Hàn Quốc cần đẩy mạnh thực chứng tại hiện trường để phát triển AI vật lý

Tại diễn đàn chính sách công nghiệp diễn ra ngày 26 tại Quốc hội, các chuyên gia đã đề xuất liên kết bán dẫn, trung tâm dữ liệu và AI vật lý nhằm tận dụng thế mạnh chế tạo của Hàn Quốc. Giải pháp xây dựng các trung tâm dữ liệu AI quy mô nhỏ dưới 100kW ngay tại nhà máy được đưa ra để giúp doanh nghiệp tự vận hành công nghệ nội địa.

Để kết nối thế mạnh về bán dẫn và ngành chế tạo với năng lực cạnh tranh AI vật lý (Physical AI), Hàn Quốc cần mở rộng việc thực chứng thông qua việc liên kết giữa các trung tâm dữ liệu và hiện trường công nghiệp. Thay vì chỉ dừng lại ở việc cung cấp robot và thiết bị, cần xây dựng một cấu trúc giúp tích lũy dữ liệu tại hiện trường và nâng cao năng suất. Ngoài ra, phương án chia sẻ lợi nhuận từ đầu tư công vào AI cho người dân cũng đã được đưa ra.

Tại "Diễn đàn chính sách công nghiệp và xã hội cho chuyển đổi AI bền vững" diễn ra vào ngày 26 tại Phòng họp nhỏ số 1, Hội trường Đại biểu Quốc hội, các hướng đi chính sách nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh ngành AI và lan tỏa thành quả tăng trưởng ra toàn xã hội đã được thảo luận. Diễn đàn do nhóm nghiên cứu nghị sĩ Quốc hội 'Chuyển đổi tương lai AI Quốc hội' và nghị sĩ Lim Mun-yeong thuộc Democratic Party of Korea chủ trì, với sự điều phối của Viện Thúc đẩy Công nghệ Công nghiệp Hàn Quốc (KIAT), Cơ quan Xã hội Thông tin Thông minh Hàn Quốc (NIA) và Future Transformation, nhằm tìm kiếm các chiến lược công nghiệp và chính sách xã hội song hành.

Nội dung tham luận tại sự kiện bao gồm các chiến lược đảm bảo năng lực cạnh tranh AI của Hàn Quốc cho đến phương án chia sẻ thành quả đầu tư. Giáo sư Jang Byung-tak từ Đại học Seoul đã phân tích chiến lược ứng phó của Hàn Quốc trong bối cảnh cạnh tranh AI toàn cầu; trong khi đó, Park Ji-yong, AX PD tại Viện Thúc đẩy Công nghệ Công nghiệp Hàn Quốc, đã đề xuất phương án xây dựng các trung tâm dữ liệu AI nội bộ trong doanh nghiệp và các biện pháp thực chứng, lan tỏa công nghệ nội địa để hiện thực hóa AI tại hiện trường sản xuất. Geum Min, Ủy viên chuyên gia công nghệ AI thuộc Ủy ban Xã hội Cơ bản, đã đề xuất chính sách chia sẻ thành quả kinh tế từ đầu tư AI với người dân.

"AI vật lý chỉ mới bắt đầu"... Ứng dụng tại hiện trường sản xuất là chìa khóa cạnh tranh

Giáo sư Jang Byung-tak từ Đại học Seoul nhận định rằng dù Mỹ và Trung Quốc đang chiếm ưu thế lớn trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng Hàn Quốc có cơ hội tận dụng nền tảng chế tạo của mình trong lĩnh vực AI vật lý, nơi các robot thực hiện các tác vụ trong thế giới thực.

Khác với các mô hình ngôn ngữ phát triển dựa trên việc tận dụng dữ liệu tích lũy trên internet, AI vật lý coi trọng quá trình thu thập và kiểm chứng dữ liệu cần thiết trong môi trường làm việc thực tế. Giáo sư Jang giải thích rằng cần phải thử nghiệm AI tại các hiện trường sản xuất của các doanh nghiệp chế tạo trong nước, từ đó sử dụng dữ liệu thu được để cải tiến công nghệ. Ông nhấn mạnh: "AI vật lý trên toàn thế giới hiện chỉ mới bắt đầu. Cần phải đầu tư lớn hơn để thu thập dữ liệu nhanh hơn, thực chứng nhanh hơn và tiến tới công nghiệp hóa nhanh hơn".

Trọng tâm mà Giáo sư Jang nhấn mạnh là quá trình nâng cao hiệu suất thông qua việc sử dụng thực tế AI tại hiện trường sản xuất. Đó là phương thức sử dụng dữ liệu thu được khi robot làm việc tại nhà máy để huấn luyện AI, sau đó áp dụng AI đã được cải tiến ngược trở lại hiện trường. Để lặp lại quy trình này, cần có các trung tâm dữ liệu để xử lý dữ liệu và các chip bán dẫn để thực hiện các phép toán.

Vì lý do này, Giáo sư Jang đề xuất cần liên kết ba siêu dự án lớn bao gồm: bán dẫn, trung tâm dữ liệu AI và AI vật lý. Mục tiêu là không chỉ dừng lại ở việc đảm bảo các cơ sở hạ tầng và công nghệ riêng lẻ, mà phải đầu tư sao cho chúng dẫn đến việc ứng dụng tại hiện trường, tích lũy dữ liệu và cải tiến công nghệ.

Ông cũng cho rằng việc đánh giá thành quả cần phải phù hợp với quy trình này. Thay vì chỉ kiểm tra dung lượng trung tâm dữ liệu hay số lượng robot được cung cấp, cần xác nhận xem sản lượng thực tế có tăng và hiệu quả làm việc có nâng cao hay không. Giáo sư Jang giải thích: "Vì AI phát triển dựa trên dữ liệu, nên việc nhanh chóng tạo ra dữ liệu và thực hiện các thử nghiệm sai sót là rất quan trọng". Ông cũng cho rằng cần phản ánh quá trình ứng dụng và cải tiến tại hiện trường vào các chỉ số thành quả của chính phủ.

Biến hiện trường sản xuất thành sân khấu thực chứng AI nội địa... Đề xuất xây dựng trung tâm dữ liệu trong nhà máy

Park Ji-yong, AX PD tại Viện Thúc đẩy Công nghệ Công nghiệp Hàn Quốc, đã đề xuất phương án xây dựng các trung tâm dữ liệu AI quy mô nhỏ ngay bên trong nhà máy để vừa thúc đẩy việc ứng dụng AI của các doanh nghiệp chế tạo, vừa tiến hành kiểm chứng công nghệ nội địa. Ý tưởng này nhằm giúp các doanh nghiệp chế tạo — vốn gặp khó khăn trong việc gửi dữ liệu quy trình cốt lõi ra bên ngoài — có thể tự phân tích dữ liệu và vận hành AI một cách độc lập.

Ông Park chẩn đoán rằng cuộc cạnh tranh AI đang mở rộng vượt ra ngoài hiệu suất mô hình, trở thành cuộc cạnh tranh bao quát cả bán dẫn, trung tâm dữ liệu, thiết bị điện lực/làm mát và phần mềm. Do đó, ông khẳng định để ứng phó, cần phải kết nối các công nghệ riêng lẻ mà doanh nghiệp trong nước sở hữu để chúng hoạt động như một hệ thống thống nhất. Ông giải thích: "Điểm khởi đầu của AI Full-stack kiểu Hàn Quốc chính là hiện trường sản xuất của nước ta. Chúng ta có thể tận dụng các nhà máy làm sân khấu thực chứng cho công nghệ AI nội địa".

Để thực hiện điều này, một kế hoạch phát triển 3 loại mô hình tiêu chuẩn cho trung tâm dữ liệu AI quy mô nhỏ, trung bình và lớn với công suất dưới 100kW đã được giới thiệu. Vì mỗi nhà máy có các công việc và lượng xử lý dữ liệu khác nhau, nên quy mô và cấu hình sẽ được điều chỉnh khác biệt. Các ví dụ ứng dụng được đưa ra bao gồm kiểm tra hình ảnh độ phân giải cao của bán dẫn, hàn khối trong đóng tàu và hàng hải, cũng như kiểm tra bề mặt trong ngành thép và kim loại.

Geum Min, Chủ tịch Ủy ban Chuyên gia Công nghệ AI thuộc Ủy ban Xã hội Cơ bản, khẳng định cần có một hệ thống để cùng với việc nuôi dưỡng công nghiệp, các thành quả kinh tế từ chuyển đổi AI được hoàn trả lại cho xã hội. Ông giải thích rằng cần phải mở rộng khả năng tiếp cận AI và cơ hội giáo dục, đồng thời đảm bảo các dịch vụ công và tính an toàn, song song với việc chia sẻ đều gánh nặng trong quá trình chuyển đổi.

Ông chỉ ra rằng: "Không được để xảy ra tình trạng người này phải gánh chịu chi phí chuyển đổi trong khi người khác lại được hưởng lợi từ sự chuyển đổi đó".

Cụ thể, ông đề xuất phương án mở rộng đầu tư cổ phần trong các hỗ trợ AI của chính phủ, trong đó 50% lợi nhuận đầu tư sẽ được tái đầu tư. Mục đích của đề xuất là phân bổ phần lợi nhuận còn lại, mỗi phần 25%, cho cổ tức quốc dân và chi tiêu phúc lợi xã hội để giảm bớt gánh nặng chuyển đổi cho thế hệ hiện tại, đồng thời đảm bảo nguồn tài chính đầu tư cho các thế hệ tương lai.

Nhu cầu về hỗ trợ tại hiện trường để mở rộng lợi ích của AI cũng được đặt ra. Ha Jung-woo, Phó Chủ tịch Ủy ban Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia, trong bài phát biểu chúc mừng vào ngày hôm nay đã chỉ ra rằng ngay cả khi có cơ sở hạ tầng, nếu các doanh nghiệp vừa và nhỏ thiếu nhân lực vận hành và người dân không được trao cơ hội học hỏi công nghệ mới, thì khó có thể lan tỏa thành quả của đổi mới sáng tạo.

Phó Chủ tịch Ha nói: "Cần phải chuẩn bị đồng bộ các hỗ trợ kỹ thuật cho doanh nghiệp địa phương, đào tạo để nhân viên có thể ứng dụng AI vào công việc, và các dịch vụ công mà ngay cả người cao tuổi cũng có thể sử dụng dễ dàng".

Đọc bản gốc (tiếng Hàn)