Nghịch lý 2026: Sinh viên công nghệ phải đi ‘làm xiếc’ cho robot học việc và sự thật bên trong trại huấn luyện người máy lớn nhất hành tinh

Bên trong một văn phòng rực rỡ ánh đèn ở Thượng Hải, nhiệm vụ trong tuần của Kim là giả vờ như đang mở cửa một chiếc lò vi sóng. Đeo trên đầu chiếc kính thực tế ảo (VR) và mặc bộ khung xương robot (exoskeleton) trên cánh tay, anh lặp lại chuyển động này hàng trăm lần mỗi ngày để con robot nhân hình đứng cạnh có thể học theo. Vào những ngày khác, Kim mô phỏng việc gấp quần áo hoặc xếp các khối gỗ.

Anh Kim là một sinh viên ngành khoa học máy tính 20 tuổi, hiện đang làm huấn luyện viên tại một startup robot hàng đầu. Tờ Rest of World cho hay anh Kim là một trong số hàng trăm huấn luyện viên robot trên khắp Trung Quốc, những người có công việc là tạo ra dữ liệu chuyển động cho robot , thứ mà chính phủ xem là chìa khóa để tăng năng suất, giải quyết tình trạng thiếu lao động và củng cố vị thế dẫn đầu về công nghệ.

"Chúng tôi tự gọi mình là những lao động mạng (cyber-laborers)," Kim chia sẻ với tờ Rest of World, anh sử dụng tên giả vì không được phép phát ngôn với truyền thông. "Đây là một công việc ổn, dù hơi nhàm chán."

Những người như anh Kim là một phần thiết yếu trong chiến lược của Trung Quốc nhằm trở thành cường quốc robot , lĩnh vực được coi là mặt trận tiếp theo trong cuộc đua công nghệ Mỹ-Trung.

Hơn 40 trung tâm, 16 kịch bản

Vào đầu năm 2025, chính phủ Trung Quốc đã nhấn mạnh "trí tuệ hiện hữu" (embodied intelligence), hay trí tuệ nhân tạo dưới dạng vật chất, là ưu tiên hàng đầu của quốc gia, làm bùng nổ một cơn sốt đầu tư vào phát triển robot , bao gồm cả robot nhân hình, những cỗ máy một ngày nào đó có thể suy nghĩ và hành động như con người.

Thành công toàn cầu trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với bộ dữ liệu khổng lồ đã thúc đẩy niềm tin rằng một cách tiếp cận mở rộng tương tự có thể áp dụng cho robot .

Tuy nhiên, robot đòi hỏi các bộ dữ liệu phức tạp hơn nhiều, bao gồm thông tin thị giác, chuyển động khớp, góc xoay, những thứ không thể dễ dàng thu thập từ internet hoặc tạo ra bằng phương pháp tổng hợp.

Chính quyền các địa phương ở Trung Quốc đang giải quyết cơn khát dữ liệu này bằng các "trung tâm đào tạo robot " do nhà nước tài trợ. Các cơ sở này thường được chính quyền địa phương xây dựng và vận hành bởi các công ty robot .

Theo các báo cáo từ truyền thông nhà nước, chúng thường chiếm diện tích vài nghìn mét vuông văn phòng và được trang bị hàng chục robot . Tại đó, những huấn luyện viên như Kim thực hiện các công việc hàng ngày một cách lặp đi lặp lại để tạo ra dữ liệu chuyển động quan trọng.

Theo công ty nghiên cứu Interact Analysis, tính đến tháng 12/2025, hơn 40 trung tâm thu thập dữ liệu robot thuộc sở hữu nhà nước đã được công bố trên toàn quốc. Khoảng hơn hai mươi trung tâm trong số đó đã đi vào hoạt động.

Một trong những cơ sở lớn nhất là trại huấn luyện ở ngoại ô Bắc Kinh, do chính quyền Thạch Cảnh Sơn phối hợp với công ty robot nhân hình Leju thành lập. Nó có diện tích hơn 10.000 mét vuông và cung cấp 16 kịch bản cụ thể để huấn luyện robot nhân hình, bao gồm các môi trường mô phỏng dây chuyền lắp ráp ô tô, nhà thông minh và cơ sở chăm sóc người cao tuổi.

"Nó giống như việc dạy trẻ em tập đi với rất nhiều lần thực hành," một phát ngôn viên của dự án cho biết. "Trại huấn luyện nhằm mục đích giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu."

Dữ liệu quy mô lớn, được tiêu chuẩn hóa này có thể được chia sẻ cho toàn bộ ngành công nghiệp, giúp khắc phục tình trạng chất lượng dữ liệu không đồng đều do các công ty tự sản xuất.

Tại một trung tâm thu thập dữ liệu khác ở tỉnh Hồ Bắc, gần 100 robot nhân hình, dưới sự điều khiển của con người, thực hiện các động tác như gấp quần áo, là ủi và lau bàn hàng trăm lần mỗi ngày.

Canh bạc 38 tỷ USD

Mặc dù các cơ sở này có thể cung cấp dữ liệu cho các startup nhỏ không đủ khả năng chi trả không gian huấn luyện riêng, nhưng việc xây dựng hạ tầng ồ ạt cũng tiềm ẩn rủi ro gây ra tình trạng dư thừa năng suất. Marco Wang, nhà phân tích tại Interact Analysis, nhận định: "Có một số bong bóng thị trường đang tiềm tàng trong mảng này."

Thị trường robot nhân hình toàn cầu có thể trị giá 38 tỷ USD vào năm 2035, với khoảng 250.000 thiết bị được xuất xưởng sớm nhất vào năm 2030, theo ước tính của Goldman Sachs. Các công ty Trung Quốc và Mỹ đang dẫn đầu cuộc đua phát triển robot thông minh có thể sống cùng con người, thực hiện các công việc chân tay cũng như việc nhà.

Hiện các thương hiệu hàng đầu của Mỹ bao gồm Figure gần đây được định giá 3,9 tỷ USD, 1X và Tesla. Các nhà sản xuất robot nhân hình hàng đầu của Trung Quốc thì có Unitree Technology, Galbot và AgiBot đều đã được định giá trên 1 tỷ USD, trong đó Unitree đang có kế hoạch niêm yết trong năm nay.

Tờ RoT nhận định mặc dù các công ty Mỹ cũng thuê người để sản xuất dữ liệu đào tạo robot , nhưng với quy mô nhỏ hơn nhiều. Tesla chỉ có hàng chục nhân viên thực hiện các cử động để huấn luyện robot Optimus của mình.

Trong khi vốn đầu tư mạo hiểm là động lực cho cơn sốt robot ở Thung lũng Silicon, thì ngành công nghiệp Trung Quốc lại được thúc đẩy mạnh mẽ bởi sự hỗ trợ từ chính phủ.

Trung Quốc thường xuyên sử dụng các chính sách công nghiệp để thúc đẩy các ngành chiến lược, mặc dù điều này đôi khi dẫn đến lãng phí nguồn lực, sản xuất quá mức và chiến tranh giá cả.

Sau khi chính phủ trung ương định hướng phát triển ngành xe điện (EV) vào những năm 2000, nhiều tỉnh thành đã đua nhau đưa ra các khoản trợ cấp, ưu đãi thuế và cho vay. Các cơ quan chính phủ và các công ty xe buýt nhà nước đã mua những chiếc xe điện đầu tiên trước khi chúng đủ tốt để tiếp cận người tiêu dùng bình thường.

Quốc gia này hiện đang đặt cược vào một cách tiếp cận tương tự để phát triển ngành robot . Bên cạnh các trung tâm thu thập dữ liệu, chính quyền địa phương đã thành lập các quỹ AI hiện hữu, áp dụng trợ cấp để các doanh nghiệp tiếp cận tài nguyên tính toán và mở các khóa học về AI hiện hữu tại các trường đại học.

Pavlo Zvenyhorodskyi, nhà phân tích tại Viện nghiên cứu Carnegie Endowment for International Peace, nói: "Chính phủ trung ương đang gửi đi những tín hiệu rõ ràng đến chính quyền địa phương, kỳ vọng họ cung cấp sự hỗ trợ thực tế, hữu hình cho các công ty tại địa phương. Mọi chính quyền địa phương đều đang sáng tạo ra các biện pháp hỗ trợ."

Với việc ứng dụng thương mại có thể còn xa vời, một số đơn hàng robot nhân hình lớn nhất tại Trung Quốc đến từ khu vực công, bao gồm cả các cơ sở đào tạo.

Gần đây, công ty UBTech Robotics có trụ sở tại Thâm Quyến đã bán được số robot nhân hình trị giá 566 triệu nhân dân tệ (80 triệu USD) cho ba trung tâm thu thập dữ liệu ở các tỉnh Giang Tây, Quảng Tây và Tứ Xuyên.

China Mobile, một nhà mạng viễn thông nhà nước, cũng đã đặt hàng trị giá 124 triệu nhân dân tệ (17,6 triệu USD) với các nhà sản xuất robot hàng đầu là Unitree và AgiBot vào tháng 7. Các robot nhân hình này sẽ được sử dụng trong nghiên cứu, dịch vụ khách hàng và tuần tra an ninh.

Nỗi lo dư thừa

Tuy nhiên theo RoT, nỗi lo về dư thừa robot tại Trung Quốc cũng đang ngày càng tăng. Vào tháng 11, Ủy ban Phát triển và Cải cách Quốc gia Trung Quốc đã đưa ra một cảnh báo hiếm hoi về rủi ro bong bóng trong ngành công nghiệp robot nhân hình. Ông Li Chao, phát ngôn viên của cơ quan này, cho biết hiện có hơn 150 công ty robot nhân hình đang hoạt động tại Trung Quốc.

Sự bùng nổ của các cơ sở thu thập dữ liệu diễn ra trong bối cảnh các nhà nghiên cứu robot vẫn đang tranh luận liệu việc ghi lại dữ liệu chuyển động của con người, vốn là một quy trình thâm dụng lao động và tốn thời gian, có phải là cách tốt nhất để xây dựng robot thông minh hoàn toàn hay không.

Các nhà nghiên cứu đang khám phá các phương pháp thay thế, chẳng hạn như sử dụng mô phỏng kỹ thuật số hoặc thu thập dữ liệu từ những robot đã đang làm việc thực tế.

Ken Goldberg, một nhà nghiên cứu robot tại Đại học California, Berkeley, nhận định rằng hiệu quả chi phí của các "công xưởng dữ liệu" của Trung Quốc vẫn còn là một dấu hỏi.

"Đó là một nỗ lực đáng trân trọng và hiện có rất nhiều hy vọng rằng nó sẽ thành công," Goldberg nói. "Nhưng nó rất chậm. Ngay cả khi bạn có hàng trăm người làm việc, vẫn sẽ mất rất nhiều thời gian để có đủ dữ liệu."

*Nguồn: RoT, Fortune, BI