Nvidia tại GTC 2026 đã công bố chiến lược Physical AI theo mô hình full-stack, trải từ robot, xe tự hành, tự động hóa công nghiệp và edge AI đến hạ tầng AI trên quỹ đạo. Đi cùng hướng đi này là kiến trúc tham chiếu “Physical AI Data Factory Blueprint”, nền tảng mà hãng định vị là lõi hạ tầng cho thế hệ ứng dụng AI vật lý tiếp theo.

Tại kỳ GTC năm nay, Nvidia làm rõ tham vọng cung cấp đồng thời hạ tầng tính toán và phần mềm cho toàn bộ chuỗi Physical AI. Nếu làn sóng AI số từng thúc đẩy nhu cầu chip cho các trung tâm dữ liệu, Nvidia đang xem Physical AI là động lực tăng trưởng kế tiếp để đưa phần cứng của mình sang các lĩnh vực như robot, edge AI và tàu vũ trụ.

Trong buổi media briefing ngày 16/3, Nvidia cho rằng bài toán cốt lõi của Physical AI không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở năng lực tạo dữ liệu bằng tính toán. Theo hãng, dữ liệu từ thế giới thực quá đa dạng và khó dự báo, nên chỉ dựa vào triển khai thực tế sẽ không thể tạo đủ dữ liệu huấn luyện. Điểm nghẽn này chỉ có thể được giải quyết bằng cách dùng năng lực tính toán để tạo dữ liệu tổng hợp trực tiếp.

Nvidia ước tính thị trường Physical AI có quy mô tới 100 nghìn tỷ USD, tương đương gấp 50 lần ngành CNTT hiện nay.

Cụ thể hóa cách tiếp cận này là Physical AI Data Factory Blueprint. Đây là một kiến trúc tham chiếu mở, được xây dựng trên world model Cosmos và công cụ điều phối Osmo, nhằm hợp nhất toàn bộ quy trình từ tạo dữ liệu, mô phỏng, đánh giá đến triển khai vào một pipeline thống nhất.

Theo Nvidia, trước đây các công đoạn này thường được tách rời trên nhiều pipeline khác nhau, khiến quy trình vận hành bị phân mảnh. Với blueprint mới, doanh nghiệp có thể triển khai từ khâu tạo dữ liệu tổng hợp đến đưa mô hình vào vận hành trên hạ tầng Nvidia mà không phải tự xây dựng pipeline riêng.

Hãng cho biết Microsoft Azure và Nebius là hai đối tác cloud đầu tiên áp dụng kiến trúc này. Nhóm khách hàng đầu tiên gồm Field AI, Hexagon Robotics, Milestone Systems và Teradyne Robotics. Nvidia cũng cho biết các mô hình mở của hãng như Alphama, Cosmos và Groot đều được phát triển trực tiếp trên pipeline nói trên.

Trong hệ sinh thái phần mềm công nghiệp, Nvidia tiếp tục mở rộng ảnh hưởng. Cadence, Dassault Systemes, PTC, Siemens và Synopsys đồng loạt cho biết sẽ tích hợp các mô hình AI của Nvidia, CUDA-X và thư viện Omniverse vào ứng dụng của mình, với cam kết hiệu năng có thể cao hơn tới 100 lần.

Honda đã triển khai Synopsys Fluent trên Grace Blackwell, qua đó rút ngắn chu kỳ phát triển 34 lần. Nvidia cũng cho biết Samsung Electronics và SK hynix đang sử dụng các công cụ tự động hóa thiết kế điện tử (EDA) tăng tốc của hãng trên hệ thống của Dell và HP để nâng hiệu quả sản xuất chất bán dẫn.

Ở mảng robot, các nhà sản xuất robot công nghiệp như ABB, Fanuc và Kuka đã chọn thư viện Omniverse. Trong khi đó, các công ty robot hình người gồm Figure, Hexagon, Agibot và 1X đang xây dựng “bộ não” cho robot dựa trên Isaac Lab, Newton, thư viện Cosmos và Jetson Thor.

Nvidia cho biết hiện các công ty robot đều đang phát triển trên nền tảng của hãng. Tại GTC 2026, công ty cũng giới thiệu “Groot N1.7”, được mô tả là mô hình suy luận thương mại đầu tiên trên thế giới dành cho robot hình người.

Trong lĩnh vực xe tự hành, hợp tác với Uber là một trong những điểm đáng chú ý. Theo Nvidia, Uber dự kiến vận hành toàn bộ mạng lưới robotaxi trên nền Drive Hyperion, kết hợp với bộ phần mềm full-stack cho xe tự hành của hãng.

Kế hoạch mở rộng sẽ bắt đầu bằng chương trình thí điểm vào năm 2027 tại Los Angeles và Bay Area, trước khi mở rộng tới 28 thành phố thuộc 4 châu lục vào cuối năm 2028. Ngoài Uber, BYD, Geely và Nissan cũng đã lựa chọn Drive Hyperion.

Nvidia đồng thời giới thiệu Halo OS, nền tảng an toàn phần mềm tích hợp dành cho xe tự hành cấp độ L4. Ở mảng edge AI, công ty đang thúc đẩy tích hợp AI RAN với Nokia và T-Mobile để đưa các ứng dụng Physical AI lên hạ tầng viễn thông.

Theo Nvidia, hiện có 1.500 ứng dụng Physical AI đang chạy trên Metropolis. Một số kết quả được hãng nêu ra gồm hệ thống tự động hóa kiểm tra lưới điện của Siemens Energy tăng tốc gấp 5 lần, trong khi thời gian phản ứng với sự cố trong mô hình smart city giảm 80%.

Đích đến cuối cùng trong chiến lược Physical AI của Nvidia là không gian. Tại GTC 2026, hãng giới thiệu Vera Rubin Space Module, mô-đun điện toán AI được tối ưu cho môi trường không gian, nhằm xử lý trực tiếp các tác vụ cảm biến thời gian thực, ra quyết định và vận hành tự động trên quỹ đạo.

Aetherflux, Axiom Space, Planet Labs và Starcloud tham gia với vai trò đối tác. Nvidia cho biết GPU đã lần đầu tiên được đưa lên quỹ đạo từ năm ngoái, và xu hướng xây dựng các trung tâm dữ liệu trên quỹ đạo có thể tăng tốc mạnh trong vài năm tới.

Theo công ty, mục tiêu sau cùng là biến tàu vũ trụ thành các hệ thống robot và đưa trung tâm dữ liệu trên quỹ đạo trở thành công cụ phục vụ khám phá khoa học.