Anthropic cảnh báo về sự xuất hiện của AGI: Vì nhân loại hay vì IPO?

marsbitXuất bản vào 2026-06-05Cập nhật gần nhất vào 2026-06-05

Tóm tắt

Anthropic đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), thảo luận về khái niệm "cải tiến đệ quy" (recursive self-improvement) - khi AI bắt đầu tham gia vào thiết kế, đào tạo và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó. Công ty chia sẻ dữ liệu nội bộ cho thấy Claude, AI của họ, hiện viết hơn 80% mã code được tích hợp, xử lý các nhiệm vụ mở với tỷ lệ thành công 76% và tham gia vào cả quy trình nghiên cứu, trong một trường hợp đạt kết quả vượt trội so với con người. Anthropic cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn khi AI có thể tự cải tiến nhanh chóng, kêu gọi thế giới xem xét làm chậm hoặc tạm dừng phát triển AI tiên tiến để xã hội và nghiên cứu an toàn có thể bắt kịp. Tuy nhiên, thông điệp này được đưa ra trong bối cảnh Anthropic đang chuẩn bị IPO, làm dấy lên câu hỏi về động cơ thực sự. Bài viết có thể được xem như một cách xây dựng câu chuyện cho thị trường vốn, nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh độc đáo của Anthropic: Claude không chỉ là sản phẩm mà còn là công cụ sản xuất then chốt, tạo ra một "bánh đà" phát triển tự thúc đẩy. Điều này tạo sự tương phản với OpenAI, công ty gần đây cũng đề cập đến dấu hiệu ban đầu của "cải tiến đệ quy" nhưng trong một báo cáo tập trung vào quản trị và chính sách. Bài viết của Anthropic, vì vậy, vừa là một lời cảnh báo an toàn, vừa là một tuyên bố chiến lược định vị họ ở vị trí tiên phong trong cuộc đua AI.

Tác giả | Zimu AI

Tối qua, Anthropic đã đăng một bài viết dài với tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), nghe giống như một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng nào đó của Asimov, và chủ đề thực sự là một khái niệm rất viễn tưởng: recursive self-improvement (cải tiến tự quy hồi).

Nói một cách đơn giản, trước đây là các nhà nghiên cứu con người viết code, chạy thí nghiệm, huấn luyện mô hình, rồi làm cho AI mạnh hơn. Nhưng nếu chính AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm thử và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, thì tốc độ tiến bộ của AI sẽ không còn chỉ do con người thúc đẩy, mà có thể bắt đầu do AI "tự tiến hóa".

Vì lý do này, Anthropic đã đưa ra lời kêu gọi:

"Chúng tôi tin rằng sẽ rất có lợi cho thế giới nếu thế giới có thể lựa chọn làm chậm lại hoặc tạm thời dừng việc phát triển các AI tiên phong, để các cấu trúc xã hội và nghiên cứu alignment (đối chuẩn) theo kịp tiến bộ công nghệ."

Câu này nghe như một cảnh báo an toàn, nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, nó cũng khó không bị xem như một dạng diễn ngôn dự báo khác: Claude thực sự quá tốt, thậm chí đã bắt đầu tự tạo ra thế hệ Claude tiếp theo.

Cơn bão mới đã xuất hiện

Để minh họa cho việc AI đang ngày càng tham gia nhiều hơn vào chính quá trình R&D của AI, Anthropic đã đưa ra một lượng lớn dữ liệu nội bộ.

Ví dụ, tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã code được hợp nhất vào kho code của Anthropic là do Claude viết. Trong khi đó, trước khi Claude Code ra mắt, con số này chỉ là một chữ số.

Đến quý 2 năm 2026, theo thống kê của Anthropic, lượng code mà các kỹ sư hợp nhất mỗi ngày đã cao hơn khoảng 8 lần so với năm 2024.

Điều đáng chú ý hơn cả lượng code là Claude đang xử lý các vấn đề kỹ thuật mang tính mở rộng hơn.

Anthropic viết trong bài rằng, trong năm qua, tần suất nhân viên phải sửa chữa Claude, kéo Claude trở lại đúng hướng, hoặc tiếp quản nhiệm vụ giữa chừng đã liên tục giảm. Sự thay đổi này không chỉ xảy ra với các nhiệm vụ đơn giản, mà còn với cả những nhiệm vụ mở phức tạp nhất.

Nhiệm vụ mở (open task) ở đây là những vấn đề không có hướng dẫn rõ ràng. Ví dụ như hệ thống sập, nhiệm vụ huấn luyện bị treo, bản thân kỹ sư lúc đầu cũng không biết đáp án trông thế nào, chỉ có thể vừa kiểm tra vừa phán đoán.

Loại nhiệm vụ này trước đây phụ thuộc nhiều nhất vào kinh nghiệm con người, và trong số những nhiệm vụ mở nhất đó, tỷ lệ thành công của Claude đến tháng 5 năm 2026 đã đạt 76%, tăng 50 điểm phần trăm trong vòng sáu tháng.

Không chỉ viết code, Anthropic còn dùng Claude để xem xét code (code review), kiểm tra lỗi bug, lỗ hổng bảo mật và các thiếu sót khác. Họ phân tích ngược lại và phát hiện ra rằng, nếu mỗi lần thay đổi code trong quá khứ đều được Claude tự động xem xét, thì khoảng một phần ba số bug dẫn đến sự cố trực tuyến trên claude.ai, lẽ ra đã có thể bị chặn lại trước khi lên sóng.

Đi xa hơn, Claude đã bắt đầu tham gia vào quy trình nghiên cứu.

Anthropic có một bài kiểm tra cố định: đưa cho Claude một đoạn code huấn luyện mô hình nhỏ, yêu cầu nó tìm cách chạy code nhanh hơn mà không làm sai kết quả. Vào tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 có thể đạt tốc độ nhanh hơn khoảng 3 lần; đến tháng 4 năm 2026, Claude Mythos Preview đã đẩy con số này lên khoảng 52 lần.

Anthropic còn đề cập đến một trường hợp nghiên cứu an toàn AI mở. Họ giao một vấn đề cho agent (tác tử) được điều khiển bởi Claude: Một mô hình yếu hơn có thể giám sát một mô hình mạnh hơn một cách đáng tin cậy hay không?

Quá trình này yêu cầu đưa ra giả thuyết, kiểm tra giả thuyết, chia sẻ phát hiện với các agent song song, và lặp đi lặp lại.

Hai nhà nghiên cứu con người mất một tuần để thu hẹp khoảng 23% khoảng cách; trong khi Claude, với tổng cộng khoảng 800 giờ và tiêu thụ tài nguyên tính toán khoảng 18.000 USD, đã thu hẹp được 97%.

Kết quả này tất nhiên có giới hạn, vấn đề là do con người chọn, tiêu chí chấm điểm cũng do con người định, và kết quả cũng chưa hoàn toàn chuyển đổi sang các mô hình ở quy mô sản xuất. Nhưng nó vẫn cho thấy, Claude đã có thể tự thiết kế thí nghiệm, tự thực hiện và tự lặp lại trong một khung nghiên cứu mà con người đã định hướng sẵn.

Ngoài ra, khi nhà nghiên cứu con người "đi sai đường", Claude còn có thể đưa ra phán đoán tốt hơn cho bước tiếp theo.

Anthropic đã tìm 129 phiên nghiên cứu nội bộ về Claude Code, trong những phiên này, nhà nghiên cứu con người và Claude cùng nhau giải quyết các vấn đề nghiên cứu mở. Anthropic chọn ra một số điểm nút mà "con người sau đó được chứng minh là đã đi vòng", sau đó đưa ngữ cảnh trước điểm nút đó cho các phiên bản Claude khác nhau, xem nó sẽ đề xuất bước tiếp theo thế nào. Rồi một Claude judge khác biết kết cục đầy đủ của phiên sẽ đánh giá: đề xuất của mô hình và lựa chọn của con người lúc đó, cái nào tốt hơn.

Kết quả cho thấy, ở những điểm nút mà nhà nghiên cứu con người đã được chứng minh sau sự kiện là có không gian để cải thiện, Claude ngày càng có thể đề xuất bước tiếp theo tốt hơn.

Trước đây, sự tiến bộ của mô hình AI chủ yếu do các nhà nghiên cứu và kỹ sư con người thúc đẩy. Con người quyết định làm thí nghiệm gì, viết code gì, huấn luyện mô hình và thúc đẩy lặp lại chức năng của AI.

Bây giờ, ngày càng nhiều khâu trong chuỗi này bắt đầu được Claude đảm nhận.

Anthropic đưa ra một biểu đồ giai đoạn rất trực quan:

Từ năm 2021 đến 2023, Anthropic chẳng khác gì một công ty công nghệ bình thường, đều là con người viết code, viết tài liệu trên máy tính xách tay.

Từ 2023 đến 2025, chatbot bắt đầu đi vào quy trình làm việc. Kỹ sư để mô hình tạo đoạn code, sau đó sao chép vào trình soạn thảo.

Từ 2025 đến 2026, agent lập trình xuất hiện, Claude bắt đầu có thể tự viết và sửa code, đôi khi thậm chí có thể hoàn thành độc lập cả một file.

Đến nay, agent đã có thể tự chạy code, và còn có thể ủy thác công việc kéo dài hàng giờ cho các agent khác.

Tiếp theo sau đó, chính là giai đoạn mà Anthropic thực sự lo ngại: vòng lặp khép kín (closed loop).

Nếu ngày đó đến, các phiên bản kế tiếp của Claude, có thể sẽ do chính bản thân Claude liên tục cải tiến – đây chính là recursive self-improvement, cải tiến tự quy hồi.

Anthropic nói rất thận trọng trong bài: chúng tôi chưa đi đến bước đó, và cải tiến tự quy hồi cũng không phải là điều tất yếu xảy ra. Nhưng họ vẫn nhấn mạnh rằng, con đường dẫn đến bước đó, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Vì vậy, Anthropic mới nói đến việc giảm tốc, thậm chí tạm dừng, ở cuối bài. Ý của họ không phải là tất cả các công ty AI ngay lập tức ngừng hoạt động, mà là nói rằng, nếu rủi ro tự cải tiến của AI trong tương lai tiếp tục gia tăng, các phòng thí nghiệm tiên phong cần một cơ chế phối hợp, có thể xác minh để giảm tốc.

Nói cách khác, "điểm kỳ dị (singularity)" sắp đến, con người phải kiểm soát nó.

Claude không thể ngăn cản

Nếu chỉ nhìn bề ngoài, đây là một tài liệu an toàn rất có ý thức tiên phong. Anthropic đang nói về cải tiến tự quy hồi, về việc AI có thể ngày càng nhanh chóng cải thiện chính nó, về việc xã hội loài người cần chuẩn bị trước cơ chế giảm tốc và tạm dừng.

Nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, bài viết này lại có một ý nghĩa khác.

Ở một mức độ nào đó, động thái gần đây của Anthropic rất giống một học sinh ưu tú hay thể hiện trong lớp – nó thực sự có năng lực, nhưng cũng thực sự khoe khoang.

Điều nó muốn nói không chỉ là "chúng tôi có một Claude rất mạnh", mà còn tiến xa hơn một bước, nó muốn nói "Claude đang giúp chúng tôi tạo ra Claude mạnh hơn".

Nếu Anthropic chỉ bán một mô hình hoặc một công cụ, thì rất khó để thoát khỏi sự so sánh ngang hàng: Anthropic có Claude, OpenAI có GPT; Anthropic có Claude Code, OpenAI có Codex; Anthropic tranh khách hàng doanh nghiệp, OpenAI cũng tranh khách hàng doanh nghiệp. Cạnh tranh giữa hai công ty rất khốc liệt, chỉ xem ai có thể kể cho thị trường một câu chuyện lớn hơn.

Cần lưu ý rằng, chỉ 3 ngày trước, OpenAI đã viết trong một tài liệu về quản trị AI tiên phong:

"Chúng tôi cũng thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi trong các hệ thống ngày nay: chính sự phát triển của AI đang được AI thúc đẩy.

Điều này sẽ làm trầm trọng thêm áp lực cạnh tranh giữa các nhà phát triển và giữa các quốc gia, và mang đến những thách thức quản trị mà các thể chế hiện tại không thể đối phó."

3 ngày sau, Anthropic liền nói: con đường dẫn đến cải tiến tự quy hồi của Claude, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Nếu Claude thực sự phát triển như họ kỳ vọng, thì đó không còn là câu chuyện sản phẩm thông thường nữa, nó sẽ trở thành một bánh đà (flywheel) nghiên cứu và phát triển.

Claude viết code, chạy thí nghiệm, tối ưu hóa quy trình huấn luyện, rồi ngược lại giảm sự cố trong chính sản phẩm của Anthropic… Một khi hệ thống này chạy, Claude không chỉ là một sản phẩm của Anthropic, mà còn là công cụ sản xuất quan trọng của Anthropic.

Người dùng nhìn thấy Claude là một sản phẩm, khách hàng doanh nghiệp mua khả năng của Claude, nhưng điều Anthropic thực sự muốn thị trường vốn chú ý là: Claude đã được nhúng vào quy trình cốt lõi của việc phát triển mô hình tiên phong, nó được đặt vào khoang động cơ của Anthropic.

Thị trường vốn thích nghe câu chuyện về bánh đà nhất, giống như chiếc bồn thần (cái gì bỏ vào cũng sinh ra tiền) vậy: Claude mạnh hơn giúp kỹ sư của Anthropic hợp nhất được nhiều code hơn, nhiều code hơn giúp sản phẩm và cơ sở hạ tầng lặp nhanh hơn, lặp nhanh hơn giúp nhà nghiên cứu chạy nhiều thí nghiệm hơn, nhiều thí nghiệm hơn lại ngược lại giúp thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn. Thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn rồi, lại tiếp tục tăng tốc R&D của Anthropic.

Tốc độ lặp của Claude cũng đang hỗ trợ bánh đà này. Nhìn từ thời điểm công bố chính thức, từ năm 2023 đến đầu năm 2025, các bản cập nhật mô hình chính của Claude chủ yếu là ba bốn tháng một lần, nhưng khi bước vào Claude 4, các bản cập nhật mô hình của Anthropic rõ ràng đã dày đặc hơn.

Claude 4 ra mắt tháng 5/2025, Opus 4.1 ra mắt tháng 8, Sonnet 4.5 ra mắt tháng 9, Haiku 4.5 ra mắt tháng 10, Opus 4.5 ra mắt tháng 11.

Đến năm 2026, Opus 4.6 ra mắt ngày 5/2, Sonnet 4.6 ra mắt ngày 17/2, Opus 4.7 ra mắt ngày 15/4, Opus 4.8 ra mắt ngày 28/5. Từ Opus 4.7 đến Opus 4.8, chỉ cách nhau 42 ngày.

Về mặt bề ngoài, Anthropic đang nói "việc này có thể rất nguy hiểm, chúng ta cần chuẩn bị phanh trước", nhưng đồng thời nó cũng ám chỉ: "chúng tôi đã nhìn thấy điều gì sẽ xảy ra sau khi đạp ga".

Sự tinh tế của câu chuyện IPO nằm ở chỗ này. Một mặt nó nói rất nặng về rủi ro, mặt khác cũng nâng cao vị trí công nghệ của mình.

Không phải tất cả các công ty AI đều có tư cách thảo luận về cải tiến tự quy hồi, bạn phải khiến bên ngoài tin rằng AI của bạn đã đi vào quy trình phát triển AI, thì mới có tư cách nói rằng việc này có thể cần sự phối hợp toàn cầu.

OpenAI: Sao có thể như vậy?

Như đã đề cập trước đó, ngay trước khi Anthropic đăng bài viết dài này, OpenAI vừa đưa cải tiến tự quy hồi lên bàn.

Nhưng cách trình bày của hai công ty rất khác nhau.

Bài "Democratic Governance of Frontier AI" của OpenAI là một bản kế hoạch chính sách gửi đến Washington, nó quan tâm không phải là "mô hình trở nên mạnh hơn thế nào", mà là khi AI tiên phong tiếp tục lao về phía trước, làm thế nào để kiềm chế nó.

Phần lớn nội dung trong báo cáo đó không phù hợp để trình bày chi tiết ở đây, chỉ có một câu then chốt: OpenAI nói rằng, trong các hệ thống ngày nay, đã có thể thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi.

Câu này và bài viết dài của Anthropic, thực chất đang chỉ về cùng một hướng.

Chỉ có điều OpenAI đang nói về thể chế, còn Anthropic đang nói về chính mình.

Ý của OpenAI là: AI phát triển quá nhanh, cấu trúc quản trị hiện tại có thể không theo kịp, nên cần một bộ quy tắc mới.

Còn Anthropic trực tiếp trình bày hệ thống đó ra, nói với thị trường: Claude đã đi vào quy trình R&D của chúng tôi, nên chúng tôi đã nhìn thấy con đường tự tăng tốc của AI.

Chiêu này chơi rất cao tay, cảm giác như nội bộ OpenAI chắc đang thì thầm rồi – đây rõ ràng là ăn cắp ý tưởng! Rõ ràng là chúng tôi đến trước!

Đùa thôi, nhưng OpenAI thực sự cần cố gắng hơn nữa, nhanh chóng đưa GPT 5.6 lên đi.

Câu hỏi Liên quan

QBài viết nêu bật khái niệm gì khi AI tham gia vào việc phát triển chính nó?

ABài viết nêu bật khái niệm "recursive self-improvement" (tự cải tiến đệ quy), khi AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, dẫn đến tốc độ phát triển có thể được thúc đẩy bởi chính AI.

QTheo dữ liệu nội bộ của Anthropic, tỷ lệ code do Claude viết trong codebase của công ty là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu nội bộ của Anthropic tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã được hợp nhất vào codebase của công ty là do Claude viết.

QTại sao bài viết cho rằng thời điểm công bố của Anthropic có liên quan đến IPO?

ABài viết cho rằng việc Anthropic công bố bài nghiên cứu về tiến trình tự cải tiến đệ quy của Claude vào thời điểm chuẩn bị IPO có thể là một chiến lược tạo 'câu chuyện' cho thị trường vốn, nhấn mạnh vị thế công nghệ vượt trội và tiềm năng tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ 'bánh đà' AI tự phát triển.

QSự khác biệt chính trong cách tiếp cận vấn đề tự cải tiến đệ quy giữa Anthropic và OpenAI là gì?

ASự khác biệt chính là: OpenAI tập trung vào khía cạnh quản trị và chính sách, đề xuất các khuôn khổ kiểm soát trong báo cáo "Democratic Governance of Frontier AI". Trong khi đó, Anthropic tập trung trình bày chi tiết tiến trình kỹ thuật nội bộ, cụ thể là cách Claude đang được sử dụng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển của chính họ, từ đó dẫn đến việc nhìn thấy con đường dẫn đến tự cải tiến đệ quy.

QGiai đoạn phát triển nào mà Anthropic mô tả là 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) và tại sao nó được coi là quan trọng?

AGiai đoạn 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) là giai đoạn mà các phiên bản sau của Claude có thể liên tục được cải tiến bởi chính Claude. Đây được coi là bước tiến quan trọng và đáng lo ngại vì nó đánh dấu sự chuyển đổi sang trạng thái 'tự cải tiến đệ quy' thực sự, nơi tốc độ tiến bộ của AI có thể vượt khỏi tầm kiểm soát trực tiếp của con người, do đó Anthropic kêu gọi xem xét cơ chế giảm tốc hoặc tạm dừng.

Nội dung Liên quan

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

Bài viết này giải thích khái niệm CROPS, một thuật ngữ được Vitalik Buterin nhấn mạnh nhiều lần gần đây, liên quan đến định hướng phát triển cốt lõi của Ethereum và tương lai của trải nghiệm người dùng trong thời đại AI. CROPS là viết tắt của năm nguyên tắc: Kháng kiểm duyệt (Censorship Resistance), Kháng chiếm đoạt (Capture Resistance), Mã nguồn mở/Mở (Open Source/Openness), Quyền riêng tư (Privacy) và Bảo mật (Security). Đây không chỉ là giá trị cốt lõi của Ethereum mà còn là kim chỉ nam cho Quỹ Ethereum (EF) trong việc phân bổ nguồn lực vào các nhiệm vụ dài hạn, đảm bảo người dùng giữ được quyền kiểm soát tối thượng đối với tài sản và hành động số của họ. Bài viết chỉ ra rằng khi AI, đặc biệt là AI Agent, ngày càng đóng vai trò là "đại lý số" xử lý các tác vụ phức tạp (như giao dịch, quản lý tài sản), CROPS trở thành vấn đề sống còn. Một hệ thống AI tuân thủ CROPS cần chạy cục bộ (local) khi có thể, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trao cho người dùng quyền xác nhận cuối cùng, tránh biến thành một "hộp đen" tập trung. Giao điểm giữa "CROPS Ethereum Access Layer" và "CROPS AI" nằm ở việc giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để người dùng truy cập các dịch vụ từ xa (như mô hình LLM hoặc dữ liệu blockchain) mà không phải hy sinh thông tin cá nhân, ý định hay quyền kiểm soát. Các giải pháp như gọi LLM từ xa thanh toán bằng ZK-proof hay đọc RPC Ethereum riêng tư là những ví dụ điển hình. Tóm lại, trong bối cảnh AI đang định hình lại tương tác kỹ thuật số, CROPS nổi lên như một khuôn khổ quan trọng đảm bảo rằng sự tiện lợi và quyền lực của công nghệ không đi kèm với cái giá phải trả là quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này sẽ định hướng cho sự phát triển của các lớp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là ví tiền điện tử, trong tương lai.

marsbit4 phút trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

marsbit4 phút trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist13 phút trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist13 phút trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit1 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit1 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit1 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit1 giờ trước

Bitcoin "Kết thúc phục hồi", chính thức bước vào giai đoạn cuối của thị trường gấu?

Bài viết phân tích xu hướng giảm 13% của Bitcoin trong tuần qua, cho rằng thị trường đang bước vào giai đoạn sau của chu kỳ giá xuống. Các chỉ số chính bao gồm: - Giá hiện tại (~67,000 USD) rơi giữa mức giá thực hiện và trung bình thị trường thực, với chi phí của nhà đầu tư ngắn hạn lần đầu tiên kể từ năm 2022 thấp hơn mức trung bình này. - Tỷ lệ lời/lỗ thực hiện giảm mạnh, xác nhận đợt phục hồi lên 82k USD chỉ là đợt tăng trong xu hướng giảm. - Tổng lỗ thực hiện hàng ngày tăng vọt lên 1.35 tỷ USD, cho thấy áp lực bán ra từ cả nhà đầu tư dài hạn và ngắn hạn. - Giá Bitcoin bị từ chối chính xác quanh mức chi phí trung bình (~83k USD) của các quỹ ETF Mỹ, biến ngưỡng này thành kháng cự mạnh. - Dòng tiền giao ngay chuyển sang âm, áp đảo bởi phe bán. - Thị trường quyền chọn tiếp tục định giá rủi ro cao hơn, với phí bảo hiểm rủi ro biến động gần mức cao nhất trong ba tháng. Kết luận: Thị trường vẫn mong manh với áp lực bán từ nhà đầu tư ETF bị thua lỗ, dòng tiền giao ngay yếu và lỗ thực hiện tăng. Cần có sự cải thiện bền vững về nhu cầu giao ngay và tâm lý nhà đầu tư để đảo ngược xu hướng.

marsbit1 giờ trước

Bitcoin "Kết thúc phục hồi", chính thức bước vào giai đoạn cuối của thị trường gấu?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua NIGHT

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Midnight (NIGHT) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Midnight (NIGHT) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Midnight (NIGHT) của BạnSau khi mua Midnight (NIGHT), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Midnight (NIGHT)Giao dịch Midnight (NIGHT) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 378Xuất bản vào 2025.12.08Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua NIGHT

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của NIGHT (NIGHT) được trình bày dưới đây.

活动图片