Một năm trước đây, Jensen Huang của Nvidia đã nói rằng “khoảnh khắc ChatGPT” cho lĩnh vực robot đang sắp đến. Bây giờ ông nói rằng nó “sắp đến rồi”. Nhưng có phải vậy không?

(SeaPRwire) –   Những người theo dõi Nvidia có nhiều lý do để ăn mừng tại triển lãm CES trong tuần này, khi có tin rằng GPU mới nhất của công ty, Vera Rubin, hiện đã . Những chip AI mạnh mẽ này—như công cụ cốt lõi của bùng nổ AI—mà đã giúp Nvidia trở thành công ty có giá trị cao nhất thế giới.

Tuy nhiên, trong bài phát biểu chính, CEO Jensen Huang một lần nữa nhấn mạnh rằng Nvidia không chỉ coi mình là một công ty chip. Nó cũng là một công ty phần mềm, với tầm ảnh hưởng trải dài qua hầu hết các lớp của ngăn xếp AI—và có một khoản cược lớn vào AI vật lý: các hệ thống AI hoạt động trong thế giới thực, bao gồm robot và xe tự lái.

Trong một bản cáo báo khen ngợi các thông báo của Nvidia tại CES, một trích dẫn được cho là từ Huang tuyên bố rằng “khoảnh khắc ChatGPT cho robot đã đến.” Những đột phá trong AI vật lý—những mô hình hiểu thế giới thực, lập luận và lên kế hoạch hành động—“đang mở ra những ứng dụng hoàn toàn mới,” ông nói.

Tuy nhiên, trong chính bài phát biểu chính, Huang tỏ ra thận trọng hơn, nói rằng khoảnh khắc ChatGPT cho AI vật lý “sắp đến.” Nó có vẻ như chỉ khác biệt nhỏ, nhưng sự phân biệt này quan trọng—đặc biệt là khi nhớ lại lời Huang nói hồi trước, khi ông giới thiệu nền tảng thế giới Cosmos của Nvidia và mô tả “khoảnh khắc ChatGPT” của robot chỉ là “sắp đến.”

Vậy khoảnh khắc đó đã thực sự đến hay vẫn còn xa xôi?

Huang dường như thừa nhận sự chênh lệch. “Thách thức rất rõ ràng,” ông nói trong bài phát biểu chính ngày hôm qua. “Thế giới vật lý đa dạng và không thể đoán trước.”

Nvidia cũng không phải là cơn gió qua trong lĩnh vực AI vật lý. Qua một thập kỷ qua, công ty đã xây dựng nền tảng bằng cách phát triển hệ sinh thái phần mềm AI, phần cứng và hệ thống mô phỏng cho robot và xe tự động. Nhưng nó chưa bao giờ nhắm đến việc chế tạo robot hoặc xe tự lái của riêng mình. Như Rev Lebaredian, phó chủ tịch công nghệ mô phỏng của Nvidia, nói với năm ngoái, chiến lược vẫn là cung cấp công cụ cốt lõi.

Không nghi ngờ gì rằng Nvidia đã tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này trong năm qua. Ở mặt xe tự lái, ngày nay công ty đã giới thiệu dòng mô hình AI mở Alpamayo, công cụ mô phỏng và tập dữ liệu nhằm giúp xe tự lái vận hành an toàn trong nhiều trường hợp lái xe hiếm gặp, phức tạp, được coi là những thách thức khó khăn nhất mà các hệ thống tự động cần vượt qua.

Nvidia cũng đã phát hành các mô hình và dữ liệu mở mới Cosmos và GR00T cho học tập và lập luận của robot, đồng thời khen ngợi các công ty bao gồm Boston Dynamics, , Franka Robots, Humanoid, Electronics và NEURA Robotics, những công ty đang giới thiệu các robot và máy móc tự động mới được xây dựng trên công nghệ Nvidia.

Ngay cả khi có những mô hình ngày càng có năng lực, công cụ mô phỏng và nền tảng tính toán, Nvidia vẫn không tự chế tạo xe tự lái hoặc robot. Các hãng sản xuất ô tô vẫn phải chuyển những công cụ đó thành hệ thống có thể vận hành an toàn trên đường công cộng—vượt qua sự kiểm tra quy định, điều kiện lái xe thực tế và sự chấp nhận của công chúng. Các công ty robot, trong khi đó, phải chuyển AI thành những máy móc có thể thao tác đáng tin cậy trên thế giới vật lý, trong quy mô lớn, và với chi phí có ý nghĩa thương mại.

Công việc đó—tích hợp phần cứng, phần mềm, cảm biến, hệ thống an toàn và ràng buộc thực tế—vẫn cực kỳ khó khăn, chậm chạp và tốn kém vốn. Và vẫn chưa rõ liệu tiến bộ nhanh chóng trong AI một mình có đủ để vượt qua những rào cản này hay không. Rốt cuộc, khoảnh khắc ChatGPT không chỉ là về mô hình bên dưới. Những mô hình đó đã tồn tại trong vài năm. Nó còn là về trải nghiệm người dùng và một công ty đã biết cách bắt được tia chớp trong chai.

Nvidia đã từng bắt được tia chớp trong chai—GPU hóa ra là động cơ không ngờ nhưng hoàn hảo cho AI hiện đại. Câu hỏi vẫn còn là liệu may mắn đó có thể lặp lại trong AI vật lý, một lĩnh vực hỗn loạn hơn và ít tiêu chuẩn hóa hơn, hay không.