Cựu lãnh đạo Nvidia giải thích lý do ngành robot chưa thể có ‘thời khắc ChatGPT’

Ý tưởng về một mô hình nền tảng đa năng (general foundation model) có thể vận hành mọi cỗ máy tự động đang thúc đẩy làn sóng đầu tư lớn vào lĩnh vực chế tạo robot. Dù vậy, theo chuyên gia Amulya Vishwanath – người có 7 năm phụ trách tiếp thị sản phẩm cho các nền tảng robot tại Nvidia – ngành công nghiệp này vẫn cách rất xa điểm bùng phát mang tính cách mạng.

Thực tế của ‘kỷ nguyên Lego’ trong ngành robot

Trái ngược với quan điểm lạc quan cho rằng robot sắp bước vào ‘thời khắc ChatGPT’ (ChatGPT moment) – cột mốc định hình lại công nghệ khi các chatbot ngôn ngữ ra đời cuối năm 2022 – Vishwanath nhận định lĩnh vực này hiện chỉ đang ở ‘kỷ nguyên Lego’ (Lego era).

Amulya Vishwanath, nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành quỹ Techable VC — Amulya Vishwanath chia sẻ về những thách thức kỹ thuật của ngành robot trong chương trình Equity podcast.

Ở giai đoạn hiện tại, toàn ngành vẫn phải tập trung tái cấu trúc và hoàn thiện từng khối thành phần cơ bản nhất. Các yếu tố nền tảng bao gồm bộ truyền động (actuators), bàn tay robot (robotic hands), hạ tầng phần mềm điều khiển và hệ thống tiêu chuẩn an toàn (safety standards) đều chưa đạt tới mức độ tiêu chuẩn hóa để có thể lắp ghép quy mô lớn.

Góc nhìn này đi ngược lại lập luận của một số nhà sáng lập công nghệ, điển hình như Pim de Witte, Giám đốc điều hành của General Intuition. De Witte từng chia sẻ rằng một mô hình AI nền tảng duy nhất sẽ sớm giải quyết trọn vẹn bài toán vận hành và khiến phần lớn các giải pháp phần cứng hay phần mềm chuyên biệt hiện nay trở nên dư thừa.

Trọng tâm đầu tư vào AI vật lý

Rời Nvidia, Vishwanath hiện là nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Techable VC. Đây là một trong những quỹ đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu hiếm hoi do cựu nữ lãnh đạo Nvidia sáng lập, tập trung rót vốn vào lĩnh vực AI vật lý (physical AI).

Danh mục mục tiêu của Techable VC mở rộng từ robot học sang khoa học vật liệu (materials science) và khoa học đời sống (life sciences). Theo định hướng của quỹ, trước khi một mô hình AI tổng thể có thể điều khiển thế giới thực tế, các giải pháp phần cứng tiếp xúc trực tiếp với môi trường vật lý cần đạt độ tin cậy cơ học tối đa.

Nguồn: TechCrunch