Trong nhiều năm qua, NVIDIA đã định hình lại lĩnh vực AI thông qua sức mạnh xử lý của GPU. Nhưng giờ đây, công ty không chỉ nhắm đến những cụm máy chủ khổng lồ trong các trung tâm dữ liệu, mà còn hướng tới một “địa hạt” mới đầy tham vọng: robot hình người. Với Jetson Thor, nền tảng tính toán thế hệ mới dựa trên kiến trúc Blackwell, NVIDIA muốn trao cho robot một “bộ não” đủ mạnh để không chỉ nhận biết mà còn suy nghĩ và hành động độc lập trong thế giới thực.

Từ Trí Tuệ Nhân Tạo Số Sang Trí Tuệ Nhân Tạo Vật Lý

Khái niệm “Physical AI” – Trí tuệ nhân tạo vật lý – được CEO Jensen Huang nhiều lần nhấn mạnh trong các buổi giới thiệu gần đây. Nếu AI hiện nay chủ yếu “sống” trên môi trường số (văn bản, hình ảnh, dữ liệu), thì Physical AI mở rộng trí tuệ đó ra không gian vật lý: robot biết quan sát, phân tích, đưa ra quyết định và tương tác trực tiếp với con người và môi trường.

Để làm được điều này, robot cần một hệ thống xử lý vừa mạnh mẽ, vừa tiết kiệm năng lượng, đủ để vận hành các mô hình AI generative trong thời gian thực, đồng thời tiếp nhận và xử lý dữ liệu từ hàng loạt cảm biến. Đây chính là khoảng trống mà Jetson Thor được thiết kế để lấp đầy.

Cấu hình và sức mạnh tính toán

Trái tim của Jetson Thor là mô-đun Jetson T5000, mang trong mình những nâng cấp mạnh mẽ:

• CPU: 14 nhân ARM Neoverse-V3AE, tăng hiệu năng CPU gấp 3,1 lần so với Jetson Orin.
• GPU: 2.560 lõi kiến trúc Blackwell, tối ưu cho AI.
• Bộ nhớ: tối đa 128GB LPDDR5X, gấp đôi thế hệ trước.
• Hiệu năng AI: đạt tới 2.070 FP4 TFLOPS, cao hơn 7,5 lần so với Orin.
• Kết nối: bốn cổng 25 GbE, tích hợp Holoscan Sensor Bridge cho xử lý dữ liệu đa cảm biến độ trễ thấp.

So sánh với Jetson Orin – vốn đã là “công cụ vàng” trong nhiều ứng dụng robot hiện nay – Thor thể hiện một bước nhảy vọt rõ rệt:

• 7.5 lần sức mạnh AI compute
• 3.1 lần hiệu năng CPU
• 2 lần dung lượng bộ nhớ
• Hỗ trợ GenAI reasoning frameworks – tức khả năng chạy các mô hình suy luận và xử lý phức tạp theo thời gian thực

Ứng dụng thực tiễn: từ Digit đến Atlas

Ngay khi ra mắt, Jetson Thor đã thu hút sự chú ý của hàng loạt công ty robot hàng đầu.

• Agility Robotics sẽ tích hợp Thor vào Digit, robot hình người thế hệ thứ sáu. Digit nhờ đó có thể xử lý nhận thức và ra quyết định phức tạp hơn, chẳng hạn như điều hướng trong môi trường đông người hoặc phối hợp tác vụ trong nhà máy.
• Boston Dynamics lựa chọn Thor cho Atlas, cho phép hệ thống này chạy các mô hình AI nặng vốn trước đây chỉ khả thi trong trung tâm dữ liệu, nay có thể thực hiện trực tiếp trên robot.
• Những cái tên khác như Amazon Robotics, Caterpillar, Figure, Meta, Medtronic cũng nằm trong danh sách đối tác sớm. Một số “ông lớn” như John Deere và OpenAI đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Điều này cho thấy NVIDIA không chỉ tung ra phần cứng, mà còn tạo được hệ sinh thái đối tác để thúc đẩy Physical AI phát triển mạnh mẽ.

Ý nghĩa: Bước ngoặt cho ngành robotics

Sự xuất hiện của Jetson Thor đặt ra câu hỏi: Liệu đây có phải là “iPhone moment” của robot hình người?

Nhờ khả năng chạy đồng thời nhiều mô hình AI generative (VLM, LLM, mô hình điều khiển), Thor giúp robot không chỉ thực hiện lệnh mà còn có thể lý luận độc lập. Thay vì chờ đợi xử lý trên cloud, mọi tính toán quan trọng đều diễn ra ngay trên robot, giảm độ trễ, tăng tính tự chủ, và quan trọng nhất: mở đường cho các ứng dụng thực sự quy mô công nghiệp.

Từ nhà máy sản xuất, nông nghiệp tự động, logistics, đến y tế phẫu thuật, Jetson Thor có thể trở thành nền tảng chung cho một thế hệ robot đa năng mới.

Bảng so sánh trực quan

Đối thủ:

• So với Trung Quốc (Huawei Ascend): Thor vượt trội về hiệu năng / watt, nhưng Ascend 910B lại mạnh về AI datacenter và đã sớm triển khai trong robot công nghiệp nặng.
• So với châu Âu (Siemens): Siemens tập trung vào tính ổn định công nghiệp và bảo mật, trong khi Thor nghiêng về robot hình người phục vụ đời sống.
• So với chính Orin: Thor mạnh gấp nhiều lần nhưng cũng đắt hơn ~75%, nghĩa là startup robotics cần cân nhắc chi phí.

Thách thức: Giá và bảo trì

Điểm trừ lớn nhất: giá developer kit lên tới $3.499. Khi cộng dồn chi phí cảm biến, cơ khí, pin, bảo trì và huấn luyện phần mềm, một robot hoàn chỉnh có thể chạm ngưỡng hàng chục nghìn USD. Ngoài ra, thách thức về độ bền cơ khí, tiêu chuẩn an toàn và vòng đời bảo trì vẫn còn bỏ ngỏ – đặc biệt khi so với châu Âu, nơi chuẩn an toàn CE khắt khe, hay Trung Quốc, nơi giá linh kiện robot giảm mạnh nhờ sản xuất quy mô lớn.

Tương lai của Physical AI

Jetson Thor không chỉ là một con chip – nó là lời tuyên bố của NVIDIA: “AI không chỉ ở trong đám mây, mà phải bước ra đời thực”. Trong bối cảnh ngành công nghệ đang tìm next big thing sau ChatGPT và AI tạo sinh, Physical AI cùng robot hình người có thể là mảnh đất màu mỡ, vừa thương mại vừa biểu tượng.

Nếu Orin từng mở đường cho robot dịch vụ, thì Thor có thể trở thành chuẩn mực cho robot hình người thế hệ mới – nơi AI không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn có thể bước đi, nâng vật, và trở thành đồng nghiệp của con người.

Đặt cạnh các nỗ lực khác: Trung Quốc (UBTech Walker, Fourier GR-1) hay châu Âu (PAL Robotics, Engineered Arts) đều tập trung phần cứng cơ khí nhưng vẫn phụ thuộc vào nền tảng tính toán truyền thống. NVIDIA với Thor tạo nên lợi thế: thay vì chỉ “điều khiển chuyển động”, robot giờ đây có thể tự suy luận và hành động theo ngữ cảnh, mở ra bước nhảy về trải nghiệm “trí tuệ vật lý”.

Khi robot có “bộ não thật sự”

Nếu Jetson Orin là bước khởi đầu cho AI tại edge, thì Jetson Thor là cuộc cách mạng thực sự trong cách chúng ta nghĩ về robot. Nó không còn là công cụ chỉ biết làm theo lập trình, mà tiến gần hơn đến hình mẫu một “cộng sự thông minh” – hiểu, suy nghĩ và phản hồi như con người.

Tất nhiên, mức giá và chi phí triển khai vẫn còn là ẩn số, và việc thương mại hóa robot hình người sẽ cần thêm thời gian. Nhưng với Jetson Thor, NVIDIA đã tung ra quân bài chiến lược: tạo nên bộ não chuẩn cho thế hệ robot tương lai, đặt nền móng cho một kỷ nguyên mới nơi Physical AI trở thành hiện thực.