Bí ẩn đằng sau vụ giá cổ phiếu tăng vọt 460% của công ty Trung Quốc

Một màn trình diễn robot hình người chạy với tốc độ vượt kỷ lục của Usain Bolt đã giúp cổ phiếu của Unitree tăng vọt 460%. Nhưng đằng sau cú tăng giá gây choáng này không chỉ là câu chuyện về một con robot chạy nhanh.

Nó phản ánh một cuộc đua lớn hơn đang diễn ra trong ngành robot hình người Trung Quốc: cuộc đua giành dữ liệu để huấn luyện máy móc.

Trung Quốc đang nhanh chóng mở rộng hệ thống các trung tâm huấn luyện robot, đầu tư hàng loạt cơ sở và chấp nhận chi phí rất lớn để thu thập dữ liệu chuyển động trong thế giới thực. Nếu phần cứng là cuộc chiến về sản xuất, linh kiện và giá thành, thì dữ liệu có thể trở thành mặt trận quyết định khả năng robot thực sự làm được việc.

Cú tăng 460% và câu chuyện phía sau màn trình diễn

Ngày 17/8, robot hình người Superman của Unitree đạt tốc độ chạy 12,66 m/giây, vượt qua kỷ lục tốc độ chạy của Usain Bolt trước khi mất kiểm soát và đâm vào tường.

Hình ảnh này nhanh chóng thu hút sự chú ý bởi nó vừa cho thấy khả năng vận động đáng kinh ngạc của robot hình người, vừa phơi bày một giới hạn rất rõ của công nghệ hiện tại.

Robot có thể chạy rất nhanh nhưng vẫn chưa chắc có thể xử lý tốt những nhiệm vụ tưởng như đơn giản trong đời sống.

Thế nhưng thị trường lại phản ứng cực kỳ tích cực. Giá cổ phiếu của Unitree tăng khoảng 460%.

Phản ứng này cho thấy nhà đầu tư không chỉ đang nhìn vào một màn chạy bộ. Họ đang đặt cược vào triển vọng của cả ngành robot hình người Trung Quốc.

Theo các dự báo được dẫn trong bài, các doanh nghiệp Trung Quốc có thể bán khoảng 50.000 robot hình người trong năm nay, hơn 3 lần so với năm trước.

Nhưng số lượng robot được bán mới chỉ là phần nổi của câu chuyện.

Thách thức thực sự nằm ở câu hỏi: Làm thế nào để khiến những cỗ máy này trở nên hữu ích trong thế giới thực?

Phần cứng đã tiến rất nhanh, nhưng phần mềm mới là nút thắt

Robot hình người hiện nay có thể sở hữu khả năng vận động ngày càng tốt. Chúng có thể đi, chạy, nhặt đồ vật, thực hiện những thao tác đơn giản và bắt chước chuyển động của con người.

Nhưng một robot có thể cử động giống con người không đồng nghĩa với việc nó có thể làm việc giống con người.

Con người nhìn một chiếc cốc trên bàn và gần như lập tức hiểu phải cầm ở đâu, dùng lực thế nào, nghiêng bao nhiêu độ để không làm đổ nước.

Robot lại phải học từng thành phần của bài toán.

Nó phải nhận diện vật thể, xác định vị trí trong không gian, ước lượng trọng lượng, độ cứng, ma sát, tính chất của chất lỏng và dự đoán điều gì xảy ra nếu lực tác động quá mạnh hoặc quá nhẹ.

Đây chính là khoảng cách giữa một robot “biết chuyển động” và một robot “biết làm việc”.

Để thu hẹp khoảng cách này, robot cần một lượng dữ liệu khổng lồ.

Các mô hình nền tảng dành cho robot hình người hiện nay có thể sở hữu vài tỷ tham số. Nhưng để mô phỏng đầy đủ mức độ phức tạp của hoạt động cơ thể con người, các mô hình tương lai có thể cần tới hàng trăm tỷ tham số.

Vấn đề là dữ liệu dùng để huấn luyện robot khó thu thập hơn rất nhiều so với dữ liệu cho AI tạo sinh.

Một mô hình ngôn ngữ có thể học từ hàng tỷ trang văn bản tồn tại sẵn trên Internet.

Robot thì không thể chỉ đọc Internet để học cách pha một cốc cà phê.

Nó phải thực sự nhìn thấy, chạm vào, cầm, di chuyển và tương tác với vật thể.

Vì sao dữ liệu robot đắt hơn dữ liệu AI thông thường?

Đây là điểm khiến cuộc đua robot hình người trở nên đặc biệt tốn kém.

Dữ liệu giá trị nhất không phải lúc nào cũng là dữ liệu mô phỏng trên máy tính.

Robot cần dữ liệu từ “máy thực”, tức những dữ liệu được tạo ra khi một robot thực sự thực hiện nhiệm vụ, dù được con người điều khiển từ xa hay tự vận hành.

Một nguồn khác là dữ liệu từ chính con người.

Người lao động có thể đeo kính thực tế ảo, găng tay cảm biến xúc giác và các thiết bị khác để ghi lại cách con người cầm nắm, di chuyển và thao tác với đồ vật.

Loại dữ liệu này được gọi là dữ liệu “egocentric”, tức dữ liệu từ góc nhìn của người thực hiện.

Vấn đề là để tạo ra dữ liệu như vậy, doanh nghiệp không thể chỉ thuê thêm máy chủ.

Họ cần con người, robot, không gian vật lý, thiết bị cảm biến và hàng nghìn giờ vận hành.

Đó là lý do ngành robot hình người đang xuất hiện một loại “nhà máy” mới: nhà máy sản xuất dữ liệu.

Trung Quốc đang xây cả một hệ thống để “nuôi” robot

Trung tâm Đổi mới Robot hình người Hồ Bắc tại Vũ Hán là một ví dụ.

Tại đây, khoảng 100 robot được đặt trong nhiều bối cảnh khác nhau để quan sát và bắt chước con người.

Một khu vực được thiết kế giống quầy cà phê. Con người đeo găng tay cảm biến và thực hiện động tác rót nước, trong khi robot học cách tái tạo chuyển động.

Ở nơi khác là mô hình hiệu thuốc, cửa hàng tiện lợi hoặc dây chuyền sản xuất.

Điểm quan trọng là robot không chỉ được dạy một động tác riêng lẻ.

Mục tiêu là tạo ra dữ liệu mô tả cách con người tương tác với thế giới vật chất trong những môi trường khác nhau.

Theo Interact Analysis, Trung Quốc đã có 53 cơ sở chuyên biệt để thu thập dữ liệu chuyển động của con người. Phần lớn được thành lập trong khoảng hai năm gần đây.

Ngoài ra còn 34 cơ sở khác đang được xây dựng hoặc lên kế hoạch.

Một trung tâm tại Thượng Hải được thiết kế đủ sức chứa khoảng 1.000 robot hình người.

Việc một thành phố nhỏ ở Chiết Giang cũng có tới 6 trung tâm cho thấy đây không còn là những dự án thử nghiệm đơn lẻ.

Trung Quốc đang hình thành một hệ sinh thái hạ tầng dành riêng cho việc huấn luyện robot.

Đây thực chất là cuộc đua “đốt tiền” để mua lợi thế dữ liệu

Mô hình này có một vấn đề rất lớn: chi phí.

Một robot hình người tiên tiến có thể có giá tới 100.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 15.000 USD.

Nhưng mua robot mới chỉ là bước đầu.

Các trung tâm còn cần diện tích lớn, nhân viên vận hành, thiết bị cảm biến và môi trường được thiết kế để robot có thể lặp đi lặp lại một nhiệm vụ.

Đáng chú ý, thời gian robot hoạt động không đồng nghĩa với thời gian tạo ra dữ liệu có giá trị.

Trong một ví dụ, 8 giờ thực hiện thao tác rót cà phê chỉ tạo ra khoảng 3 giờ dữ liệu hữu ích.

Phần còn lại bị loại bỏ vì chứa lỗi mà các kỹ sư không muốn robot học theo.

Điều này khiến chi phí dữ liệu tăng mạnh.

Theo ước tính được dẫn lại từ HSBC, mỗi giờ huấn luyện có thể tiêu tốn khoảng 500-700 nhân dân tệ.

Trong khi đó, một dự báo cho rằng cần tới 100 triệu giờ huấn luyện để phát triển một robot có khả năng thực hiện đa dạng các công việc thường nhật.

Nếu những con số này phản ánh đúng quy mô cần thiết, ngành robot hình người không chỉ là một cuộc chơi công nghệ.

Đó là một ngành công nghiệp đòi hỏi nguồn vốn cực lớn trong nhiều năm trước khi có thể tạo ra sản phẩm thực sự có khả năng thay thế lao động con người trên quy mô lớn.

Chính phủ Trung Quốc đang đóng vai trò quan trọng trong cuộc đua này

Một điểm khác biệt quan trọng của Trung Quốc nằm ở khả năng huy động nguồn lực trên quy mô lớn.

Khoảng 4/5 số trung tâm huấn luyện robot được cho là nhận hỗ trợ từ nhà nước.

Điều này giúp các doanh nghiệp giảm bớt gánh nặng đầu tư ban đầu và cho phép cả hệ sinh thái mở rộng nhanh hơn.

Nhìn từ góc độ chiến lược công nghiệp, đây là một lợi thế đáng kể.

Robot hình người là ngành nằm ở giao điểm của nhiều lĩnh vực mà Trung Quốc đang muốn nâng cấp: sản xuất, AI, cảm biến, bán dẫn, tự động hóa và thiết bị công nghiệp.

Nếu Trung Quốc có thể xây dựng được hệ thống dữ liệu lớn nhất cho robot, lợi thế có thể không dừng ở số lượng robot được sản xuất.

Nó có thể chuyển thành lợi thế về thuật toán và khả năng vận hành.

Đây là điểm đặc biệt quan trọng.

Trong ngành AI, dữ liệu tốt có thể giúp cải thiện mô hình. Trong robot, dữ liệu tốt không chỉ giúp robot “thông minh” hơn mà còn giúp chúng tương tác chính xác hơn với thế giới vật lý.

Mỹ có cách tiếp cận khác: giảm chi phí thay vì xây “nhà máy dữ liệu”

Các công ty Mỹ cũng đang tìm cách giải bài toán dữ liệu nhưng không nhất thiết đi theo mô hình xây dựng hàng loạt trung tâm huấn luyện.

Tesla được cho là đang huấn luyện robot ngay trong các nhà kho của mình.

Cách tiếp cận này tận dụng luôn môi trường sản xuất thực tế, giúp robot học từ những nhiệm vụ mà chúng có thể sẽ thực hiện sau này.

Nhiều doanh nghiệp khác lại sử dụng video ghi lại chuyển động của con người.

Điều đó cho phép giảm đáng kể chi phí so với việc đưa robot vào một cơ sở riêng và vận hành chúng hàng nghìn giờ.

Hai cách tiếp cận phản ánh hai chiến lược khác nhau.

Trung Quốc đang tận dụng quy mô sản xuất, nguồn nhân lực và hỗ trợ nhà nước để xây dựng hạ tầng dữ liệu lớn.

Mỹ có xu hướng tập trung vào tối ưu chi phí, tận dụng cơ sở vật chất sẵn có và các phương pháp thu thập dữ liệu linh hoạt hơn.

Cuộc đua cuối cùng sẽ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu chứ không đơn thuần là số lượng giờ huấn luyện.

Lợi thế của Trung Quốc có thể nằm ở quy mô

Trung Quốc sở hữu một lợi thế rất khó sao chép: hệ sinh thái sản xuất khổng lồ.

Nếu robot cần học cách làm việc trong nhà máy, kho hàng, cửa hàng, bệnh viện hay các môi trường dịch vụ, Trung Quốc có sẵn một hệ thống công nghiệp và dân số đủ lớn để cung cấp vô số tình huống thực tế.

Đây có thể trở thành lợi thế dữ liệu tự nhiên.

Càng nhiều robot được triển khai, càng nhiều dữ liệu được tạo ra.

Càng nhiều dữ liệu, các mô hình càng được cải thiện.

Mô hình càng tốt, robot càng hữu ích và càng dễ được triển khai.

Khi đó hình thành một vòng lặp:

nhiều robot → nhiều dữ liệu → mô hình tốt hơn → robot hữu ích hơn → nhiều robot hơn.

Nếu Trung Quốc đạt được quy mô đủ lớn trước các đối thủ, khoảng cách có thể ngày càng khó thu hẹp.

Morgan Stanley dự báo Trung Quốc có thể bán gần 450.000 robot hình người mỗi năm vào năm 2030.

Nếu thị trường thực sự đạt quy mô này, lượng dữ liệu được tạo ra từ hàng trăm nghìn robot hoạt động trong thế giới thực sẽ có giá trị chiến lược rất lớn.

Nhưng “nhiều robot” chưa chắc đồng nghĩa với “robot thông minh”

Đây cũng là nơi cần thận trọng với sự hưng phấn của thị trường.

Một màn trình diễn ấn tượng hoặc tốc độ bán hàng tăng mạnh không chứng minh rằng ngành robot đã giải quyết được bài toán cốt lõi.

Robot Superman chạy nhanh hơn kỷ lục của Usain Bolt nhưng cuối cùng vẫn đâm vào tường.

Chi tiết đó có thể được xem như một hình ảnh thu nhỏ của ngành robot hình người hiện nay.

Phần cứng đang tiến rất nhanh.

Nhưng khả năng nhận thức, lập kế hoạch và thích nghi với những tình huống chưa từng gặp vẫn là bài toán khó.

Một robot có thể thực hiện tốt một nhiệm vụ trong môi trường được kiểm soát nhưng lại thất bại khi chỉ một yếu tố thay đổi.

Chiếc cốc nằm lệch vị trí, chất lỏng có nhiệt độ khác, sàn nhà trơn hơn hoặc vật thể có trọng lượng khác đều có thể tạo ra những tình huống mà dữ liệu huấn luyện chưa bao phủ.

Đó là lý do dữ liệu thực tế quan trọng đến vậy.

Cú tăng 460% nói gì về kỳ vọng của thị trường?

Giá cổ phiếu tăng mạnh không nhất thiết phản ánh ngay lập tức giá trị kinh tế hiện tại của doanh nghiệp.

Nó có thể phản ánh kỳ vọng của nhà đầu tư về thị trường trong tương lai.

Trong trường hợp Unitree, một màn trình diễn robot nổi bật có thể trở thành tín hiệu để thị trường đặt cược vào tốc độ thương mại hóa của robot hình người Trung Quốc.

Nhưng giữa “robot có thể làm được” và “robot có thể tạo ra lợi nhuận” vẫn còn một khoảng cách rất lớn.

Doanh nghiệp phải giải quyết hàng loạt câu hỏi: Robot có giá bao nhiêu? Có thể hoạt động bao lâu? Chi phí bảo trì thế nào? Có thể làm việc ổn định trong môi trường thực tế hay không? Khách hàng sẵn sàng trả bao nhiêu? Và quan trọng nhất, robot có thực sự rẻ hơn lao động con người hay không?

Nếu chưa có câu trả lời rõ ràng cho những câu hỏi này, định giá doanh nghiệp vẫn phụ thuộc rất lớn vào kỳ vọng.

Cuộc chiến robot có thể được quyết định bởi thứ ít “hào nhoáng” nhất

Những màn trình diễn robot chạy nhanh, nhảy cao hay thực hiện các động tác giống con người dễ thu hút sự chú ý.

Nhưng về mặt kinh tế, thứ quyết định tương lai của ngành có thể lại là một yếu tố ít hấp dẫn hơn nhiều: dữ liệu.

Robot cần hàng triệu giờ tương tác với thế giới thực để học những việc mà con người thực hiện gần như theo bản năng.

Điều đó khiến cuộc đua robot hình người không còn chỉ là cuộc đua giữa những công ty chế tạo robot.

Đó là cuộc đua về vốn, hạ tầng, dữ liệu, AI và khả năng triển khai robot ở quy mô lớn.

Trung Quốc đang đặt cược mạnh vào chiến lược xây dựng hạ tầng dữ liệu và chấp nhận “đốt tiền” trong giai đoạn đầu để giành lợi thế quy mô.

Nếu chiến lược này thành công, lợi thế của Trung Quốc có thể không chỉ nằm ở việc sản xuất được nhiều robot hơn mà còn ở việc robot Trung Quốc được học từ thế giới thực nhiều hơn.

Và khi đó, cú tăng 460% của một cổ phiếu sau màn trình diễn robot sẽ không còn đơn thuần là một cơn sốt trên thị trường chứng khoán.

Nó có thể là dấu hiệu cho thấy nhà đầu tư đang bắt đầu định giá một cuộc đua công nghệ mới, trong đó tài sản quan trọng nhất không phải là một cỗ máy chạy nhanh đến đâu, mà là nó đã học được bao nhiêu từ thế giới thực.