elsewhere:
85

Tin ngành

Robot nấu ăn đạt lợi nhuận, Zhigu Tianchu gọi vốn thành công gần 100 triệu NDT từ Yunqi Capital

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Startup robot nấu ăn Zhigu Tianchu vừa huy động thành công gần 100 triệu NDT trong vòng gọi vốn chiến lược, khẳng định mô hình kinh doanh đã bắt đầu có lãi và sẵn sàng mở rộng.

Bản dịch AI

Cooking Robot Startup T-Chef Turns Profitable, Yunqi Capital Leads Nearly 100 Million Yuan Strategic Follow-On Round | Yunqi Partners

Gần đây, T-Chef, công ty khởi nghiệp về robot nấu ăn thông minh thuộc danh mục đầu tư giai đoạn đầu của Yunqi Capital, đã thông báo hoàn tất vòng gọi vốn chiến lược mới trị giá gần 100 triệu RMB. Vòng gọi vốn này do China Merchants Capital dẫn dắt, với sự tham gia đầu tư thêm từ Yunqi Capital và các cổ đông hiện hữu khác, vượt trên quyền ưu tiên mua cổ phần của họ.

Yunqi Capital đã đồng hành cùng T-Chef từ vòng Pre-A. Từ việc tái tạo ổn định một món ăn đơn lẻ đến khả năng thấu hiểu những biến đổi theo thời gian thực của nguyên liệu, nhiệt độ và kiểm soát nhiệt, T-Chef đang chuyển đổi nghệ thuật nấu ăn Trung Hoa — vốn từ lâu phụ thuộc vào kinh nghiệm của từng đầu bếp — thành một năng lực sản phẩm có thể phát triển, sao chép và lặp lại liên tục, với trọng tâm là "phần cứng robot nấu ăn + mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số". Công ty đã vượt mốc doanh thu 100 triệu RMB và duy trì được lợi nhuận, với các sản phẩm được triển khai tại nhiều quốc gia và khu vực trên toàn cầu. Tìm hiểu thêm chi tiết cùng Yunqi Capital.

Nội dung sau đây được đăng tải lại từ "Hard Kr".

Tiêu đề gốc: "Độc quyền Hard Kr | Đơn vị đầu tiên đạt lợi nhuận, T-Chef huy động gần 100 triệu RMB do China Merchants Capital dẫn dắt".

Gần đây, công ty robot nấu ăn thông minh T-Chef chính thức thông báo hoàn tất vòng gọi vốn chiến lược mới trị giá gần 100 triệu RMB. Vòng gọi vốn này do China Merchants Capital dẫn dắt, với sự tham gia của Yueqian Capital, cùng các cổ đông hiện hữu bao gồm Yunqi Capital và Qifu Capital thực hiện đầu tư thêm vượt trên quyền ưu tiên mua cổ phần.

Trong môi trường vốn hiện nay, việc các cổ đông hiện hữu tiếp tục rót vốn thường là minh chứng trực tiếp nhất cho niềm tin vào năng lực thương mại hóa và "con hào kinh tế" (lợi thế cạnh tranh) về công nghệ của doanh nghiệp. Với cốt lõi là "phần cứng robot nấu ăn + mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số", T-Chef đang chuyển đổi các khía cạnh của ẩm thực Trung Hoa vốn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm đầu bếp thành những năng lực sản phẩm tiêu chuẩn hóa và có khả năng mở rộng. Sau vòng gọi vốn này, công ty sẽ tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu và phát triển (R&D) AI vật lý, đồng thời đẩy nhanh việc triển khai các món ăn Trung Hoa và món ăn liên Á trên toàn cầu.

Mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số: Trao quyền cho sản phẩm và phân phối, đơn vị đầu tiên đạt lợi nhuận.

Lĩnh vực robot nấu ăn thương mại đã bước vào giai đoạn chuyên sâu. Đối với các khách hàng nhà hàng, việc mua robot nấu ăn chưa bao giờ chỉ là vì bản thân cỗ máy — mà là vì chất lượng món ăn ổn định và ngon miệng. Tuy nhiên, các loại máy xào nấu điều khiển bằng chương trình truyền thống chỉ có thể thực hiện các lệnh cố định; mỗi thương hiệu và khu vực lại định nghĩa hương vị khác nhau, chưa kể việc lựa chọn nguyên liệu, ngân sách bữa ăn và khẩu phần đều khác biệt, nghĩa là các "chương trình món ăn" cần thiết cũng hoàn toàn khác nhau. Để loại bỏ những khác biệt này, cách tiếp cận thông thường của ngành là liên tục đầu tư mạnh vào R&D món ăn và nhân sự dịch vụ, phát triển các giải pháp tùy chỉnh cho từng cửa hàng — sử dụng sức người để bù đắp cho sự thiếu hụt về trí tuệ, dẫn đến chi phí vận hành và phân phối luôn ở mức cao. Đây từ lâu đã là một trong những lý do chính khiến các đơn vị trong ngành gặp khó khăn trong việc đạt lợi nhuận.

"Mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số" của T-Chef.

Câu trả lời của T-Chef là một sản phẩm tiêu chuẩn hóa, có khả năng mở rộng: một đầu là phần cứng robot nấu ăn; đầu kia là "mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số" chạy đồng thời trên đám mây và trên chính thiết bị. Phần cứng đảm nhận việc thực thi ổn định, trong khi mô hình lớn AI chuyển dịch việc phát triển món ăn từ sự phụ thuộc vào kinh nghiệm con người sang các quy trình dựa trên mô hình — khách hàng có thể linh hoạt phát triển và lặp lại các món ăn ở tầng mô hình, tính đến các yếu tố như khẩu vị địa phương, đặc điểm chuỗi cung ứng nguyên liệu, ngân sách bữa ăn và thậm chí là sự khác biệt về khẩu phần. Kết hợp lại, chúng tạo thành một sản phẩm "phần cứng + mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số" hoàn chỉnh, thay vì chỉ là một thiết bị thụ động thực thi các chương trình cài sẵn.

Đằng sau điều này là một thiết kế tưởng chừng mâu thuẫn nhưng thực chất lại rất quan trọng. Không có tiêu chuẩn chung cho sự ngon miệng; sự đa dạng và cá tính chính là linh hồn của ẩm thực Trung Hoa. Những gì T-Chef cung cấp không phải là một cuốn sách dạy nấu ăn cứng nhắc, cố định, mà là một "năng lực phát triển món ăn tiêu chuẩn hóa" — được trao quyền bởi năng lực tiêu chuẩn hóa này, khách hàng thực sự có thể tạo ra những món ăn mang tính cá nhân hóa cao hơn. Công thức được tiêu chuẩn hóa, hương vị lại đa dạng, và thứ kết nối hai yếu tố này chính là mô hình, không phải sức lao động của con người.

Quan trọng hơn, sản phẩm dựa trên mô hình này tự nhiên tạo ra hiệu ứng "bánh đà dữ liệu" cho khách hàng: mỗi khi robot vận hành, dữ liệu nấu nướng và vận hành thực tế của nó liên tục được phản hồi; hàng triệu điểm dữ liệu nấu nướng thực tế có cấu trúc được tích lũy mỗi ngày sẽ huấn luyện mô hình đám mây; sau khi mô hình được lặp lại, các bản cập nhật sẽ được đẩy theo lô đến tất cả các thiết bị đầu cuối thông minh, giúp đầu ra của mỗi thiết bị ổn định hơn và việc phát triển món ăn hiệu quả hơn.

Đầu ra tốt hơn dẫn đến hiệu quả cao hơn, triển khai nhiều cửa hàng hơn và tích lũy dữ liệu nhiều hơn — cửa hàng, dữ liệu và mô hình thúc đẩy lẫn nhau, và bánh đà quay ngày càng nhanh. Chính dưới tác động của bánh đà này, chất lượng món ăn trở nên hoàn toàn có thể truy xuất nguồn gốc trong suốt quá trình và có thể tái tạo ổn định trên các cửa hàng và khu vực khác nhau; sự tăng trưởng của công ty không còn phụ thuộc vào việc chồng chất nhân lực tuyến tính, mà tăng tốc cùng với quy mô dữ liệu mở rộng — đây chính là con hào sâu nhất của T-Chef.

"Các kỹ thuật tung chảo, trực giác kiểm soát nhiệt và bí quyết nêm nếm của các đầu bếp kỳ cựu — những kỹ năng độc đáo nằm trong tay các bậc thầy, những hương vị địa phương đang đứng trước nguy cơ thất truyền — đang được bảo tồn dưới dạng tài sản kỹ thuật số có thể truy xuất và kế thừa thông qua việc thu thập dữ liệu và huấn luyện mô hình," Tiến sĩ Geng Kaiping, nhà sáng lập T-Chef, cho biết.

Theo quan điểm của ông, robot nấu ăn với phần cứng thông minh làm vật mang và được vận hành bởi các mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số đang xây dựng một "con tàu kỹ thuật số" cho nghệ thuật ẩm thực Trung Hoa hàng thiên niên kỷ.

Mô hình kinh doanh tập trung vào các sản phẩm tiêu chuẩn hóa và nền tảng dữ liệu này đang được kiểm chứng qua hiệu suất. Trong một lĩnh vực mà việc chấp nhận thua lỗ để đổi lấy quy mô là điều phổ biến, lợi nhuận chính là thước đo thực sự của một mô hình kinh doanh khả thi — và T-Chef là một trong số ít các công ty robot nấu ăn có doanh thu vượt 100 triệu RMB đã đạt được lợi nhuận. Khách hàng hiện tại cho thấy tỷ lệ mua lại cao, trong khi khách hàng mới đa dạng và liên tục mở rộng; công ty đang phát triển lành mạnh và nhanh chóng, với dự báo doanh thu năm 2026 duy trì mức tăng trưởng 300% so với năm 2025. Được biết, sản phẩm của công ty đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực đa dạng bao gồm sản xuất thông minh, chăm sóc người cao tuổi, suất ăn học đường, chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh, bán lẻ thực phẩm tươi sống và khách sạn du lịch văn hóa; gần đây, công ty cũng đã triển khai tại các hậu cần nhà ăn của nhà sản xuất xe năng lượng mới lớn nhất thế giới và triển khai hàng loạt tại các nhà ăn trường học khu vực Bắc Kinh, với khách hàng bao gồm các doanh nghiệp và tổ chức hàng đầu trong nhiều lĩnh vực.

Khi "Trực giác kiểm soát nhiệt" gặp gỡ các kỹ sư chuyên nghiệp.

Nếu mô hình lớn AI về món ăn kỹ thuật số giải quyết câu hỏi "nấu món gì", thì để tái tạo ổn định cùng một món ăn trên các cửa hàng khác nhau, một rào cản khác trong thế giới vật lý phải được vượt qua: các lô nguyên liệu khác nhau, nhiệt độ môi trường dao động, và việc triển khai cùng một mô hình món ăn trên các thiết bị đầu cuối khác nhau không nhất thiết tạo ra cùng một hương vị. Các máy xào nấu truyền thống vẫn dừng lại ở giai đoạn "thực thi điều khiển số", lặp lại một cách máy móc thời gian và nhiệt độ cài sẵn, không thể xử lý sự phức tạp này. "AI vật lý" mà T-Chef liên tục phát triển chính là được thiết kế cho mục đích này.

Bản chất của "AI vật lý" là cho phép máy móc không còn tuân theo công thức một cách máy móc, mà hiểu được các quy trình vật lý thực tế và điều chỉnh theo thời gian thực. Mục tiêu dài hạn của nó là chuyển đổi khả năng phán đoán nhiệt và thói quen vận hành mà các đầu bếp xuất sắc tích lũy qua kinh nghiệm thành các thông số kỹ thuật và mô hình thuật toán có thể đo lường, phân tích, xác minh và lặp lại liên tục, tạo thành một hệ thống điều khiển vòng kín hoàn chỉnh — để đầu ra của các mô hình món ăn được chuyển đổi chính xác thành kết quả ổn định cho mỗi lần nấu.

Hệ thống nhận thức AI đa phương thức của T-Chef.

Vào cuối năm 2025, tân CTO Vincent chính thức gia nhập T-Chef và thúc đẩy việc thành lập một đội ngũ R&D nấu ăn AI độc lập. Vincent nhận bằng cử nhân và thạc sĩ tại Đại học Thanh Hoa và bằng Tiến sĩ thông qua chương trình liên kết giữa Đại học Quốc gia Singapore và MIT, sau đó làm kỹ sư cấp cao tại Apple. Trong nhiều năm, ông đã tích lũy kinh nghiệm thực chiến sâu rộng về robot, cảm biến, thuật toán và phát triển hệ thống phần cứng-phần mềm, đồng thời tham gia sâu vào R&D và sản xuất hàng loạt quy mô lớn các thiết bị thông minh tiêu dùng.

Hiện tại, đội ngũ đang tiến hành R&D và xác thực quy mô nhỏ xung quanh việc thu thập dữ liệu nấu ăn, nhận thức đa phương thức và tối ưu hóa thông số nấu ăn — xác định những khác biệt chính trong trạng thái ban đầu của nguyên liệu và quy trình nấu thông qua dữ liệu nhiệt độ, trọng lượng, hình ảnh và vận hành thiết bị, đồng thời lắng đọng mối quan hệ giữa những khác biệt này với các thông số như mức nhiệt, thời gian, tốc độ quay và nhịp độ thêm nguyên liệu vào các mô hình có thể huấn luyện liên tục.

"Tôi hy vọng robot nấu ăn thông minh của chúng tôi có thể trở thành 'đối tác thông minh' cho các chuyên gia dịch vụ thực phẩm, chuyển đổi việc nấu ăn từ 'lao động chân tay' phụ thuộc vào kinh nghiệm thành một hoạt động thú vị có thể kiểm soát chính xác và sáng tạo tự do," Vincent nói.

Từ "Đi ra ngoài" đến "Hòa nhập vào trong": Thị trường nước ngoài là "Động cơ tăng trưởng thứ hai".

Các thị trường nước ngoài đang mở ra không gian tăng trưởng mới cho T-Chef.

Kể từ cuối năm 2025, số lượt khách hàng nước ngoài ghé thăm trung bình hàng ngày đã tăng khoảng ba lần, với tỷ lệ chuyển đổi từ thăm quan sang ký hợp đồng vượt 50%. Tốc độ tăng trưởng kinh doanh ở nước ngoài của công ty thuộc hàng cao nhất trong ngành, với các sản phẩm đã được triển khai tại Châu Âu, Bắc Mỹ, Úc, Đông Nam Á, Nhật Bản và Hàn Quốc.

Khách hàng nước ngoài thể hiện sự quan tâm mạnh mẽ đến robot nấu ăn thông minh của T-Chef.

Đằng sau sự tăng trưởng cao này là sự thấu hiểu và đánh giá sâu sắc về thị trường dịch vụ thực phẩm nước ngoài. "Trong thị trường dịch vụ thực phẩm toàn cầu, các món ăn liên Á đại diện bởi ẩm thực Trung Hoa, Nhật Bản và Đông Nam Á tiếp tục chứng kiến nhu cầu tiêu dùng tăng cao và quy mô thị trường mở rộng ổn định," lãnh đạo mảng kinh doanh nước ngoài của T-Chef cho biết.

Vào tháng 3 năm nay, chủ nhà hàng người Ý Marco đã đưa robot xào nấu thông minh T-Chef vào bếp của mình. Thật bất ngờ, robot này đã giúp nhà hàng của ông "mọc" thêm hơn chục món ăn Trung Hoa mới chỉ sau một đêm — từ Gà Cung Bảo đến Hủ tiếu xào bò, với đầu ra ổn định và hương vị "wok hei" (hơi chảo) đích thực. Thực khách có thêm nhiều lựa chọn mới để thử, tỷ lệ khách quay lại tăng lên và doanh thu hàng tháng tăng gần 30%. Marco mỉm cười nói: "Nó đã phá vỡ sự bí ẩn của ẩm thực Trung Hoa đối với tôi, thổi luồng sinh khí mới vào nhà hàng và đạt được mức tăng trưởng doanh thu mới cho cửa hàng."

Các kịch bản ở nước ngoài khác với trong nước; việc mở rộng ra nước ngoài thực sự không phải là sao chép giải pháp của Trung Quốc. Trong quá trình đồng sáng tạo với khách hàng nước ngoài, Brian, một chủ nhà hàng Trung Hoa tại Hoa Kỳ vốn từ lâu đã chật vật với tình trạng thiếu nhân sự bếp và đầu ra không ổn định trong giờ cao điểm, đã thốt lên "Tuyệt vời!" sau khi sử dụng robot nấu ăn T-Chef; ông Ono, một người điều hành quán izakaya Nhật Bản, cho biết nó đã tái tạo hoàn hảo và hòa quyện hương vị sốt teriyaki địa phương; khách hàng người Thổ Nhĩ Kỳ Muhammad thẳng thắn tuyên bố rằng độ đồng nhất của món mì xào từ máy vượt xa nấu thủ công, chân thành thốt lên: "Đây chính xác là những gì chúng tôi muốn!"

"Robot nấu ăn là một trong số ít các lĩnh vực trong robot thông minh có thể thực sự hạ cánh xuống các kịch bản kinh doanh và tạo ra giá trị người dùng khép kín; chúng tôi rất tự tin vào khả năng phổ cập quy mô lớn của chúng," một nhà đầu tư của China Merchants Capital cho biết. "Thông qua nghiên cứu chuyên sâu về các đơn vị lớn trong ngành, chúng tôi nhận thấy đội ngũ T-Chef, với số vốn ít nhất trong ngành, đã xây dựng được sản phẩm tốt nhất và chạy qua con đường thương mại hóa hiệu quả nhất."

Từ T-Chef đến Qianyi Intelligence: Một bước nâng cấp chiến lược hướng tới tương lai.

Được biết, để phù hợp hơn với chiến lược toàn cầu hóa và cốt lõi công nghệ "dữ liệu lớn nấu ăn + AI vật lý", T-Chef sắp hoàn tất quá trình nâng cấp thương hiệu toàn diện, chính thức đổi tên thành "Qianyi Intelligence" — "Qian" đại diện cho hàng ngàn thiết bị đầu cuối thông minh được triển khai trên toàn cầu, trong khi "Yi" đại diện cho sự đấu trí thông minh được thúc đẩy bởi dữ liệu và mô hình. Đằng sau bước nâng cấp thương hiệu này là một tầm nhìn cơ bản hơn: công nghệ giúp việc nấu ăn không còn biên giới và bình quyền ẩm thực.

Robot nấu ănZhigu TianchuĐầu tư mạo hiểmAI trong ẩm thựcThương mại hóa AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ elsewhere:. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.