Robot đang chờ đợi khoảnh khắc ChatGPT của riêng mình: Chuyên gia Nvidia lý giải nguyên nhân

Thế giới công nghệ đã thay đổi hoàn toàn kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Chỉ trong thời gian ngắn, một công cụ tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn đã đưa AI vượt khỏi vòng hào quang truyền thông để bước vào đời sống thường nhật.

Ngành robot cũng từng trải qua quá trình tương tự: được nghiên cứu, chế tạo và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực suốt thời gian dài. Thế nhưng, robot vẫn chưa có được khoảnh khắc bùng nổ đúng nghĩa. Câu hỏi đặt ra là vì sao, và điều gì có thể thay đổi cục diện đó.

Sân khấu sự kiện công nghệ với đông đảo người tham dự

Rào cản cốt lõi: Không có "internet dữ liệu" cho AI vật lý

Theo Les Karpas, Giám đốc toàn cầu mảng AI vật lý (Physical AI) của Nvidia Inception, vấn đề lớn nhất mà robot đa năng đang đối mặt rất dễ hiểu nhưng cực kỳ khó giải quyết.

Không ai sở hữu một bộ dữ liệu quy mô toàn internet dành cho AI vật lý, giống như cách OpenAI hay Anthropic từng có với dữ liệu ngôn ngữ.

Ngay cả các đội xe tự lái của Waymo và đối thủ cũng phải mất nhiều năm tích lũy dữ liệu từ hàng triệu dặm đường thực tế, và bộ dữ liệu đó vẫn tiếp tục mở rộng theo từng thị trường. Với robot đa năng, bài toán còn phức tạp hơn gấp nhiều lần vì môi trường vận hành gần như vô hạn.

Để bù đắp khoảng trống này, một hệ sinh thái khởi nghiệp đang nổi lên với tham vọng tạo ra quy mô dữ liệu một cách nhân tạo, thông qua mô phỏng (simulation), dữ liệu tổng hợp (synthetic data) và mô hình nền tảng (foundation model) được huấn luyện đồng thời trên nhiều dạng robot khác nhau.

Nvidia và góc nhìn đặc biệt về AI vật lý

Không khó hiểu khi Nvidia đặt nhiều kỳ vọng vào lĩnh vực robot. Những bài phát biểu của CEO Jensen Huang trong vài năm qua cho thấy công ty xem đây là hướng đi chiến lược tiếp theo sau làn sóng AI tạo sinh.

Les Karpas được xem là một trong những người có vị trí tốt nhất để trả lời câu hỏi lớn này. Ở vai trò hiện tại, ông điều phối mối quan hệ giữa Nvidia và hệ sinh thái khởi nghiệp trải rộng khắp robot, ô tô, sản xuất, di chuyển thông minh, thành phố thông minh và nhiều lĩnh vực khác. Chính những công ty đang nỗ lực lấp khoảng trống dữ liệu là đối tác thường xuyên của ông.

Con đường sự nghiệp của Karpas cũng phản ánh yêu cầu đa ngành của lĩnh vực robot. Ông từng giữ nhiều vai trò tại Stanley Black & Decker, Intellectual Ventures, Herman Miller, iRobot, Cirque du Soleil — với các vị trí kiến trúc sư, kỹ sư sản xuất, CEO khởi nghiệp, lãnh đạo venture studio và nhà đầu tư mạo hiểm doanh nghiệp.

Sân khấu Real World AI và cơ hội cho cộng đồng công nghệ

Tại TechCrunch Disrupt 2026, diễn ra từ ngày 13 đến 15 tháng 10 tại Moscone West, San Francisco, Karpas sẽ có phiên trình bày mang tên "Robot đang chờ khoảnh khắc ChatGPT của mình — Điều gì đang cản trở" trên sân khấu Real World AI.

Ông sẽ chia sẻ cùng các nhà sáng lập đến từ Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI và Foxglove, cùng phân tích những thách thức và cơ hội đặc thù trong việc kết nối thế giới số với thế giới vật lý.

Sự kiện quy tụ hơn 10.000 nhà lãnh đạo công nghệ, nhà sáng lập và nhà đầu tư, với chương trình xoay quanh AI từ xây dựng doanh nghiệp đến triển khai trong thực tế. Đây được xem là cơ hội để giới công nghệ nắm bắt cách Nvidia đang suy nghĩ về nút thắt lớn nhất của AI vật lý, cũng như những gì cần thiết để phá bỏ rào cản đó.

Ý nghĩa với ngành công nghệ Việt Nam

Với các đội ngũ kỹ thuật và startup Việt Nam đang quan tâm đến robot, AI vật lý và tự động hóa, câu chuyện về khoảng trống dữ liệu là bài học đáng chú ý. Việc sử dụng mô phỏng, dữ liệu tổng hợp và mô hình nền tảng có thể mở ra hướng tiếp cận mới cho những đơn vị không có điều kiện thu thập dữ liệu thực tế quy mô lớn — nhưng cũng đòi hỏi năng lực tính toán và hạ tầng mạnh mẽ, lĩnh vực mà các nền tảng đám mây và chip AI đang ngày càng đóng vai trò trung tâm.