Phiên bản công khai của Mythos chính thức ra mắt: Phân tích ưu điểm và hạn chế của kiểm toán hợp đồng thông minh AI

marsbitXuất bản vào 2026-06-11Cập nhật gần nhất vào 2026-06-11

Tóm tắt

Bản phát hành công khai của Mythos (Claude Fable 5) đã được Anthropic chính thức ra mắt, thu hút sự chú ý với khả năng phát hiện lỗ hổng bảo mật. Sự kiện Zcash gần đây là một ví dụ điển hình, nơi AI phát hiện ra lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm Orchard chỉ sau vài giờ, một lỗi đã tồn tại 4 năm mà các cuộc kiểm tra thủ công bỏ sót. AI thể hiện ưu thế rõ rệt trong các tình huống như kiểm tra mẫu mã và sàng lọc ban đầu. Một nghiên cứu điển hình về lỗi va chạm vị trí lưu trữ cho thấy AI có thể nhanh chóng xác định các xung đột bố cục bộ nhớ phức tạp giữa các thành phần hoặc thư viện, vốn dễ bị bỏ qua trong kiểm tra thủ công. Tuy nhiên, Fable 5 vẫn có những hạn chế. Trong bài kiểm tra lại sự kiện tấn công Curve LlamaLend sDOLA, AI không thể xác định rủi ro cốt lõi. Đây là lỗ hổng tổ hợp xuyên giao thức, nơi mã của từng hợp đồng riêng lẻ là đúng, nhưng kẻ tấn công có thể khai thác sự tương tác giữa nhiều giao thức để thao túng giá và thực hiện thanh lý, tạo ra lợi nhuận. Những tình huống như vậy đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mô hình kinh doanh và logic nghiệp vụ phức tạp của toàn bộ hệ sinh thái. Tóm lại, AI xuất sắc trong việc phát hiện các lỗi chi tiết, tiêu chuẩn hóa như xung đột lưu trữ hoặc lỗi logic trong một hợp đồng, giúp tăng hiệu quả kiểm tra. Tuy nhiên, đối với các lỗ hổng tổ hợp phức tạp, tấn công đa hợp đồng hay mô hình kinh tế DeFi, vẫn cần sự phân tích chuyên sâu của các chuyên gia kiểm tra bảo mật.

Nguồn bài viết gốc: Beosin

Vào ngày 9 tháng 6, Anthropic đã chính thức ra mắt phiên bản công khai của Mythos Claude Fable 5. Trước đó, Mythos đã nổi bật với khả năng phát hiện lỗ hổng bảo mật, có thể nhanh chóng tìm ra các lỗ hổng ẩn sâu bên trong hệ thống, thu hút sự chú ý cao độ trong lĩnh vực an ninh mạng.

Sự kiện Zcash gần đây là một ví dụ điển hình về việc AI khai thác lỗ hổng blockchain. Nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby với sự hỗ trợ của mô hình Anthropic Claude Opus 4.8, chỉ trong vài giờ đã phát hiện ra một lỗ hổng soundness trong bể riêng tư Orchard tiềm ẩn suốt bốn năm, mà trước đó nhiều cuộc kiểm toán thủ công đều không phát hiện ra. Lỗ hổng này về lý thuyết có thể tạo ra vô số ZEC giả không bị phát hiện, trực tiếp khiến giá ZEC giảm gần 40%.

Hiện tại, AI đã thể hiện hiệu quả đáng kinh ngạc trong việc so khớp mẫu mã, sàng lọc sơ bộ hàng loạt, việc tích hợp AI vào quy trình kiểm toán bảo mật blockchain và hợp đồng thông minh đang trở thành xu hướng trong ngành bảo mật Web3. Bài viết này sẽ kết hợp các ví dụ lỗ hổng thực tế và hiệu suất thực tế của Fable 5, phân tích ưu điểm và nhược điểm của AI trong kiểm toán hợp đồng thông minh.

Các tình huống ưu điểm của kiểm toán bằng AI

Phân tích trường hợp: Va chạm vị trí lưu trữ (Storage Slot Collision)

Một hợp đồng đồng thời sử dụng hai thành phần sau:

1. Rewards mapping tùy chỉnh (dùng để ghi lại phần thưởng người dùng có thể nhận)

2. Thư viện Solady ReentrancyGuard (ngăn chặn tấn công tái nhập)

Và bố cục lưu trữ của hai thành phần này xảy ra xung đột.

Trong đó, ReentrancyGuard của Solady nhằm tối ưu hóa gas tối đa, sử dụng một vị trí lưu trữ (slot) cố định, có số thứ tự thấp (thường được tính toán qua một phép tính cụ thể để đạt được một slot gần như hằng số). Logic điển hình của nonReentrant modifier là:

// Phiên bản đơn giản hóamodifier nonReentrant() {    // khi bắt đầu, ghi giá trị slot bảo vệ là 0xff...ff (Giá trị Sentinel)    assembly {        if eq(sload(REENTRANCY_GUARD_SLOT), 2) { revert(...) }  // 2 đại diện cho trạng thái khóa        sstore(REENTRANCY_GUARD_SLOT, 2)  // khóa    }    _;    // khôi phục khi hàm kết thúc    assembly { sstore(REENTRANCY_GUARD_SLOT, 1) }}

Rewards mapping tùy chỉnh:

mapping(address => uint256) public rewards;

Do quy tắc bố cục lưu trữ Solidity (slot đầu tiên của mapping được tính toán từ vị trí khai báo của nó), vị trí slot đầu tiên của rewards mapping hoàn toàn trùng với slot bảo vệ cố định của ReentrancyGuard.

Quy trình tấn công (các bước chi tiết):

1. Kẻ tấn công gọi hàm getReward()

2. NonReentrant modifier được kích hoạt, ghi giá trị 0xffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff (toàn bộ là 1) vào guard slot

3. Mã hợp đồng sau đó đọc rewards[địa chỉ kẻ tấn công] —— nhưng do va chạm slot, thực tế nó đọc được giá trị 0xff...ff (giá trị rất lớn) trong guard slot

4. Hợp đồng cho rằng “có phần thưởng khổng lồ”, do đó chuyển số ETH này cho kẻ tấn công, đồng thời cố gắng đặt rewards[kẻ tấn công] về 0 (nhưng lại ghi trở lại vào chính guard slot đó)

5. Vì modifier sẽ khôi phục slot khi hàm kết thúc, khi kẻ tấn công gọi getReward() lần nữa, quy trình lặp lại

6. Kẻ tấn công gọi vòng lặp 200 lần, mỗi lần đều rút thành công một số ETH cố định, cho đến khi lượng ETH có thể rút trong hợp đồng bị rút cạn

Cần lưu ý rằng đây không phải là "tấn công tái nhập" (reentrancy attack) theo nghĩa truyền thống, mà chính cơ chế bảo vệ của ReentrancyGuard bị lợi dụng ngược thông qua va chạm lưu trữ, biến thành lỗ hổng nhận thưởng vô hạn. Trong kiểm toán thủ công, hiếm khi đi sâu từng dòng để phân tích bố cục lưu trữ của thư viện bên thứ ba, trong khi AI có thể hoàn thành ngay lập tức việc so sánh phiên bản thư viện + ánh xạ chính xác vị trí lưu trữ, trực tiếp phát hiện loại lỗ hổng "va chạm ẩn" này.

Các tình huống hạn chế của kiểm toán bằng AI

Fable 5 thể hiện xuất sắc trong việc phát hiện lỗ hổng trên hợp đồng đơn lẻ, lỗi cú pháp mã thuần túy, lỗ hổng liên quan đến lưu trữ cấp thấp, nhưng vẫn có những hạn chế rõ ràng khi đối mặt với ngữ nghĩa kết hợp đa giao thức, tấn công kết hợp nhiều hợp đồng. Chúng tôi sử dụng phiên bản công khai mới nhất Fable 5, tiến hành kiểm tra lại các hợp đồng liên quan đến sự kiện tấn công Curve LlamaLend sDOLA, kết quả xác nhận vấn đề này.

Lần kiểm toán này liên quan đến danh sách hợp đồng: crvUSD Controller.vy, sDOLA.sol, ERC4626.sol và các hợp đồng chuỗi khác. Và Fable 5 đã không thể xác định được rủi ro cốt lõi tương ứng với cuộc tấn công này:

Sự kiện này thuộc loại lỗ hổng kết hợp đa giao thức điển hình, mã cú pháp và logic của hợp đồng đơn lẻ đều không có vấn đề, nhưng kẻ tấn công lợi dụng sự tương tác của nhiều giao thức để xây dựng chuỗi tấn công:

1. Với sự hỗ trợ của công cụ flash loan (vay nhanh), thao túng giá của nhóm thanh khoản Curve, cố ý hạ thấp giá tài sản của sDOLA (cổ phần kho bạc ERC-4626);

2. Một số lượng lớn các vị thế cho vay sử dụng sDOLA làm tài sản thế chấp chạm ngưỡng thanh lý;

3. Kẻ tấn công thực hiện hàng loạt thao tác thanh lý, thu lợi từ đó.

Loại lỗ hổng này hình thành dựa trên sự kết hợp của nhiều giao thức DeFi, đòi hỏi AI/chuyên gia kiểm toán phải có khả năng phân tích tổng hợp toàn bộ nghiệp vụ, mô hình kinh tế của giao thức. Hiện tại, kiểm toán bằng AI vẫn còn thiếu sót trong việc hiểu ngữ nghĩa kết hợp đa giao thức.

Lời kết

Thông qua kiểm tra thực tế các trường hợp, có thể thấy Fable 5 trong các tình huống tiêu chuẩn hóa, chi tiết hóa như xung đột vị trí lưu trữ, lỗ hổng mẫu mã, lỗi logic hợp đồng đơn, sàng lọc sơ bộ mã hàng loạt, có thể khai thác hiệu quả các lỗ hổng ẩn dễ bị bỏ sót trong kiểm toán thủ công. Tuy nhiên, khi xử lý các lỗ hổng về ngữ nghĩa kết hợp đa giao thức, mô hình kinh tế DeFi, tấn công đa hợp đồng phối hợp, lỗ hổng logic nghiệp vụ phức tạp, nó khó có thể hiểu được bản chất nghiệp vụ của hệ sinh thái trên chuỗi, khai thác đường dẫn tấn công kết hợp. Phần này vẫn cần các chuyên gia kiểm toán bảo mật chuyên nghiệp dẫn dắt phân tích.

Trong công việc kiểm toán hàng ngày, Beosin đã thiết lập quy trình kiểm toán phối hợp AI + chuyên gia bảo mật trưởng thành, không chỉ nâng cao đáng kể hiệu quả kiểm toán, mà còn có thể phát hiện tốt hơn các rủi ro chi tiết tiềm ẩn và lỗ hổng logic nghiệp vụ phức tạp, khiến công việc kiểm toán trở nên hiệu quả, toàn diện và sâu sắc hơn.

Câu hỏi Liên quan

QBản công khai của Mythos đã chính thức ra mắt với tên gọi là gì, và nó được phát triển bởi công ty nào?

ABản công khai của Mythos có tên là Claude Fable 5 và được phát triển bởi Anthropic.

QSự kiện Zcash gần đây minh họa điều gì về khả năng của AI trong lĩnh vực bảo mật blockchain?

ASự kiện Zcash là một ví dụ điển hình về khả năng AI có thể phát hiện lỗ hổng bảo mật phức tạp trong blockchain. Nhà nghiên cứu Taylor Hornby sử dụng mô hình Anthropic Claude Opus 4.8 đã phát hiện ra lỗ hổng soundness trong bể riêng tư Orchard chỉ trong vài giờ, một lỗ hổng đã tồn tại 4 năm và bị bỏ sót qua nhiều lần kiểm toán thủ công.

QTheo bài viết, lợi thế chính của AI trong kiểm toán hợp đồng thông minh là gì? Hãy nêu một ví dụ cụ thể về loại lỗ hổng mà AI có thể phát hiện hiệu quả.

ALợi thế chính của AI nằm ở hiệu quả trong việc khớp mẫu mã, sàng lọc hàng loạt và phát hiện các lỗ hổng chi tiết, tiêu chuẩn hóa. Một ví dụ cụ thể là lỗ hổng 'va chạm vị trí lưu trữ' (storage slot collision), như trường hợp giữa bản đồ phần thưởng tùy chỉnh và cơ chế ReentrancyGuard của thư viện Solady. AI có thể nhanh chóng so sánh phiên bản thư viện và ánh xạ chính xác vị trí lưu trữ để phát hiện lỗ hổng ẩn này mà kiểm toán thủ công dễ bỏ sót.

QBài viết chỉ ra điểm yếu hoặc hạn chế chính của AI (cụ thể là Fable 5) trong kiểm toán bảo mật là gì? Hãy nêu một ví dụ minh họa.

AĐiểm yếu chính của AI (Fable 5) là khả năng xử lý hạn chế đối với các lỗ hổng liên quan đến ngữ nghĩa kết hợp đa giao thức, mô hình kinh tế DeFi và các cuộc tấn công kết hợp nhiều hợp đồng. Một ví dụ minh họa là sự kiện tấn công Curve LlamaLend sDOLA, nơi kẻ tấn công sử dụng flash loan để thao túng giá pool, kích hoạt thanh lý hàng loạt và kiếm lời. Lỗ hổng này nằm trong logic nghiệp vụ phức tạp và tương tác giữa nhiều giao thức, mà AI hiện khó có thể hiểu và phân tích toàn diện.

QBài viết đề xuất giải pháp nào để kết hợp AI và chuyên gia trong quy trình kiểm toán bảo mật?

ABài viết đề xuất một quy trình kiểm toán kết hợp (AI + chuyên gia an ninh). Cụ thể, Beosin đã thiết lập một quy trình kiểm toán hợp tác trưởng thành, nơi AI hỗ trợ nâng cao hiệu quả và phát hiện các rủi ro chi tiết tiềm ẩn, trong khi các chuyên gia an ninh vẫn đóng vai trò chủ đạo trong việc phân tích các lỗ hổng logic nghiệp vụ phức tạp, mô hình kinh tế và các con đường tấn công kết hợp. Cách tiếp cận này giúp công việc kiểm toán trở nên hiệu quả, toàn diện và sâu sắc hơn.

Nội dung Liên quan

Cuộc Đối Đầu Bàn Cãi Nảy Lửa Trước IPO Lớn Nhất Lịch Sử: SpaceX Có Đáng Giá 1,77 Nghìn Tỷ USD Không?

SpaceX đang chuẩn bị cho đợt IPO lịch sử với định giá mục tiêu khoảng 1,77 nghìn tỷ USD, huy động 75 tỷ USD. Mức định giá này làm dấy lên cuộc tranh luận gay gắt trên thị trường vốn. **Phe lạc quan** (dẫn đầu bởi các ngân hàng bảo lãnh như Goldman Sachs và Morgan Stanley) cho rằng định giá dựa trên câu chuyện tăng trưởng dài hạn. Họ nhìn thấy tiềm năng to lớn từ mạng lưới vệ tinh Starlink, khả năng phóng tên lửa chi phí thấp và cả hoạt động AI trong tương lai, có thể đưa doanh thu lên hàng nghìn tỷ USD vào năm 2030 hoặc 2040. **Phe bi quan** (gồm các tổ chức nghiên cứu độc lập như Morningstar, New Constructs) thừa nhận SpaceX là tài sản vũ trụ thương mại hiếm có. Tuy nhiên, họ cho rằng mức định giá 1,77 nghìn tỷ USD đã phản ánh quá nhiều kỳ vọng tăng trưởng tương lai, đặc biệt là từ các lĩnh vực AI còn nhiều rủi ro. Các mô hình định giá của họ (như DCF) chỉ ra giá trị hợp lý thấp hơn nhiều, trong khoảng 780 tỷ đến 1,7 nghìn tỷ USD. Họ cảnh báo về rủi ro định giá quá cao, kiểm soát nội bộ và áp lực bán ra sau IPO. Tóm lại, cả hai bên đều đồng ý về chất lượng công ty, nhưng bất đồng sâu sắc về mức giá 135 USD/cổ phiếu. IPO hiện được ghi nhận mức độ tham gia cao, phản ánh sự khan hiếm và sức hút của SpaceX, bất chấp những tranh cãi về định giá.

marsbit40 phút trước

Cuộc Đối Đầu Bàn Cãi Nảy Lửa Trước IPO Lớn Nhất Lịch Sử: SpaceX Có Đáng Giá 1,77 Nghìn Tỷ USD Không?

marsbit40 phút trước

Các Ngân hàng Lớn nhất Nhật Bản Hướng tới Mục tiêu Triển khai Stablecoin vào Năm Tài chính 2026 Giữa Lúc Chính quyền Thúc đẩy

Trong bối cảnh cơ quan quản lý Nhật Bản thúc đẩy thị trường tài sản số dựa trên đồng yên, ba ngân hàng lớn nhất nước này - MUFG, Sumitomo Mitsui và Mizuho - đã tiến thêm một bước trong kế hoạch phát hành stablecoin chung. Họ đã thành lập một hội đồng tự nguyện để phát triển khung phát hành token trong năm tài chính này, nhằm mục tiêu triển khai giao dịch thương mại ổn định vào cuối năm tài chính 2026 (trước ngày 31/3/2027). Các ngân hàng này, phục vụ hơn 300.000 công ty, sẽ đóng vai trò là người thiết lập ủy thác chung, trong khi một ngân hàng ủy thác sẽ là người được ủy thác. Hội đồng sẽ xem xét các khung hoạt động, quản trị và xây dựng cơ sở hạ tầng phát hành, đồng thời mở rộng hợp tác với các tổ chức tài chính khác. Động thái này diễn ra trong bối cảnh Nhật Bản đã sửa đổi Đạo luật Dịch vụ Thanh toán vào năm 2022, chỉ cho phép các công ty chuyển tiền, công ty ủy thác và ngân hàng được cấp phép phát hành stablecoin bằng yên. Gần đây, đảng cầm quyền LDP cũng kêu gọi chính phủ thúc đẩy việc sử dụng stablecoin yên để thanh toán ở châu Á, tận dụng cơ hội Nhật Bản đăng cai hội nghị thường niên của Ngân hàng Phát triển châu Á vào năm tới.

bitcoinist1 giờ trước

Các Ngân hàng Lớn nhất Nhật Bản Hướng tới Mục tiêu Triển khai Stablecoin vào Năm Tài chính 2026 Giữa Lúc Chính quyền Thúc đẩy

bitcoinist1 giờ trước

Sau khi các đạo luật GENIUS và CLARITY được thông qua, kiến trúc đúng đắn cho lợi suất trên chuỗi là gì?

Bài viết thảo luận về cấu trúc tín dụng trên chuỗi phù hợp sau khi các đạo luật GENIUS và CLARITY được thông qua. Tác giả phân biệt ba thị trường tín dụng trên chuỗi: cho vay thế chấp vượt mức (như Aave, Compound), cho vay không thế chấp (thất bại lịch sử), và tín dụng có tài sản bảo đảm (Asset-Backed Credit - ABC). ABC, với tài sản thế chấp ngoài chuỗi có thể định danh, quyền đòi nợ hợp pháp và cơ chế thu hồi, được xem là loại hình duy nhất giải quyết được vấn đề lựa chọn ngược (adverse selection) – khi những người vay rủi ro nhất lại tích cực tìm kiếm vốn nhất. Bài viết chỉ ra rằng thị trường Tài sản Thế giới Thực (RWA) trên chuỗi, đặc biệt là tín dụng tư nhân được mã hóa, đang tăng trưởng mạnh mẽ (259.6 tỷ USD vào 06/2026). Tuy nhiên, phần lớn hiện tại chỉ là "bao bì quỹ được mã hóa", kế thừa rủi ro từ nhà quản lý quỹ ngoài chuỗi mà không giải quyết triệt để vấn đề lựa chọn ngược ở cấp độ giao thức. Đạo luật GENIUS (cấm nhà phát hành stablecoin trả lãi) và CLARITY (dự kiến cấm các nền tảng trả lãi trên số dư stablecoin) đang thay đổi cục diện. Chúng thu hẹp các cách hợp pháp để tạo ra lợi nhuận từ đồng USD trên chuỗi, đẩy mạnh vai trò của "kho tiền" (vault) theo tiêu chuẩn như ERC-4626 như là sản phẩm đầu tư riêng biệt để phân phối lợi nhuận. Tác giả nhấn mạnh rằng thiết kế kho tiền, nơi mã hóa công tác thẩm định tín dụng, cấu trúc và cơ chế thu hồi, là lựa chọn kiến trúc quan trọng nhất. Trong tương lai, kho tiền được thiết kế tốt, tuân thủ quy định và tập trung vào ABC sẽ là chìa khóa để cung cấp lợi nhuận minh bạch, hợp pháp trong môi trường hậu GENIUS/CLARITY, tận dụng nhu cầu vốn khổng lồ từ thị trường stablecoin (khoảng 3230 tỷ USD).

Foresight News1 giờ trước

Sau khi các đạo luật GENIUS và CLARITY được thông qua, kiến trúc đúng đắn cho lợi suất trên chuỗi là gì?

Foresight News1 giờ trước

TechFlow Tình Báo Cục: Mô hình mới Fable của Anthropic giới hạn nghiên cứu an toàn sinh học gây tranh cãi, Chỉ số CPI Mỹ tăng lên 4.2%, cao nhất trong ba năm

Anthropic gặp tranh cãi khi các mô hình Fable và Mythos bị phát hiện hạn chế ngầm nghiên cứu sinh học và giữ dữ liệu 30 ngày, sau đó buộc phải điều chỉnh chính sách. Người đồng sáng lập Dario Amodei tiết lộ lý do rời OpenAI là do Sam Altman không trung thực. OpenAI có thể giảm giá mạnh để cạnh tranh, trong khi Microsoft mở rộng Copilot. Trong lĩnh vực crypto, BlackRock đẩy mạnh ETF Bitcoin, còn CEO Bank of America cảnh báo stablecoin có thể rút hụt lớn tiền gửi ngân hàng. Bitcoin giảm bất chấp CPI Mỹ tăng 4.2% và khủng hoảng địa chính trị khi Iran đóng cửa eo biển Hormuz. Về chip, Nvidia và AMD cạnh tranh với các mô hình và kiến trúc mới. Tòa án Đức phán quyết Google phải chịu trách nhiệm pháp lý cho câu trả lời sai từ AI Overviews. Thị trường tài chính biến động: vàng và cổ phiếu Mỹ lao dốc, Hàn Quốc chứng kiến ba ngày ngưng giao dịch. Nghiên cứu cho thấy cộng đồng Reddit WSB có thể chọn cổ phiếu tốt hơn Phố Wall. Các xu hướng đáng chú ý: công nghệ giao diện não tại Trung Quốc giúp bệnh nhân khiếm thị, và máy bay không người lái tự động lần đầu tiên sát hại binh lính, làm dấy lên lo ngại về vũ khí AI. Chủ đề xuyên suốt: ranh giới và trách nhiệm của AI đang được định hình giữa lúc thế giới thực đối mặt với lạm phát và xung đột, đánh dấu sự giằng co giữa lạc quan công nghệ và lo ngại thực tế.

marsbit1 giờ trước

TechFlow Tình Báo Cục: Mô hình mới Fable của Anthropic giới hạn nghiên cứu an toàn sinh học gây tranh cãi, Chỉ số CPI Mỹ tăng lên 4.2%, cao nhất trong ba năm

marsbit1 giờ trước

Alibaba lại có một đơn vị kinh doanh mới, tín hiệu gì đây?

Vào tháng 6, Tập đoàn Alibaba công bố đợt điều chỉnh tổ chức AI lớn thứ ba kể từ năm 2026: sáp nhập Nhóm Nghiên cứu Mô hình Lớn Thông Nghĩa và Phòng Thí nghiệm Cuộc sống Tương lai để thành lập Bộ phận Kinh doanh mới - Token Foundry. Bộ phận này do CEO Đỗ Vũ Minh trực tiếp phụ trách, với mục tiêu trở thành "nhà máy sản xuất" token AI, đẩy nhanh việc nghiên cứu và thương mại hóa mô hình. Đồng thời, Chu Tĩnh Nhân, người đặt nền móng cho hệ thống Thiên Vấn, chuyển sang vai trò Nhà khoa học trưởng tập đoàn, dẫn dắt Viện Nghiên cứu Tương lai AI Alibaba, tập trung vào nghiên cứu công nghệ tiên phong. Động thái này đánh dấu chiến lược AI của Alibaba đã chuyển từ giai đoạn "tích hợp tài nguyên" sang "tăng tốc triển khai". Token Foundry sẽ chịu trách nhiệm phát triển mô hình và thương mại hóa, trong khi Viện Nghiên cứu Tương lai AI tập trung vào khám phá dài hạn. Cấu trúc tổ chức bốn tầng "Viện nghiên cứu - Mô hình cơ sở - Nền tảng dịch vụ - Sản phẩm ứng dụng" nhằm đảm bảo cả đổi mới công nghệ và nhu cầu thương mại hóa ngắn hạn. Bối cảnh của sự điều chỉnh là ngành công nghiệp AI toàn cầu đang trải qua quá trình tái cấu trúc tổ chức tương tự, với xu hướng hợp nhất các nhóm AI riêng lẻ vào một đơn vị chỉ huy thống nhất dưới sự quản lý trực tiếp của CEO, nhằm giảm chi phí phối hợp và tăng tốc độ ra quyết định. Về mặt thương mại, AI của Alibaba đã bước vào chu kỳ thu hồi vốn. Doanh thu từ các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến AI của Alibaba Cloud đã tăng ba con số trong 11 quý liên tiếp. Mục tiêu là đạt Doanh thu thường xuyên hàng năm (ARR) 100 tỷ nhân dân tệ cho nền tảng MaaS (Model-as-a-Service) vào quý 6 và 300 tỷ vào cuối năm. Tuy nhiên, áp lực cạnh tranh trong lĩnh vực MaaS vẫn rất lớn, với các đối thủ như ByteDance và Tencent cũng đang tăng tốc thương mại hóa. Việc thành lập Token Foundry là một nước đi then chốt của Alibaba trong cuộc đua công nghệ, sản phẩm và thương mại hóa ba tuyến này.

marsbit2 giờ trước

Alibaba lại có một đơn vị kinh doanh mới, tín hiệu gì đây?