Ngày 6/5, Genesis AI, công ty robot có mặt tại Paris và San Carlos, California, công bố mẫu đầu tiên mang tên GENE-26.5.
Cái tên khá trực tiếp: Genesis robotic Neural Engine, phiên bản tháng 5/2026. Nhưng thứ gây chú ý không phải tên gọi, mà là những gì bàn tay robot làm trong video demo.
Nó làm được gì
Trong video, bàn tay này không chỉ lặp lại thao tác gắp-đặt trong nhà máy. Genesis trình diễn các công việc tinh xảo vốn vẫn thuộc về bàn tay con người.
- quy trình nấu ăn 20 bước: cắt cà chua, đập trứng, chiên trứng;
- phối hợp hai tay để làm milkshake;
- dùng pipet trong phòng thí nghiệm;
- nối dây cáp;
- giải Rubik;
- cầm đồng thời 4 vật thể;
- chơi piano, với mô tả trong video là gần đạt trình độ con người.
Đây là loại năng lực mà giới robot trong ba năm qua ít ai dám nói chắc là đã đạt được. Atlas của Boston Dynamics, Figure 02 và Neo của 1X có thể đứng, đi lại và chuyển hộp. Nhưng chưa có mẫu nào được biết đến như một robot có thể chiên trứng.
Thao tác tinh xảo vẫn là một trong những đỉnh khó nhất mà robot chưa chinh phục.
Đội ngũ này là ai
CEO Zhou Xian xuất thân từ CMU. Chủ tịch Théophile Gervet từng là nhà nghiên cứu tại Mistral AI. Đội ngũ 60 người phân bổ tại Paris, California và London, với khoảng 40% đến 45% ở châu Âu và 50% đến 55% ở Mỹ.
Công ty đã huy động 105 triệu USD ở vòng seed. Eclipse và Khosla Ventures đồng dẫn dắt vòng này. Các nhà đầu tư khác gồm Bpifrance, HSG và một nhóm cá nhân như cựu CEO Google Eric Schmidt, Xavier Niel, cựu giám đốc MIT CSAIL Daniela Rus và nhà khoa học nghiên cứu AI của Apple Vladlen Koltun.
Đây không phải danh sách để tạo tiếng vang. Đó là những người hiểu rất rõ đường đua robot và AI.
Schmidt gọi đây là "một sự dịch chuyển mô thức trong robot học."
Điểm then chốt không chỉ là mô hình, mà là găng tay dữ liệu
Nút thắt lớn nhất của robot lâu nay không chỉ nằm ở thuật toán. Nó nằm ở dữ liệu.
Một em bé mất nhiều tháng để học cách cầm nắm. Trong quá trình đó, não xử lý một lượng khổng lồ tín hiệu thị giác, xúc giác và cảm nhận vị trí cơ thể. Robot không có bộ cảm biến sinh học như vậy, nên thường phải dựa vào con người thao tác từ xa để dạy: một người đeo kính VR điều khiển cánh tay robot và từ từ đưa chuyển động vào mô hình.
Cách này có hai vấn đề chí mạng. Thứ nhất là chậm: một hành động có thể cần nhiều giờ để thu thập. Thứ hai là đắt: một bộ phần cứng teleoperation thường có giá từ hàng trăm nghìn USD.
Genesis AI chọn làm một găng tay thu thập dữ liệu. Găng tay này được phủ đầy lớp da điện tử có cảm biến xúc giác, mô phỏng hình dạng và chức năng của bàn tay người. Công nhân tuyến đầu đeo găng tay trong nhà máy thật và nhà bếp thật, và mọi chuyển động của họ được đưa vào mô hình.
Các con số mới là trọng tâm:
- chi phí phần cứng của găng tay bằng 1/100 chuẩn ngành;
- hiệu quả thu thập dữ liệu cao gấp 5 lần teleoperation truyền thống.
Nói đơn giản, Genesis muốn một doanh nghiệp có thể bỏ ra khoản tiền gần với giá một chiếc Model 3 để xây dựng lực lượng thu thập dữ liệu 1.000 người, làm việc ở nhiều bối cảnh khác nhau mỗi ngày và tạo ra lượng dữ liệu mà cách teleoperation cũ khó đạt tới.
Đó là lõi của câu chuyện định giá công ty.
Khác gì Physical Intelligence và Skild AI
Hiện có ba công ty foundation model đứng ở nhóm đầu của robot.
| Công ty | Định giá / gọi vốn | Hướng đi |
|---|---|---|
| Physical Intelligence | Định giá 4,4 tỷ USD năm 2025 | Chỉ làm phần mềm, không làm phần cứng |
| Skild AI | Định giá 1,5 tỷ USD năm 2024 | Bộ não robot tổng quát, không phụ thuộc phần cứng |
| Genesis AI | Seed 105 triệu USD | Full stack: mô hình, phần cứng, mô phỏng và dữ liệu |
Physical Intelligence và Skild AI đặt cược rằng nếu làm được bộ não mạnh nhất, nó có thể gắn vào bất kỳ thân robot nào. Đó là câu chuyện về tính tổng quát.
Genesis đặt cược ngược lại: tự làm bộ não, bàn tay, thiết bị thu thập dữ liệu và môi trường mô phỏng.
Trong ngắn hạn, Genesis có thể chậm hơn vì phần cứng tiêu tốn vốn. Nhưng về dài hạn, cách này có thể đi xa hơn, bởi robot là hệ thống vật lý có mức độ gắn kết rất cao giữa phần mềm và phần cứng. Công ty chỉ làm phần mềm có thể phải tinh chỉnh lại mỗi khi kết nối với một loại phần cứng mới.
Vinod Khosla của Khosla nói foundation model và năng lực mô phỏng "đang ở vị thế có thể tăng mạnh tốc độ phát triển."
Vì sao điều này quan trọng
Câu chuyện Physical AI trong hai năm qua luôn có một khoảng trống khó nói: mô hình phần mềm tăng tốc rất nhanh trong giai đoạn 2024-2025, nhưng robot vẫn thường dừng ở mức biết đứng và biết đi.
Demo của Figure, 1X và Boston Dynamics ngày càng đẹp mắt. Tuy nhiên trong môi trường sản xuất, các nhiệm vụ thực sự triển khai vẫn chủ yếu là vận chuyển, kiểm tra và đón tiếp, những việc robot truyền thống đã có thể đảm nhiệm.
Để vượt qua cửa ải thao tác tinh xảo, ngành cần đột phá thế hệ tiếp theo của VLA, tức mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động, hoặc phải mở rộng dữ liệu bằng sức mạnh quy mô.
Genesis AI chọn con đường thứ hai: dùng phần cứng rẻ, con người dạy thao tác và mô phỏng để xây dựng một trong những cỗ máy dữ liệu chất lượng cao lớn nhất ngành.
Canh bạc rất rõ: khi kiến trúc mô hình ngày càng giống nhau, bên có nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ thắng.
Logic đó từng được kiểm chứng trong thế giới LLM. Giờ đến lượt robot.
Nguồn tham khảo: Khosla-backed robotics startup Genesis AI has gone full stack, demo shows (TechCrunch); CocoLoop; Genesis AI Unveils GENE-26.5, the First AI Brain to Enable Robots with Human-Level Physical Manipulation Capabilities (PR Newswire)