 |
Thành lập năm 1993 tại Mỹ bởi Jensen Huang, Chris Malachowsky và Curtis Priem, Nvidia ban đầu tập trung sản xuất chip đồ họa cho máy tính cá nhân và trò chơi điện tử. Nhu cầu xử lý hình ảnh 3D ngày càng tăng khi đó đã mở ra cơ hội phát triển những bộ xử lý chuyên biệt.
Năm 1999, Nvidia giới thiệu bộ xử lý đồ họa (GPU), giúp máy tính xử lý nhiều phép tính đồng thời, cải thiện khả năng dựng hình và hiển thị. Dòng sản phẩm GeForce sau đó đưa hãng trở thành một trong những tên tuổi lớn trên thị trường card đồ họa.
Nhận thấy tiềm năng của GPU vượt xa lĩnh vực trò chơi điện tử, Nvidia tiếp tục ra mắt CUDA năm 2006, cho phép tận dụng sức mạnh của bộ xử lý đồ họa cho các tác vụ tính toán khoa học, phân tích dữ liệu và học máy. Quyết định này đặt nền móng cho bước chuyển mình của hãng sang lĩnh vực AI.
Bước ngoặt đến vào năm 2012, khi mô hình AlexNet sử dụng GPU của Nvidia để tạo đột phá trong cuộc thi nhận diện hình ảnh ImageNet, chứng minh hiệu quả của công nghệ này trong huấn luyện AI. Từ đó, GPU ngày càng trở thành nền tảng quan trọng của ngành học sâu và AI tạo sinh.
Theo Reuters, chính việc chuyển hướng từ thị trường card đồ họa sang trung tâm dữ liệu và AI đã giúp Nvidia nắm bắt cơ hội tăng trưởng lớn nhất trong lịch sử công ty.
Hệ sinh thái trải rộng
Hiện nay, hoạt động kinh doanh của Nvidia đã vượt xa lĩnh vực card đồ họa. Công ty phát triển một hệ sinh thái gồm chip xử lý, thiết bị kết nối, máy chủ, phần mềm và các nền tảng phục vụ trung tâm dữ liệu. Đây cũng là lý do Nvidia có vị thế đặc biệt trong chuỗi cung ứng AI toàn cầu.
Hai mảng kinh doanh chính của hãng là Compute & Networking (điện toán và kết nối) và Graphics (đồ họa). Mảng thứ nhất bao gồm các nền tảng trung tâm dữ liệu, giải pháp AI, công nghệ mạng và chip phục vụ ôtô. Trong khi đó, mảng Graphics tập trung vào GPU GeForce dành cho máy tính, trò chơi điện tử và các sản phẩm đồ họa chuyên nghiệp.
 |
| Những dòng chip như H100, H200 và thế hệ Blackwell giúp Nvidia trở thành nhà cung cấp quan trọng cho các tập đoàn công nghệ đang phát triển mô hình AI quy mô lớn. Ảnh: Reuters. |
Trong cuộc đua AI, dòng chip H100 và H200 từng trở thành những sản phẩm chủ lực của Nvidia, được các tập đoàn công nghệ và phòng nghiên cứu AI sử dụng để huấn luyện, vận hành những mô hình ngôn ngữ lớn. Tiếp đó, kiến trúc Blackwell đánh dấu thế hệ chip mới, hướng đến khả năng xử lý các mô hình AI ngày càng phức tạp với hiệu suất cao hơn, CNBC cho biết.
Nvidia cũng phát triển CUDA thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng. Nền tảng này giúp các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng ứng dụng trên GPU của hãng, tạo nên hệ sinh thái phần mềm mà đối thủ khó có thể thay thế trong thời gian ngắn.
Theo báo cáo tài chính năm tài khóa 2026, kết thúc ngày 25/1/2026, Nvidia đạt doanh thu 215,9 tỷ USD, tăng 65% so với năm trước. Lợi nhuận ròng đạt khoảng 120,1 tỷ USD. Riêng quý IV, doanh thu lên tới 68,1 tỷ USD, trong đó mảng trung tâm dữ liệu đóng góp 62,3 tỷ USD, tương đương hơn 91% tổng doanh thu.
 |
Những con số này cho thấy mức độ phụ thuộc ngày càng lớn của Nvidia vào làn sóng đầu tư hạ tầng AI. Các tập đoàn như Microsoft, Google, Amazon và Meta đang chi hàng tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu, mua sắm máy chủ và phát triển năng lực tính toán phục vụ AI. Nvidia là một trong những nhà cung cấp hưởng lợi trực tiếp từ cuộc đua này.
Theo Reuters, trong tháng 8/2026, Nvidia tiếp tục phát đi tín hiệu lạc quan về triển vọng kinh doanh, dự báo doanh thu năm tài khóa tiếp theo có thể tăng khoảng 70%. Tuy nhiên, công ty cũng cảnh báo tình trạng thiếu hụt linh kiện bộ nhớ có thể hạn chế tốc độ mở rộng sản xuất.
Ngoài trung tâm dữ liệu, Nvidia còn đặt tham vọng mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác. Công nghệ của hãng được ứng dụng trong xe tự lái, robot, y tế, mô phỏng công nghiệp và nghiên cứu khoa học. Điển hình như nền tảng Omniverse cho phép doanh nghiệp xây dựng bản sao kỹ thuật số của nhà máy hoặc hệ thống sản xuất để mô phỏng và tối ưu hóa hoạt động.
Chiến lược này cho thấy Nvidia đang hướng tới mục tiêu không chỉ là nhà sản xuất chip mà hướng tới vị trí nhà cung cấp hạ tầng điện toán toàn diện cho nền kinh tế AI.
 |
| Nvidia đầu tư vào trung tâm dữ liệu Aurora đang được xây dựng ở Virginia (Mỹ). Ảnh: Digital Realty. |
Cạnh tranh và bài toán duy trì tăng trưởng
Dù đang nắm giữ vị thế hàng đầu trong ngành chip AI, Nvidia vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Áp lực cạnh tranh ngày càng lớn khi tập đoàn bán dẫn AMD phát triển các dòng GPU tăng tốc, trong khi những tập đoàn như Google, Amazon và Microsoft đầu tư sản xuất chip riêng để giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp bên ngoài.
Bên cạnh đó, lợi thế của Nvidia cũng có thể chịu sức ép nếu các doanh nghiệp AI tìm được phương thức tối ưu mô hình, giúp giảm nhu cầu sử dụng những bộ xử lý đắt tiền. Những khoản đầu tư khổng lồ vào trung tâm dữ liệu cũng đặt ra câu hỏi về khả năng thu hồi vốn, hiệu quả kinh tế và tính bền vững của làn sóng AI.
Một thách thức đáng kể khác đến từ căng thẳng công nghệ Mỹ - Trung. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Washington hạn chế khả năng Nvidia cung cấp những dòng chip tiên tiến cho khách hàng Trung Quốc. Trong khi đó, Bắc Kinh thúc đẩy phát triển ngành bán dẫn nội địa nhằm giảm phụ thuộc vào công nghệ Mỹ.
Theo Reuters, những hạn chế xuất khẩu và hoạt động tìm cách đưa chip Nvidia vào Trung Quốc thông qua các trung tâm dữ liệu ở nước ngoài đang khiến cuộc cạnh tranh công nghệ giữa hai nền kinh tế thêm phức tạp.
Điều này không chỉ ảnh hưởng đến cơ hội kinh doanh của Nvidia mà còn tác động đến khả năng tiếp cận năng lực tính toán AI của các doanh nghiệp Trung Quốc.
 |
| Bê bối mới nhất của CEO Jensen Huang nổ ra trong bối cảnh nhà đầu tư lo ngại các khoản đầu tư khổng lồ vào AI chưa chắc mang lại lợi nhuận tương xứng. Ảnh: Reuters. |
Đáng chú ý, Nvidia còn bước vào giai đoạn bất ổn về lãnh đạo sau khi nhà đồng sáng lập Jensen Huang từ chức CEO ngày 12/11. Sự ra đi của Huang có ý nghĩa đặc biệt bởi ông là người dẫn dắt Nvidia suốt hơn ba thập kỷ, từ một công ty sản xuất chip đồ họa trở thành tập đoàn có vai trò trung tâm trong ngành công nghiệp AI.
Sự thay đổi nhân sự cấp cao này diễn ra đúng thời điểm giới đầu tư bắt đầu đặt câu hỏi về khả năng duy trì các khoản chi khổng lồ cho hạ tầng AI và hiệu quả kinh tế thực tế của những khoản đầu tư đó.
AI có cướp đi công việc của chúng ta?
Trong cuốn AI chuyện chưa kể, tác giả Tomoe Ishizumi cho rằng đây chỉ là công cụ tối ưu không hơn không kém. Có một điều chắc chắn rằng AI có thể thay thế phần lớn công việc mà con người đang làm hiện nay. Tuy nhiên, chúng ta không nên nghĩ máy móc sẽ cướp đi công việc của con người mà hãy nghĩ rằng máy móc sẽ làm những công việc vất vả để con người có thời gian sáng tạo hơn.
