[비즈한국] Trong bối cảnh chính phủ đang đẩy nhanh các cuộc thảo luận nhằm thúc đẩy "AI vật lý" (Physical AI) thành ngành chiến lược quốc gia thế hệ tiếp theo, các chuyên gia nhận định rằng 5 năm tới sẽ là "thời điểm vàng" quyết định vị thế dẫn đầu toàn cầu. Yêu cầu đặt ra là cần một cuộc tổng tiến công nhằm xây dựng hệ sinh thái công nghiệp kết nối từ dữ liệu tại hiện trường sản xuất, robot, cho đến bán dẫn AI, vượt xa cuộc cạnh tranh về hiệu năng đơn thuần của các mô hình AI.
Cần năng lực "Full-stack" bao gồm mô hình, dữ liệu và sản xuất
Tân Chủ tịch Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST), ông Bae Choong-sik, phát biểu tại hội thảo “Đại chuyển đổi hệ sinh thái công nghiệp Hàn Quốc thông qua tự chủ công nghệ K-Physical AI” diễn ra tại Quốc hội, Seoul vào chiều ngày 25 rằng: “5 năm kể từ bây giờ là vô cùng quan trọng. Đây là khoảng thời gian theo đúng nghĩa đen là chưa có chủ sở hữu, nơi mà thực tế chưa được hình thành và sự cải thiện năng suất cũng chưa lộ diện rõ ràng”.
AI vật lý là công nghệ cho phép AI không chỉ dừng lại trong không gian ảo trên màn hình, mà còn có thể nhận diện, đánh giá và trực tiếp hành động trong thế giới thực thông qua robot, xe tự lái, thiết bị sản xuất, v.v. Một cấu trúc tuần hoàn được hình thành bao gồm: “Nhận thức” để cảm biến tình hình xung quanh, “Phán đoán/Lập kế hoạch” để quyết định phương thức hành động, phần cứng robot và công nghệ điều khiển để hiện thực hóa chuyển động, cùng với việc học dữ liệu để nâng cao trình độ.
Chủ tịch Bae nhận định: “Các thao tác máy móc vốn được thực hiện bằng những mệnh lệnh đơn giản từ trước đến nay, trong tương lai sẽ phải ứng phó với những tình huống đột xuất không theo quy luật và khó dự đoán. Quyền bá chủ công nghệ vốn đã là kỷ nguyên ‘người thắng cuộc chiếm tất cả’, và trong kỷ nguyên AI, hiện tượng này có khả năng sẽ còn trầm trọng hơn nhiều”.
Quan điểm cho rằng để Hàn Quốc chiếm ưu thế trong lĩnh vực AI vật lý, quốc gia này cần có năng lực “full-stack” (toàn diện), không chỉ bao gồm các mô hình AI mà còn cả lĩnh vực sản xuất, công cụ mô phỏng và dữ liệu. Chủ tịch Bae nhấn mạnh: “Chúng ta phải sở hữu mô hình, phải có ngành sản xuất, và phải có cả công cụ mô phỏng cùng dữ liệu. Hiện nay, chỉ một vài công ty Big Tech mới có năng lực này, nhưng chúng ta cần tận dụng lợi thế ‘cường quốc sản xuất’ của Hàn Quốc để giành lấy vị trí số 1 trong ngành AI vật lý”.
Ông cũng chỉ ra việc chuyển đổi phương thức quản lý là một nhiệm vụ cấp bách. Chủ tịch Bae giải thích: “Với các quy định kiểu danh mục cho phép (positive regulation), sẽ không có cách nào để tháo gỡ khó khăn. Giải pháp là trước tiên hãy giải quyết vấn đề thông qua cơ chế Sandbox quy định, và về lâu dài, cần chuyển sang cơ chế danh mục cấm (negative regulation)”.
Từ mô hình thế giới đến robot… Thách thức hiện thực hóa “AI hiện trường”
Việc cấu trúc kỹ thuật của AI vật lý vẫn đang ở giai đoạn sơ khai được xem là cả cơ hội lẫn thách thức đối với các doanh nghiệp trong nước. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thiết lập được cái gọi là “định luật quy mô” (scaling law) – nơi hiệu năng cải thiện khi tăng quy mô mô hình, dữ liệu và tài nguyên tính toán, nhưng AI vật lý không thể áp dụng cách này do sự phức tạp của thế giới thực. Robot vẫn thiếu dữ liệu để học trong môi trường thực tế và cấu trúc mô hình tối ưu vẫn chưa được định hình.
Ông Choi Hong-seop, Tổng giám đốc phụ trách kỹ thuật tại Mind AI, đã đề xuất “Mô hình hành động thế giới (WAM)” như một giải pháp công nghệ. Mô hình hành động thế giới không chỉ dừng lại ở việc nhận diện tình hình hiện tại mà còn dự đoán các thay đổi sắp tới để tạo ra các hành động cần thiết. Ông Choi cho biết: “Ngay cả các mô hình thế giới do các Big Tech toàn cầu phát triển vẫn còn nhiều điểm thiếu sót như các thao tác chưa chính xác. Tôi tin rằng đây chính là lĩnh vực mà chúng ta xứng đáng để đầu tư ngay bây giờ”.
Đặc biệt, ông giải thích rằng khác với dữ liệu đời sống thường nhật, dữ liệu tại hiện trường sản xuất có thể được thu thập nhanh chóng hơn nhờ tận dụng nền tảng công nghiệp trong nước. Ông Choi chia sẻ: “Hàn Quốc có khả năng thu thập dữ liệu hiện trường sản xuất tốt hơn. Thông qua dự án hỗ trợ của chính phủ lần này, chúng tôi dự định phát triển mô hình hành động thế giới có khả năng hình dung các sự việc sắp xảy ra và tạo ra các hành động tương ứng”.
Để áp dụng mô hình này vào hiện trường công nghiệp thực tế, cần có chất bán dẫn đảm nhận các phép tính AI và công nghệ robot để vận hành chúng. Ông Jung Young-beom, Giám đốc điều hành tại FuriosaAI, cho biết: “Chúng tôi có kế hoạch vận hành mô hình thế giới bằng máy chủ NPU của riêng mình để kiểm chứng hiệu năng ở cấp độ máy chủ, đồng thời cung cấp cả chất bán dẫn AI cho thiết bị cạnh (edge) cần thiết cho robot và hiện trường sản xuất trong tương lai”. NPU là loại bán dẫn chuyên dụng cho tính toán AI, được coi là linh kiện cốt lõi để vận hành AI trên các thiết bị bị hạn chế về năng lượng và nhiệt độ như robot.
Ông Park Jong-hoon, CEO của Neuromeka, chỉ ra rằng chỉ riêng cuộc cạnh tranh về mô hình AI là khó có thể đạt được độ chính xác trong thao tác mà hiện trường công nghiệp yêu cầu. Ông nhấn mạnh: “Độ chính xác của robot tích hợp AI vật lý cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm đáng kể lượng dữ liệu học tập cần thiết. Không chỉ mô hình AI mà cả phần cứng robot và công nghệ điều khiển hiện thực hóa các chuyển động đó cũng cần phải được nâng cao đồng bộ”.
Chính phủ cũng có kế hoạch bắt tay vào việc hỗ trợ thu thập dữ liệu và nghiên cứu phát triển (R&D) quy mô lớn. Ông Song Chang-jong, Trưởng nhóm đổi mới AX thiết bị thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin truyền thông, cho biết: “Các Big Tech với tiềm lực tài chính đã thực hiện nhiều thử nghiệm và tích lũy kinh nghiệm thất bại, nhưng đối với các doanh nghiệp riêng lẻ trong nước thì điều này không hề dễ dàng. Chúng tôi sẽ đi theo hệ thống R&D hỗ trợ nhiều thử nghiệm đa dạng và phân tán rủi ro thất bại ở cấp độ hệ sinh thái”.
Chính phủ dự định xây dựng hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu liên bộ ngành, đồng thời bổ sung các dữ liệu về quá trình thất bại và phục hồi vốn khó thu thập tại hiện trường bằng dữ liệu tổng hợp từ mô hình thế giới. Ông Song cho biết: “Bắt đầu từ năm sau, thông qua hỗ trợ R&D quy mô lớn, chúng tôi dự định sẽ hỗ trợ tối đa các thử nghiệm đa dạng”.
Ông Park Tae-wan, Cục trưởng Cục Chính sách Công nghiệp Công nghệ thông tin thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin truyền thông, nhắn nhủ: “AI vật lý sẽ không chỉ dừng lại ở lĩnh vực sản xuất mà còn lan rộng sang nhiều lĩnh vực khác như chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, quốc phòng, v.v. Vì các bộ ngành như Bộ Chiến lược và Tài chính, Bộ Thương mại, Công nghiệp và Năng lượng, và Bộ Doanh nghiệp vừa và nhỏ đang phản ánh các chính sách liên quan đến AI vật lý trong năm nay, tôi hy vọng đây sẽ là cơ hội để nâng cao năng lực cho từng doanh nghiệp”.