Nvidia muốn trở thành 'bộ não' robot hình người, bắt tay với 3 hãng chip châu Âu

2 giờ trướcBài gốc

Nvidia đã điều phối thông báo của ba hãng chip châu Âu là Infineon, NXP Semiconductors và STMicroelectronics trước thềm hội nghị dành cho nhà phát triển thường niên GTC tại bang California (Mỹ). Tại GTC 2026, nỗ lực của Nvidia nhằm trở thành “bộ não” - nền tảng điện toán trung tâm - cho robot thông qua bộ xử lý Jetson Thor là một trong những chủ đề trọng tâm.

Vai trò của các hãng chip châu Âu là cung cấp những bộ phận khác cho cơ thể robot, gồm linh kiện điện tử giúp robot hoạt động an toàn và đáng tin cậy, cũng như cảm biến, hệ thống điều khiển chuyển động, quản lý điện năng và các kết nối truyền thông tốc độ cao bên trong robot.

Nvidia hợp tác với Infineon, NXP Semiconductors và STMicroelectronics để xây cơ thể cho robot hình người - Ảnh: Internet

Công nghệ tương đồng với phần cứng ô tô

Các hãng chip này đều là nhà cung cấp chính phần cứng công nghệ cho ngành ô tô. Theo các nhà phân tích, công nghệ dùng trong ô tô có nhiều điểm tương đồng với robot hình người và các loại robot tiên tiến khác.

George Chowdhury, nhà phân tích tại ABI Research, cho biết việc các công ty chip châu Âu hợp tác với Nvidia là điều tự nhiên. Ông ước tính nền tảng của Nvidia đang được sử dụng trong hơn 80% robot hình người.

ABI Research là công ty nghiên cứu thị trường và tư vấn chiến lược về công nghệ, có trụ sở tại thành phố New York. Công ty chuyên cung cấp báo cáo phân tích, dữ liệu thị trường và dự báo xu hướng công nghệ cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức trong ngành này.

George Chowdhury nói các robot hình người cao cấp có giá khoảng 200.000 USD, trong khi các mẫu rẻ hơn có thể chỉ bằng 1/10 mức giá đó. Hãng nghiên cứu thị trường TrendForce (Đài Loan) ước tính hơn 50.000 robot hình người sẽ được bán trong năm nay, lần đầu tiên đạt mốc này.

Người phát ngôn của Infineon cho biết công ty dự đoán mỗi robot sẽ sử dụng khoảng 500 USD linh kiện. Thông báo của Infineon hôm 16.3 tập trung vào việc sử dụng bản sao số, cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và tinh chỉnh hiệu suất robot ngay từ giai đoạn thiết kế.

Tuyên bố của STMicroelectronics tập trung vào các cảm biến, giúp nhà phát triển robot kết nối camera và cảm biến chuyển động với các hệ thống dựa trên nền tảng Nvidia.

Trong khi đó, NXP nhấn mạnh khả năng truyền thông nhanh và đáng tin cậy bên trong robot, giúp các bộ phận khác nhau của cỗ máy gửi dữ liệu nhanh chóng tới bộ xử lý trung tâm để các chức năng chuyển động và cảm biến vẫn được phối hợp nhịp nhàng.

Gowri Chindalore, người đứng đầu mảng AI tại bộ phận điện toán biên của NXP, đã đưa ra ví dụ về việc xử lý một phần thông tin thu được từ lệnh thoại ngay lập tức, sau đó hệ thống sẽ chuyển tiếp thông tin tiếp theo tới “bộ não” của robot trong một vòng phản hồi rất nhanh.

Điện toán biên là mô hình xử lý dữ liệu ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, gần thiết bị như cảm biến, camera, robot hoặc smartphone, thay vì gửi toàn bộ dữ liệu về trung tâm dữ liệu để xử lý.

Không có thông báo nào từ Infineon, NXP Semiconductors và STMicroelectronics tiết lộ chi tiết tài chính của các thỏa thuận.

Kiến trúc Physical AI Data Factory Blueprint và các mô hình AI nền tảng cho robot

Một trọng tâm lớn tại GTC 2026 là AI vật lý. Đúng như tên gọi, đây là dạng AI hoạt động trong thế giới vật lý như robot, xe tự lái hay các hệ thống tự động trong nhà máy.

Theo Jensen Huang – Giám đốc điều hành Nvidia, đây có thể là giai đoạn tiếp theo của cuộc cách mạng AI, khi công nghệ này không chỉ tồn tại trong phần mềm mà còn trực tiếp điều khiển các máy móc và thiết bị trong đời sống thực.

Để thúc đẩy xu hướng đó, Nvidia đã giới thiệu kiến trúc Physical AI Data Factory Blueprint - hệ thống được thiết kế để tạo ra và xử lý dữ liệu huấn luyện cho robot ở quy mô lớn. Hệ thống này kết hợp dữ liệu từ thế giới thực với dữ liệu mô phỏng do AI tạo ra, giúp các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng và cải thiện khả năng của robot. Một trong những thách thức lớn của robot hiện nay là thiếu dữ liệu đào tạo chất lượng cao, bởi việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực thường tốn kém và mất nhiều thời gian. Nvidia muốn giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng mô phỏng và dữ liệu tổng hợp để tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ cho robot học tập.

Theo Nvidia, hệ thống “nhà máy dữ liệu AI” này có thể tự động thực hiện nhiều bước trong quá trình phát triển robot, từ thu thập và xử lý dữ liệu, gắn nhãn dữ liệu, đến đánh giá và cải thiện các mô hình AI. Bằng cách biến quá trình tạo dữ liệu thành một dây chuyền tự động, các công ty có thể huấn luyện robot nhanh hơn và với chi phí thấp hơn. Một số doanh nghiệp trong lĩnh vực robot và xe tự lái như Uber, Hexagon Robotics và Teradyne Robotics đã bắt đầu thử nghiệm nền tảng này để phát triển các hệ thống robot và tự động hóa.

Song song đó, Nvidia cũng tiếp tục phát triển các mô hình AI nền tảng cho robot. Một ví dụ là Isaac GR00T, mô hình AI được Nvidia thiết kế dành cho robot hình người, có khả năng kết hợp thị giác máy tính, ngôn ngữ và hành động. Nhờ đó, robot có thể quan sát môi trường, hiểu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện các hành động vật lý tương ứng.

Ngoài ra, Nvidia còn phát triển Isaac Lab, môi trường mô phỏng cho phép các nhà phát triển huấn luyện robot trong thế giới ảo trước khi triển khai ngoài thực tế. Các robot có thể học cách di chuyển, cầm nắm đồ vật hoặc tương tác với con người trong môi trường mô phỏng, sau đó áp dụng những kỹ năng này vào robot thật. Cách tiếp cận này giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát triển robot và giảm rủi ro trong quá trình thử nghiệm.

Mục tiêu của Nvidia là xây dựng một nền tảng đầy đủ cho kỷ nguyên robot, gồm chip, phần mềm mô phỏng, mô hình AI và hệ sinh thái đối tác. Hãng chip AI số 1 thế giới cho rằng khi những công cụ này được kết hợp với nhau, robot có thể được phát triển nhanh hơn và triển khai ở quy mô lớn trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, logistics, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ.

Sơn Vân

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/nvidia-muon-tro-thanh-bo-nao-robot-hinh-nguoi-bat-tay-voi-3-hang-chip-chau-au-248719.html