Doanh nhân từ trang trại: Sau khi chế tạo ô tô bay, lại đặt cược vào đường đua robot và tạo ra gã khổng lồ 390 tỷ USD

marsbitXuất bản vào 2026-05-20Cập nhật gần nhất vào 2026-05-20

Tóm tắt

Tác giả: Zen, PANews Công ty robot hình người Figure AI mới đây đã tổ chức thách thức phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý toàn cầu. Đằng sau công ty này là doanh nhân kỳ cựu Brett Adcock. Xuất thân từ một trang trại ngô và đậu tương ở Illinois, Adcock đã sáng lập nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD vào năm 2018. Sau đó, ông đồng sáng lập Archer Aviation, một công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng chạy điện (eVTOL), và đưa công ty này lên sàn chứng khoán vào năm 2021. Năm 2022, Adcock thành lập Figure AI, đặt mục tiêu phát triển robot hình người đa năng có thể hoạt động trong môi trường của con người. Công ty nhanh chóng thu hút các khoản đầu tư lớn từ những tên tuổi như NVIDIA, Intel Capital, và đạt định giá 390 tỷ USD. Tuy nhiên, công ty cũng đối mặt với những chất vấn về định giá cao, lộ trình thương mại hóa và việc chấm dứt hợp tác với OpenAI. Phong cách khởi nghiệp của Adcock là chọn những thị trường rộng lớn, kém hiệu quả và đang ở bước ngoặt công nghệ, sau đó sử dụng vốn, đội ngũ kỹ thuật và một tầm nhìn táo bạo để thúc đẩy. Từ phần mềm, đến hàng không, và giờ là robot AI, ông liên tục hướng tới những vấn đề phức tạp và đầy tham vọng hơn. Dù Figure AI còn nhiều thách thức phía trước, Adcock đã khẳng định vị trí của mình trong làn sóng robot AI.

Tác giả: Zen, PANews

Công ty robot hình người Figure AI gần đây đã phát động một thử thách phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý trên toàn cầu. Trong cuộc thi mà con người chiến thắng sít sao này, nhiều người đã tổng kết rằng "con người thắng hiện tại, thua tương lai". Nhận định này không phải không có cơ sở, bởi trước khi cuộc thi bắt đầu, Figure đã bắt đầu phát trực tiếp robot phân loại, và đến nay đã phát trực tiếp liên tục 7 ngày. Về khả năng làm việc không mệt mỏi và liên tục, robot vượt xa con người.

Cuộc thi phân loại phát trực tiếp này, cùng với đoạn phim quảng cáo quan trọng về robot gia đình được phát hành trước đó, cũng khiến Figure bị gán mác là thích làm màu. Nhưng không nghi ngờ gì, Figure AI đang trở thành một trong những công ty robot hình người được quan tâm nhất tại Thung lũng Silicon. Công ty mới thành lập ba năm này, sau đợt gọi vốn mới nhất, định giá đã tăng vọt lên 390 tỷ USD, với sự tham gia của các công ty và quỹ đầu tư hàng đầu như NVIDIA, Intel Capital, Salesforce, LG, Qualcomm.

Và đứng sau công ty này là doanh nhân liên tiếp Brett Adcock, xuất thân từ trang trại. Trước khi thành lập Figure, anh đã có hai lần khởi nghiệp hoàn toàn khác nhau: đầu tiên là xây dựng nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD cho tập đoàn Adecco vào năm 2018; sau đó đồng sáng lập công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) Archer Aviation và đưa công ty này lên sàn NYSE vào năm 2021.

Brett Adcock không phải là người sáng lập gắn bó lâu dài trong một ngành, mà liên tục bước vào những lĩnh vực phức tạp hơn, nặng tài sản hơn và cũng khó xác minh hơn. Và Figure là ván cược được chú ý nhất của anh cho đến nay, đồng thời đưa anh vào trung tâm của làn sóng AI robot.

Xoay quanh công ty này, vừa có những tưởng tượng lớn lao về lực lượng lao động robot phổ thông, vừa có những nghi ngờ về định giá quá cao, thương mại hóa vẫn còn sớm, rủi ro an toàn và lộ trình công nghệ. Để hiểu Figure, trước tiên cần hiểu người sáng lập này đã từng bước đi đến ngày hôm nay như thế nào.

Doanh nhân liên tiếp xuất thân từ trang trại ngô, đậu nành

Năm 1986, Brett Adcock sinh ra tại một trang trại trồng ngô và đậu nành ở miền trung Illinois. Lớn lên trong môi trường gia đình làm nông qua nhiều thế hệ này khiến Adcock đặc biệt coi trọng "làm thế nào để tạo ra giá trị cho thế giới từ con số không". Anh bắt đầu thành lập các công ty internet từ năm 16 tuổi, và khi tốt nghiệp trung học với danh hiệu thủ khoa, gia đình đã hiểu rõ rằng có lẽ anh nên rời khỏi trang trại, bước vào thế giới khởi nghiệp và kinh doanh.

Thời thơ ấu của Brett Adcock

Thời đại học, Adcock tiếp tục thử nghiệm tự phát triển nhiều loại phần mềm khác nhau, ban đầu thành lập trang web bán sản phẩm điện tử ngoài trời. Sau đó, anh tập trung năng lượng vào lĩnh vực tuyển dụng, phát triển trang web nội dung "Street of Walls" giúp người tìm việc chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn trong lĩnh vực tài chính, trang web tìm việc di động "Working App" và trang web phỏng vấn qua video. Những dự án này không thành công, giống như những thử nghiệm khởi nghiệp sớm chưa chín muồi.

Năm 2012, khi đang làm việc tại New York, Adcock một lần nữa tập trung chú ý vào thị trường tuyển dụng. Anh cùng Adam Goldstein đồng sáng lập Vettery. Ban đầu, Vettery là một nền tảng dành cho các công ty tuyển dụng bên thứ ba, nhưng mô hình này nhanh chóng bị chứng minh là thiếu tính cạnh tranh. Sau vài lần điều chỉnh, Adcock và nhóm quyết định thay đổi hướng đi, đặt người tìm việc và doanh nghiệp trực tiếp trên cùng một nền tảng, đồng thời nâng cao hiệu quả kết nối thông qua phần mềm và học máy.

Brett Adcock (phải 5) cùng đội ngũ

Sau khi nền tảng Vettery ra mắt, tăng trưởng bắt đầu tăng tốc. Adcock sau này nhớ lại rằng, số người dùng nền tảng đã tăng gấp đôi trong nhiều tuần liên tiếp. Đến năm 2017, số nhân viên của Vettery đã tăng lên 300 người, với khoảng 20.000 khách hàng, mỗi tháng thực hiện khoảng 30.000 cuộc phỏng vấn thông qua hệ thống này. Công ty này cũng thu hút sự chú ý của tập đoàn tuyển dụng lớn nhất thế giới Adecco Group và được tập đoàn này mua lại với giá 110 triệu USD vào năm 2018.

Giao dịch này cũng mang lại cho Adcock, người vừa bước qua tuổi 30, một tài sản cá nhân đáng kể. Anh bắt đầu tìm kiếm những vấn đề phức tạp hơn, chu kỳ dài hơn và cũng đòi hỏi nhiều vốn và năng lực kỹ thuật hơn, để làm việc trong lĩnh vực phần cứng và phát triển bền vững. Vì vậy, anh chuyển về phía Tây đến California, đến Thung lũng Silicon để tìm kiếm cơ hội tiếp theo.

Ba năm, biến công ty ô tô bay mới nổi thành công ty niêm yết

Adcock, người cố gắng giải quyết các vấn đề khó khăn hơn, không thể tiếp tục ném ra các ý tưởng lung tung như thời đại học và thử nghiệm với chi phí thấp. Sau nhiều cân nhắc, anh chọn tập trung vào việc giải quyết vấn đề giao thông bằng cách tiến vào không gian ba chiều. Adcock muốn thử làm ô tô bay như trong phim khoa học viễn tưởng, vì vậy máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) trở thành lựa chọn phù hợp nhất.

Năm 2018, Adcock và Adam Goldstein lại hợp tác, cùng nhau thành lập Archer Aviation. So với Vettery trước đây, Archer hoàn toàn là một thế giới khác. Nó cần một đội ngũ kỹ sư hàng đầu, nghiên cứu và phát triển phần cứng, chuỗi cung ứng, sản xuất kỹ thuật, chứng nhận hàng không, an toàn công cộng và sự kiên nhẫn lâu dài của thị trường vốn.

Việc thành lập Archer Aviation đằng sau cũng có một cơ hội rất tình cờ. Khi đó, đúng lúc gã khổng lông hàng không Pháp Airbus muốn chuyển toàn bộ hoạt động kinh doanh ô tô bay "Vahana" sang Pháp; việc hợp tác của công ty ô tô bay Kitty Hawk với Boeing dẫn đến cắt giảm chi phí, khiến một số thành viên trong đội kỹ thuật không hài lòng (Kitty Hawk sau đó giải thể vào năm 2022). Adcock nắm bắt cơ hội, thu hút một lượng lớn nhân sự từ hai dự án này, nhanh chóng thành lập một đội ngũ kỳ cựu.

Năm 2021, Adcock và đội ngũ của mình đã thực hiện chuyến bay đầu tiên thành công nguyên mẫu máy bay tự hành hai chỗ ngồi kích thước đầy đủ của Maker, hợp tác với tập đoàn ô tô khổng lồ Fiat Chrysler về chuỗi cung ứng, vật liệu composite tiên tiến cũng như kỹ thuật, thiết kế và sản xuất, đồng thời nhận được đơn hàng lớn trị giá 10 tỷ USD từ United Airlines của Mỹ. Cùng năm, Archer Aviation thông qua SPAC niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York, với định giá khoảng 2,7 tỷ USD. Hiện tại, vốn hóa thị trường của công ty này đạt 4,5 tỷ USD và cũng là một trong những danh mục đầu tư của quỹ Ark của bà Cathie Wood.

Brett Adcock khai trương tại NYSE

Mặc dù thời điểm tham gia thị trường khá muộn, nhưng sự trỗi dậy nhanh chóng của Archer Aviation vẫn khiến công ty này trở thành một đối thủ cạnh tranh chính trong ngành eVTOL mới nổi. Tháng 11 năm 2022, mẫu máy bay năm chỗ "Midnight" của Archer gây ấn tượng mạnh, sau khi nhận được chứng chỉ kiểu máy bay từ Cục Hàng không Liên bang Mỹ (FAA), nó sẽ trở thành sản phẩm taxi trên không đầu tiên của công ty.

Tuy nhiên, Adcock lại âm thầm rời đi không lâu sau khi công ty niêm yết. Tháng 4 năm 2022, Archer thông báo Adam Goldstein đảm nhận vị trí CEO duy nhất, Adcock không còn giữ chức đồng CEO nhưng vẫn ở lại ban giám đốc. Công ty lúc đó giải thích rằng, động thái này nhằm đơn giản hóa cấu trúc vận hành, thúc đẩy thử nghiệm bay, chứng nhận và thương mại hóa.

Nguyên nhân thực sự của việc rời đi có thể phức tạp hơn, và bên ngoài cũng không thể biết được. Nhìn vào biểu đồ cổ phiếu của công ty, lúc đó thực sự đang trong giai đoạn thấp sau khi niêm yết. Adcock sau đó từng cho biết, anh rời Archer vì có "sự không nhất quán" với ban giám đốc, đặc biệt là sau khi công ty bước vào thị trường công khai, những điều anh muốn làm khác với những điều đội ngũ muốn làm.

Có lẽ đối với anh, quản trị công ty niêm yết, lộ trình quản lý và nhịp độ thương mại hóa, có thể không còn phù hợp với một người sáng lập luôn muốn nhảy vào cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo.

Điểm dừng khởi nghiệp? Adcock kế hoạch xây dựng Figure với tầm nhìn 30 năm

Sau khi rời Archer, Adcock nhanh chóng bước vào ván cược tiếp theo cũng mang tính khoa học viễn tưởng và hiện tại thậm chí còn lớn hơn. Năm 2022, anh thành lập Figure AI, tham gia vào lĩnh vực robot hình người phổ thông. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng mục tiêu của mình là xây dựng công ty này với tầm nhìn 30 năm, đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc "tối đa hóa tác động hữu ích đối với con người".

Về cấu trúc nhân sự, Adcock áp dụng chiến lược tương tự như khi thành lập Archer. Anh nhanh chóng thành lập một đội ngũ 60 người, thành viên chủ yếu đến từ các công ty và dự án nổi tiếng như Boston Dynamics, Tesla, dự án xe tự hành của Apple, Google DeepMind.

Cho AI một cơ thể, là đề bài mà Adcock đặt ra cho Figure. Figure không làm cánh tay robot công nghiệp, cũng không phải robot dịch vụ, mà là robot hình người phổ thông có thể đi vào môi trường của con người, sử dụng công cụ của con người và hoàn thành nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Adcock cho rằng, thế giới vốn được thiết kế cho cơ thể con người, nếu có thể chế tạo ra những robot tương tác với thế giới theo cách tương tự, thì có thể tự động hóa một lượng lớn công việc.

Đằng sau triết lý này là nhận định của Adcock về thị trường lao động. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng, Mỹ có hơn 10 triệu vị trí công việc "không an toàn hoặc không được ưa chuộng", dân số già hóa sẽ làm trầm trọng thêm khó khăn của doanh nghiệp trong việc mở rộng lực lượng lao động; nếu nền kinh tế vẫn muốn tăng trưởng, thì cần nhiều năng suất hơn, và do đó cần nhiều tự động hóa hơn. Vì vậy, Figure liệt kê các lĩnh vực sản xuất, hậu cần, kho bãi, bán lẻ và gia đình là những hướng đi dài hạn.

Khi định giá của Figure tăng lên, những nghi ngờ mà Adcock phải đối mặt cũng ngày càng tập trung. Loại nghi ngờ thứ nhất đến từ khoảng cách lớn giữa thương mại hóa và định giá. Về bản chất, thị trường mua vào là một kỳ vọng tương lai xa vời. Mặc dù Figure được thị trường săn đón với định giá gần 400 tỷ USD, nhưng quy mô doanh thu và khả năng sản xuất hàng loạt vẫn còn hạn chế, dự báo doanh thu trong tương lai của nó phụ thuộc rất nhiều vào việc có thể triển khai một số lượng lớn robot trước năm 2029 hay không.

Ngoài ra, việc Figure và OpenAI "chia tay" cũng được quan tâm và gây tranh cãi không kém. Năm 2024, Figure từng hợp tác với OpenAI để phát triển mô hình AI robot thế hệ tiếp theo và nhận được sự hỗ trợ đầu tư từ OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos,... Nhưng chưa đầy một năm sau, Adcock quyết định chấm dứt hợp tác, chuyển sang phát triển mô hình nội bộ.

Theo Business Insider, Adcock sau đó cho biết, OpenAI mang lại cho Figure rất ít giá trị ngoài thương hiệu, AI robot cần một lộ trình công nghệ khác với chatbot. Anh còn nói rằng, khi OpenAI nói sẽ tự làm robot hình người, anh cho rằng sự hợp tác đã kết thúc. Bài báo đồng thời đề cập, một nhân viên kỹ thuật của OpenAI đã chia sẻ đoạn trích liên quan và cho rằng tuyên bố của anh ta là "không chính xác".

"Ưa chuộng" vấn đề khó hơn và câu chuyện lớn hơn

Nhìn lại ba mạch chính khởi nghiệp của Adcock, Vettery, Archer và Figure bề ngoài không liên quan gì đến nhau, một là nền tảng tuyển dụng, một là ô tô bay, một là robot hình người. Nhưng thực tế, chúng chia sẻ cùng một triết lý khởi nghiệp: chọn một thị trường lớn, kém hiệu quả, và điểm ngoặt công nghệ đang xuất hiện, đồng thời thúc đẩy bằng vốn, đội ngũ kỹ thuật và câu chuyện tích cực.

Ở Vettery, anh đặt cược rằng học máy có thể nâng cao hiệu quả kết nối tuyển dụng; ở Archer, anh đặt cược rằng pin, động cơ và kỹ thuật hàng không có thể mở ra giao thông hàng không đô thị; ở Figure, anh đặt cược rằng mô hình AI, phần cứng robot và năng lực sản xuất có thể hợp nhất thành một loại hình lao động mới. Cách tư duy của Adcock không xuất phát từ một sản phẩm điểm đơn lẻ, mà suy ngược từ "thế giới tương lai nên vận hành như thế nào" để xác định nên thành lập công ty gì hiện tại.

Sự nghiệp của Brett Adcock giống như một đường cong liên tục tăng gánh nặng tài sản: từ nền tảng phần mềm đến thiết bị hàng không, rồi đến robot hình người. Anh không phải là chuyên gia công nghệ gắn bó hàng chục năm trong một lĩnh vực duy nhất, anh giống một "thợ săn khởi nghiệp" hơn, đánh hơi cơ hội, tổ chức nguồn lực, tuyển dụng đội ngũ và khuếch đại câu chuyện, rồi quay lưng rời đi.

Giờ đây, đứng dưới ánh đèn sân khấu của Figure AI, anh đối mặt với những nghi ngờ cũng lớn như những tràng pháo tay. Nhưng dù kết cục thế nào, anh đã ghi tên mình vào chương đầu tiên của lịch sử thương mại robot AI.

Nội dung Liên quan

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

Bản tóm tắt: Bài viết này hướng dẫn lộ trình 30 ngày để chuyển từ người dùng Claude thông thường thành người dùng cao cấp, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống làm việc bền vững thay vì chỉ hỏi đáp ngẫu nhiên. **Tuần 1: Nắm vững nền tảng** - **Ngày 1-2:** Học viết Prompt có cấu trúc gồm Vai trò, Bối cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng và Điều kiện ràng buộc. - **Ngày 3-4:** Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh, ưu tiên đặt thông tin quan trọng ở đầu và cuối cuộc trò chuyện. - **Ngày 5-7:** Thiết lập 3 Projects chính (công việc, nghiên cứu, viết lách) và kích hoạt Memory để Claude ghi nhớ thông tin cá nhân hóa. **Tuần 2: Xây dựng quy trình làm việc (Workflow)** - **Ngày 8-9:** Tạo workflow nghiên cứu có thể tái sử dụng. - **Ngày 10-11:** Tạo workflow viết hai bước (lập dàn ý rồi viết chi tiết). - **Ngày 12-14:** Tạo workflow hỗ trợ ra quyết định bằng cách phân tích ưu/khuyết điểm. **Tuần 3: Để Claude làm việc tự chủ** - **Ngày 15-17:** Sử dụng Claude Cowork để Claude tự động xử lý tệp và nhiệm vụ trên máy tính. - **Ngày 18-19:** Kết nối Claude với các công cụ như Google Drive, Slack, Gmail. - **Ngày 20-21:** Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa, ví dụ tóm tắt email hàng ngày. **Tuần 4: Tối ưu hóa và tích lũy** - **Ngày 22-24:** Đánh giá và tối ưu tất cả workflow dựa trên chất lượng đầu ra. - **Ngày 25-26:** Xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân từ các đầu ra chất lượng của Claude. - **Ngày 27-28:** Dạy lại cho người khác để củng cố kiến thức. - **Ngày 29-30:** Thiết kế "hệ điều hành" Claude lý tưởng cho riêng bạn, lập kế hoạch sử dụng hàng tuần. **Kết quả:** Sau 30 ngày, Claude sẽ trở thành trợ lý hiểu bạn, có thể xử lý nhiều tác vụ tự động và nhất quán, giúp bạn tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược. Sự khác biệt nằm ở việc xây dựng một hệ thống có thể lặp lại và cải tiến, không phải những câu lệnh đơn lẻ.

marsbit1 giờ trước

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

marsbit1 giờ trước

Số liệu: 75% nhà giao dịch trên Hyperliquid thua lỗ, những người kiếm tiền đang dùng chiêu gì?

Tác giả: Stacy Muur | Biên dịch: Deep Tide TechFlow Khoảng 75% địa chỉ trên Hyperliquid đang ở trong tình trạng thua lỗ. Thực tế cho thấy những người giao dịch thủ công trên nền tảng này đang cạnh tranh với các hệ thống tự động hoạt động không ngừng nghỉ, và các cơ hội giao dịch mà họ mới phát hiện thường đã được định giá xong bởi các hệ thống này. Khi bạn nhận thấy một mô hình giao dịch nào đó, khả năng cao nó đã bị các robot arbitrage khai thác. Phí funding chênh lệch cực đoan sẽ nhanh chóng được cân bằng. Các mô hình kỹ thuật đã xuất hiện trên hơn 50 sổ lệnh. Tin tức mới được định giá ngay lập tức sau khi xuất hiện. Vậy, những trader kiếm được nhiều tiền nhất đang làm gì? 1. **Chạy chiến lược có hệ thống:** Ví dụ, địa chỉ có lợi nhuận cao thứ hai trong tháng đã thực hiện 261,000 giao dịch với tỷ lệ thắng 64.75%. 2. **Nắm giữ vị thế với niềm tin cao, đặt cược vào cơ hội bất đối xứng:** Một ví chỉ với 50 giao dịch đã kiếm được 4.48 triệu USD, dù tỷ lệ thắng chỉ 28%. 3. **Sử dụng thuật toán như một công cụ thực thi, đồng thời đưa ra quyết định vĩ mô thủ công.** Bài học rút ra: Nếu bạn có lợi thế về thời điểm câu chuyện thị trường, có những hiểu biết sâu sắc về cấu trúc, hoặc có niềm tin khi mọi người đều đầu hàng, bạn vẫn có thể thực hiện các giao dịch có lãi. Tuy nhiên, nếu giao dịch của bạn dựa trên các mô hình biểu đồ hoặc tin tức từ mạng xã hội, rất có thể bạn chỉ đang đóng vai trò "thanh khoản thoát lỗ" cho người khác.

marsbit1 giờ trước

Số liệu: 75% nhà giao dịch trên Hyperliquid thua lỗ, những người kiếm tiền đang dùng chiêu gì?

marsbit1 giờ trước

Năm Mô Hình Lõi của AI Agent Theo Góc Nhìn Của Y Combinator

Biên tập viên: Khi AI Agent phát triển từ các lệnh prompt đơn lẻ và vibe coding sang giai đoạn quy trình làm việc phức tạp hơn, câu hỏi quan trọng không còn là "mô hình có thể hoàn thành nhiệm vụ không", mà là "có thể biến khả năng AI thành tài sổi quy trình có thể tái sử dụng và tích lũy được không". Bài viết, dựa trên GBrain của Garry Tan, tổng kết năm hình thái cốt lõi mà nhiều người dùng các công cụ Agent như Codex, Claude Code, Hermes đang hướng tới: 1. **Kỹ năng (Skills) có thể tham số hóa:** Giống như một lệnh gọi hàm, cùng một quy trình có thể xử lý một loạt vấn đề nhờ thay đổi tham số đầu vào, thay vì chỉ một nhiệm vụ cụ thể như SOP truyền thống. 2. **Khung thực thi nhẹ (Thin Harness):** Đóng vai trò là "tay chân" cho mô hình AI, thực thi tác vụ, quản lý ngữ cảnh với code cốt lõi chỉ khoảng 200 dòng. Lỗi phổ biến là làm "phình to" Harness với quá nhiều công cụ, dẫn đến "thối rữa ngữ cảnh". 3. **Bộ định tuyến (Resolvers):** Giải quyết vấn đề "thối rữa ngữ cảnh" bằng cách lập bảng định tuyến rõ ràng, ánh xạ loại nhiệm vụ với Skill cần gọi, đảm bảo đầu ra ổn định, đúng vị trí. 4. **Tách biệt Tiềm ẩn & Xác định (Latent vs. Deterministic):** Giao công việc đòi hỏi phán đoán, tổng hợp cho LLM; còn các tác vụ cần độ chính xác, lặp lại (như tính toán) thì giao cho hệ thống mã code xác định. 5. **Bộ nhớ (Memory):** Yếu tố then chốt để hệ thống có thể tích lũy. Có thể là thư mục markdown với các trang cho từng đối tượng, kết hợp cơ chế cập nhật, bổ sung tự động (như "dream cycle"). Sự kết hợp của các mô-đun này tạo ra **"Năng lực quy trình" (Process Power)** - một lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên AI. Khác với các ứng dụng tạo ra một lần, hệ thống này mã hóa kinh nghiệm thành quy trình, tách biệt logic ổn định và phán đoán, đồng thời liên tục học hỏi. Điều này cho phép cá nhân hay nhóm nhỏ cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn, khó bị sao chép hơn, vì lợi thế được xây dựng và tích lũy ngay từ đầu thông qua cấu trúc có chủ đích.

marsbit1 giờ trước

Năm Mô Hình Lõi của AI Agent Theo Góc Nhìn Của Y Combinator

marsbit1 giờ trước

Tiger Research: Nhà đầu tư rủi ro trên chuỗi, khoảng cách thị trường 147 nghìn tỷ USD và 70 tỷ USD

Báo cáo từ Tiger Research phân tích sự chuyển dịch quyền kiểm soát trong lĩnh vực cho vay Tài chính Phi tập trung (DeFi) sang các thực thể quản lý rủi ro chuyên nghiệp, được gọi là "người vận hành rủi ro" (risk operators). **Điểm chính:** - Vai trò quản lý tài sản mới đang nổi lên, kết thúc thời đại do giao thức và cộng đồng tự quản hoàn toàn. - Dòng tiền và nguồn lực đang tập trung vào các nhóm vận hành rủi ro hàng đầu, với thành tích thực tế là tiêu chuẩn quan trọng. - Ba lộ trình tham gia chính: Phân phối kênh (dựa vào đội ngũ hậu cần), Cung cấp tài sản (đưa tài sản thế giới thực lên chuỗi), Vận hành tự chủ (xây dựng đội ngũ nội bộ). - Quyết định cốt lõi là phân chia trách nhiệm: ủy quyền quyết định kiểm soát rủi ro nào và giữ lại quyền kiểm soát nào. **Bối cảnh:** Sự ra đời của các giao thức module như Morpho đã tách biệt cơ sở hạ tầng với quyền đánh giá rủi ro, cho phép các nhóm bên ngoài tự quản lý kho bạc cho vay độc lập, thúc đẩy sự hình thành của các nhà điều hành rủi ro chuyên nghiệp. **Thị trường hiện tại:** Tính đến tháng 5/2026, tổng tài sản được quản lý (TVL) của phân khúc này là khoảng 70 tỷ USD, với ba nhóm hàng đầu (Steakhouse, Sentora, Gauntlet) nắm giữ 70% thị phần. Cạnh tranh tập trung vào các rào cản: tiêu chuẩn tài sản thế chấp, kênh phân phối và khả năng xử lý rủi ro. **So sánh với Tài chính Truyền thống:** Kiến trúc DeFi hiện đã sao chép hoàn chỉnh quy trình phân công truyền thống: 1. **Lớp trên cùng (Huy động & Phân phối vốn):** Các sàn giao dịch tập trung (CEX), nền tảng. 2. **Lớp giữa (Chiến lược & Quản lý rủi ro):** Nhà điều hành rủi ro DeFi (đóng vai trò như quản lý quỹ). 3. **Lớp đáy (Sản phẩm & Lưu ký):** Kho bạc và giao thức cho vay (đóng vai trò cơ sở hạ tầng lưu ký/thanh toán). **Cơ hội cho các tổ chức:** Trong ba lớp, **lớp quản lý chiến lược/rủi ro** là điểm vào có lợi nhất cho các tổ chức tài chính truyền thống (TradFi), vì họ có thể tận dụng chuyên môn sẵn có về đánh giá rủi ro và đóng gói sản phẩm mà không cần phát triển công nghệ cơ bản. **Tiềm năng tăng trưởng khổng lồ:** Quy mô thị trường DeFi (~800 tỷ USD) và phân khúc vận hành rủi ro (~70 tỷ USD) còn rất nhỏ so với ngành quản lý tài sản truyền thống toàn cầu (147 nghìn tỷ USD). Khoảng cách này cho thấy không gian tăng trưởng rất lớn. Một khi khung quản lý rủi ro và quy định trưởng thành, dòng vốn từ TradFi có thể thúc đẩy DeFi bùng nổ. Các đội ngũ tiên phong thiết lập quy tắc cơ bản sẽ nắm giữ lợi thế quan trọng.

marsbit1 giờ trước

Tiger Research: Nhà đầu tư rủi ro trên chuỗi, khoảng cách thị trường 147 nghìn tỷ USD và 70 tỷ USD

marsbit1 giờ trước

Gemini 3.5 đã đến! Đêm nay, chính Google tự đào thải Google

Bài viết tóm tắt các sản phẩm và công nghệ chính được giới thiệu tại Google I/O 2026: 1. **Gemini Omni**: Một mô hình AI đa năng, có thể nhận đầu vào dưới mọi hình thức (hình ảnh, âm thanh, video, văn bản) và tạo ra video chất lượng cao. Nó thực sự hiểu biết thế giới vật lý, cho phép người dùng chỉnh sửa video thông qua trò chuyện và duy trì tính nhất quán của đối tượng và logic xuyên suốt các cảnh. 2. **Gemini 3.5 Flash**: Được quảng cáo là mô hình mã hóa và tác nhân AI mạnh mẽ nhất của Google, vượt trội so với Gemini 3.1 Pro và các đối thủ khác trong nhiều bài kiểm tra tiêu chuẩn. Nó nhanh hơn đáng kể và đã được tích hợp vào Gemini App và chế độ AI của Google Tìm kiếm. 3. **Antigravity 2.0**: Nền tảng phát triển tác nhân AI độc lập mới, được nâng cấp thành ứng dụng máy tính để bàn. Một bản demo ấn tượng cho thấy 93 tác nhân con, sử dụng 3.5 Flash, đã xây dựng được một hệ điều hành hoạt động đầy đủ từ đầu trong vòng 12 giờ. 4. **Gemini Spark**: Một tác nhân AI cá nhân, chạy 24/7 trên đám mây. Nó có thể tự động xử lý các tác vụ phức tạp bằng cách tích hợp với bộ công cụ Google Workspace (như Gmail, Docs, Sheets, Slides) và hỗ trợ lệnh bằng giọng nói để tạo và quản lý nhiều tác vụ song song. 5. **Các thông báo khác**: Bao gồm thiết kế lại Gemini App với mã lực tính phí, kế hoạch đăng ký AI Ultra mới với giá cả được điều chỉnh, và bản nâng cấp lớn cho Google Tìm kiếm với việc tích hợp 3.5 Flash. Bài viết kết luận rằng sự kết hợp đồng thời của các khả năng AI tiên tiến này (hiểu và tạo đa phương thức, tác nhân tự hành) đánh dấu một bước tiến lớn, thu hẹp khoảng cách về mặt kỹ thuật để tiến tới Trí tuệ Siêu việt (ASI).

链捕手2 giờ trước

Gemini 3.5 đã đến! Đêm nay, chính Google tự đào thải Google

链捕手2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ZEN

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Horizen (ZEN) 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 Horizen (ZEN) 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 Horizen (ZEN) của BạnSau khi mua Horizen (ZEN), 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 Horizen (ZEN)Giao dịch Horizen (ZEN) 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 289Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua ZEN

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 ZEN (ZEN) được trình bày dưới đây.

活动图片