Phiên bản "Cậu bé chăn cừu" của Anthropic gây hoang mang Phố Wall! Lỗ hổng 27 năm, Mythos bị 8 AI đánh bại trong nháy mắt

marsbitXuất bản vào 2026-04-12Cập nhật gần nhất vào 2026-04-12

Tóm tắt

Claude Mythos của Anthropic bị phơi bày là "báo động giả" khi các nghiên cứu độc lập chứng minh khả năng bảo mật của AI không phụ thuộc vào quy mô mô hình. Dù Anthropic tuyên bố Mythos phát hiện hàng ngàn lỗ hổng 0day, thực tế phần lớn tồn tại trong phần mềm cũ không thể khai thác, chỉ dựa trên 198 lần kiểm tra thủ công. 8 mô hình AI nhỏ hơn (thậm chí chỉ 3.6B tham số) đều thành công phát hiện lỗ hổng 27 năm trong OpenBSD/FreeBSD với chi phí cực thấp. Chuyên gia bảo mật George Hotz chỉ trích Anthropic cường điệu hóa rủi ro để gây sợ hãi. Đồng thời, người dùng phàn nàn Claude Opus 4.6 bị "giảm trí thông minh" với khả năng suy luận giảm mạnh, trong khi Anthropic tập trung vào tính năng phụ thay vì cải thiện lõi.

Claude Mythos vẫn chưa thực sự xuất hiện, nhưng đã gây ra hoang mang trên toàn Phố Wall.

Chỉ sau một đêm, các cơ quan quản lý tài chính Mỹ đã triệu tập một cuộc họp khẩn cấp với các ngân hàng lớn, bầu không khí căng thẳng như sắp nổ tung—

Họ nhất trí cho rằng Mythos đủ để kích hoạt một cơn bão tấn công mạng chưa từng có, được điều khiển bởi AI.

Nhưng sự thật là, tất cả mọi người đều bị lừa!

Trong số hàng nghìn lỗ hổng mà Mythos phát hiện, phần lớn tồn tại trong các "phần mềm cũ kỹ" không thể bị khai thác.

Tệ hơn nữa, những báo cáo về lỗ hổng 0day được đánh dấu là "nghiêm trọng" thực chất chỉ dựa trên 198 lần rà soát thủ công.

Các nhà nghiên cứu từ thí nghiệm AISLE cũng tiến hành kiểm tra lại "chiến tích" của Mythos và phát hiện:

Khả năng bảo mật của AI không tăng cấp tuyến tính theo quy mô mô hình, mà thực sự phân bố theo hình "răng cưa".

Họ đã sử dụng một mô hình GPT-OSS-20b chỉ với 3,6 tỷ tham số kích hoạt để xác định chính xác lỗ hổng hàng đầu của FreeBSD mà Mythos phát hiện.

Trong khi đó, một mô hình với 5,1 tỷ tham số kích hoạt cũng đã tái tạo thành công logic phân tích lỗ hổng OpenBSD đã tiềm ẩn suốt 27 năm.

Không chỉ việc Mythos phát hiện lỗ hổng bị thổi phồng, bên cạnh đó Claude Opus 4.6 bị phát hiện "giảm trí thông minh" nghiêm trọng, giờ đây đang gây xôn xao.

Thậm chí, có người còn phát hiện Opus 4.6 còn không bằng cả ChatGPT và Opus 4.5.

Mythos bị thổi phồng

Mô hình 36B moi ra lỗ hổng 27 năm

Vài ngày trước, Anthropic đã công bố rầm rộ Claude Mythos (bản xem trước) và "Dự án Glasswing" (Project Glasswing).

Trong một bản hệ thống card dài 244 trang, họ tuyên bố—

Mythos đã tự động khai quật hàng nghìn lỗ hổng 0day, bao gồm cả lỗi cũ đã tiềm ẩn 27 năm trong OpenBSD và 16 năm trong FFmpeg.

Cha đẻ của CC thậm chí nói thẳng: Mythos rất mạnh mẽ, đáng lý phải khiến người ta cảm thấy sợ hãi

Tuy nhiên, một báo cáo kiểm tra cứng mới nhất từ nhà sáng lập AISLE Stanislav Fort, đã trực tiếp xé toạc lớp vỏ hào nhoáng này.

Kết luận kiểm tra, cực kỳ đảo lộn nhận thức:

8 mô hình mã nguồn mở, tất cả đều phát hiện ra lỗ hổng zero-day mang tính biểu tượng của FreeBSD, tham số nhỏ nhất chỉ 3 tỷ.

Hào bảo mật khả năng an ninh mạng của AI, hoàn toàn nằm ngoài phạm vi của các "mô hình lớn đỉnh cao" đơn lẻ.

Để xác minh huyền thoại của Mythos, nhóm đã trích xuất một số lỗ hổng hàng đầu mà Anthropic chính thức展示 (zhǎnshì -展示 - display/showcase).

Sau đó, ném trực tiếp cho một loạt mô hình nhỏ gọn, giá rẻ, thậm chí mã nguồn mở.

Lỗ hổng NFS FreeBSD bị đánh bại không phân biệt

Bao gồm GPT-OSS-20b (chỉ 3,6 tỷ tham số kích hoạt), DeepSeek R1 trong số 8 mô hình, tất cả đều phát hiện thành công lỗ hổng tràn bộ đệm stack phức tạp này.

Gây chấn động nhất là, các mô hình nhỏ mã nguồn mở hoàn thành nhiệm vụ này, chi phí gọi của chúng thấp đến 0,11 USD mỗi triệu Token.

Tái hiện "toàn chuỗi" lỗ hổng OpenBSD SACK

Đối với lỗ hổng cũ 27 năm đòi hỏi khả năng suy luận toán học cực mạnh, GPT-OSS-120b (5,1 tỷ tham số kích hoạt) chỉ với một lần gọi API, đã khôi phục thành công toàn bộ chuỗi khai thác lỗ hổng công khai và đưa ra bản phác thảo phương án khai thác điểm tuyệt đối (A+).

Không chỉ vậy, trong bài kiểm tra xác định lỗ hổng giả (OWASP false-positive), hiện tượng kỳ lạ hơn đã xuất hiện—

Đối mặt với một đoạn mã Java ngụy trang thành SQL injection, cực kỳ mê hoặc, các mô hình nhỏ như DeepSeek R1 đã dễ dàng nhìn thấu lớp ngụy trang, theo dõi chính xác luồng dữ liệu.

Ngược lại, các mô hình đóng hàng đầu như GPT-5.4, Claude Sonnet 4.5, tất cả đều lật úp trong rãnh nước, đánh giá nhầm nó là lỗ hổng nguy hiểm cao.

Điều này có nghĩa là, trong lĩnh vực an ninh mạng, hoàn toàn không tồn tại thứ gọi là mô hình đơn lẻ "mạnh nhất mãi mãi".

198 lần thủ công làm loãng, phần lớn không thể khai thác

Một bài báo khác từ Tom'sHardware, đã khai quật sự thật đằng sau dữ liệu—

Độ lệch mẫu: Trong số "hàng nghìn" lỗ hổng được cho là, nhiều lỗi tồn tại trong phần mềm cũ đã không còn được bảo trì;

Không thể khai thác: Rất nhiều "điểm yếu" được đánh dấu, trong môi trường thực tế hoàn toàn không thể kích hoạt hoặc khai thác;

Nước thủ công: Sức mạnh phá hủy được tuyên bố mạnh mẽ của mô hình, thực chất chỉ dựa trên cơ sở của 198 lần rà soát thủ công.

Do đó, việc dựa vào quy mô mẫu cực nhỏ để suy ra "mối đe dọa thay đổi thế giới", phương pháp ngoại suy dữ liệu này trong giới học thuật và an ninh, rõ ràng là không đứng vững.

Đại gia an ninh tức giận

Không chỉ vậy, chuyên gia an ninh mạng hàng đầu, hacker huyền thoại George Hotz cũng không ngồi yên, nói thẳng những rủi ro này bị thổi phồng nghiêm trọng.

Vị đại gia từng nổi tiếng vì bẻ khóa iPhone, PlayStation 3 này, đã công khai thách thức hai gã khổng lồ AI trên mạng xã hội.

Lời lẽ của ông cực kỳ sắc bén—

Nếu mỗi ngày tôi công bố một lỗ hổng 0day, cho đến khi mô hình mới được phát hành thì sao?

Điều này có thể khiến OpenAI và Anthropic im miệng, đừng bán rong cái gọi là "rủi ro an ninh mạng" nữa không?

Quan điểm cốt lõi của Hotz rất trực tiếp: lỗ hổng phần mềm thực ra dễ tìm hơn nhiều so với những gì phòng thí nghiệm AI tô vẽ.

Lỗ hổng zero-day khan hiếm trên thị trường hiện nay, không phải vì khó khăn kỹ thuật, mà là vì vấn đề hợp pháp. Ông cho rằng, không ai chịu tìm kiếm nghiêm túc, là vì hack vào hệ thống của người khác là vi phạm pháp luật.

Chỉ mạnh hơn GPT-5.4 một chút

Trong system card, Anthropic cho biết, bản thân mô hình Claude đúng là đang tiến bộ, Mythos preview so với Opus 4.6 tiến bộ rõ rệt.

Chỉ số năng lực Epoch (ECI) là một chỉ số đơn lẻ tổng hợp nhiều bài kiểm tra chuẩn AI, đạt được so sánh mô hình xuyên suốt thời gian dài

Trên nhiều bài kiểm tra chuẩn, Claude Mythos thực sự vượt trội toàn diện so với Opus 4.6.

Nếu không, tại sao phải phát hành một mô hình AI mới có hiệu suất kém hơn và đắt hơn?

Nhưng so với GPT và Gemini, tiến bộ của Claude Mythos không phải là tiến triển đột phá gì, Mythos vẫn là cải tiến tương đối tuyến tính so với các mô hình trước đó!

Nhà đầu tư Khí hậu và Năng lượng sạch, tác giả Ramez Naam, còn nói thẳng:

Trên Chỉ số năng lực Epoch (Epoch Capabilities Index, ECI), Mythos không có xu hướng tăng tốc, chỉ mạnh hơn GPT 5.4 một chút.

https://epoch.ai/eci/

Nhưng chỉ cần đối chiếu báo cáo ECI nội bộ của Anthropic với báo cáo ECI chính thức công khai của Epoch AI, có thể phát hiện Mythos dường như không có dấu hiệu tăng tốc ECI.

Tất cả đều là chiêu trò của Anthropic!

Trong system card, Anthropic cũng thừa nhận: Điểm ECI được báo cáo của các mô hình như Mythos có độ không chắc chắn lớn hơn.

Ngoài ra, tiến bộ của Anthropic trên Mythos bắt nguồn từ nghiên cứu của con người, không nhận được sự trợ giúp đáng kể từ mô hình AI. Hiện chưa xuất hiện sự tự cải tiến đệ quy (Recursive Self Improvement) đáng kể.

Ngày tận thế AI, tự đạo diễn?

Trước đây, Anthropic còn từng khuyến khích giới truyền thông (ví dụ《60 phút》) đưa tin về "nghiên cứu tống tiền" , thổi phồng, thao túng lòng người, bị đại gia đầu tư David Sacks gọi là "trò lừa đảo".

Sacks quan sát thấy một mô hình rõ ràng, mỗi khi Anthropic phát hành mô hình mới, tổng đồng thời ném ra một nghiên cứu an ninh rùng rợn, để giành lấy tin tức trang nhất và dẫn dắt dư luận.

Về điều này, ông châm biếm, "Anthropic đã chứng minh mình giỏi hai việc: một là phát hành sản phẩm, hai là dọa người".

Ông không nghi ngờ Anthropic có thể làm ra sản phẩm xuất sắc, nhưng tác phong dọa công chúng này khiến người ta nghi ngờ.

Lần này, Anthropic rốt cuộc có phải đang làm "marketing khan hiếm" hay không không thể biết được, nhưng không nghi ngờ gì đang bảo vệ đường lợi nhuận của chính mình.

Mythos không phải không tiến bộ, nhưng Anthropic đã đóng gói "tiến bộ hạn chế" thành "mối đe dọa cấp thế giới"; và mỉa mai hơn, một mặt cao giọng tô vẽ rủi ro siêu AI, một mặt người dùng lại phàn nàn Opus 4.6 rõ ràng trở nên ngu ngốc.

Claude giảm trí nghiêm trọng, "thùy não" e rằng bị cắt

Đợt "tô vẽ bầu không khí" của Claude Mythos này là đúng chỗ, nhưng Opus 4.6 giảm trí gây bất mãn cho nhiều người.

Mấy ngày nay, các lời phàn nàn bay khắp nơi.

Cư dân mạng nói thẳng, Anthropic hoàn toàn biến Opus 4.6 thành một người thực vật.

Cùng một bài toán rửa xe khó, Opus 4.5 lại đánh bại Opus 4.6.

Thậm chí, một nhật ký của giám đốc AMD, thực sự xác nhận nghi ngờ tập thể "Claude cắt thùy não".

Thông qua phân tích sâu nhật ký phiên Claude từ tháng 1-3, kết quả phát hiện:

"Độ dài suy nghĩ trung vị" của Claude, từ khoảng 2200 ký tự giảm mạnh xuống 600 ký tự, điều này có nghĩa khả năng suy luận sâu bị nén đáng kể.

Giữa tháng 2 và tháng 3, lượng yêu cầu API tăng vọt 80 lần. Do quá trình suy nghĩ của Claude rút ngắn, tỷ lệ thành công của mỗi lần thử giảm, người dùng buộc phải thử lại thường xuyên, kết quả vừa tiêu hao nhiều Token hơn, chi tiêu cũng tăng vọt.

Còn một người dùng đăng ký Claude Max kỳ cựu, đã đăng một bài dài tố cáo sâu Anthropic.

Theo quan điểm của anh ta, Anthropic đang sa lầy trong khó khăn về sức mạnh tính toán, điều này có thể thấy từ hành vi siết chặt hạn chế sử dụng, ép người dùng giảm tiêu hao Token.

Tuy nhiên, so với nút thắt cổ chai kỹ thuật, điều khiến anh ta phẫn nộ hơn là chiến lược sản phẩm "không chuyên tâm" của họ.

Trong khi mô hình cốt lõi không ổn định, Bug thường xuyên xuất hiện, họ lại lãng phí sức mạnh tính toán quý giá, vào việc phát triển các chức năng hào nhoáng như thú cưng đầu cuối "/buddy".

Đây có lẽ là "không gian thời gian sai lệch" hoang đường nhất trong lịch sử AI: Claude Mythos trong phòng thí nghiệm đang hủy diệt thế giới, Opus 4.6 trên trang web trí thông minh giảm thẳng.

Anthropic đã thành công tạo ra một "Siêu AI Schrödinger".

Tài liệu tham khảo:

https://officechai.com/ai/anthropic-and-openai-are-exaggerating-cybersecurity-risk-says-hacker-george-hotz/

https://x.com/stanislavfort/status/2041922370206654879?s=20

https://aisle.com/blog/ai-cybersecurity-after-mythos-the-jagged-frontier

https://x.com/cgtwts/status/2043095382121681272?s=20

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1siqwmp/anthropic_stop_shipping_seriously/

Bài viết đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên" (新智元), tác giả: Tân Trí Nguyên

Câu hỏi Liên quan

QClaude Mythos đã gây ra hoảng loạn trên Phố Wall như thế nào?

AClaude Mythos chưa chính thức ra mắt nhưng đã khiến các cơ quan quản lý tài chính Mỹ phải triệu tập cuộc họp khẩn cấp với các ngân hàng lớn, vì lo ngại nó có thể kích hoạt một cuộc tấn công mạng có hệ thống chưa từng có do AI điều khiển.

QCác điểm yếu trong báo cáo của Mythos đã được AISLE phát hiện là gì?

ANghiên cứu từ AISLE chỉ ra rằng phần lớn các lỗ hổng mà Mythos tìm thấy tồn tại trong phần mềm cũ không thể khai thác, và các báo cáo lỗ hổng "nghiêm trọng" chỉ dựa trên 198 lần rà soát thủ công.

QMô hình AI nhỏ đã làm được gì để thách thức Mythos?

AMột mô hình GPT-OSS-20b chỉ với 3,6 tỷ tham số kích hoạt đã xác định chính xác lỗ hổng hàng đầu của FreeBSD mà Mythos phát hiện, và một mô hình 5,1 tỷ tham số đã tái tạo thành công logic phân tích lỗ hổng OpenBSD 27 năm.

QTại sao George Hotz chỉ trích Anthropic và OpenAI?

AGeorge Hotz, chuyên gia bảo mật hàng đầu, cho rằng các rủi ro an ninh mạng do AI tạo ra đã bị thổi phồng quá mức. Ông tuyên bố lỗ hổng zero-day khan hiếm không phải do khó tìm mà do vấn đề pháp lý, vì hack hệ thống người khác là bất hợp pháp.

QĐiều gì đã xảy ra với Claude Opus 4.6 theo phản ánh của người dùng?

ANgười dùng báo cáo Claude Opus 4.6 bị "giảm trí thông minh nghiêm trọng", với khả năng suy luận sâu bị nén xuống (độ dài tư duy trung bình giảm từ ~2200 ký tự xuống còn 600 ký tự), dẫn đến việc phải thử lại thường xuyên và chi phí token tăng vọt.

Nội dung Liên quan

Kỹ sư hậu huấn luyện OpenAI Weng Jiayi đề xuất giả thuyết mới về Agentic AI

Thập kỷ qua, AI phát triển chủ yếu dựa vào mô hình lớn hơn với nhiều dữ liệu và năng lực tính toán hơn. Gần đây, kỹ sư OpenAI Weng Jiayi đã đề xuất một hướng đi mới có tên "Heuristic Learning" (HL) - Học theo phỏng đoán. Trong thí nghiệm, ông sử dụng Codex (dựa trên GPT-5.4) để duy trì một hệ thống tự động viết, chạy thử, phân tích nhật ký, xem video phát lại và sửa mã nguồn chiến lược cho trò chơi Atari Breakout. Qua nhiều vòng lặp, Codex đã tạo ra một chiến lược thuần Python đạt điểm tối đa lý thuyết 864. Kinh nghiệm được mã hóa thành phần mềm có thể đọc, sửa, kiểm tra và kiểm toán, thay vì chỉ nằm trong các tham số mạng nơ-ron khó giải thích. HL được định nghĩa là một hệ thống học trong đó đối tượng được cập nhật là cấu trúc phần mềm, không phải trọng số mạng nơ-ron, sử dụng phản hồi từ môi trường, kiểm thử, nhật ký và video. So với Deep RL, HL có ưu điểm về khả năng giải thích, hiệu quả mẫu theo đơn vị thay đổi mã, khả năng bảo toàn kiến thức cũ thông qua kiểm thử hồi quy và ít bị "lãng quên thảm khốc". Thử nghiệm mở rộng trên 57 trò chơi Atari cho thấy HL đạt hiệu suất ngang bằng các thuật toán RL cổ điển như PPO ở một số trò, nhưng bộc lộ hạn chế ở các nhiệm vụ đòi hỏi lập kế hoạch dài hạn như Montezuma's Revenge. Nếu được chứng minh, HL có thể có ý nghĩa lớn trong: 1) Điều khiển robot cho các nhiệm vụ cấu trúc ổn định, giảm phụ thuộc vào suy luận mạng nơ-ron thời gian thực; 2) Các kịch bản an toàn quan trọng, nơi tính kiểm tra được của mã nguồn là giá trị thương mại; 3) Học liên tục được kỹ thuật hóa thông qua các công cụ phần mềm truyền thống; 4) Giúp Agent tích lũy kinh nghiệm thành tài sản mã nguồn có thể tái sử dụng và chia sẻ. Tóm lại, Weng Jiayi đưa ra giả thuyết rằng trong kỷ nguyên AI có khả năng lập trình, kinh nghiệm có thể được chuyển đổi thành phần mềm có thể đọc và bảo trì, bổ sung cho mô hình học sâu truyền thống. Tuy nhiên, con đường này vẫn cần được thử nghiệm thêm ở các nhiệm vụ phức tạp hơn.

marsbit20 phút trước

Kỹ sư hậu huấn luyện OpenAI Weng Jiayi đề xuất giả thuyết mới về Agentic AI

marsbit20 phút trước

Claude của bạn sẽ mơ đêm nay, đừng làm phiền nó

Bài viết thảo luận về cách các công ty AI như Anthropic sử dụng các thuật ngữ mang tính con người như "mơ" (dreaming), "ghi nhớ" (memory) và "suy nghĩ" (thinking) để mô tả các chức năng kỹ thuật của AI Agent, qua đó làm mờ đi ranh giới giữa máy móc và con người. Cụ thể, tính năng "mơ" của Claude thực chất là một quá trình xử lý tự động ngoại tuyến, nơi Agent phân tích lại nhật ký hoạt động từ các tác vụ trước đó để tìm ra mẫu hành vi và tối ưu hóa hiệu suất trong tương lai, tương tự cơ chế củng cố ký ức khi ngủ của con người. Các nền tảng AI khác như Hermes Agent và OpenClaw cũng có cơ chế tự học tương tự. Bài viết chỉ ra rằng việc sử dụng ngôn ngữ nhân cách hóa này không chỉ là một chiến lược tiếp thị, nhằm tạo cảm giác AI là một thực thể sống có nội tâm, mà còn ảnh hưởng đến cách chúng ta phân bổ trách nhiệm khi có sự cố xảy ra, từ công cụ chuyển sang "chủ thể" hành vi. Đồng thời, nó đề cập đến thách thức kỹ thuật về bộ nhớ dài hạn (context window) của AI và nhu cầu về các cơ chế như "mơ" để lọc và lưu giữ thông tin quan trọng, trong bối cảnh các công ty như Subquadratic đang phát triển mô hình với ngữ cảnh cực dài lên đến 12 triệu token. Cuối cùng, tác giả dự đoán sự xuất hiện của các tính năng như "mơ giữa ban ngày" (daydreaming) để AI lên kế hoạch cho các tác vụ trong tương lai, và nhấn mạnh rằng việc thừa nhận bản chất máy móc của AI khó khăn hơn chúng ta tưởng khi ngôn ngữ đang liên tục được định hình lại.

marsbit23 phút trước

Claude của bạn sẽ mơ đêm nay, đừng làm phiền nó

marsbit23 phút trước

Cổ phiếu CoreWeave do Đoàn Vĩnh Bình mua vào lúc đáy, đang biến thành trường chiến ác liệt giữa phe mua và phe bán

Tác giả: Deep TechFlow Ngày 8 tháng 5, CoreWeave (CRWV), nhà cung cấp điện toán đám mây AI, giảm mạnh 11,4%, đóng cửa ở mức 114,15 USD. Đây là một lần "giảm sau báo cáo" khác kể từ IPO năm ngoái. Điểm đáng chú ý là Đoàn Vĩnh Bình, được biết đến như môn đồ của Buffett, vừa mở vị thế đầu tiên vào CoreWeave trong quý 4/2025 với khoảng 20 triệu USD, gần mức thấp nhất năm của cổ phiếu này. CoreWeave là một tài sản AI gây tranh cãi nhất trên thị trường chứng khoán Mỹ. Một bên là câu chuyện "người bán cuốc" với khoản đặt hàng tồn đọng gần 1000 tỷ USD và mối quan hệ sâu sắc với NVIDIA. Bên kia là thực tế tài chính: thua lỗ mở rộng khi quy mô tăng và việc những người trong công ty liên tục bán cổ phiếu. Báo cáo quý 1 làm rõ sự chia rẽ này. **Báo cáo Q1: Doanh thu tăng gấp đôi nhưng thua lỗ mở rộng, Hướng dẫn Q2 làm giảm định giá** Doanh thu Q1 đạt 2,08 tỷ USD, tăng 112%, vượt kỳ vọng. Tuy nhiên, lỗ ròng mở rộng lên 740 triệu USD. Hướng dẫn doanh thu Q2 từ 2,45 đến 2,6 tỷ USD thấp hơn kỳ vọng thị trường. Chi tiêu vốn năm 2026 được điều chỉnh tăng. Lợi nhuận hoạt động điều chỉnh chỉ là 21 triệu USD, với biên lợi nhuận hoạt động chỉ 1%. CEO Michael Intrator tuyên bố công ty đã đạt quy mô siêu lớn (hyperscale), dự báo doanh thu hàng năm có thể vượt 30 tỷ USD vào cuối năm 2027. **Luận điểm phe mua: Đơn hàng 1000 tỷ USD, gắn bó chặt chẽ với NVIDIA** Số dư đơn hàng chưa thực hiện (RPO) cuối Q1 là 99,4 tỷ USD. Khách hàng mới bao gồm Anthropic, Meta và Jane Street. NVIDIA tiếp tục mua 2 tỷ USD cổ phiếu loại A, củng cố mối quan hệ đa tầng. CoreWeave cũng huy động thành công 8,5 tỷ USD tài trợ bằng nợ với chi phí thấp, và triển vọng xếp hạng tín nhiệm được S&P nâng lên "Tích cực". **Luận điểm phe bán: Quy mô càng lớn càng không sinh lời, nợ chồng chất** Chi tiêu vốn Q1 là 6,8 tỷ USD, dự kiến tăng mạnh trong Q2. Chi phí lãi vay dự báo tăng. Tổng nợ khoảng 25 tỷ USD, đòn bẩy cao so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống. Mô hình mở rộng chủ yếu dựa vào vay nợ dựa trên hợp đồng. Biên lợi nhuận thực tế rất mỏng (khoảng 4%), và ban lãnh đạo cho rằng đây là điểm thấp nhất do hiệu ứng pha loãng từ việc mở rộng quy mô nhanh chóng. **Người trong công ty liên tục bán ra, tương phản với hành động mua vào của Đoàn Vĩnh Bình** CEO và những người sáng lập khác tiếp tục bán cổ phiếu sau báo cáo. Điều này trái ngược với động thái mở vị thế của Đoàn Vĩnh Bình trong quý 4/2025, khi cổ phiếu giảm hơn 65% từ đỉnh. Tuy nhiên, CoreWeave chỉ chiếm 0,12% tổng danh mục của ông, cho thấy đây là một vị thế thử nghiệm nhỏ, trong khi trọng tâm vẫn là NVIDIA. **Câu hỏi then chốt hiện tại: Điểm ngoặt hay cạm bẫy?** Phe mua nhìn thấy khu rừng tiềm năng (đơn hàng, khách hàng, quan hệ với NVIDIA). Phe bán chỉ thấy cái cây hiện tại (biên lợi nhuận thấp, thua lỗ, nợ cao, người trong cuộc bán ra). Giá cổ phiếu CoreWeave vẫn tăng mạnh so với đầu năm và từ thời điểm IPO. Khi câu chuyện phe mua dựa trên tương lai xa, còn phe bán dựa trên số liệu hiện tại, mỗi báo cáo tài chính đều trở thành chiến trường. Báo cáo Q2 sắp tới sẽ là phép thử thực sự cho lời hứa phục hồi biên lợi nhuận của ban lãnh đạo.

marsbit29 phút trước

Cổ phiếu CoreWeave do Đoàn Vĩnh Bình mua vào lúc đáy, đang biến thành trường chiến ác liệt giữa phe mua và phe bán

marsbit29 phút trước

Phiên bản Trung Quốc của "Lễ hội Người Lửa Công nghệ" lần đầu ra mắt tại Thượng Hải, muShanghai kiến tạo "Thành phố bùng nổ" dành cho các cực khách toàn cầu

Từ ngày 10/5 đến ngày 6/6/2026, muShanghai đã khởi động thí nghiệm "Thành phố bật tắt" (Pop-up City) tại Thượng Hải, do cộng đồng mã nguồn mở quốc tế The Mu khởi xướng và đồng tổ chức với Trung tâm Alibaba Hồng Kiều. Sự kiện kéo dài 28 ngày này quy tụ các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nhân từ hơn 50 quốc gia để cùng khám phá các khả năng hợp tác mới giữa con người và công nghệ trong thời đại AI. Được mệnh danh là "Lễ hội Người đốt lửa công nghệ" phiên bản Trung Quốc, muShanghai thu hút hơn 800 người tham gia được tuyển chọn từ 2000 đơn đăng ký toàn cầu. Chương trình được chia thành bốn tuần chủ đề chính: Tuần AI (thảo luận về mô hình lớn, an toàn AI và ứng dụng tiêu dùng), Tuần Công nghệ Sinh học (chống lão hóa, phòng thí nghiệm AI), Tuần Robot (trình diễn công nghệ, thời trang cyber) và Tuần Văn hóa (xã hội tương lai, trò chơi độc lập). Hơn 100 sự kiện sẽ được tổ chức, bao gồm chương trình khai mạc ClawCon 2026, chợ sáng tạo ngoài trời và các triển lãm. Là đơn vị đồng tổ chức, Trung trung tâm Alibaba Hồng Kiều cung cấp không gian và dịch vụ hỗ trợ toàn diện, định vị là "bến đỗ đầu tiên" cho các tài năng quốc tế đến Trung Quốc khởi nghiệp. The Mu, cộng đồng đứng sau sự kiện, có kinh nghiệm tổ chức các "thành phố bật tắt" thành công ở Argentina, San Francisco và cả Triển lãm Thế giới Osaka 2025. MuShanghai không chỉ là một lễ hội công nghệ cao mà còn là cầu nối quan trọng giúp hệ sinh thái đổi mới sáng tạo của Trung Quốc kết nối với toàn cầu, tạo ra một "thành phố song song" cho giới geek toàn thế giới cùng xây dựng.

marsbit30 phút trước

Phiên bản Trung Quốc của "Lễ hội Người Lửa Công nghệ" lần đầu ra mắt tại Thượng Hải, muShanghai kiến tạo "Thành phố bùng nổ" dành cho các cực khách toàn cầu

marsbit30 phút 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 766Xuất 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 1.4kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2025.03.21

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