AI vật lý vượt xa khuôn khổ robot: Góc nhìn từ cựu giám đốc Nvidia

Sau bảy năm trực tiếp dẫn dắt mảng tiếp thị sản phẩm cho các nền tảng robot tại Nvidia, Amulya Vishwanath nhận định lĩnh vực chế tạo robot hiện vẫn đang nằm trong “kỷ nguyên Lego”. Ở giai đoạn này, các thành phần cấu tạo nền tảng từ phần cứng đến phần mềm vẫn cần được thiết lập và tái cấu trúc tỉ mỉ.

Thực tế phát triển khác biệt với kỳ vọng về mô hình nền tảng

Quan điểm của Vishwanath đưa ra cái nhìn thận trọng hơn so với làn sóng lạc quan của một bộ phận trong giới công nghệ, những người kỳ vọng robot sắp bước vào “khoảnh khắc ChatGPT” tương tự sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào cuối năm 2022. Nhiều ý kiến, điển hình như quan điểm từ CEO Pim de Witte của General Intuition, từng cho rằng một mô hình nền tảng tổng quát (general foundation model) duy nhất có thể thay thế phần lớn các giải pháp robot chuyên biệt hiện tại.

Amulya Vishwanath, nhà sáng lập Techable VC và cựu lãnh đạo Nvidia — Amulya Vishwanath chia sẻ về tiềm năng của AI vật lý trên chương trình Equity của TechCrunch.

Tuy nhiên, Vishwanath chỉ ra rằng để đạt tới cấp độ tự hành thực thụ, ngành công nghiệp cần giải quyết đồng thời bài toán vật lý học phức tạp. Những cấu kiện cơ bản như bộ truyền động (actuators), cơ cấu bàn tay robot (robotic hands), hạ tầng phần mềm điều khiển và hệ thống tiêu chuẩn an toàn đều đang trong giai đoạn tiếp tục hoàn thiện, chưa thể giải quyết chỉ bằng một mô hình thuật toán thuần túy.

Chiến lược tiếp cận AI vật lý của Techable VC

Sau khi rời Nvidia, Vishwanath trở thành một trong những nữ lãnh đạo đầu tiên tách ra từ tập đoàn bán dẫn này để thành lập quỹ đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu (early-stage venture capital firm) mang tên Techable VC. Với tư cách là nhà sáng lập kiêm đối tác điều hành (managing partner), bà đang tập trung giải ngân vào những điểm chạm cốt lõi của làn sóng công nghệ mới.

Theo định nghĩa của Vishwanath, trí tuệ nhân tạo vật lý (physical AI) không bị bó hẹp trong hình thái robot hình người hay cánh tay tự động. Khái niệm này bao quát sự giao thoa giữa trí tuệ tính toán và thế giới thực, mở rộng sang các lĩnh vực giàu tiềm năng như khoa học vật liệu (materials science) và khoa học đời sống (life sciences), nơi AI can thiệp trực tiếp để giải quyết các cấu trúc phân tử và quy trình vật chất cụ thể.

Nguồn: TechCrunch