13 tháng 11 năm 2026 · Jakub M.

Nvidia không có Jensen Huang: ý nghĩa với AI cục bộ và giá phần cứng

Nhà sáng lập Nvidia Jensen Huang đã rời ghế CEO. Nhưng với những ai chạy trí tuệ nhân tạo trên phần cứng của riêng mình, điều quan trọng hơn lại khác: card đồ họa và máy trạm AI tăng giá chủ yếu vì thiếu bộ nhớ, chứ không phải vì thay đổi lãnh đạo.

Chuyện gì đã xảy ra

Chủ nhật, ngày 8 tháng 11, hội đồng quản trị Nvidia công bố một cuộc điều tra độc lập đối với CEO của mình. Trong thông điệp nội bộ gửi nhân viên, Jensen Huang thừa nhận một mối quan hệ ngoài hôn nhân. Theo truyền thông Mỹ, vụ việc còn liên quan đến mối quan hệ của ông với một giám đốc của Megaspeed, công ty có trụ sở tại Singapore. Theo các tin này, giới chức Mỹ nghi ngờ người giám đốc này có liên hệ với tình báo Trung Quốc; Trung Quốc bác bỏ cáo buộc. Megaspeed là một trong những khách hàng nước ngoài lớn của Nvidia và đã mua chip cùng phần cứng khác trị giá gần 5 tỷ đô la.

Hội đồng chấp nhận đơn từ chức của Huang vào ngày 11 tháng 11, có hiệu lực ngay, và công ty công bố vào ngày hôm sau. Giám đốc tài chính Colette Kress tạm thời điều hành Nvidia, Harvey C. Jones trở thành chủ tịch hội đồng quản trị, và việc tìm người kế nhiệm chính thức đang được tiến hành. Cổ phiếu Nvidia mất khoảng 17% trong năm ngày và ở mức thấp nhất trong hơn một năm.

Những gì tạm thời chưa thay đổi

Việc CEO ra đi không thay đổi gì trong cách hoạt động của card đồ họa, trình điều khiển và công cụ phần mềm hiện tại, kể cả CUDA. Ai đang chạy mô hình AI trên phần cứng Nvidia không cần thay đổi gì ngay.

Các nhà phân tích đồng ý rằng hoạt động kinh doanh cũng không thay đổi trong ngắn hạn. Theo Cody Acree của StoneX, lộ trình sản phẩm của Nvidia đã được vạch ra đến thế hệ Feynman năm 2028, và ông không thấy ảnh hưởng đến doanh thu cho đến lúc đó. Raymond James cho rằng phản ứng của thị trường là thái quá. Goldman Sachs kỳ vọng Nvidia giữ các cam kết hiện có, nhưng cho rằng thiếu Huang thì các quan hệ đối tác lớn mới sẽ khó đàm phán hơn. Theo Digitimes, các nhà sản xuất máy chủ Đài Loan dự kiến nhu cầu ổn định trong thời gian tới.

Sự ra đi của Jensen Huang là thay đổi lãnh đạo lớn nhất tại Nvidia trong hơn ba thập kỷ. Nhưng với người đang chọn phần cứng để chạy mô hình AI của riêng mình, nó đến vào lúc thị trường vốn đã khó khăn. Giá bộ nhớ tăng, card đồ họa mạnh khó mua, và ngày càng nhiều người dùng tìm giải pháp thay thế cho các cấu hình GPU truyền thống.

Nguyên nhân chính khiến giá tăng: bộ nhớ

Việc phần cứng cho AI cục bộ tăng giá hiện nay trước hết do thiếu chip nhớ. Theo Wall Street Journal, năm nay các trung tâm dữ liệu AI sẽ dùng khoảng 70% sản lượng DRAM hiệu năng cao. Bộ nhớ đã tăng giá khoảng 50% từ cuối năm 2025, và các nhà phân tích của TrendForce dự báo năm nay tăng thêm khoảng 70%. Các nhà sản xuất đã bán năng lực cho năm 2027 và 2028 và không kỳ vọng tình hình dịu đi rõ rệt trước năm 2028. Các yếu tố khác, như nhu cầu và chính sách giá của nhà sản xuất, cũng ảnh hưởng đến giá cuối cùng.

Với AI cục bộ, bộ nhớ là yếu tố then chốt. Dung lượng quyết định mô hình lớn đến đâu có thể chạy trên máy, còn băng thông quyết định mô hình trả lời nhanh đến mức nào.

Phần cứng cho AI cục bộ hiện có giá bao nhiêu

Bộ nhớ đồ họa trên card nhanh hơn nhiều nhưng nhỏ: mô hình không vừa phải chia nhỏ hoặc chạy chậm đi rất nhiều. Bộ nhớ dùng chung và hợp nhất chậm hơn nhưng chứa được mô hình lớn hơn nhiều. Vì vậy hai con số không so sánh trực tiếp được.

Card đồ họa bị ảnh hưởng đặc biệt nặng. RTX 5090 đã biến mất khỏi các cửa hàng lớn ở Mỹ từ tháng 1. Theo GPU Poet, vào tháng 11 nó được bán trên các sàn trực tuyến với giá khoảng 6.000 đô la, gần gấp ba giá đề xuất. Theo các nguồn tin Trung Quốc, các nhà sản xuất card lại tăng giá trong tháng 11, gần 500 đô la với RTX 5090 và 5080.

Máy trạm AI nhỏ gọn với bộ nhớ dùng chung là con đường rẻ nhất đến các mô hình lớn, nhưng cũng đang tăng giá. Nvidia DGX Spark 128 GB đã tăng 75% kể từ khi ra mắt. AMD bán máy tính riêng Ryzen AI Halo 128 GB với giá từ 3.999 đô la. Mùa xuân vừa qua, Apple đưa ra thời gian giao hàng lên đến bốn đến năm tháng cho Mac Studio có bộ nhớ lớn hơn.

Thử nghiệm của chính chúng tôi cho thấy gì

Chúng tôi đã tự kiểm tra xem bộ nhớ dùng chung có thể đi xa đến đâu. Trên Mac Studio M5 Ultra với 256 GB bộ nhớ hợp nhất, chúng tôi chạy phiên bản 4-bit của Qwen3.5 với 397 tỷ tham số. Mô hình chiếm khoảng 224 GB bộ nhớ và tạo khoảng 62 token mỗi giây, không cần thay đổi bất kỳ thiết lập nào của macOS. Với ngữ cảnh 128.000 token, tốc độ giảm xuống 44 token mỗi giây. Một mô hình như vậy không thể nào chứa vừa một card đồ họa đơn lẻ. Chi tiết có trong bài thử nghiệm Qwen3.5 397B của chúng tôi.

Những gì có thể thay đổi trong vài năm tới

Sự ra đi của Huang chủ yếu làm tăng bất định trong dài hạn. Nhiều điều phụ thuộc vào việc ai sẽ dẫn dắt Nvidia: một kỹ sư có lẽ sẽ giữ hướng đi hiện tại, còn một nhà quản lý từ bên ngoài có thể chú trọng hơn vào kết quả ngắn hạn. Vụ Megaspeed cũng đặt ra câu hỏi liệu chip Nvidia có đến Trung Quốc qua các nước khác hay không. Kiểm soát xuất khẩu chặt chẽ hơn chủ yếu ảnh hưởng đến khách hàng lớn và hiện chưa liên quan đến người dùng cá nhân. Trong khi đó, AMD và Apple đang tăng cường hỗ trợ các công cụ AI cục bộ, và mỗi bước hụt của Nvidia đều mở ra cơ hội cho họ.

Phép thử lớn đầu tiên là ngày 17 tháng 11, khi Nvidia công bố kết quả quý. Sự chú ý sẽ dồn vào đơn hàng và những gì công ty nói về nguồn cung.

Ý nghĩa đối với AI cục bộ

Không cần hoảng loạn. Phần cứng bạn đang có vẫn hoạt động, và các sản phẩm mới của Nvidia vẫn nằm trong kế hoạch. Tuy nhiên, mua dưới áp lực là không đáng: RTX 5090 hiện có giá khoảng gấp ba giá đề xuất, và tình trạng thiếu bộ nhớ sẽ không sớm kết thúc.

Cũng nên tránh đặt cược tất cả vào một nền tảng. llama.cpp chạy trên card đồ họa Nvidia và AMD, trên Apple Silicon và cả chỉ với bộ xử lý. MLX được tạo ra cho Apple Silicon nhưng nay cũng hỗ trợ CUDA. vLLM cần một backend khác cho mỗi nền tảng. Vì vậy chuyển nền tảng không miễn phí, nhưng hoàn toàn khả thi.

Thử trước khi mua

Với phần cứng giá hàng nghìn euro, nên kiểm tra trước xem mô hình và khối lượng công việc của bạn có chạy đủ nhanh không. Bạn có thể thuê chiếc Mac Studio M5 Ultra 256 GB mà chúng tôi dùng để thử nghiệm, từ một ngày trở lên.

Nguồn: NVIDIA Form 8-K (SEC), ABC News, CBS News, TipRanks, Investing.com, Digitimes, Windows Central (WSJ, TrendForce), GPU Poet, Dataconomy, TechRadar, Implicator, Digital Citizen, BGR. Giá tính đến ngày 13/11/2026.

Gửi yêu cầu thuê Hiệu năng

← Tất cả bài viết