia từ bỏ thương vụ năm 2022.
Dù không có Arm, Nvidia tiếp tục với CPU của riêng mình, Grace, cho thấy họ vẫn có ý định định hình cả node trung tâm dữ liệu, không chỉ card gia tốc.
Omniverse mở rộng Nvidia vào mô phỏng, digital twin và cộng tác 3D. Nó kết nối công cụ và dữ liệu quanh OpenUSD, cho phép doanh nghiệp mô phỏng nhà máy, thành phố và robot trước khi triển khai thực tế. Omniverse vừa là workload GPU nặng vừa là nền tảng phần mềm khóa chặt nhà phát triển.
Trong ô tô, nền tảng DRIVE nhắm tới điện toán tập trung trên xe, tự lái và hỗ trợ lái nâng cao. Bằng cách cung cấp phần cứng, SDK và công cụ xác thực cho hãng xe và nhà cung cấp cấp một, Nvidia gắn mình vào chu kỳ sản phẩm dài và doanh thu phần mềm định kỳ.
Tại edge, module Jetson và ngăn xếp phần mềm liên quan cấp năng lực cho robotics, camera thông minh và AI công nghiệp. Những sản phẩm này đưa nền tảng AI của Nvidia vào bán lẻ, logistics, y tế và quản lý đô thị—bắt lấy các workload không thể sống hoàn toàn trên đám mây.
Qua Mellanox và mạng, các canh bạc thất bại nhưng mang bài học như Arm, và mở rộng sang Omniverse, ô tô và edge AI, Nvidia cố ý đi xa hơn “chỉ là nhà cung cấp GPU.”
Hiện họ bán:
Những canh bạc này khiến Nvidia khó bị thay thế: đối thủ phải bắt chước không chỉ chip mà cả một ngăn xếp tích hợp chặt chẽ trải dài compute, mạng, phần mềm và giải pháp theo ngành.
Sự nổi lên của Nvidia kéo theo đối thủ mạnh, cơ quan quản lý cứng rắn hơn và rủi ro địa chính trị mới định hình mọi động thái chiến lược của công ty.
AMD vẫn là đối thủ gần nhất với Nvidia trong GPU, cạnh tranh trực tiếp trên gaming và gia tốc dữ liệu. Dòng MI của AMD nhắm vào cùng khách hàng đám mây và hyperscale mà Nvidia phục vụ bằng H100 và các thế hệ tiếp theo.
Intel tấn công từ nhiều hướng: CPU x86 vẫn thống trị server, GPU rời của chính họ và các bộ tăng tốc AI chuyên dụng. Đồng thời, các hyperscaler như Google (TPU), Amazon (Trainium/Inferentia) và làn sóng startup (Graphcore, Cerebras) thiết kế chip AI riêng để giảm phụ thuộc vào Nvidia.
Phòng vệ chính của Nvidia vẫn là kết hợp dẫn đầu hiệu năng và phần mềm. CUDA, cuDNN, TensorRT và ngăn xếp SDK sâu khóa nhà phát triển. Chỉ phần cứng thôi không đủ; porting mô hình và tooling khỏi hệ sinh thái Nvidia tốn chi phí thực sự.
Chính phủ hiện xem GPU tiên tiến là tài sản chiến lược. Các lệnh xuất khẩu của Mỹ liên tục thắt chặt hạn chế gửi chip AI cao cấp sang Trung Quốc và các thị trường nhạy cảm khác, buộc Nvidia phải thiết kế các biến thể “tuân thủ xuất khẩu” với hiệu năng bị cắt giảm. Những kiểm soát này bảo vệ an ninh quốc gia nhưng hạn chế tiếp cận một thị trường tăng trưởng lớn.
Regulator cũng theo dõi thế lực thị trường của Nvidia. Việc chặn mua Arm cho thấy lo ngại về quyền kiểm soát IP cơ bản. Khi thị phần accelerator AI của Nvidia tăng, các cơ quan quản lý ở Mỹ, EU và nơi khác sẵn sàng xem xét hành vi độc quyền, gói sản phẩm và phân biệt trong tiếp cận phần cứng/phần mềm.
Nvidia là công ty fabless, phụ thuộc nhiều vào TSMC cho sản xuất tiên tiến. Bất kỳ gián đoạn ở Đài Loan—do thiên tai, căng thẳng chính trị hay xung đột—sẽ ảnh hưởng trực tiếp khả năng cung ứng GPU hàng đầu của Nvidia.
Thiếu hụt năng lực đóng gói tiên tiến (CoWoS, tích hợp HBM) đã tạo nút thắt cung ứng, làm giảm linh hoạt trước nhu cầu bùng nổ. Công ty phải đàm phán năng lực, điều hướng ma sát công nghệ Mỹ–Trung và phòng hộ trước các quy tắc xuất khẩu thay đổi nhanh hơn lộ trình bán dẫn.
Cân bằng những áp lực này trong khi duy trì ưu thế công nghệ giờ là nhiệm vụ địa chính trị và quản trị nhiều như là thử thách kỹ thuật.
Jensen Huang là nhà sáng lập kiêm CEO vẫn hành xử như kỹ sư thực tế. Ông tham gia sâu vào chiến lược sản phẩm, dành thời gian cho review kỹ thuật và các buổi tranh luận trên bảng trắng, không chỉ xuất hiện trên cuộc gọi công bố lợi nhuận.
Hình ảnh công chúng của ông kết hợp sự trình diễn và sự rõ ràng. Những bài thuyết trình với áo khoác da là có chủ ý: ông dùng ẩn dụ đơn giản để giải thích kiến trúc phức tạp, định vị Nvidia là công ty hiểu cả vật lý lẫn kinh doanh. Nội bộ, ông nổi tiếng với phản hồi trực tiếp, kỳ vọng cao và sẵn sàng quyết định khó khi công nghệ hoặc thị trường thay đổi.
Văn hoá Nvidia xây quanh vài chủ đề lặp lại:
Sự kết hợp này tạo ra một văn hoá nơi vòng lặp phản hồi dài (thiết kế chip) tồn tại cùng vòng lặp nhanh (phần mềm và nghiên cứu), và nơi phần cứng, phần mềm và nhóm nghiên cứu được mong đợi hợp tác chặt chẽ.
Nvidia thường đầu tư vào các nền tảng nhiều năm—kiến trúc GPU mới, node chế tạo, liên kết—trong khi vẫn quản lý kỳ vọng hàng quý.
Về tổ chức, điều này đồng nghĩa:
Huang thường trình bày thảo luận lợi nhuận quanh các xu hướng dài hạn (AI, compute tăng tốc) để giữ nhà đầu tư cùng tầm nhìn công ty, ngay cả khi nhu cầu ngắn hạn biến động.
Nvidia coi nhà phát triển như khách hàng chính. CUDA, cuDNN, TensorRT và hàng chục SDK ngành được hỗ trợ bởi:
Hệ sinh thái đối tác—OEM, đám mây, hệ tích hợp—được vun đắp bằng thiết kế tham chiếu, marketing chung và quyền truy cập roadmap sớm. Hệ sinh thái chặt chẽ này khiến nền tảng Nvidia dính chặt và khó thay thế.
Khi Nvidia lớn lên từ nhà cung cấp card đồ họa thành công ty nền tảng AI toàn cầu, văn hoá thay đổi:
Dù quy mô lớn, Nvidia cố giữ tinh thần người sáng lập, ưu tiên kỹ thuật, nơi các cược kỹ thuật lớn được khuyến khích và đội ngũ được yêu cầu hành động nhanh để tìm đột phá.
Lộ trình tài chính của Nvidia là trong những biến đổi mạnh mẽ: từ nhà cung cấp đồ họa PC nhỏ sang công ty giá trị nghìn tỷ đô ở trung tâm làn sóng AI.
Sau IPO 1999, Nvidia ở mức định giá vài tỷ đô ban đầu, gắn với thị trường PC và gaming chu kỳ. Qua những năm 2000, doanh thu tăng dần đến vài tỷ, nhưng công ty vẫn bị xem là nhà sản xuất chip chuyên biệt chứ không phải công ty nền tảng.
Bước ngoặt đến giữa thập niên 2010 khi doanh thu trung tâm dữ liệu và AI bắt đầu cộng dồn. Khoảng 2017, vốn hóa Nvidia vượt 100 tỷ; đến 2021 nó là một trong những công ty bán dẫn giá trị nhất thế giới. Năm 2023 công ty thoáng gia nhập câu lạc bộ nghìn tỷ đô, và đến 2024 thường giao dịch cao hơn, phản ánh niềm tin của nhà đầu tư rằng Nvidia là hạ tầng AI nền tảng.
Phần lớn lịch sử, GPU gaming là mảng cốt lõi. Đồ họa tiêu dùng cùng visualization chuyên nghiệp tạo nên phần lớn doanh thu và lợi nhuận.
Cơ cấu đó đảo chiều khi AI bùng nổ:
Kinh tế của phần cứng AI biến đổi hồ sơ tài chính Nvidia. Nền tảng gia tốc cao cấp và mạng kèm phần mềm mang giá premium và biên lợi nhuận lớn. Khi doanh thu trung tâm dữ liệu tăng, biên tổng mở rộng, biến Nvidia thành máy sinh tiền với đòn bẩy hoạt động phi thường.
Nhu cầu AI không chỉ thêm một dòng sản phẩm; nó định nghĩa lại cách nhà đầu tư định giá Nvidia. Công ty chuyển từ mô hình bán dẫn chu kỳ sang được xem như hạ tầng và nền tảng phần mềm quan trọng.
Biên gộp, nhờ các accelerator AI và phần mềm nền tảng, di chuyển vững vào vùng 70%+. Với chi phí cố định tăng chậm hơn doanh thu, biên tăng trên từng phần doanh thu AI rất cao, đẩy lợi nhuận trên cổ phiếu tăng mạnh. Sự tăng lợi nhuận này kích hoạt nhiều đợt điều chỉnh nâng dự báo từ các nhà phân tích và tái định giá cổ phiếu.
Kết quả là nhiều chu kỳ tái định giá mạnh: định giá Nvidia tăng từ mức tiêu chuẩn nhà sản xuất chip lên mức cao hơn, so sánh với các nền tảng đám mây và phần mềm hàng đầu, phản ánh kỳ vọng tăng trưởng AI bền vững.
Giá cổ phiếu Nvidia có nhiều đợt tăng mạnh và giảm sâu.
Công ty đã chia tách cổ phiếu nhiều lần để giữ giá trên mỗi cổ phần dễ tiếp cận: vài lần 2‑for‑1 đầu những năm 2000, 4‑for‑1 năm 2021 và 10‑for‑1 năm 2024. Cổ đông dài hạn giữ qua những sự kiện này chứng kiến lợi suất ghép rất ấn tượng.
Biến động cũng nổi bật. Cổ phiếu trải qua các đợt sụt mạnh khi:
Mỗi lần lo ngại về chu kỳ hay điều chỉnh cầu ảnh hưởng mạnh đến cổ phiếu. Tuy nhiên làn sóng AI sau đó lại kéo Nvidia lên đỉnh mới khi kỳ vọng được điều chỉnh.
Dù thành công, Nvidia không phải vô rủi ro. Nhà đầu tư tranh luận một số vấn đề:
Mặt khác, kịch bản tăng là tính toán tăng tốc và AI trở thành tiêu chuẩn trong data center, doanh nghiệp và thiết bị edge trong nhiều thập niên. Trong kịch bản đó, kết hợp GPU, mạng, phần mềm và hệ sinh thái của Nvidia có thể biện minh cho tăng trưởng cao và biên lợi nhuận mạnh, củng cố chuyển đổi từ nhà sản xuất chip ngách thành gã khổng lồ thị trường bền vững.
Chương tiếp theo của Nvidia là biến GPU từ công cụ huấn luyện mô hình thành nền tảng cấu trúc cho hệ thống thông minh: generative AI, máy móc tự chủ và thế giới mô phỏng.
Generative AI là trọng tâm trước mắt. Nvidia muốn mọi mô hình lớn—văn bản, hình ảnh, video, mã—được huấn luyện, tinh chỉnh và phục vụ trên nền tảng của họ. Điều này nghĩa là GPU trung tâm dữ liệu mạnh hơn, mạng nhanh hơn và ngăn xếp phần mềm giúp doanh nghiệp dễ xây copilot tuỳ chỉnh và mô hình ngành dọc.
Ngoài đám mây, Nvidia đẩy hệ thống tự chủ: xe tự lái, robot giao hàng, cánh tay nhà máy và drone. Mục tiêu là tái sử dụng cùng bộ công cụ CUDA, AI và mô phỏng cho automotive (Drive), robotics (Isaac) và nền tảng nhúng (Jetson).
Digital twins kết nối tất cả: với Omniverse và công cụ liên quan, Nvidia cược các công ty sẽ mô phỏng nhà máy, thành phố, mạng 5G—thậm chí lưới điện—trước khi xây dựng hoặc cấu hình lại. Điều này tạo doanh thu phần mềm và dịch vụ lâu dài trên phần cứng.
Ô tô, tự động hóa công nghiệp và edge computing là phần thưởng lớn. Xe biến thành trung tâm dữ liệu di động, nhà máy thành hệ thống AI, bệnh viện và bán lẻ trở thành môi trường giàu cảm biến. Mỗi nơi cần inference độ trễ thấp, phần mềm an toàn và hệ sinh thái nhà phát triển mạnh—những lĩnh vực Nvidia đầu tư nhiều.
Nhưng rủi ro hiện hữu:
Với nhà sáng lập và kỹ sư, lịch sử Nvidia cho thấy sức mạnh của việc sở hữu toàn bộ ngăn xếp: phần cứng, phần mềm hệ thống và công cụ nhà phát triển, trong khi liên tục đặt cược vào nút thắt tính toán tiếp theo trước khi nó rõ ràng.
Với nhà hoạch định chính sách, đây là một nghiên cứu về cách nền tảng tính toán thiết yếu trở thành hạ tầng chiến lược. Các quyết định về kiểm soát xuất khẩu, chính sách cạnh tranh và hỗ trợ cho lựa chọn mở sẽ quyết định Nvidia có giữ vai trò cổng duy nhất tới AI hay trở thành một trong nhiều người chơi quan trọng trong hệ sinh thái đa dạng hơn.
Nvidia được thành lập trên một cược rất cụ thể: đồ họa 3D sẽ chuyển từ các workstation đắt đỏ sang PC đại chúng, và sự chuyển dịch đó cần một bộ xử lý đồ họa chuyên dụng gắn chặt với phần mềm.
Thay vì cố gắng trở thành một công ty bán dẫn tổng quát, Nvidia:
Sự tập trung hẹp nhưng sâu này tạo nền tảng kỹ thuật và văn hoá mà sau này chuyển thành khả năng tính toán GPU và gia tốc AI.
CUDA biến GPU của Nvidia từ phần cứng đồ họa cố định thành một nền tảng tính toán song song đa dụng.
Những cách chính CUDA tạo điều kiện cho vị thế dẫn đầu trong AI:
Mellanox mang đến cho Nvidia quyền kiểm soát mạng liên kết kết nối hàng nghìn GPU trong siêu máy tính AI.
Với các mô hình lớn, hiệu năng phụ thuộc không chỉ vào chip nhanh mà còn vào tốc độ trao đổi dữ liệu và gradient giữa chúng. Mellanox cung cấp:
Doanh thu của Nvidia đã dịch chuyển từ chủ yếu gaming sang chiếm ưu thế ở trung tâm dữ liệu.
Ở mức tổng quát:
Nvidia đối mặt với áp lực từ cả đối thủ truyền thống và các bộ tăng tốc tùy biến:
GPU cao cấp giờ được xem là công nghệ chiến lược, đặc biệt cho AI.
Tác động đến Nvidia gồm:
Ngăn xếp phần mềm AI của Nvidia là một bộ lớp công cụ che giấu phần lớn độ phức tạp của GPU khỏi hầu hết nhà phát triển:
Tự lái và robotics là sự mở rộng nền tảng AI và mô phỏng của Nvidia vào các hệ thống vật lý.
Về chiến lược, chúng:
Hành trình của Nvidia cho thấy vài bài học:
Nếu khối lượng công việc tương lai không còn phù hợp với mô hình GPU, Nvidia sẽ cần thích nghi phần cứng và phần mềm nhanh chóng.
Các khả năng thay đổi gồm:
Phản ứng có thể của Nvidia:
Khi học sâu bùng nổ, công cụ, tài liệu và thói quen xung quanh CUDA đã trưởng thành, giúp Nvidia có lợi thế lớn.
Nhờ vậy Nvidia có thể bán các nền tảng tích hợp (DGX, HGX, thiết kế toàn bộ trung tâm dữ liệu) nơi GPU, mạng và phần mềm được tối ưu cùng nhau, thay vì chỉ bán card gia tốc độc lập.
Các nền tảng AI cao cấp và mạng lưới có giá bán và biên lợi nhuận cao, nên tăng trưởng mảng trung tâm dữ liệu đã biến đổi hồ sơ lợi nhuận của Nvidia.
Lá chắn chính của Nvidia là vị thế dẫn đầu về hiệu năng, hệ sinh thái phần mềm CUDA và các hệ thống tích hợp. Tuy nhiên nếu các lựa chọn thay thế trở nên “đủ tốt” và dễ lập trình hơn, thị phần và khả năng định giá của Nvidia có thể chịu áp lực.
Do đó, chiến lược của Nvidia phải tính đến không chỉ kỹ thuật và thị trường mà cả chính sách, luật thương mại và kế hoạch công nghiệp khu vực.
Phần lớn đội ngũ gọi các thư viện này thông qua PyTorch hoặc TensorFlow, nên họ hiếm khi phải viết mã GPU mức thấp trực tiếp.
Các thị trường này hiện nhỏ hơn so với đám mây AI nhưng có thể mang lại doanh thu bền vững, biên lợi nhuận cao và làm sâu thêm hệ sinh thái Nvidia trong nhiều ngành.
Với những người xây dựng, bài học là kết hợp hiểu biết kỹ thuật sâu với tư duy hệ sinh thái, không chỉ tập trung vào hiệu năng thô.
Lịch sử cho thấy Nvidia có thể xoay chuyển, nhưng những thay đổi này sẽ thử thách mức độ thích nghi của công ty.