Cách Nvidia Agentic AI Giải Quyết Các Vấn Đề Thực Tế Trong Kinh Doanh

Bạn đang gặp khó khăn trong việc theo kịp các quy trình làm việc phức tạp và chi phí ngày càng tăng?

Trí tuệ nhân tạo (AI) dạng đại lý của Nvidia có thể tự động thực hiện các quyết định phức tạp nhiều bước mà không cần sự giám sát của con người. Các doanh nghiệp đã tiết kiệm hàng triệu đô la nhờ sử dụng các hệ thống tự động này.

Hướng dẫn này giải thích cách giải pháp AI toàn diện của Nvidia hoạt động — và cách nó có thể trở thành công việc cho bạn.

Điểm khóa

Nvidia có cung cấp Agentic AI không?

Đúng vậy, Nvidia là nhà cung cấp khả năng AI dạng đại lý thông qua một bộ công cụ tích hợp kết hợp các mô hình cơ sở mã nguồn mở với các công cụ doanh nghiệp.

Agentic AI sử dụng khả năng suy luận phức tạp và lập kế hoạch lặp lại để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều bước mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người. Triển khai của Nvidia bao gồm gia đình mô hình Nemotron cho suy luận, khung NeMo cho tùy chỉnh và dịch vụ vi mô NIM cho triển khai, tất cả đều được hỗ trợ bởi dịch vụ hỗ trợ cấp doanh nghiệp.

Cách tiếp cận mô-đun này cho phép các tổ chức xây dựng các tác nhân AI có khả năng nhận thức bối cảnh, suy luận qua các công việc, lập kế hoạch hành động và thực hiện bằng các công cụ. Hệ thống tích hợp trực tiếp với dữ liệu và quy trình làm việc của doanh nghiệp, khiến nó phù hợp cho các ứng dụng kinh doanh thực tế thay vì các thí nghiệm lý thuyết. Sau khi thử nghiệm các khung tác nhân tương tự trong môi trường sản xuất, tôi thấy sự tập trung của Nvidia vào các mô hình mở đặc biệt có giá trị trong việc duy trì tính minh bạch và kiểm soát.

Nền tảng này nằm trong các giải pháp AI Enterprise tổng thể của Nvidia, cung cấp các tùy chọn triển khai bảo mật trên các môi trường đám mây, tại chỗ và biên. Kiến trúc này cho phép cải tiến liên tục thông qua một vòng lặp dữ liệu, trong đó mỗi tương tác được phản hồi để tinh chỉnh hiệu suất mô hình.

Nó thực sự hoạt động như thế nào?

Hệ thống AI agent của Nvidia hoạt động thông qua ba lớp liên kết, xử lý các tác vụ suy luận, tùy chỉnh và triển khai. Mỗi thành phần giải quyết một thách thức kỹ thuật cụ thể trong việc xây dựng các agent AI tự động.

Tại nền tảng, các mô hình Nemotron cung cấp động cơ suy luận hỗ trợ quá trình ra quyết định và lập kế hoạch đa bước. Khung NeMo nằm ở giữa, cho phép tùy chỉnh sâu để các nhóm có thể tinh chỉnh mô hình trên dữ liệu độc quyền. Các dịch vụ vi mô NIM quản lý lớp triển khai, đóng gói các tác nhân thành các dịch vụ sẵn sàng cho đám mây với các API ổn định.

Sự tách biệt này giúp kiến trúc linh hoạt. Các tổ chức có thể thay thế mô hình, điều chỉnh quy trình đào tạo hoặc mở rộng triển khai một cách độc lập. Trong một cuộc đánh giá hạ tầng gần đây, tôi đã quan sát thấy tính mô-đun này giúp giảm ma sát tích hợp so với các hệ thống AI đơn khối buộc các nhóm phải tuân theo các quy trình cứng nhắc. Phương pháp này tương tự như các mô hình thành công trong phát triển ứng dụng container hóa, nơi các thành phần riêng biệt giao tiếp qua các giao diện được định nghĩa rõ ràng.

Điều này trông như thế nào trong thực tế?

Trong quý vừa qua, tôi đã chứng kiến một nhóm logistics triển khai một tác nhân được hỗ trợ bởi Nvidia, tự động tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng giữa ba trung tâm phân phối. Hệ thống phân tích các mẫu giao thông, dự báo thời tiết và dữ liệu giao hàng lịch sử để điều chỉnh lịch trình theo thời gian thực, giảm chi phí nhiên liệu xuống 18% trong vòng sáu tuần.

Dưới đây là quy trình triển khai AI đại lý trong hoạt động kinh doanh:

Người dùng sớm cho biết các mô hình này vượt trội trong việc tuân thủ hướng dẫn và gọi công cụ, đặc biệt trong các công việc mã và phân tích. Các mô hình có 12 tỷ tham số có thể xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên đến 300.000 token trên một GPU 24GB, khiến chúng phù hợp cho các quy trình làm việc nặng về tài liệu như phân tích hợp đồng hoặc tổng hợp nghiên cứu. Sức chứa này rất quan trọng vì các vấn đề kinh doanh thực tế hiếm khi phù hợp với các lệnh ngắn gọn.

Các tác nhân này liên tục cải thiện thông qua dữ liệu tương tác, xây dựng kiến thức tổ chức tích lũy theo thời gian. Nhóm logistics hiện nay tin tưởng giao cho tác nhân của họ xử lý 70% quyết định định tuyến một cách tự động, chỉ chuyển các trường hợp ngoại lệ lên nhân viên vận hành.

Điều gì làm nên sự khác biệt của Nvidia?

Cách tiếp cận của Nvidia nổi bật nhờ cam kết sử dụng các mô hình mã nguồn mở và tích hợp end-to-end, tuy nhiên, điểm mạnh này cũng đi kèm với những hạn chế đáng xem xét.

Công ty duy trì hơn 650 mô hình mở và hơn 250 bộ dữ liệu trên Hugging Face, mang lại cho các nhà phát triển quyền truy cập chưa từng có vào các tài nguyên AI tiên tiến. Sự minh bạch này cho phép các nhóm kỹ thuật kiểm tra hành vi của mô hình, tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể và tránh bị khóa vào nhà cung cấp. Khi tôi đánh giá các nền tảng cạnh tranh vào năm ngoái, hầu hết đều yêu cầu các API hộp đen khiến việc gỡ lỗi gần như không thể.

Ưu điểm và giới hạn của nền tảng:

Phản hồi từ cộng đồng cho thấy mặc dù mô hình Nemotron với 340 tỷ tham số có khả năng ngang ngửa với GPT-4, nó yêu cầu khoảng 700GB VRAM chỉ cho quá trình suy luận. Điều này tương đương với việc cần nhiều nút GPU cao cấp, nghĩa là các tổ chức nhỏ phải đối mặt với những thách thức lớn về hạ tầng. Thực tế về giá cả khiến các mô hình cao cấp nằm ngoài tầm với của các nhóm không có vốn lớn hoặc không có quyền truy cập vào tín dụng đám mây.

Lợi thế nghiêng về phía các doanh nghiệp đã triển khai hạ tầng GPU hoặc có thể chứng minh chi phí đám mây là hợp lý. Đối với các startup và phòng thí nghiệm nghiên cứu, các mô hình Nemotron Nano nhỏ hơn (từ 9B đến 32B tham số) cung cấp một mục nhập dễ tiếp cận hơn mà vẫn duy trì hiệu suất cạnh tranh trên các công việc chuyên biệt.

Tích hợp & Tương thích với hệ sinh thái

Các hệ thống AI hiện đại thường gặp khó khăn khi không thể kết nối với hạ tầng doanh nghiệp hiện có. Nvidia đã thiết kế nền tảng agentic của mình để tích hợp vào các công cụ mà tổ chức đã sử dụng, thay vì áp dụng phương pháp thay thế hoàn toàn.

Kiến trúc này cung cấp quyền truy cập API toàn diện thông qua các điểm cuối ổn định, cho phép nhà phát triển tích hợp các tác nhân AI thông qua các cuộc gọi RESTful hoặc SDK. Gói microservices NIM của Nvidia được mô hình hóa dưới dạng các dịch vụ được container hóa, có thể chạy ở bất kỳ đâu Kubernetes hoạt động, từ trung tâm dữ liệu tại chỗ đến các môi trường đa đám mây.

Các đối tác như nền tảng AI doanh nghiệp của Nutanix tích hợp các thành phần của Nvidia trực tiếp vào các công cụ quản lý đám mây lai, giúp đơn giản hóa việc triển khai cho các nhóm IT quản lý hạ tầng phân tán. Phương pháp tiếp cận hệ sinh thái này giảm thời gian tích hợp từ nhiều tháng xuống còn vài tuần.

Các nhà cung cấp đám mây lớn hỗ trợ nền tảng của Nvidia một cách bản địa thông qua các danh sách trên thị trường và môi trường đã được cấu hình sẵn. Các tổ chức có thể triển khai môi trường phát triển tác nhân theo yêu cầu mà không cần cung cấp hạ tầng vật lý. Sự linh hoạt này cũng áp dụng cho các triển khai tại biên, nơi các mô hình tương tự có thể chạy trên các cấu hình GPU nhỏ hơn cho các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ như phân tích video thời gian thực hoặc tự động hóa công nghiệp.

Khả năng tương tác này rất quan trọng vì hầu hết các doanh nghiệp đều sử dụng các nền tảng công nghệ đa dạng. Một công ty sản xuất có thể cần các tác nhân hoạt động trên các thiết bị biên tại nhà máy, trong các trung tâm dữ liệu khu vực và trên đám mây công cộng cùng lúc, tất cả đều phối hợp thông qua các giao diện lập trình ứng dụng (API) chung.

Dòng thời gian triển khai & Quản lý thay đổi

Việc triển khai các tác nhân AI thành công tuân theo một phương pháp tiếp cận theo giai đoạn, giúp xây dựng niềm tin đồng thời quản lý rủi ro kỹ thuật và tổ chức. Việc vội vàng triển khai trực tiếp vào sản xuất thường kích hoạt sự cố tích hợp và sự phản đối từ người dùng.

Các tổ chức nên triển khai theo bốn giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn có các tiêu chí thành công rõ ràng trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Các quản trị viên CNTT cần phối hợp chặt chẽ với các chuyên gia có kiến thức chuyên môn về các quy trình kinh doanh đang được tự động hóa.

Trong một dự án thử nghiệm gần đây với một khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, chúng tôi đã dành ba tuần cho Giai đoạn 1 trước khi mở rộng. Sự kiên nhẫn đó đã mang lại kết quả khi chúng tôi phát hiện ra rằng tác nhân cần có các rào cản bổ sung xung quanh các kiểm tra tuân thủ. Việc phát hiện vấn đề đó với 50 người dùng thay vì 5.000 đã tiết kiệm được nỗ lực khắc phục đáng kể.

Các ví dụ từ ngành công nghiệp tại GTC 2025 cho thấy ngay cả các triển khai quy mô lớn cũng tuân theo mô hình này. Nhà máy AI dược phẩm của Eli Lilly, mặc dù sử dụng hơn 1.000 GPU, đã bắt đầu với các quy trình phát hiện thuốc mục tiêu trước khi mở rộng sang các ứng dụng nghiên cứu rộng hơn. Dòng thời gian này cho phép các nhóm xác minh hành vi mô hình, thiết lập quy trình quản trị và đào tạo người dùng theo từng bước, thay vì áp dụng công nghệ chuyển đổi đột ngột vào các tổ chức chưa sẵn sàng.

Phản hồi từ cộng đồng và ý kiến của người dùng sớm

Phản ứng của các nhà phát triển và doanh nghiệp đối với AI đại lý của Nvidia cho thấy sự kết hợp giữa sự hào hứng về khả năng kỹ thuật và lo ngại thực tế về tính khả dụng.

Trên Hacker News, người dùng đã ca ngợi mô hình Nemotron-4 340B với chất lượng tiềm năng ngang tầm GPT-4 và giấy phép nguồn mở, gọi nó là một đối thủ cạnh tranh mà không gặp các vấn đề như các phiên bản trước. Tuy nhiên, cùng chủ đề đó cũng ghi chú rằng việc suy luận yêu cầu khoảng 700GB VRAM, khiến nó chỉ khả dụng cho các tổ chức có hạ tầng GPU đáng kể hoặc ngân sách đám mây bắt đầu từ khoảng $240.000.

Các nhà phát triển Reddit đã chia sẻ nhiều trải nghiệm tích cực hơn với các mô hình Nemotron Nano nhỏ gọn:

Một nhà phát triển ghi chú họ đã tải mô hình 12B với bối cảnh 300.000 token trên GPU 24GB, và nhận thấy nó rất phù hợp cho các công việc mã. Một nhà phát triển khác gọi biến thể 9B là "siêu nhanh" so với các mô hình lớn hơn 30B, đồng thời vẫn duy trì chất lượng tương đương trong việc tuân thủ hướng dẫn và sử dụng công cụ. Phản hồi thực tế này xác nhận các tuyên bố về hiệu quả của Nvidia vượt ra ngoài các tiêu chuẩn tiếp thị.

Cộng đồng đánh giá cao việc Nvidia khuyến khích rõ ràng việc sử dụng đầu ra của Nemotron để tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp cho các mô hình khác, khác với các API đám mây cấm sử dụng như vậy. Sự cởi mở này thúc đẩy các thí nghiệm và công việc phái sinh, mang lại lợi ích cho hệ sinh thái AI rộng lớn hơn. Phản ứng trên mạng xã hội kết hợp sự hào hứng về khả năng tự chủ với sự hài hước thận trọng về việc các tác nhân AI ngày càng tự chủ hơn, phản ánh cả sự lạc quan và sự hoài nghi lành mạnh về hướng phát triển của công nghệ.

Lộ trình & Triển vọng Hệ sinh thái

Dòng thời gian phát triển của Nvidia cho thấy kế hoạch tham vọng về việc mở rộng AI đại lý từ các phòng thí nghiệm nghiên cứu đến việc áp dụng rộng rãi trong doanh nghiệp trong 18 tháng tới.

[[TIMELINE_GRAPHIC: Quý 1 năm 2026, siêu máy tính Equinox với 10.000 GPU Blackwell hoạt động tại Phòng thí nghiệm Argonne; Tháng 3 năm 2026, bài phát biểu chính tại GTC giới thiệu các tiến bộ và công cụ AI đại lý thế hệ tiếp theo; Cuối năm 2026, các giải pháp AI đại lý doanh nghiệp trọn gói từ các nhà cung cấp phần mềm hàng đầu]]

Hệ thống Solstice của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) với 100.000 GPU Blackwell đại diện cho cam kết hạ tầng AI lớn nhất cho đến nay, tập trung vào phát triển các mô hình suy luận khoa học tự động. Đầu năm 2026 sẽ chứng kiến việc triển khai hệ thống Equinox nhỏ hơn, dự kiến hoạt động trong nửa đầu năm để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn cho việc tạo ra giả thuyết và thiết kế thí nghiệm.

Bài phát biểu chính tại GTC tháng 3 năm 2026 của Jensen Huang có thể sẽ giới thiệu các khả năng thế hệ tiếp theo của các tác nhân AI, bao gồm những tiến bộ trong việc sử dụng công cụ, kế hoạch dài hạn và tích hợp AI vật lý thông qua Omniverse. Các người theo dõi trong ngành dự đoán sẽ có các thông báo về phần cứng được tối ưu hóa cho các khối lượng công việc suy luận và các hoạt động AI đòi hỏi nhiều bộ nhớ.

Đến cuối năm 2026, các hợp tác với ServiceNow, Palantir và các nền tảng doanh nghiệp khác dự kiến sẽ cung cấp các giải pháp AI agent sẵn sàng cho sản xuất trong các triển khai hướng đến khách hàng. Các nguyên mẫu ban đầu đã xử lý việc phân loại vé IT và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các nghiên cứu trường hợp từ các công ty Fortune 500 sử dụng các agent này trong các ngành công nghiệp được quy định sẽ xác thực công nghệ cho việc áp dụng rộng rãi hơn.

Như một nhà phân tích đã nhận xét tại hội nghị GTC tháng 10, “Nvidia đang cài đặt xu hướng đổi mới trong lĩnh vực AI bằng cách kết nối phần cứng, mô hình và phần mềm thành một hệ thống hoàn thành mà các đối thủ không thể sánh kịp.” Lợi thế tích hợp này giúp Nvidia giữ vị trí dẫn đầu trong quá trình chuyển đổi từ các tác nhân AI ở giai đoạn thử nghiệm sang các hệ thống có khả năng xử lý các quy trình kinh doanh thực tế một cách tự động.

Chi phí của Nvidia Agentic AI là bao nhiêu?

Giá cả cho giải pháp AI đại lý của Nvidia thay đổi đáng kể tùy thuộc vào mô hình triển khai và quy mô. Các tổ chức có thể lựa chọn giữa mô hình sử dụng đám mây, đăng ký tại chỗ hoặc các phương án kết hợp tùy thuộc vào yêu cầu về hạ tầng và vị trí lưu trữ dữ liệu của họ.

Giá dịch vụ DGX Cloud cho các phiên bản dựa trên A100 được công bố với mức giá khoảng $36,999 mỗi tháng cho cấu hình 8 GPU. Điều này cung cấp hạ tầng đám mây cho phát triển AI mà không cần đầu tư vốn. Các phiên bản dựa trên H100 có mức giá cao hơn, phản ánh sức chứa tăng cường.

Bộ phần mềm Nvidia AI Enterprise có giá $4.500 mỗi GPU hàng năm cho gói đăng ký một năm khi tự quản lý. Cam kết nhiều năm giảm giá xuống $13.500 mỗi GPU cho ba năm, trong khi giấy phép vĩnh viễn có giá $22.500 mỗi GPU kèm theo năm năm hỗ trợ. Các tùy chọn trên thị trường đám mây cung cấp giá $1 mỗi giờ GPU theo mô hình trả tiền theo sử dụng thông qua AWS, Azure, Google Cloud và Oracle.

Các thành phần mã nguồn mở bao gồm bộ công cụ NeMo, trọng số mô hình Nemotron và AI Blueprints không thu phí cấp phép. Các nhà phát triển có thể tải xuống và tùy chỉnh mô hình miễn phí, trong khi Nvidia kiếm tiền thông qua bán phần cứng và hợp đồng hỗ trợ doanh nghiệp thay vì cấp phép phần mềm. Phương pháp này giúp việc thử nghiệm trở nên dễ dàng hơn đồng thời cung cấp các tùy chọn hỗ trợ có trả phí cho các triển khai sản xuất yêu cầu cam kết dịch vụ (SLA) và hỗ trợ chuyên gia. Các chương trình giáo dục và startup có thể đủ điều kiện nhận ưu đãi giảm giá lên đến 75% so với giá tiêu chuẩn cho doanh nghiệp.

Các bước tiếp theo và danh sách kiểm tra hành động

AI đại lý của Nvidia cung cấp khả năng giải quyết vấn đề tự động thông qua các mô hình nguồn mở, học tập liên tục và các tùy chọn triển khai linh hoạt. Công nghệ này cho phép các tổ chức tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp đồng thời duy trì tính minh bạch và kiểm soát. Các tổ chức tiên phong áp dụng công nghệ này báo cáo những cải thiện đáng kể về hiệu quả trong dịch vụ khách hàng, phát triển phần mềm và tối ưu hóa hoạt động. Thành công đòi hỏi kế hoạch cẩn thận, triển khai theo giai đoạn và sự phối hợp giữa các nhóm kỹ thuật và các bên liên quan kinh doanh.

Các nhà lãnh đạo kinh doanh nên thực hiện các bước cụ thể sau để đánh giá và tích hợp khả năng AI đại lý:

[ ] Đánh giá các chiến lược AI hiện tại và xác định các cơ hội tự động hóa có giá trị cao[ ] Đánh giá Nvidia Agentic AI cho các dự án thử nghiệm mục tiêu với các chỉ số KPI có thể đo lường[ ] Tham vấn với các quản trị viên IT và chuyên gia trong lĩnh vực về yêu cầu tích hợp[ ] Theo dõi các thông báo tại sự kiện GTC tháng 3 năm 2026 của Nvidia về các tính năng thế hệ tiếp theo[ ] Lên lịch các buổi demo của nhà cung cấp để đánh giá sự phù hợp thực tế với hạ tầng hiện có