Fady Saad, Nhà sáng lập kiêm Thành viên hợp danh của Cybernetix Ventures – Loạt bài phỏng vấn

Fady Saad là nhà sáng lập kiêm thành viên hợp danh của Cybernetix Ventures, nơi ông đầu tư vào các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu trong lĩnh vực robot, tự động hóa và AI công nghiệp. Ông cũng đồng sáng lập MassRobotics, góp phần phát triển các mối quan hệ đối tác doanh nghiệp và hỗ trợ các công ty khởi nghiệp về robot trên con đường thương mại hóa. Kinh nghiệm của ông kết nối chuyên môn kỹ thuật, phát triển kinh doanh và những thách thức thực tế khi đưa máy móc vào môi trường vận hành, với cách tiếp cận đầu tư lấy nhu cầu khách hàng và khả năng triển khai có tính thương mại làm trọng tâm.

Cybernetix Ventures là quỹ đầu tư mạo hiểm có trụ sở tại Boston, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp về robot, tự động hóa và AI công nghiệp ở Bắc Mỹ và châu Âu. Quỹ tập trung vào các lĩnh vực sản xuất, hậu cần, y tế, xây dựng và những công nghệ nền tảng như nhận thức, khả năng tự hành, cảm biến và an ninh mạng cho robot. Trong cuộc phỏng vấn này, Saad bàn về cơ hội và giới hạn của AI vật lý, bài toán kinh tế của robot chuyên dụng và robot hình người, cũng như độ tin cậy, dữ liệu và cơ sở hạ tầng cần thiết để biến công nghệ đầy triển vọng thành các doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô.

Ông đồng sáng lập MassRobotics vào năm 2014, góp phần xây dựng một trong những hệ sinh thái đổi mới sáng tạo về robot hàng đầu thế giới, trước khi thành lập Cybernetix Ventures vào năm 2021. Điều gì thôi thúc ông chuyển từ hỗ trợ các công ty khởi nghiệp về robot sang đầu tư trực tiếp vào họ, và kinh nghiệm tại MassRobotics đã định hình triết lý đầu tư của ông như thế nào?

Tôi không định trở thành nhà đầu tư. Tôi bước chân vào lĩnh vực robot qua Vecna, làm việc về R&D và chiến lược thương mại hóa, và nhanh chóng nhận ra rằng ngành robot không vận hành theo lối mòn của ngành phần mềm. Bạn có thể đưa một nguyên mẫu phần mềm đến tay người dùng chỉ trong sáu tháng. Nhưng robot cần có quy trình sản xuất, chuỗi cung ứng, thử nghiệm, các biện pháp bảo đảm an toàn và một khách hàng sẵn lòng cho robot hoạt động tại cơ sở của họ.

Đó là lý do chúng tôi thành lập MassRobotics vào năm 2014. Chúng tôi gọi đây là chương trình tăng tốc khởi nghiệp vì phần khó không nằm ở việc chế tạo nguyên mẫu, mà là biến một nguyên mẫu hoạt động được thành sản phẩm có người mua. Tôi phụ trách quan hệ đối tác doanh nghiệp; trong hơn sáu năm, tôi tham dự hơn 300 cuộc họp với doanh nghiệp và góp phần xây dựng hơn 40 mối quan hệ đối tác. Tôi liên tục chứng kiến cùng một thực trạng: các doanh nghiệp có vấn đề thực sự cần giải quyết, các công ty khởi nghiệp có công nghệ thực sự, nhưng gần như không có nhà đầu tư nào hiểu được cả hai phía.

Đến năm 2018 và 2019, thực trạng này đã quá rõ ràng. Các quỹ đầu tư mạo hiểm tập trung vào SaaS hoặc công nghệ sinh học, còn những nhà sáng lập trong ngành robot thì lạc lõng. Các nhà đầu tư phần mềm cho rằng lĩnh vực này có quá nhiều phần cứng, trong khi các nhà đầu tư công nghệ sinh học lại cho rằng lĩnh vực này không đủ yếu tố sinh học. Những đội ngũ giỏi bị đình trệ vì không có nguồn vốn phù hợp. Mark Martin, người tôi gặp vào năm 2017 khi chúng tôi đưa Analog Devices vào MassRobotics, cũng nhận thấy khoảng trống đó từ phía doanh nghiệp. Vì vậy, chúng tôi xây dựng Cybernetix, một quỹ xem robot là một loại tài sản riêng, và ra mắt quỹ vào năm 2021.

MassRobotics định hình cách chúng tôi đầu tư theo một nguyên tắc đơn giản: bắt đầu từ vấn đề của khách hàng, chứ không phải từ công nghệ. Chúng tôi ưu tiên những đội ngũ có ít nhất một nhà sáng lập từng làm việc trong ngành mà họ hướng đến. Chúng tôi cũng tận dụng mạng lưới doanh nghiệp của mình trong mọi thương vụ, bởi trong lĩnh vực này, một kết nối phù hợp với người mua có thể giá trị hơn cả khoản đầu tư.

AI vật lý đang nổi lên như một trong những lĩnh vực có khả năng chuyển đổi mạnh mẽ nhất của trí tuệ nhân tạo, đưa trí thông minh vào những cỗ máy tương tác với thế giới thực. Những đột phá công nghệ nào đang thúc đẩy lĩnh vực này được ứng dụng rộng rãi, và vì sao ông cho rằng ngành đang tiến đến một bước ngoặt quan trọng?

Hai yếu tố thay đổi cùng lúc: trí tuệ của máy móc được cải thiện đáng kể, còn chi phí chế tạo chúng giảm mạnh.

Về phần mềm, các mô hình nền tảng mang đến cho robot một khả năng mà trước đây gần như chưa từng có: tiếp nhận chỉ dẫn và xử lý những tình huống không được lập trình sẵn. Mô phỏng cho phép các đội ngũ huấn luyện và thử nghiệm hàng nghìn tình huống trước khi robot tiếp xúc với nhà máy thực. Về phần cứng, cảm biến, năng lực tính toán tại biên, bộ truyền động và pin ngày càng rẻ hơn, tốt hơn, nhờ đó một công ty khởi nghiệp có thể chế tạo robot hoàn chỉnh mà không cần là một tập đoàn công nghiệp khổng lồ.

Nhu cầu cũng là một yếu tố: tình trạng thiếu lao động trong các ngành sản xuất, hậu cần, nông nghiệp và xây dựng; lực lượng lao động đang già hóa; cùng nỗ lực thực sự nhằm đưa hoạt động sản xuất trở về trong nước. Tôi vẫn thường nói rằng thiếu lao động là vấn đề kinh tế, không phải vấn đề kỹ thuật, và giờ đây các hội đồng quản trị cũng đang nhìn nhận vấn đề theo cách đó.

Đúng là ngành đang ở bước ngoặt, nhưng cần xác định chính xác ở khía cạnh nào. Năng lực công nghệ và dòng vốn đã đạt bước ngoặt; việc triển khai trên quy mô lớn thì chưa. ChatGPT vận hành dựa trên 20 hoặc 30 năm tri thức của con người được số hóa, nhưng thế giới vật lý không có nguồn dữ liệu tương đương. Không có bộ dữ liệu nào chỉ cho robot biết cần cầm quả trứng, tờ giấy hay mảnh vải theo cách khác nhau như thế nào. Những công ty thu hẹp được khoảng trống dữ liệu đó bằng cách triển khai robot trong môi trường thực tế và học hỏi qua từng ca làm việc sẽ định hình giai đoạn tiếp theo.

Đầu tư vào robot và AI vật lý đã tăng tốc nhờ những tiến bộ trong AI, tình trạng thiếu lao động và nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng. Điều gì đang thúc đẩy sự hào hứng của các nhà đầu tư, và động lực này phản ánh các cơ hội thương mại thực sự đến mức nào, so với sự phấn khích mang tính đầu cơ?

Tôi nghĩ là cả hai, và các nhà đầu tư chẳng giúp ích được gì cho ai nếu giả vờ rằng không phải như vậy.

Nhu cầu là có thật. Deloitte và Viện Sản xuất dự báo đến năm 2033, các nhà sản xuất Mỹ có thể cần tới 3,8 triệu lao động, trong đó khoảng 1,9 triệu vị trí có nguy cơ không tuyển đủ người. Đó không phải lời thổi phồng. Đó là một lỗ hổng của nền kinh tế.

Dòng vốn lại là chuyện khác. Crunchbase ghi nhận 18,8 tỷ USD được rót vào các công ty khởi nghiệp về robot trong nửa đầu năm 2026, nhiều hơn tổng vốn của cả năm 2025. Nhưng PitchBook nhận thấy số thương vụ giảm trong quý II, trong khi tổng giá trị đầu tư lập kỷ lục. Điều đó cho thấy phần lớn dòng vốn đang tập trung vào một số ít vòng gọi vốn khổng lồ. Phần lớn số tiền ấy đang đổ vào một câu chuyện hấp dẫn: chủ yếu là robot hình người và các mô hình robot đa dụng.

Tôi cố ý dùng một bộ tiêu chí đơn giản. Sau giai đoạn thí điểm, khách hàng có tiếp tục mua không? Robot có đạt độ tin cậy mà công việc đòi hỏi không — trên dây chuyền sản xuất, con số đó là 99,99%, chứ không phải 90%? Trong khoảng một năm, doanh nghiệp có tạo ra doanh thu thực tế không? Nếu câu trả lời là có, đó là một doanh nghiệp có triển vọng. Nếu lời chào mời chủ yếu xoay quanh những gì robot có thể làm vào năm 2030, thì đó là sự đầu cơ được định giá như thể chắc chắn sẽ thành hiện thực. Ngành robot đã trải qua chu kỳ này trước đây, và những công ty có khách hàng trả tiền thường vững vàng hơn sau đợt thanh lọc.

Cybernetix Ventures đang huy động quỹ thứ hai để mở rộng đầu tư vào các công ty robot và AI ở giai đoạn đầu. Luận điểm đầu tư của ông đã thay đổi như thế nào kể từ khi ra mắt quỹ đầu tiên, và những công nghệ mới nổi hoặc ngành nào đang thu hút sự quan tâm lớn nhất từ các nhà đầu tư tổ chức?

Niềm tin cốt lõi của chúng tôi vẫn không thay đổi. Giá trị trong AI ứng dụng vào thế giới vật lý được tạo ra ở nơi phần mềm gặp quá trình triển khai thực tế, và những robot tốt nhất được thiết kế ngược từ một vấn đề cụ thể. Quỹ II tiếp tục tập trung mạnh vào hướng đi đó.

Điều thay đổi là phạm vi đầu tư. Quỹ I tập trung vào sản xuất, hậu cần, xây dựng và y tế. Quỹ II tiếp tục đầu tư vào các lĩnh vực đó, đồng thời mở rộng sang nông nghiệp, năng lượng và hạ tầng khí hậu, không gian, quốc phòng cũng như công nghệ lưỡng dụng. Tỷ trọng danh mục vẫn vào khoảng hai phần ba là các công ty phát triển robot trọn gói và một phần ba là công nghệ nền tảng hỗ trợ, chẳng hạn như mô hình AI, công nghệ nhận thức và an ninh mạng giữa các máy. Những khoản đầu tư đầu tiên của Quỹ II là vào một công ty robot không gian và một công ty phát triển mô hình nhận thức, cho thấy thế hệ mới đang hướng đến đâu.

Chúng tôi cũng xem xét kỹ những vấn đề hầu như chưa được nhắc đến vào năm 2021, chẳng hạn như linh kiện đến từ đâu, chuỗi cung ứng dễ bị ảnh hưởng bởi Trung Quốc đến mức nào, và robot có an toàn không khi được kết nối mạng.

Tôi thường nghe thấy hai câu hỏi từ các nhà đầu tư tổ chức và doanh nghiệp. Thứ nhất, các doanh nghiệp muốn biết làm thế nào để tiếp cận một thị trường mà họ không thể tự xây dựng năng lực nội bộ; điều đó đồng nghĩa với việc khảo sát cơ hội, nắm bắt thông tin thị trường và đồng đầu tư. AI ứng dụng vào thế giới vật lý đã trở thành ưu tiên ở cấp CEO tại nhiều công ty trong số này. Còn các văn phòng gia đình và tổ chức thì hỏi thẳng hơn: tại sao không tham gia một trong những vòng gọi vốn lớn của các công ty robot hình người hoặc phát triển mô hình robot thông qua một SPV? Câu trả lời của tôi là những thương vụ đó đang quá đông người tham gia, quá đắt đỏ và đòi hỏi quá nhiều vốn. Cơ hội thu về lợi nhuận vượt trội so với rủi ro xuất hiện sớm hơn… ở những công ty mà các nhà đầu tư đa ngành chưa phát hiện ra. Đó là nơi nhà đầu tư chuyên sâu chứng minh được giá trị của mình.

Robot hình người đã thu hút sự chú ý và dòng vốn đầu tư khổng lồ, với những công ty như Tesla và Figure AI theo đuổi các năng lực ngày càng tham vọng. Ông từng bày tỏ hoài nghi về khả năng thương mại hóa chúng. Theo ông, các nhà đầu tư đang đánh giá quá cao tiềm năng trong ngắn hạn ở điểm nào, và robot chuyên dụng có phải là cơ hội đầu tư hấp dẫn hơn không?

Tôi hoài nghi về tiến độ, chứ không phải công nghệ. Nguyên tắc của tôi là hình dáng phải phục vụ chức năng. Nếu nhiệm vụ là di chuyển linh kiện hoặc gắp và đặt vật thể, hãy tự hỏi liệu có cần một cỗ máy hai chân rất phức tạp, rất đắt tiền hay không, hay chỉ cần một cánh tay robot hoặc hai cánh tay gắn trên một bệ di động. Trên sàn nhà kho hoặc nhà máy bằng phẳng, chân robot chẳng mang lại nhiều lợi ích. Chúng làm tăng chi phí, tiêu thụ điện năng và khiến robot có nguy cơ bị ngã.

Điều các nhà đầu tư đánh giá quá cao ở robot hình người là tính toán về khả năng triển khai trong ngắn hạn. Định giá giả định rằng chúng sẽ được triển khai rộng rãi trong thời gian ngắn, nhưng những bài toán khó vẫn chưa có lời giải, chẳng hạn như bàn tay khéo léo, phản hồi xúc giác và lực, pin chỉ hoạt động được vài giờ, cùng một hệ thống AI có thể vận hành ổn định và truy xuất được. Tỷ lệ sai sót 10% có thể chấp nhận được ở một chatbot. Nhưng trong nhà máy, chỉ một thao tác sai cũng có thể khiến ai đó bị thương hoặc làm khách hàng thiệt hại hàng triệu đô la. Tôi cho rằng phải từ 5 đến 10 năm nữa mới có những đợt giao hàng với số lượng đáng kể, chứ không phải năm sau.

Robot hình người phù hợp với những môi trường được thiết kế cho con người và không thể cải tạo lại. Không gian là ví dụ tôi thích nhất. NASA tính phí người dùng thương mại khoảng 130.000 USD cho mỗi giờ sử dụng thời gian của phi hành gia, vì vậy một robot có thể làm việc bên trong trạm được thiết kế cho con người sẽ nhanh chóng tự bù đắp chi phí. Các cơ sở hạt nhân, hoạt động ứng phó thảm họa và một số nhiệm vụ quốc phòng cũng có logic tương tự.

Vì vậy, xét trong ngắn hạn, đúng là robot chuyên dụng có tỷ suất lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro tốt hơn. Chúng đang được giao hàng và mang lại doanh thu ngay hôm nay.

Trong khi robot hình người chiếm lĩnh các tiêu đề, Cybernetix Ventures tập trung vào những ứng dụng thiết thực trong sản xuất, y tế, hậu cần và xây dựng. Những ngành nào có thể tạo ra tác động kinh tế lớn nhất trong ngắn hạn nhờ AI ứng dụng vào thế giới vật lý, và ông đã thấy những khoản đầu tư vào tự động hóa mang lại lợi ích có thể đo lường được ở đâu?

Tác động nhanh nhất xuất hiện ở nơi hội tụ ba yếu tố: một vấn đề tốn kém, thiếu hụt lao động và một bên mua đánh giá kết quả bằng tiền.

Ngành sản xuất được ưu tiên hàng đầu, đặc biệt là các nhà máy hiện có. Không thể xây dựng lại hầu hết nhà máy để bố trí robot. Một công ty có hàng trăm cơ sở cần hệ thống tự động hóa phù hợp với những tòa nhà mà công ty đang sử dụng. Vì vậy, công nghệ thị giác AI cho phép các cánh tay robot hiện có gắp những chi tiết lộn xộn, bóng loáng hoặc trong suốt có giá trị đến vậy. Công nghệ này nâng cấp những gì đã có sẵn tại nhà máy.

Logistics là thị trường phát triển nhất, với tỷ suất hoàn vốn (lợi tức đầu tư) rõ ràng trong các khâu lấy hàng, di chuyển và bốc xếp. Dù vậy, việc gắp chính xác từng món hàng bất kỳ ra khỏi một thùng chứa lẫn lộn vẫn chưa được giải quyết triệt để.

Y tế và khoa học sự sống chưa được đánh giá đúng mức. Các phòng thí nghiệm tự động biến những công việc thủ công, chậm chạp thành kết quả nhanh hơn và có thể tái lập; các nhà phát triển thuốc vốn đã biết cách chi trả để nhận được câu trả lời nhanh hơn.

Ngành xây dựng vẫn ở giai đoạn sớm hơn, nhưng lại đối mặt với một trong những tình trạng thiếu lao động nghiêm trọng nhất. Robot đang chứng tỏ giá trị trong những công việc chuyên biệt như định vị và nâng vật liệu.

Những nơi tôi thấy lợi ích có thể đo lường được hầu như luôn có cùng một mô hình: một công việc chuyên biệt được thực hiện đáng tin cậy hơn, với khoản hoàn vốn mà khách hàng có thể thấy trong chính các số liệu của mình, chứ không phải trên một trang trình bày dự báo năm năm.

Những tiến bộ trong các mô hình nền tảng, thị giác máy tính, học tăng cường và mô phỏng đang làm thay đổi năng lực của robot. Theo ông, những đổi mới AI nào sẽ có tác động lớn nhất trong năm năm tới, và những hạn chế kỹ thuật nào vẫn cản trở việc triển khai rộng rãi trong các môi trường thực tế khó lường?

Trong năm năm tới, tôi sẽ theo dõi bốn lĩnh vực.

Các mô hình nền tảng dành cho robot, đặc biệt là những mô hình kết nối thị giác, ngôn ngữ và hành động. Nhưng tôi cho rằng chúng sẽ thành công theo từng lĩnh vực, chứ không phải dưới dạng một mô hình có thể làm mọi thứ. Lộ trình sẽ bắt đầu từ một mục đích đơn lẻ, mở rộng sang một phạm vi ứng dụng, rồi có thể bao quát cả một lĩnh vực — chẳng hạn như xây dựng nhà ở riêng lẻ. Tôi không tin rằng một mô hình duy nhất có thể vận hành trong các ngành xây dựng, sản xuất và y tế.

Mô phỏng, vì nó giúp giảm chi phí huấn luyện. Nhưng mô phỏng chỉ đưa bạn đến mức 80% hoặc 90%. 10% cuối cùng là lúc robot làm rơi đồ và va đập vào vật thể.

Xúc giác. Thị giác rất hữu ích để hiểu môi trường xung quanh. Nhưng nếu muốn tác động đến thế giới, bạn phải cảm nhận được nó. Cảm biến xúc giác và bàn tay tốt hơn rất quan trọng, vì phần lớn công việc thực tế nằm ở thao tác với đồ vật.

Hạ tầng dữ liệu. Trong lĩnh vực xe tự hành, một thế hệ công ty như Scale AI đã xây dựng những doanh nghiệp lớn bằng cách thu thập và gắn nhãn dữ liệu, còn Applied Intuition xây dựng doanh nghiệp dựa trên mô phỏng. AI vật lý sẽ tạo ra một mô hình tương tự, và đây là một trong những cơ hội lớn nhất trong lĩnh vực này.

Điều vẫn cản trở việc triển khai trong các môi trường lộn xộn, khó lường là độ tin cậy và niềm tin. Các nhà máy cần mức độ tin cậy 99,99%. Các tiêu chuẩn an toàn, chứng nhận và bảo hiểm chưa theo kịp sự phát triển của robot di động hoạt động gần con người. Ngoài ra, mọi robot được kết nối đều đặt ra vấn đề an ninh mạng, nhưng hiện vẫn có rất ít người tính đến chi phí này.

Cybernetix Ventures đã đầu tư vào các công ty như Cambrian Robotics, Dash Bio và Rugged Robotics. Điều gì khiến ông quan tâm đến những công ty này, và đâu là điểm khác biệt giữa một công nghệ robot đầy triển vọng với một doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô thương mại?

Cả ba công ty đều bắt đầu từ vấn đề của khách hàng, chứ không phải từ một màn trình diễn công nghệ ấn tượng.

Cambrian Robotics. Thị giác máy là một lĩnh vực đông đúc, nhưng Cambrian có thể gắp ổn định những chi tiết nhỏ, bóng loáng và trong suốt vốn khiến hầu hết hệ thống gặp khó. Công nghệ này tương thích với các thương hiệu robot công nghiệp lớn, có thể lắp đặt trong khoảng nửa ngày và đã được thử nghiệm, triển khai tại các nhà sản xuất như Toyota, Audi và Electrolux khi chúng tôi đồng dẫn dắt vòng gọi vốn hạt giống của công ty vào năm 2024.

Dash Bio. Các nhà phát triển thuốc gửi phần lớn công việc phân tích sinh học của họ đến các phòng thí nghiệm bên ngoài, nơi quy trình vẫn chủ yếu được thực hiện thủ công. Dash xây dựng một phòng thí nghiệm tự động hóa cao, tuân thủ các tiêu chuẩn GLP (Thực hành tốt phòng thí nghiệm), kết hợp robot, AI và phần mềm để thực hiện các xét nghiệm quan trọng nhanh hơn tới 10 lần. Họ không bán robot. Họ bán câu trả lời nhanh hơn, thứ mà khách hàng vốn đã biết cách mua.

Rugged Robotics. Tại công trường xây dựng, vẫn có người phải đánh dấu thủ công vị trí của từng bức tường, đường ống và thiết bị lắp đặt. Công việc này chậm chạp, và sai sót sẽ trở nên tốn kém khi tường đã được dựng lên. Robot của Rugged in bản vẽ trực tiếp lên sàn. Đó là một công việc chuyên biệt được thực hiện nhanh hơn và chính xác hơn, tại những công trường không thể tìm đủ lao động lành nghề.

Điều gì phân biệt một công nghệ đầy triển vọng với một doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô? Trong 99% trường hợp, bắt đầu bằng một thành tựu kỹ thuật ấn tượng rồi mới đi tìm ứng dụng là công thức khiến công ty chật vật. Những công ty mở rộng quy mô thành công bắt đầu từ vấn đề rồi tìm ngược lại giải pháp máy móc, như Kiva, Locus và Universal Robots đã làm. Sau đó, tôi tìm một khách hàng tiếp tục mua hàng sau giai đoạn thí điểm, một quy trình triển khai không cần tiến sĩ có mặt tại chỗ, hiệu quả kinh tế trên mỗi đơn vị vẫn được duy trì khi sản lượng tăng và một đội ngũ hoàn thành các mốc đề ra. Có rất nhiều robot gây ấn tượng. Nhưng số robot trở thành doanh nghiệp thực thụ ít hơn nhiều.

Khi AI vật lý ngày càng có nhiều năng lực hơn, những lo ngại về việc người lao động bị thay thế, an toàn và sự giám sát của con người cũng gia tăng. Ông cho rằng robot chủ yếu giúp bù đắp tình trạng thiếu lao động và hỗ trợ người lao động, hay dự đoán việc áp dụng robot tăng tốc sẽ gây xáo trộn đáng kể cho lực lượng lao động?

Trong ngắn hạn, robot chủ yếu giúp lấp chỗ trống. Tại các nhà máy, nhà kho, phòng thí nghiệm và công trường mà chúng tôi hợp tác, điểm nghẽn là nhân lực chứ không phải nhu cầu. Nhiều vị trí còn để trống suốt nhiều tháng.

Verve Motion, một trong những công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi, là ví dụ mà tôi thường nhắc đến. Công ty sản xuất bộ đồ trợ lực mềm giúp giảm đáng kể sức lực mà người lao động phải bỏ ra khi nâng vật nặng suốt cả ngày. Một nhân viên kho kể với nhóm rằng khi về đến nhà, cuối cùng anh cũng còn đủ sức chơi với các con. Đó là cách robot mang lại điều tốt đẹp cho thế giới, chứ không thay thế bất kỳ ai.

Tôi sẽ không giả vờ rằng không có xáo trộn nào. Những công việc lặp đi lặp lại nhiều nhất sẽ thu hẹp, còn công việc sẽ thay đổi nhanh hơn khả năng đáp ứng của các hệ thống đào tạo hiện nay. Giải pháp thực tế là đầu tư ngay vào đào tạo chuyển đổi kỹ năng cho kỹ thuật viên, người vận hành và những người bảo trì đội robot. Mỗi robot được đưa ra thị trường đều tạo việc làm cho người lắp đặt, lập trình và sửa chữa nó.

Về an toàn, ngành robot thực ra có lợi thế đi trước AI trong phần mềm. Robot công nghiệp đã phải tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và quy trình chứng nhận trong nhiều thập kỷ. Khi robot trở nên thông minh hơn, văn hóa đó cần được duy trì: trách nhiệm giải trình rõ ràng, máy móc được bảo mật và con người nắm quyền kiểm soát các quyết định quan trọng.

Nhìn tới năm 2030 và xa hơn, theo ông, những bước phát triển nào trong AI vật lý và robot sẽ tác động mạnh nhất đến nền kinh tế toàn cầu? Có cơ hội đầu tư nào đang bị bỏ qua hoặc ứng dụng mới nổi nào xứng đáng nhận được nhiều sự chú ý hơn đáng kể không?

Tôi cho rằng đến năm 2030, ba điều sẽ có ý nghĩa lớn nhất đối với nền kinh tế toàn cầu.

Robot có thể học ngay trong quá trình làm việc cuối cùng sẽ đưa tự động hóa đến với các nhà sản xuất vừa và nhỏ, những đơn vị trước đây không bao giờ đủ khả năng chi trả cho việc tích hợp theo yêu cầu riêng. Phần lớn nền tảng công nghiệp thực sự nằm ở đó.

Các phòng thí nghiệm tự động sẽ đẩy nhanh tiến độ khoa học, với các hoạt động nghiên cứu sinh học và phát hiện thuốc diễn ra suốt ngày đêm.

Chuỗi cung ứng linh kiện robot — bộ truyền động, động cơ, cảm biến và bánh răng — cũng sẽ trở thành vấn đề chiến lược. Hầu hết các nhà sản xuất robot hình người không tự sản xuất những linh kiện này. Họ thiết kế, tích hợp và lắp ráp, còn phần lớn nguồn cung hiện nay đến từ Trung Quốc và Nhật Bản. Bên nào xây dựng được nền tảng sản xuất đó ở Mỹ và các quốc gia đồng minh sẽ có vai trò rất lớn.

Điều thường bị bỏ qua là hạ tầng nền tảng: thu thập dữ liệu trong thế giới thực, mô phỏng và thử nghiệm, quản lý đội robot, khả năng nhận thức, cùng danh tính máy móc và an ninh mạng, để robot có thể tin cậy lẫn nhau cũng như tin cậy các mạng lưới mà chúng hoạt động trên đó. Một mảng khác là các ứng dụng chuyên biệt trong những ngành thiếu lao động ít được lên mặt báo, như nông nghiệp và xây dựng.

Các tiêu đề sẽ nói về robot hình người. Nhưng phần lớn lợi nhuận sẽ đến từ hạ tầng nền tảng. Và sau cùng, điều quan trọng là tác động xã hội, chứ không phải tác động công nghệ.

Cảm ơn ông về cuộc phỏng vấn tuyệt vời. Độc giả muốn tìm hiểu thêm về robot, AI vật lý và đầu tư giai đoạn đầu vào tự động hóa có thể truy cập Cybernetix Ventures.