CPU Vera của NVIDIA vừa cho thấy một lợi thế đáng chú ý trước Intel Xeon 6 trong bài kiểm tra cơ sở dữ liệu TPC-H. Dù chỉ có 88 lõi, ít hơn 96 lõi của Xeon 6, Vera vẫn đạt hiệu năng truy vấn cao hơn khoảng 46–48% trong các thử nghiệm với DuckDB. Đây là kết quả đáng chú ý bởi TPC-H không phải benchmark AI mà tập trung vào các truy vấn cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu doanh nghiệp.
DuckDB đã thử nghiệm Vera với bộ dữ liệu TPC-H ở quy mô SF1000, sử dụng hệ thống có 768 GB bộ nhớ và SSD NVMe trên 3 TB. Hệ thống đối chiếu dùng Intel Xeon 6 96 lõi, trong khi Vera có 88 lõi và sử dụng Spatial Multi-Threading. Cả hai chạy Ubuntu 26.04. Với DuckDB 1.5.5, Vera đạt điểm QphH@SF1000 trung vị 2,48 triệu, so với 1,67 triệu của Xeon 6. Khi chuyển sang DuckDB 2.0.0-alpha, Vera đạt hơn 3,07 triệu, trong khi Xeon đạt khoảng 2,11 triệu. Tính trên hai phiên bản DuckDB, Vera duy trì lợi thế khoảng 46–48% so với nền tảng Intel. Bản DuckDB mới cũng giúp hiệu năng tăng khoảng 24–26% trên cả hai CPU.
Kết quả trên cho thấy Vera có thể cạnh tranh ở những workload dữ liệu truyền thống, thay vì chỉ được tối ưu cho các tác vụ AI. Vera sử dụng kiến trúc Arm Olympus với 88 lõi và được NVIDIA định hướng cho các trung tâm dữ liệu, đặc biệt là những workload liên quan đến xử lý dữ liệu, AI và agentic AI. NVIDIA trước đó cho biết Vera được thiết kế để xử lý các tác vụ như chạy sandbox, công cụ và môi trường tính toán cho nhiều AI agent đồng thời. Một yếu tố quan trọng là hệ thống bộ nhớ. Vera sử dụng bộ nhớ LPDDR5X với băng thông cao, giúp CPU có khả năng xử lý các workload phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Trong các thử nghiệm trước đó, NVIDIA cũng nhấn mạnh khả năng mở rộng hiệu năng bộ nhớ và băng thông trên mỗi lõi của Vera. Tuy nhiên, kết quả TPC-H không có nghĩa Vera nhanh hơn Xeon 6 trong mọi workload. Đây là một benchmark cụ thể, và hiệu năng thực tế còn phụ thuộc vào phần mềm, trình biên dịch, cấu hình hệ thống cũng như loại ứng dụng.
Điểm đáng chú ý nhất là NVIDIA đang dần xây dựng Vera như một nền tảng CPU máy chủ độc lập, thay vì chỉ đóng vai trò CPU phụ trợ cho GPU. Vera được NVIDIA giới thiệu từ tháng 3/2026 với định hướng phục vụ agentic AI, reinforcement learning và các workload xử lý dữ liệu quy mô lớn. Công ty cho biết Vera có thể mang lại hiệu năng và hiệu quả năng lượng cao hơn các CPU rack-scale truyền thống. Dù vậy, thị trường CPU máy chủ vẫn là cuộc cạnh tranh giữa nhiều kiến trúc. AMD mới đây cũng công bố các benchmark của EPYC Venice cho thấy lợi thế đáng kể trước Vera trong một số bài kiểm tra SPEC CPU, đồng thời lưu ý rằng khác biệt về trình biên dịch và cấu hình có thể ảnh hưởng đến kết quả. Vì vậy, benchmark DuckDB lần này nên được xem là một dấu hiệu cho thấy Vera có khả năng cạnh tranh ở các workload dữ liệu ngoài AI, chứ chưa phải bằng chứng rằng NVIDIA đã vượt qua Intel hay AMD trên toàn bộ thị trường CPU máy chủ.
MSI đã đưa EdgeMesa N AI+ lên trang sản phẩm toàn cầu, đánh dấu sự xuất hiện của một trong những mini PC đầu tiên sử dụng nền tảng NVIDIA RTX Spark N1X. Hệ thống hướng tới AI cục bộ, phát triển mô hình, sáng tạo nội dung và các workload cần lượng bộ nhớ lớn, với cấu hình cao nhất gồm CPU NVIDIA Grace 20 nhân, GPU Blackwell 6.144 CUDA cores và tối đa 128 GB LPDDR5X unified memory.
Intel được cho là đang đàm phán với nhà sản xuất màn hình Đài Loan AU Optronics (AUO) về các công nghệ đóng gói bán dẫn thế hệ mới, trong đó đáng chú ý là việc sử dụng Micro LED, đế kính và quang học đồng đóng gói (CPO) cho các hệ thống tính toán mật độ cao. Nếu thành hiện thực, hướng đi này có thể mở rộng đáng kể vai trò của Micro LED, từ công nghệ hiển thị sang một thành phần trong hạ tầng kết nối chip AI.
Giá một loạt linh kiện AMD có thể tăng khoảng 10% trong quý IV/2026, theo một thông tin rò rỉ mới. GPU Radeon dành cho người dùng phổ thông, chip tăng tốc AI và chipset bo mạch chủ được cho là nằm trong diện điều chỉnh giá. Thông tin xuất phát từ ChannelGate và được PCWorld dẫn lại từ các nguồn trong ngành. Theo báo cáo, AMD đã thông báo cho một số đối tác về đợt tăng giá dự kiến, với nguyên nhân chính đến từ chi phí sản xuất wafer tăng tại TSMC.
Thế hệ GPU GeForce RTX 60 tiếp theo của Nvidia có thể phải đến 2028 mới được ra mắt, theo thông tin mới từ leaker phần cứng nổi tiếng Kopite7Kimi. Đây là thay đổi đáng chú ý so với dự đoán trước đó. Hồi đầu năm, nguồn tin này từng cho rằng GPU thế hệ mới của Nvidia có thể xuất hiện vào nửa cuối năm 2027. Tuy nhiên, trong cập nhật mới trên X, ông cho biết dòng GPU mang mã GR20x hiện được xem là sản phẩm của năm 2028. Cần nhấn mạnh rằng Nvidia chưa xác nhận RTX 60, mã GR20x hay thời điểm ra mắt. Vì vậy, mốc 2028 hiện chỉ là thông tin rò rỉ.
Apple đang biến Mac Studio thành một trong những nền tảng đáng chú ý nhất cho AI chạy cục bộ (local AI). Trong bài đánh giá mới, Tom’s Hardware cho thấy phiên bản Mac Studio sử dụng M5 Ultra không chỉ là một máy tính nhỏ gọn dành cho dân sáng tạo, mà còn có khả năng xử lý các mô hình AI lớn ngay trên thiết bị. Điểm đáng chú ý nhất nằm ở bộ nhớ hợp nhất (Unified Memory) dung lượng lớn và băng thông lên tới 1,2 TB/s. Trong các bài kiểm tra AI với Qwen 3.8-27B-Q4_K_M, Mac Studio M5 Ultra đạt tốc độ xử lý prompt cao hơn Nvidia DGX Spark, trong khi tốc độ sinh token gần gấp bốn lần DGX Spark và gấp đôi Mac Studio M4 Max. Tuy nhiên, mức hiệu năng này đi kèm mức giá rất cao. Cấu hình Tom’s Hardware thử nghiệm có giá tới 12.299 USD, biến Mac Studio M5 Ultra thành một thiết bị gần với workstation hoặc máy chủ AI cá nhân hơn là một chiếc desktop thông thường.
Trong nhiều năm, cuộc đua AI chủ yếu xoay quanh việc đào tạo những mô hình ngày càng lớn. Các công ty công nghệ liên tục xây dựng siêu máy tính với hàng chục nghìn GPU để huấn luyện các mô hình có hàng trăm tỷ, thậm chí hàng nghìn tỷ tham số.
Các mô hình AI đang bắt đầu chuyển từ việc xử lý tác vụ trong môi trường số sang trực tiếp điều khiển robot trong thế giới thực. Một ví dụ mới đến từ Đại học Thanh Hoa (Tsinghua University), 无问芯穹 và 正行创新, khi các bên vừa công bố mã nguồn mở RPent, một nền tảng dành cho xây dựng tác tử AI có khả năng tương tác với robot và môi trường vật lý.
Anthropic đang âm thầm mở rộng hoạt động từ nghiên cứu AI trên máy tính sang sinh học thực nghiệm, khi công ty thành lập một phòng thí nghiệm sinh học (wet lab) tại khu vực Vịnh San Francisco. Động thái này nằm trong tham vọng sử dụng AI để thúc đẩy nghiên cứu thuốc và tìm kiếm phương pháp điều trị cho những căn bệnh hiếm hoặc chưa được ngành dược chú trọng.
