Alibaba gia nhập cuộc đua AI vật lý với mô hình robot mã nguồn mở RynnBrain

Alibaba chính thức bước vào cuộc đua phát triển AI dành cho robot – không chỉ dừng lại ở chatbot. Trong tuần này, tập đoàn công nghệ Trung Quốc đã công bố RynnBrain, một mô hình mã nguồn mở được thiết kế để giúp robot nhận thức môi trường xung quanh và thực hiện các tác vụ vật lý.

Động thái này cho thấy Trung Quốc đang tăng tốc trong lĩnh vực “AI vật lý” (physical AI), khi tình trạng già hóa dân số và thiếu hụt lao động ngày càng thúc đẩy nhu cầu về những cỗ máy có thể làm việc song song – hoặc thay thế – con người. Với RynnBrain, Alibaba đang đặt mình cạnh tranh trực tiếp cùng Nvidia, Google DeepMind và Tesla trong cuộc đua xây dựng thứ mà CEO Nvidia Jensen Huang gọi là “cơ hội tăng trưởng trị giá hàng nghìn tỷ USD”.

Điểm khác biệt là Alibaba lựa chọn chiến lược mã nguồn mở. Hãng phát hành RynnBrain miễn phí cho cộng đồng phát triển nhằm thúc đẩy tốc độ phổ cập, tương tự cách họ từng làm với dòng mô hình ngôn ngữ Qwen – hiện nằm trong nhóm hệ thống AI tiên tiến nhất Trung Quốc.

Các video demo do DAMO Academy (viện nghiên cứu của Alibaba) công bố cho thấy robot sử dụng RynnBrain có thể nhận diện trái cây và đặt chúng vào giỏ. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng phía sau đó là hệ thống AI phức tạp kết hợp nhận dạng vật thể và điều khiển chuyển động chính xác.

Về mặt kỹ thuật, RynnBrain thuộc nhóm mô hình VLA (vision-language-action) – tích hợp thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và điều khiển vận động. Nhờ đó, robot có thể hiểu môi trường xung quanh và đưa ra hành động phù hợp.

Khác với robot truyền thống vốn chỉ làm theo kịch bản lập trình sẵn, AI vật lý cho phép máy móc học hỏi từ trải nghiệm và thích nghi theo thời gian thực. Đây là bước chuyển căn bản từ tự động hóa sang tự chủ ra quyết định trong môi trường vật lý – một thay đổi có tác động vượt xa phạm vi nhà máy.

Từ phòng thí nghiệm đến dây chuyền sản xuất

Thời điểm ra mắt RynnBrain phản ánh một bước ngoặt rộng hơn của ngành. Theo báo cáo Tech Trends 2026 của Deloitte, AI vật lý đang chuyển từ giai đoạn nghiên cứu sang triển khai công nghiệp, khi nền tảng mô phỏng và dữ liệu tổng hợp giúp rút ngắn chu kỳ thử nghiệm trước khi đưa vào thực tế.

Động lực thúc đẩy quá trình này không chỉ đến từ đột phá công nghệ, mà còn từ áp lực kinh tế. Nhiều nền kinh tế phát triển đang đối mặt với thực tế khắc nghiệt: nhu cầu sản xuất, logistics và bảo trì tăng liên tục, trong khi nguồn cung lao động không còn theo kịp. OECD dự báo dân số trong độ tuổi lao động tại các quốc gia phát triển sẽ chững lại hoặc suy giảm trong vài thập kỷ tới.

Khu vực Đông Á đang cảm nhận rõ điều này sớm hơn các nơi khác. Tình trạng già hóa dân số, tỷ lệ sinh giảm và thị trường lao động siết chặt đã ảnh hưởng trực tiếp tới quyết định tự động hóa trong các ngành logistics, sản xuất và hạ tầng tại Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc. Những gì đang diễn ra ở đây thực chất chỉ là hình ảnh sớm của xu hướng mà nhiều nền kinh tế khác sẽ phải đối mặt.

Riêng với robot hình người – loại máy được thiết kế để đi lại và hoạt động giống con người – Deloitte cho rằng Trung Quốc đang “vượt lên trước Mỹ”, khi nhiều doanh nghiệp dự kiến tăng mạnh sản lượng trong năm nay. UBS ước tính sẽ có khoảng 2 triệu robot hình người làm việc vào năm 2035, và con số này có thể lên tới 300 triệu vào năm 2050. Tổng quy mô thị trường tiềm năng đến giữa thế kỷ được dự báo dao động từ 1.400 đến 1.700 tỷ USD.

Khoảng trống quản trị

Tuy nhiên, khi năng lực AI vật lý tăng tốc, một rào cản quan trọng đang lộ diện – và nó không liên quan đến hiệu suất mô hình.

Theo phân tích mới của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), trong môi trường vật lý, sai sót không thể đơn giản “vá lỗi” sau khi triển khai. Một chatbot trả lời sai có thể chỉnh sửa bằng bản cập nhật phần mềm. Nhưng một robot làm rơi linh kiện trên dây chuyền sản xuất, hay mất thăng bằng trong nhà máy, có thể khiến hoạt động tạm dừng, kéo theo chuỗi hệ quả về lịch trình, an toàn và trách nhiệm pháp lý.

WEF đề xuất ba tầng quản trị cần thiết để triển khai an toàn AI vật lý: cấp điều hành xác định khẩu vị rủi ro và các nguyên tắc bất di bất dịch; cấp hệ thống tích hợp các giới hạn này vào thiết kế kỹ thuật thông qua quy tắc dừng và kiểm soát thay đổi; và cấp vận hành trao quyền rõ ràng cho nhân viên tuyến đầu được phép can thiệp hoặc ghi đè quyết định của AI.

Báo cáo cảnh báo rằng khi AI vật lý phát triển, năng lực công nghệ giữa các bên sẽ dần tiệm cận nhau, nhưng hệ thống quản trị thì không. Những tổ chức xem nhẹ yếu tố quản trị có thể đạt lợi thế ban đầu, nhưng khi mở rộng quy mô, điểm yếu sẽ bị khuếch đại.

Điều này tạo ra thế đối xứng phức tạp trong cạnh tranh Mỹ - Trung. Chu kỳ triển khai nhanh và sẵn sàng thử nghiệm trong môi trường công nghiệp có kiểm soát giúp Trung Quốc rút ngắn đường cong học hỏi. Tuy nhiên, khung quản trị hiệu quả trong nhà máy có thể không dễ dàng áp dụng ra không gian công cộng – nơi robot phải tương tác với hành vi con người khó lường.

Những tín hiệu triển khai ban đầu

Hiện tại, ứng dụng AI vật lý vẫn tập trung chủ yếu ở kho bãi và logistics – nơi áp lực thiếu lao động rõ rệt nhất. Amazon vừa triển khai robot thứ một triệu trong hệ thống của mình. Mô hình DeepFleet AI điều phối toàn bộ “đội quân” robot này trên mạng lưới trung tâm hoàn thiện đơn hàng, giúp cải thiện hiệu quả di chuyển thêm 10%.

BMW đang thử nghiệm robot hình người tại nhà máy ở Nam Carolina cho các tác vụ đòi hỏi sự khéo léo mà robot công nghiệp truyền thống chưa đáp ứng tốt, như thao tác chính xác, cầm nắm phức tạp hay phối hợp hai tay. Hãng cũng áp dụng công nghệ xe tự hành để các xe mới xuất xưởng có thể tự di chuyển qua các khâu kiểm tra và hoàn thiện mà không cần tài xế.

Ngoài sản xuất, AI vật lý bắt đầu thâm nhập lĩnh vực y tế, với các hệ thống phẫu thuật robot và trợ lý thông minh hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân. Một số thành phố như Cincinnati sử dụng drone AI để kiểm tra cầu đường tự động, trong khi Detroit triển khai dịch vụ xe buýt tự hành miễn phí cho người cao tuổi và người khuyết tật.

Cạnh tranh khu vực cũng nóng lên khi Hàn Quốc công bố sáng kiến quốc gia trị giá 692 triệu USD nhằm phát triển chip AI nội địa – cho thấy AI vật lý không chỉ là phần mềm mà còn phụ thuộc vào năng lực sản xuất bán dẫn.

NVIDIA đã ra mắt nhiều mô hình robot dưới thương hiệu Cosmos. Google DeepMind cung cấp Gemini Robotics-ER 1.5. Tesla đang phát triển AI riêng cho robot hình người Optimus. Mỗi công ty đều đặt cược rằng sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo và khả năng thao tác vật lý sẽ mở ra thế hệ tự động hóa hoàn toàn mới.

Khi môi trường mô phỏng ngày càng hoàn thiện và quá trình học hỏi hệ sinh thái được rút ngắn, câu hỏi chiến lược không còn là “Có thể áp dụng AI vật lý hay không?” mà chuyển thành “Có thể quản trị nó ở quy mô lớn hay không?”.

Với Trung Quốc, câu trả lời cho câu hỏi này sẽ quyết định liệu lợi thế triển khai sớm trong robot có chuyển hóa thành vị thế dẫn đầu công nghiệp bền vững – hay trở thành bài học cảnh báo về việc mở rộng công nghệ nhanh hơn năng lực quản trị đi kèm.