Bài phát biểu mới nhất của Đàn Tân: Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại

marsbitPublished on 2026-07-02Last updated on 2026-07-02

Abstract

Bài phát biểu mới nhất của Đàm Bân: Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại Ngày 29/6, Đàm Bân, Chủ tịch Đông Phương Loan, đã có bài phát biểu với chủ đề "Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại". Ông chỉ ra rằng, từ góc độ chu kỳ ngành, rủi ro bỏ lỡ cả một thời đại AI có thể lớn hơn rủi ro lo lắng về bong bóng ngắn hạn. Đàm Bân nhận định, nhân loại đang đứng ở điểm khởi đầu của thời đại trí tuệ nhân tạo - một thời đại có tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, Internet hay di động. Làn sóng AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm; ở cấp độ ngành, có thể tham chiếu nhịp điệu mười năm của thời đại Internet, lấy thời điểm ChatGPT ra mắt cuối năm 2022 làm mốc, điểm tham chiếu rủi ro thực sự có lẽ là vào khoảng trước năm 2033. Ông nhấn mạnh, động lực chính thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, các yếu tố như chiến tranh thương mại, tăng lãi suất hay chiến tranh chỉ là thứ yếu. Từ góc độ văn minh nhân loại, ông cũng đề cập đến logic dài hạn về việc sự sống silicon thay thế sự sống carbon, nhấn mạnh đầu tư cần nắm bắt nguyên nhân chính, tôn trọng đổi mới doanh nghiệp và lẽ thường thị trường. Đàm Bân cũng trình bày quan điểm về cuộc cạnh tranh AI Mỹ-Trung, cho rằng cả hai nước đều không thể thua trong cuộc đua này. Ông còn chia sẻ về sự tiếc nuối của Buffett khi bỏ lỡ cơ hội đầu tư vào Microsoft, nhắc nhở về việc không ngừng mở rộng ranh giới nhận thức trong đầu tư. Cuối cùng, ông kết thúc bằng một bài thơ tự sáng tác, kêu gọi mọi người giữ vững tầm nhìn, nắm bắt c...

Tác giả: Đàn Tân

Ngày 29/6, Chủ tịch Đông Phương Loan Loan Đàn Tân đã có bài phát biểu chủ đề Đừng bỏ lỡ một thời đại vĩ đại tại Hội nghị Chiến lược giữa năm "2026--All in Kỷ nguyên Silic mới" của Gelonghui.

Về vấn đề bong bóng AI mà thị trường quan tâm, từ góc độ chu kỳ ngành, Đàn Tân chỉ ra:"Rủi ro của việc bỏ lỡ một thời đại, có thể lớn hơn rủi ro lo lắng về bong bóng ngắn hạn."

Theo ông, nhân loại đang đứng ở điểm khởi đầu của thời đại trí tuệ nhân tạo - thời đại này có thể mang tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, thời đại internet và thời đại internet di động.

Ông nhận định làn sóng AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm, ở cấp độ ngành có thể tham khảo nhịp điệu mười năm của thời đại internet, lấy thời điểm ChatGPT ra mắt cuối năm 2022 làm điểm bắt đầu, thời điểm tham chiếu rủi ro thực sự có lẽ vào khoảng trước sau năm 2033.

Ông chỉ ra, "nhân tố chính" thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, chiến tranh thương mại, tăng lãi suất, chiến tranh... chỉ là những nhân tố phụ. Ông còn nói về logic dài hạn của việc sự sống silic thay thế sự sống carbon từ góc độ văn minh nhân loại, nhấn mạnh đầu tư phải nắm bắt nhân tố chính, tôn trọng sự đổi mới của doanh nghiệp và lẽ thường thị trường.

Cuối cùng, ông nhấn mạnh đừng bao giờ phụ lòng thời đại vĩ đại này.

"Sóng triều không bao giờ quay đầu, bánh xe khổng lồ của thời đại đang lăn về phía trước trong im lặng. Sống đúng thời, đã là may mắn lớn lao, đừng để sự do dự trói buộc bước chân, đừng để tầm nhìn ngắn hạn phụ phàng năm tháng - đừng bao giờ bỏ lỡ thời đại vĩ đại hùng vĩ này thuộc về chúng ta."

Dưới đây là phần tinh hoa bài phát biểu của Đàn Tân được Gelonghui tổng hợp, chia sẻ với mọi người.

01 Từ góc độ chu kỳ ngành, rủi ro bỏ lỡ thời đại AI, lớn hơn rủi ro lo lắng bong bóng ngắn hạn

Gần đây thường có người hỏi: Liệu AI có phải là bong bóng không? Nhìn ngắn hạn thế nào?

Câu trả lời của Đàn Tân là: Đứng từ góc độ phát triển dài hạn của ngành, đối với người tham gia thị trường,rủi ro của việc bỏ lỡ một thời đại, có thể lớn hơn rủi ro bạn lo lắng về bong bóng ngắn hạn.Tất nhiên, trước biến động và sự không chắc chắn ngắn hạn, nhà đầu tư cũng cần kết hợp chu kỳ đầu tư và khả năng chịu rủi riêng để đưa ra phán đoán độc lập.

Nhìn lại lịch sử 55 năm từ khi thành lập năm 1971 đến nay của Nasdaq, động lực cốt lõi thực sự thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ, chứ không phải những yếu tố ngắn hạn như lãi suất, chính sách vĩ mô.

Có người lo lắng môi trường lãi suất cao sẽ dẫn đến sự sụp đổ của thị trường.

Chúng ta hãy xem lịch sử: những năm 70, lãi suất cơ bản của Mỹ từng lên tới 22%, nhưng thời đại phần cứng điện tử 16 năm đã tăng 6,5 lần; thời đại internet trải qua chu kỳ giảm lãi - tăng lãi hoàn chỉnh, tăng mạnh trọn vẹn 10 năm; thời đại internet di động cũng như vậy. Lãi suất chưa bao giờ là nhân tố chính, tiến bộ công nghệ mới là nhân tố chính.

02 Thời đại AI mang tính đột phá hơn ba thời đại trước, ở cấp độ ngành có thể tham khảo nhịp điệu mười năm của thời đại internet

Ông chỉ ra thêm, năm ngoái khi khai hội ông từng dự đoán năm 2026 có thể giống năm 1994 - vẽ chữ thập rồi đón đợt tăng mạnh. Năm 23, 24, 25 đã tăng mạnh ba năm, năm nay vẫn thể hiện động lực ngành mạnh mẽ.

"Tại sao?Bởi vì thời đại AI mang tính đột phá hơn cả ba thời đại trước - thời đại điện tử, thời đại internet, thời đại internet di động."

Phán đoán cơ bản của Đàn Tân là:thời đại trí tuệ nhân tạo sẽ giống như thời đại internet, cóchu kỳ ngành tương đối dài - ChatGPT được công bố vào cuối năm 2022, nếu tham khảo nhịp điệu lịch sử "mười năm" của internet, thời điểm đó (khoảng trước sau năm 2033) nhiều khả năng mới là cửa sổ tham chiếu cần xem xét rủi ro, trước đó, sự diễn biến ngành AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm. Tuy nhiên, biến động thị trường ngắn hạn và bong bóng cục bộ khách quan vẫn tồn tại, nhà đầu tư vẫn phải đánh giá hợp lý dựa trên tình hình bản thân.

03 Viễn cảnh dài hạn của sự sống silic: Một thí nghiệm tư tưởng từ góc nhìn văn minh

Đàn Tân trình chiếu hai đoạn video, mở rộng tầm nhìn từ thị trường vốn lên chiều kích văn minh nhân loại.

Quan điểm của ông cực kỳ giàu trí tưởng tượng:Sự sống silic thay thế sự sống carbon, đây là một hướng đi với xác suất cực cao.Nếu nền văn minh Trái đất muốn tiếp diễn, sự sống silic rất có thể sẽ thay thế sự sống carbon, hoặc trở thành lực lượng sản xuất chủ đạo.

Ông đưa ra một nhóm tọa độ thời gian trải dài cực lớn:

4,1 tỷ năm sau, Mặt trời có thể phình to thành sao khổng lồ đỏ nuốt chửng Trái đất, cũng có thể co sập thành sao lùn trắng.

Tàu Voyager đã bay 77 năm, khoảng cách còn lại để bay ra khỏi hệ Mặt trời là khoảng 7 vạn năm ánh sáng.

100 tỷ năm sau, thiên hà Tiên Nữ có thể va chạm với Ngân Hà - lúc đó loài người nhất định phải bay ra khỏi Ngân Hà.

"Sự sống carbon không bay ra khỏi Ngân Hà được. Còn sự sống silic - nó thông minh hơn chúng ta 1 triệu lần, suy nghĩ và làm việc không ngừng 24 giờ mỗi ngày, những thay đổi cách mạng mà nó tạo ra, có thể theo cách vượt xa nhận thức của chúng ta, đưa nền văn minh đến những nơi xa hơn."

Đàn Tân cho biết, đây không phải là phán đoán đầu tư ngắn hạn, mà là cung cấp một khuôn khổ tư duy: trí tuệ silic mang đến mô hình tăng trưởng kinh tế có thể có khả năng vô hạn và chuỗi công nghiệp dài hơn, hiểu được điểm này giúp thoát khỏi những xáo trộn trước mắt, nhìn nhận xu hướng dài hạn.

04 Công nghệ viết lại quy tắc chiến tranh, cuộc cạnh tranh AI Mỹ-Trung ai cũng không thể thua

Đàn Tân trình chiếu một trường hợp mới nhất từ chiến trường Nga-Ukraine: Một binh sĩ Nga bị máy bay không người lái và robot của Ukraine bắt làm tù binh.

"Vũ khí hóa AI làsự biến đổi theo cấp số nhân, đây là quá trình tất yếu."

Ông cho rằng, cả Mỹ và Trung Quốc đều không thể thua trong cuộc đua AI này. Mỹ tiên phong về công nghệ nền tảng, nhân tài đỉnh cao; Trung Quốc hình thành năng lực cạnh tranh khác biệt về kịch bản ứng dụng, quy mô dữ liệu, tính hoàn chỉnh của chuỗi công nghiệp. Cả hai bên đều không ngừng tăng cường bố trí dài hạn cho AI.

05 "Sự hối tiếc" của Buffett và quá trình lặp lại nhận thức của Đông Phương Loan Loan

Đàn Tân so sánh sự thay đổi danh mục nắm giữ của những "lão đăng" Mỹ-Trung.

Buffett mua vào Google quý ba năm ngoái, năm nay tiếp tục tăng thêm, Google đã vào năm cổ phiếu nắm giữ nặng ký hàng đầu của Berkshire.

"Trước khi ra đi, Munger trả lời phỏng vấn, nói thời đại của mình lẽ ra nên kiếm được 100 tỷ thậm chí 1 nghìn tỷ. Ông ấy thân với Bill Gates như vậy, nhưng chỉ mua 100 cổ Microsoft mang tính biểu tượng. Microsoft đã tăng 7000 lần."

"Nếu lấy 1 tỷ từ Coca-Cola ra mua Microsoft, đó sẽ là 7000 tỷ, nhiều hơn tất cả số tiền ông ấy kiếm được."

Đàn Tân thừa nhận, những phân đoạn lịch sử này không thể suy ra tương lai, nhưng nhắc nhở chúng ta đầu tư cần không ngừng phá vỡ ranh giới nhận thức. Đông Phương Loan Loan cũng đang lặp lại và tiến hóa: đội ngũ nghiên cứu của công ty chúng tôi tiếp tục theo dõi sâu vào các khâu năng lực tính toán cơ sở, lưu trữ... của AI.

06 Lắng lòng giữ vững cục diện, lý trí nắm chặt mã mà thời đại ban tặng

Đàn Tân kết thúc bằng một bài thơ do chính ông viết:

"Sóng triều không bao giờ quay đầu, bánh xe khổng lồ của thời đại đang lăn về phía trước trong im lặng.

Có người kẹt trong những xôn xao vụn vặt trước mắt, có người đứng trên chu kỳ ngẩng đầu ngắm nhìn sông ngân hà.

Chẳng cần vướng bận lên xuống nhất thời, chẳng cần mù quáng theo cơn nóng lạnh khoảnh khắc.

Núi sông tái sinh trong biến cục, cơhội nở hoa trong sự kiên trì dài lâu.

Sống đúng thời, đã là may mắn lớn lao, đừng để sự do dự trói buộc bước chân, đừng để tầm nhìn ngắn hạn phụ phàng năm tháng.

Sống tốt đẹp, bước đi nghiêm túc, đừng bao giờ bỏ lỡ thời đại vĩ đại hùng vĩ này thuộc về chúng ta."

Trending Cryptos

Related Questions

QTheo Bài phát biểu của Đàm Bân, tại sao ông cho rằng nguy cơ bỏ lỡ thời đại AI lớn hơn nguy cơ lo lắng về bong bóng ngắn hạn?

AĐàm Bân nhấn mạnh từ góc độ chu kỳ ngành, động lực cốt lõi thúc đẩy tăng trưởng dài hạn của thị trường vốn là tiến bộ công nghệ. AI đánh dấu sự khởi đầu của một thời đại mang tính đột phá hơn cả thời đại điện tử, internet và di động. Vì vậy, nguy cơ bỏ lỡ cả một thời đại công nghệ có thể lớn hơn nhiều so với rủi ro từ sự điều chỉnh hay bong bóng ngắn hạn trên thị trường.

QĐàm Bân dự đoán chu kỳ ngành của thời đại AI có thể kéo dài bao lâu và dựa trên cơ sở nào?

AÔng đưa ra nhận định cơ bản rằng thời đại AI có thể có chu kỳ ngành dài tương tự như thời đại internet. Lấy mốc ChatGPT ra mắt cuối năm 2022, nếu tham chiếu theo nhịp độ 'mười năm' của kỷ nguyên internet, thì thời điểm khoảng năm 2033 có thể là cửa sổ tham chiếu cần xem xét rủi ro. Trước đó, sự phát triển của ngành AI khó có thể kết thúc chỉ sau ba bốn năm.

QQuan điểm của Đàm Bân về 'sinh mạng silicon thay thế sinh mạng carbon' mang ý nghĩa gì đối với tư duy đầu tư dài hạn?

AÔng coi đây là một viễn cảnh dài hạn và khung tư duy, không phải phán đoán đầu tư ngắn hạn. Quan điểm này nhấn mạnh rằng sự thông minh silicon mang lại mô hình tăng trưởng kinh tế với khả năng vô hạn và chuỗi ngành dài hơn. Hiểu được điều này giúp nhà đầu tư vượt ra khỏi những xáo trộn trước mắt, nhìn nhận xu hướng dài hạn và nắm bắt động lực chính thực sự thúc đẩy sự phát triển.

QĐàm Bân đề cập đến sự cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ như thế nào?

AÔng cho rằng cả Trung Quốc và Mỹ đều không thể thua trong cuộc đua AI này. Mỹ có lợi thế đi trước về công nghệ nền tảng và nhân tài đỉnh cao. Trong khi đó, Trung Quốc hình thành năng lực cạnh tranh khác biệt ở quy mô ứng dụng, dữ liệu và tính hoàn chỉnh của chuỗi cung ứng. Cả hai bên đều đang không ngừng tăng cường bố trí dài hạn cho AI.

QVí dụ về 'sự hối tiếc' của Buffett và Munger được Đàm Bân nêu ra nhằm mục đích gì?

AÔng đề cập việc Buffett mua Google và câu chuyện Munger chỉ mua 100 cổ phiếu Microsoft để minh họa rằng ngay cả những nhà đầu tư vĩ đại cũng có thể bỏ lỡ cơ hội của cả một thời đại do giới hạn nhận thức. Điều này nhắc nhở các nhà đầu tư cần không ngừng phá vỡ ranh giới nhận thức, tiến hóa và lặp lại tư duy để theo kịp sự thay đổi của thời đại công nghệ, nếu không sẽ có nguy cơ bỏ lỡ những làn sóng tăng trưởng lớn.

Related Reads

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

Anthropic has publicly detailed its security measures and a new "Cyber Jailbreak Severity" (CJS) framework following the controversial takedown of its Fable 5 model. The incident, triggered by simple user requests like counting letters or stating a profession, highlighted overzealous safety filters. Anthropic classifies cybersecurity-related prompts into four tiers: malicious activities (blocked), high-risk dual-use (like pentesting, with strict limits), low-risk dual-use (often blocked by "safety margin" errors), and harmless tasks (theoretically allowed but still frequently flagged). The company admits its classifiers are tuned for high sensitivity, leading to many false positives. The newly proposed CJS framework aims to objectively score the severity of AI "jailbreaks" (prompts that bypass safety rules) on a 0-10 scale across four dimensions: Capability Gain (does it grant new attack abilities?), Breadth (does it work across multiple attack types?), Weaponization Ease (how hard is it to turn into a real attack?), and Discoverability (how easy is it to find?). The score determines the response, from no action (CJS-0) to a potential model takedown (CJS-4). The score is context-dependent; for example, discovering a major unknown vulnerability today scores high, while asking about a well-known one scores low. The article raises concerns about Anthropic's dual role: it is both creating powerful models (like the restricted Mythos 5) and defining the rules (CJS) for judging their misuse, potentially giving it disproportionate influence. This is set against the backdrop of U.S. export controls, which for the first time directly restricted API access to a model (Fable 5), creating a "tiered" system where public models are heavily filtered and advanced ones are limited to vetted partners. The CJS framework is portrayed as potentially providing regulators with a metric to justify future API shutdowns. For users, the advice is to carefully phrase prompts, watch for signs of being downgraded to a weaker model, and wait indefinitely for promised filter improvements.

marsbit24m ago

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

marsbit24m ago

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

Arena, the AI model ranking platform, has become a $100 million annual revenue business just eight months after launching its commercial service. Originally a UC Berkeley open-source research project called Chatbot Arena, it created a "battle arena" where users blind-test and vote on anonymous AI model responses. This has generated a highly trusted, community-driven leaderboard based on over 10 million user evaluations and 82 million votes. Major AI companies like OpenAI, Google, and Anthropic submit their flagship models to be ranked. The core monetization strategy is its AI Evaluations service, where model developers and large enterprises pay for in-depth performance analysis from Arena's massive user community. This provides real-world feedback on model strengths, weaknesses, and hallucinations—a critical service as models become more complex. The company, spun out from Berkeley in early 2025, quickly raised $100 million in seed funding at a $600 million valuation and later secured a $150 million Series A at a $1.7 billion valuation. The founding team includes CEO Anastasios Angelopoulos, a mathematician focused on rigorous model evaluation; CTO Wei-Lin Chiang, creator of the popular Vicuna chatbot; and co-founder Ion Stoica, a renowned Berkeley professor. Arena is now expanding beyond chat benchmarks into "Agent Mode," evaluating AI agents on complex, multi-step tasks like coding and research. The company's success illustrates the growing value and cost of independent, real-world AI model evaluation as the industry intensifies.

marsbit29m ago

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

marsbit29m ago

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

Vercel, known for its developer tools like Next.js, has launched 'skills', a package manager for AI coding agents, garnering 24,000 GitHub stars. It allows developers to add specialized capabilities, such as React best practices, to AI assistants like Claude Code or Cursor with a single command: `npx skills add <package>`. Skills are shareable, reusable modules that define an AI agent's behavior for specific tasks, moving beyond one-off prompt engineering towards standardized 'capability engineering'. A key innovation is the 'find-skills' skill, which acts as an internal search engine, allowing an agent to autonomously find and install the right skill for a user's request. This lowers the barrier for non-developers to leverage advanced AI coding assistance. However, this 'npm moment' for AI brings significant security risks. Security audits of thousands of skills on platforms like skills.sh and ClawHub found over 30% contained security flaws, with about 13% classified as severe. Threats include malicious scripts that can access local files and credentials, and prompt injection hidden within skill documentation. Unlike traditional code packages, skills blend instructions, code, and system access, posing a direct risk to user machines and data. Experts advise treating skills like code—reviewing them carefully before installation, especially their scripts, and being wary of excessive permissions. Ultimately, Vercel's initiative represents a major shift towards modular, reusable AI capabilities, but its rapid adoption requires developers to bring the same caution used in managing traditional software dependencies.

marsbit30m ago

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

marsbit30m ago

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

This article, titled "Claude Engineer Finally Releases Fable 5 'Skill-Burning' Guide, Teaching How to Bridge the Information Gap with Models," details a blog post by Claude Code engineer Thariq Shihipar. The core concept is the "information gap" or "unknowns"—the disconnect between a user's instructions (the "map") and the actual task requirements (the "territory"). The article argues that with powerful models like Claude Fable 5, work quality depends on the user's ability to identify and clarify these unknowns. Shihipar categorizes unknowns into four types: Known Knowns (explicit instructions), Known Unknowns (awareness of gaps), Unknown Knowns (implicit, unstated knowledge), and Unknown Unknowns (unforeseen issues). The blog provides a framework for addressing these gaps throughout the workflow: * **Before Implementation:** Techniques include "Blindspot Scanning" to uncover Unknown Unknowns, brainstorming/prototyping for visual or complex tasks, having Claude ask clarifying questions, using reference code/examples, and creating implementation plans. * **During Implementation:** Maintaining an "implementation notes" file for Claude to document deviations and decisions made due to encountered edge cases. * **After Implementation:** Creating summary documents for review and having Claude generate quizzes to ensure the user fully understands the completed changes. The article concludes that as models become more capable, the key to success is systematically discovering and defining these unknowns through low-cost methods like prototyping and planning, allowing for more effective collaboration.

marsbit34m ago

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

marsbit34m ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of S (S) are presented below.

活动图片