Bức thư nội bộ dài bốn trang, OpenAI đang chơi bài gì?

marsbitXuất bản vào 2026-04-14Cập nhật gần nhất vào 2026-04-14

Tóm tắt

Trong một bức thư nội bộ dài 4 trang, OpenAI đã công khai phân tích và so sánh mình với đối thủ Anthropic trên ba khía cạnh chính: doanh thu, thị phần doanh nghiệp và năng lực điện toán. Về doanh thu, OpenAI chỉ trích Anthropic sử dụng phương pháp kế toán "gộp" (gross) để báo cáo doanh thu hàng năm 30 tỷ USD, trong khi nếu tính theo cách "ròng" (net) như OpenAI, con số thực của Anthropic chỉ là 22 tỷ USD. OpenAI tự báo cáo doanh thu 24 tỷ USD. Trên thị trường doanh nghiệp, dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang tăng trưởng rất nhanh, thu hẹp khoảng cách với OpenAI và thậm chí dẫn đầu trong các ngành công nghệ, tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp. OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế về khả năng lập trình. Về năng lực điện toán, hiện tại OpenAI sở hữu 1.9 GW, nhiều hơn Anthropic (1.4 GW). Tuy nhiên, kế hoạch đến năm 2030 của OpenAI là đạt 30 GW, trong khi Anthropic dự kiến đạt 7-8 GW vào cuối năm 2027, tạo ra một khoảng cách lớn. Bức thư cũng tiết lộ sự thay đổi chiến lược của OpenAI khi chuyển sang hợp tác với Amazon sau khi thừa nhận mối quan hệ độc quyền với Microsoft đã "hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng". Điều thú vị là Amazon cũng là nhà đầu tư chiến lược lớn nhất của Anthropic, khiến họ trở thành nền tảng chung cho cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa hai gã khổng lồ AI này.

Theo sổ sách của Anthropic, doanh thu hàng năm của họ là 30 tỷ USD, nhưng theo cách tính của OpenAI, cùng một bộ số liệu bán hàng đó chỉ trị giá 22 tỷ USD. Cả hai con số đều không gian lận. Đây là nhát dao đầu tiên mà Giám đốc Doanh thu OpenAI, Denise Dresser, tung ra trong bức thư nội bộ dài bốn trang bị rò rỉ cho giới truyền thông vào ngày 13 tháng 4.

Mọi chuyện bắt đầu từ một bản ghi nhớ nội bộ của nhân viên được The Information thu thập được. Trong thư, Dresser đồng thời làm ba việc: ca ngợi hợp tác mới với Amazon là "có nhu cầu lớn đến kinh ngạc", thừa nhận hợp tác với Microsoft "đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng của chúng tôi", và dành một phần đáng kể để phân tích các con số doanh thu của Anthropic. Thời điểm bức thư này rò rỉ trùng khớp với một tuần sau khi Anthropic công bố cột mốc doanh thu hàng năm đạt 30 tỷ USD.

Bề ngoài là giao tiếp nội bộ công ty, nhưng thực chất là một cuộc chiến thông tin được xây dựng tinh vi. Để hiểu được nó, cách trực tiếp nhất là tiếp cận từ ba khía cạnh riêng biệt: phương pháp tính doanh thu, cạnh tranh ở phân khúc doanh nghiệp và lộ trình chạy đua sức mạnh tính toán, sau đó đặt chúng vào chung một bức tranh về cấu trúc hợp tác đám mây.

Khoảng cách kế toán 8 tỷ USD đến từ đâu

Anthropic báo cáo doanh thu hàng năm là 30 tỷ USD, OpenAI nói con số thực tế là 22 tỷ. 8 tỷ USD chênh lệch là kết quả của hai lựa chọn hoàn toàn khác biệt trong phương pháp ghi nhận doanh thu của hai công ty.

Anthropic sử dụng phương pháp kế toán theo doanh thu gộp (Gross): Khi một doanh nghiệp mua hạn mức sử dụng Claude thông qua AWS, Anthropic ghi nhận toàn bộ số tiền này vào doanh thu hàng đầu (top-line revenue), sau đó xử lý phần hoa hồng trả cho Amazon như một chi phí. OpenAI thì ngược lại, họ chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, phần hoa hồng của Microsoft không được tính vào doanh thu hàng đầu.

Cả hai cách đều tuân thủ Nguyên tắc Kế toán được Chấp nhận Chung của Hoa Kỳ (GAAP). Logic của Anthropic là họ là "bên giao dịch chính" (principal) trong giao dịch với khách hàng, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chỉ là kênh phân phối. Logic của OpenAI là họ coi Microsoft là "đại lý" (agent), và chỉ ghi nhận phần thực nhận. Nguồn gốc của sự khác biệt không nằm ở việc ai gian lận, mà ở việc ai chủ động khẳng định vị thế chủ đạo của mình trong chuỗi bán hàng một cách tích cực hơn.

Dresser viết trong bản ghi nhớ, Anthropic "đã sử dụng phương pháp kế toán làm cho con số doanh thu trông lớn hơn", bao gồm việc ghi nhận toàn bộ số tiền hoa hồng từ AWS và Google vào doanh thu gộp. Hàm ý của câu nói này không khó hiểu: khi Anthropic nộp bản cáo bạch S-1 cho SEC, các kiểm toán viên sẽ đưa ra phán quyết về phương pháp tính này, và khi đó có thể cần phải điều chỉnh và công bố lại để thống nhất phương pháp. Tính theo cùng một phương pháp, Anthropic là 22 tỷ, OpenAI là 24 tỷ, vị trí dẫn đầu đã đổi chỗ.

Cần lưu ý rằng, tốc độ tăng trưởng doanh thu của bản thân Anthropic đã ở cấp độ lịch sử. Theo dữ liệu từ Bloomberg và Sacra, doanh thu hàng năm của họ từ khoảng 9 tỷ USD vào cuối quý IV/2025 đã tăng lên 30 tỷ USD hiện nay, tăng gấp ba lần trong chưa đầy năm tháng, và điều này chủ yếu được thúc đẩy bởi nhu cầu mua hàng thực tế của khách hàng, không thể giải thích chỉ bằng việc điều chỉnh phương pháp tính toán. Cốt lõi của tranh cãi kế toán này không phải là Anthropic đang bị thu hẹp, mà là OpenAI đang dùng con dao "phương pháp tính" để vẽ lại ranh giới.

Tốc độ đuổi kịp ở phân khúc doanh nghiệp, nhanh hơn dự đoán của hầu hết mọi người

Nền tảng Ramp theo dõi hành vi chi tiêu AI thực tế của hàng nghìn doanh nghiệp, là nguồn dữ liệu đầu tay để đánh giá lựa chọn thực sự ở phân khúc doanh nghiệp.

Dữ liệu tháng 4 từ Ramp AI Index: Tỷ trọng của Anthropic trong số khách hàng doanh nghiệp trả phí đã tăng lên 30.6%, OpenAI là 35.2%, khoảng cách thu hẹp từ 11 điểm phần trăm trong tháng 2 xuống còn 4.6 điểm phần trăm. Với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng tháng +6.3 điểm phần trăm của Anthropic trong hai tháng qua (bản thân đây đã là mức tăng kỷ lục hàng tháng của chỉ số này), họ sẽ vượt mặt OpenAI trong chỉ số này sau khoảng hai tháng.

Đáng chú ý hơn là những tín hiệu cấu trúc. Trong ba ngành có sức mua cao, sự dẫn đầu của Anthropic đã trở thành hiện thực: Công nghệ thông tin/Phần mềm (63% so với 54%), Dịch vụ tài chính (52% so với 46%), Dịch vụ chuyên nghiệp (47% so với 44%) đều vượt OpenAI. Ba ngành này trùng khớp với những lĩnh vực tập trung ngân sách AI doanh nghiệp lớn nhất và có quyết định mua sắm chuyên nghiệp nhất. Điều này có nghĩa là những công ty có tiếng nói lớn nhất trong chuỗi mua sắm AI, đã bắt đầu nghiêng về Anthropic một cách tập thể.

Dresser trong bản ghi nhớ hiếm hoi thừa nhận, Anthropic "có lợi thế dẫn đầu đáng kể trong khách hàng doanh nghiệp", lý do là khả năng lập trình. Câu nói này xuất phát từ nội bộ OpenAI có sức nặng hoàn toàn khác với đánh giá bên ngoài; đây là một công ty đang nói với nhân viên của chính họ rằng đối thủ đã thắng ở mặt trận then chốt. Cô đồng thời thêm một cảnh báo: "You do not want to be a single-product company in a platform war." ("Trong một cuộc chiến nền tảng, bạn sẽ không muốn trở thành một công ty chỉ có một sản phẩm.") Đây là lời nhắc nhở nhân viên rằng lợi thế về lập trình của Claude nếu không thể mở rộng lên tầng nền tảng, cuối cùng chỉ là một tấm vé tham dự chứ không phải là tấm vé lên thuyền.

Khoảng cách sức mạnh tính toán: Hôm nay gần nhau, năm 2030 gấp bốn lần

Dung lượng sức mạnh tính toán là khía cạnh cạnh tranh khó thu hẹp nhất trong ngắn hạn giữa các công ty AI, vì chu kỳ xây dựng của nó tính bằng năm, và ngưỡng vốn tính bằng hàng trăm tỷ.

Những con số hiện tại có vẻ chênh lệch không lớn: OpenAI khoảng 1.9 Gigawatt (GW), Anthropic khoảng 1.4 GW, chênh lệch khoảng 35%. Dresser trong bản ghi nhớ mô tả Anthropic là "đang vận hành với một đường cong nhỏ hơn đáng kể" (operating on a meaningfully smaller curve), nhưng cách nói này trong so sánh dung lượng hiện tại không phải là phóng đại, khoảng cách là có thật, chỉ là chưa đến mức mang tính quyết định.

Điểm rẽ thực sự nằm sau năm 2027. OpenAI lên kế hoạch đạt 30 GW sức mạnh tính toán vào năm 2030, dựa vào hợp đồng điện toán đám mây 30 tỷ USD trong năm năm với Oracle, toàn bộ dự án cơ sở hạ tầng Stargate, và cam kết xây dựng tổng cộng 1.4 nghìn tỷ USD.

Lộ trình của Anthropic phụ thuộc vào một thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom, dung lượng 3.5 GW, được triển khai thông qua Google Cloud, có hiệu lực từ năm 2027, cộng với cụm đào tạo hiện có trên AWS, mục tiêu cuối năm 2027 là 7-8 GW.

Ngay cả khi Anthropic hoàn toàn đạt được mục tiêu năm 2027, vẫn có một khoảng cách gấp bốn lần so với kế hoạch năm 2030 của OpenAI. Vực thẳm này về mặt kỹ thuật không phải là không thể lấp đầy, nếu hiệu suất mô hình được cải thiện đủ để mỗi đơn vị sức mạnh tính toán tạo ra nhiều lợi nhuận hơn, Anthropic có thể tạo ra sản phẩm đủ tốt với ít sức mạnh tính toán hơn.

Nhưng họ phải duy trì đà của Claude ở phân khúc doanh nghiệp, thông qua doanh thu thuê bao liên tục để trang trải chi phí mua sắm sức mạnh tính toán: Theo ước tính của Sacra, chi phí Anthropic trả cho các đối tác đám mây năm nay sẽ vào khoảng 1.9 tỷ USD, và sẽ tăng lên khoảng 6.4 tỷ USD vào năm 2027.

Amazon, đồng thời đặt cược vào hai đối thủ

Câu nói đáng suy ngẫm nhất trong bản ghi nhớ này, là nhận định trực tiếp của Dresser về mối quan hệ hợp tác với Microsoft, cô viết rằng sự hợp tác này "cũng đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi tại nơi họ hiện diện".

Động thái chuyển hướng sang Amazon của OpenAI đã rất rõ ràng: Theo CNBC đưa tin, vào tháng 2 năm nay, Amazon thông báo đầu tư 50 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời giành được quyền phân phối đám mây của bên thứ ba độc quyền cho nền tảng quản lý Agent doanh nghiệp Frontier của OpenAI.

Đây là sự chuyển đổi chủ động từ quỹ đạo Microsoft sang quỹ đạo Amazon, logic đằng trực tiếp là cơ sở hạ tầng AI của nhiều khách hàng doanh nghiệp đã được xây dựng trên nền tảng Bedrock của AWS, các điều khoản loại trừ của Microsoft khiến OpenAI khó có thể bán hàng trực tiếp ở đó.

Nhưng mặt khác của Amazon trong cuộc cạnh tranh này cũng đáng chú ý không kém, họ hiện là đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất và nhà đầu tư chiến lược của Anthropic, với tổng khoản đầu tư tích lũy 8 tỷ USD, cụm Project Rainier do hai bên hợp tác triển khai khoảng 500,000 chip Trainium 2. Tổng cược của Amazon trong toàn bộ cuộc đua AI là 58 tỷ USD, đồng thời chảy về hai đối thủ đang giao tranh trực diện trên thị trường doanh nghiệp.

Đây không phải là một sự đặt cược đa dạng của một nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, mà là một cấu trúc chính xác hơn: Amazon vừa là "đồng minh chiến lược và nhà tài trợ lớn nhất" của Anthropic, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI dùng để "thay thế Microsoft".

Khi hai công ty tranh giành cùng một nhóm khách hàng doanh nghiệp, kênh tranh giành lại chính là nền tảng Bedrock của Amazon, nền tảng này đồng thời phân phối mô hình của cả hai công ty. Dù tỷ lệ chuyển đổi trên Bedrock của ai cao hơn, Amazon đều kiếm được tiền, nhưng OpenAI và Anthropic đều mất đi đối với nhau.

Dưới áp lực thị phần doanh nghiệp liên tục bị xói mòn và sự rạn nứt cấu trúc trong hợp tác với Microsoft, OpenAI đã chọn cách xây dựng lại tường thuật bằng một cuộc chiến số được tính toán kỹ lưỡng, đồng thời tận dụng Amazon để bố trí lại các kênh phân phối. Ba nhóm con số khi được tách ra cho thấy cuộc cạnh tranh này phức tạp hơn bất kỳ bên nào muốn bạn thấy.

Câu hỏi Liên quan

QSự khác biệt 80 tỷ đô la trong doanh thu hàng năm giữa Anthropic và OpenAI đến từ đâu?

ASự khác biệt 80 tỷ đô la xuất phát từ cách thức ghi nhận doanh thu khác nhau. Anthropic sử dụng phương pháp ghi nhận tổng (Gross), tính toàn bộ số tiền khách hàng trả qua AWS vào doanh thu, sau đó trừ đi phần chia sẻ cho Amazon như một chi phí. Ngược lại, OpenAI chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, không tính phần chia sẻ của Microsoft vào doanh thu. Cả hai cách đều tuân thủ Chuẩn mực Kế toán Hoa Kỳ (GAAP).

QTại sao OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp?

AOpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp chủ yếu dựa trên khả năng lập trình vượt trội của Claude. Dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách thị phần và thậm chí dẫn đầu trong các ngành có sức mua cao như công nghệ thông tin/phần mềm, dịch vụ tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp.

QKế hoạch về năng lực điện toán (compute) của OpenAI và Anthropic đến năm 2030 khác nhau như thế nào?

AOpenAI có kế hoạch đạt 30 gigawatt (GW) năng lực điện toán vào năm 2030 thông qua hợp đồng điện toán đám mây 300 tỷ đô la với Oracle và dự án cơ sở hạ tầng Stargate. Anthropic nhắm đến mục tiêu 7-8 GW vào cuối năm 2027 thông qua thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom được triển khai trên Google Cloud, cùng các cụm huấn luyện hiện có trên AWS. Điều này tạo ra một khoảng cách gấp bốn lần giữa hai bên vào năm 2030.

QVai trò của Amazon trong cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và Anthropic là gì?

AAmazon đóng vai trò kép: vừa là nhà đầu tư chiến lược và đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất của Anthropic với khoản đầu tư 80 tỷ đô la, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI chuyển sang sử dụng (sau Microsoft) thông qua thỏa thuận đầu tư 500 tỷ đô la và phân phối độc quyền nền tảng Frontier. Cả hai công ty đều cạnh tranh để phân phối model trên nền tảng Bedrock của Amazon, mang lại lợi nhuận cho Amazon bất kể bên nào thắng.

QBức thư nội bộ của OpenAI tiết lộ những mối quan ngại nào về mối quan hệ với Microsoft?

ABức thư nội bộ của OpenAI, thông qua Giám đốc Doanh thu Denise Dresser, thừa nhận rằng mối quan hệ hợp tác độc quyền với Microsoft 'đã hạn chế khả năng của chúng tôi trong việc tiếp cận khách hàng doanh nghiệp tại nơi họ hiện diện'. Điều này ám chỉ các điều khoản độc quyền đã ngăn OpenAI bán sản phẩm trực tiếp cho nhiều khách hàng tiềm năng vốn đã xây dựng cơ sở hạ tầng AI trên nền tảng AWS Bedrock của Amazon, dẫn đến việc OpenAI chuyển hướng sang hợp tác với Amazon.

Nội dung Liên quan

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

Tác giả: Jae, PANews Dù đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường với các xu hướng khác nhau, từ blockchain hiệu suất cao, phân mảnh đến trừu tượng chuỗi và gần đây là AI Agent, Near luôn có mặt. Được đồng sáng lập bởi Illia Polosukhin, một trong những tác giả của kiến trúc AI Transformer nổi tiếng, Near có nền tảng kỹ thuật vững chắc. Điều ít người biết là Near ban đầu là một công ty khởi nghiệp AI, tập trung vào "tổng hợp chương trình" (dạy máy viết code). Tuy nhiên, họ gặp khó khăn trong việc trả lương xuyên biên giới cho các nhà phát triển toàn cầu do hạn chế của hệ thống thanh toán truyền thống và phí gas cao, tốc độ chậm của các blockchain thời kỳ đầu. Điều này buộc họ tạm dừng giấc mơ AI và tự xây dựng một blockchain riêng - Near - vào năm 2018. Sau một thời gian phát triển công nghệ phân mảnh nhưng gặp khó khăn trong việc thu hút hệ sinh thái, Near tìm thấy cơ hội mới khi làn sóng AI bùng nổ. Danh tiếng của Polosukhin với tư cách là đồng tác giả Transformer được công nhận rộng rãi, đưa Near trở lại ánh đèn sân khấu với tư cách là một dự án có "dòng máu AI" chính thống. Near hiện tập trung vào hai hướng phát triển chính: Near Intents và giao dịch riêng tư (Confidential Transactions). **Near Intents** đơn giản hóa trải nghiệm giao dịch chuỗi chéo. Thay vì thực hiện nhiều thao tác thủ công trên các chuỗi khác nhau, người dùng chỉ cần nêu ý định (ví dụ: "đổi BTC lấy ETH"), và mạng lưới "trình giải quyết" (Solver) sẽ tự động tìm đường đi tối ưu. Cơ chế này đã xử lý hơn 200 tỷ USD khối lượng giao dịch tích lũy, tạo ra hơn 34 triệu USD phí giao dịch, với TVL đạt 85 triệu USD trên 25 blockchain. Tuy nhiên, nguy cơ tập trung hóa trong mạng lưới Solver là một rủi ro tiềm ẩn. **Giao dịch riêng tư** là lợi thế cạnh tranh khác. Tính năng "Hoán đổi Bảo mật" cho phép ẩn số lượng, hướng giao dịch trước khi thanh toán, bảo vệ người dùng khỏi MEV và trượt giá. Trong 30 ngày qua, giao dịch riêng tư chiếm tới 41,63% tổng khối lượng giao dịch trên Near (~87 triệu USD trong tổng số 209 triệu USD), phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ. Tuy nhiên, tỷ lệ cao này cũng có thể thu hút sự giám sát từ các cơ quan quản lý. Tóm lại, sau hành trình đầy biến động, Near đang định vị lại mình ở giao lộ của blockchain và AI, thông qua trừu tượng hóa chuỗi, cơ chế ý định và giao dịch riêng tư. Việc liệu những nỗ lực này có giúp Near xây dựng được hào rào cạnh tranh vững chắc hay không vẫn cần được theo dõi thêm.

marsbit31 phút trước

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

marsbit31 phút trước

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.

marsbit41 phút trước

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

marsbit41 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.

bitcoinist51 phút trước

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

bitcoinist51 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.

marsbit2 giờ trước

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

marsbit2 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.

marsbit2 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

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 847Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

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 S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片