Đường trắng | Trong cơn sốt robot, những công ty nào thực sự kiếm được tiền?

Nguồn | WhiteLine

Biên dịch | Wu Shuo Blockchain

Tìm kiếm hướng đi, trước khi những thay đổi đến

《WhiteLine》do đội ngũ Wu Shuo thực hiện, chuyển từ Crypto sang thị trường vốn rộng lớn hơn, theo dõi sự thay đổi xu hướng trong kỷ nguyên AI.

Ở tập này, người dẫn WhiteLine là Minta tập trung vào mảng đua xe robot (robotics), thảo luận xem trong cơn sốt thì những công ty nào thực sự có khả năng tạo ra lợi nhuận. Dòng tiền và sự chú ý của thị trường thường tập trung vào những động tác ngầu của robot hình người và các mục tiêu công suất cỡ hàng nghìn tỷ, nhưng nơi thực sự có thể tạo ra doanh thu và lợi nhuận một cách ổn định lại chưa chắc là nơi giống tương lai nhất, hay công ty “biết kể chuyện” giỏi nhất trong mảng robot lắp ráp hoàn chỉnh.

Trong tập này, trước tiên sẽ vẽ ra bản đồ chuỗi công nghiệp robot theo 4 tầng, sau đó dùng 6 nhóm case “ngược trực giác” để xem xét lại dòng chảy vốn: robot phẫu thuật tạo vòng lặp mua lại nhờ “thiết bị + vật tư tiêu hao + dịch vụ”; trong khi robot hình người được triển khai sớm hơn lại rơi vào các bối cảnh lao động lặp lại như vận chuyển trong kho. Hệ thống robot không người dùng cho quốc phòng đang mượn ngân sách chính phủ để nhanh chóng hiện thực hóa doanh thu; còn trong lĩnh vực công nghiệp, thứ đáng chú ý không chỉ là cánh tay robot (robot arm), mà còn là các hệ thống tự động hóa, linh kiện cốt lõi và cảm biến—những mắt xích không thể bỏ qua.

Kết luận trọng tâm là: robot chắc chắn là một xu hướng quan trọng của làn sóng tiếp theo, nhưng khoản chi vốn lớn nhất hiện nay vẫn nằm ở trung tâm dữ liệu. Thị trường không nhất thiết sẽ thưởng cho công ty giống tương lai nhất; mà thường là doanh nghiệp biến robot sớm thành dòng tiền nhất. Tiền trong mảng robot đang chảy vào các kịch bản mà khách hàng sẵn sàng chi trả lặp lại, những ứng dụng mà ngân sách đã được mở, và các linh kiện cốt lõi—cả phần cứng lẫn phần mềm—không thể thay thế.

Dưới đây là bản tóm tắt nội dung bằng chữ của video trong tập này:

Một, Tiền trong mảng robot rốt cuộc đang nằm ở đâu?

Chuỗi công nghiệp robot nhìn chung có thể chia thành 4 tầng:

Tầng 1 là linh kiện cốt lõi, quyết định robot có thể hoạt động, có thể gắp và có thể đứng vững hay không, bao gồm động cơ, bộ chấp hành (actuator), bộ giảm tốc, cảm biến, bộ điều khiển (controller)…

Tầng 2 là “bộ não” và phần mềm, giúp robot biết mình đang làm gì, bao gồm nhận dạng thị giác, mô hình AI, nền tảng mô phỏng, điện toán biên (edge computing)…

Tầng 3 là robot lắp ráp hoàn chỉnh (integrated machine), tức là thân máy robot đã được lắp đặt xong;

Tầng 4 là triển khai và vận hành, chịu trách nhiệm đưa robot vào các bối cảnh nghiệp vụ cụ thể, ví dụ như quy trình phẫu thuật tại bệnh viện, hệ thống logistics trong kho hoặc dây chuyền sản xuất nhà máy.

Hai, Sáu nhóm dữ liệu “ngược trực giác” về robot

1. Robot phẫu thuật: Nhóm chạy ra lợi nhuận ổn định sớm nhất

Trong mảng robot hiện nay, thứ chạy ra lợi nhuận ổn định sớm nhất là robot phẫu thuật. Công ty tiêu biểu là Intuitive Surgical (ISRG), sản phẩm cốt lõi là robot phẫu thuật da Vinci. Robot nâng cao độ chính xác thao tác của bác sĩ nhờ cánh tay robot và dụng cụ xâm lấn tối thiểu; đồng thời tiếp tục hiện thực hóa giá trị nhờ mô hình mua lại theo “thiết bị + vật tư tiêu hao + dịch vụ”. Lợi thế cốt lõi của ISRG nằm ở việc bám vào các bối cảnh y tế tần suất cao, giá trị cao và có thể mua lại.

2. Robot hình người: Bối cảnh ra mắt sớm nhất lại không “ngầu”

Bối cảnh triển khai sớm nhất của robot hình người tập trung vào kho bãi, bốc xếp và các tác vụ lao động lặp lại trong nhà máy. Tesla Optimus là câu chuyện được nhắc nhiều nhất, nhưng vẫn đang ở giai đoạn triển khai nội bộ và chuẩn bị sản xuất hàng loạt; Figure đã vào giai đoạn thí điểm dây chuyền tại BMW; còn Agility’s Digit nhắm tới các tình huống như bê thùng, chuyển vận, phân loại… và đã thông qua SPAC để lên sàn. Mảng kinh doanh robot hình người chạy ra sớm nhất giống hơn với lao động thể lực cơ bản.

3. Hệ thống không người lái cho quốc phòng: Kịch bản triển khai nhanh nhất khi ngân sách được mở

Hệ thống không người lái cho quốc phòng có thể là hướng triển khai nhanh nhất và mức tăng trưởng lợi nhuận rõ ràng nhất trong mảng robot. Drone, robot mặt đất, tàu không người, AI bầy đàn, hệ thống chống drone… đều được hưởng lợi từ việc mở rộng ngân sách quân sự. Mô hình thương mại khá rõ ràng: sau khi bàn giao phần cứng, vẫn có thể tiếp tục bán đạn, phụ tùng, huấn luyện, bảo trì và nâng cấp phần mềm. AeroVironment, Quantum Systems… đã chứng minh nhu cầu thông qua tăng trưởng doanh thu và xác thực tại chiến trường.

4. Robot công nghiệp: Không đồng nghĩa với kiếm tiền nhiều nhất

Robot công nghiệp rất trưởng thành, nhưng lợi nhuận mảng thân máy (bản thể) có giới hạn. Ví dụ của ABB cho thấy, mảng robot chiếm tỷ trọng không cao trong tổng doanh thu của tập đoàn, và biên lợi nhuận cũng thấp hơn mức tổng thể của tập đoàn. Khi robot thân máy trở nên phổ biến, ngành sẽ dần bước vào kiểu cạnh tranh của ngành sản xuất: bắt đầu cạnh tranh giá, chi phí, chu kỳ hoàn vốn và chi phí bảo trì. Nhìn dài hạn, thứ kiếm tiền nhiều hơn là năng lực điện khí hóa, điều khiển chuyển động, phần mềm tự động hóa và dịch vụ hệ thống.

5. Linh kiện cốt lõi: “Thuế khớp” của robot hình người

Khó khăn cốt lõi của robot hình người nằm ở việc thực hiện ổn định, chính xác và lặp lại được các động tác tinh xảo. Bộ chấp hành (actuator), bộ giảm tốc, cảm biến, ổ bi, động cơ, bộ điều khiển, dây cáp và tản nhiệt tạo thành hệ thống thân thể của robot hình người. Trong đó, bộ chấp hành có thể chiếm 40% đến 60% BOM, tương đương “thuế khớp”. Schaeffler được hưởng lợi từ bộ chấp hành, ổ bi, truyền động và bộ giảm tốc sóng hài (harmonic reducer); VPG thì hưởng lợi từ cảm biến lực và phép đo độ chính xác cao. Robot hình người không chỉ có “thuế bộ não”, mà còn có “thuế khớp” và “thuế cảm biến”.

6. Câu chuyện về robot nóng lên, nhưng chi vốn vẫn đang tính toán năng lực tính toán (compute)

Robot là câu chuyện quan trọng của làn sóng tiếp theo, nhưng hiện tại chi vốn theo quy mô lớn nhất vẫn chảy vào năng lực tính toán, chip và trung tâm dữ liệu. Năm nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn (cloud providers) giai đoạn 2025 đến 2026, chi vốn cho AI có thể vượt 1 nghìn tỷ USD; còn đến năm 2026, thị trường robot toàn cầu vẫn chỉ vào khoảng vài trăm triệu USD. Trục chính ngắn hạn vẫn là hạ tầng nền tảng tính toán cho AI.