OpenAI mất đi 'Vị thần hạ tầng CUDA'

marsbitXuất bản vào 2026-08-17Cập nhật gần nhất vào 2026-08-17

Tóm tắt

Ngày 16/8 vừa qua, một dòng tweet về việc Scott Gray rời OpenAI đã lan truyền mạnh mẽ. Kỹ sư nổi tiếng với danh hiệu "thần hạt nhân CUDA", "lập trình viên GPU mạnh nhất thế giới" đã trở thành một trong những nhân tài trọng lượng tiếp theo rời bỏ OpenAI trong năm nay. Ông chưa chính thức xác nhận nhưng đã đổi tiểu sử trên mạng xã hội thành "Cựu chuyên gia GPU tại OpenAI" và cho biết hiện đang độc lập khám phá các phương pháp AI lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh. Scott Gray gia nhập OpenAI từ tháng 8/2016. Phương pháp luận xuyên suốt sự nghiệp của ông là không chấp nhận giới hạn hiệu suất do các lớp trừu tượng phần mềm đặt ra. Tại Nervana Systems trước đó, ông đã viết trình dịch hợp ngữ maxas để lập trình trực tiếp mã máy GPU, đạt hiệu suất gần lý thuyết và vượt mặt thư viện chính thức của NVIDIA. Tại OpenAI, ông chuyển từ vai trò "tối ưu hóa" sang "tạo điều kiện", đóng góp chính vào các hạt nhân GPU khối thưa (block sparse) năm 2017 và hạt nhân chú ý nhanh (fast attention) cho Transformer thưa năm 2019, là nền tảng cho nhiều mô hình sau này như GPT-3, DALL·E. Tên ông cũng xuất hiện trong nhiều báo cáo nghiên cứu then chốt. Sự ra đi của Gray diễn ra trong bối cảnh OpenAI năm 2026 chứng kiến làn sóng nhiều lãnh đạo cấp cao rời đi, bao gồm các lĩnh vực vận hành, thương mại, sản phẩm, nghiên cứu, an toàn, đạo đức và phần cứng. Việc Scott Gray rời đi có thể không lập tức làm thay đổi lộ trình phát hành mô hình của OpenAI, nhưng với một công ty ngày càng phụ thuộc vào quy mô, hi...

Hôm nay, một bài đăng X từ hai ngày trước bắt đầu lan truyền, nội dung chỉ có 5 từ: Scott Gray đã rời OpenAI.

Nhà kỹ sư nổi tiếng với biệt danh 'Vị thần hạ tầng CUDA, lập trình viên GPU mạnh nhất thế giới' này đã trở thành một trong những nhân tài trọng yếu tiếp theo mà OpenAI mất đi trong năm nay. Bản thân anh tuy chưa xác nhận qua X, trang LinkedIn cũng chưa cập nhật, nhưng phần tiểu sử cá nhân trên X và Bluesky của anh đều đã được sửa từ 'GPU Geek tại @OpenAI' thành 'Former GPU geek tại @OpenAI', và phía trước còn được thêm dòng chữ 'Hiện độc lập, đang khám phá một số phương pháp AI lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh.'

Một kỹ sư làm việc tại OpenAI suốt mười năm, chỉ bằng một dòng tiểu sử đã tuyên bố sự ra đi của mình.

Thật trùng hợp. Đúng vào ngày 16 tháng 8, mười năm trước, OpenAI đã xuất bản một bài blog có tiêu đề 'Team update' (Cập nhật nhóm), giới thiệu năm thành viên toàn thời gian gia nhập trong tháng đó. Danh sách bao gồm Dario Amodei, Filip Wolski, Jack Clark, Scott Gray và Zain Shah.

https://openai.com/index/team-update-august/

Mười năm sau ngày hôm nay, Dario là CEO của Anthropic, Jack Clark phụ trách chính sách tại Anthropic, còn Scott Gray đã đánh dấu OpenAI là 'former' (cựu).

Cho đến thời điểm hiện tại, OpenAI chưa đưa ra bất kỳ tuyên bố nào về việc Scott Gray rời đi, bản thân Gray cũng chưa đăng bài giải thích cụ thể. Nguồn tin chung cho tất cả các bài báo cho đến nay đều là sự thay đổi tiểu sử trên tài khoản mạng xã hội của anh, và sau đó là một bài đăng X tố giác lan truyền. Ngày rời đi cụ thể, nơi đến, liệu đã có công ty mới hay chưa, đều chưa có thông tin công khai.

Một chi tiết đáng chú ý khác trên tài khoản của anh. Bài đăng X gốc cuối cùng của Gray dừng lại vào ngày 20 tháng 11 năm 2023, nội dung là một câu: 'OpenAI is nothing without its people.' (OpenAI chẳng là gì nếu không có con người của nó). Đó là ngày thứ ba sau khi Sam Altman bị hội đồng quản trị sa thải, hơn bảy trăm nhân viên đã ký tên yêu cầu hội đồng quản trị từ chức, câu này đã được sao chép dán đi dán lại nhiều lần trong nội bộ OpenAI thời điểm đó, được coi như một hành động bày tỏ lòng trung thành tập thể. Sau đó, anh ấy có trả lời một số bài đăng (các phản hồi cũng đã dừng sau tháng 2 năm 2025), nhưng chưa bao giờ cập nhật bài đăng gốc nào nữa.

Tiểu sử Scott Gray

Chúng tôi trước đây có một bài viết chuyên về việc giới thiệu Scott Gray, tham khảo 'Vị thần hạ tầng CUDA, lập trình viên GPU mạnh nhất thế giới? Vị đại thần hậu trường của OpenAI là ai'. Ở đây sẽ tóm tắt lại một chút.

Danh tiếng của anh bắt đầu từ thời kỳ Nervana Systems. Thời đó, đại đa số nhà phát triển phụ thuộc vào CUDA C/C++ của NVIDIA và các thư viện chính thức như cuBLAS, cuDNN. Nhiều lớp trừu tượng phần mềm che giấu chi tiết phần cứng, đồng thời cũng tạo ra giới hạn hiệu năng. Gray phán đoán rằng phải vượt qua các lớp trừu tượng này, vì vậy anh đã viết maxas, một trình hợp dịch (assembler) dành riêng cho kiến trúc Maxwell, cho phép nhà phát triển viết trực tiếp mã máy SASS, phân bổ thanh ghi thủ công, quản lý độ trễ bộ nhớ, kiểm soát đường ống lệnh.

Để chứng minh con đường này là khả thi, anh đã dùng maxas viết tay một hạ tầng SGEMM. Trên GPU GM204, hạ tầng này đạt 98% hiệu năng lý thuyết tối đa của phần cứng, và nhanh hơn 4.8% so với cuBLAS chính thức của NVIDIA - cũng là sản phẩm viết tay bởi các chuyên gia và là mã nguồn đóng. Sau đó, maxDNN đã mở rộng cùng một phương pháp luận sang tích chập: đạt hiệu suất tính toán ổn định 93% đến 95% trên tất cả các lớp tích chập của AlexNet, trong khi hiệu suất của cuDNN cùng thời dao động mạnh từ 32% đến 57%.

Đây là nền tảng phương pháp luận cho tất cả các công việc sau này của anh: không chấp nhận giới hạn hiệu năng được định sẵn bởi các lớp trừu tượng.

Trong bài cập nhật nhóm của OpenAI vào tháng 8 năm 2016 đó, phần giới thiệu chính thức về anh chỉ có hai câu đánh giá kỹ thuật, đại ý là trước đây anh tập trung vào việc tối ưu hiệu suất của mạng sâu trên GPU tại Nervana, và các tối ưu hóa cấp hợp dịch (assembly-level) của anh về đại số tuyến tính dày đặc và tích chập 'đến nay vẫn là nhanh nhất'. Đoạn này cũng đề cập rằng, khi không viết code, anh thường đọc các nghiên cứu mới nhất về khoa học thần kinh và các lĩnh vực liên quan.

Có vẻ như, mười năm sau, hướng đi mới 'các phương pháp AI lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh' của anh, thực chất là quay trở lại với sở thích chưa từng thay đổi đó.

Sau khi gia nhập OpenAI, vai trò của anh chuyển từ 'người tối ưu hóa' thành 'người tạo khả năng'. Năm 2017, anh cùng với Alec Radford và Durk Kingma đã công bố hạ tầng GPU khối thưa (block sparse GPU kernel). Khác với việc loại bỏ các trọng số riêng lẻ trong tính thưa không cấu trúc, tính thưa khối chia ma trận trọng số thành các khối có kích thước cố định và đặt toàn bộ khối về 0, hạ tầng chuyên dụng khi tính toán sẽ hoàn toàn bỏ qua các khối giá trị 0, tốc độ có thể nhanh hơn vài bậc độ lớn so với cuBLAS xử lý ma trận dày đặc hoặc cuSPARSE xử lý ma trận thưa chung. Bộ hạ tầng này đã được mã nguồn mở vào thời điểm đó, trực tiếp thúc đẩy hàng loạt công trình về cơ chế chú ý thưa sau này.

Sơ đồ minh họa hạ tầng khối thưa của OpenAI, https://cdn.openai.com/blocksparse/blocksparsepaper.pdf

Theo dòng này tiếp tục, nghiên cứu 'Generating Long Sequences with Sparse Transformers' năm 2019 của Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford và Ilya Sutskever - đã giảm chi phí thời gian và bộ nhớ cho cơ chế chú ý từ O(n²) xuống O(n√n), bài báo đã liệt kê rõ ràng 'hạ tầng huấn luyện cơ chế chú ý nhanh' là một trong ba đóng góp.

Về sau, tên anh xuất hiện trong danh sách tác giả của GPT-3, danh sách tác giả của 'Scaling Laws for Neural Language Models', danh sách tác giả của DALL·E và trong báo cáo kỹ thuật của OpenAI Five.

Trong khoảng thời gian này, anh cũng thu về danh hiệu 'Vị thần hạ tầng CUDA'. Đó là vào tháng 9 năm 2025, cựu nhân viên OpenAI Rohan Pandey đã đăng bài trên X rằng, trong công ty chỉ có khoảng một người phụ trách hạ tầng CUDA phía suy luận (inference), đồng nghiệp gọi hạ tầng cơ chế chú ý do anh viết là 'the Bob kernel', hạ tầng này mỗi ngày thực thi hàng nghìn tỷ lần trên hàng trăm nghìn GPU. Sau khi bài đăng nổi tiếng, phần bình luận phổ biến đoán 'Bob' chính là Scott Gray.

Bài đăng liên quan còn đề cập: Trên toàn thế giới, số người có thể viết được hạ tầng CUDA hiệu năng cao cho quá trình huấn luyện (đặc biệt là lan truyền ngược), có lẽ chưa đến một trăm. Bởi vì kỹ năng này đòi hỏi đồng thời tinh thông lý thuyết tính toán song song, kiến trúc phần cứng GPU và thuật toán học sâu, trong khi đa số người thực hành chỉ dừng lại ở tầng ứng dụng hoặc tầng tối ưu suy luận.

Và bây giờ, Scott Gray đã ra đi.

Năm 2026, OpenAI đã mất đi không ít người

OpenAI năm nay đã mất đi không ít nhân tài. Theo thống kê của blogger X Chubby, OpenAI tính đến nay đã có 12 leader cấp cao rời đi, bao phủ các lĩnh vực vận hành, kinh doanh, sản phẩm, nghiên cứu, an toàn, đạo đức và phần cứng.

Những ngày trước, Brad Lightcap, người làm việc tại OpenAI tám năm, từng là CFO và COO, đã thông báo trên X về việc rời đi, nói rằng muốn 'start something new' (bắt đầu một điều gì đó mới); hai ngày sau, Giám đốc Doanh thu (Chief Revenue Officer) Denise Dresser mới nhậm chức từ tháng 12 năm ngoái cũng tuyên bố rời đi, vị trí này sẽ do cựu Chủ tịch kiêm COO của Wiz, Dali Rajic, tiếp quản.

Trên tuyến kinh doanh và sản phẩm, CEO bộ phận ứng dụng Fidji Simo vào tháng 4 đã nghỉ phép vì lý do sức khỏe, đến tháng 7 thì từ chức toàn thời gian, chuyển sang làm cố vấn bán thời gian; CMO cũ Kate Rouch vào tháng 4 đã từ chức vì nhu cầu điều trị; CTO bộ phận doanh nghiệp Srinivas Narayanan cũng tuyên bố rời đi vào tháng 4. Về phía nghiên cứu và sản phẩm, người dẫn dắt OpenAI for Science Kevin Weil và trưởng bộ phận Sora Bill Peebles cùng tuyên bố rời đi vào một ngày tháng 4, Weil hiện đang làm một công ty khởi nghiệp AI về khoa học; Barret Zoph tháng 1 năm nay từ Thinking Machines Lab quay trở lại OpenAI dẫn dắt bán hàng AI cấp doanh nghiệp, đến tháng 6 lại một lần nữa rời đi, công ty không giải thích lý do.

Ba người trên tuyến an toàn và đạo đức tập trung vào tháng 7: Trưởng bộ phận Hệ thống An toàn Johannes Heidecke rời đi trong quá trình tái cấu trúc nhóm an toàn, trách nhiệm được sáp nhập vào bộ phận nghiên cứu do Mia Glaese lãnh đạo; Nhà tương lai học trưởng (Chief Futurist) Joshua Achiam sau gần chín năm đã rời đi, nhóm sứ mệnh căn chỉnh (mission alignment) do anh lãnh đạo trước đây đã bị giải tán vào tháng 2 năm nay; Trưởng bộ phận Đạo đức Chloé Bakalar gia nhập chưa đầy một năm đã rời đi. Sớm hơn, vào tháng 3, Trưởng bộ phận Robot và Phần cứng Tiêu dùng Caitlin Kalinowski đã từ chức vì không đồng tình với việc hợp tác giữa công ty và Lầu Năm Góc, cô ấy trên LinkedIn cho biết vấn đề liên quan nên được xem xét kỹ lưỡng hơn, sau đó lại bổ sung rằng sự bất đồng của cô chủ yếu hướng vào quy trình quản trị.

Danh sách này còn bỏ sót một người: vào tháng 1 năm nay, Phó Chủ tịch Nghiên cứu phụ trách mô hình suy luận Jerry Tworek sau gần bảy năm đã rời đi để khởi nghiệp, lý do là muốn làm một số hướng nghiên cứu 'khó thực hiện bên trong OpenAI'.

Lời kết

Sự ra đi của Scott Gray, có lẽ sẽ không ngay lập tức thay đổi nhịp độ phát hành mô hình của OpenAI. Hệ thống kỹ thuật tích lũy trong mười năm sẽ không ngừng hoạt động chỉ vì một người ra đi. Nhưng đối với một công ty ngày càng phụ thuộc vào quy mô, hiệu quả và kiểm soát chi phí, việc mất đi một kỹ sư như vậy - người có thể đẩy hiệu năng phần cứng đến giới hạn và lại tham gia sâu vào nhiều thế hệ mô hình cốt lõi - vẫn không phải là một thay đổi có thể xem nhẹ.

Thời điểm của lần rời đi này cũng đáng chú ý: OpenAI đang chuẩn bị lên sàn, trở thành một doanh nghiệp khổng lồ theo đuổi doanh thu và tham gia cuộc đua cơ sở hạ tầng toàn cầu. Bây giờ, những người đầu tiên định hình nó, cũng đang đánh giá lại những gì họ muốn làm tiếp theo.

Lựa chọn của Scott Gray không phải là gia nhập một phòng thí nghiệm tiên phong khác hay tuyên bố khởi nghiệp, mà chỉ là nói trong tiểu sử cá nhân rằng anh đang độc lập khám phá 'các phương pháp AI lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh'. Từ một kỹ sư năm 2016 trong phần giới thiệu chính thức mà thời gian rảnh rỗi đọc các bài báo khoa học thần kinh, đến mười năm sau viết lại khoa học thần kinh vào tiểu sử cá nhân, điều này giống như một lần quay về sau một hành trình vòng vo khá lâu: Sau khi vắt kiệt đến tận cùng mô hình tính toán hiện có, anh bắt đầu tìm kiếm một khả năng khác.

Năm 2023, Gray viết 'OpenAI is nothing without its people'. Nhìn lại hôm nay, câu nói này vừa là thái độ đối với cuộc khủng hoảng công ty thời điểm đó, cũng giống như một lời chú thích muộn màng. OpenAI sẽ không mất đi tất cả vì sự ra đi của một cá nhân nào đó, nhưng phương hướng của một công ty, rốt cuộc vẫn được định hình bởi những người ở lại, những người ra đi, và những vấn đề mà mỗi người họ lựa chọn để khám phá.

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat '机器之心' (ID:almosthuman2014), tác giả: 关注AI的

Câu hỏi Liên quan

QScott Gray là ai và tại sao sự ra đi của ông ấy lại quan trọng đối với OpenAI?

AScott Gray, được mệnh danh là 'vị thần hạch tâm CUDA', là một kỹ sư tài năng hàng đầu chuyên tối ưu hóa hiệu suất GPU, đã làm việc tại OpenAI từ năm 2016. Ông đóng góp quan trọng cho các dự án cốt lõi như GPT-3, DALL·E và phát triển các hạch tâm quan trọng như 'Bob kernel'. Sự ra đi của ông là một tổn thất lớn về năng lực kỹ thuật cho OpenAI, đặc biệt trong bối cảnh công ty đang chạy đua về hiệu suất và chi phí tính toán.

QThành tựu kỹ thuật nổi bật nhất của Scott Gray trước và trong thời gian tại OpenAI là gì?

ATrước khi gia nhập OpenAI, tại Nervana Systems, ông đã tạo ra 'maxas', một trình dịch hợp ngữ cho kiến trúc Maxwell, và viết hạch tâm SGEMM đạt 98% hiệu suất lý thuyết của phần cứng. Tại OpenAI, ông là đồng tác giả của hạch tâm 'khối thưa' (block sparse GPU kernels) giúp tăng tốc độ tính toán đáng kể, và đóng góp vào các mô hình cốt lõi như GPT-3, DALL·E, cũng như phát triển hạch tâm chú ý hiệu suất cao 'Bob kernel' được sử dụng rộng rãi trong hệ thống suy luận của công ty.

QHướng đi tiếp theo của Scott Gray sau khi rời OpenAI là gì?

ATheo thông tin cập nhật trên hồ sơ mạng xã hội, Scott Gray cho biết ông hiện đang 'làm việc độc lập' và 'khám phá một số phương pháp AI lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh'. Đây dường như là sự quay trở lại với sở thích lâu năm của ông, vì từ năm 2016, OpenAI đã giới thiệu rằng khi không viết mã, ông thường đọc các nghiên cứu mới nhất về khoa học thần kinh.

QNgoài Scott Gray, OpenAI còn mất đi những nhân sự cấp cao nào khác trong năm 2026?

ANăm 2026, OpenAI đã chứng kiến làn sóng nhiều nhà lãnh đạo cấp cao ra đi. Danh sách bao gồm: Brad Lightcap (cựu CFO & COO), Denise Dresser (CRO), Fidji Simo (CEO bộ phận ứng dụng), Kate Rouch (CMO), Srinivas Narayanan (CTO doanh nghiệp), Kevin Weil (OpenAI for Science), Bill Peebles (trưởng bộ phận Sora), Barret Zoph, Johannes Heidecke, Joshua Achiam, Chloé Bakalar, Caitlin Kalinowski và Jerry Tworek. Họ đến từ nhiều bộ phận như vận hành, kinh doanh, sản phẩm, nghiên cứu, an toàn và phần cứng.

QDòng tweet cuối cùng của Scott Gray vào năm 2023 có ý nghĩa gì và tại sao nó được nhắc lại trong bài viết?

AVào ngày 20/11/2023, sau khi Sam Altman bị hội đồng quản trị sa thải, Scott Gray đã đăng tweet: 'OpenAI chẳng là gì nếu không có con người của nó'. Câu nói này phản ánh sự ủng hộ mạnh mẽ của nhân viên dành cho Altman và là một tuyên bố về giá trị cốt lõi của công ty. Bài viết nhắc lại nó để tạo sự tương phản với quyết định rời đi của chính Gray vào năm 2026, gợi lên suy ngẫm về sự thay đổi trong văn hóa, định hướng của OpenAI và cách những cá nhân kiến tạo nên công ty cũng đang đưa ra những lựa chọn mới cho bản thân.

Nội dung Liên quan

Tại sao Bitcoin không tăng trưởng? Glassnode giải thích và cảnh báo: 'Những mức giá này rất quan trọng!'

Glassnode, nền tảng phân tích hàng đầu thị trường tiền mã hóa, cho biết niềm tin tiêu dùng tại Mỹ đang ở mức thấp kỷ lục, khiến các nhà đầu tư chuyển dòng vốn sang cổ phiếu, đặc biệt là những cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Bitcoin hiện không được hưởng lợi đáng kể từ sự luân chuyển vốn này và do đó không thể tăng trưởng. Bitcoin đang giao dịch ở khoảng một nửa mức đỉnh của tháng 10/2025 và tụt hậu so với thị trường chứng khoán trong suốt mùa hè. Điều này trái ngược với lý thuyết cho rằng bitcoin thường hưởng lợi khi nhà đầu tư tìm đến các tài sản khan hiếm trong thời kỳ mất niềm tin vào tài sản truyền thống. Hiện tại, bitcoin bị mắc kẹt giữa mức chi phí thực tế trung bình trên chuỗi là 63.000 USD và mức chi phí trung bình của nhà đầu tư ngắn hạn là 68.700 USD. Theo Glassnode, việc phục hồi lên mức 68.700 USD với khối lượng giao dịch cao và dòng tiền mạnh vào ETF có thể là dấu hiệu quan trọng cho sự phục hồi của thị trường. Ngược lại, nếu phá vỡ mức thấp của tháng 6 ở 58.500 USD, nguy cơ bitcoin giảm xuống các mức thấp hơn sẽ tăng lên. Mặc dù có một số dấu hiệu cho thấy lực bán đã cạn kiệt, nhưng vẫn chưa có bằng chứng đủ mạnh về sự quay trở lại của những người mua mới.

cryptonews.ru7 phút trước

Tại sao Bitcoin không tăng trưởng? Glassnode giải thích và cảnh báo: 'Những mức giá này rất quan trọng!'

cryptonews.ru7 phút trước

Dự báo giá Cardano: ADA chấm dứt đà giảm sau chín ngày, khi bản cập nhật lớn nhất của Cardano đạt 96% hoàn thành

Dự báo giá Cardano: ADA chấm dứt chuỗi giảm 9 ngày khi bản cập nhật lớn nhất đạt 96% Giá ADA đã phục hồi lên 0,1770 USD sau khi chạm mức hỗ trợ Fibonacci 0.382 tại 0,1762 USD, kết thúc chuỗi 9 ngày giảm liên tiếp. Mức này hiện là ranh giới quyết định giữa việc phục hồi lên 0,1998 USD hoặc giảm xuống 0,1617 USD. Các mức EMA 20 và 50 ngày gần đó đang đóng vai trò kháng cự. Về mặt kỹ thuật, bản cập nhật Ouroboros Leios của Cardano đã đạt 96% tiến độ, hướng tới mục tiêu xử lý 1.000 TPS. Lộ trình nâng cấp Dijkstra gồm hai giai đoạn: Giai đoạn 1 (Q4/2026) triển khai Leios để tăng thông lượng; Giai đoạn 2 (Q2/2027) bổ sung Ouroboros Peras để tăng tốc độ xác nhận giao dịch. Tuy nhiên, một cuộc bỏ phiếu quan trọng để bổ nhiệm Ủy ban Hiến pháp mới đang có nguy cơ thất bại, với tỷ lệ ủng hộ từ các DRep và SPO còn rất thấp. Nếu thất bại, nhiều đề xuất quản trị có thể bị đình chỉ. Bối cảnh thị trường tổng thể có khối lượng giao dịch thấp nhất trong năm 2026, dễ dẫn đến biến động. Biên bản cuộc họp FOMC (19/8) là sự kiện chính cần theo dõi. Tóm lại, triển vọng ADA phụ thuộc vào việc có giữ được mức hỗ trợ 0,1762 USD hay không trước các sự kiện sắp tới. Việc giữ vững có thể mở đường cho đợt tăng lên 0,1998 USD, trong khi vi phạm có thể kéo giá xuống vùng hỗ trợ tiếp theo tại 0,1617 USD.

cryptonews.ru9 phút trước

Dự báo giá Cardano: ADA chấm dứt đà giảm sau chín ngày, khi bản cập nhật lớn nhất của Cardano đạt 96% hoàn thành

cryptonews.ru9 phút trước

Báo cáo về Tình hình Ngành Công nghiệp Tiền điện tử đến năm 2026 với sự tham gia của Daniel LaBarbera, Phó Chủ tịch Sumsub Bắc Mỹ

Ngành công nghiệp tiền điện tử đang bước vào kỷ nguyên "trưởng thành về quy định" với các khung pháp lý như Đạo luật CLARITY và GENIUS tại Mỹ. Daniela LaBarbera, Phó chủ tịch Sumsub khu vực Bắc Mỹ, chia sẻ những phát hiện chính từ Báo cáo Tình hình Ngành 2026. Báo cáo nhấn mạnh sự tiến hóa của gian lận, chuyển từ các cuộc tấn công đơn lẻ sang các chiến dịch phối hợp sử dụng AI, deepfake và danh tính tổng hợp, đòi hỏi các doanh nghiệp phải chuyển từ xác minh một lần sang giám sát rủi ro liên tục trong suốt vòng đời khách hàng. Về quy định, mặc dù tính minh bạch được cải thiện, việc tuân thủ vẫn là thách thức. Chỉ 23% công ty tiền điện tử tuân thủ đầy đủ Quy tắc Chuyển tiền (Travel Rule), với các rào cản chính là chi phí, bảo mật dữ liệu và sự phân mảnh pháp lý. Stablecoin ngày càng đóng vai trò quan trọng, chiếm 36% giao dịch tiền điện tử vào năm 2025, thúc đẩy bởi các trường hợp sử dụng thực tế như thanh toán xuyên biên giới. Giải pháp then chốt được đề xuất là cách tiếp cận xác minh dựa trên rủi ro, điều chỉnh mức độ kiểm tra theo hồ sơ rủi ro của từng khách hàng, kết hợp dữ liệu danh tính, hành vi và giao dịch. Xu hướng xác minh không cần tài liệu và KYC tái sử dụng cũng đang nổi lên, nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng. Cuối cùng, báo cáo kêu gọi các công ty tích hợp các chức năng tuân thủ (KYC, chống gian lận, AML) thành một cái nhìn tổng thể thống nhất về rủi ro, thay vì vận hành chúng một cách riêng lẻ, để tự tin mở rộng quy mô trong kỷ nguyên mới.

cryptonews.ru10 phút trước

Báo cáo về Tình hình Ngành Công nghiệp Tiền điện tử đến năm 2026 với sự tham gia của Daniel LaBarbera, Phó Chủ tịch Sumsub Bắc Mỹ

cryptonews.ru10 phút trước

Nợ công Mỹ trong 5 tháng tiệm cận mốc 40 nghìn tỷ USD, cuộc thảo luận xung quanh Bitcoin tăng tốc

Nợ công Mỹ đang tăng với tốc độ chưa từng có, gần chạm mốc 40 nghìn tỷ USD chỉ trong 5 tháng qua. Quá trình tích lũy nợ ngày càng nhanh: từ mốc 1 nghìn tỷ đầu tiên (đạt năm 1981) phải mất 192 năm, nhưng chỉ cần 5 năm để tăng từ 20 nghìn tỷ (2017) lên 30 nghìn tỷ (2022). Thâm hụt ngân sách liên bang trong 10 tháng đầu năm tài chính đã đạt khoảng 1,8 nghìn tỷ USD. Một vấn đề lớn là chi trả lãi suất ròng đã vượt quá 1 nghìn tỷ USD, nhiều hơn chi tiêu cho quốc phòng hay chương trình Medicare. Tổng nợ liên bang hiện bằng 124% GDP. Trong bối cảnh này, luận điểm cho rằng Bitcoin là công cụ phòng ngừa rủi ro trước đồng tiền của một chính phủ không ngừng vay nợ ngày càng được củng cố. Giới vận động hành lang và một số nghị sĩ, như Cynthia Lummis với Đạo luật BITCOIN, ủng hộ việc chính phủ mua Bitcoin để giảm nợ. CEO Coinbase Brian Armstrong cũng đề xuất dùng Bitcoin như một cơ chế "neo cứng" để kiểm soát chi tiêu. Quỹ Tiền tệ Quốc tế cảnh báo nợ toàn cầu có thể đạt 100% GDP thế giới vào năm 2029. Phân tích của IMF cho thấy một cuộc khủng hoảng nợ có thể đẩy vốn chảy vào các tài sản thay thế như Bitcoin, tương tự động thái trong các cuộc khủng hoảng ngân hàng ở Cyprus (2013) và Mỹ (2023). Tuy nhiên, không phải ai cũng đồng ý với chiến lược đầu tư này, vì trong năm 2026, cả Bitcoin và vàng đều giảm giá bất chấp nợ công tăng kỷ lục, cho thấy lý thuyết về việc mất giá tiền tệ cần được xem xét trong dài hạn chứ không phải chỉ một vài tháng.

cryptonews.ru20 phút trước

Nợ công Mỹ trong 5 tháng tiệm cận mốc 40 nghìn tỷ USD, cuộc thảo luận xung quanh Bitcoin tăng tốc

cryptonews.ru20 phút trước

Độc lập tự chủ công nghệ Trung Quốc: Một cuộc chiến từ máy in thạch bản quang đến màng ABF

Tháng 8/2026, tập đoàn Nhật Bản Ajinomoto thông báo cắt giảm 30% lượng cung màng ABF cho khách hàng Trung Quốc đại lục, gây chấn động ngành. ABF là vật liệu cách điện lõi cho bảng mạch IC trong chip CPU, GPU và AI cao cấp. Ajinomoto, một công ty bắt nguồn từ sản xuất bột ngọt, chiếm tới 95% thị phần toàn cầu loại màng này. Đúng lúc này, Tập đoàn Liên Hoa, một công ty bột ngọt Trung Quốc, đã mua lại một công ty khởi nghiệp sản xuất màng ABF với giá 1,03 tỷ nhân dân tệ. Hành động này được coi là bước đi táo bạo nhằm thay đổi tình thế bị động, khi tỷ lệ nội địa hóa màng ABF tại Trung Quốc chưa đến 5%. Sự kiện Ajinomoto cho thấy một chân lý: "nghẹt thở" công nghệ không chỉ nằm ở những thiết bị lớn như máy quang khắc (EUV), mà còn ở những vật liệu cơ bản tưởng chừng không quan trọng. Cuộc chiến tự chủ công nghệ của Trung Quốc đã mở rộng đến những "yết hầu" nhỏ nhất và trọng yếu nhất. Trong sáu năm qua, dưới áp lực bị phong tỏa, Trung Quốc đã phản công trên nhiều mặt trận: chip Huawei (Hải Tư), quy trình sản xuất của SMIC, chip bộ nhớ của YMTC và CXMT. Những đột phá này đều là kết quả của việc "bị siết chặt". Vụ mua lại của Liên Hoa không có nghĩa là họ có thể thay thế Ajinomoto ngay lập tức, mà nó cho thấy một sự thay đổi sâu sắc: tự chủ công nghệ không còn là cuộc chiến đơn độc của các gã khổng lồ, mà là một cuộc hành quân tập thể của toàn bộ ngành công nghiệp, từ những công ty khổng lồ đến những nhà máy bột ngọt. Mỗi lần bị phong tỏa, Trung Quốc lại tìm ra lối thoát. Lần này, áp lực từ Ajinomoto rất có thể sẽ trở thành ngòi nổ cho sự đột phá của màng ABF nội địa. Hành trình tự chủ không có hồi kết, và thành công không phụ thuộc vào một vài điểm sáng lẻ, mà vào việc lấp đầy từng "nút thắt" nhỏ trên toàn bộ mạng lưới công nghiệp. Khoản đầu tư 1,03 tỷ của Liên Hoa có thể chỉ là tấm vé bước vào tương lai đó, và câu trả lời thực sự nằm ở sự kiên nhẫn trong hành trình dài phía trước.

marsbit38 phút trước

Độc lập tự chủ công nghệ Trung Quốc: Một cuộc chiến từ máy in thạch bản quang đến màng ABF

marsbit38 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片