Bộ não robot Trung Quốc hút vốn lớn khi mô hình thế giới bùng nổ

Một góc khuất lặng lẽ trong bối cảnh AI Trung Quốc bỗng nhiên thu hút dòng tiền lớn. Hai công ty trẻ đang nghiên cứu cái gọi là mô hình thế giới — hệ thống AI học cách không gian vật lý vận hành để máy móc có thể dự đoán điều gì xảy ra tiếp theo — đã hoàn tất các vòng gọi vốn trong vòng vài ngày của nhau, dấu hiệu cho thấy nhà đầu tư nhìn thấy cơ hội AI lớn tiếp theo ở robot chứ không phải chatbot.

Công ty đầu tiên, Gewu Tongzhi, cho biết đã huy động được gần 100 triệu nhân dân tệ trong vòng hạt giống. Công ty có trụ sở tại Hàng Châu được thành lập vào tháng 8 năm 2026 và đang xây dựng cái mà họ gọi là mô hình thế giới nghịch đảo vật lý, được huấn luyện trên dữ liệu quy mô lớn để robot có thể suy luận về vật thể, chuyển động và hậu quả trước khi thực hiện động tác. Các nhà đầu tư bao gồm quỹ liên kết chính quyền địa phương và một số công ty niêm yết, số tiền sẽ được dùng cho các đợt huấn luyện trước lớn hơn, phần cứng, tuyển dụng và thử nghiệm thực tế trên nhiều kịch bản.

Người sáng lập có lý lịch đáng chú ý: trước đây ông lãnh đạo nhóm nền tảng mô hình thế giới trong bộ phận ô tô thông minh của Huawei, một trong những hoạt động AI được theo dõi sát sao nhất tại Trung Quốc. Nền tảng đó giúp giải thích tại sao công ty thu hút sự chú ý ngay sau khi ra mắt — trong lĩnh vực AI đông đúc của Trung Quốc, thành tích tại một tên tuổi lớn thường có giá trị hơn cả một kế hoạch kinh doanh.

Startup thứ hai, Wuyuan Technology, được thành lập bởi Wu Haixu, một sinh viên xuất sắc của Đại học Thanh Hoa, người đã giành được học bổng đặc biệt danh giá của trường vào năm 2022 và là tác giả chính của GeoPT, một dự án nghiên cứu về mô hình hóa thế giới vật lý. Công ty đã hoàn thành nhiều vòng gọi vốn và đạt định giá hàng trăm triệu đô la, theo báo cáo, với danh sách các nhà đầu tư nổi tiếng.

Điểm chung là sự thay đổi trong cách các kỹ sư nghĩ về trí tuệ robot. Trong nhiều năm, trọng tâm là các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động, cho phép máy hiểu cảnh và thực hiện lệnh. Mô hình thế giới bổ sung một điều khác biệt: khả năng diễn tập trong đầu. Thay vì chỉ nhận diện kệ hộp thuốc, robot có thể mô phỏng cách nắm, dự đoán trượt và điều chỉnh trước khi cánh tay di chuyển.

Khả năng đó quan trọng nhất trong môi trường thực tế lộn xộn — hiệu thuốc, nhà kho, nhà máy — nơi các vật thể trông giống nhau và ánh sáng thay đổi. Một nhóm tại Thượng Hải làm việc trong hiệu thuốc mô tả robot nhặt các gói hàng trông giống nhau từ kệ đông đúc, một nhiệm vụ đòi hỏi dự đoán cũng như nhận thức. Những người ủng hộ lập luận rằng kết hợp mô hình thế giới với hệ thống thị giác-ngôn ngữ-hành động mang lại cho máy móc thứ gì đó gần với bộ não hiện thân: một phần quyết định làm gì, phần kia kiểm tra xem liệu có hiệu quả không.

Sự nhiệt tình đi kèm với những lưu ý. Huấn luyện mô hình thế giới đòi hỏi nhiều dữ liệu và tốn kém, và chưa ai chứng minh được con đường rõ ràng để triển khai đại trà. Một số dự án robot hình người và phẫu thuật được thổi phồng nhất ở nước ngoài đã gặp khó khăn hoặc thất bại hoàn toàn, lời nhắc nhở rằng tiến độ phần cứng không khoan nhượng. Nhưng hướng đi đã rõ: tiền AI ở Trung Quốc đang chuyển từ màn hình sang thế giới vật lý, và những nhà sáng lập có chứng chỉ nghiên cứu phù hợp đang thấy vốn chờ đợi.