Công ty OpenAI đã giới thiệu mô hình mạnh nhất của mình, một dây chuyền sản xuất robot hình người, với mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp trực tiếp trên thiết bị, cũng bắt đầu đi vào hoạt động tại thành phố Quảng Châu (ở miền nam Trung Quốc). Cả hai thông tin đều được xem là bằng chứng cho cùng một bước tiến. Trên thực tế, chúng mô tả hai kiến trúc khác nhau, và đối với lĩnh vực sản xuất, lựa chọn giữa hai kiến trúc này mới là quyết định thực sự.

Ngày 3/9/2026, công ty OpenAI đã giới thiệu mô hình trí tuệ nhân tạo GPT-6 Astra. Ngày 8/9, công ty XPeng đưa vào vận hành dây chuyền sản xuất robot hình người Iron tại thành phố Quảng Châu. Cả hai sự kiện đều được xem là minh chứng cho tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ AI hiện nay. Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp sản xuất, điều đáng chú ý hơn lại nằm ở một khía cạnh khác: hai hệ thống đặt năng lực xử lý thông minh ở những vị trí hoàn toàn khác nhau, và hệ quả của sự khác biệt này mang tính vận hành chứ không phải triết lý.

Máy tự suy nghĩ
Công ty XPeng sản xuất robot Iron trên một dây chuyền mà theo công ty, các quy trình cốt lõi được tự động hóa hơn 80% và được thiết kế theo các tiêu chuẩn chất lượng của ngành ô tô. Robot có 76 bậc tự do, trong đó mỗi bàn tay có 21 bậc tự do, đồng thời được trang bị ba chip AI Turing do công ty XPeng tự phát triển, cung cấp năng lực tính toán đến 2.250 TOPS. Foundation model for physical AI (mô hình nền tảng dành cho AI vật lý) của công ty XPeng chạy trực tiếp trên phần cứng này ngay bên trong thiết bị. Hoạt động sản xuất hàng loạt dự kiến bắt đầu vào cuối năm 2026, sau đó các đợt giao hàng thương mại tại Trung Quốc và nước ngoài sẽ được triển khai trong năm 2027.

Thông số quan trọng không phải là số bậc tự do mà là năng lực tính toán tích hợp trên thiết bị. Công ty XPeng không chế tạo một robot cần kết nối mạng mới có thể hoạt động. Robot mang theo mô hình AI của riêng mình, và đây là một quyết định có chủ đích nhưng tốn kém: diện tích silicon, hệ thống làm mát và năng lượng bên trong thiết bị đều làm tăng chi phí và trọng lượng, qua đó làm giảm phần trọng lượng có thể dành cho những thành phần khác.

Trung tâm dữ liệu tự suy nghĩ
Mô hình trí tuệ nhân tạo Astra đại diện cho mô hình thay thế. Công ty OpenAI mô tả đây là mô hình tiên tiến hàng đầu trong vận hành máy tính, kỹ thuật phần mềm, công việc khoa học và chuyên môn, cũng như các quy trình làm việc nhiều giai đoạn. Trong các tác vụ này, mô hình tuân thủ phạm vi nhiệm vụ và ý định của khách hàng đáng tin cậy hơn thế hệ trước. Theo công ty, đây là kết quả của quá trình huấn luyện có quy mô lớn nhất từ trước đến nay, lần đầu tiên được thực hiện trên hơn 100.000 GPU. Mô hình có thể xử lý ngữ cảnh hơn một triệu token. Trong đánh giá rủi ro nội bộ của công ty OpenAI, mô hình đạt ngưỡng tới hạn trong lĩnh vực an ninh mạng, vì vậy phiên bản được cung cấp công khai sẽ từ chối thực hiện một số tác vụ liên quan đến bảo mật.

Những khả năng này chỉ tồn tại trong trung tâm dữ liệu. Chúng không thể được cài đặt trực tiếp lên một cỗ máy và được tính phí theo mức sử dụng: giá API là 10 USD cho mỗi một triệu token đầu vào và 50 USD cho mỗi một triệu token đầu ra. Đây không phải là khoản đầu tư mua một lần mà là chi phí biến đổi, tăng lên theo mức độ sử dụng.

Vì sao đây không phải là câu hỏi về hiệu suất
Việc so sánh hai cách tiếp cận trên cùng một thang đo rồi đặt câu hỏi phương án nào thông minh hơn có thể dẫn đến nhận định sai lệch. Chúng khác nhau ở bốn đặc điểm có ý nghĩa đối với sản xuất lớn hơn bất kỳ tiêu chuẩn nào.

Thời gian phản hồi: Một thao tác gắp, tránh va chạm hoặc bám theo đường hàn không thể chấp nhận độ trễ của mạng. Bất kỳ quyết định nào phải được đưa ra trong thời gian chu kỳ của máy đều cần được xử lý cục bộ. Những quyết định được thực hiện trong phạm vi một ca làm việc hoặc một công việc đều có thể chờ.

Dữ liệu truyền ra ngoài: Một mô hình đặt trong trung tâm dữ liệu chỉ nhìn thấy những gì được gửi đến nó. Khi liên quan đến tình trạng thiết kế, công thức và báo cáo thử nghiệm, đây là vấn đề về hợp đồng và quy định chứ không đơn thuần là vấn đề kỹ thuật. Một mô hình nằm ngay trong thiết bị có thể tiếp cận toàn bộ dữ liệu mà không phải truyền dữ liệu ra ngoài.

Hành vi khi xảy ra sự cố: Một hệ thống xử lý cục bộ sẽ suy giảm chức năng khi mất kết nối, trong khi hệ thống dựa trên đám mây vẫn tiếp tục hoạt động. Đối với một dây chuyền sản xuất không thể chấp nhận thời gian ngừng hoạt động, đây là khác biệt mang tính quyết định và xác định giải pháp nào thực sự phù hợp để làm phương án dự phòng.

Mô hình chi phí: Trí tuệ tích hợp trên thiết bị là một khoản đầu tư có chi phí xác định và thời gian khấu hao dài. Trí tuệ trên đám mây là chi phí vận hành liên tục, tăng tỷ lệ thuận với mức sử dụng. Bất kỳ doanh nghiệp nào muốn mở rộng quy mô một ứng dụng đều cần biết mình đang đi theo đường cong chi phí nào trong hai mô hình này.

Một nguyên tắc hữu ích để đưa ra quyết định
Đối với phần lớn doanh nghiệp, câu trả lời sẽ không phải là lựa chọn một vị trí mà là sử dụng cả hai. Có thể phân biệt dựa trên thời gian chu kỳ: bất kỳ tác vụ nào cần được quyết định trong khoảng mili giây đến vài giây nên được xử lý trên thiết bị, bằng một mô hình đủ nhỏ để phù hợp với phần cứng hiện có. Những tác vụ được quyết định trong khoảng vài phút đến vài giờ, chẳng hạn như lập kế hoạch, chẩn đoán, lập tài liệu, tính toán báo giá và phân tích lỗi trên nhiều hệ thống, nên được xử lý trên đám mây, bởi đây là nơi có những năng lực mà việc triển khai cục bộ sẽ quá tốn kém.

Trong thực tế, giao diện giữa hai cấp độ này là khía cạnh thường bị đánh giá thấp nhất. Nó quyết định dữ liệu nào được phép rời khỏi nhà máy, mô hình cục bộ được cập nhật với tần suất như thế nào và điều gì sẽ xảy ra nếu cấp phía trên không phản hồi. Những doanh nghiệp xác định rõ giao diện này có thể chuyển đổi nhà cung cấp ở cả hai cấp độ. Ngược lại, những doanh nghiệp để một nhà cung cấp duy nhất quyết định giao diện này trên thực tế đã tự ràng buộc mình với nhà cung cấp đó ở cả hai cấp độ.

Cả hai cách tiếp cận trên đều khả thi. Nhiệm vụ của ngành công nghiệp không phải là lựa chọn cách tiếp cận này thay cho cách tiếp cận kia, mà là tự xác định ranh giới giữa chúng trước khi một nhà cung cấp làm điều đó thay mình.

Để xem các tin bài khác về “AI”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Hannover Messe