Nscale cam kết 3,5 tỷ USD năng lực tính toán cho Figure, hướng tới 100.000 GPU Vera Rubin

Nscale và công ty robot hình người Figure đã ký quan hệ đối tác chiến lược nhiều năm, xoay quanh năng lực điện toán đám mây cho AI vật lý — tức các hệ thống AI phải nhận biết, suy luận và hành động trong môi trường thực. Điểm chính của thỏa thuận là cam kết ban đầu 3,5 tỷ USD cho tài nguyên điện toán, kèm ý định nâng quy mô lên hơn 6 tỷ USD. Nscale cũng sẽ đầu tư cổ phần với giá trị không được công bố vào Figure và trở thành nhà cung cấp điện toán ưu tiên của công ty này. 14

Tuy vậy, những con số gây chú ý nhất cần được hiểu đúng bản chất: hai bên nói về khả năng tiềm năng triển khai tới 100.000 GPU Nvidia Vera Rubin, chứ không phải số GPU đã lắp đặt hoặc được bảo đảm sẽ triển khai ngay từ đầu. Các GPU đầu tiên được nhắm tới triển khai tại cơ sở của Nscale ở Barstow, bang Texas, từ nửa cuối năm 2027. 14

Nscale và Figure đã thống nhất những gì?

Thỏa thuận gồm ba phần liên kết với nhau:

• Năng lực điện toán: Nscale cam kết cung cấp cho Figure 3,5 tỷ USD tài nguyên điện toán đám mây, với ý định tăng quy mô lên hơn 6 tỷ USD. Đây là cam kết về năng lực tính toán, tách biệt với khoản đầu tư cổ phần chưa công bố vào Figure. 14
• Đầu tư cổ phần: Nscale sẽ trở thành cổ đông của Figure. Hai công ty không tiết lộ giá trị khoản đầu tư hay định giá liên quan. 14
• Vị thế nhà cung cấp ưu tiên: Figure chỉ định Nscale là nhà cung cấp điện toán ưu tiên, gắn hạ tầng của Nscale chặt hơn với nhu cầu phát triển và triển khai mô hình của Figure về sau. 14

Cấu trúc này quan trọng vì nó vượt khỏi một hợp đồng thuê dịch vụ đám mây thông thường. Nscale vừa là nhà cung cấp, vừa có lợi ích cổ phần trong sự tăng trưởng của Figure. Dù vậy, điều đó không đồng nghĩa giá trị các đơn hàng trong tương lai đã được xác lập, hay quy mô tối đa 100.000 GPU chắc chắn sẽ đạt được.

Quy mô, phần cứng và thời điểm triển khai

Quan hệ đối tác được định hướng quanh nền tảng Nvidia Vera Rubin. Nscale và Figure cho biết thỏa thuận có tiềm năng triển khai tối đa 100.000 GPU Nvidia; những GPU đầu tiên được nhắm tới đưa vào hoạt động ở Barstow trong nửa cuối năm 2027. 4

Có hai điểm cần phân biệt rõ khi đánh giá thông báo này:

1. “Tối đa 100.000 GPU” là mức trần tiềm năng, không phải số lượng được xác nhận cho đợt lắp đặt đầu tiên. 4
2. “Hơn 6 tỷ USD” là ý định mở rộng, không phải mức cam kết ban đầu. Cam kết đã công bố ở thời điểm hiện tại là 3,5 tỷ USD năng lực điện toán. 14

Với các dự án hạ tầng AI, tốc độ triển khai còn phụ thuộc vào tiến độ giao phần cứng, mức độ sẵn sàng của trung tâm dữ liệu, nguồn điện và nhu cầu thực tế từ khách hàng.

Năng lực tính toán này sẽ phục vụ việc gì?

Figure dự định dùng hạ tầng nói trên để hỗ trợ các mô hình AI Helix và phát triển robot hình người tự hành, đa dụng. 24

Khối lượng công việc cho robot không chỉ là huấn luyện một mô hình nền tảng. Việc xây dựng và cải thiện robot hình người có thể cần huấn luyện mô hình quy mô lớn, mô phỏng, tạo dữ liệu tổng hợp, kiểm thử và lặp lại liên tục khi robot hoạt động trong môi trường thực. Nếu đội robot được thương mại hóa ở quy mô đáng kể, đây có thể tạo ra nhu cầu đám mây bền vững. Nhưng biến số quyết định vẫn là khả năng triển khai thương mại của Figure.

“Vòng quay” AI vật lý: từ đám mây đến robot và ngược lại

Thỏa thuận phù hợp với cách tiếp cận phát triển robot rộng hơn của Nvidia: dùng hạ tầng AI tập trung để huấn luyện và mô phỏng, đồng thời trang bị phần cứng đủ mạnh để chạy mô hình ngay trên robot ngoài thực địa.

Nvidia mô tả Isaac Sim là một khung tham chiếu mã nguồn mở dành cho mô phỏng robot, kiểm thử và tạo dữ liệu tổng hợp trong môi trường ảo có nền tảng vật lý. Nền tảng Isaac rộng hơn bao gồm các khung mô phỏng và học robot, thư viện tăng tốc, mô hình AI cùng quy trình phát triển cho các máy tự hành, trong đó có robot hình người.

Về mặt thực tế, quy trình được đề xuất có thể hình dung như sau:

1. Hạ tầng đám mây: năng lực Vera Rubin của Nscale cung cấp tính toán cho huấn luyện mô hình và mô phỏng quy mô lớn.
2. Mô phỏng và dữ liệu tổng hợp: Isaac Sim có thể tạo môi trường ảo để kiểm tra hành vi robot và sinh dữ liệu huấn luyện.
3. Suy luận trên robot: robot đã triển khai cần nhận thức và điều khiển với độ trễ thấp; do đó, năng lực tính toán phải hiện diện cả trên robot lẫn trên đám mây.
4. Lặp lại để cải thiện: kết quả vận hành thực tế có thể được dùng cho các đợt kiểm thử, mô phỏng và cập nhật mô hình tiếp theo.

Đây là mô hình phát triển, không phải xác nhận rằng Figure đã công bố một kiến trúc triển khai hoàn chỉnh cụ thể. Hai công ty mới công bố quan hệ đối tác hạ tầng; chi tiết vận hành và số robot được đưa vào thực tế vẫn cần được chứng minh.

Robot Figure có thể được dùng trong chuỗi cung ứng của Nscale?

Hai bên cũng dự kiến xem xét khả năng sử dụng robot Figure trong chuỗi cung ứng của Nscale. 8 Đây mới là trường hợp sử dụng tiềm năng, không phải đơn đặt hàng robot, kế hoạch vận hành hay thời gian biểu triển khai đã được xác nhận.

Dù vậy, hướng đi này đáng chú ý về mặt chiến lược: Nscale có thể vừa cung cấp hạ tầng AI, vừa có thể trở thành khách hàng doanh nghiệp dùng các hệ thống AI vật lý mà hạ tầng đó góp phần huấn luyện.

Thỏa thuận với Figure nằm ở đâu trong chiến lược điện toán lớn hơn của Nscale?

Thỏa thuận Figure mở rộng mức độ hiện diện của Nscale từ nhu cầu đám mây AI nói chung sang AI hiện thân trong máy móc. Riêng ở một hướng khác, Nscale được cho là có thỏa thuận điện toán khoảng 45 tỷ USD trong sáu năm với Anthropic tại khuôn viên Monarch ở West Virginia, Mỹ, liên quan khoảng 460 megawatt công suất.

Hai thỏa thuận này phản ánh hai dạng nhu cầu khác nhau:

• Nhu cầu AI mô hình tiên phong tập trung vào năng lực điện toán tập trung, quy mô rất lớn để phát triển và phục vụ các mô hình AI tiên tiến.
• Nhu cầu AI vật lý kết hợp huấn luyện và mô phỏng tập trung với nhu cầu lâu dài cho việc học hỏi, cải thiện và suy luận trên các đội robot.

Về giá trị công bố, thỏa thuận với Figure nhỏ hơn nhiều so với thỏa thuận Anthropic được đưa tin. Nhưng nó thử nghiệm một thị trường dài hạn khác: liệu robot ngày càng có năng lực có tạo ra nhu cầu lặp lại cho mô phỏng, huấn luyện mô hình đa phương thức và cải thiện cả đội robot hay không. Câu trả lời phụ thuộc vào khâu thực thi, đặc biệt là tiến độ xây dựng tại Texas, khả năng tiếp cận điện năng và phần cứng, cùng năng lực thương mại hóa robot hình người của Figure.

Kết luận

Quan hệ đối tác Nscale–Figure không chỉ là thông báo cung cấp GPU. Nó kết hợp cam kết điện toán 3,5 tỷ USD, khả năng mở rộng vượt 6 tỷ USD, đầu tư cổ phần và vị thế nhà cung cấp ưu tiên. 14 Tuy nhiên, hai con số nổi bật nhất — 100.000 GPU và mục tiêu chi tiêu lớn hơn — vẫn mang tính triển vọng. Đợt triển khai Vera Rubin đầu tiên được nhắm tới nửa cuối năm 2027; vì thế, tiến độ giao hạ tầng và mức độ chấp nhận robot trên thị trường mới là phép thử thực sự cho việc AI vật lý có trở thành nguồn cầu điện toán đám mây dài hạn hay không. 14