[BizHanKook] Hoạt động kinh doanh mà NVIDIA đang mở rộng tại Hàn Quốc không chỉ dừng lại ở việc cung cấp bộ xử lý đồ họa (GPU). Họ đang áp dụng phần mềm của mình vào quy trình huấn luyện robot trong không gian ảo và kiểm định trước khi đưa vào các nhà máy thực tế, đồng thời kết nối cả bộ xử lý thần kinh (NPU) nội địa vào hệ thống tủ rack máy chủ của hãng. Tại sự kiện ‘NVIDIA AI Day Seoul 2026’ diễn ra vào ngày 9-10 tại COEX, Gangnam-gu, Seoul, các trường hợp ứng dụng công nghệ cụ thể của các doanh nghiệp trong nước đã được công bố.
Robot hình người treo nắp máy giặt, robot chà nhám tìm kiếm công thức
Để robot thực hiện được công việc tại môi trường sản xuất thực tế, cần phải có quy trình 확보 (đảm bảo) dữ liệu công việc đa dạng, sau đó huấn luyện và kiểm định hiệu suất cũng như thao tác trước khi đưa vào thực địa. NVIDIA đang mở rộng phạm vi hợp tác bằng cách kết hợp các giải pháp mô phỏng và huấn luyện của mình vào quy trình phát triển này.
LG Electronics, với trung tâm là LG Data Factory thuộc Trung tâm kinh doanh Robotics, đang xây dựng một hệ thống xuyên suốt từ thu thập, tạo lập và tăng cường dữ liệu cần thiết cho việc huấn luyện AI vật lý, đến huấn luyện mô hình, đưa vào thực địa, kiểm định và triển khai. Đây được gọi là ‘bánh đà dữ liệu’ (data flywheel) kết nối toàn bộ quy trình từ khâu đảm bảo dữ liệu đến ứng dụng tại hiện trường.
Park Jeong-seop, Trưởng nhóm Robotics Intelligence của LG Electronics, khi giới thiệu về các trường hợp hợp tác đã cho biết: “Chúng tôi đang xử lý toàn bộ bánh đà từ việc thu thập, tạo lập, làm sạch dữ liệu, huấn luyện mô hình cho đến đưa vào thực địa để kiểm định và triển khai. Trong quá trình này, chúng tôi đang tận dụng nhiều giải pháp khác nhau từ phía NVIDIA để tăng tốc độ”.
Gần đây, LG Electronics đã đưa robot hình người được huấn luyện tại Data Factory ở Yangjae vào dây chuyền sản xuất máy giặt để thực nghiệm công việc. Đây là công việc lặp đi lặp lại việc treo nắp máy giặt (top plate) nặng khoảng 4kg lên móc treo. Trưởng nhóm Park giải thích: “Vì công việc này nếu con người thực hiện lặp đi lặp lại sẽ gây ra các bệnh cơ xương khớp hoặc mệt mỏi, nên chúng tôi đã đưa robot hình người vào để thay thế”.
Doosan Robotics đang phát triển công nghệ cho phép robot tự tìm kiếm các điều kiện làm việc trước khi đưa vào quy trình sản xuất. Đối tượng là quy trình chà nhám (đánh bóng) các bề mặt kim loại. Chất lượng chà nhám phụ thuộc vào ‘công thức’ (recipe) — các điều kiện làm việc bao gồm lộ trình di chuyển của robot, độ nhám của giấy nhám, lực tiếp xúc, tốc độ và số lần lặp lại. Hiện nay, cách thức phổ biến vẫn là người vận hành tự thiết lập công thức cho từng linh kiện, sau đó kiểm tra kết quả đánh bóng rồi mới điều chỉnh lại điều kiện.
Son Kyung-chan, Trưởng nhóm Nền tảng AI Vật lý của Doosan Robotics, cho biết: “Hầu hết các ô chà nhám robot đang hoạt động hiện nay đều theo cấu trúc lặp lại: người vận hành tự cài đặt công thức thủ công cho từng linh kiện, sau khi đánh bóng xong thì kiểm tra kết quả rồi mới sửa lại. Có vấn đề là mỗi linh kiện có thể tốn từ vài giờ đến vài ngày, tại hiện trường thậm chí mất hơn 1 tuần”. Những gì Doosan Robotics dự tính là phương pháp để các tác nhân AI (AI agent) tìm ra công thức tối ưu cho từng linh kiện và kiểm định thông qua mô phỏng trước khi bắt tay vào thực hiện. Trưởng nhóm Son nhấn mạnh: “Nếu trước đây cần làm khoảng 100 lần mới đạt được độ hoàn thiện của linh kiện, thì mục tiêu của chúng tôi là giảm số lần đó thông qua mô phỏng để tạo ra giải pháp hiệu quả về chi phí. Mô phỏng là thiết yếu trong giai đoạn kiểm định trước khi thực hiện”.
Trong lĩnh vực bán dẫn, xu hướng tương tự cũng đang diễn ra. Samsung Electronics đang sử dụng NVIDIA PhysX NeMo để nâng cao phân tích nhiệt và cơ học ở cấp độ chip. Trong trường hợp kết hợp giữa tính chất vật liệu do AI dự đoán, lưới tính toán thưa và khả năng tăng tốc GPU, thời gian tính toán vốn mất khoảng 18 giờ bằng CPU 32 lõi đã được rút ngắn xuống còn 41 giây. Đó là sự cải thiện tốc độ khoảng 1.600 lần trong một số mô phỏng nhất định.
NVIDIA không chỉ cung cấp GPU mà còn cung cấp cả phần mềm và các công cụ phát triển, kiểm định, qua đó mở rộng phạm vi can thiệp vào quy trình phát triển công nghệ của khách hàng.
Dù đã đón nhận cả NPU nội địa… nhưng vẫn còn những biến số và thách thức
Trong lĩnh vực hạ tầng AI, sự hợp tác kết nối chip AI nội địa vào nền tảng của NVIDIA đã được thực hiện. SK Telecom, NVIDIA và Rebellions đã ký kết MOU để phát triển hệ thống tích hợp GPU/NPU dựa trên ‘NVLink Fusion’. NVLink Fusion là công nghệ cho phép các bộ tăng tốc bên ngoài có thể được áp dụng vào hệ thống tính toán AI của NVIDIA.
Cốt lõi của sự hợp tác lần này là chia sẻ quy trình suy luận AI giữa GPU và NPU. Việc ‘pre-fill’ (xử lý câu hỏi đầu vào và ngữ cảnh) sẽ do GPU của NVIDIA đảm nhiệm, còn ‘decode’ (tạo câu trả lời tuần tự) sẽ do NPU ‘Rebel R200’ của Rebellions đảm nhận. SKT dự định kiểm định hệ thống tích hợp áp dụng quy chuẩn thiết kế rack máy chủ MGX tại trung tâm dữ liệu AI của chính mình và xem xét khả năng thương mại hóa. Đây là cấu trúc nơi NPU nội địa đảm nhận vai trò bên trong nền tảng của NVIDIA.
Việc hợp tác với các mô hình AI và startup trong nước cũng được mở rộng. NVIDIA quyết định hỗ trợ việc sử dụng phần mềm tối ưu hóa suy luận ‘Dynamo’ cho 3 liên danh được chọn trong dự án ‘AI cho tất cả’ của chính phủ và 4 công ty phát triển mô hình nền tảng lớn trong nước. Trong số các startup AI Hàn Quốc, NVIDIA đã công bố đầu tư vào Point2 Technology — một công ty về kết nối bán dẫn, đồng thời tiết lộ kế hoạch đầu tư bổ sung vào Motif Technologies, Realworld và Upstage. Có thể thấy, đối tượng hợp tác đang mở rộng từ hạ tầng AI, bán dẫn, mô hình cho đến các ứng dụng công nghiệp thực tế.
Tuy nhiên, để AI vật lý lan tỏa khắp các hiện trường sản xuất vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Robot được huấn luyện trong không gian ảo phải có khả năng làm việc ổn định trong các điều kiện đa dạng như ma sát, tiếp xúc hoặc sự sai lệch của từng linh kiện tại thực địa. Việc giảm thiểu sai số giữa kết quả mô phỏng và công việc thực tế là rất quan trọng. Phó chủ tịch Tala cũng nhấn mạnh tại hiện trường rằng: “Trong lĩnh vực AI vật lý, các vấn đề như độ chính xác, độ tin cậy và an toàn vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn”, đồng thời khẳng định rằng để thương mại hóa quy mô lớn AI vật lý, cần phải đảm bảo được các yếu tố này cũng như tính kinh tế.
Tranh cãi xung quanh CEO NVIDIA Jensen Huang cũng trở thành một biến số. Financial Times đưa tin vào ngày 6 (giờ địa phương) rằng cơ quan tình báo Mỹ nghi ngờ Alice Huang, cựu giám đốc công ty trung tâm dữ liệu Megaspeed ở Singapore, là người bị cơ quan tình báo Trung Quốc lôi kéo và người này đã có mối quan hệ riêng tư với CEO Huang. Trong email gửi nhân viên ngày 8, CEO Huang đã thừa nhận hành vi không chung thủy với vợ và gửi lời xin lỗi. Hội đồng quản trị của NVIDIA cho biết đã tham vấn pháp lý bên ngoài và bắt đầu cuộc điều tra độc lập, đồng thời tuyên bố rằng cho đến nay vẫn chưa có căn cứ cho thấy an ninh quốc gia hay bí mật công ty bị xâm phạm.
Chuyến thăm Hàn Quốc của con gái cả Madison Huang, Giám đốc cấp cao của NVIDIA — người từng thảo luận về việc hợp tác AI vật lý với các doanh nghiệp trong nước, cũng đã bị hủy vì lý do gia đình. Ban đầu, các lịch trình như gặp gỡ Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin và Truyền thông, thăm các doanh nghiệp trong nước đã được lên kế hoạch nhưng đều bị hủy bỏ.
Ba chủ tịch các ủy ban Ngoại giao, Trung Quốc và Tình báo của Hạ viện Mỹ đã yêu cầu CEO Huang tham dự một buổi họp kín vào ngày 18 tới. Lãnh đạo đảng Dân chủ tại Hạ viện cũng đang kêu gọi thông qua Đạo luật Ủy quyền Quốc phòng (NDAA), bao gồm các nội dung hạn chế quyền tiếp cận chip AI của Trung Quốc. Nếu các quy định hạn chế xuất khẩu bán dẫn sang Trung Quốc của Mỹ bị thắt chặt, nó không chỉ ảnh hưởng đến chiến lược cung ứng sản phẩm của NVIDIA mà còn có thể tác động gián tiếp đến Samsung Electronics và SK Hynix — những đơn vị cung cấp HBM liên quan. Phó chủ tịch Tala trong ngày hôm nay đã nói: “Trong quá trình phát triển AI vật lý 10 năm tới, Hàn Quốc sẽ đóng một vai trò vô cùng quan trọng”.