Ở Thung lũng Silicon, niềm tin rằng “phần mềm nuốt chửng thế giới” đã được truyền tụng trong hai thập kỷ. Chúng ta đã quen với sự nhẹ nhàng của SaaS, quen với mã nguồn tự động chạy trên các dòng chảy CI/CD. Nhưng ngoài ánh đèn sân khấu, thế giới vật chất được tạo nên từ thép và mạch điện—nền tảng hỗ trợ sự tồn tại của chúng ta—đã lâu nay bị kẹt trong “bùn lầy” của quá trình chuyển đổi số.Tác giả bài viết, nguồn: GD Gradient Descent
Gần đây, Sequoia Capital đã trò chuyện với hai nhà sáng lập của Nominal, Cameron và Jason. Công ty khởi nghiệp này, với nền tảng bao gồm SpaceX và Anduril, đang nỗ lực giải quyết một thực trạng nghe có vẻ không thể tin được: vào năm 2026, các kỹ sư hàng đầu trong lĩnh vực quốc phòng và hàng không vũ trụ vẫn đang sử dụng PDF và ảnh chụp màn hình để báo cáo kết quả kiểm tra.
Vật lý học sở hữu "quyền phán quyết cuối cùng"
Trong vài năm qua, cộng đồng kỹ thuật phần cứng đã phổ biến quan điểm “chủ nghĩa vạn năng mô phỏng”: nếu chúng ta có thể mô phỏng mọi thứ trong phần mềm, liệu có còn cần các bài kiểm tra thực tế đắt đỏ không?
Người sáng lập Nominal đã đưa ra câu trả lời bình tĩnh: “Vật lý luôn có quyền bỏ phiếu.”
Môi trường mô phỏng dù hoàn hảo đến đâu cũng không thể nắm bắt đầy đủ sự phức tạp của thế giới thực. Khi một chiếc drone bay trong gió mạnh, hoặc một cánh tay robot cầm lấy một vật thể chưa biết, các “đỉnh” của phần mềm định nghĩa phần cứng phải chạm vào thực tế.
Các vấn đề hiện tại trong ngành:
- Phát triển phần mềm: Gửi mã tự động, kiểm thử tự động, triển khai tự động (mô hình GitHub, đã tạo vòng khép kín).
- Phát triển phần cứng: Thu thập dữ liệu cảm biến, lưu trữ tại chỗ, kỹ sư tải về thủ công, chạy chương trình phân tích và chụp ảnh gửi vào PowerPoint.
Chu trình cực kỳ kém hiệu quả này chính là gông cùm mà Nominal nhằm phá vỡ.
Xây dựng GitHub cho lĩnh vực phần cứng
Nominal nhằm trở thành Hệ thống Ghi nhận (System of Record) cho kỹ thuật phần cứng. Bằng cách xây dựng một nền tảng thống nhất, nó giúp dữ liệu phần cứng không còn là những hòn đảo rời rạc:
- Có cấu trúc dữ liệu: Tự động phân loại dữ liệu telemetri cảm biến với hàng triệu điểm mỗi giây, xây dựng “lớp ngữ nghĩa”.
- Tái sử dụng logic xác minh: Logic kiểm thử được viết trong giai đoạn phát triển có thể được tái sử dụng liền mạch trên dây chuyền sản xuất và trong vận hành thực tế.
- Theft tracking throughout the entire lifecycle: Ensure that data for every screw and every ignition is transparently traceable.
Giống như GitHub làm cho quá trình hợp tác mã nguồn trở nên minh bạch, Nominal đang biến quy trình "uốn kim loại" trở nên có thể lặp lại như viết mã.
Khi AI gặp gỡ quốc phòng
Phần thú vị nhất trong cuộc phỏng vấn là dự án hợp tác giữa Nominal và DARPA (Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Nâng cao Hoa Kỳ): CIPHER.
Các bài kiểm tra truyền thống giống như một bảng biểu cứng nhắc: chạy trong điều kiện A, ghi lại dữ liệu, thực hiện, phân tích, rồi kiểm tra điều kiện B. Điều này thường tốn hàng năm. Nhưng Nominal đang giới thiệu AI Agent để thay đổi luật chơi:
Real-time recommendation for the next best test point.Sử dụng công nghệ song sinh số, AI có thể dự đoán với tốc độ nhanh hơn thời gian thực: điểm kiểm tra nào mang lại lợi ích tri thức lớn nhất? Kiểm tra không còn là ma trận theo trình tự, mà là một đường cong tối ưu hóa động. “Kiểm tra tự chủ” này sẽ thu hẹp đáng kể chu kỳ phát triển phần cứng tiên tiến.
Rào cản cạnh tranh của AI vật lý
Mọi người đều nói về AGI, nhưng mức độ rủi ro của AGI trong thế giới ảo và thế giới thực hoàn toàn khác nhau:
- AGI ảo: Nó có thể viết một trò chơi cho con bạn, ngay cả khi có lỗi, thì đó cũng chỉ là một trò chơi bị hỏng.
- Physical AGI: If it creates a physical toy, you must ensure it does not cause physical harm.
Dữ liệu kiểm tra phần cứng là nhiên liệu duy nhất để huấn luyện AI vật lý. Nominal phát hiện rằng nhiều mô hình AI bị huấn luyện thất bại không phải do thuật toán kém, mà do chất lượng dữ liệu quá thấp (cảm biến bị hỏng hoặc không được hiệu chuẩn). Việc phát hiện bất thường tự động của Nominal giúp xác định những dữ liệu “độ phân giải cao” thực sự, cung cấp nhiên liệu đích thực cho các mô hình robot và xe tự hành.
Cuối buổi phỏng vấn, người sáng lập tiết lộ một quan điểm đầy tham vọng: phần cứng là rào cản cạnh tranh thực sự duy nhất.
Khi các công cụ AI khiến việc lập trình phần mềm trở nên ngày càng rẻ hơn, rào cản thực sự sẽ quay trở lại thế giới vật lý. Nominal không chỉ bán phần mềm, mà còn quản lý “chuỗi cung ứng dữ liệu” trong thế giới vật lý.
Người sáng lập thậm chí còn ngụ ý ở cuối rằng trong tương lai, Nominal rất có thể sẽ tự mình tham gia vào việc sản xuất phần cứng. Bởi vì chỉ khi kiểm soát được toàn bộ chuỗi từ cảm biến đến báo cáo cuối cùng, mới có thể thực sự định nghĩa “AI vật lý”.
“All systems nominal” (tất cả các hệ thống hoạt động bình thường) từng là từ ngữ tuyệt vời nhất trong các vụ phóng tên lửa. Giờ đây, nó đang trở thành lời tuyên bố về hiệu suất của thế hệ kỹ sư phần cứng mới.
Là một người quan sát thị trường AI, bạn cho rằng cuộc cách mạng phần cứng do AI thúc đẩy sẽ bùng nổ đầu tiên trong ngành nào của người tiêu dùng?