Khi AI Comic, ứng dụng giúp tạo truyện tranh cho người không biết vẽ, có những khách hàng đầu tiên đầu 2025, Nguyễn Khánh (Hà Nội) tin mình sẽ tạo ra một sản phẩm thành công. Ứng dụng giải được bài toán khó của các AI tạo hình khi đó: giữ sự nhất quán của nhân vật qua nhiều khung truyện, điều mà một số công cụ phổ biến cũng chưa làm được.
Dự án thu hút hàng trăm khách hàng trả phí, chủ yếu là đơn vị sáng tạo nội dung trên mạng xã hội, thậm chí có một tập đoàn lớn lớn ngỏ ý hợp tác. “Tôi đã hình dung viễn cảnh startup nhỏ của mình có thể thay đổi cách làm nội dung trên mạng xã hội của người Việt”, anh kể.
Nhưng bước ngoặt đến nhanh hơn dự đoán. Tháng 8/2025, Google tung ra công cụ Nano Banana tích hợp trong chatbot Gemini và bất cứ ai có thể sử dụng để tạo ảnh, khách hàng của anh bắt đầu rời đi. “Họ nói: sao phải trả tiền cho AI Comic khi Gemini làm được điều tương tự, thậm chí nhanh hơn”, nhà sáng lập chia sẻ.
Lượng người dùng mới giảm, khách cũ không gia hạn. Trong vài tháng, startup mà anh dành tâm huyết khi bỏ tiền mua thiết bị và kêu gọi một số người bạn nghỉ việc để xây dựng buộc phải đóng cửa.
“Đi trước, nhưng nhỏ thì phải chấp nhận thôi”, anh Khánh ngậm ngùi.
Giao diện ứng dụng thay quần áo FitRoom (trước) và ảnh giới thiệu Nano Banana 2 của Google.
Trước đó, tháng 2/2025, FitRoom – ứng dụng cho phép người dùng thử quần áo ảo bằng AI, gây sốt tại Việt Nam trong trào lưu “AI thay đồ”. Sản phẩm do SilverAI tại Việt Nam phát triển và nhanh chóng “leo top” về lượt tải trên App Store, nhờ khả năng cho mặc thử trang phục từ một bức ảnh. Trong thời gian ngắn, FitRoom liên tục thăng hạng, trở thành một trong những ứng dụng được tải về nhiều nhất. Với đội ngũ gần 20 kỹ sư tự phát triển công nghệ lõi thay vì dùng giải pháp mua sẵn, nhà phát triển từng được kỳ vọng làm nên chuyện cả ở thị trường quốc tế.
Nhưng vài tháng sau khi FitRoom được biết đến, Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI và Grok của xAI liên tục được cập nhật, bổ sung các tính năng ghép ảnh mạnh mẽ. Thay vì phải tải ứng dụng và trả phí sử dụng, người dùng có thể đăng ký một tài khoản miễn phí, thêm ảnh vào đoạn chat và yêu cầu chatbot tạo ảnh theo yêu cầu.
“Hiện FitRoom ngừng mọi hoạt động marketing đại trà mà tập trung hơn phục vụ các ngách thị trường”, nhà sáng lập Phan Sỹ Quang xác nhận.
Với những người khổng lồ công nghệ trên thế giới, những bản cập nhật tính năng mới về AI giống như một cú nhích chân của họ. Nhưng với startup, trong đó có các startup Việt, đó có thể là dấu chấm hết cho nỗ lực của cả đội ngũ trong hàng năm.
“Họ có thể làm với chất lượng tốt hơn, miễn phí, lại có hạ tầng và người dùng sẵn có. Startup không có cửa cạnh tranh trực diện ở mặt này”, anh Quang nói.
“Chiếc xe thủ công đối đầu đoàn tàu”
Những gì xảy ra với AI Comic hay FitRoom không cá biệt. Trong lĩnh vực công nghệ, việc này từng nhiều lần xảy ra ở các giai đoạn bùng nổ trước đó, và thậm chí có tên gọi riêng với thuật ngữ “Sherlocking”
Bắt nguồn từ câu chuyện đầu những năm 2000 với Apple, khi hãng từng có tính năng tìm kiếm mang tên Sherlock. Công cụ Sherlock trên máy Mac khi ấy chưa đủ mạnh, nên tạo cơ hội cho những nhà phát triển ứng dụng bên thứ ba tích hợp vào để mở rộng nguồn thông tin cho người dùng. Trong số đó, có một phần mềm mang tên Watson do lập trình viên Dan Wood phát triển, cung cấp nhiều tiện ích như thời tiết, tỷ giá, lịch chiếu phim. Tuy nhiên sau đó, Apple ra mắt phiên bản hệ điều hành mới, Sherlock được nâng cấp, chứa gần như toàn bộ tính năng của Watson, khiến công ty đứng sau cuối cùng phải bán mình.
Trong câu chuyện do Dan Wood kể lại, nhà đồng sáng lập Apple Steve Jobs từng gọi điện cho ông, ví những nhà phát triển như Wood là những chiếc xe goòng vận hành thủ công trên đường ray, còn Apple mới là đoàn tàu thống trị đường ray đó.
Hơn 20 năm sau, trong thế giới đang thay đổi từng ngày vì AI, khi những sự kiện như DevDay của OpenAI, Google I/O của Google trình diễn nhiều tính năng mới, cũng là lúc những đoàn tàu đẩy hàng loạt xe kéo khỏi đường ray của họ.
Trên thế giới, theo dữ liệu được Clarifai đưa ra hồi tháng 1, các nghiên cứu năm 2025-2026 cho thấy khoảng 90% công ty khởi nghiệp chuyên về AI thất bại trong năm đầu, cao hơn tỷ lệ thất bại của các startup công nghệ truyền thống. Nguyên nhân được nhắc đến gồm: Sự kết hợp của các yếu tố như kỳ vọng không thực tế, sự không phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, sự chuẩn bị dữ liệu chưa đầy đủ, chi phí cơ sở hạ tầng tăng vọt, sự phụ thuộc vào các mô hình bên ngoài, và những sai lầm trong lãnh đạo.
“Tại Việt Nam, trường hợp như vậy không hiếm, thực tế xảy ra ngày càng nhiều từ 2024 đến nay”, bà Laura Nguyễn, đến từ GenAI Fund chuyên hỗ trợ và kết nối startup AI, đánh giá. Theo bà, tình trạng xảy ra ở nhiều nhóm startup về AI, nhưng chủ yếu rơi vào startup xây dựng sản phẩm ở lớp ứng dụng chung (AI wrappers).
Trong hệ sinh thái startup tại Việt Nam, startup thường được chia thành các nhóm như: AI wrapper – các dự án tạo ra một lớp vỏ bọc bên ngoài giúp người dùng dễ dàng tương tác với các mô hình gốc; Vertical AI – đi sâu vào từng lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính hoặc các bài toán bản địa; Deep tech – theo đuổi việc làm chủ mô hình hoặc tối ưu công nghệ lõi; và có những nhóm nhà phát triển chuyên cung cấp giải pháp tích hợp, đưa AI vào quy trình vận hành của doanh nghiệp.
Các startup “AI wrapper” thực tế là một “lớp bọc” giúp người dùng tương tác với các mô hình lõi. Do có lợi thế triển khai nhanh, chi phí đầu tư ban đầu thấp và dễ tiếp cận người dùng, startup dạng này chiếm tỷ trọng lớn trong giai đoạn đầu của thị trường tại Việt Nam, nhưng cũng là nhóm dễ tổn thương nhất.
Những ví dụ điển hình có thể thấy ở startup chuyên về tạo nội dung tự động như viết bài, tạo hình ảnh hay dựng video; tạo website bằng AI; AI chỉnh sửa hình ảnh; chuyển giọng nói thành văn bản hoặc tổng hợp giọng nói; hoặc xây dựng chatbot và trợ lý tổng quát.
Theo bà Laura phần lớn startup AI thất bại không phải vì yếu về công nghệ, mà do sai chiến lược, với nguyên nhân chính là xây sản phẩm mà lợi thế nằm ở mô hình thay vì giá trị riêng. Khi chỉ là lớp giao diện đặt trên các nền tảng như OpenAI hay Google, họ rơi vào thế cạnh tranh trực diện với Big Tech – những đơn vị có lợi thế vượt trội về hạ tầng, dữ liệu và phân phối.
Nguyên nhân thứ hai là thiếu dữ liệu hoặc quy trình vận hành (workflow) độc quyền. Bên cạnh đó, một số startup định nghĩa sai bài toán, thường nghĩ về việc AI có thể làm gì thay vì “vấn đề nào đủ đau để người dùng sẵn sàng trả tiền”.
“Giá trị bền vững với startup không phải bản thân mô hình, mà là dữ liệu riêng, quy trình nghiệp vụ tích hợp sâu và khả năng vận hành trong môi trường thực tế”, bà nhận định.
Một nguyên nhân khác cũng được các nhà phân tích trên thế giới nhắc đến là chi phí vận hành. Với ứng dụng AI tạo sinh, phí vận hành máy chủ và tài nguyên GPU tăng tuyến tính theo mức độ sử dụng. Mỗi câu lệnh hay yêu cầu xử lý từ người dùng đều tiêu tốn một khoản phí cố định trả cho các tập đoàn lớn nắm giữ mô hình nền tảng. Điều này có thể dẫn tới việc startup “càng được sử dụng càng lỗ”.
Hướng đi nào cho startup AI Việt?
Ngày 24/3, OpenAI thông báo ngừng phát triển ứng dụng video AI Sora sau chưa đầy nửa năm ra mắt, dù sản phẩm từng thu hút hàng chục triệu người dùng và tạo hiệu ứng mạnh trên thị trường.
Theo các nhà phân tích, sự thoái lui này cho thấy ngay cả “người khổng lồ” trong lĩnh vực AI cũng không thể theo đuổi mọi hướng cùng lúc. Khi chi phí tính toán ngày càng lớn, nguồn cung chip xử lý còn hạn chế và áp lực tối ưu tài nguyên gia tăng, các công ty lớn buộc phải tập trung vào những giá trị cốt lõi thay vì dàn trải. Đây cũng được xem là cơ hội cho startup: không chạy theo mô hình đa năng tốn kém, tập trung vào những bài toán hẹp, những lĩnh vực chuyên biệt – nơi đòi hỏi hiểu biết sâu về ngành, dữ liệu và quy trình. Dù tàu hỏa phát triển, xe goòng vẫn tồn tại và vẫn có những giá trị riêng.
“Đừng cạnh tranh với Big Tech ở nơi họ mạnh nhất. Hãy xây dựng ở nơi họ khó có thể đi sâu”, bà Laura Nguyễn nhấn mạnh.
Chia sẻ với VnExpress vào năm ngoái, một startup AI từng gọi vốn thành công gần 20 triệu USD, cho rằng bài học từ thành công của nền tảng nội địa trước đối thủ ngoại năm xưa vẫn còn nguyên giá trị: Muốn chinh phục người Việt, sản phẩm phải thực sự hiểu thói quen bản địa.
Startup này tập trung hóa giải ba rào cản chính mà các “ông lớn” thường bỏ ngỏ, thứ nhất là ngôn ngữ được tối ưu để hiểu cả tiếng lóng trên mạng xã hội hay lỗi chính tả đặc thù của người Việt. Thứ hai là yếu tố cộng đồng, cho phép người dùng chia sẻ và phản hồi lẫn nhau thay vì chỉ tương tác với máy. Cuối cùng là bài toán chi phí. Bằng cách duy trì mức phí thấp, họ kỳ vọng tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu thuần Việt đủ lớn để tạo sự khác biệt bền vững, thay vì đối đầu trực diện ở những phân khúc mà Big Tech đang thống trị.
Từ kinh nghiệm làm việc với doanh nghiệp, bà Laura gợi ý bốn hướng đi. Trước hết là phát triển “Vertical AI” tập trung vào các bài toán chuyên sâu từng ngành như logistics, tài chính, sản xuất, giáo dục hay y tế – nơi đòi hỏi hiểu biết về quy trình, pháp lý và bối cảnh địa phương, những yếu tố mà các nền tảng như Google hay OpenAI khó tùy biến sâu.
Song song, startup cần xây dựng lợi thế dữ liệu càng sớm càng tốt. Theo bà, tài sản quan trọng nhất không phải là model, mà là dữ liệu độc quyền, có thể đến từ hành vi người dùng, quy trình doanh nghiệp, ngữ cảnh tiếng Việt chuyên ngành. Bên cạnh đó, việc tích hợp sâu vào workflow cũng giúp tạo rào cản thay thế.
“Một sản phẩm AI càng gắn chặt vào quy trình vận hành của người dùng, doanh nghiệp càng khó bị thay thế”, bà nhấn mạnh, lấy ví dụ một chatbot đơn giản có thể dễ dàng bị thay thế bởi hàng trăm chatbot khác, nhưng một hệ thống AI đã kết nối với ERP, hiểu quy trình nội bộ, được huấn luyện theo dữ liệu riêng và gắn với KPI vận hành, việc thay thế không còn là quyết định kỹ thuật đơn thuần mà trở thành một quyết định mang tính tổ chức, vì vậy startup sẽ khó bị thay thế.
Cuối cùng, các startup cần tận dụng lợi thế tốc độ, đồng thời coi sự phát triển của Big Tech chính là cơ hội để các mô hình ngày càng rẻ hơn và startup có thể tạo ra sản phẩm mới cũng ngày càng nhiều hơn.
“Startup không thể thắng Big Tech về quy mô, nhưng có thể thắng về tốc độ thử nghiệm, tốc độ hiểu khách hàng và tốc độ điều chỉnh sản phẩm. Nếu startup chọn đúng một ngách nhỏ và học nhanh hơn bất kỳ ai khác trong ngách đó, họ vẫn có thể tồn tại và phát triển”, bà Laura khuyến nghị.
Với Nguyễn Khánh, sau thời gian thất bại anh chuyển những bài học từ thời gian làm AI Comic để phục vụ một số dự án làm ảnh cho cộng đồng. Anh và cộng sự cũng ấp ủ đi sâu vào lĩnh vực y tế, văn hóa, với suy nghĩ đó là “lãnh địa” mà các ông lớn nước ngoài khó chạm đến.
Trong khi đó, dù có phần e ngại các ông lớn, SilverAI với toàn bộ kỹ sư Việt Nam này vẫn đẩy mạnh những ứng dụng về AI khác, đồng thời thử nghiệm nhiều sản phẩm mới và đang đạt được những thành công nhất định.
“Khi tự chủ công nghệ, chúng tôi có thể cung cấp được sản phẩm chất lượng tốt ở mức gần bằng nhưng giá rẻ hơn rất nhiều và có thể tùy biến được cho khách hàng”, nhà sáng lập Phan Sỹ Quang nói. “Tôi tin startup về AI tại Việt Nam luôn có cơ hội. Nếu được tạo điều kiện, họ có thể làm tốt và có sản phẩm cạnh tranh với các hãng nước ngoài trong những sân chơi hẹp hơn”.
Lưu Quý
Tin Gốc: https://vnexpress.net/startup-ai-viet-voi-noi-lo-chiec-xe-goong-tren-duong-ray-tau-hoa-5058742.html
Galaxy S27 Pro sẽ là yếu tố bất ngờ của Samsung vào năm sau?
Theo báo cáo từ ETNews, Samsung sẽ giới thiệu phiên bản "Pro" cho dòng Galaxy S27, bên cạnh các phiên bản tiêu chuẩn, Plus và Ultra như hiện nay. Galaxy S27 Pro sẽ được định vị là lựa chọn cao cấp thứ hai, chỉ sau Galaxy S27 Ultra.
Sản phẩm dự kiến sẽ chia sẻ nhiều tính năng với phiên bản Ultra, ngoại trừ việc không hỗ trợ bút S Pen. Bên cạnh đó, Galaxy S27 Pro cũng có khả năng tích hợp công nghệ màn hình riêng tư Privacy Display giống như trên Galaxy S26 Ultra hiện tại.
Việc giới thiệu Galaxy S27 Pro không chỉ mang lại sự linh hoạt cho người dùng khi mua sắm mà còn có thể là một phần trong chiến lược lớn hơn của Samsung. Công ty muốn tung ra một phiên bản cao cấp với cấu hình nhẹ hơn dường như là dấu hiệu cho thấy Samsung đang chuẩn bị tăng giá cho Galaxy S27 Ultra vào năm sau.
Trong bối cảnh giá của các mẫu điện thoại cao cấp đang tăng lên do cuộc khủng hoảng bộ nhớ RAM, sự xuất hiện của phiên bản Pro có thể trở thành giải pháp trung gian, giúp mang đến trải nghiệm gần như bản Ultra cho những người không muốn chi quá nhiều cho mẫu cao cấp đắt nhất
Dòng Galaxy S27 dự kiến sẽ mang đến nhiều thay đổi so với phiên bản tiền nhiệm khi chính thức ra mắt vào năm sau. Hiện vẫn còn quá sớm để xác định các thông số kỹ thuật cụ thể của Galaxy S27 Pro, bao gồm kích thước màn hình.
Cũng cần lưu ý rằng, dòng Galaxy S26 từng được kỳ vọng có phiên bản Pro, nhưng điều đó cuối cùng đã không xảy ra. Tuy nhiên, Galaxy S27 Pro không nhằm thay thế một mẫu máy hiện có mà được xem như một sự bổ sung chiến lược nhằm mở rộng dòng smartphone cao cấp của Samsung nhằm cạnh tranh với gia đình iPhone của Apple, vốn bao gồm hai phiên bản Pro cao cấp.
Tại sao sau 54 năm Mỹ mới quay lại Mặt Trăng?
Sau cuộc chạy đua không gian những năm 1960 và 1970, hoạt động thám hiểm Mặt Trăng của nhân loại chững lại. Nhưng sự quan tâm toàn cầu được khơi dậy khoảng 10 năm trước với hàng loạt sự kiện.
Năm 2017, Tổng thống Mỹ Donald Trump chỉ đạo NASA khởi động chương trình Artemis để đưa con người quay lại Mặt Trăng. Năm 2019, tàu Hằng Nga 4 của Trung Quốc hạ cánh thành công xuống phía xa Mặt Trăng (mặt luôn khuất khi nhìn từ Trái Đất), đánh dấu lần đầu tiên có tàu đáp xuống phía này trong lịch sử nhân loại. Song song, các nỗ lực du hành vũ trụ tư nhân từ công ty như Blue Origin của Jeff Bezos hay SpaceX của Elon Musk phát triển mạnh.
Ngày 1/4, thế giới tiếp tục dồn sự chú ý cho Mặt Trăng khi NASA phóng thành công tàu Orion chở phi hành đoàn Artemis II, đưa con người trở lại thiên thể này, bước đầu chỉ bay vòng thay vì hạ cánh. Điều này khiến nhiều người đặt câu hỏi vì sao sau nửa thế kỷ, Mỹ mới triển khai sứ mệnh Mặt Trăng dù công nghệ đã tiến bộ vượt bậc kể từ Apollo 17, chuyến tàu chở người đổ bộ Mặt Trăng cuối cùng năm 1972 trong chương trình Apollo của NASA.
Mỹ chuyển trọng tâm khám phá không gian
Chương trình Apollo là kết quả của cuộc đua không gian thời Chiến tranh Lạnh mà Mỹ tin việc giành thắng lợi trước đối thủ Liên Xô sẽ có ý nghĩa chiến lược quan trọng.
Cuộc đua bắt đầu năm 1957 với ba "khoảnh khắc thất bại" của Mỹ. Đầu tiên là việc Liên Xô bất ngờ phóng Sputnik 1, vệ tinh nhân tạo đầu tiên trên thế giới, ngày 4/10/1957. Một tháng sau, Sputnik 2 đưa động vật đầu tiên lên vũ trụ - con chó mang tên Laika. Tháng 12 cùng năm, Mỹ cố gắng phóng vệ tinh đầu tiên Vanguard Test Vehicle 3, nhưng tên lửa chở vệ tinh phát nổ ngay trên sóng truyền hình trực tiếp, làm dấy lên lo ngại rằng Mỹ đã tụt hậu đáng kể so với đối thủ.
Liên Xô đã thắng những vòng đầu của cuộc đua không gian. Nước này thậm chí đưa người lên vũ trụ trước với phi hành gia Yuri Gagarin vào tháng 4/1961. Tuy nhiên, đặt chân lên Mặt Trăng mới là đích đến cuối cùng.
Tầm quan trọng của mục tiêu được phản ánh trong ngân sách dành cho NASA. Vào thời kỳ đỉnh cao của chương trình Apollo, khoản này chiếm 4,4% tổng ngân sách liên bang. Ngày nay, con số chỉ còn chưa đến 0,4%.
Cuối cùng, Mỹ chiến thắng cuộc đua khi Neil Armstrong và Buzz Aldrin hạ cánh xuống Mặt Trăng bằng tàu Apollo 11 tháng 7/1969. Sau đó, thêm 5 chuyến đổ bộ thành công nữa tiếp nối, khẳng định vị thế cường quốc vũ trụ của Mỹ.
Tuy nhiên, nước này được cho là không còn động lực quay lại sau loạt thành tựu tốn kém. "Nhiều người nghĩ kiểu 'Chúng ta đã làm những gì tổng thống John F. Kennedy muốn. Chúng ta đánh bại Liên Xô và vẫn là cường quốc công nghệ của thế giới. Vậy sao còn cần quay lại?'", Ed Stewart, quản lý bảo tàng tại Trung tâm Không gian và Tên lửa Mỹ, nói với Space.
Ngay trước chuyến bay của Apollo 17 vào tháng 12/1972, Quốc hội Mỹ cắt giảm ngân sách của NASA, hủy bỏ các nhiệm vụ tiếp theo và chuyển trọng tâm sang tàu con thoi. Tổng thống Richard Nixon, nhậm chức vào tháng 1/1969, cũng ủng hộ một chương trình không gian tiết kiệm hơn và muốn phát triển tàu con thoi. Sau đó, Mỹ tập trung vào quỹ đạo Trái Đất tầm thấp và xây dựng trạm vũ trụ thay vì trở lại Mặt Trăng.
Ngày nay, để bù đắp cho kinh phí hạn chế, NASA tăng cường hợp tác với công ty tư nhân để chế tạo những bộ phận quan trọng cho các nhiệm vụ Mặt Trăng, dù cách tiếp cận này có thể gặp khó khăn trong giai đoạn đầu.
Thách thức kỹ thuật
Sứ mệnh lên Mặt Trăng cũng gặp phải thách thức về kỹ thuật. Vệ tinh tự nhiên này cách Trái Đất khoảng 400.000 km, và thực tế có hơn một nửa nỗ lực đổ bộ Mặt Trăng kết thúc thất bại. Khi bay qua môi trường chân không, tàu vũ trụ phải đối phó với biến động nhiệt độ, phụ thuộc bộ phận nào quay về phía Mặt Trời. Chúng cũng thường tiếp xúc với tia vũ trụ, những hạt bức xạ truyền từ Mặt Trời hoặc không gian sâu, có thể dễ dàng nung nóng thiết bị điện tử không được bảo vệ tốt.
Mặt Trăng có bề rộng bằng khoảng 1/4 Trái Đất với lực hấp dẫn yếu hơn nhiều nên rất khó tiến vào quỹ đạo. Địa hình gồ ghề, miệng hố lỗ chỗ và những yếu tố khác khiến lực hấp dẫn không đồng nhất. "Khi bay quanh Mặt Trăng, cuối cùng tàu vũ trụ sẽ đâm xuống bề mặt do lực hấp dẫn không đều làm rối quỹ đạo. Vì vậy, bạn cần định vị để biết chính xác mình đang ở đâu và điều chỉnh theo thời gian thực", Phillip Metzger, nhà khoa học hành tinh ở Đại học Central Florida, giải thích trên Bloomberg.
Khác với Trái Đất có khí quyển giúp giảm tốc cho tàu vũ trụ lao trở về, Mặt Trăng hầu như không có khí quyển. Để hạ cánh, mọi tàu đều phải sử dụng một dạng động cơ nào đó để giảm tốc. Tàu cần đốt động cơ chuẩn xác để gần như dừng lại ngay phía trên bề mặt, nếu không sẽ đâm thẳng xuống dưới. Tất cả quá trình trên đòi hỏi nắm rõ địa điểm mà tàu sắp hạ cánh.
People đánh giá, trải qua hàng thập kỷ, phần lớn công nghệ trong chương trình Apollo đã lỗi thời. Theo John Thornton, CEO công ty Astrobotic Technology (Mỹ), nhiều chuyên gia từng xây dựng và vận hành hệ thống thời Apollo không còn làm việc trong lĩnh vực này, dẫn đến mất đi rất nhiều kiến thức.
"Toàn bộ thế hệ đó đã rời khỏi ngành. Chúng ta đang học lại cách làm, nhưng với công nghệ mới và khác biệt", ông nói với Live Science.
Nhiều thách thức kỹ thuật trong kỷ nguyên mới cũng làm trì hoãn việc quay lại Mặt Trăng, như phát triển bộ đồ du hành vũ trụ, giải quyết vấn đề với tấm chắn nhiệt của tàu và xây dựng hệ thống hạ cánh mới. Khi khởi động lại kế hoạch và bắt tay vào nghiên cứu, các công nghệ mới cũng cần nhiều năm để phát triển và thử nghiệm trước khi được chứng nhận đảm bảo an toàn và đủ điều kiện bay.
Cuộc đua Mặt Trăng thời hiện đại
Một điểm giống với Apollo là Artemis cũng có đối thủ theo sát. Thay vì cạnh tranh với chương trình của Liên Xô vài chục năm trước, Artemis cạnh tranh với chương trình Mặt Trăng của Trung Quốc. Nước này có tàu hạ cánh thành công ở phía xa và là quốc gia duy nhất đạt được thành tựu đó, đồng thời đang nỗ lực đưa phi hành gia đáp xuống gần cực nam Mặt Trăng khoảng năm 2030.
Nhưng khác với Apollo, Artemis không chỉ hướng đến "cắm cờ và để lại dấu chân" với những chuyến ghé thăm và nghiên cứu ngắn hạn 1-3 ngày mà muốn thiết lập sự hiện diện lâu dài của con người, đồng thời tạo bước đệm cho việc khám phá Sao Hỏa.
Nhiệm vụ đầu tiên, chuyến bay không người lái Artemis I, được tiến hành tháng 11/2022, sau hàng loạt đợt hoãn và hủy phóng. Nhiệm vụ tiếp theo, Artemis II, đang diễn ra suôn sẻ, dự kiến trở về và hạ cánh ngoài khơi San Diego lúc 20h07 ngày 10/4 (7h07 ngày 11/4 giờ Hà Nội).
Nếu không có vấn đề lớn nào phát sinh trong Artemis II, NASA sẽ thử nghiệm tàu Orion và các trạm đổ bộ Mặt Trăng trên quỹ đạo Trái Đất trong nhiệm vụ Artemis III năm 2027. Cơ quan này đặt mục tiêu thực hiện chuyến đổ bộ của con người lên Mặt Trăng vào năm 2028 với nhiệm vụ Artemis IV. Đến thập niên 2030, họ kỳ vọng bắt đầu phát triển khu định cư, robot tự hành và trạm chở hàng, hướng đến thiết lập sự hiện diện bền vững trên bề mặt thiên thể này.
Jared Isaacman, Giám đốc NASA, cho biết: "NASA cam kết một lần nữa làm được điều gần như bất khả thi, đó là quay lại Mặt Trăng trước khi nhiệm kỳ của Tổng thống Trump kết thúc, xây dựng căn cứ trên Mặt Trăng, thiết lập sự hiện diện lâu dài và thực hiện những việc cần thiết khác nhằm đảm bảo vị trí dẫn đầu của Mỹ trong lĩnh vực không gian".
Thu Thảo tổng hợp
Tin Gốc: https://vnexpress.net/tai-sao-sau-54-nam-my-moi-quay-lai-mat-trang-5059699.html