DeepSeek đầu tư vào Unitree, cuộc đua kết hợp AI với robot hình người tăng tốc

DeepSeek đầu tư 140,8 triệu nhân dân tệ vào IPO của Unitree và hợp tác phát triển mô hình AI cho robot hình người. Thỏa thuận cho thấy cuộc đua kết hợp “bộ não” AI với phần cứng robot đang bước sang giai đoạn mới.

Tháng 8 7, 2026

DeepSeek đầu tư vào Unitree, cuộc đua kết hợp AI với robot hình người tăng tốc

DeepSeek đã đầu tư 140,8 triệu nhân dân tệ, tương đương khoảng 20,8 triệu USD, vào đợt chào bán cổ phiếu lần đầu ra công chúng của Unitree và đồng ý cùng hãng robot này phát triển mô hình AI cho máy hình người. Quy mô khoản đầu tư không quá lớn nếu đặt cạnh mức định giá khoảng 61 tỷ nhân dân tệ của Unitree, nhưng thỏa thuận có ý nghĩa chiến lược rõ rệt: một bên sở hữu năng lực mô hình AI, bên còn lại có phần cứng, hệ thống điều khiển chuyển động và nguồn dữ liệu vật lý cần thiết để đưa trí tuệ nhân tạo ra khỏi màn hình.

Theo hồ sơ công bố trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải được Reuters dẫn lại, DeepSeek nhận 933.399 cổ phiếu Unitree. Số cổ phiếu này chiếm 2,31% lượng cổ phiếu được phân bổ qua nhóm nhà đầu tư chiến lược trong IPO, không phải 2,31% toàn bộ công ty.

Hai doanh nghiệp cùng đặt trụ sở tại Hàng Châu cho biết sẽ kết hợp thế mạnh của DeepSeek về mô hình AI với kinh nghiệm của Unitree trong cơ khí, điều khiển chuyển động và trí tuệ hiện thân. Unitree sẽ ưu tiên DeepSeek khi mua dịch vụ huấn luyện mô hình và giải pháp kỹ thuật; DeepSeek cũng dành ưu tiên cho Unitree khi cần mua robot hoặc thử nghiệm các ứng dụng AI hiện thân.

Từ khoản đầu tư tài chính đến liên minh “bộ não và cơ thể”

Nếu chỉ nhìn vào giá trị 140,8 triệu nhân dân tệ, thương vụ có thể được xem là một khoản đầu tư chiến lược tương đối nhỏ. Điều đáng chú ý hơn nằm ở cam kết hợp tác kỹ thuật và cơ chế ưu tiên mua sản phẩm, dịch vụ của nhau.

DeepSeek đã tạo dấu ấn bằng các mô hình ngôn ngữ có năng lực suy luận, lập trình và toán học với chi phí cạnh tranh. Tuy nhiên, thế mạnh của công ty vẫn tập trung chủ yếu ở phần mềm xử lý ngôn ngữ. Để bước vào robot, một mô hình còn phải hiểu hình ảnh, không gian, trạng thái của cơ thể máy và những thay đổi liên tục trong môi trường vật lý.

Unitree ở phía đối diện. Công ty có kinh nghiệm sản xuất robot bốn chân và robot hình người, thiết kế động cơ khớp, cảm biến, hệ thống cân bằng và thuật toán điều khiển chuyển động. Mẫu G1 của Unitree được trang bị camera chiều sâu, LiDAR 3D, từ 23 đến 43 động cơ khớp tùy cấu hình và hỗ trợ phát triển thứ cấp trên phiên bản dành cho nghiên cứu.

Sự kết hợp vì thế có thể được hình dung như việc ghép “bộ não” với “cơ thể”. DeepSeek cần robot và dữ liệu từ thế giới thật để mở rộng từ ngôn ngữ sang nhận thức, lập kế hoạch và hành động. Unitree cần một lớp AI có khả năng hiểu chỉ dẫn tự nhiên, suy luận qua nhiều bước và thích nghi với các nhiệm vụ mới thay vì chỉ thực hiện chuỗi động tác được lập trình sẵn.

Robot biết chạy và nhảy chưa đồng nghĩa biết làm việc

Các màn biểu diễn đi bộ, chạy, nhào lộn hoặc khiêu vũ cho thấy robot hình người đã tiến bộ đáng kể về cơ khí và cân bằng. Nhưng khả năng làm việc tự chủ trong nhà máy, kho hàng, cửa hàng hoặc gia đình đòi hỏi một cấp độ khác.

Robot phải nhận biết một vật thể trong môi trường lộn xộn, hiểu yêu cầu của con người, lựa chọn thao tác phù hợp, điều chỉnh lực của bàn tay, tránh va chạm và kiểm tra xem nhiệm vụ đã hoàn tất hay chưa. Một chiếc hộp bị đổi vị trí, cánh cửa đóng chưa hết hoặc bề mặt trơn hơn dự kiến đều có thể khiến quy trình thất bại.

Đây là lý do mô hình ngôn ngữ không thể được gắn trực tiếp vào robot rồi kỳ vọng máy tự động trở nên hữu ích. Hệ thống cần kết hợp nhiều lớp: nhận thức thị giác, hiểu không gian, lập kế hoạch nhiệm vụ, điều khiển toàn thân, phản hồi cảm biến, bộ nhớ và cơ chế an toàn theo thời gian thực.

Trong chatbot, một câu trả lời sai thường có thể được sửa bằng câu hỏi tiếp theo. Với robot, một quyết định sai có thể làm rơi hàng hóa, làm hỏng thiết bị hoặc gây nguy hiểm cho người đứng gần. Tiêu chuẩn về độ ổn định, độ trễ và khả năng dự đoán vì thế cao hơn đáng kể.

Dữ liệu thế giới thực là tài sản DeepSeek đang tìm kiếm

Một trong những nút thắt lớn nhất của robot hình người là dữ liệu huấn luyện. Mô hình ngôn ngữ có thể học từ khối lượng văn bản và mã nguồn khổng lồ trên Internet. Robot lại cần những dữ liệu gắn với hành động vật lý, chẳng hạn video từ camera, vị trí từng khớp, lực tác động, trạng thái bàn tay, kết quả thao tác và phản ứng của môi trường.

Reuters cho biết các hãng robot Trung Quốc đang vận hành cơ sở thu thập dữ liệu, nơi con người hướng dẫn máy lặp lại những nhiệm vụ như gấp quần áo hoặc mở cửa. Mỗi lần thực hiện có thể tạo ra một chuỗi dữ liệu đồng bộ giữa hình ảnh, chỉ dẫn và chuyển động.

Quan hệ với Unitree có thể giúp DeepSeek tiếp cận ba nguồn lực mà một phòng thí nghiệm AI thuần phần mềm khó tự xây dựng nhanh chóng: đội robot vật lý, hạ tầng điều khiển và các phiên thử nghiệm trong môi trường thực. Dữ liệu thu được có thể được dùng để huấn luyện mô hình thị giác–ngôn ngữ–hành động, thường được gọi là VLA, nhằm chuyển chỉ dẫn và hình ảnh thành lệnh vận động.

Ở chiều ngược lại, Unitree có cơ hội rút ngắn thời gian xây dựng lớp trí tuệ cấp cao. Thay vì tự phát triển toàn bộ mô hình nền tảng, hãng có thể tận dụng năng lực huấn luyện và tối ưu chi phí của DeepSeek, sau đó tập trung nguồn lực vào chuyển động, độ bền, bàn tay khéo léo và sản xuất.

Unitree bước vào thị trường vốn với mảng robot hình người tăng nhanh

Thỏa thuận xuất hiện đúng lúc Unitree chuẩn bị niêm yết trên sàn STAR Market tại Thượng Hải. Công ty chốt giá IPO ở mức 150,8 nhân dân tệ một cổ phiếu, dự kiến huy động khoảng 6,1 tỷ nhân dân tệ và được định giá xấp xỉ 61 tỷ nhân dân tệ, tương đương khoảng 9 tỷ USD.

Unitree phát hành khoảng 40,45 triệu cổ phiếu mới, tương đương 10% vốn sau phát hành. Công ty dự kiến sử dụng nguồn tiền để phát triển phần mềm và phần cứng robot, ra mắt sản phẩm mới và xây dựng cơ sở sản xuất.

Số liệu trong bản cáo bạch cho thấy doanh thu năm 2025 tăng hơn bốn lần lên 1,7 tỷ nhân dân tệ. Riêng robot hình người mang về 867,8 triệu nhân dân tệ, vượt mảng robot bốn chân để trở thành nguồn doanh thu lớn nhất.

Tuy nhiên, tốc độ mở rộng cũng đi kèm áp lực chi phí. Trong quý I/2026, doanh thu Unitree tăng 68,5% lên 422,8 triệu nhân dân tệ, trong khi lợi nhuận sau khi loại trừ các khoản bất thường giảm 52,6% xuống 40,3 triệu nhân dân tệ do chi tiêu cho nghiên cứu và tiếp thị tăng. Những con số này cho thấy thị trường đang phát triển nhanh, nhưng cuộc cạnh tranh về giá và công nghệ có thể làm giảm biên lợi nhuận.

Trung Quốc muốn biến phòng thí nghiệm thành môi trường triển khai

Khoản đầu tư của DeepSeek diễn ra trong bối cảnh Trung Quốc thúc đẩy robot hình người và trí tuệ hiện thân như một ngành công nghiệp chiến lược. Tháng 6/2026, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin Trung Quốc cùng cơ quan quản lý doanh nghiệp nhà nước công bố chương trình huấn luyện robot trong môi trường thực tế.

Chương trình đặt mục tiêu đến cuối năm 2026 hình thành hơn 100 kịch bản ứng dụng giá trị cao và năng lực triển khai ở quy mô khoảng 10.000 thiết bị. Các lĩnh vực được nhắm đến gồm sản xuất, kiểm tra, bảo trì, kho vận, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, an toàn công nghiệp và cứu hộ.

Điểm đáng chú ý là chính sách không chỉ hỗ trợ sản xuất phần cứng. Văn bản yêu cầu xây dựng dữ liệu chất lượng cao về chuyển động toàn thân, lực, chuỗi thao tác và tình huống bất thường; đồng thời phát triển mô hình nền tảng, thuật toán điều khiển, cơ chế đánh giá an toàn và khả năng vận hành dài hạn.

Đây chính là môi trường thuận lợi cho một liên minh như DeepSeek–Unitree. Khi robot được đưa vào các cơ sở sản xuất và dịch vụ, dữ liệu thực tế sẽ quay lại cải thiện mô hình. Mô hình tốt hơn giúp robot xử lý nhiều nhiệm vụ hơn, từ đó mở rộng đội máy và tạo thêm dữ liệu. Vòng lặp giữa triển khai, thu thập dữ liệu và huấn luyện có thể trở thành lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Cuộc đua toàn cầu đang chuyển sang mô hình AI cho hành động

DeepSeek và Unitree không phải những doanh nghiệp duy nhất muốn kết hợp mô hình nền tảng với robot hình người. Các công ty công nghệ và robot lớn đang xây dựng những hệ thống tương tự theo nhiều hướng khác nhau.

NVIDIA phát triển nền tảng Isaac GR00T gồm mô hình robot, công cụ tạo dữ liệu, môi trường mô phỏng và phần cứng xử lý tại chỗ. Tháng 5/2026, hãng công bố thiết kế robot tham chiếu kết hợp thân máy Unitree H2 Plus, bàn tay năm ngón của Sharpa, máy tính Jetson Thor và phần mềm Isaac GR00T. Điều này cho thấy Unitree có thể hợp tác với nhiều nhà cung cấp “bộ não” khác nhau thay vì phụ thuộc vào một đối tác duy nhất.

Google DeepMind phát triển Gemini Robotics, dòng mô hình thị giác–ngôn ngữ–hành động có thể chuyển hình ảnh và chỉ dẫn thành lệnh điều khiển robot. Công ty đã thử nghiệm công nghệ trên nhiều hình dạng máy, bao gồm robot hình người Apollo của Apptronik.

Tesla theo đuổi cách tích hợp dọc với Optimus, tự xây dựng cả phần cứng, nhận thức, lập kế hoạch và điều khiển. Figure cũng phát triển mô hình Helix để điều khiển robot hình người trực tiếp từ dữ liệu camera, ngôn ngữ và trạng thái cơ thể.

Mẫu số chung của các dự án này là AI không chỉ tạo văn bản hoặc hình ảnh. Mô hình phải tạo ra hành động có thể thực thi trong thế giới vật lý. Giá trị cạnh tranh vì thế dịch chuyển từ khả năng trò chuyện sang khả năng nhận biết, lập kế hoạch và hoàn thành nhiệm vụ một cách ổn định.

DeepSeek có thể mang lợi thế chi phí sang robot?

DeepSeek nổi lên nhờ chiến lược tối ưu hiệu quả huấn luyện và suy luận, đồng thời cạnh tranh mạnh về giá. Nếu kinh nghiệm này được chuyển sang AI hiện thân, công ty có thể giúp giảm chi phí vận hành “bộ não” của robot.

Robot hình người cần xử lý dữ liệu liên tục từ nhiều cảm biến, trong khi một phần suy luận phải diễn ra ngay trên thiết bị để hạn chế độ trễ. Những mô hình quá lớn hoặc phụ thuộc hoàn toàn vào trung tâm dữ liệu sẽ khó đáp ứng yêu cầu thời gian thực và hoạt động trong môi trường kết nối không ổn định.

Do đó, một hướng hợp tác tiềm năng là xây dựng hệ thống nhiều tầng: mô hình nhỏ chạy trên robot để phản ứng nhanh, mô hình lớn hơn trên máy chủ để lập kế hoạch phức tạp, cùng cơ chế đồng bộ dữ liệu phục vụ huấn luyện. Lợi thế của DeepSeek sẽ chỉ thực sự được chứng minh khi mô hình vừa đủ thông minh, vừa đủ nhẹ và ổn định để triển khai trên đội robot lớn.

Những rào cản chưa thể giải quyết bằng một khoản đầu tư

Liên minh DeepSeek–Unitree có sự bổ sung rõ ràng, nhưng không đồng nghĩa robot đa năng sắp được thương mại hóa rộng rãi. Khả năng thao tác bằng tay, độ bền của khớp, thời lượng pin, an toàn khi làm việc gần con người và chi phí bảo trì vẫn là những vấn đề khó.

Dữ liệu cũng có thể trở thành điểm nghẽn về pháp lý và bảo mật. Robot hoạt động trong nhà máy hoặc gia đình có thể ghi lại hình ảnh, sơ đồ không gian, quy trình sản xuất và hành vi của con người. Việc dữ liệu được lưu ở đâu, ai có quyền truy cập và mô hình có thể suy ra thông tin gì sẽ cần được kiểm soát chặt chẽ.

Unitree còn đối mặt với rủi ro địa chính trị. Mỹ đã siết hạn chế đối với các mẫu robot hình người và bốn chân sản xuất ở nước ngoài, trong bối cảnh lo ngại về an ninh dữ liệu và chuỗi cung ứng. Doanh thu tại Mỹ chiếm 13,3% tổng doanh thu Unitree năm 2025, nên các biện pháp mới có thể ảnh hưởng đến kế hoạch mở rộng quốc tế.

Cuối cùng, thị trường vẫn cần chứng minh hiệu quả kinh tế. Một robot biểu diễn tốt trong video chưa chắc vận hành liên tục đủ lâu để thay thế hoặc hỗ trợ con người với chi phí hợp lý. Khách hàng doanh nghiệp sẽ đánh giá tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, thời gian ngừng máy, chi phí tích hợp và mức độ an toàn thay vì chỉ nhìn vào khả năng trình diễn.

Ý nghĩa lớn nhất của thương vụ DeepSeek–Unitree

Khoản đầu tư đánh dấu sự dịch chuyển của DeepSeek từ cuộc đua mô hình trên máy chủ sang lĩnh vực AI hiện thân. Đối với Unitree, đây là cơ hội bổ sung năng lực suy luận và hiểu ngữ cảnh vào một nền tảng phần cứng đã có khả năng sản xuất thương mại.

Ý nghĩa lớn hơn nằm ở mô hình hợp tác đang hình thành trong ngành: công ty AI cần nhà sản xuất robot để lấy dữ liệu và triển khai mô hình; nhà sản xuất robot cần mô hình nền tảng để máy vượt qua giới hạn của các tác vụ được lập trình trước. Bên nào xây dựng được vòng lặp tốt nhất giữa phần cứng, dữ liệu, mô hình và khách hàng có thể giành lợi thế.

DeepSeek–Unitree vì thế không chỉ là một thương vụ trong IPO. Đây là dấu hiệu cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang mở rộng từ trung tâm dữ liệu và ứng dụng trò chuyện sang máy móc có thể nhận biết và tác động lên thế giới thực. Cuộc đua robot hình người sẽ không còn được quyết định riêng bởi cơ khí hay mô hình AI, mà bởi khả năng kết hợp hai lĩnh vực thành một hệ thống đủ an toàn, hữu ích và kinh tế để hoạt động hằng ngày.