Mỹ hay Trung Quốc đang dẫn trước trong cuộc đua AI vật lý?

Vài năm gần đây, các mô hình AI (Trí tuệ nhân tạo) của OpenAI, Google, Alibaba đã thay đổi mạnh mẽ cách con người làm việc và giao tiếp khi giúp trả lời câu hỏi mọi lĩnh vực, hỗ trợ xử lý văn bản, soạn thảo tài liệu, tạo hình ảnh và nghiên cứu… thông qua giao diện chatbot ChatGPT, Gemini hay Qwen.

Tuy nhiên, một xu hướng mới đang dần hình thành: AI không còn chỉ ở trong máy tính mà bắt đầu bước ra thế giới thực, điều mà giới công nghệ gọi là AI vật lý. Khác với chatbot AI chỉ chủ yếu trả lời câu hỏi, AI vật lý có thể nhìn môi trường xung quanh, phân tích tình huống và thực hiện hành động cụ thể thông qua robot, xe tự lái hoặc các hệ thống tự động hóa.

Không chỉ xuất hiện trên màn hình máy tính hay smartphone, AI vật lý hướng đến việc tham gia trực tiếp vào các hoạt động đời thực như di chuyển trong không gian, cầm nắm đồ vật, điều khiển phương tiện, làm việc trong nhà máy hoặc hỗ trợ con người trong sinh hoạt hằng ngày.

AI vật lý là gì?

AI vật lý là thuật ngữ mô tả sự hội tụ giữa AI và vật lý thực tế – nơi AI không chỉ chạy trong máy tính hay đám mây mà còn tương tác trực tiếp với môi trường thông qua cơ chế, cảm biến, động cơ và phần cứng robot. Ví dụ, một robot hình người hoặc xe tự lái có thể nhìn thấy và phân tích môi trường xung quanh, dự đoán hành vi của người và vật thể trong thế giới thực, ra quyết định ngay lập tức và thực thi hành vi bằng các cơ cấu điều khiển.

Không khó để tưởng tượng rằng điều này sẽ còn tác động sâu rộng đến năng suất lao động, logistics, giao thông, sản xuất, chăm sóc y tế…

Nvidia: 2026 là năm của AI vật lý

Jensen Huang, Giám đốc điều hành Nvidia, là một trong những người khẳng định mạnh mẽ nhất rằng AI vật lý là xu hướng tương lai. Tại triển lãm công nghệ CES 2026 hồi đầu năm, ông tuyên bố 2026 sẽ là “năm của AI vật lý”, vì đây là thời điểm AI bắt đầu bước ra khỏi máy tính để hoạt động trong đời thực thông qua robot, xe tự lái và các hệ thống thông minh khác.

Gã khổng lồ công nghệ Mỹ đã thực hiện hàng loạt động thái để thúc đẩy AI vật lý, chẳng hạn thiết kế chip chuyên dụng cho robot và xe tự lái, giúp thiết bị xử lý dữ liệu nhanh và chính xác hơn trong thời gian thực.

Tại CES 2026, Nvidia đã công bố dòng mô hình AI mã nguồn mở Alpamayo nhắm mục tiêu vào các hệ thống lái xe tự động. Jensen Huang đã tận dụng bài phát biểu tại triển lãm này để ca ngợi những ưu điểm của Alpamayo, vốn được Nvidia thiết kế nhằm đẩy nhanh quá trình phát triển xe tự lái cấp độ 4 – có thể tự vận hành mà không cần con người giám sát hay can thiệp trong một khu vực địa lý xác định.

Nvidia mô tả Alpamayo là một phần của bộ công cụ rộng hơn mà hãng cung cấp cho các nhà sản xuất ô tô, chứ không chỉ dừng ở mô hình AI mã nguồn mở. Cụ thể, bộ giải pháp này gồm các chip hiệu năng cao đặt trong trung tâm dữ liệu để huấn luyện phần mềm lái xe tự động; những chip gắn trên ô tô đóng vai trò như “bộ não” khi xe vận hành ngoài đường; cùng phần mềm mô phỏng có thể tạo ra khối lượng dữ liệu lái xe khổng lồ trong môi trường ảo, qua đó giảm đáng kể thời gian và chi phí thu thập dữ liệu ngoài thực tế.

Không những thế, Nvidia cung cấp công cụ và nền tảng cho các lập trình viên trên toàn thế giới xây dựng ứng dụng AI vật lý, từ robot đến hệ thống tự động hóa trong nhà máy, giúp việc phát triển trở nên dễ dàng và nhanh hơn.

Điều này biến Nvidia từ hãng chip AI số 1 thế giới trở thành bộ não của hệ sinh thái AI vật lý rộng lớn.

Tesla: Robot hình người có thể quan trọng hơn cả xe điện

Tesla là tên tuổi khác trong cuộc đua AI vật lý. Từng được biết đến với xe điện, Tesla vài năm qua đã mở rộng tham vọng sang cả công nghệ tự lái xe và robot hình người.

Tesla bắt đầu phát triển robot hình người Optimus từ năm 2021. Ban đầu Optimus được thiết kế để thực hiện những công việc cơ bản như đi lại, bưng bê, sắp xếp đồ đạc trong nhà máy. Về lâu dài, Tesla muốn Optimus có thể đảm nhiệm những nhiệm vụ phức tạp hơn, thậm chí hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực lao động. Elon Musk từng nói rằng robot hình người có thể trở thành sản phẩm quan trọng hơn cả xe điện – lĩnh vực làm nên tên tuổi của Tesla.

Optimus được phát triển dựa trên nền tảng công nghệ mà Tesla đã tích lũy từ hệ thống xe tự lái, sử dụng camera, cảm biến và các thuật toán AI tương tự trên ô tô điện để nhìn và hiểu môi trường xung quanh. Khi kết hợp thêm mô hình ngôn ngữ và hệ thống xử lý dữ liệu thực tế, Optimus có thể nhận biết và phân tích các vật thể trong không gian xung quanh, quan sát và học lại động tác của con người, điều khiển chuyển động tay chân một cách linh hoạt hơn.

Theo một số video do Tesla đăng tải, Optimus có thể bắt chước các động tác võ thuật hoặc di chuyển giữ thăng bằng khá tự nhiên, cho thấy robot có khả năng học từ dữ liệu quan sát thay vì chỉ làm theo lập trình cứng nhắc.

Để tăng cường “trí tuệ” cho Optimus, Tesla đã đầu tư 2 tỉ USD vào xAI, công ty AI do Elon Musk sáng lập và điều hành, nhằm nâng cao khả năng suy luận và học hỏi của robot.

Song song đó, Tesla vẫn tiếp tục theo đuổi tham vọng xe tự lái hoàn toàn. Hãng ô tô điện hàng đầu Mỹ đang mở rộng các trung tâm huấn luyện AI, gồm cả ở Trung Quốc, để đào tạo hệ thống tự lái phù hợp với điều kiện giao thông và luật lệ của từng thị trường.

Chiến lược này giúp Tesla điều chỉnh công nghệ theo từng quốc gia, đồng thời tăng khả năng cạnh tranh với các hãng nội địa, đặc biệt tại thị trường Trung Quốc – nơi cuộc đua xe tự lái đang diễn ra rất quyết liệt.

Alibaba: “Vua” AI mở tham gia cuộc đua AI vật lý

Alibaba, gã khổng lồ thương mại điện tử Trung Quốc, là một trong những công ty hàng đầu về mô hình AI mở. Xét về số lượng tải về và mức độ phổ biến trên các nền tảng phát triển, Qwen hiện là dòng mô hình AI mở được sử dụng rộng rãi nhất toàn cầu.

Mới đây, Alibaba đã bước chân vào lĩnh vực AI vật lý khi tung ra mô hình mới mang tên RynnBrain, được tối ưu hoá cho robot và các hệ thống vật lý, giúp robot có thể nhìn, hiểu và tương tác với môi trường xung quanh một cách hiệu quả hơn.

Khác với mô hình AI tập trung vào ngôn ngữ như Qwen, RynnBrain hướng tới thị giác máy, nhận dạng vật thể, hiểu cấu trúc môi trường và dự đoán chuyển động. Đây là bước đi chiến lược giúp Alibaba cạnh tranh trong lĩnh vực AI thực thi hành vi vật lý, từ robot phục vụ nhà máy đến trợ lý thông minh.

Ngoài ra, Alibaba cũng tích hợp bộ công cụ của Nvidia (có các bộ khung phần mềm phát triển robot) vào nền tảng đám mây của mình, từ đó cho phép hàng triệu nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI vật lý mà không cần đầu tư phần cứng lớn.

UBTech: Công ty hàng đầu về robot hình người

Tại Trung Quốc nói riêng và cả châu Á nói chung, UBTech là công ty hàng đầu về robot hình người trong ứng dụng thực tế. UBTech phát triển dòng robot Walker S2 để hoạt động trong các môi trường công nghiệp như lắp ráp, logistics và hỗ trợ sản xuất.

Điểm nổi bật của Walker S2 là khả năng tự động thay pin, cho phép hoạt động liên tục mà không cần can thiệp con người, điều mà trước đây là thách thức lớn với robot hai chân.

Công ty có trụ sở ở thành phố Thâm Quyến (Trung Quốc) thông báo đã đạt mục tiêu giao 500 robot hình người cho nhà máy trong năm 2025 và đặt mục tiêu sản xuất 10.000 đơn vị cuối 2026.

Cuối tháng 1, UBTech đã ký thỏa thuận với hãng sản xuất máy bay Airbus (châu Âu) để cung cấp Walker S2. Trước đó, công ty Trung Quốc cũng ký hợp tác với nhà sản xuất chip Texas Instruments (Mỹ) hồi năm ngoái.

Tuy nhiên, Michael Tam (Giám đốc thương hiệu của UBTech) cho biết Walker S2 hiện chỉ đạt khoảng 30 – 50% năng suất so với con người. Mức này áp dụng cho một số công việc nhất định như xếp thùng hàng và kiểm tra chất lượng.

Dù vậy, các nhà sản xuất vẫn đang đua nhau đặt mua robot hình người để tránh bị tụt lại so với đối thủ, Michael Tam nói với trang FT.

“Bạn hãy hình dung là nếu Tesla có lợi thế triển khai robot hình người riêng vào dây chuyền sản xuất, điều đó đồng nghĩa có khả năng BYD sẽ bị tụt lại phía sau”, ông lấy ví dụ.

Cuộc đua AI vật lý giữa Mỹ và Trung Quốc: Ai đang dẫn trước?

Ở tầm quốc gia, AI vật lý không còn chỉ là câu chuyện công nghệ của từng doanh nghiệpmà trở thành một phần quan trọng trong chiến lược cạnh tranh công nghệ và kinh tế. Ở cuộc đua này, Mỹ và Trung Quốc đang dẫn đầu.

Mỹ có lợi thế lớn nhờ sở hữu nhiều hãng công nghệ hàng đầu thế giới. OpenAI, Tesla, Google hay Amazonđều đang mở rộng từ AI sang robot và hệ thống tự động. Nvidia, hãng chip AI số 1 thế giới, hiện đóng vai trò cung cấp “bộ não” cho rất nhiều dự án robot và xe tự lái trên toàn cầu.

Ngoài ra, Mỹ còn có một số công ty khởi nghiệp sáng tạo, điển hình là Figure AI đang phát triển robot hình người có thể giao tiếp và làm việc linh hoạt hơn, vượt ra ngoài khuôn khổ robot công nghiệp truyền thống.

Theo các chuyên gia, thế mạnh của Mỹ nằm ở thuật toán, công nghệ lõi và hệ sinh thái mở, nơi nhiều doanh nghiệp khác trên thế giới phải dựa vào để xây dựng sản phẩm của mình.

Trong khi đó, Trung Quốc nổi bật ở khả năng sản xuất quy mô lớn và chuỗi cung ứng hoàn chỉnh. Nước này có mạng lưới dày đặc các nhà sản xuất linh kiện, cảm biến và thiết bị robot, giúp việc thương mại hóa sản phẩm diễn ra nhanh và chi phí thấp hơn.

Dù Tesla nhấn mạnh việc lắp ráp và phát triển sản phẩm tại Mỹ, nhiều linh kiện cốt lõi của Optimus hiện vẫn phụ thuộc vào các đối tác sản xuất ở Trung Quốc, từ hệ thống truyền động, hộp giảm tốc, ổ bi, hệ thống thị giác, bánh răng chính xác, bộ phận khớp nối, quản lý nhiệt cho đến vít và pin.

Trung Quốc hiện là nơi tập trung phần lớn năng lực sản xuất linh kiện robot hình người trên thế giới, với lợi thế về chi phí, quy mô và tốc độ cải tiến. Với Tesla, tận dụng chuỗi cung ứng này là cách duy nhất để hiện thực hóa tham vọng sản xuất Optimus ở quy mô hàng chục nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn đơn vị mỗi năm.

Các công ty Trung Quốc như Alibaba, UBTech, AgiBot hay XPeng đều đang đẩy mạnh robot và xe tự lái. Đặc biệt, XPeng không chỉ sản xuất ô tô điện mà còn phát triển cả dịch vụ robotaxi, thể hiện tham vọng cạnh tranh trực tiếp với các đối thủ phương Tây.

Điểm mạnh của Trung Quốc là quy mô thị trường lớn, chuỗi cung ứng mạnh và sự hỗ trợ từ nhà nước, tạo điều kiện để các công ty thử nghiệm và mở rộng nhanh chóng.

Cuộc đua AI vật lý giữa Mỹ và Trung Quốc hiện vẫn chưa phân thắng bại khi mỗi siêu cường đều có lợi thế riêng. Song trong lĩnh vực này, sự hợp tác quốc tế và ứng dụng vào đời sống thực tế có thể quan trọng hơn “ai thắng ai”.