Tuần này, @AppliedInt ra mắt Dana, một nền tảng tác nhân (agentic) để phát triển các ứng dụng AI vật lý. Applied Intuition bắt đầu bằng việc xây dựng các công cụ mà kỹ sư cần để phát triển hệ thống tự động, sau đó là hệ điều hành nền tảng cho tất cả, và cuối cùng chuyển sang trí tuệ chạy trên chính các máy móc. Như đồng sáng lập kiêm CEO Qasar Younis mô tả về công ty hiện tại, điểm đến luôn lớn hơn nhiều so với công cụ cho xe tự lái. Sứ mệnh là trí tuệ trên một tỷ máy móc.
Lớp không hợp thời
Vào năm 2017, ngành công nghiệp tự động hóa có một dự đoán chung: một trong số ít các công ty tích hợp dọc sẽ giải quyết được xe tự lái, vận hành các phương tiện và chiếm toàn bộ thị trường. Kết quả là, dòng vốn đổ mạnh vào các chương trình robotaxi full-stack. Mỗi chương trình thuê kỹ sư riêng, lắp ráp đội xe riêng, và xây dựng lại gần như cùng một cơ sở hạ tầng phát triển nội bộ.
Các kỹ sư di chuyển giữa các chương trình tự động hóa lớn gặp phải một nghi thức hài hước. Họ bỏ lại những công cụ đã dùng để phát triển và thử nghiệm hệ thống tự động, đến công ty tiếp theo, và bắt đầu xây dựng lại những công cụ đó. Ngành công nghiệp có rất nhiều niềm tin vào tự động hóa nhưng rất ít các phương pháp tốt nhất được chia sẻ để tạo ra nó.
Applied Intuition đề xuất biến những phương pháp tốt nhất đó thành một công ty.
Đây là một quan điểm thiểu số, và không phải là cách thông thường để tham gia vào một thị trường ngày càng thịnh hành. Các nhà phát triển tự động hóa Cấp 4 lớn không nghĩ họ cần một nhà cung cấp công cụ bên ngoài. Applied Intuition vẫn cố gắng bán cho họ. Các chương trình xe tự lái nổi bật như Cruise đã từ chối. Có lẽ đó là một lập trường dễ hiểu vào thời điểm đó: họ sẽ không chờ đợi một startup như Applied Intuition xây dựng các công cụ mà kỹ sư của họ đã định xây dựng nội bộ.
Nhiều chương trình full-stack nổi bật của thời đại đó không còn tồn tại dưới hình thức như trước nữa. Ví dụ, Cruise đã được General Motors mua lại và sau đó bị ngừng hoạt động sau một sự cố an toàn. Trong khi đó, Applied Intuition đã tồn tại lâu hơn (và hoạt động tốt hơn) phần lớn trong số họ.
Bộ trình bày (deck) thành lập của Applied Intuition có một slide tên là “Những Ý Tưởng Chúng Tôi Tin Là Đúng.” Một trong những ý tưởng đó là bất kỳ nhà sản xuất xe tự động đơn lẻ nào cũng sẽ chỉ chiếm thị phần một con số trên thị trường ô tô toàn cầu, vì cấu trúc của ngành công nghiệp ô tô có xu hướng phân phối qua nhiều nhà sản xuất.
Nếu một công ty tích hợp dọc chiếm lĩnh thị trường xe, chiến lược hợp lý là trở thành (và đầu tư vào) công ty đó. Nhưng nếu đó không phải là thị trường người thắng lấy hết, thì hơn chín mươi phần trăm xe còn lại sẽ có được trí thông minh thông qua ngành công nghiệp ô tô hiện tại. Các nhà sản xuất đó không thể mỗi bên tái tạo mọi lớp của ngăn xếp phần mềm hiện đại. Một nhà cung cấp độc lập sẽ phải cung cấp cơ sở hạ tầng chung.
Qasar và CTO kiêm đồng sáng lập khác của Applied Intuition, Peter Ludwig, đã đặt cược vào sự phân tán thay vì tập trung. Tương lai tự động sẽ đến không chỉ qua việc những người mới thay thế những người đương nhiệm, mà còn vì những người đương nhiệm có thể trở thành những công ty khác biệt về mặt kỹ thuật. Applied Intuition sẽ cung cấp cho họ phương tiện để làm điều đó.
Qasar và Peter đã kết hợp kinh nghiệm từ General Motors, Google và Y Combinator với chiều sâu kỹ thuật và khả năng chịu đựng hiếm có cho công việc chậm rãi, khắt khe của việc xây dựng các hệ thống an toàn quan trọng. Sau khi các công ty Cấp 4 lớn ban đầu từ chối trở thành khách hàng, Applied Intuition đã bán hàng cho các đội ngũ tự động hóa nhỏ hơn ở Vùng Vịnh, bao gồm Voyage và các công ty cùng thời. Các sản phẩm họ phát triển theo sau nhu cầu của công việc khách hàng: đầu tiên là một trình mô phỏng cho lập kế hoạch, sau đó là trình mô phỏng cho nhận thức, và cuối cùng là cơ sở hạ tầng để quản lý dữ liệu và thực thi hàng triệu mô phỏng này.
Mô phỏng xác định có tương quan với thực tế vật lý có thể nghe như một danh mục sản phẩm không hấp dẫn. Trong thực tế, nó đã mang lại cho ngành công nghiệp một chuẩn mực chung để xác định liệu một hệ thống tự động có hoạt động hay không, mà không cần đặt xe lên đường và thử nghiệm trong môi trường sản xuất. Một trình mô phỏng biến một sự kiện trên đường thành một bài kiểm tra có thể lặp lại, sau đó có thể được triển khai trong thực tế.
Cấu trúc thị trường kể từ đó đã phản ánh slide “Những Ý Tưởng Chúng Tôi Tin…” của Applied ủng hộ luận điểm nhà sản xuất đơn khối. Điều này thực sự không rõ ràng trước đó, nhưng nhìn lại thì có lý. Ô tô không phải là một sản phẩm phần mềm thuần túy. Nó là một hệ thống vật lý được quản lý, thâm dụng vốn, được bán thông qua các mạng lưới phân phối cố hữu. Phần mềm có thể tái tổ chức nơi giá trị tích lũy và những khả năng nào quan trọng. Nhưng nó không thể, một mình, san phẳng sự phức tạp công nghiệp đó thành một nhà sản xuất duy nhất.
Vào một ngày quang đãng, bạn có thể thấy General Motors
Vào khoảng năm 2018 và 2019, General Motors đã đưa ra yêu cầu chính thức về công cụ phát triển. Hai mươi tám công ty đã đấu thầu, bao gồm NVIDIA và Ansys. Applied Intuition vẫn là một startup nhỏ và GM có các thủ tục mua sắm và vô số lựa chọn đều cạnh tranh để được chọn. Các sản phẩm của Applied hoạt động tốt hơn so với yêu cầu kỹ thuật, và đó là lý do đề xuất của họ thắng.
Giải thưởng từ GM đã biến một chỗ đứng trong số các startup tự động hóa ở Thung lũng Silicon thành sự hợp pháp với các nhà sản xuất truyền thống. Kịch bản này trở nên có thể lặp lại: bắt đầu với các công ty nhỏ hơn, táo bạo về mặt kỹ thuật, sau đó sử dụng sản phẩm và bằng chứng thu được để phục vụ những người đương nhiệm hoạt động ở quy mô công nghiệp.
Khoảng mười tám tháng sau khi thành lập, Applied Intuition bước vào ngành công nghiệp quốc phòng. Công ty đã thuê những người hiểu lĩnh vực này từ bên trong, và sau đó áp dụng mô hình ô tô về mô phỏng, dữ liệu, tích hợp và xác thực vào các hệ thống quốc phòng. Xây dựng và khai thác mỏ tiếp theo, sau đó là vận tải đường bộ thương mại.
Một công ty phần mềm thông thường thường tham gia vào một lĩnh vực dọc mới bằng cách thay đổi một số danh từ trong bộ trình bày bán hàng. Applied tham gia bằng cách thuê các đội ngũ bản địa của từng lĩnh vực và xây dựng lại sản phẩm xung quanh các ràng buộc của khách hàng, hệ thống mua sắm và các trường hợp an toàn. Trong khi đó, sản phẩm leo lên một bậc thang kỹ thuật.
Lớp dưới cùng bao gồm cơ sở hạ tầng mô phỏng và dữ liệu: tạo kịch bản, thu thập dữ liệu máy, tái tạo sự kiện và đánh giá hành vi. Trên đó là các hệ điều hành cho máy móc vật lý: lập lịch, phần mềm trung gian, quản lý bộ nhớ, truyền thông và an toàn chức năng. Đây là các hệ điều hành, chịu trách nhiệm cho máy móc chứ không phải một tập hợp các ứng dụng hiển thị trên đó. Trên nữa là chính trí thông minh: các mô hình thế giới và hệ thống lập kế hoạch được triển khai trên các máy móc hoạt động trên mặt đất, trên không và trên biển.
Đến năm 2024 và 2025, kết quả có thể được đo lường bên ngoài. Applied Intuition đã huy động một vòng với định giá 15 tỷ đô la. Đến năm 2025, mười tám trong số hai mươi nhà sản xuất ô tô hàng đầu ngoài Trung Quốc là khách hàng. Xe tải Cấp 4 sử dụng công nghệ Applied Intuition đã hoạt động không người lái ở Nhật Bản. Công ty có các triển khai với Lục quân Hoa Kỳ và một hệ điều hành trên tàu chiến Hải quân Hoa Kỳ, cùng với công việc sản xuất trong khai thác mỏ, xây dựng, nông nghiệp và vận tải đường bộ. Và, trong một điều bất thường đối với nhiều startup tại Thung lũng Silicon, Applied Intuition đã phần lớn bảo toàn nguồn vốn chính huy động từ các nhà đầu tư (gần 1 tỷ đô la) trong khi gần như tăng gấp đôi doanh thu ở quy mô lớn trong nhiều năm liên tiếp.
Đến lúc đó, vấn đề ban đầu đã thay đổi. Vào năm 2017, ngành công nghiệp tự hỏi khi nào trí thông minh tự động sẽ đủ năng lực. Đến giữa những năm 2020, nhờ sự tinh vi ngày càng tăng của các mô hình transformer, khả năng của mô hình đã đến nhanh hơn so với khả năng triển khai của các tổ chức lớn.
Đây là lý do tại sao các công ty công cụ có thể trở thành công ty nền tảng. Một công cụ bắt đầu bằng cách giải quyết một nhiệm vụ có giới hạn. Nếu thành công, nó trở thành giao diện chung qua đó nhiều nhiệm vụ được thực hiện. Nó tích lũy các tích hợp, trường hợp kiểm thử, quy trình làm việc và bộ nhớ tổ chức, và cuối cùng nó không còn là một phụ kiện của hệ thống sản xuất mà trở thành môi trường nơi sản xuất diễn ra.
Trình duyệt web cung cấp một hệ quả lịch sử. Nó không “tạo ra” internet nền tảng, nhưng nó đã làm cho mạng trở nên hữu dụng cho đại đa số những người không phải là người đam mê kỹ thuật, và hàng nghìn tỷ đô la hoạt động kinh tế đã chuyển động về phía những gì quyền truy cập đó cho phép họ xây dựng và làm. Quá trình tiến triển của Applied Intuition từ trình mô phỏng sang cơ sở hạ tầng dữ liệu sang hệ điều hành đã theo sau công việc mà khách hàng của họ đã và đang làm. Khi nhiều công việc đó chuyển vào các sản phẩm của Applied, phần mềm trở thành một phần của cách các công ty đó xây dựng máy móc, thay vì một công cụ được sử dụng cho một giai đoạn phát triển.
Dana
Hôm nay, Applied Intuition ra mắt Dana.
Trong chín năm, Applied Intuition đã xây dựng công nghệ được sử dụng để phát triển các máy móc thông minh. Dana đặt một giao diện tác nhân (agentic interface) lên trên hệ thống tích lũy đó. Một kỹ sư có thể bắt đầu với một yêu cầu, kết nối nó với mã nguồn liên quan, chạy thay đổi thông qua mô phỏng và các đánh giá đã định nghĩa, chuyển nó lên bàn thử nghiệm hoặc hệ thống phần cứng trong vòng lặp, và cuối cùng đưa vào giai đoạn cho một máy móc vật lý. Phần lớn công việc đó trước đây yêu cầu kỹ sư chuyển kết quả thủ công giữa các công cụ chuyên dụng. Dana có thể điều phối đường đi trong khi vẫn lưu giữ hồ sơ về cách hệ thống thay đổi và tại sao.
Điều này đến khi phương pháp kỹ thuật đằng sau tự động hóa đang thay đổi. Trong phần lớn lịch sử của ngành xe tự lái, các tiến bộ đến dưới dạng học bắt chước: thu thập đủ dữ liệu lái xe của con người đã ghi lại và huấn luyện mô hình sao chép nó. Ranh giới đã chuyển sang học tăng cường đầu cuối (end-to-end reinforcement learning) trong một vòng phát triển khép kín. Hệ thống gặp một vấn đề, nhóm tìm hoặc tạo ra thêm nhiều ví dụ về tình huống đó, mô hình huấn luyện lại, và cùng một kịch bản được chạy lại để xem hành vi của nó có cải thiện hay không. Applied đã có các hệ thống mô phỏng, dữ liệu tổng hợp, đánh giá và triển khai cần thiết để chạy vòng lặp đó. Dana trao cho các tác nhân (agents) một vai trò trong việc vận hành nó.
Nền kinh tế vật lý trong lịch sử đã chống lại phần mềm vì những lý do có vẻ khó giải quyết. Các ngành công nghiệp này có chu kỳ phần cứng dài và nhiều cân nhắc về thế giới vật lý. Đây là những vấn đề kỹ thuật thông thường cho đến khi máy móc nặng vài tấn và di chuyển gần con người, và ai đó bị thương. Tại thời điểm đó, mọi liên kết giữa một thông số kỹ thuật và một quyết định triển khai phải vượt qua sự giám sát.
Máy móc tự động phải đối mặt với một gánh nặng chứng minh bất thường. Một nhà sản xuất có thể tin rằng một mô hình hoạt động tốt nhưng vẫn không thể phát hành nó cho đến khi các cơ quan quản lý có thể hiểu cách kết luận đó được đưa ra. Dana được xây dựng xung quanh điều đó. Tính hữu dụng của nó phụ thuộc nhiều vào khả năng truy xuất nguồn gốc và đánh giá cũng như tốc độ tạo mã hoặc chạy quy trình làm việc.
Kinh tế học cũng đang thay đổi cùng lúc. Trí thông minh đang di chuyển xuống một đường cong giá dốc. Bản thân lớp tự động hóa sẽ có xu hướng trở nên dồi dào và, trong nhiều bối cảnh, hướng tới một mức giá biên không đáng kể.
Một nhà sản xuất robot chỉ có thể bán những máy móc mà họ sản xuất. Dana có thể được sử dụng để nâng cấp thiết bị đã được dự kiến sẽ tiếp tục hoạt động trong hai mươi năm nữa, và để phát triển các máy móc mới mà hình dạng của chúng không còn bị quyết định bởi nhu cầu đặt một người lái xe bên trong. Nói cách khác, Dana là một cách để chúng ta có được một tỷ máy móc thông minh.
Trong nhiều năm, các hệ thống tự động bị giới hạn bởi chính các mô hình. Ràng buộc đó đã được nới lỏng. Công việc còn lại nằm trong các nhà sản xuất và nhà vận hành đang cố gắng triển khai chúng, dưới dạng điều chỉnh mô hình cho phần cứng thực tế và hỗ trợ hệ thống khi nó hoạt động xa phòng thí nghiệm nghiên cứu. Thị trường đã sẵn sàng sử dụng AI trong thế giới vật lý, nhưng hầu hết các công ty không thể đủ khả năng tập hợp một tổ chức tự động hóa hàng nghìn người để làm điều đó.
Applied Intuition đã dành chín năm để học cách trí thông minh tồn tại khi tiếp xúc với phần cứng và thế giới vật lý. Dana đặt kiến thức đó vào tay bất kỳ ai đang cố gắng làm cho một cỗ máy tự di chuyển.
