Quăng hai tấm thẻ nhân viên cho Unitree

marsbitОпубликовано 2026-06-02Обновлено 2026-06-02

Введение

Tại hội nghị, Huang Renxun giới thiệu robot Isaac GR00T - một thiết kế tham chiếu tích hợp thân từ Unitree (H2 Plus), bàn tay từ Sharpa và bộ não AI là chip Jetson Thor cùng phần mềm Isaac của NVIDIA. Thiết kế này nhắm tới các viện nghiên cứu, giúp rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm. Cùng ngày, Unitree thông báo phát hành lần đầu ra công chúng tại Trung Quốc, định giá 42 tỷ NDT, với phần lớn số tiền huy động được đầu tư vào phát triển mô hình AI "bộ não" riêng. Điều này cho thấy chiến lược kép của họ: vừa cung cấp thân robot cho thiết kế của NVIDIA, vừa nỗ lực phát triển nền tảng AI độc lập để tránh phụ thuộc. Bài viết so sánh tình huống này với ngành điện thoại di động trước đây, nơi các nhà sản xuất phần cứng thường bị giới hạn tỷ suất lợi nhuận thấp khi chip và hệ điều hành trở thành tiêu chuẩn. Tuy nhiên, khác với điện thoại, robot vẫn có không gian để khác biệt hóa về khả năng vật lý và vận động. Tesla được nêu làm ví dụ duy nhất hiện nay tự chủ hoàn toàn từ chip, AI đến sản xuất. Tóm lại, Unitree đang trong cuộc chạy đua thời gian để phát triển bộ não AI cạnh tranh trước khi giải pháp tham chiếu GR00T của NVIDIA trở nên quá phổ biến. Kết cục sẽ xác định liệu họ có thể trở thành một Tesla thứ hai hay chỉ dừng lại ở vai trò nhà cung cấp phần cứng.

Trong bài phát biểu của Jensen Huang tại Trung tâm Âm nhạc Đài Bắc, đến phần cuối cùng quan trọng nhất. Kết quả là lên sân khấu lại là một con robot.

Không biết từ khi nào, mọi người gọi robot là "người thực vật". Có lẽ, vì nó vẫn chưa đủ linh hoạt, nói như vậy cũng có vẻ đúng.

01

Bạn xem Jensen Huang giới thiệu con robot này thế nào, cao 1.8 mét, nặng 68 kg, toàn thân có 75 bậc tự do; anh ấy trên sân khấu đùa một câu, nói chiều cao cân nặng này "gần giống tôi". Khá thú vị.

Con robot này tên là Isaac GR00T, định nghĩa chính thức của Nvidia là thiết kế tham khảo, ba nhà cung cấp mỗi bên phụ trách một phần.

Thân từ H2 Plus của Unitree, tay từ bàn tay khéo léo năm ngón của Sharpa Singapore, bộ não là chip Jetson Thor của chính Nvidia, cộng thêm toàn bộ phần mềm Isaac GR00T stack.

Tôi để ý một chi tiết:

Anh ấy nói, mục tiêu người dùng của thiết kế tham khảo này là các cơ sở giáo dục đại học và các nhà nghiên cứu đại học; khách hàng đầu tiên bao gồm Stanford và ETH Zurich.

Nền tảng phát triển đi kèm và mã mô hình, sẽ sớm được đưa lên GitHub và Hugging Face; toàn bộ phần mềm stack có thể sử dụng ngay, thời gian chuẩn bị của đội nghiên cứu từ vài ngày rút xuống còn vài giờ.

Nói cách khác, Nvidia làm không chỉ một con robot.

Nó là một công trình chìa khóa trao tay; thân, não, công cụ tạo dữ liệu, khung huấn luyện, môi trường mô phỏng, tất cả đóng gói sẵn cho bạn, bạn chỉ cần cắm điện là có thể bắt đầu thí nghiệm.

Tôi đã đi tra khả năng tạo dữ liệu của họ.

Anh ấy nói, dùng Cosmos 3 và Isaac GR00T Blueprint, 11 tiếng có thể tạo ra 780 nghìn đường chuyển động tổng hợp. 780 nghìn là khái niệm gì?Tương đương 6500 giờ dữ liệu mẫu của con người; gần như là một kỹ sư liên tục dạy động tác cho robot, dạy trong 9 tháng.

Sau đó, chiều nay, Ủy ban Thẩm định Niêm yết Sàn Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải công bố kết quả, Unitree thông qua hội đồng phát hành lần đầu, đáp ứng điều kiện phát hành.

73 ngày, từ khi tiếp nhận đến thông qua, huy động vốn 4.202 tỷ NDT, định giá tổng thể 42 tỷ NDT. Cổ phiếu robot hình người đầu tiên trên A-share, đã khóa, trước sau như vậy, tôi đều muốn dùng từ song hỉ lâm môn để hình dung.

Nhưng có một chi tiết đáng chú ý,

Trong bài phát biểu của Jensen Huang, tên Unitree xuất hiện ở mục thân. Sharpa xuất hiện ở mục tay; còn Nvidia tự mình chiếm cứ não, sức mạnh tính toán, mô hình, mô phỏng, tạo dữ liệu cả một đoạn này.

Và buổi chiều, tại buổi thẩm định ở Thượng Hải, Unitree nhận định giá 42 tỷ NDT. Trên bản cáo bạch ghi rõ ràng, khoản đầu tư lớn nhất trong số vốn huy động, là đổ vào đại mô hình thể hiện. Là bộ não.

Nvidia nói bạn là thân thể của tôi, cùng ngày, Unitree nói tôi muốn tạo bộ não của riêng mình. Chuyện gì vậy?

02

Tôi nghĩ ra một từ, thiết kế tham khảo. Từ này khá trung tính, giống như một tài liệu kỹ thuật, một bộ giải pháp, bạn tham khảo một chút.

Trong giới công nghệ từ này đã xuất hiện nhiều lần rồi, mỗi lần xuất hiện, kịch bản phía sau đều tương tự nhau.

Đại diện nhất có một lần, trong ngành điện thoại di động.

Khoảng năm 2010 trở đi, Qualcomm bắt đầu làm một việc. Họ đóng gói chip Snapdragon, băng tần, hệ thống Android, lớp driver, giao diện phần cứng tất cả lại với nhau, biến thành một bộ thiết kế tham khảo điện thoại hoàn chỉnh.

Trong ngành gọi là turnkey, dịch ra là trao chìa khóa.

Ý là gì? Bạn là một thương hiệu điện thoại, không cần tự có khả năng thiết kế chip, khả năng điều chỉnh hệ thống, cũng không cần nuôi đội ngũ R&D phần cứng. Cầm bộ giải pháp này của Qualcomm, tìm một nhà máy ODM, sửa đổi vỏ ngoài, dán logo của mình lên, một chiếc điện thoại liền ra đời.

Redmi thế hệ đầu tiên chính là đến như vậy. Năm đó, Xiaomi tìm Wingtech gia công, dùng chính là giải pháp của Qualcomm, năm đó, Wingtech xuất xưởng 65.5 triệu chiếc.

Nghe có vẻ đa thắng, Qualcomm bán được chip, thương hiệu tiết kiệm được R&D, nhà máy ODM nhận được đơn hàng.

Sau đó tôi đi tra chuyện phía sau.

Huaqin Technology, công ty ODM điện thoại lớn nhất Trung Quốc, 9 tháng đầu năm 2024 doanh thu vượt 70 tỷ NDT, lợi nhuận ròng về chủ sở hữu 2 tỷ NDT. Longqi Technology, doanh thu 35 tỷ NDT, lợi nhuận ròng chưa đến 0.5 tỷ NDT.

70 tỷ doanh thu, 2 tỷ lợi nhuận, tỷ suất lợi nhuận ròng dưới 3%.

Tỷ suất lãi gộp gia công điện thoại của mấy công ty này, dài hạn xoay quanh khoảng 5% đến 11%. Người trong ngành gọi đây là tiền mồ hôi; phía trên bị nhà cung cấp chip đè, phía dưới bị thương hiệu so giá, ở giữa bị đối thủ cạnh tranh chen lấn. Càng làm càng lớn, càng làm càng mỏng.

Wingtech, cựu quán quân xuất xưởng ODM, đầu năm 2025 làm một việc, bán toàn bộ mảng kinh doanh ODM cho Luxshare Precision, rút hoàn toàn khỏi gia công điện thoại;bán xong chuyển hướng hoàn toàn sang chất bán dẫn, tỷ suất lãi gộp mảng chất bán dẫn của họ là 37.47%, gấp hơn bảy lần gia công điện thoại.

Bạn xem, làm thân thể làm đến toàn cầu số một, cuối cùng chọn không làm nữa.

Câu chuyện này liên quan gì đến hôm nay? Tôi đặt việc Qualcomm năm xưa và Nvidia hôm nay làm cạnh nhau xem.

Qualcomm đưa ra chip cộng Android cộng thiết kế tham khảo, tất cả mọi người trong ngành điện thoại đều dùng. Kết quả?Phần cứng trở nên nghìn máy một mặt, lợi nhuận từ tay thương hiệu và nhà sản xuất, từ từ chảy về tay nhà cung cấp chip, nhà cung cấp hệ điều hành.

Nvidia hôm nay đưa ra chip Jetson Thor cộng mô hình Isaac GR00T cộng thiết kế tham khảo. Mã mô hình toàn bộ mã nguồn mở, khung mô phỏng cũng mã nguồn mở, công cụ tạo dữ liệu cũng đóng gói sẵn.

Tôi xem danh sách hợp tác hiện tại của Nvidia, Unitree đang dùng Jetson Thor, Zhiyuan, Galaxy General, Ubtech đều đang dùng. Thậm chí Figure AI đang dùng, Boston Dynamics đang dùng, Amazon và Meta cũng đang dùng.

Unitree là một trong hơn chục nhà cung cấp thân thể.

Phó chủ tịch bộ phận robot của Nvidia từng nói một câu, nguyên văn là: Chúng tôi không sản xuất robot, cũng không chế tạo ô tô; chúng tôi thông qua máy tính cơ sở hạ tầng và phần mềm, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho toàn ngành.

Câu này, Qualcomm mười lăm năm trước từng nói một phiên bản gần như giống hệt.

Khi một công ty nói: Chúng tôi không làm sản phẩm cuối, chỉ cung cấp nền tảng và công cụ, thì thực ra họ đang tuyên bố một việc: Quy tắc do tôi định.

Mô hình GR00T mã nguồn mở, cùng logic với Google đưa Android mã nguồn mở năm xưa. Phần mềm miễn phí cho bạn, để bạn không rời xa phần cứng của tôi. Dùng mô hình của tôi, nền tảng mô phỏng của tôi, thì phải chạy trên chip của tôi.

Cách nhìn của tôi là như thế này:

Thiết kế tham khảo, giống như một bản thỏa thuận phân phối quyền lực, ai phát hành thiết kế tham khảo, người đó đang định nghĩa trong ngành này bộ não trị giá bao nhiêu, thân thể trị giá bao nhiêu.

Ngành điện thoại đã trả lời một lần rồi, công ty làm thân thể, 70 tỷ doanh thu, tỷ suất lợi nhuận dưới 3%; công ty làm bộ não, một năm chỉ riêng phí cấp phép bằng sáng chế đã thu hàng trăm tỷ USD, bây giờ, trùng hợp thay, ngành robot nhận được cùng một bản thỏa thuận.

03

Tôi lật bản cáo bạch của Unitree. Trong 4.202 tỷ NDT huy động vốn, 2.022 tỷ NDT sẽ đầu tư vào R&D mô hình robot thông minh, chiếm 48%, là khoản lớn nhất trong tất cả dự án; 1.11 tỷ NDT đầu tư R&D bản thể, 0.445 tỷ NDT đầu tư sản phẩm mới, 0.624 tỷ NDT xây dựng cơ sở sản xuất.

Nơi đổ tiền nhiều nhất, là bộ não. Unitree chắc chắn biết cục diện này.

Wang Xingxing từng nói một câu, đại ý là sai lầm lớn nhất trong mười năm qua, chính là đánh giá thấp sự tiến bộ công nghệ của AI, trọng tâm đội ngũ của anh vốn luôn đặt vào bản thể và điều khiển chuyển động, cho đến hai năm gần đây mới bắt đầu tăng cường vào đại mô hình thể hiện.

Một mặt cung cấp thân thể cho thiết kế tham khảo của Nvidia, một mặt lấy 2 tỷ NDT đi tạo bộ não của riêng mình. Đây là cuộc chiến giành độc lập mang áo khoác hợp tác.

Tôi tra một chút chi tiết, GR00T N1.5 của Nvidia, đã chạy thông trên robot G1 của Unitree; nhà phát triển cộng đồng mã nguồn mở cầm mã, trực tiếp triển khai và trình diễn tác vụ thao tác trên G1. Trên GitHub có hướng dẫn triển khai đầy đủ.

Tức là, bộ não của anh ấy, đã lắp vào thân thể của Unitree. Và là công khai, bất kỳ ai cũng có thể sao chép quá trình này.

Vậy Unitree tự mình đang làm gì?

Tháng 9 năm 2025, Unitree mã nguồn mở mô hình thế giới tự nghiên cứu UnifoLM-WMA-0. Tháng 1 năm 2026, lại phát hành mô hình ngôn ngữ thị giác hành động UnifoLM-VLA-0.

Đến ngày 25 tháng 5, chính là ngày công bố thông qua hội đồng, Unitree thử nghiệm phát hành đại mô hình thể hiện WVLA2.0, để robot G1 trong môi trường phức tạp có người đi lại gây nhiễu, độc lập hoàn thành việc sắp xếp đồ vật phòng họp và phân loại cất giữ, không có bất kỳ điều khiển từ xa nào.

Hai bộ não, chạy trên cùng một thân thể, một bộ của Nvidia, mã nguồn mở, cả thế giới đều dùng được, một bộ của Unitree tự nghiên cứu, mới bắt đầu, vẫn đang đuổi theo. Bạn bảo tôi hình dung thế nào?

Ở đây còn một vai trò đáng quan tâm.

Tôi tra một công ty tên là Fifth Generation Tech, thành lập tháng 9 năm 2024, đội ngũ cốt lõi đến từ Học viện Khoa học Trung Quốc và Thanh Hoa; năm nay liên tục nhận ba vòng gọi vốn, Sequoia China dẫn đầu vòng Pre-A, vòng A mới nhất do Fortune Capital và Shanghai Semiconductor Industry Investment đầu tư.

Thân phận của nó là nhà cung cấp bộ não thao tác thể hiện số 001 của Unitree.

Hai bên dựa trên nền tảng robot hình người G1 của Unitree, trong ngành điện lực làm giải pháp tích hợp phần cứng phần mềm; Fifth Generation Tech đồng thời cũng đang hợp tác với Midea, robot của họ đã vào vận hành thực tế dây chuyền sản xuất nhà máy Foshan của Midea.

Bạn phát hiện vấn đề chưa?

Bộ não chạy trên thân thể Unitree, không chỉ hai bộ, có ba bộ. GR00T của Nvidia, UnifoLM tự nghiên cứu của Unitree, và dòng mô hình FAM của Fifth Generation Tech.

Tại sao một công ty làm thân thể, lại phải đồng thời tiếp nhận ba bộ não? Vì nó vẫn chưa có bộ não của riêng mình.

Tỷ lệ chi phí R&D năm 2025 của Unitree là 8.53%, 145 triệu NDT; đồng nghiệp Ubtech là 25%, 507 triệu NDT. Unitree là một trong những công ty có tỷ trọng đầu tư R&D thấp nhất trong hàng ngũ đầu ngành.

2 tỷ NDT này, là tiền học bổ sung. Vấn đề là, học bổ sung có thời gian cửa sổ.

GR00T của Nvidia là mã nguồn mở, tốc độ lặp lại rất nhanh. Từ N1 đến N1.5 chỉ cách chưa đầy ba tháng, chỉ cần GR00T đủ tốt dùng, ngày càng nhiều nhà phát triển và khách hàng sẽ mặc định chọn nó.

Giống như Android năm xưa trải rộng sau đó, bạn lại đi làm một hệ điều hành điện thoại của riêng mình, không phải không thể, là ngày càng khó.

Việc Unitree đang làm bây giờ, tương đương với một mặt lắp chip Qualcomm vào điện thoại Android xuất xưởng kiếm tiền, một mặt trong phòng thí nghiệm lén lút làm chip và hệ điều hành của riêng mình.

Tôi tin, trạng thái hai bộ não cùng tồn tại sẽ không kéo dài quá lâu, kết cục không ngoài hai loại.Hoặc bộ não tự nghiên cứu đuổi kịp rồi, của anh ấy có thể không dùng; hoặc đuổi không kịp, của Nvidia trở thành lựa chọn duy nhất, vậy Unitree thực sự chỉ còn thân thể.

04

Nói đến đây, có một vấn đề không thể tránh khỏi. Có ai thực sự không dùng bộ não của Nvidia, tự mình giải quyết tất cả không?

Có, một nhà. Tesla. Và hiện tại chỉ có nhà này.

Chip dùng cho robot hình người Optimus, là chip FSD tự nghiên cứu của Tesla, chính là bộ nó lắp lên xe làm lái tự động đó.

Cùng một đường ống huấn luyện, hệ thống đánh dấu dữ liệu, kiến trúc mạng thần kinh, từ xe trực tiếp chuyển sang. Ngay cả phần cứng suy luận cũng thông dụng, hiện chạy trên HW4, thế hệ tiếp theo nâng cấp lên AI5.

Tôi tra tiến triển mới nhất, trong cuộc gọi báo cáo tài chính quý I năm nay, Musk xác nhận vài mốc thời gian.

Optimus V3 giữa năm phát hành, tháng 7 đến tháng 8 nhà máy Fremont khởi động sản xuất hàng loạt.Tiền thân của dây chuyền này là dây chuyền sản xuất Model S và Model X, tháng 5 ngừng sản xuất đang cải tạo thành dây chuyền chuyên dụng cho Optimus, mục tiêu sản lượng hàng năm 1 triệu con.

1 triệu con. Unitree cả năm 2025 xuất xưởng robot hình người 5500 con.

Chênh nhau 180 lần.

Đồng thời, chip suy luận AI5 của Tesla đã hoàn thành luồng chip, hệ thống cung ứng chip tự nghiên cứu định hình; điều này có nghĩa từ huấn luyện đến suy luận, từ đám mây đến đầu robot, toàn bộ chuỗi liên kết không có thứ gì của Nvidia.

Theo tôi, Tesla làm được việc này, dựa vào ba lá bài.

Lá thứ nhất, bánh đà dữ liệu FSD. Vài triệu chiếc Tesla mỗi ngày chạy trên đường, liên tục truyền về dữ liệu thị giác thế giới thực.

Dữ liệu này dùng để huấn luyện lái tự động, cũng đang huấn luyện nhận thức và quyết định của robot, đội ngũ Optimus không cần thu thập dữ liệu robot từ con số 0, vì dữ liệu xe có thể tái sử dụng.

Lá thứ hai, chip tự nghiên cứu.

Từ Dojo đến HW4 đến AI5, Tesla luôn làm kiến trúc tính toán của riêng mình. Mặc dù Dojo giữa chừng nhiều trắc trở, AI5 cũng mới luồng chip, nhưng phương hướng không thay đổi, nó không muốn giao phần cứng đáy của bộ não cho người khác.

Lá thứ ba, siêu nhà máy.

Hệ thống sản xuất đã từng chế tạo hơn triệu chiếc xe của Tesla, có thể trực tiếp dùng để chế tạo robot; quản lý chuỗi cung ứng, kiểm soát chất lượng, leo dốc sản lượng, những thứ này không phải tiền có thể mua nhanh được.

Bây giờ quay đầu nhìn Unitree, ba lá bài này một lá cũng không có. Điều này có nghĩa Unitree nhất định biến thành Wingtech? Không nhất định.

Vì Unitree có một lá bài Tesla không có, tỷ lệ tự nghiên cứu tự sản xuất bộ phận linh kiện cốt lõi vượt 90%. Động cơ, bộ giảm tốc, bộ điều khiển, đều tự làm.

Thuật toán điều khiển chuyển động robot bốn chân phát triển từ con số 0, robot hình người H1 lập dự án sáu tháng ra thành phẩm, người tham gia toàn thời gian chỉ có ba, điều này chứng tỏ thân thể của Unitree là có hàm lượng kỹ thuật.

Ở đây có một khác biệt then chốt, nhiều người khi làm so sánh điện thoại và robot đã bỏ qua.

Hình thái vật lý của điện thoại đã hội tụ.

Một màn hình, một con chip, một cục pin, chỉ khác vỏ ngoài. Trên phần cứng hầu như không có không gian khác biệt hóa. Vì vậy, nhà cung cấp chip vừa ra thiết kế tham khảo, tất cả điện thoại trông đều giống nhau, thương hiệu chỉ có thể cạnh tranh tiếp thị và giá cả.

Robot không giống, có thể đi đứng vững vàng không, đứng một chân bị người đá một cái không đổ, dùng năm ngón tay vặn nắp chai, những khả năng này đến hôm nay, giữa các công ty khác nhau chênh lệch rất lớn.

Điều này có nghĩa, ít nhất ở giai đoạn hiện tại, làm thân thể chưa chắc đã là đường chết; bản thân thân thể vẫn còn không gian định giá thêm, vẫn chưa bị tiêu chuẩn hóa nuốt mất.

Tuy nhiên, trong ngành cũng có xu hướng mới đang xuất hiện. Tôi để ý một nhận định, nhu cầu chip trí tuệ thể hiện, đang từ việc mua hàng tiêu chuẩn đi đến tùy chỉnh SoC chuyên dụng.

Ý là, tương lai có thể mỗi công ty robot đều sẽ cùng công ty chip hợp tác làm chip chuyên dụng của riêng mình; nếu xu hướng này thành lập, hiệu ứng khóa của thiết kế tham khảo của anh ấy sẽ bị suy yếu.

Hiện tại, cánh cửa này vẫn còn mở, lật qua, là Tesla. Lật không qua, là Wingtech, Unitree lấy 2 tỷ NDT đánh cược, chính là việc này.

Cửa sổ sẽ không mở mãi, GR00T mỗi lặp lại một phiên bản, cánh cửa này lại hạ xuống một chút. Từ N1 đến N1.5, ba tháng, thời gian dành cho Unitree, có thể là hai ba năm.

Tất nhiên, cũng đừng quá bi quan. Một số ý kiến điều tra cá nhân mà thôi.

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "Wang Zhiyuan" (ID:Z201440), tác giả: Wang Zhiyuan

Связанные с этим вопросы

QThiết kế tham chiếu Isaac GR00T của NVIDIA gồm những bộ phận chính nào và do những nhà cung cấp nào đảm nhiệm?

AThiết kế tham chiếu Isaac GR00T của NVIDIA bao gồm ba bộ phận chính: cơ thể do công ty Trung Quốc Unitree Robotics (còn gọi là Công ty Công nghệ Vũ Thụ) cung cấp (dựa trên mẫu H2 Plus), bàn tay linh hoạt năm ngón do công ty Singapore Sharpa cung cấp, và 'bộ não' chính là chip Jetson Thor cùng toàn bộ phần mềm Isaac GR00T của chính NVIDIA.

QTại sao bài viết lại so sánh thiết kế tham chiếu của NVIDIA trong ngành robot với chiến lược 'turnkey' của Qualcomm trong ngành điện thoại di động thập niên 2010?

ABài viết so sánh để chỉ ra một mô hình quyền lực tương tự. Qualcomm cung cấp giải pháp 'chìa khóa trao tay' (chip, hệ điều hành Android, thiết kế tham chiếu), khiến nhiều điện thoại giống nhau và lợi nhuận dồn về tay nhà sản xuất chip/hệ điều hành, trong khi các công ty lắp ráp thân máy có tỷ suất lợi nhuận rất thấp. NVIDIA với Isaac GR00T (phần cứng, mô hình mã nguồn mở, công cụ) cũng đang định hình lại ngành robot, nơi người đưa ra 'thiết kế tham chiếu' sẽ quyết định giá trị của 'bộ não' và 'cơ thể' trong chuỗi giá trị.

QCông ty Unitree Robotics đang làm gì để không phụ thuộc vào 'bộ não' của NVIDIA, theo nội dung bài viết?

ATheo bài viết, Unitree Robotics đang đầu tư mạnh vào việc tự phát triển 'bộ não' của riêng mình. Công ty đã huy động được 42.02 tỷ nhân dân tệ, trong đó 20.22 tỷ (48%) được phân bổ cho việc nghiên cứu và phát triển mô hình robot thông minh (bộ não thể hiện). Họ đã công bố các mô hình tự nghiên cứu như UnifoLM-WMA-0 và UnifoLM-VLA-0, đồng thời hợp tác với nhà cung cấp thứ ba là Công ty Công nghệ Thứ năm của Trung Quốc (Fifth Generation Technologies). Đây được mô tả là một 'cuộc chiến giành độc lập' trong vỏ bọc hợp tác.

QTại sao Tesla được cho là công ty duy nhất hiện không phụ thuộc vào giải pháp của NVIDIA cho robot hình người Optimus?

ATesla là công ty duy nhất được nhắc đến có thể tự chủ hoàn toàn vì họ sở hữu ba lợi thế then chốt: 1) Bánh xe dữ liệu từ hàng triệu xe Tesla với FSD, cung cấp dữ liệu huấn luyện khổng lồ cho AI. 2) Tự nghiên cứu chip, từ chip FSD trên xe đến chip Dojo cho đào tạo và AI5 cho suy luận, tạo thành hệ sinh thái phần cứng độc lập. 3) Hệ thống siêu nhà máy sản xuất hàng loạt có kinh nghiệm, có thể được chuyển đổi để sản xuất robot với quy mô cực lớn (mục tiêu 1 triệu chiếc/năm).

QTheo phân tích trong bài, sự khác biệt quan trọng giữa ngành điện thoại di động và ngành robot hình người hiện tại là gì, và điều này mang lại cơ hội nào cho các công ty như Unitree?

ASự khác biệt quan trọng là điện thoại di động đã đạt đến mức độ tiêu chuẩn hóa và đồng nhất cao về phần cứng (màn hình, chip, pin), trong khi robot hình người vẫn còn sự khác biệt lớn về khả năng vật lý như đi lại, giữ thăng bằng, thao tác tinh vi. Điều này có nghĩa là 'cơ thể' robot (phần cứng cơ khí, khả năng vận động) vẫn có không gian để tạo ra sự khác biệt và giá trị gia tăng, chưa bị tiêu chuẩn hóa ăn mòn hoàn toàn. Đây là cơ hội cho Unitree, vốn có thế mạnh về tự sản xuất linh kiện cốt lõi (trên 90%) và thuật toán điều khiển chuyển động, để duy trì vị thế và không trở thành một công ty lắp ráp thuần túy như trong ngành điện thoại.

Похожее

Google TPU Shipments Revised Up by 50%

Recent industry research indicates a significant upward revision in the shipments of Google's TPU (Tensor Processing Unit) chips. Previous expectations for 2027 were set at around 10 million units, but new estimates now point to 15 million units, a 50% increase. This substantial boost directly translates to higher demand across the entire supporting supply chain. Google's TPU clusters utilize a standardized all-optical interconnect architecture. Consequently, key hardware components are deeply integrated and scaled in fixed ratios with the chips. The 15 million TPU target will drive corresponding demand increases for NPO optical engines (roughly a 1:1 match), 1.6T optical modules, OCS optical switches, high-end server power supplies, fiber optics & MPO connectors, and liquid cooling solutions. Among these, liquid cooling is highlighted as the sector experiencing the most significant transformation and offering the most stable potential for excess returns. As next-generation TPU chips reach power levels where traditional air cooling is insufficient, liquid cooling becomes essential. 2026 is forecasted as the first year of substantial adoption for Google's liquid cooling solutions. This shift, coupled with delivery and capacity bottlenecks faced by incumbent overseas manufacturers, is creating a prime window for domestic Chinese suppliers to enter and secure Google's core supply chain. The market size for Google-specific liquid cooling is projected to potentially triple from a baseline of hundreds of billions to around 300 billion units by 2028. The logic for the fiber optic sector is also being rewritten. Once considered a cyclical commodity tied to telecom operator procurement, fiber is now a strategic and scarce resource for AI Data Centers (AIDC). A severe supply-demand imbalance, driven by the long lead time for preform production (18-24 months) and surging demand from cloud giants, is supporting strong performance. Chinese fiber manufacturers are well-positioned to capture a significant share of global AIDC demand, with exports potentially reaching 200-300 million core kilometers in 2026. Overall, the investment focus within the AI computing industry is shifting from pure "chip performance speculation" towards the more certain incremental growth in computing infrastructure and its supporting ecosystem. The upward revision in Google TPU shipments, along with the potential for further doubling by 2028, is seen as solidifying performance visibility for the entire supporting supply chain over the next two years.

marsbit33 мин. назад

Google TPU Shipments Revised Up by 50%

marsbit33 мин. назад

What Wall Street Really Wants After the Crypto Story Recedes

The tide of speculative crypto narratives has receded, revealing Wall Street's true objective: building a controlled, yield-generating, and compliant financial pipeline on distributed ledgers. They are migrating core functions onto blockchains, not for decentralization, but for efficiency and new revenue streams. Key developments include BlackRock's BUIDL fund, a tokenized treasury fund acting as a foundational reserve asset, and the rise of Securitize, which is going public and partnering with the NYSE to build a 24/7 digital securities trading and settlement system. This signals a major shift of securities clearing to blockchain technology. To make volatile assets like Bitcoin palatable for institutional investors, firms like BlackRock and Goldman Sachs are creating "covered call" ETFs (e.g., BITA). These products systematically sell options on Bitcoin holdings, transforming price volatility into stable monthly income, effectively repackaging crypto as a yield-bearing asset. Stablecoins are being positioned not as speculative tools but as efficient payment rails. Companies like Stripe and Mastercard are integrating them for instant, low-cost merchant settlements and cross-border card payments, respectively. Critically, new legislation like the GENIUS Act shapes them as non-interest-bearing, heavily regulated extensions of the US dollar system. In summary, Wall Street is quietly constructing a parallel, blockchain-based financial infrastructure featuring tokenized traditional assets, structured crypto yields, and programmable dollar pipelines—all under its control and fully integrated with existing regulatory and credit frameworks.

marsbit50 мин. назад

What Wall Street Really Wants After the Crypto Story Recedes

marsbit50 мин. назад

Tying Itself to SpaceX: Cursor's $60 Billion Rise

This article recounts the rapid rise of AI-powered coding startup Cursor and its 25-year-old MIT graduate CEO, Michael Truell. Launched in 2023, Cursor achieved explosive growth, reaching over 10 billion USD in revenue by late 2025. However, its journey highlights a central dilemma for AI application companies: dependence on foundational model providers. Cursor initially relied heavily on Anthropic's models but faced an existential threat when Anthropic launched its own competing coding tool, Claude Code. In response, Cursor declared an internal emergency in early 2026 and accelerated development of its own model, Composer. To secure the immense computing power needed, Truell struck a pivotal deal with Elon Musk's SpaceX in April 2026. The collaboration grants Cursor access to SpaceX's supercomputing resources for Composer, while SpaceX's Grok model benefits from Cursor's programming data. The agreement includes a potential 600 billion USD acquisition of Cursor by SpaceX later in the year, though a substantial termination fee is in place if the deal falls through. The story explores Cursor's intense, sometimes controversial hiring practices involving lengthy unpaid "work trials," its complex partnership-turned-rivalry with Anthropic, and its high-stakes gamble to ensure independence through the SpaceX alliance. The core question remains: will Cursor evolve into a defining, independent "generational" software company, or become a key piece in a tech giant's AI arsenal?

marsbit54 мин. назад

Tying Itself to SpaceX: Cursor's $60 Billion Rise

marsbit54 мин. назад

Warsh's Debut: Will the FED Chair Who Knows Crypto Best Bring Surprises or Shocks to the Market?

Kevin Warsh, the new Federal Reserve Chairman, prepares for his inaugural press conference amidst a challenging macroeconomic landscape: resurgent inflation, a bond market sell-off, and political pressure from President Trump for rate cuts. Uniquely, Warsh holds indirect investments in over 20 crypto and Web3 entities (e.g., Solana, dYdX), making him the first Fed Chair with disclosed crypto exposure. His stance may combine a hawkish, inflation-focused monetary policy with a crypto-friendly regulatory philosophy that shifts from Powell’s “same risk, same rule” approach toward a framework acknowledging blockchain’s productivity value. Warsh’s leadership could impact crypto markets across three dimensions: a paradigm shift in regulation (potentially accelerating pro-innovation legislation and stable币 rules), a re-pricing of risk premiums based on clearer communication and his view of AI as a structural disinflationary force, and a long-term reallocation of global institutional capital driven by increased legitimacy. Two potential scenarios for the press conference are outlined. A “positive surprise” would involve a dovish-leaning tone on rates coupled with signals of regulatory openness, potentially boosting crypto asset valuations. Conversely, a “negative shock” would see a more hawkish-than-expected stance on inflation and rates, triggering a broad risk-asset selloff that crypto markets would not escape. While ethics rules required Warsh to divest his crypto holdings upon confirmation, his deep understanding of the technology may fundamentally lower policy uncertainty and build a more receptive long-term foundation for digital assets’ integration into the mainstream financial system.

marsbit11 ч. назад

Warsh's Debut: Will the FED Chair Who Knows Crypto Best Bring Surprises or Shocks to the Market?

marsbit11 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить F

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Synfutures (F) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Synfutures (F).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Synfutures (F)После приобретения вами Synfutures (F) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Synfutures (F)С легкостью торгуйте Synfutures (F) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

529 просмотров всегоОпубликовано 2024.12.21Обновлено 2026.06.02

Как купить F

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на F (F) представлены ниже.

活动图片