Robot hình người đang trở thành một trong những lĩnh vực công nghệ được Trung Quốc đầu tư mạnh nhất. Những cái tên như Unitree, Agibot hay UBTech liên tục xuất hiện với robot biết chạy, nhảy, làm việc trong nhà máy và ngày càng được sản xuất với quy mô lớn. Nhưng phía sau nhiều robot mang thương hiệu Trung Quốc vẫn có một cái tên của Mỹ: Nvidia.
Ngày 29/8, Wall Street Journal đăng bài viết về chiến lược mới của Nvidia trong lĩnh vực “Physical AI”, tức AI bước ra khỏi màn hình để điều khiển robot, ô tô tự lái, máy bay không người lái và những thiết bị hoạt động trong thế giới thực. Theo WSJ, Trung Quốc đang trở thành một khách hàng đặc biệt quan trọng trong chiến lược này. Nguồn tin trong ngành cho biết các nhà sản xuất robot Trung Quốc hiện vẫn phụ thuộc đáng kể vào chip và công cụ phần mềm của Nvidia trong quá trình huấn luyện cũng như vận hành robot. Unitree, một trong những hãng robot hình người nổi tiếng nhất Trung Quốc, cũng đã sử dụng dòng chip Thor mới của Nvidia.
Nvidia dường như đang muốn lặp lại thành công của CUDA. Gần 20 năm trước, hãng không chỉ bán GPU mà còn xây dựng CUDA cùng hàng loạt thư viện và công cụ phát triển xung quanh phần cứng của mình. Khi các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đã xây dựng phần mềm trên hệ sinh thái đó, việc chuyển sang chip của hãng khác trở nên khó khăn và tốn kém hơn rất nhiều.
Với robot, Nvidia đang thực hiện chiến lược tương tự ở quy mô lớn hơn. Hãng cung cấp từ chip Jetson và Thor cho robot, hệ thống tính toán phục vụ huấn luyện, nền tảng mô phỏng Isaac, mô hình thế giới Cosmos cho đến các mô hình AI robot GR00T. Chính Nvidia cũng xác nhận hàng loạt doanh nghiệp robot trên thế giới, trong đó có các công ty Trung Quốc, đang phát triển sản phẩm dựa trên những công nghệ này.
Nếu nhìn vào thực tế hiện tại, nhận định của WSJ rằng ngành robot Trung Quốc đang phụ thuộc vào Nvidia không phải không có cơ sở. Trung Quốc rất mạnh về cơ khí, động cơ, pin, cảm biến, chuỗi cung ứng và khả năng sản xuất robot với chi phí thấp. Nhưng một robot hình người hiện đại không chỉ cần một cơ thể tốt. Thứ khó hơn ngày càng nằm ở “bộ não”: khả năng nhìn, hiểu môi trường, lập kế hoạch và biến quyết định của AI thành chuyển động chính xác trong thời gian thực.
Thực tế này càng đáng chú ý khi một cuộc điều tra của Reuters mới đây cho thấy robot hình người Trung Quốc đã tiến rất nhanh về phần cứng nhưng vẫn còn khoảng cách đáng kể về trí thông minh. Nhiều robot có thể chạy, nhảy hay biểu diễn võ thuật rất ấn tượng, nhưng khi đưa vào những công việc nhà máy đòi hỏi khả năng thích nghi, độ chính xác và xử lý tình huống bất ngờ, chúng vẫn gặp nhiều khó khăn. Chính CEO Unitree Wang Xingxing cũng thừa nhận bước đột phá lớn về phần mềm cho robot vẫn cần thêm thời gian.
Trung Quốc phản biện: Nvidia cũng cần chúng tôi
Truyền thông Trung Quốc tất nhiên không hoàn toàn đồng tình với cách đặt vấn đề rằng “robot Trung Quốc không thể thiếu Nvidia”. Trong bài phản biện đăng ngày 31/8, Guancha cho rằng kết luận như vậy là quá vội vàng. Lập luận được đưa ra là Trung Quốc cần chip và phần mềm Nvidia, nhưng Nvidia cũng cần ngành robot Trung Quốc.
Lý do nằm ở dữ liệu. Một mô hình ngôn ngữ có thể học từ hàng nghìn tỷ từ trên Internet, còn robot muốn học cách cầm cốc, mở cửa, phân loại hàng hóa, lắp ráp linh kiện hay làm việc cùng con người phải được tiếp xúc với thế giới vật lý. Muốn có dữ liệu đó phải có rất nhiều robot thực sự hoạt động trong nhà máy, gia đình và các môi trường khác nhau.
Đây lại chính là lợi thế của Trung Quốc. Nước này có chuỗi cung ứng robot lớn, năng lực sản xuất hàng loạt và một hệ thống nhà máy khổng lồ để triển khai robot. WSJ cũng ghi nhận Nvidia đang sử dụng robot của các hãng Trung Quốc như Unitree, Agibot và Fourier để thu thập dữ liệu và thử nghiệm, đồng thời mở rộng đội ngũ nghiên cứu robot và xe tự lái tại Trung Quốc. Một nhà phân tích của Counterpoint Research thậm chí đánh giá Trung Quốc đóng vai trò quan trọng trong lộ trình Physical AI của Nvidia vì khả năng sản xuất và thương mại hóa công nghệ trên quy mô lớn.
Từ góc nhìn đó, truyền thông Trung Quốc cho rằng đây không phải mối quan hệ một chiều. Nvidia có chip và hệ sinh thái phần mềm, Trung Quốc có robot, chuỗi cung ứng, nhà máy và dữ liệu thực tế. Hai bên đang cần nhau.
Lập luận này có phần hợp lý, nhưng cũng cần nhìn nhận rằng dưới góc độ truyền thông Trung Quốc, việc nhấn mạnh khả năng tự chủ công nghệ và giảm nhẹ sự phụ thuộc vào Nvidia là điều dễ hiểu. Có dữ liệu và thị trường lớn không đồng nghĩa với việc có thể nhanh chóng thay thế một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm đã được Nvidia xây dựng trong nhiều năm.
Trung Quốc cũng hiểu rất rõ rủi ro đó. Một số doanh nghiệp đã bắt đầu thử nghiệm giải pháp từ Huawei, Horizon Robotics và Black Sesame Technologies nhằm chuẩn bị cho khả năng Washington tiếp tục mở rộng hạn chế xuất khẩu. Nhưng ngay cả những người trong ngành được WSJ phỏng vấn cũng cho rằng việc sử dụng giải pháp nội địa hiện chưa phải ưu tiên hàng đầu, dù khả năng đó hoàn toàn có thể xuất hiện khi công nghệ robot trở nên nhạy cảm hơn về địa chính trị.
Vì vậy câu hỏi đúng có lẽ không phải “robot Trung Quốc có thể sống thiếu Nvidia hay không?”, mà là “Trung Quốc cần bao lâu để có thể sống thiếu Nvidia?”
Ở thời điểm hiện tại, Nvidia rõ ràng vẫn có lợi thế lớn. Nếu nguồn cung chip và công cụ của hãng bị cắt đột ngột, nhiều công ty robot Trung Quốc sẽ gặp khó khăn và phải mất thời gian chuyển đổi. Nhưng Trung Quốc cũng đang sở hữu những thứ rất khó xây dựng trong một sớm một chiều: chuỗi cung ứng robot hoàn chỉnh, năng lực sản xuất hàng loạt, thị trường lớn và khả năng tạo dữ liệu thực tế ở quy mô khổng lồ.
Một bên có bộ não tính toán và hệ sinh thái phần mềm hàng đầu, bên kia có khả năng sản xuất hàng loạt những “cơ thể” robot và đưa chúng vào thế giới thực. Hiện tại, hai bên vẫn cần nhau. Trung Quốc có thể tuyên bố rằng Nvidia không phải thứ không thể thay thế, và về lý thuyết điều đó đúng. Nhưng mất bao nhiêu năm, phải bỏ ra bao nhiêu tiền và sản phẩm thay thế có đạt được hiệu quả tương đương hay không lại là câu chuyện hoàn toàn khác.
Câu trả lời cuối cùng sẽ không nằm trong những tuyên bố của truyền thông Mỹ hay Trung Quốc. Nó sẽ được quyết định trong vài năm tới, khi robot hình người bước khỏi sân khấu trình diễn để thực sự đi vào nhà máy và đời sống. Khi ấy mới biết Nvidia có tạo ra được một “CUDA của ngành robot” hay Trung Quốc sẽ một lần nữa xây dựng thành công hệ sinh thái công nghệ của riêng mình.
Ngày 29/8, Wall Street Journal đăng bài viết về chiến lược mới của Nvidia trong lĩnh vực “Physical AI”, tức AI bước ra khỏi màn hình để điều khiển robot, ô tô tự lái, máy bay không người lái và những thiết bị hoạt động trong thế giới thực. Theo WSJ, Trung Quốc đang trở thành một khách hàng đặc biệt quan trọng trong chiến lược này. Nguồn tin trong ngành cho biết các nhà sản xuất robot Trung Quốc hiện vẫn phụ thuộc đáng kể vào chip và công cụ phần mềm của Nvidia trong quá trình huấn luyện cũng như vận hành robot. Unitree, một trong những hãng robot hình người nổi tiếng nhất Trung Quốc, cũng đã sử dụng dòng chip Thor mới của Nvidia.
Nvidia dường như đang muốn lặp lại thành công của CUDA. Gần 20 năm trước, hãng không chỉ bán GPU mà còn xây dựng CUDA cùng hàng loạt thư viện và công cụ phát triển xung quanh phần cứng của mình. Khi các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đã xây dựng phần mềm trên hệ sinh thái đó, việc chuyển sang chip của hãng khác trở nên khó khăn và tốn kém hơn rất nhiều.
Với robot, Nvidia đang thực hiện chiến lược tương tự ở quy mô lớn hơn. Hãng cung cấp từ chip Jetson và Thor cho robot, hệ thống tính toán phục vụ huấn luyện, nền tảng mô phỏng Isaac, mô hình thế giới Cosmos cho đến các mô hình AI robot GR00T. Chính Nvidia cũng xác nhận hàng loạt doanh nghiệp robot trên thế giới, trong đó có các công ty Trung Quốc, đang phát triển sản phẩm dựa trên những công nghệ này.
Nếu nhìn vào thực tế hiện tại, nhận định của WSJ rằng ngành robot Trung Quốc đang phụ thuộc vào Nvidia không phải không có cơ sở. Trung Quốc rất mạnh về cơ khí, động cơ, pin, cảm biến, chuỗi cung ứng và khả năng sản xuất robot với chi phí thấp. Nhưng một robot hình người hiện đại không chỉ cần một cơ thể tốt. Thứ khó hơn ngày càng nằm ở “bộ não”: khả năng nhìn, hiểu môi trường, lập kế hoạch và biến quyết định của AI thành chuyển động chính xác trong thời gian thực.
Thực tế này càng đáng chú ý khi một cuộc điều tra của Reuters mới đây cho thấy robot hình người Trung Quốc đã tiến rất nhanh về phần cứng nhưng vẫn còn khoảng cách đáng kể về trí thông minh. Nhiều robot có thể chạy, nhảy hay biểu diễn võ thuật rất ấn tượng, nhưng khi đưa vào những công việc nhà máy đòi hỏi khả năng thích nghi, độ chính xác và xử lý tình huống bất ngờ, chúng vẫn gặp nhiều khó khăn. Chính CEO Unitree Wang Xingxing cũng thừa nhận bước đột phá lớn về phần mềm cho robot vẫn cần thêm thời gian.
Trung Quốc phản biện: Nvidia cũng cần chúng tôi
Truyền thông Trung Quốc tất nhiên không hoàn toàn đồng tình với cách đặt vấn đề rằng “robot Trung Quốc không thể thiếu Nvidia”. Trong bài phản biện đăng ngày 31/8, Guancha cho rằng kết luận như vậy là quá vội vàng. Lập luận được đưa ra là Trung Quốc cần chip và phần mềm Nvidia, nhưng Nvidia cũng cần ngành robot Trung Quốc.
Lý do nằm ở dữ liệu. Một mô hình ngôn ngữ có thể học từ hàng nghìn tỷ từ trên Internet, còn robot muốn học cách cầm cốc, mở cửa, phân loại hàng hóa, lắp ráp linh kiện hay làm việc cùng con người phải được tiếp xúc với thế giới vật lý. Muốn có dữ liệu đó phải có rất nhiều robot thực sự hoạt động trong nhà máy, gia đình và các môi trường khác nhau.
Đây lại chính là lợi thế của Trung Quốc. Nước này có chuỗi cung ứng robot lớn, năng lực sản xuất hàng loạt và một hệ thống nhà máy khổng lồ để triển khai robot. WSJ cũng ghi nhận Nvidia đang sử dụng robot của các hãng Trung Quốc như Unitree, Agibot và Fourier để thu thập dữ liệu và thử nghiệm, đồng thời mở rộng đội ngũ nghiên cứu robot và xe tự lái tại Trung Quốc. Một nhà phân tích của Counterpoint Research thậm chí đánh giá Trung Quốc đóng vai trò quan trọng trong lộ trình Physical AI của Nvidia vì khả năng sản xuất và thương mại hóa công nghệ trên quy mô lớn.
Từ góc nhìn đó, truyền thông Trung Quốc cho rằng đây không phải mối quan hệ một chiều. Nvidia có chip và hệ sinh thái phần mềm, Trung Quốc có robot, chuỗi cung ứng, nhà máy và dữ liệu thực tế. Hai bên đang cần nhau.
Lập luận này có phần hợp lý, nhưng cũng cần nhìn nhận rằng dưới góc độ truyền thông Trung Quốc, việc nhấn mạnh khả năng tự chủ công nghệ và giảm nhẹ sự phụ thuộc vào Nvidia là điều dễ hiểu. Có dữ liệu và thị trường lớn không đồng nghĩa với việc có thể nhanh chóng thay thế một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm đã được Nvidia xây dựng trong nhiều năm.
Trung Quốc cũng hiểu rất rõ rủi ro đó. Một số doanh nghiệp đã bắt đầu thử nghiệm giải pháp từ Huawei, Horizon Robotics và Black Sesame Technologies nhằm chuẩn bị cho khả năng Washington tiếp tục mở rộng hạn chế xuất khẩu. Nhưng ngay cả những người trong ngành được WSJ phỏng vấn cũng cho rằng việc sử dụng giải pháp nội địa hiện chưa phải ưu tiên hàng đầu, dù khả năng đó hoàn toàn có thể xuất hiện khi công nghệ robot trở nên nhạy cảm hơn về địa chính trị.
Vì vậy câu hỏi đúng có lẽ không phải “robot Trung Quốc có thể sống thiếu Nvidia hay không?”, mà là “Trung Quốc cần bao lâu để có thể sống thiếu Nvidia?”
Ở thời điểm hiện tại, Nvidia rõ ràng vẫn có lợi thế lớn. Nếu nguồn cung chip và công cụ của hãng bị cắt đột ngột, nhiều công ty robot Trung Quốc sẽ gặp khó khăn và phải mất thời gian chuyển đổi. Nhưng Trung Quốc cũng đang sở hữu những thứ rất khó xây dựng trong một sớm một chiều: chuỗi cung ứng robot hoàn chỉnh, năng lực sản xuất hàng loạt, thị trường lớn và khả năng tạo dữ liệu thực tế ở quy mô khổng lồ.
Một bên có bộ não tính toán và hệ sinh thái phần mềm hàng đầu, bên kia có khả năng sản xuất hàng loạt những “cơ thể” robot và đưa chúng vào thế giới thực. Hiện tại, hai bên vẫn cần nhau. Trung Quốc có thể tuyên bố rằng Nvidia không phải thứ không thể thay thế, và về lý thuyết điều đó đúng. Nhưng mất bao nhiêu năm, phải bỏ ra bao nhiêu tiền và sản phẩm thay thế có đạt được hiệu quả tương đương hay không lại là câu chuyện hoàn toàn khác.
Câu trả lời cuối cùng sẽ không nằm trong những tuyên bố của truyền thông Mỹ hay Trung Quốc. Nó sẽ được quyết định trong vài năm tới, khi robot hình người bước khỏi sân khấu trình diễn để thực sự đi vào nhà máy và đời sống. Khi ấy mới biết Nvidia có tạo ra được một “CUDA của ngành robot” hay Trung Quốc sẽ một lần nữa xây dựng thành công hệ sinh thái công nghệ của riêng mình.
