AI vật lý mở đường cho AGI rời màn hình, định hình nền kinh tế tương lai

Nhiều năm qua, AI đã phát triển nhanh chóng, từ chatbot, mô hình ngôn ngữ lớn đến các tác tử AI có thể tự động thực hiện công việc. Tuy nhiên, phần lớn những tiến bộ này vẫn tồn tại trong thế giới số, tức trên màn hình máy tính, smartphone hoặc nền tảng đám mây.

Gần đây, một xu hướng mới đang nổi lên và được nhiều chuyên gia coi là bước tiến quan trọng tiếp theo: AI vật lý. Đây là giai đoạn mà AI không chỉ suy nghĩ và trả lời, mà còn tương tác trực tiếp với thế giới thực thông qua robot, xe tự hành, máy móc công nghiệp và nhiều hệ thống tự động hóa khác.

Một số nhà nghiên cứu, trong đó có Jim Fan của Nvidia, cho rằng chính AI vật lý sẽ là yếu tố quan trọng giúp AGI thoát khỏi màn hình máy tính, tiến vào nền kinh tế thực.

AGI được xem là dạng siêu AI có khả năng hiểu, học hỏi và thực hiện nhiều nhiệm vụ linh hoạt tương đương hoặc vượt trội con người. Jim Fan là nhà nghiên cứu AI nổi bật tại Nvidia, chuyên về AI tổng quát, robot và tác tử AI.

Khi AI không còn chỉ tồn tại trên màn hình

Trong giai đoạn đầu, AI chủ yếu xử lý dữ liệu số như văn bản, hình ảnh, video hoặc âm thanh. ChatGPT của OpenAI, Google Gemini hay các chatbot AI khác có thể viết báo cáo, phân tích và tổng hợp tài liệu, tạo mã, ảnh và video, nhưng không thể thực hiện hành động trong thế giới thực.

AI vật lý đánh dấu bước chuyển quan trọng khi giúp máy móc tự động nhận thức, hiểu và thực hiện các hành động phức tạp trong thế giới thực. Những hệ thống này kết hợp cảm biến, thị giác máy tính, mô hình AI và phần cứng để tạo ra vòng lặp "nhận thức - suy luận - hành động".

Điều này đồng nghĩa AI không chỉ trả lời câu hỏi, mà có thể điều khiển robot trong nhà máy, lái xe tự động, vận hành kho hàng, chăm sóc bệnh nhân, hỗ trợ sản xuất công nghiệp.

Theo báo cáo của Diễn đàn Kinh tế thế giới, AI vật lý đang mở ra giai đoạn mới của tự động hóa công nghiệp, giúp giải quyết các vấn đề như thiếu hụt lao động, chi phí sản xuất tăng cao và nhu cầu vận hành linh hoạt hơn. Điều này khiến AI dần chuyển từ công cụ hỗ trợ số sang động lực sản xuất trong thế giới thực.

AI cần “cơ thể” để đạt được AGI

Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khó có thể đạt được AGI nếu AI chỉ tồn tại trong môi trường số.

Nghiên cứu của hai tác giả Yequan Wang và Aixin Sun mang tên “Hướng tới AGI hiện thân: Tổng quan về AI vật lý và con đường phía trước” cho rằng AGI thường được hình dung là gắn liền với một hệ thống có cơ thể vật lý, có thể tương tác với môi trường và học từ trải nghiệm giống con người. Lý do này xuất phát từ thực tế rằng con người học hỏi thông qua quan sát, tương tác, thử nghiệm, thất bại.

Trong khi đó, AI hiện tại chủ yếu học từ dữ liệu đã có sẵn nên thiếu “trực giác vật lý”, tức khả năng hiểu cách thế giới vận hành.

Nhiều nhà nghiên cứu tin rằng AI vật lý có thể là chìa khóa quan trọng để đạt được AGI - Ảnh: SV

Yann LeCun (nhà khoa học được mệnh danh là “cha đẻ AI”) và Demis Hassabis (Giám đốc điều hành Google DeepMind) từng nhấn mạnh rằng AI hiện nay vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu thế giới thực. Hai chuyên gia này cho rằng các mô hình thế giới (giúp AI hiểu môi trường và quy luật vật lý) là chìa khóa để tiến tới AGI thực sự.

Nói cách khác, AGI không chỉ cần khả năng suy luận mà còn phải hiểu môi trường, dự đoán kết quả hành động, học từ trải nghiệm thực. Đây chính là vai trò của AI vật lý.

Nvidia và “khoảnh khắc ChatGPT của AI vật lý”

Một trong những dấu hiệu rõ ràng nhất cho thấy AI vật lý đang tăng tốc là các động thái từ Nvidia. Tại triển lãm công nghệ tiêu dùng CES 2026 hồi đầu năm 2026, Jensen Huang (Giám đốc điều hành) đã gọi đây là "khoảnh khắc ChatGPT của AI vật lý" khi giới thiệu các mô hình AI mới có thể giúp robot hiểu và hành động trong thế giới thực.

Hãng chip AI số 1 thế giới cũng công bố các nền tảng AI vật lý mới nhằm giúp robot học nhiều nhiệm vụ, thích nghi môi trường, phối hợp hành động phức tạp. Các hệ thống này hướng tới robot đa năng, thay vì chỉ làm một nhiệm vụ đơn giản như trước. Điều đó mở ra khả năng xuất hiện robot có thể làm nhiều công việc giống con người.

Jensen Huang nhắc đến "khoảnh khắc ChatGPT của AI vật lý" tại CES 2026 - Ảnh: Getty Images

Robot hình người làm việc trong nhà máy

Không chỉ dừng ở lý thuyết, AI vật lý đã bắt đầu được triển khai thực tế. Theo hãng tin Reuters, công ty Skild AI (Mỹ) đã triển khai mô hình AI để điều khiển robot trong dây chuyền lắp ráp máy chủ chứa GPU (bộ xử lý đồ họa Blackwell) của Nvidia. .

Ngoài ra, hãng robot ABB (Thụy Sĩ-Thụy Điển) cũng hợp tác với Nvidia để huấn luyện robot công nghiệp bằng dữ liệu mô phỏng thực tế, giúp robot hoạt động chính xác hơn trong môi trường nhà máy.

UBTech, một trong những công ty robot hình người lớn nhất Trung Quốc, đã triển khai mẫu Walker S trong nhà máy của các đối tác như BYD, Geely, Foxconn để lắp ráp linh kiện, kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện rò rỉ và vận chuyển hàng hóa.

Không chỉ các tập đoàn lớn, các công ty khởi nghiệp cũng đẩy mạnh AI vật lý. Chẳng hạn, Rhoda AI (Mỹ) đã huy động 450 triệu USD để phát triển nền tảng robot có khả năng hiểu môi trường động và dự đoán hành vi vật thể trong thời gian thực. Nền tảng này có thể giúp robot hoạt động trong môi trường phức tạp.

Sự dịch chuyển từ thế giới số sang thế giới vật lý

Một xu hướng quan trọng đang xuất hiện trong ngành công nghệ là sự dịch chuyển từ thế giới số sang thế giới vật lý. Trong nhiều năm qua, các hãng công nghệ chủ yếu tạo ra giá trị từ bits, tức phần mềm, ứng dụng và nền tảng số. Những sản phẩm này dễ mở rộng và chi phí thấp nên trở thành trung tâm của nền kinh tế internet.

Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI đang làm thay đổi điều đó. Khi AI giúp việc tạo phần mềm trở nên nhanh và dễ hơn, các sản phẩm số bắt đầu trở nên phổ biến và ít khác biệt hơn. Điều này khiến giá trị dần chuyển sang những lĩnh vực khó xây dựng hơn, như robot, sản xuất, logistics và hạ tầng vật lý.

Nói cách khác, khi AI khiến phần mềm trở nên “dễ làm” thì những thứ “khó làm” ngoài đời thực lại trở nên có giá trị hơn.

Các nhà đầu tư vì thế bắt đầu chuyển sự chú ý sang những lĩnh vực như robot công nghiệp, tự động hóa nhà máy, xe tự hành, năng lượng và trung tâm dữ liệu. Những ngành này đòi hỏi vốn lớn, công nghệ phức tạp và thời gian triển khai dài, nhưng cũng tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững hơn.

Trung Quốc tăng tốc trong cuộc đua AI vật lý với Mỹ

Không chỉ Mỹ, Trung Quốc cũng đang đẩy mạnh phát triển AI vật lý (còn gọi là AI hiện thân). Theo bài phân tích trên trang The Diplomat, Trung Quốc đang chuyển hướng từ AI chạy trên đám mây sang tích hợp vào robot, nhà máy và các hệ thống tự động hóa ngoài đời thực. Điều này cho thấy chiến lược AI của Trung Quốc không chỉ tập trung vào chatbot hay mô hình ngôn ngữ lớn, mà hướng tới việc đưa công nghệ này tham gia trực tiếp vào nền kinh tế thực.

Chính phủ Trung Quốc cũng coi đây là lĩnh vực chiến lược. Trong kế hoạch phát triển mới, AI vật lý đã được xác định là một trong những ngành công nghiệp tương lai, với mục tiêu xây dựng trung tâm huấn luyện robot, phát triển mô hình AI và thúc đẩy triển khai robot hình người trong thực tế. Việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực giúp các mô hình AI học nhanh hơn và cải thiện khả năng ra quyết định, tạo lợi thế trong cuộc đua AI vật lý toàn cầu.

Song song đó, Trung Quốc còn ban hành hệ thống tiêu chuẩn quốc gia đầu tiên cho robot hình người và AI vật lý, nhằm thúc đẩy triển khai ở quy mô lớn trong công nghiệp và dịch vụ.

Không những thế, Trung Quốc có lợi thế lớn là nhiều công ty robot đang phát triển nhanh và thử nghiệm robot hình người trong nhà máy, logistics cũng như dịch vụ, chẳng hạn UBTech, Unitree, Agibot, Engine AI.

AI vật lý có thể tác động mạnh đến nhiều ngành kinh tế quan trọng

AI vật lý có thể tác động mạnh đến nhiều ngành kinh tế quan trọng như sản xuất, logistics, chăm sóc sức khỏe, xây dựng và năng lượng. Khi AI được tích hợp vào robot, xe tự hành hoặc hệ thống tự động, máy móc không chỉ làm theo lệnh cố định mà còn có thể quan sát môi trường, học hỏi và tự điều chỉnh trong thời gian thực, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí trên quy mô lớn.

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, AI vật lý có thể biến chuỗi cung ứng toàn cầu thành hệ thống thông minh hơn. Các robot, xe tự hành và hệ thống tự động có thể phối hợp với nhau, dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa vận chuyển và giảm gián đoạn trong sản xuất và logistics. Điều đó đặc biệt quan trọng trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và dễ bị ảnh hưởng bởi biến động địa chính trị, thiếu lao động hoặc biến đổi khí hậu.

Ngoài ra, AI vật lý còn có thể thay đổi các ngành công nghiệp truyền thống như khai thác mỏ, nông nghiệp và vận tải, vì giúp tự động hóa và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp.

Nhiều thách thức

Dù có tiềm năng lớn, AI vật lý vẫn đối mặt nhiều thách thức trước khi trở thành nền tảng của AGI.

Một trong những khó khăn lớn nhất là vấn đề an toàn. Khi AI hoạt động ngoài đời thực, sai sót có thể gây hậu quả vật lý như tai nạn hoặc hỏng hóc thiết bị. Các nghiên cứu gần đây cho thấy hệ thống AI vật lý phức tạp hơn AI trên máy tính, vì những sai lệch nhỏ trong môi trường thực có thể dẫn đến kết quả hoàn toàn khác nhau.

Ngoài ra, môi trường thực tế luôn thay đổi và khó dự đoán hơn nhiều so với thế giới số. Robot phải xử lý các tình huống mở, không có sẵn kịch bản, đòi hỏi AI phải học hỏi và thích nghi liên tục. Thế nên, việc phát triển AI vật lý trở nên khó khăn và tốn kém hơn.

Chi phí phần cứng cũng là rào cản lớn. Không giống chatbot có thể mở rộng nhanh trên internet, robot cần cảm biến, động cơ và thiết bị vật lý, khiến việc triển khai tốn vốn và mất thời gian hơn.

Nhiều nhà nghiên cứu nhận định rằng AGI chỉ thực sự xuất hiện khi AI có thể hoạt động trong thế giới vật lý thay vì chỉ tồn tại trên máy tính. Tuy nhiên, AI vật lý hiện nay mới chỉ đạt những bước đầu tiên và vẫn cần thêm nhiều tiến bộ về robot, cảm biến, khả năng học hỏi trước khi có thể đạt mức trí tuệ tổng quát giống con người.

Sơn Vân