Tám quan hệ đối tác AI được ký kết trong sáu tháng. Williams điều hành Claude. McLaren điều hành Gemini. Red Bull điều hành Oracle. Việc sửa đổi quy định năm 2026 đã biến sân tập thành một trong những nơi triển khai AI thương mại trực tiếp lớn nhất trong thể thao.
Các đội trong sân đua Công thức 1 luôn âm thầm chạy dựa trên dữ liệu. Họ vừa trở nên ồn ào hơn về điều đó. Theo một báo cáo của Reuters được truyền qua Chủ nhậttám quan hệ đối tác AI mới đã được ký kết trên F1 và 11 đội của nó chỉ trong sáu tháng qua và danh mục công nghệ, được định nghĩa rộng rãi, đã vượt qua hầu hết mọi dòng khác trong ngân sách của nhóm.
Các thương hiệu AI và máy học hiện chiếm 4 trong số 15 nhà đầu tư tài trợ mới hàng đầu trong môn thể thao này. Trong số những người tiêu biểu: Williams điều hành Claude của Anthropic, Red Bull tăng cường mối quan hệ với Oracle đã chuyển từ truy vấn kiểu tìm kiếm sang quyết định tự động và mối quan hệ đối tác lâu dài với Google của McLaren chuyển từ phần cứng Pixel sang Gemini.
Tùy thuộc vào cách người ta định hình nó, đó là một sự hội tụ không thể tránh khỏi hoặc thời điểm một môn thể thao luôn là một hoạt động kỹ thuật cũng trở thành một hoạt động phần mềm một cách công khai.
Những con số đằng sau tiếng ồn
💜 của công nghệ EU
Những tin đồn mới nhất từ bối cảnh công nghệ EU, câu chuyện từ người sáng lập thông thái Boris của chúng tôi và một số tác phẩm nghệ thuật AI đáng nghi vấn. Nó miễn phí hàng tuần trong hộp thư đến của bạn. Đăng ký ngay bây giờ!
Dữ liệu mà Reuters trích dẫn là từ công ty nghiên cứu Ampere Analysis, và bức tranh chi tiêu rộng hơn rất đáng chú ý. Công nghệ hiện dẫn đầu 10 hạng mục chi tiêu nhiều nhất cho các đội đua F1, ước tính đạt 769 triệu USD trong mùa giải trước, tăng 41% so với năm trước. Yahoo Sports’ mang theo dây của Reuters chia nhỏ bảng quan hệ đối tác một cách chi tiết và cụm tên AI và đám mây hiện đã được tập trung một cách có ý nghĩa. CoreWeave, nhà điều hành đám mây GPU, đã gia nhập Aston Martin.
Oracle đã mở rộng bên trong Red Bull. Anthropic, một công ty tương đối mới tham gia tài trợ cho môn đua xe thể thao, đã đặt Claude vào trong nhóm chiến lược hoạt động và cuộc đua của Williams. Google đã đưa Gemini vào nền tảng phân tích của McLaren. Mỗi thứ trong số này, theo cách riêng của nó, là một ván cược tiếp thị cho thương hiệu có liên quan. Mỗi điều cũng là một cam kết hoạt động nghiêm túc.
Chức năng kép, logo nhà tài trợ và phần mềm vận hành, là đặc điểm xác định những gì đã thay đổi. Mẫu hợp tác lịch sử của F1 là logo trên một chiếc sidepod và một dãy phòng khách sạn. Mẫu 2026 gần giống với hợp đồng doanh nghiệp đã triển khai hơn. Các kỹ sư nhân chủng học được cho là đang ngồi cùng nhóm chiến lược của Williams.
Tính toán CoreWeave hỗ trợ quy trình CFD của Aston Martin. Hệ thống đại lý của Oracle định hình các quyết định thành công của Red Bull. Việc tài trợ là triển khai sản xuất.
Động lực gần nhất là cuộc cải tổ quy định kỹ thuật năm 2026, lần thiết lập lại quy tắc lớn nhất mà F1 từng trải qua trong hơn một thập kỷ. Thông số kỹ thuật mới về khung gầm và bộ nguồn đã thay đổi phép toán phát triển ô tô theo cách giúp các nhóm có thể đánh giá hàng nghìn biến thể thiết kế một cách nhanh chóng và gây bất lợi cho những nhóm phụ thuộc vào số giờ trong hầm gió vật lý.
Racing Bulls hợp tác với Neural Concept trước sự thay đổi quy định đặc biệt là sử dụng bản sao kỹ thuật số và học máy để đánh giá các cấu hình khí động học không thể kiểm tra vật lý bên trong cửa sổ thử nghiệm hạn chế của FIA. Hầu hết các đội đã thực hiện một số phiên bản tương tự.
Quan điểm rộng hơn là F1, kể từ giới hạn ngân sách năm 2022, đã trở thành một môn thể thao trong đó lợi thế cạnh tranh bị hạn chế bởi tiền bạc, tính toán và khả năng tiếp cận nhân tài theo thứ tự đó.
Phân tích gần đây của IMD về lợi thế con người-AI của F1 đã đóng khung động lực này như một nghiên cứu điển hình trong ngành: trong điều kiện giới hạn chi phí, đội chiến thắng là đội có được chất lượng quyết định cao nhất trên mỗi đô la điện toán, chứ không phải đội chỉ chi nhiều tiền hơn. AI sáng tạo, được triển khai bên trong các phòng chiến lược, bàn kỹ thuật cuộc đua và quy trình CFD, hoàn toàn phù hợp với hạn chế đó.
AI thực sự đang làm gì
Vào những ngày cuối tuần của cuộc đua, công việc hiển thị là theo thời gian thực. McLaren, theo mô tả của chính Google Cloud về cách bố trí của đội tại Miamichạy gần 300 triệu mô phỏng cuộc đua trước khi một giải Grand Prix bắt đầu, với các mô hình tổng quát đưa ra các tùy chọn cửa sổ pit-tông và sự kết hợp hợp chất lốp mà chiến lược gia con người không thể đánh giá trong phạm vi ngân sách thời gian của một ngày cuối tuần.
Giám đốc AI của McLaren đã mô tả độ chính xác của các dự đoán thu được khi đạt đến mức độ phù hợp “gần như kỳ lạ” với những gì cuộc đua thực tế tạo ra.
Đằng sau tác phẩm hữu hình là một tác phẩm kém hào nhoáng hơn. Bản thân Công thức 1, chủ sở hữu bản quyền chứ không phải bất kỳ nhóm riêng lẻ nào, đã xây dựng quy trình làm việc AI tổng quát trên AWS để đẩy nhanh quá trình giải quyết vấn đề trong ngày đua: phân loại các điểm bất thường khi đo từ xa, xem bối cảnh liên quan đến chương trình phát sóng và giảm độ trễ giữa sự cố ở đường pit và giải thích trên truyền hình về sự cố đó.
ThinkPad X9 Aura Edition của Lenovo đã được dùng thử tại Grand Prix Trung Quốc hồi đầu năm naychạy mô hình dữ liệu thể thao MATLAB tạo ra thông tin chi tiết về sàn sản xuất nhanh hơn 30% so với máy tính xách tay không có AI, loại mức tăng gia tăng được lặp lại trong 24 ngày đua cuối tuần.
Và sau đó là bộ điều chỉnh. Motorsport.com đã báo cáo rằng chính FIA đang triển khai AI để cảnh sát một trong những câu hỏi kỹ thuật gây tranh cãi nhất của môn thể thao này vào năm 2026, với các chi tiết được giữ chặt chẽ nhưng có thể nhìn thấy được hướng đi rộng rãi: việc thực thi quy tắc, giống như thiết kế quy tắc, đang trở thành thuật toán.
Hồ sơ của Formula1.com về chuyên gia AI “giám đốc công nghệ” mới của FIA đóng khung cuộc hẹn như một phần của cùng một ca làm việc, nhằm cung cấp cho cơ quan quản lý khả năng phân tích mà các đội đã có.
Williams, Claude và logic của bộ phận tư vấn
Đặc biệt, mối quan hệ hợp tác Anthropic-Williams phù hợp với mô hình chiến lược rộng hơn ở công ty kiểu mẫu. TNW đã báo cáo vào đầu tuần này rằng Anthropic đang thành lập một công ty dịch vụ AI doanh nghiệp trị giá 1,5 tỷ đô la với Blackstone, Hellman & Friedman và Goldman Sachs, được thiết kế để đưa Claude vào hoạt động kinh doanh của các công ty mua lại lớn.
Việc triển khai của Williams, về mặt hoạt động, là một con trỏ trước: một khách hàng cao cấp, có yêu cầu cao sử dụng Claude trong môi trường ra quyết định theo thời gian thực, trước camera. Dù nhóm biết được gì về thành tích của Claude trong điều kiện cuộc đua, khách hàng doanh nghiệp của Anthropic sẽ được biết về điều thứ hai.
Đó là một đặc điểm của tài trợ F1 mà các nhà cung cấp AI đã nhận ra nhanh hơn hầu hết: môn thể thao này, về mặt cấu trúc, là một băng ghế công nghệ công cộng. Ô tô đua trong hai giờ vào mỗi cuối tuần khác, và những gì hiệu quả trên tường hầm cuối cùng sẽ được viết bởi mọi ấn phẩm kinh doanh đưa tin về đội.
Đối với một nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp đang cố gắng chứng minh rằng các công cụ của mình hoạt động trong môi trường đối nghịch, thông lượng cao, F1 là một trong những bản demo tốt nhất hiện có.
Dữ liệu mà chính những chiếc ô tô hiện nay tạo ra
Tập dữ liệu cơ bản đã phát triển đến một quy mô khiến khoản đầu tư vào AI có vẻ tương xứng hơn là dễ dãi. TNW đã báo cáo quy mô dữ liệu của McLaren vài năm trước, khi mỗi chiếc xe tạo ra khoảng 250 triệu điểm dữ liệu cho mỗi cuộc đua. Ước tính hiện tại, trên các gói cảm biến mới hơn, đưa ra con số cao hơn.
Ô tô vào năm 2026 mang từ 300 đến 600 cảm biến tích hợp và truyền hơn một triệu điểm dữ liệu mỗi giây; Các kênh đầu vào khí động học, cơ khí, điện, nhiệt và trình điều khiển đều được đưa vào cùng một ống đo từ xa.
Mercedes sử dụng thuật toán dự đoán của G42 được xếp lớp trên các hệ thống doanh nghiệp SAP. Ferrari đã xây dựng các mô hình tùy chỉnh trên Amazon SageMaker, đạt được mô phỏng CFD nhanh hơn tới 60% để thử nghiệm thành phần. McLaren vận hành trung tâm dữ liệu vi mô di động của Dell để cập nhật bộ đôi kỹ thuật số của ô tô theo thời gian thực. Các thiết lập khác nhau. Danh mục này không.
Ngay cả phần trước đó của TNW về phân tích của AWS về tay đua F1 nhanh nhất trong 40 năm qua cũng gợi ý về quỹ đạo này đang hướng tới. Câu chuyện đó đã sử dụng công nghệ máy học để trích xuất một số liệu so sánh duy nhất trong 40 năm dữ liệu đủ điều kiện. Phiên bản 2026 là cách tiếp cận tương tự được áp dụng ở mọi cấp độ hoạt động, trong thời gian thực, bởi mọi đội trong bãi tập.
Những gì nó không giải quyết được
Có những giới hạn đáng được đặt tên. Đầu tiên là vấn đề tài năng. Các chiến lược gia của cuộc đua F1, giống như các phi công lái máy bay chiến đấu, phát triển trực giác qua nhiều năm mà không có lượng tính toán nào có thể sao chép hoàn toàn. TNW trước đây đã viết về các giới hạn của cuộc cạnh tranh AI thuần túy trong bối cảnh Thử thách tự trị Indy, nơi mà sự vắng mặt của con người hóa ra lại quan trọng hơn thành tích kỹ thuật. Theo tài khoản của bất kỳ ai, F1 chưa loại bỏ được con người khỏi thành hố. Nó đã trang bị vũ khí cho họ.
Thứ hai là câu hỏi về giới hạn chi phí. Giới hạn chi phí nhóm 135 triệu USD của F1 một phần được thiết kế để hạn chế loại cuộc chạy đua vũ trang về tính toán và kỹ thuật mà việc triển khai AI hiện được cho là đang hồi sinh.
Việc xử lý kế toán đối với cơ sở hạ tầng AI do đối tác cung cấp, GPU được tặng, kỹ sư nhúng, tín dụng đám mây bằng hiện vật, đã trở thành một chủ đề sôi nổi trong cộng đồng. Liệu FIA có thắt chặt các quy tắc đó hay chấp nhận rằng tài trợ AI là biên giới tiếp theo của giải pháp giới hạn chi phí hợp pháp hay không, là một trong những câu hỏi quản trị mở của mùa giải.
Thứ ba là sự hội tụ cạnh tranh. Nếu mọi nhóm đều có quyền truy cập vào khả năng AI tổng hợp gần như giống nhau thì lợi thế cận biên từ việc triển khai nó sẽ giảm dần theo thời gian.
Các đội chiến thắng trong môi trường này sẽ là những đội xây dựng các mô hình độc quyền đặc biệt dựa trên nền tảng công cộng, cách Ferrari đã đầu tư vào các mô hình cố định mối tương quan nhằm thu hẹp khoảng cách giữa trình mô phỏng và đường đua hoặc tìm cách triển khai công nghệ nhanh hơn về mặt vận hành thay vì phức tạp hơn.
Điểm này ở đâu
Ba tín hiệu sẽ cho biết liệu AI trong F1 là đòn bẩy cạnh tranh lâu dài hay một chi tiết đơn hàng thời thượng. Đầu tiên là liệu các đội hiện đang tụt hậu về mặt tài chính hay kỹ thuật có thể sử dụng quan hệ đối tác AI để thu hẹp những khoảng trống mà trước đây chỉ có tiền không thể mua được hay không.
Thứ hai là liệu khả năng AI của cơ quan quản lý có đủ nhanh để giải quyết các câu hỏi về kỹ thuật và tài chính mà các đội hiện đang đặt ra hay không. Thứ ba là liệu trải nghiệm phát sóng, nơi những hiểu biết sâu sắc được tăng cường bởi AI và bối cảnh hóa các sự cố nhanh hơn có đang thay đổi rõ ràng những gì người hâm mộ nhìn thấy trên màn hình hay không, có phát triển tầm quan trọng cạnh tranh tương tự như các mô hình đo từ xa đã có trên đó hay không.
Vào Chủ nhật tại Miami, Kimi Antonelli đã giành chiến thắng. Vào thời điểm cuộc đua kết thúc, các chiến lược gia được Claude hỗ trợ của Williams đã chạy hàng triệu kịch bản chống lại phép đo từ xa đang diễn ra thực tế; Các mô phỏng do Gemini điều khiển của McLaren đã được thử nghiệm dựa trên ba quyết định của chính họ; Nhóm Oracle của Red Bull đã đề xuất một số biện pháp can thiệp tác nhân lên một chiếc ô tô mà theo cờ ca-rô đã hoàn thành ở nơi mà mô hình mong đợi.
Cuộc đua, theo nghĩa thông thường, chiến thắng thuộc về một thanh niên 19 tuổi trên một chiếc ô tô chạy nhanh. Cuộc đua, theo nghĩa rộng hơn, có người thắng và người thua trước màn hình mà máy quay hầu như không bao giờ chiếu.
F1, giống như ngành công nghiệp rộng lớn hơn mà nó hiện đang phản ánh, đang trong quá trình tìm ra cuộc đua nào quan trọng hơn.
Nguồn The Next Web