Nvidia đang đẩy mạnh hệ sinh thái AI agent tại Hàn Quốc, với trọng tâm là bộ giải pháp OpenClaw, OpenShell, NemoClaw và phần cứng DGX Spark. Động thái này cho thấy hãng muốn đón đầu nhu cầu vận hành mô hình AI ngay tại chỗ, trong bối cảnh chi phí API tăng dần và lo ngại về bảo mật dữ liệu ngày càng lớn.

Ngày 21/4, Nvidia tổ chức sự kiện “Nemotron Developer Days Seoul 2026” tại Hàn Quốc và giới thiệu chương trình thực hành “Build-a-Claw”. Chương trình này từng được công bố tại GTC 2026 ở San Jose, Mỹ, hồi tháng 3. Theo Nvidia, Hàn Quốc là thị trường lớn đầu tiên hãng triển khai hoạt động này do mức độ tiếp nhận AI tại đây rất cao.

Tại sự kiện, Nvidia giới thiệu kiến trúc gồm ba lớp: OpenClaw, OpenShell và NemoClaw. Theo phần trình bày của đội ngũ kỹ thuật Nvidia, OpenClaw là framework mã nguồn mở cho phép gán vai trò, lịch sử dữ liệu và nhiệm vụ cho nhiều AI agent, sau đó tổ chức chúng theo nhóm để phối hợp xử lý công việc. Nvidia cho biết cách tiếp cận này khác mô hình AI agent truyền thống ở chỗ dựa trên “trí tuệ tập thể”, thay vì một tác tử đơn lẻ.

Trước đó tại GTC, CEO Jensen Huang của Nvidia từng gọi OpenClaw là “dự án mã nguồn mở phổ biến nhất trong lịch sử nhân loại”, qua đó nhấn mạnh tiềm năng mở rộng của mô hình này.

Tuy nhiên, khi AI agent được trao nhiều quyền hơn, rủi ro cũng tăng theo. Những lo ngại chính gồm dữ liệu nội bộ doanh nghiệp bị lộ ra ngoài, bị tấn công để đánh cắp thông tin, hoặc chính tác tử gây ảnh hưởng tới hệ thống CNTT mà chúng được phép truy cập.

Để xử lý bài toán này, Nvidia đưa ra OpenShell, một lớp bảo mật theo mô hình container nhằm cô lập AI agent và môi trường OpenClaw trong không gian được kiểm soát. Theo hãng, hệ thống guardrail của OpenShell bao phủ ba khu vực: lớp kết nối ra dịch vụ bên ngoài như MCP, API và CLI; môi trường phát triển nơi diễn ra mô phỏng và truy xuất dữ liệu; cùng bộ kỹ năng được cấp cho AI agent.

Nvidia cũng cho biết OpenShell được thiết kế để ngăn rò rỉ thông tin nhạy cảm như floating license key, bằng cách chỉ cho phép truy cập dưới dạng biến nội bộ thay vì hiển thị trực tiếp cho người dùng hoặc AI agent. Trên nền tảng này, NemoClaw được định vị là dịch vụ đóng gói toàn bộ hệ sinh thái OpenClaw theo chuẩn triển khai doanh nghiệp.

Mục tiêu của Nvidia không chỉ dừng ở phần mềm. Theo hãng, các AI agent hoạt động liên tục sẽ làm phát sinh chi phí đáng kể nếu phụ thuộc vào API bên ngoài, từ đó kéo theo nhu cầu chạy mô hình lớn on-premise (tại chỗ). DGX Spark được Nvidia định vị là máy tính AI cá nhân có thể chạy mô hình 120 tỷ tham số trên thiết bị, qua đó giảm phụ thuộc vào các lời gọi API.

Nvidia cho biết DGX Spark có lợi thế khi CPU và GPU dùng chung một vùng nhớ, phù hợp hơn cho việc triển khai mô hình lớn. Khi so sánh với Mac mini, đại diện hãng cho rằng thiết bị của Apple không chạy trên hệ phần mềm Nvidia và có cấu hình GPU hạn chế hơn, nên không phù hợp bằng cho các tác vụ LLM hiệu năng cao. Theo lập luận của Nvidia, nếu kết nối một “trợ lý AI vận hành liên tục” thông qua API, chi phí có thể tăng nhanh, vì vậy DGX Spark là phương án đáng cân nhắc hơn.

Ở khối doanh nghiệp, Nvidia mô tả một mô hình triển khai khác. Doanh nghiệp có thể xây dựng cụm trung tâm dữ liệu on-premise theo cấu hình Kubernetes với khả năng sẵn sàng cao, đồng thời dùng OpenShell để cô lập và cấp môi trường riêng cho từng người dùng. Hãng cũng nêu ví dụ về việc tổ chức AI agent theo team hoặc working group, sau đó tích hợp với các kênh giao tiếp sẵn có như Slack.

Theo Nvidia, nội bộ công ty hiện cũng sử dụng OpenClaw để xây dựng các nhóm AI agent đảm nhiệm nhiều vai trò như thư ký, trưởng nhóm kỹ thuật, nghiên cứu, kỹ sư, kiến trúc sư giải pháp, QA, vận hành và nhân sự nhằm phục vụ công tác lập kế hoạch và triển khai dự án.

Chi phí API và áp lực bảo mật có thể kéo nhu cầu về phần cứng Nvidia

NemoClaw có thể được triển khai chỉ bằng một lệnh trên nhiều môi trường khác nhau, gồm cloud, on-premise, PC và laptop GeForce RTX, workstation RTX Pro, DGX Spark và DGX Station. Dù quá trình cài đặt được đơn giản hóa, người dùng vẫn phải tự thiết kế cấu trúc AI agent và đồ thị tác vụ phù hợp với quy trình công việc của mình.

Một số kịch bản sử dụng được Nvidia đưa ra gồm tự động thu thập tin tức AI mỗi sáng, tóm tắt rồi gửi email; kiểm tra pipeline CI/CD theo từng lần commit; hoặc tạo báo cáo mô phỏng dựa trên thay đổi công suất tại hiện trường sản xuất.

Vấn đề then chốt, theo thị trường, là tốc độ dịch chuyển nhu cầu AI tại chỗ sang phần cứng Nvidia sẽ nhanh đến đâu. Nếu ngày càng nhiều nhà phát triển, nhóm làm việc và doanh nghiệp muốn tránh chi phí API nhưng vẫn duy trì AI agent hoạt động thường trực, DGX Spark cùng dải sản phẩm RTX có thể trở thành nhóm hưởng lợi rõ rệt. Việc Hàn Quốc được chọn làm địa điểm đầu tiên trên thế giới tổ chức Build-a-Claw cũng được xem là bước đi nhằm đón đầu xu hướng này.

Ngay tại GTC hồi tháng 3, các ý tưởng ứng dụng cho Claw cũng đã mở rộng nhanh. Startup hậu cần quốc phòng GallatinAI đang phát triển một Claw để viết lại nhiều bản tin newsletter thành một bản cá nhân hóa; viện nghiên cứu Hà Lan TNO đề xuất mô hình quét định kỳ các bài báo khoa học mới để tạo báo cáo hằng tuần; còn công ty tư vấn AI-native Groove xem xét khả năng dùng Claw thay đồng nghiệp phỏng vấn tại hiện trường hội nghị và tổng hợp insight. Ngoài ra, Nvidia cho biết còn có hơn 10 ý tưởng khác đang được thảo luận.

Dù vậy, tâm lý thận trọng vẫn hiện hữu khi đưa AI agent vào công việc thực tế. Để một Claw có thể làm đúng vai trò như “thư ký”, tác tử đó phải được cấp quyền truy cập vào thông tin đăng nhập và nhiều tài liệu nội bộ, từ đó làm gia tăng gánh nặng bảo mật. Nvidia cũng khuyến nghị trong giai đoạn trước mắt nên vận hành tách biệt trên thiết bị riêng. Theo đó, việc triển khai trên diện rộng có thể cần thêm thời gian, và sự kiện trải nghiệm phần cứng mà hãng tổ chức sớm tại Seoul được xem là bước chuẩn bị cho độ trễ này.