Ngày 23/6, Agibot bắt đầu phát trực tiếp cảnh hơn chục robot hình người G2 làm việc thực tế trên dây chuyền sản xuất tại nhà máy Longcheer Technology ở Nam Xương, Trung Quốc. Việc livestream trên YouTube dự kiến kéo dài đến 28/6.
Trong đó, G2 thực hiện nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao như nhặt linh kiện, đặt vào giá đỡ kiểm tra, phân loại thiết bị hoàn thiện hoặc bị lỗi. Robot hoạt động gần như độc lập, không có sự hiện diện của con người, đồng thời tự thích ứng với quy trình sản xuất trên dây chuyền.
Agibot G2 ra mắt năm 2025, cao khoảng 1,6 m, nặng gần 70 kg, sử dụng cấu trúc nửa thân trên kết hợp bánh xe di chuyển, phù hợp môi trường nhà máy. Cỗ máy lắp ráp máy tính bảng tại khu Longcheer từ tháng 4, hoạt động chủ yếu tại các trạm Kiểm tra Tích hợp Đa phương tiện (MMIT) bên trong dây chuyền.
Tháng trước, công ty Figure AI cũng livestream quá trình làm việc của Figure 03 trong 200 giờ, chủ yếu phân loại hàng hóa trong kho ở Sunnyvale. Robot luân phiên thực hiện nhiệm vụ, sử dụng camera tích hợp và khả năng suy luận để phát hiện mã vạch, nhặt gói hàng và đặt lên băng chuyền, tự thay pin khi sắp cạn năng lượng. Tuy nhiên, hoạt động phân loại không hoàn toàn trơn tru, đôi khi gặp sự cố như gói hàng bị rơi hoặc đặt sai hướng. Figure AI gọi đó là lỗi xử lý gói hàng, không phải trục trặc của robot.
Trước khi thực hiện livestream kéo dài trên, Figure AI đã thử nghiệm phát trực tiếp robot hình người làm việc trong 8 giờ, sau đó là 24 giờ, hơn 100 giờ và cuối cùng là 200 giờ. Theo công ty, Figure 03 đã xử lý khoảng 249.560 gói hàng, tức 1.248 hộp mỗi giờ, hay 2,88 giây mỗi gói.
Theo Forbes, buổi phát trực tiếp của Agibot hay Figure AI “nhìn chung tẻ nhạt”. Tuy nhiên, việc trình diễn công khai khả năng hoạt động liên tục của robot hình người đang trở thành tiêu chuẩn mới trong ngành, giúp xác thực khả năng làm việc của chúng.
“Sáng kiến này làm nổi bật xu hướng mới của ngành công nghiệp, nơi nhà sản xuất robot hình người phô diễn sự hữu dụng và độ bền thực tế vượt khỏi các màn trình diễn hào nhoáng”, trang này bình luận. “Mục tiêu của ngành robot là chứng minh những cỗ máy có thể thực hiện nhiệm vụ đáng tin cậy trong thời gian dài, cho thấy ứng dụng thực tiễn của chúng trong nhà máy và kho hàng”.
Thực tế, robot hình người ngày càng xuất hiện nhiều tại nhà máy. Năm ngoái, Figure 02 của Figure AI đã được áp dụng tại khu phức hợp BMW ở Spartanburg; Figure 3 làm việc tại công ty bán lẻ Catalyst Brands; Walker S của Ubtech làm trong nhà máy ôtô cho NIO, Zeekr của Geely, BYD, cũng như Foxconn và SF Express; hay Xiaomi thuê robot hình người “thực tập” tại nhà máy sản xuất ôtô, đạt tỷ lệ thành công tới 90,2% trong khả năng siết chặt đai ốc hai chiều.
Trước đó, Tân Hoa Xã cho biết robot hình người bắt đầu hoạt động tại khu vực hậu cần Giang Cao thuộc trung tâm bưu chính Quảng Châu, Trung Quốc. Cỗ máy đảm nhận nhiều nhiệm vụ, như phân loại và nhận dạng bưu kiện với khả năng xử lý 1.200 bưu kiện mỗi giờ. Theo GeekSpin, robot Trung Quốc đang “bùng nổ” trên diện rộng, từ sân bay đến nhà máy, từ hậu cần, dịch vụ đến sản xuất.
Dù vậy, giới chuyên gia đánh giá chúng vẫn gặp nhiều rào cản khi ứng dụng thực tế, theo Guardian. Samm Sacks, chuyên gia cấp cao tại tổ chức nghiên cứu New America, cho rằng đa số chưa đáp ứng yêu cầu làm việc trong môi trường phức tạp và khó đoán. Chibo Tang từ công ty Gobi Partners chuyên đầu tư cho startup công nghệ nhận định tương tự, rằng các trường hợp ứng dụng của robot hình người “còn rất hạn chế”.
“Bài toán kinh tế rất khó vì robot hình người có chi phí sản xuất cao, dễ hỏng khi vận hành và cần môi trường có cấu trúc chặt chẽ để hoạt động”, Sacks giải thích.
Ứng dụng do Cục Quản lý và Phát triển thị trường trong nước, Bộ Công thương phát triển. Thông qua bản đồ số của "Quanh tôi", người dùng có thể tra cứu thông tin về các cửa hàng xăng, dầu xung quanh hoặc trên tuyến đường di chuyển. Thông tin hiển thị gồm địa chỉ, tình trạng hoạt động, các loại nhiên liệu đang bán và giá bán.
Theo cơ quan quản lý, tính năng này hữu ích với người thường xuyên đi đường dài hoặc trong những thời điểm thị trường nguồn cung có biến động, giúp người dân chủ động lựa chọn điểm đổ xăng phù hợp.
Một trong những tính năng đáng chú ý của "Quanh tôi" là cho phép người dân gửi phản ánh trực tiếp tới cơ quan quản lý. Người dùng có thể kiến nghị về tình trạng bán sai giá, đóng cửa bất thường, hạn chế lượng bán, không xuất hóa đơn hoặc các vấn đề liên quan đến chất lượng nhiên liệu, an toàn cháy nổ và môi trường.
Các phản ánh sau đó sẽ được Cục Quản lý và Phát triển thị trường trong nước tiếp nhận và xử lý tức thời. Tính năng này nhằm tăng cường sự tham gia giám sát của người dân đối với hoạt động kinh doanh xăng dầu
Ứng dụng cũng cho phép người dùng đánh giá chất lượng phục vụ của từng cửa hàng xăng dầu. Theo Cục Quản lý và Phát triển thị trường trong nước, đây là một trong những cách thúc đẩy môi trường kinh doanh minh bạch và văn minh hơn.
Ngoài chức năng tra cứu, "Quanh tôi" còn tích hợp công cụ quản lý chi phí nhiên liệu cá nhân. Người dùng có thể lưu thông tin phương tiện, ghi nhận lịch sử đổ xăng, theo dõi mức tiêu hao và tổng hợp chi phí theo từng xe.
Ở chiều ngược lại, các cửa hàng xăng dầu cũng có thể cập nhật thông tin và giới thiệu dịch vụ gia tăng của cửa hàng mình trên ứng dụng như trạm sạc điện, cửa hàng tiện lợi, rửa xe, nhà vệ sinh hoặc khu ăn uống,...
Theo cơ quan quản lý, việc cập nhật dữ liệu thường xuyên giúp người dân có thêm thông tin trước khi lựa chọn điểm mua xăng dầu, đồng thời hỗ trợ phân tích, giám sát và phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trên thị trường.
Trong thời gian tới, ứng dụng dự kiến bổ sung thêm các tính năng như cảnh báo bất thường về giá bán, tồn kho, dự báo cung cầu thị trường, cảnh báo lãng phí nhiên liệu và các công cụ phân tích dữ liệu phục vụ quản lý.
"Quanh tôi" chính thức hoạt động từ ngày 1/6 trên iOS và Android. Người dùng có thể tải ứng dụng bằng cách tìm kiếm từ khóa "Quanh tôi" trên App Store hoặc Google Play. Theo ghi nhận thực tế, trên ứng dụng hiện mới hiển thị giá bán của dầu diesel và xăng E5, chưa thấy thông tin về giá xăng E10.
Ứng dụng được ra đời trong bối cảnh giá xăng dầu gần đây có nhiều biến động, xăng sinh học E10 bắt đầu được bán trên toàn quốc từ 1/6. Trước đó tại họp báo Chính phủ ngày 3/6, Thứ trưởng Công Thương Nguyễn Sinh Nhật Tân cũng khuyến nghị người tiêu dùng khi sử dụng sản phẩm cần phản ánh, đánh giá để hỗ trợ công tác kiểm tra, kiểm soát chất lượng nhiên liệu.
Nếu bạn đang có ý định nâng cấp dung lượng lưu trữ cho chiếc máy ảnh, smartphone hay mua một chiếc USB để sao lưu dữ liệu, hãy cân nhắc kỹ lưỡng. Vì một kịch bản không tưởng đã xảy ra, khi những thiết bị lưu trữ nhỏ bé vốn ngày càng rẻ theo thời gian, nay lại trở thành món hàng 'đắt như tôm tươi' với mức giá tăng gấp đôi, thậm chí gấp ba chỉ sau một năm.
Thông thường, đồ điện tử sẽ giảm giá khi công nghệ sản xuất cải tiến. Tuy nhiên, chúng ta đang sống tại thời điểm mọi quy luật kinh tế bị bẻ gãy. Một cuộc điều tra mới nhất từ PCWorld và Tom's Hardware đã bóc trần sự thật phũ phàng về việc giá thẻ nhớ và USB đã tăng trung bình 123% so với cùng kỳ năm ngoái.
Đơn cử như mẫu thẻ nhớ Lexar Blue microSDXC 256 GB đã ghi nhận mức tăng kỷ lục 261%. Không có một sản phẩm nào trên thị trường giữ nguyên giá hay giảm giá; tất cả đều bị cuốn vào cơn bão giá chưa từng có tiền lệ.
Nguyên nhân của sự hỗn loạn này không nằm ở đâu xa mà chính là cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI). Các trung tâm dữ liệu AI khổng lồ đang sẵn sàng trả những khoản tiền lớn để sở hữu chip nhớ NAND chất lượng cao cho ổ cứng SSD.
Hệ quả là các nhà sản xuất đã ưu tiên toàn bộ dây chuyền cho những 'gã khổng lồ' này, đẩy các sản phẩm phổ thông như thẻ nhớ và USB vào tình thế thiếu hụt nguồn cung trầm trọng. Thậm chí, thương hiệu SanDisk vừa gây choáng váng khi tung ra mẫu thẻ SD 2 TB với mức giá lên tới 2.000 USD (hơn 50 triệu đồng) - một con số không tưởng cho một thiết bị lưu trữ cầm tay.
Mặc dù đã có một số tín hiệu lạc quan từ việc giá RAM DDR5 bắt đầu hạ nhiệt, nhưng nhiều chuyên gia vẫn bi quan cho rằng tình trạng khan hiếm bộ nhớ flash có thể kéo dài đến tận năm 2027.
Lời khuyên dành cho người tiêu dùng lúc này là hãy 'thắt lưng buộc bụng'. Trừ khi công việc của bạn ở mức độ khẩn cấp, hãy trì hoãn việc mua sắm và bảo quản thật tốt các thiết bị lưu trữ giữa cơn bão giá.
Năm 2026 đánh dấu một giai đoạn mà sự hào hứng ban đầu với AI đang dần nhường chỗ cho những tính toán thực dụng về kinh tế. Tình trạng này diễn ra trong bối cảnh chi phí vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu vượt quá ngân sách dự kiến của nhiều doanh nghiệp.
Bài toán chi phí sử dụng AI hàng tháng
Một báo cáo từ Fortune cho biết Microsoft gần đây đã phải hủy phần lớn giấy phép sử dụng công cụ Claude Code của nhân viên. Nguyên nhân đằng sau quyết định này đến từ chi phí cho Claude Code đã tăng vọt khi lượng người dùng trong nội bộ Microsoft mở rộng quá nhanh.
Tương tự, giám đốc công nghệ của Uber đã tiết lộ rằng ngân sách dành cho AI trong cả năm 2026 đã bị tiêu sạch chỉ trong vòng 4 tháng đầu năm. Điều này buộc công ty phải lập lại kế hoạch tài chính từ đầu.
Hiện tượng trên không chỉ xảy ra với các gã khổng lồ mà còn lan rộng đến nhiều công ty khởi nghiệp. Trường hợp của startup Swan AI là một ví dụ điển hình khi họ phải chi trả hơn 113.000 USD cho Anthropic chỉ trong một tháng cho bốn nhân viên. Con số này tương đương trung bình 28.000 USD mỗi người, thậm chí vượt xa mức lương của nhiều nhân sự trình độ cao.
Lý do chính khiến chi phí AI trở thành gánh nặng nằm ở sự chuyển dịch từ các chatbot thông thường sang AI Agent (tác nhân AI). Một chatbot truyền thống hoạt động theo mô hình hỏi đáp đơn giản. Trong đó, người dùng đưa câu hỏi đầu vào và nhận phản hồi trực tiếp, quá trình này kết thúc ngay sau đó và tiêu tốn ít token.
"AI Agent có cách vận hành khác chatbot truyền thống như ChatGPT hay Gemini. Với chatbot, khi bạn đặt một câu hỏi, nó sẽ truy vấn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhận phản hồi và kết thúc quá trình. Nhưng với AI Agent, quy trình này rất khác.
Khi người dùng yêu cầu một việc, AI Agent sẽ tương tác với LLM và lặp lại rất nhiều lần để hoàn thành nhiệm vụ. Điều này khiến lượng token tiêu tốn có thể tăng lên gần gấp 10 lần so với các yêu cầu thông thường", Tiến sĩ Lin Weiyen, quản lý cấp cao bộ phận AI tại Leadtek, chia sẻ với phóng viên Dân trí.
Theo báo cáo từ Goldman Sachs, mức sử dụng token trên toàn cầu vào năm 2030 có thể sẽ tăng gấp 24 lần so với số liệu năm 2026 do sự thúc đẩy của các tác nhân AI. Nếu phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình trả phí theo mức độ sử dụng trên đám mây, chi phí hàng tháng dành cho AI sẽ trở nên khó kiểm soát và có thể trở thành gánh nặng.
Máy chủ AI cục bộ giải quyết “nỗi lo” chi phí hàng tháng
Để giải quyết bài toán chi phí biến đổi và nỗi lo "trả lương" hàng tháng cho AI, việc chuyển dịch từ nền tảng đám mây sang hệ thống máy chủ AI cục bộ đang trở thành một lựa chọn chiến lược.
Việc sử dụng máy chủ AI cục bộ cho phép doanh nghiệp có thể dự toán trước chi phí đầu tư, thay vì phụ thuộc vào chi phí không ổn định hàng tháng. Hệ thống cho phép các AI Agent hoạt động liên tục mà không cần lo lắng về hóa đơn token tăng theo mỗi khi yêu cầu xử lý tác vụ.
Lợi thế của việc triển khai AI cục bộ còn nằm ở khả năng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Trong các lĩnh vực nhạy cảm liên quan đến chính phủ, y tế, tài chính, dữ liệu chứa thông tin cá nhân hoặc bí mật kinh doanh không thể gửi lên các nền tảng đám mây công cộng. Máy chủ cục bộ cho phép xử lý thông tin ngay trong mạng nội bộ, đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ.
Giải pháp này cũng loại bỏ sự phụ thuộc vào kết nối mạng Internet vốn có thể gây gián đoạn hoạt động của AI Agent nếu đường truyền kém. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể kiểm soát hoàn toàn phiên bản mô hình LLM đang sử dụng, tránh tình trạng nhà cung cấp dịch vụ đám mây thay đổi mô hình.
Về mặt phần cứng, các thiết bị chuyên dụng như WinFast WS650 hiện đã được tối ưu thiết kế nhỏ gọn nhưng vẫn đảm bảo sức mạnh cấp độ máy chủ. Hệ thống này hỗ trợ card đồ họa Nvidia kiến trúc Blackwell, cho phép vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc các tác vụ AI tạo sinh phức tạp.
Tuy nhiên, việc triển khai hệ thống AI cục bộ cũng có những hạn chế nhất định. Một trong những rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp là sự phức tạp trong khâu thiết lập ban đầu.
"Thông thường, khi doanh nghiệp mua máy chủ hoặc máy trạm AI, họ sẽ rất bối rối vì phải tự xây dựng mọi thứ từ đầu, như cài đặt hệ điều hành, driver, các thư viện cần thiết và thiết lập mô hình ngôn ngữ lớn.
Để giải quyết vấn đề này, nền tảng AIDMS đã được phát triển và hỗ trợ sẵn rất nhiều mô hình ngôn ngữ lớn. Người dùng chỉ cần mở máy, khởi động phần mềm là có thể sử dụng”, Tiến sĩ Lin Weiyen chia sẻ.
Bên cạnh rào cản kỹ thuật, doanh nghiệp còn phải đối mặt với khoản chi phí đầu tư thiết bị ban đầu lớn. Khác với đám mây có thể mở rộng tài nguyên tức thì, hệ thống cục bộ đòi hỏi việc lập kế hoạch nâng cấp phần cứng vật lý khi nhu cầu tính toán tăng vượt mức.
Trên thực tế, mỗi giải pháp sẽ phù hợp với nhu cầu và khả năng của từng doanh nghiệp. Trong bối cảnh chi phí token tăng cao, giải pháp sử dụng máy chủ AI cục bộ mang lại nhiều lợi ích về bảo mật, tính ổn định và tối ưu chi phí dài hạn. Đánh đổi lại, khoản đầu tư ban đầu sẽ cao hơn.
