Jake Loosararian: Robot học phải ưu tiên thu thập dữ liệu để nâng cao hiệu quả, tác động của sự thống trị của Nvidia đối với đa dạng phần cứng, và vai trò quan trọng của tính xác định trong các bước tiến tương lai | TWIST

Những ý chính

• Robot nên ưu tiên thu thập dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất và ra quyết định.
• Các ngành như năng lượng và quốc phòng ngày càng tận dụng robot để nâng cao hiệu quả vận hành.
• Tương lai của robot đầy triển vọng, nhưng cần yếu tố an toàn và độ tin cậy thông qua tính xác định (determinism) là then chốt.
• Việc tập trung hóa xung quanh Nvidia làm hạn chế sự đa dạng phần cứng, ảnh hưởng đến sự phát triển AI.
• Robot có thể nâng cao hiệu quả trong các ngành có chi phí năng lượng cao và tình trạng tắt máy thường xuyên.
• GPU đã trở nên then chốt để mở rộng quy mô các ứng dụng AI, đặc biệt là các mô hình dựa trên hội thoại.
• Sự phân mảnh trong tương thích phần cứng là do các hệ thống phần mềm độc quyền.
• CUDA đã lỗi thời đối với các hệ thống hiện đại, cho thấy cần phần mềm GPU được cập nhật.
• Các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) giúp tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng của việc tính toán.
• Doanh nghiệp tìm kiếm sự linh hoạt về phần cứng để tránh bị khóa nhà cung cấp.
• Tác động thực tiễn của AI và robot là trọng tâm đối với các lĩnh vực như năng lượng và quốc phòng.
• Tính xác định (determinism) trong robot đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các ứng dụng AI.
• Sự trỗi dậy của các mô hình dựa trên hội thoại đã thúc đẩy tầm quan trọng của GPU trong AI.

Giới thiệu khách mời

Jake Loosararian là CEO và đồng sáng lập của Gecko Robotics, một công ty triển khai các robot được thiết kế riêng và AI cho việc kiểm tra cơ sở hạ tầng mang tính sống còn trên các lĩnh vực năng lượng, quốc phòng và sản xuất. Năm 2012, khi còn là sinh viên tại Grove City College, anh đã chế tạo robot leo tường đầu tiên của mình trong một phòng ký túc xá để giải quyết tình trạng ngừng hoạt động kéo dài tại một nhà máy điện địa phương, qua đó khởi động công ty vào năm 2013. Hiện nay, Gecko quản lý hơn 500.000 tài sản quan trọng cho các đối tác thuộc Fortune 100 và Không lực Hoa Kỳ (US Air Force) cùng Hải quân (Navy), đạt trạng thái kỳ lân với mức định giá 1,25 tỷ USD vào tháng 6 năm 2025.

Vai trò của dữ liệu trong robot

• Ý tưởng thu thập thông tin và dữ liệu bằng robot để giúp tạo ra kết quả tốt hơn

  — Jake Loosararian

• Không nên chế tạo robot chỉ vì mục đích chế tạo; chúng phải phục vụ một vai trò trong thu thập dữ liệu.

• Robot dựa trên dữ liệu có thể ngăn chặn một tương lai bị hàng hóa hóa (commoditized) trong ngành.

• Nếu bạn chế tạo robot chỉ để chế tạo robot… thì điều đó sẽ dẫn đến một tương lai bị hàng hóa hóa

  — Jake Loosararian

• Hiểu rõ vai trò của dữ liệu là then chốt để tối ưu hóa hiệu suất cơ sở hạ tầng.

• Robot trong cơ sở hạ tầng là nhằm cải thiện việc ra quyết định thông qua dữ liệu.

• Tác động thực tiễn của trí tuệ nhân tạo… có thể tiềm năng dẫn đến những quyết định tốt hơn

  — Jake Loosararian

• Thu thập dữ liệu là thiết yếu để nâng cao hiệu quả vận hành trong các lĩnh vực then chốt.

Robot trong năng lượng và quốc phòng

• Các lĩnh vực năng lượng, dầu khí và quốc phòng tập trung vào tác động thực tiễn của robot.

• Các công ty năng lượng, dầu và khí… hoàn toàn đang xem xét mức độ robot có thể tạo ra tác động như thế nào

  — Jake Loosararian

• Việc tích hợp robot và AI đang nâng cao hiệu quả vận hành trong các ngành này.

• Lĩnh vực quốc phòng đang tìm hiểu robot để cải thiện việc ra quyết định.

• bộ phận chiến tranh đang hoàn toàn xem xét mức độ robot có thể tạo ra tác động như thế nào

  — Jake Loosararian

• Robot giúp giải quyết các thách thức trong các ngành có chi phí năng lượng cao.

• Robot có thể cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành trong các ngành phải đối mặt với chi phí năng lượng cao

  — Jake Loosararian

• Trọng tâm là cách robot có thể tạo ra kết quả tốt hơn trong năng lượng và quốc phòng.

Tương lai của robot và tính xác định (determinism)

• Tương lai của robot lạc quan nhưng cần tập trung vào tính xác định (determinism).

• Tôi rất hào hứng và lạc quan về… tương lai sẽ như thế nào với robot

  — Jake Loosararian

• Tính xác định (determinism) đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các ứng dụng robot.

• Mấu chốt là phải mang tính xác định… có lẽ chính là chỗ mà chúng ta đang thiếu một chút

  — Jake Loosararian

• An toàn và độ tin cậy là những yếu tố quan trọng trong lĩnh vực robot đang phát triển nhanh chóng.

• Tính xác định (determinism) cân bằng giữa đổi mới và an toàn trong robot.

• Trọng tâm vào tính xác định (determinism) giải quyết các lo ngại về an toàn tiềm ẩn trong AI.

• Đảm bảo độ tin cậy trong robot là rất quan trọng cho các bước tiến tương lai.

Đa dạng phần cứng và sự thống trị của Nvidia

• Việc tập trung hóa xung quanh Nvidia làm hạn chế sự đa dạng phần cứng trong phát triển AI.

• Rất nhiều nơi trên thế giới thực sự đang được tập trung vào nền tảng Nvidia

  — Jake Loosararian

• Cần nhiều nhà cung cấp phần cứng hơn để thúc đẩy đổi mới trong AI.

• Chúng tôi muốn nhiều nhà cung cấp phần cứng hơn trong lĩnh vực này

  — Jake Loosararian

• Sự thống trị của Nvidia ảnh hưởng đến sự đa dạng các lựa chọn phần cứng cho AI.

• Đa dạng phần cứng là then chốt để thúc đẩy đổi mới trong AI.

• Bối cảnh phần cứng AI hiện tại cần nhiều sự cạnh tranh hơn.

• Việc tập trung hóa hạn chế tiềm năng cho các giải pháp phần cứng AI đa dạng.

Tầm quan trọng của GPU trong AI

• GPU đã trở nên thiết yếu để mở rộng quy mô các ứng dụng AI.

• GPU đã “chiếm” cả thế giới… phần inference (suy luận) của nó là cực kỳ lớn

  — Jake Loosararian

• Sự trỗi dậy của các mô hình dựa trên hội thoại đã thúc đẩy tầm quan trọng của GPU.

• GPU tăng cường năng lực tính toán trong các công nghệ AI.

• Vai trò của GPU là rất quan trọng cho các tác vụ suy luận trong AI.

• Sự phát triển của các công nghệ AI đã làm tăng nhu cầu về GPU.

• GPU là yếu tố then chốt để nâng cao sức mạnh tính toán cho AI.

• Tầm quan trọng của GPU trong AI tiếp tục tăng lên cùng với các tiến bộ công nghệ.

Sự phân mảnh trong tương thích phần cứng

• Sự phân mảnh xuất phát từ việc thiếu một lớp phần mềm thống nhất.

• Các công ty phần cứng không “hợp” với nhau… họ xây phần mềm cho các con chip của riêng họ

  — Jake Loosararian

• Các hệ thống độc quyền góp phần gây ra các vấn đề về tương thích phần cứng.

• Động lực cạnh tranh giữa các công ty phần cứng dẫn đến sự phân mảnh.

• Các giải pháp phần mềm độc quyền ảnh hưởng đến sự phân mảnh trong ngành.

• Các vấn đề tương thích nảy sinh do thiếu một cách tiếp cận thống nhất.

• Tác động của phần mềm độc quyền lên các hệ thống phần cứng là đáng kể.

• Sự phân mảnh ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của các hệ thống phần cứng.

Cần phần mềm GPU được cập nhật

• CUDA đã lỗi thời đối với các hệ thống hiện đại và AI sinh (generative AI).

• CUDA… là ngôi sao sáng của phần mềm hệ thống dành cho GPU nhưng nó đã 20 năm tuổi

  — Jake Loosararian

• Cần có sự đổi mới trong phần mềm GPU cho các xu hướng công nghệ hiện tại.

• Phần mềm GPU hiện có có thể không đáp ứng được yêu cầu của các tiến bộ hiện đại.

• Tính phù hợp của CUDA bị đặt câu hỏi trong bối cảnh các công nghệ mới.

• Các hệ thống hiện đại cần các giải pháp phần mềm GPU được cập nhật.

• Sự phát triển của công nghệ đòi hỏi phải đổi mới trong phần mềm GPU.

• Nhu cầu về phần mềm được cập nhật là rất quan trọng để nâng cao năng lực AI.

Các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) trong tính toán

• Các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) giúp tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong tính toán.

• Bạn có được các hệ thống không đồng nhất này, nơi bạn có những kiến trúc khác nhau

  — Jake Loosararian

• Việc các kiến trúc phần cứng khác nhau giao tiếp với nhau sẽ tăng cường năng lực tính toán.

• Các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) rất quan trọng đối với kiến trúc tính toán hiện đại.

• Tác động của các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) lên sự linh hoạt của doanh nghiệp là đáng kể.

• Doanh nghiệp được hưởng lợi từ sự linh hoạt mà các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) mang lại.

• Sự thay đổi trong kiến trúc tính toán ảnh hưởng đến các khoản đầu tư công nghệ.

• Các hệ thống không đồng nhất (heterogeneous) đóng vai trò then chốt trong các phát triển tính toán trong tương lai.

Tránh bị khóa nhà cung cấp nhờ các lựa chọn phần cứng

• Doanh nghiệp mong muốn có khả năng lựa chọn giữa các hệ thống phần cứng khác nhau.

• Nó mang lại cho doanh nghiệp sự lựa chọn… họ muốn có lựa chọn để có thể áp dụng các hệ thống khác

  — Jake Loosararian

• Tránh bị khóa nhà cung cấp là một mối quan ngại quan trọng đối với doanh nghiệp.

• Tính linh hoạt trong các lựa chọn công nghệ là thiết yếu đối với doanh nghiệp.

• Doanh nghiệp tìm cách tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp phần cứng duy nhất.

• Khả năng lựa chọn giữa các hệ thống khác nhau giúp tăng tính linh hoạt cho doanh nghiệp.

• Bị khóa nhà cung cấp gây ra những thách thức cho việc áp dụng công nghệ.

• Doanh nghiệp ưu tiên tính linh hoạt trong các lựa chọn phần cứng để thúc đẩy đổi mới.

                  **Công bố:** Bài viết này đã được chỉnh sửa bởi Nhóm Biên tập. Để biết thêm thông tin về cách chúng tôi tạo và xem xét nội dung, hãy xem Chính sách Biên tập của chúng tôi.