Trong ba năm qua, cổ phiếu Nvidia đã tăng giá trị hơn bốn lần, trở thành động lực thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI tiên tiến như ChatGPT, Claude và nhiều nền tảng khác. Tại sự kiện năm nay, ông Huang sẽ khai mạc GTC 2025 với bài phát biểu kéo dài hai giờ, hứa hẹn hé lộ kế hoạch mở rộng AI của Nvidia trong các lĩnh vực như robot, xe tự hành và hạ tầng dữ liệu – nối tiếp những chủ đề đã được ông chia sẻ tại CES 2025 hồi đầu năm.

Khác với CES, nơi nội dung kỹ thuật thường được tinh giản, GTC là sân khấu riêng của Nvidia, nơi CEO Jensen Huang có thể đi sâu hơn vào các chi tiết kỹ thuật, hướng tới đối tượng chuyên môn. Ngoài ra, lịch trình hội nghị cũng dành riêng ngày 20/3 cho Quantum Day, với phiên thảo luận kéo dài hai giờ do ông Huang chủ trì. Nhiều khả năng chủ đề về điện toán lượng tử cũng sẽ được cập nhật trong tuần này.

Một trong những điểm nhấn được mong đợi là thông tin mới về kiến trúc GPU thế hệ tiếp theo của Nvidia – Blackwell Ultra và Vera Rubin. Sau màn ra mắt còn nhiều trục trặc của dòng GPU Blackwell, từ RTX 5090 cao cấp đến RTX 5070 phổ thông, Nvidia đang nỗ lực lấy lại đà phát triển với các bản nâng cấp đáng chú ý. Theo xác nhận từ ông Huang, dòng GPU Blackwell Ultra sẽ được tung ra vào nửa cuối năm nay, với cải tiến về mạng xử lý, bộ nhớ và vi xử lý. Đồng thời, thế hệ tiếp theo mang tên Vera Rubin cũng đã được hé lộ, dự kiến sẽ tạo ra "bước tiến lớn" trong công nghệ GPU, theo lời ông Huang trong buổi họp với các nhà đầu tư.

Cổ phiếu Nvidia gần đây đã có dấu hiệu chững lại trước thềm GTC, khiến bài phát biểu lần này được kỳ vọng sẽ tiếp sức cho đà tăng trưởng của công ty.

Phần lớn thành công của Nvidia đến từ hơn một thập kỷ đầu tư xây dựng các công cụ phần mềm, thu hút cộng đồng nghiên cứu và phát triển AI toàn cầu. Tuy nhiên, mảng kinh doanh chủ lực vẫn là các chip xử lý trung tâm dữ liệu – với giá lên tới hàng chục nghìn USD mỗi chiếc – đóng góp lớn vào mức doanh thu 130,5 tỷ USD của Nvidia trong năm 2024.

Tham vọng của Nvidia là thiết lập chu kỳ ra mắt chip chủ lực hằng năm, song đang gặp nhiều thách thức, bao gồm cả vấn đề kỹ thuật lẫn biến động từ thị trường. Hiện tại, chip Blackwell – dòng sản phẩm chủ lực – đang chậm trễ so với kế hoạch do lỗi thiết kế trong quá trình sản xuất. Bên cạnh đó, ngành công nghiệp AI cũng đang đối mặt với hiệu suất giảm dần khi khối lượng dữ liệu huấn luyện tăng mạnh trong khi hạ tầng chip chưa theo kịp.

Ngoài ra, Nvidia cũng đang chịu áp lực cạnh tranh khi một số công ty khởi nghiệp, như DeepSeek (Trung Quốc), tuyên bố có thể phát triển chatbot AI với yêu cầu phần cứng thấp hơn đáng kể – đồng nghĩa với việc tiêu tốn ít chip Nvidia hơn. Đáp lại, ông Huang khẳng định các mô hình AI hiện đại cần sức mạnh tính toán cao hơn và Nvidia sở hữu những chip nhanh nhất cho nhiệm vụ này.