Schematik: Khi "vibe code" áp dụng vào phần cứng và Anthropic muốn tham gia cuộc chơi

Samuel Beek nhận ra mình đang gặp rắc rối lớn khi anh làm chập mọi cầu chì trong ngôi nhà của mình. Thủ phạm là một thiết bị mở cửa điện tự chế mà anh đã lắp ráp theo hướng dẫn từ ChatGPT. Hóa ra, chatbot này không giỏi trong việc phân biệt các kết nối ướt và khô, dẫn đến việc thiết bị gửi ra một luồng điện sai lệch và làm hỏng mọi thứ. Oops!

Beek, một cư dân Amsterdam, thừa nhận mình không phải là chuyên gia phần cứng. Nhưng sau sự cố đó, anh nung nấu ý định tạo ra một công cụ giúp người dùng chế tạo các sản phẩm thực tế mà không lo nổ tung.

Một máy nghe nhạc được xây dựng sử dụng Schematik

“Sự khác biệt nằm ở chỗ: cầu chì của bạn bị cháy, hoặc bạn có một sản phẩm vững chắc,” Beek chia sẻ. “Đó là một bài học cho tôi về sự cẩn trọng, nhưng cũng là động lực để xây dựng một AI thực sự hiểu sâu sắc những gì nó đang nói.”

Schematik: Cursor dành cho phần cứng

Beek đã chuyển sang sử dụng Anthropic’s Claude và biến nó thành một chương trình trợ lý tên là Schematik. Ông mô tả công cụ này lặp đi lặp lại là “Cursor dành cho phần cứng” (Cursor là một trình soạn thảo mã nguồn nổi tiếng được tích hợp AI).

Ý tưởng cốt lõi của Schematik là áp dụng “vibe code” (lập trình dựa trên cảm hứng) vào các thiết bị vật lý. Bạn chỉ cần nói cho chương trình biết bạn muốn tạo ra cái gì, nó sẽ đề xuất hầu hết mọi thứ bạn cần để xây dựng nó trong thế giới thực. Beek đang phát triển tính năng tích hợp danh sách mua sắm để người dùng có thể đặt mua các dây dẫn và linh kiện riêng lẻ. Sau đó, nó sẽ đóng vai trò là người hướng dẫn lắp ráp.

Hiện tại, Beek đang tìm kiếm nhà đầu tư để kiếm tiền từ công cụ này (vốn vừa nhận được 4,6 triệu USD từ quỹ Lightspeed Venture Partners). Tuy nhiên, bạn đã có thể trải nghiệm ngay bây giờ.

Các linh kiện dùng để xây dựng thiết bị

Khi Beek đăng bài về ý tưởng này trên X vào tháng 2, nó đã nhận được sự chú ý lớn. Những người đam mê chế tạo (tinkerers) đã thử nghiệm, mô tả những gì họ muốn làm và sau đó hiện thực hóa nó. Marc Vermeeren, người phụ trách thương hiệu tại công ty AI N8N của Châu Âu, cho biết anh đã chế tạo được một số thiết bị, từ máy nghe nhạc MP3 đến một robot kiểu Tamagotchi tên là Clawy giúp anh quản lý các phiên lập trình với Claude.

“Không còn rào cản nào cho sự sáng tạo của bạn nữa,” Vermeeren, người hiện cũng đang đầu tư vào Schematik, nói. “Đó là lý do tôi hào hứng với nó đến vậy và liên tục xây dựng các thiết bị mới.”

Anthropic tham gia cuộc chơi

Vermeeren không phải là người duy nhất interested. Vào thứ Năm tuần trước, kỹ sư Anthropic Felix Rieseberg đã đăng trên X để thông báo rằng Anthropic đã bật chế độ “một API Bluetooth nhỏ dành cho các nhà sản xuất và nhà phát triển, cho phép bạn xây dựng các thiết bị phần cứng tương tác với Claude.”

Ông cũng chia sẻ một bức ảnh và liên kết GitHub cho một thiết bị trông rất giống với robot Clawy của Vermeeren, mặc dù Rieseberg và Anthropic chưa phản hồi yêu cầu bình luận của WIRED về việc liệu nó có được lấy cảm hứng trực tiếp từ công việc của Beek hay Vermeeren hay không.

“Nếu tôi đã truyền cảm hứng cho ai đó với nó, tôi tự hào,” Vermeeren nói. “Nếu Anthropic xây dựng một tính năng chính thức vì điều đó, tôi còn tự hào hơn.”

Hầu như mọi công ty công nghệ AI dường như đều đang hướng tới việc sản xuất một loại thiết bị phần cứng nào đó, từ những gã khổng lồ như OpenAI, các nhà sản xuất chip lớn, cho đến các thiết bị đeo người ngách hơn. Ngoài ra, luôn có những nhóm người đam mê tìm cách xây dựng công nghệ, dù là biến thuốc lá điện tử thành bộ tổng hợp hay chống lại các quy định về xe chạy động cơ đốt trong.

“Vấn đề lớn trong phần cứng là nó rất bị đóng kín và rất ít người có thể làm được,” Beek nói. “Tôi thực sự hy vọng công cụ của mình có thể giúp nhiều người xây dựng hơn nữa, dù là sử dụng công cụ hay học cách xây dựng phần cứng thông qua công cụ.”

Thiết bị kiểu Tamagotchi tên là Clawy

Vấn đề an toàn và tương lai

Vibe coding trong phần mềm thường có cái tiếng không tốt vì có thể dẫn đến các lỗ hổng bảo mật lớn. Có khả năng vibe code phần cứng cũng rơi vào tình trạng tương tự, hoặc biến thành một mớ hỗn độn (slop) phần cứng vô tận.

Tuy nhiên, Beek nhận định: “Với ngôn ngữ hoặc hình ảnh, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chủ quan hơn nhiều về việc đúng hay sai. Điểm tốt của điện tử học là nó dựa trên vật lý thuần túy, vì vậy bạn thực sự có thể kiểm tra được.”

Beek nói rằng anh muốn đảm bảo Schematik sẽ không giúp người dùng tạo ra bất cứ thứ gì thực sự gây nổ. Dịch vụ hiện tại chỉ giúp xây dựng các thiết bị có kiến trúc điện áp thấp, tối đa là 3 hoặc 5 volt. Định mức này đủ để cung cấp năng lượng cho các thiết bị IoT hoặc các món đồ gia công như máy nghe nhạc. (Tuy nhiên, Beek cũng nói rằng mục tiêu cuối cùng là someday tạo ra người máy).

“Tôi nghĩ đây là một hướng đi đầy hứa hẹn và là nơi chúng ta cần hướng tới,” Kyle Wiens, CEO của iFixit – trang web chuyên tháo rời thiết bị để đánh giá khả năng sửa chữa – chia sẻ. Ông cho rằng thiết kế điện tử có thể rất phức tạp, thường yêu cầu sàng lọc qua nhiều mã SKU khác nhau và đảm bảo tính tương thích của tất cả các bộ phận. “Đó là một vấn đề siêu khó. Loại quy mô này chính là thứ mà AI giỏi.”

“Năm năm qua, thực sự là vô cùng ấn tượng đối với phần mềm; mọi thứ đã trở nên dễ dàng và nhanh chóng đến mức khó tin,” Beek kết luận. “Nhưng đối với phần cứng, mọi thứ vẫn y như 10, 20 năm trước. Rất ít thay đổi và rất ít tiến bộ với AI.”