Jake Loosararian: Robot học phải ưu tiên thu thập dữ liệu để nâng cao hiệu quả, tác động của sự thống trị của Nvidia đối với đa dạng phần cứng, và vai trò quan trọng của tính xác định trong các bước tiến tương lai | TWIST

Các ý chính

• Robot nên ưu tiên thu thập dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất và việc ra quyết định.
• Các ngành như năng lượng và quốc phòng ngày càng tận dụng robot để nâng cao hiệu quả vận hành.
• Tương lai của robot đầy triển vọng, nhưng an toàn và độ tin cậy nhờ tính tất định (determinism) là rất quan trọng.
• Việc tập trung vào Nvidia làm hạn chế sự đa dạng phần cứng, ảnh hưởng đến sự phát triển AI.
• Robot có thể nâng cao hiệu quả trong các ngành có chi phí năng lượng cao và thường xuyên phải dừng vận hành.
• GPU đã trở nên then chốt để mở rộng quy mô các ứng dụng AI, đặc biệt là các mô hình dựa trên hội thoại.
• Tình trạng phân mảnh về khả năng tương thích phần cứng là do các hệ thống phần mềm độc quyền.
• CUDA đã lỗi thời đối với các hệ thống hiện đại, cho thấy cần có phần mềm GPU được cập nhật.
• Hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) giúp tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong tính toán.
• Doanh nghiệp tìm kiếm sự linh hoạt về phần cứng để tránh bị khóa nhà cung cấp.
• Tác động thực dụng của AI và robot là trọng tâm đối với các lĩnh vực như năng lượng và quốc phòng.
• Tính tất định trong robot đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các ứng dụng AI.
• Sự trỗi dậy của các mô hình dựa trên hội thoại đã thúc đẩy tầm quan trọng của GPU trong AI.

Giới thiệu khách mời

Jake Loosararian là CEO và đồng sáng lập của Gecko Robotics, một công ty triển khai các robot được thiết kế riêng và AI cho việc kiểm tra cơ sở hạ tầng trọng yếu trong các lĩnh vực năng lượng, quốc phòng và sản xuất. Năm 2012 khi còn là sinh viên tại Grove City College, anh đã chế tạo robot leo tường đầu tiên của mình trong một phòng ký túc xá để giải quyết tình trạng ngừng hoạt động kéo dài tại một nhà máy điện địa phương, và khởi động công ty vào năm 2013. Hiện nay, Gecko quản lý hơn 500.000 tài sản trọng yếu cho các đối tác thuộc Fortune 100 và Lực lượng Không quân cũng như Hải quân Hoa Kỳ, đạt trạng thái kỳ lân với mức định giá 1.25Bỷ USD vào tháng 6 năm 2025.

Vai trò của dữ liệu trong robot

• Ý tưởng thu thập thông tin và dữ liệu bằng robot để giúp tạo ra kết quả tốt hơn

  — Jake Loosararian

• Robot không nên được chế tạo chỉ vì mục đích chế tạo; chúng phải có vai trò trong việc thu thập dữ liệu.

• Robot dựa trên dữ liệu có thể ngăn chặn một tương lai bị hàng hóa hóa trong ngành.

• Nếu bạn đang chế tạo robot chỉ để chế tạo robot… thì điều đó dẫn đến một tương lai bị hàng hóa hóa

  — Jake Loosararian

• Hiểu rõ vai trò của dữ liệu là then chốt để tối ưu hóa hiệu suất của cơ sở hạ tầng.

• Robot trong cơ sở hạ tầng là để cải thiện việc ra quyết định thông qua dữ liệu.

• Tác động thực dụng của trí tuệ nhân tạo… có thể giúp tạo ra các quyết định tốt hơn

  — Jake Loosararian

• Thu thập dữ liệu là thiết yếu để nâng cao hiệu quả vận hành trong các lĩnh vực trọng yếu.

Robot trong năng lượng và quốc phòng

• Các lĩnh vực năng lượng, dầu khí và quốc phòng tập trung vào tác động thực dụng của robot.

• Các công ty năng lượng, dầu và khí đốt… hoàn toàn đang xem xét liệu robot có thể tạo ra tác động đến mức nào

  — Jake Loosararian

• Việc tích hợp robot và AI đang nâng cao hiệu quả vận hành trong các ngành này.

• Lĩnh vực quốc phòng đang khám phá robot để cải thiện việc ra quyết định.

• bộ phận chiến tranh đang hoàn toàn xem xét robot có thể tạo ra tác động đến mức nào

  — Jake Loosararian

• Robot giúp giải quyết các thách thức trong những ngành có chi phí năng lượng cao.

• Robot có thể cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành trong các ngành phải đối mặt với chi phí năng lượng cao

  — Jake Loosararian

• Trọng tâm là cách robot có thể tạo ra các kết quả tốt hơn trong năng lượng và quốc phòng.

Tương lai của robot và tính tất định

• Tương lai của robot lạc quan nhưng cần tập trung vào tính tất định (determinism).

• Tôi rất hào hứng và lạc quan về… tương lai sẽ ra sao với robot

  — Jake Loosararian

• Tính tất định đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các ứng dụng robot.

• Mấu chốt là phải có tính tất định… có lẽ đó là nơi chúng ta đang thiếu một chút

  — Jake Loosararian

• An toàn và độ tin cậy là rất quan trọng trong lĩnh vực robot đang phát triển nhanh chóng.

• Tính tất định cân bằng giữa đổi mới và an toàn trong robot.

• Tập trung vào tính tất định giải quyết các mối lo ngại tiềm ẩn về an toàn trong AI.

• Đảm bảo độ tin cậy trong robot là then chốt cho các bước tiến trong tương lai.

Đa dạng phần cứng và sự thống trị của Nvidia

• Việc tập trung vào Nvidia giới hạn sự đa dạng phần cứng trong phát triển AI.

• Rất nhiều nơi trên thế giới thực sự đang được tập trung quanh nền tảng Nvidia

  — Jake Loosararian

• Cần có thêm nhiều nhà cung cấp phần cứng để thúc đẩy đổi mới trong AI.

• Chúng tôi muốn có thêm nhiều nhà cung cấp phần cứng trong lĩnh vực này

  — Jake Loosararian

• Sự thống trị của Nvidia ảnh hưởng đến sự đa dạng các lựa chọn phần cứng cho AI.

• Đa dạng phần cứng rất quan trọng để thúc đẩy đổi mới trong AI.

• Bối cảnh hiện tại của phần cứng AI cần nhiều sự cạnh tranh hơn.

• Việc tập trung làm hạn chế tiềm năng cho các giải pháp phần cứng AI đa dạng.

Tầm quan trọng của GPU trong AI

• GPU đã trở nên thiết yếu để mở rộng quy mô các ứng dụng AI.

• GPU đã chiếm lĩnh thế giới… phía suy luận của nó là rất lớn

  — Jake Loosararian

• Sự trỗi dậy của các mô hình dựa trên hội thoại đã thúc đẩy tầm quan trọng của GPU.

• GPU tăng cường năng lực tính toán trong các công nghệ AI.

• Vai trò của GPU là rất quan trọng cho các tác vụ suy luận trong AI.

• Sự phát triển của các công nghệ AI đã làm tăng nhu cầu về GPU.

• GPU đóng vai trò then chốt trong việc tăng cường sức mạnh tính toán của AI.

• Tầm quan trọng của GPU trong AI tiếp tục gia tăng cùng với những tiến bộ công nghệ.

Tình trạng phân mảnh về khả năng tương thích phần cứng

• Tình trạng phân mảnh phát sinh từ việc thiếu một lớp phần mềm thống nhất.

• Các công ty phần cứng không “hợp nhau”… họ xây dựng phần mềm cho các chip của riêng họ

  — Jake Loosararian

• Các hệ thống độc quyền góp phần gây ra vấn đề về khả năng tương thích phần cứng.

• Động lực cạnh tranh giữa các công ty phần cứng dẫn đến tình trạng phân mảnh.

• Các giải pháp phần mềm độc quyền ảnh hưởng đến sự phân mảnh trong ngành.

• Các vấn đề tương thích nảy sinh từ việc thiếu một cách tiếp cận thống nhất.

• Tác động của phần mềm độc quyền lên các hệ thống phần cứng là rất đáng kể.

• Tình trạng phân mảnh ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của các hệ thống phần cứng.

Cần có phần mềm GPU được cập nhật

• CUDA đã lỗi thời đối với các hệ thống hiện đại và AI sinh (generative AI).

• CUDA… là ngôi sao sáng của phần mềm hệ thống cho GPU nhưng nó đã 20 năm tuổi

  — Jake Loosararian

• Cần có sự đổi mới trong phần mềm GPU để phù hợp với các xu hướng công nghệ hiện tại.

• Phần mềm GPU hiện có có thể không đáp ứng các yêu cầu của những tiến bộ hiện đại.

• Tính phù hợp của CUDA bị đặt vấn đề trong bối cảnh các công nghệ mới.

• Các hệ thống hiện đại cần các giải pháp phần mềm GPU được cập nhật.

• Sự phát triển công nghệ đòi hỏi đổi mới trong phần mềm GPU.

• Nhu cầu về phần mềm được cập nhật là then chốt để nâng cao năng lực AI.

Hệ thống không đồng nhất trong tính toán

• Hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) tăng cường tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong tính toán.

• Bạn sẽ có các hệ thống không đồng nhất, nơi bạn có các kiến trúc khác nhau

  — Jake Loosararian

• Việc các kiến trúc phần cứng khác nhau giao tiếp với nhau sẽ nâng cao năng lực tính toán.

• Hệ thống không đồng nhất rất quan trọng đối với kiến trúc tính toán hiện đại.

• Tác động của hệ thống không đồng nhất lên sự linh hoạt của doanh nghiệp là rất đáng kể.

• Doanh nghiệp được hưởng lợi từ sự linh hoạt do hệ thống không đồng nhất mang lại.

• Sự thay đổi trong kiến trúc tính toán ảnh hưởng đến các khoản đầu tư cho công nghệ.

• Hệ thống không đồng nhất đóng vai trò then chốt trong các phát triển tính toán trong tương lai.

Tránh bị khóa nhà cung cấp nhờ lựa chọn phần cứng

• Doanh nghiệp mong muốn có khả năng lựa chọn giữa các hệ thống phần cứng khác nhau.

• Điều đó mang lại cho doanh nghiệp quyền lựa chọn… họ muốn có quyền lựa chọn để có thể áp dụng các hệ thống khác

  — Jake Loosararian

• Tránh bị khóa nhà cung cấp là mối lo ngại quan trọng đối với doanh nghiệp.

• Tính linh hoạt trong lựa chọn công nghệ là thiết yếu đối với doanh nghiệp.

• Doanh nghiệp tìm cách tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp phần cứng duy nhất.

• Khả năng lựa chọn giữa các hệ thống khác nhau giúp tăng cường tính linh hoạt của doanh nghiệp.

• Việc bị khóa nhà cung cấp tạo ra các thách thức cho việc áp dụng công nghệ.

• Doanh nghiệp ưu tiên tính linh hoạt trong lựa chọn phần cứng để thúc đẩy đổi mới.

                  **Công bố:** Bài viết này đã được chỉnh sửa bởi Nhóm Biên tập. Để biết thêm thông tin về cách chúng tôi tạo và rà soát nội dung, hãy xem Chính sách Biên tập của chúng tôi.