CEO Nvidia: OpenClaw chắc chắn là 'ChatGPT tiếp theo'

“Hiện đây là dự án mã nguồn mở lớn nhất, phổ biến nhất và thành công nhất trong lịch sử nhân loại”, Jensen Huang nói trong chương trình Mad Money của kênh CNBC bên lề hội nghị GTC 2026 của Nvidia tại bang California (Mỹ).

“OpenClaw chắc chắn là ChatGPT tiếp theo”, Giám đốc điều hành Nvidia khẳng định.

Jensen Huang xem OpenClaw như một bước tiến lớn trong cách con người tương tác với AI - Ảnh: Internet

Do lập trình viên Peter Steinberger phát triển, OpenClaw là tác tử AI (trí tuệ nhân tạo) có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, từ đặt chỗ ăn tối, theo dõi email, làm việc với các công ty bảo hiểm, làm thủ tục chuyến bay và thực hiện vô số tác vụ khác. Khác với chatbot truyền thống, OpenClaw có khả năng kết nối với nhiều dịch vụ trực tuyến, duy trì nhiệm vụ trong thời gian dài và chủ động hoàn thành các yêu cầu như nghiên cứu thông tin, soạn thảo văn bản, quản lý lịch làm việc hay xử lý email.

OpenClaw có thể chạy trực tiếp trên máy tính cá nhân, máy chủ hoặc nền tảng đám mây, giúp người dùng linh hoạt lựa chọn cách triển khai tùy theo nhu cầu và mức độ tin cậy về dữ liệu.

Một điểm khiến OpenClaw nhanh chóng thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ là khả năng mở rộng rất cao. Nền tảng cho phép tích hợp nhiều mô hình AI khác nhau và bổ sung các kỹ năng do cộng đồng phát triển, giúp tác tử AI ngày càng làm được nhiều việc phức tạp hơn.

Tại hội nghị Công nghệ, Truyền thông & Viễn thông của ngân hàng Morgan Stanley ở thành phố San Francisco (Mỹ) hôm 4.3, Jensen Huang nói rằng: “OpenClaw có lẽ là bản phát hành phần mềm quan trọng nhất từ trước đến nay”.

Nvidia đã nhanh chóng tận dụng đà phát triển của OpenClaw. Hôm 16.3, hãng chip AI số 1 thế giới đã công bố NemoClaw, nền tảng dành riêng cho OpenClaw được tích hợp thêm các phần mềm của Nvidia, nhằm giúp tác tử AI này sẵn sàng để triển khai trong môi trường doanh nghiệp.

Mục tiêu của NemoClaw là giúp các tác tử AI trở nên an toàn, có thể mở rộng và sẵn sàng cho các ứng dụng thực tế.

Bước chuyển mang tính nền tảng

Jensen Huang mô tả OpenClaw như một bước chuyển mang tính nền tảng, mở rộng đáng kể những gì cá nhân có thể làm với AI. “Chỉ với một dòng mã, bạn có thể tạo tác tử AI riêng. Sau đó, bạn chỉ cần yêu cầu nó làm bất cứ điều gì mình muốn”, ông nói.

Giám đốc điều hành Nvidia minh họa bằng một ví dụ thực tế là thiết kế nhà bếp. Chỉ với một câu lệnh ngắn, OpenClaw có thể nghiên cứu hình ảnh, học các công cụ thiết kế, lặp lại các ý tưởng và tự cải thiện kết quả - tất cả đều diễn ra một cách tự động.

“OpenClaw sẽ tự học cách thiết kế một căn bếp, rồi quay lại với bản thiết kế và tự đánh giá”, Jensen Huang mô tả cách tác tử AI này có thể tự hoàn thiện công việc của mình.

Tỷ phú 63 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan cho rằng ý nghĩa rộng hơn là sự phát triển của chuyên môn cá nhân. “Mọi thợ mộc giờ đây có thể trở thành kiến trúc sư. Mọi thợ sửa ống nước cũng có thể trở thành kiến trúc sư. Chúng ta sẽ nâng cao năng lực của tất cả mọi người”, ông nói.

Tuy nhiên, sự trỗi dậy nhanh chóng của các tác tử AI như OpenClaw cũng làm dấy lên những lo ngại về bảo mật, quyền riêng tư và khả năng kiểm soát, đặc biệt khi AI dạng này ngày càng có khả năng hành động độc lập.

Đó chính là nơi Nvidia nhìn thấy vai trò của mình. Với NemoClaw, Nvidia đang xây dựng các lớp bảo vệ, gồm cơ chế bảo vệ quyền riêng tư, công cụ giám sát và bảo mật cấp doanh nghiệp nhằm đảm bảo các tác tử AI có thể được triển khai an toàn ở quy mô lớn.

Giải quyết những rủi ro này sẽ là yếu tố then chốt để mở ra làn sóng ứng dụng AI tiếp theo, nơi các tác tử AI không chỉ hỗ trợ mà còn hành động thay con người.

Chiến lược ủng hộ AI mở của Nvidia

Nvidia sẽ chi 26 tỉ USD trong 5 năm tới để phát triển các mô hình AI trọng số mở, theo một hồ sơ tài chính của công ty năm 2025. Các lãnh đạo Nvidia đã xác nhận thông tin trên với tạp chí WIRED.

Khoản đầu tư lớn này có thể giúp Nvidia chuyển mình từ hãng sản xuất chip với hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ thành phòng thí nghiệm AI thực thụ, đủ khả năng cạnh tranh với OpenAI và DeepSeek. Đây cũng là bước đi chiến lược có thể giúp Nvidia củng cố vị thế là nhà sản xuất chip AI số 1 thế giới, bởi các mô hình này được tối ưu hóa cho phần cứng của chính hãng.

Trọng số là những con số được học trong quá trình huấn luyện, quyết định cách mô hình AI xử lý dữ liệu và đưa ra câu trả lời. Với mô hình AI trọng số mở, các giá trị này được công bố công khai để bất kỳ ai cũng có thể tải về, chạy, nghiên cứu hoặc chỉnh sửa. Trong trường hợp của mình, Nvidia còn công bố cả những cải tiến kỹ thuật dùng để xây dựng và huấn luyện mô hình AI trọng số mở, giúp các công ty khởi nghiệp và nhà nghiên cứu dễ dàng sửa đổi và phát triển tiếp công nghệ của hãng.

Hôm 11.3, Nvidia ra mắt Nemotron 3 Super - mô hình AI trọng số mở mạnh nhất của hãng cho đến nay. Mô hình mới có 128 tỉ tham số (thước đo về kích thước và độ phức tạp), tương đương phiên bản gpt-oss lớn nhất của OpenAI. Thế nhưng, Nvidia cho biết Nemotron 3 Super vượt trội hơn gpt-oss và nhiều mô hình AI khác trong một số bài kiểm tra tiêu chuẩn.

Cụ thể, Nvidia cho biết Nemotron 3 Super đạt 37 điểm trên Artificial Intelligence Index, hệ thống đánh giá mô hình dựa trên 10 bài kiểm tra tiêu chuẩn khác nhau. Gpt-oss đạt 33 điểm, nhưng một số mô hình Trung Quốc có điểm cao hơn.

Nvidia cho biết Nemotron 3 Super đã được thử nghiệm bí mật trên PinchBench, bài kiểm tra tiêu chuẩn mới đánh giá khả năng điều khiển OpenClaw của mô hình, và xếp hạng nhất.

Ngoài ra, Nvidia giới thiệu nhiều kỹ thuật mới được dùng để tạo ra Nemotron 3 Super, gồm phương pháp về kiến trúc và huấn luyện giúp cải thiện khả năng suy luận, xử lý ngữ cảnh dài, cũng như khả năng phản hồi với học tăng cường.

“Nvidia đang nghiêm túc hơn rất nhiều với việc phát triển các mô hình mở và chúng tôi đang đạt được nhiều tiến triển”, Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch phụ trách nghiên cứu học sâu ứng dụng tại Nvidia, nhấn mạnh.

Với Nvidia, NemoClaw là một phần trong nỗ lực thu hút các hãng phần mềm doanh nghiệp, bằng cách cung cấp thêm các lớp bảo mật cho tác tử AI. Đây cũng là một bước nữa trong chiến lược ủng hộ AI mở của hãng chip AI số 1 thế giới, nằm trong kế hoạch rộng hơn nhằm duy trì vị thế thống trị về hạ tầng AI, khi một số khách hàng lớn như OpenAI, Meta, Microsoft tự phát triển chip riêng.

Đến nay, chiến lược phần mềm của Nvidia chủ yếu dựa vào CUDA - nền tảng độc quyền khiến các nhà phát triển phải viết và tối ưu phần mềm để chạy trên GPU Nvidia, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh rất lớn cho công ty.

CUDA là nền tảng điện toán song song và bộ công cụ lập trình do Nvidia phát triển, cho phép các nhà phát triển sử dụng GPU để thực hiện các phép tính phức tạp thay vì chỉ dựa vào CPU (bộ xử lý trung tâm).

Ban đầu, GPU được thiết kế chủ yếu để xử lý đồ họa. Thế nhưng, CUDA cho phép các lập trình viên khai thác sức mạnh tính toán rất lớn của GPU để giải quyết nhiều bài toán khác như AI, học máy, mô phỏng khoa học, phân tích dữ liệu lớn và xử lý hình ảnh. Nhờ CUDA, một chương trình có thể chia nhỏ công việc thành hàng nghìn tác vụ và xử lý chúng đồng thời trên nhiều lõi của GPU, giúp tăng tốc độ tính toán lên rất nhiều so với CPU truyền thống.

CUDA cũng cung cấp các thư viện, công cụ phát triển và giao diện lập trình để các nhà phát triển dễ dàng xây dựng phần mềm chạy trên GPU của Nvidia. Tuy nhiên, phần mềm viết bằng CUDA thường chỉ chạy tối ưu trên GPU Nvidia, khiến nhiều ứng dụng AI và tính toán hiệu năng cao phụ thuộc vào hệ sinh thái phần cứng của hãng này. Đây là một trong những yếu tố quan trọng giúp Nvidia duy trì vị thế thống trị trong lĩnh vực hạ tầng AI.

Sơn Vân