Buzz
Nvidia khẳng định mình là nền tảng chủ chốt cho cuộc cách mạng robot mà họ dự đoán sẽ xảy ra trong tương lai gần.
Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt về chip AI, Nvidia, công ty bán dẫn giá trị nhất thế giới, đang chuyển hướng đầu tư vào robot, coi đây là động lực tăng trưởng tiếp theo.
Cụ thể, Nvidia, công ty nổi tiếng với cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI, đang chuẩn bị ra mắt sản phẩm máy tính nhỏ gọn dành cho robot hình người, mang tên Jetson Thor, vào nửa đầu năm 2025.
Với sản phẩm này, Nvidia muốn trở thành nền tảng tiên phong trong cuộc cách mạng robot mà họ tin là sắp diễn ra. Họ cung cấp một giải pháp "full stack", từ phần mềm huấn luyện robot AI cho đến các chip hỗ trợ.
"Thời điểm của trong thế giới AI vật lý và robot đã đến gần", Deepu Talla, phó chủ tịch bộ phận robot của Nvidia, chia sẻ với Financial Times. Ông tin rằng thị trường đã đạt đến "điểm bùng phát".
Việc Nvidia đẩy mạnh vào lĩnh vực robot diễn ra trong bối cảnh họ đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các nhà sản xuất chip như AMD, trong khi các tập đoàn điện toán đám mây như Amazon, Microsoft và Google đang giảm dần sự phụ thuộc vào công ty bán dẫn này.
Nvidia đang khẳng định mình là nhà đầu tư tiên phong trong lĩnh vực "AI vật lý", nhằm hỗ trợ sự phát triển của thế hệ công ty robot tiếp theo.
Vào tháng 2, Nvidia cùng với Microsoft và OpenAI đã đầu tư vào công ty robot hình người Figure AI, với mức định giá đạt 2,6 tỷ USD.
Hiện nay, robot vẫn là một thị trường ngách chưa tạo ra lợi nhuận đáng kể. Các công ty khởi nghiệp trong ngành này đang gặp khó khăn trong việc mở rộng, giảm chi phí và cải thiện độ chính xác của các sản phẩm robot.
Mặc dù Nvidia chưa công bố doanh thu từ sản phẩm robot, nhưng doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu, bao gồm chip GPU AI, chiếm khoảng 88% trong tổng doanh thu 35,1 tỷ USD của công ty trong quý 3.
Talla cho biết sự thay đổi trong thị trường robot được thúc đẩy bởi hai đột phá công nghệ: sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình AI tạo sinh và khả năng huấn luyện robot trên nền tảng mô hình này thông qua môi trường mô phỏng.
Đào tạo robot là bước tiến quan trọng, giúp giải quyết "khoảng cách từ mô phỏng đến thực tế", đảm bảo rằng robot được huấn luyện trong môi trường ảo có thể hoạt động hiệu quả trong thế giới thực.
"Trong vòng 12 tháng qua, chúng tôi đã đạt được sự trưởng thành cần thiết để thực hiện thí nghiệm mô phỏng kết hợp với AI tạo sinh – điều mà hai năm trước chúng tôi chưa thể làm được," Talla chia sẻ. "Chúng tôi cung cấp nền tảng cho phép các công ty thực hiện mọi nhiệm vụ trong lĩnh vực này."
Talla gia nhập Nvidia vào năm 2013 để phát triển chip "Tegra", ban đầu hướng đến thị trường điện thoại thông minh. Tuy nhiên, công ty nhanh chóng thay đổi chiến lược, và Talla đã giám sát việc tái định hướng khoảng 3.000 kỹ sư sang lĩnh vực "đào tạo AI và tự động hóa cho xe cộ", mở ra con đường cho dòng sản phẩm Jetson, mô-đun "não" robot của Nvidia ra đời vào năm 2014.
Nvidia cung cấp các công cụ cho ba giai đoạn phát triển robot: Phần mềm giúp đào tạo các mô hình cơ bản, bắt đầu từ hệ thống "DGX" của Nvidia; mô phỏng môi trường thực tế thông qua nền tảng "Omniverse"; và phần cứng, đóng vai trò là "não bộ" cho robot.
Apptronik, công ty áp dụng công nghệ của Nvidia trong suốt quá trình phát triển robot hình người, vào tháng 12 cũng công bố mối quan hệ đối tác chiến lược với Google DeepMind nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm của mình.
Theo nghiên cứu của BCC, thị trường robot toàn cầu hiện có giá trị khoảng 78 tỷ USD và dự báo sẽ đạt 165 tỷ USD vào cuối năm 2029.
Amazon đã triển khai công nghệ mô phỏng robot của Nvidia tại ba nhà kho của mình tại Mỹ. Toyota và Boston Dynamics là một trong những khách hàng khác đang sử dụng phần mềm đào tạo của Nvidia.
David Rosen, người đứng đầu Robust Autonomy Lab tại Đại học Northeastern, cho biết thị trường robot vẫn đối mặt với nhiều thách thức lớn, trong đó bao gồm việc đào tạo các mô hình và xác nhận tính an toàn của chúng khi được triển khai.
"Đến nay, chúng tôi chưa có công cụ hiệu quả để xác minh tính an toàn và độ tin cậy của các hệ thống học máy, đặc biệt là trong lĩnh vực robot. Đây là một vấn đề khoa học lớn chưa có lời giải", Rosen chia sẻ.
Nguồn: Financial Times
