Khởi nghiệp [ Đăng ngày (18/05/2024) ]
Kinh doanh xe điện tụt dốc, Elon Musk đề xuất hướng đi mới cho Tesla: biến hàng triệu xe Tesla thành một nền tảng đám mây cho AI, chủ xe cũng sẽ được hưởng lợi
Theo ông Elon Musk, ý tưởng này sẽ là một thỏa thuận win-win cho cả người dùng và Tesla.

Nhu cầu xe điện toàn cầu sụt giảm đã tác động mạnh đến hãng xe điện Tesla, với các báo cáo về việc sa thải, cắt giảm nhân sự cũng như tạm dừng một số dự án. Nhưng với một người đầy tham vọng như tỷ phú Elon Musk, một ý tưởng kinh doanh khác đang được ông đề xuất: biến đội xe Tesla thành một nền tảng đám mây biết đi.

Nếu xem mỗi chiếc xe Tesla là một máy tính biết đi chứ không chỉ là một chiếc xe điện thông thường, vậy tại sao không tận dụng những lúc chúng không di chuyển để biến đội xe Tesla thành một nền tảng điện toán đám mây để thực hiện các phép toán AI phức tạp – tương tự như cách Amazon khai thác sức mạnh của các máy chủ không sử dụng để làm nên dịch vụ đám mây AWS.

Ông Musk cho biết: "Có một tiềm năng ở đây … khi dùng chiếc xe không di chuyển để thực hiện phép toán suy luận phân tán. Nếu bạn tưởng tượng về một tương lai với đội xe 100 triệu chiếc Tesla, mỗi chiếc có khoảng 1 KW sức mạnh điện toán suy luận. Đó sẽ là 100 Giga Watt sức mạnh tính toán, được phân tán trên toàn thế giới."

Vì vậy, tóm lại, bạn mua một chiếc Tesla. Đó là tài sản của bạn. Nhưng ông Musk muốn tận dụng một phần năng lượng cho chiếc xe của bạn khi không di chuyển để vận hành máy tính trên chiếc xe – một phần trong bộ phần cứng hỗ trợ lái xe Full Self-Driving của Tesla. Phần sức mạnh điện toán này sẽ tương đương hoặc thậm chí vượt quá cả card đồ họa GeForce RTX 4090 của NVIDIA.

Đối với Tesla, đây là tình huống cả hai bên cùng có lợi. Lợi ích lớn nhất là họ không tốn một xu để xây dựng hoặc bảo trì phần cứng. Như Musk đã nói rõ trong cuộc gọi báo cáo thu nhập hàng quý, "các chi phí vốn được chia sẻ bởi toàn thế giới." Điều đó có nghĩa là bất kỳ ai mua một chiếc Tesla cũng được trả tiền cho phần cứng mà nhà sản xuất ô tô dự định sử dụng cho mục đích này. Hơn nữa, Tesla không cần phải duy trì một trung tâm dữ liệu trung tâm nơi mà chi phí điện và làm mát sẽ tốn kém tiền của họ.

Ông Musk cho biết: "Mỗi người đều được sở hữu một phần nhỏ. Và họ còn có thể có được một khoản lợi nhuận nhỏ từ nó, có lẽ vậy."


Cho dù vậy, có rất nhiều trở ngại kỹ thuật đối với kế hoạch này. Dù sức mạnh tính toán của mỗi xe Tesla có thể tương đương với GeForce RTX 4090, nhưng nó vẫn kém xa so với các GPU chuyên dụng dành cho AI của NVIDIA như A100 hay H100 – mỗi GPU này có giá từ hơn 10.000 USD đến 40.000 USD. Không chỉ thua kém về hiệu năng, việc thiếu hụt nhiều tính năng khác cũng có thể làm cho khả năng tính toán AI trở nên bất khả thi.

Hơn thế nữa, hệ thống mạng kết nối cũng không tương đồng nhau cho hàng chục triệu chiếc xe điện phân tán trên toàn cầu. Trong khi đó, các trung tâm dữ liệu, các máy chủ AI khổng lồ đều được liên kết với nhau bằng các sợi cable đặc biệt để tăng băng thông đến mức tối đa và giảm độ trễ tới mức tối thiểu – với các thông số kỹ thuật mà mạng Wi-Fi hoặc kết nối không dây đang được trang bị trên những xe Tesla hiện nay không thể đạt tới.

Tuy vậy, để thấy được sức mạnh của một mạng lưới điện toán phân tán có thể lớn tới mức nào hãy nhìn vào khả năng tàn phá của các cuộc tấn công DDoS – một ví dụ tương đồng nhất cho ý tưởng mà ông Musk đang đề xuất. Mặc dù vậy, cho đến nay chưa ai khai thác được sức mạnh hủy diệt này cho các mục đích tốt đẹp hơn.

Tesla cũng không phải công ty đầu tiên muốn tận dụng những chiếc xe cho một mạng lưới điện toán phân tán để vận hành AI. Vào năm 2018 hãng Uber cũng từng nói đến ý tưởng này với dự án PetaStorm, ngoài ra còn có hãng Petals cũng với ý tưởng tương tự, tuy nhiên rõ ràng cho đến nay vẫn chưa ai thành công.

Vẫn chưa rõ đây thực sự là một ý tưởng kinh doanh đột phá và thực sự có tiềm năng mang lại nguồn doanh thu mới cho Tesla khi công ty đang phải đối mặt với sự sụt giảm nhu cầu trên toàn thế giới – hay chỉ là một câu chuyện được ông Musk đưa ra để trấn an các cổ đông về tương lai của Tesla. Điều này lại càng quan trọng hơn trong bối cảnh các cổ đông chủ chốt đang bàn bạc và quyết định xem có tước bỏ khoản thưởng cổ phiếu lên tới 56 tỷ USD cho ông Musk hay không.

Nguyễn Hải
Theo cafef.vn (lttsuong)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này