Khi các công ty robot chuyển mình thành doanh nghiệp AI: Bài học từ AgiBot về cuộc đua AI hiện thân

Nhìn lại vài năm trước, sự cạnh tranh giữa các công ty robot hình người có vẻ khá đơn giản: bất kỳ ai có thể chế tạo được robot đều có cơ hội chiếm lĩnh thị trường. Nhưng đến năm 2026, logic đó đang dần thay đổi.

Những bước đi của AgiBot trong năm nay cho thấy ranh giới của một công ty robot đang được định nghĩa lại. Thay vì chỉ đơn thuần là một công ty phần cứng tập trung vào việc chế tạo thân vỏ robot, AgiBot đang ngày càng phát triển thành một công ty AI kết hợp giữa robot, các mô hình nền tảng (foundation models), nền tảng dữ liệu và hệ thống mô phỏng.

Trong năm 2026, AgiBot tiếp tục cải tiến các sản phẩm như Expedition A3, đồng thời nâng cấp các mô hình AI hiện thân (embodied AI) và cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình. Vào tháng 4, công ty đã phát hành GO-2, mô hình nền tảng hiện thân của họ, giúp tăng cường hơn nữa khả năng hiểu, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ của robot.

Trong khi đó, Genie Sim 3.0 sử dụng các môi trường mô phỏng để tạo ra dữ liệu huấn luyện. AgiBot cũng đã triển khai các dự án như AGIBOT WORLD và mô hình thế giới hành động GE-2 (GE-2 Action World Model). Những dự án này kết nối dữ liệu, mô hình và phần cứng robot thành một hệ sinh thái công nghệ ngày càng tích hợp.

Tổng hợp lại, những phát triển này chỉ ra một xu hướng rõ ràng: bản thân robot đang dần chuyển dịch từ vị thế sản phẩm cốt lõi sang trở thành vật mang cho một hệ thống thông minh.

Trước đây, các năng lực then chốt trong ngành robot tập trung vào thiết kế cơ khí, các mô-đun khớp, điều khiển chuyển động và quản lý chuỗi cung ứng. Một robot linh hoạt, đáng tin cậy và có giá thành hợp lý thường sẽ có lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ hơn.

Nhưng khi ngày càng có nhiều công ty giải quyết được các thách thức cơ bản về chuyển động của robot, những nút thắt mới đang dần xuất hiện. Liệu robot có thể hiểu được các môi trường phức tạp? Chúng có thể xử lý các nhiệm vụ mà chúng không được lập trình cụ thể hay không? Chúng có thể học từ một thao tác duy nhất và chuyển giao kinh nghiệm đó cho các robot khác không? Về cốt lõi, những câu hỏi này ngày càng giống với những gì mà AI đang phải đối mặt.

Khi ngành công nghiệp phát triển, sự cạnh tranh trong lĩnh vực AI hiện thân vào năm 2026 đang chuyển dịch từ năng lực sản xuất sang năng lực học tập. Một trong những thay đổi quan trọng nhất là tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu.

Dự án AGIBOT WORLD được AgiBot ra mắt trước đó đã tích lũy hàng triệu mẫu dữ liệu robot trong thế giới thực. Theo công ty, trong năm 2026, Genie Sim 3.0 đã mở rộng thêm hơn 10.000 giờ dữ liệu mô phỏng và xây dựng một hệ thống đánh giá bao phủ hơn 100.000 kịch bản.

Đồng thời, AgiBot đã khởi động Sáng kiến Đồng sáng tạo Dữ liệu Hive (Hive Data Co-Creation Initiative), với mục tiêu đạt năng lực sản xuất dữ liệu ở quy mô hàng chục triệu giờ trong năm 2026. Từ việc thu thập dữ liệu thực tế và huấn luyện mô phỏng đến lặp lại mô hình, AgiBot đang dần xây dựng một vòng lặp dữ liệu hoàn chỉnh.

Vì việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực rất tốn kém, mô phỏng cho phép robot thử nghiệm và học hỏi nhiều lần trong môi trường ảo trước khi chuyển kết quả đó sang thế giới thực, tạo ra một chu trình gồm dữ liệu thực tế, huấn luyện mô phỏng, nâng cấp mô hình và thực thi trên robot.

Một khi chu trình này được thiết lập, sự cạnh tranh giữa các công ty robot sẽ không còn chỉ dựa trên thông số kỹ thuật phần cứng. Thay vào đó, các công ty sẽ ngày càng cạnh tranh về khối lượng dữ liệu, sức mạnh của các mô hình và tốc độ lặp lại (iterate) của họ.

Những gì AgiBot đang cố gắng xây dựng không chỉ là một danh mục các sản phẩm robot riêng lẻ, mà là một hệ thống tích hợp bao gồm phần cứng robot, dữ liệu, mô hình và các công cụ phát triển. Robot đi vào thế giới vật lý, dữ liệu cung cấp nguyên liệu để học tập, các mô hình phát triển năng lực đa dụng và các nền tảng giúp hạ thấp rào cản trong việc huấn luyện và triển khai robot.

Mô hình này khác biệt đáng kể so với các công ty robot truyền thống và ngày càng giống với lộ trình phát triển của các công ty AI.

Tất nhiên, điều này không có nghĩa là phần cứng trở nên kém quan trọng. Ngược lại, các cấu trúc cơ khí đáng tin cậy, kiểm soát chi phí và sản xuất quy mô lớn vẫn sẽ là yếu tố quyết định liệu robot có thể thực sự thâm nhập thị trường hay không. Nhưng sự cạnh tranh trong tương lai có thể không còn là cuộc chiến đơn thuần giữa phần cứng với phần cứng. Thay vào đó, đó sẽ là một cuộc cạnh tranh toàn diện bao gồm phần cứng, mô hình, dữ liệu và các ứng dụng trong thế giới thực.

Do đó, điều thực sự đáng theo dõi vào năm 2026 có lẽ không còn là công ty nào đã chế tạo được robot hình người có năng lực nhất, mà là công ty nào có thể xây dựng một hệ thống cho phép robot liên tục trở nên thông minh hơn.

Nếu thách thức trong quá khứ của ngành là liệu robot có thể di chuyển được hay không, thì thách thức của ngày hôm nay là liệu robot có thể học hỏi được hay không. Nhìn vào chiến lược của AgiBot trong năm nay, ngành công nghiệp robot đang trải qua một sự chuyển dịch khi các công ty robot ngày càng trở thành các công ty AI.