Doanh thu Anthropic vượt 30 tỷ USD, ký thỏa thuận sức mạnh tính toán 3.5 gigawatt với Google và Broadcom

marsbitXuất bản vào 2026-04-07Cập nhật gần nhất vào 2026-04-07

Tóm tắt

Anthropic công bố doanh thu hàng năm đạt run-rate) vượt 30 tỷ USD, tăng hơn 2 lần so với cuối năm 2025. Số khách hàng doanh nghiệp chi tiêu trên 1 triệu USD đã tăng gấp đôi lên 1000 chỉ trong hai tháng, với Claude Code là động lực chính. Cùng ngày, thông qua một thỏa thuận mở rộng với Broadcom và Google, Anthropic sẽ được tiếp cận khoảng 3,5 GW điện toán TPU thế hệ mới từ năm 2027, cam kết năng lực tính toán lớn nhất từ trước đến nay của họ. Khác với con đường xây dựng cơ sở hạ tầng nặng nề của OpenAI (Stargate), Anthropic theo đuổi mô hình nhẹ, không sở hữu data center hay chip, dựa vào các thỏa thuận dài hạn với nhiều nhà cung cấp đám mây (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) và kiến trúc chip (TPU, Trainium, GPU) để linh hoạt mở rộng quy mô.

Tác giả: Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Anthropic tiết lộ vào ngày 6 tháng 4 rằng doanh thu theo năm đã vượt 30 tỷ USD, tăng hơn hai lần so với con số 9 tỷ USD vào cuối năm 2025, với số lượng khách hàng doanh nghiệp chi tiêu hơn một triệu USD mỗi năm đã tăng gấp đôi từ 500 lên 1000 chỉ trong hai tháng. Cùng ngày, tài liệu SEC của Broadcom xác nhận, Anthropic sẽ có được khoảng 3.5 gigawatt sức mạnh tính toán TPU thế hệ tiếp theo bắt đầu từ năm 2027, đây là cam kết sức mạnh tính toán một lần lớn nhất của họ cho đến nay.

Anthropic đã công bố hai con số quan trọng trong cùng một ngày.

Theo blog chính thức của Anthropic vào ngày 6 tháng 4, doanh thu theo năm của công ty đã vượt 30 tỷ USD, tăng hơn hai lần so với khoảng 9 tỷ USD vào cuối năm 2025. Cùng ngày, tài liệu Broadcom nộp cho SEC tiết lộ, Anthropic sẽ có được khoảng 3.5 gigawatt (GW) sức mạnh tính toán TPU thế hệ tiếp theo thông qua Broadcom bắt đầu từ năm 2027, như một phần của việc mở rộng hợp tác ba bên (Broadcom, Google, Anthropic).

Cổ phiếu Broadcom tăng khoảng 3% trong giao dịch ngoài giờ.

(Nguồn ảnh: Người dùng X @damianplayer)

14 tháng từ 1 tỷ lên 30 tỷ, Claude Code là động cơ cốt lõi

Đường cong doanh thu của Anthropic chưa có tiền lệ trong ngành AI. Theo dòng thời gian được tiết lộ công khai và báo cáo bởi nhiều hãng truyền thông như Bloomberg: khoảng 1 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024, khoảng 4 tỷ vào giữa năm 2025, khoảng 9 tỷ vào cuối năm 2025, khoảng 14 tỷ vào tháng 2 năm 2026, gần 19 tỷ vào đầu tháng 3, và chính thức xác nhận vượt 30 tỷ vào ngày 6 tháng 4.

CFO của Anthropic, Krishna Rao, tuyên bố rằng công ty đang thực hiện "cam kết sức mạnh tính toán quan trọng nhất từ trước đến nay, để phù hợp với mức tăng trưởng chưa từng có".

Dữ liệu phía khách hàng cũng mạnh mẽ không kém. Vào thời điểm gọi vốn Vòng G vào tháng 2 năm nay, số khách hàng doanh nghiệp có mức chi tiêu theo năm trên 1 triệu USD là 500; chưa đầy hai tháng sau, con số này đã tăng gấp đôi lên hơn 1000. Theo tiết lộ trước đó của Anthropic, động lực tăng trưởng cốt lõi là Claude Code, sản phẩm được ra mắt vào tháng 5 năm 2025 và đã đạt doanh thu theo năm hơn 2.5 tỷ USD vào tháng 2 năm 2026.

Để so sánh, doanh thu theo năm của OpenAI theo ước tính của Sacra là khoảng 25 tỷ USD (tính đến tháng 2 năm 2026). Theo phân tích của Epoch AI, kể từ khi doanh thu vượt 1 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng theo năm của Anthropic là khoảng 10 lần, trong khi cùng kỳ của OpenAI là khoảng 3.4 lần. Theo xu hướng này, điểm giao nhau về doanh thu của hai bên có thể xuất hiện vào giữa năm 2026.

Lưu ý: Các số liệu trên đều là doanh thu theo năm (run-rate revenue), tức là ước tính doanh thu hàng tháng gần đây nhân với 12, không phải doanh thu tích lũy thực tế.

Thỏa thuận TPU 3.5 gigawatt: Mảnh ghép mới nhất trong bản đồ sức mạnh tính toán của Anthropic

Theo tài liệu SEC của Broadcom, nội dung cốt lõi của thỏa thuận này là: Broadcom sẽ thiết kế và cung cấp chip TPU thế hệ tiếp theo cho Google, mối quan hệ cung ứng kéo dài đến năm 2031; Anthropic sẽ có được khoảng 3.5 gigawatt sức mạnh tính toán TPU thế hệ tiếp theo thông qua Broadcom bắt đầu từ năm 2027, như một phần của kế hoạch mở rộng sức mạnh tính toán "nhiều gigawatt" của họ.

Broadcom đã thêm một giới hạn quan trọng trong tài liệu: "Việc Anthropic sử dụng sức mạnh tính toán mở rộng phụ thuộc vào thành công thương mại liên tục của họ." Ba bên cũng đang thảo luận với các "đối tác vận hành và tài chính" về việc triển khai hỗ trợ.

Đây không phải là lần đầu tiên Anthropic ký kết thỏa thuận sức mạnh tính toán lớn. Vào tháng 10 năm 2025, Anthropic đã ký kết thỏa thuận hợp tác với Google Cloud, giành được quyền truy cập tới 1 triệu TPU, dự kiến mang lại hơn 1 gigawatt sức mạnh tính toán vào năm 2026. CEO Broadcom Hock Tan xác nhận trong cuộc gọi họp báo cáo tài chính tháng 12 năm 2025 rằng Anthropic đã đặt hai đơn hàng TPU trị giá 10 tỷ USD và 11 tỷ USD. Tan tiếp tục cho biết trong cuộc họp báo cáo tài chính vào tháng 3 năm nay, dự kiến thu về khoảng 21 tỷ USD doanh thu AI từ Anthropic vào năm 2026 và hơn 42 tỷ USD vào năm 2027 (theo ước tính của nhà phân tích Mizuho).

Về phía AWS, Dự án Rainier đã đi vào hoạt động vào tháng 10 năm 2025, triển khai gần 500,000 chip Trainium2, phân bố tại nhiều trung tâm dữ liệu ở Mỹ. Amazon đã đầu tư tổng cộng 8 tỷ USD vào Anthropic, các kỹ sư Anthropic trực tiếp tham gia phát triển lõi cơ sở của Trainium và đã cung cấp đầu vào thiết kế cho chip Trainium3 thế hệ tiếp theo.

Đến nay, nguồn sức mạnh tính toán của Anthropic bao phủ ba hướng chip (AWS Trainium, Google TPU, NVIDIA GPU) và ba nền tảng đám mây lớn (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Anthropic đặc biệt nhấn mạnh trong blog của mình, Claude là "mô hình AI tiên phong duy nhất có sẵn trên cả ba nền tảng đám mây lớn toàn cầu".

Sự khác biệt về đường hướng so với Stargate của OpenAI

Mô hình sức mạnh tính toán của Anthropic tạo nên sự tương phản rõ rệt với OpenAI.

OpenAI lựa chọn con đường nặng về tài sản: Tháng 1 năm 2025, cùng với SoftBank và Oracle thành lập Stargate LLC, với mục tiêu đầu tư 5000 tỷ USD trong bốn năm để xây dựng cơ sở hạ tầng AI 10 gigawatt. OpenAI nắm quyền trách nhiệm vận hành và kiểm soát thiết kế, Oracle chịu trách nhiệm xây dựng, SoftBank gánh vác trách nhiệm tài chính. Tính đến nay, sức mạnh tính toán theo kế hoạch của Stargate đã gần 7 gigawatt, với tổng cam kết đầu tư vượt 4000 tỷ USD.

Tuy nhiên, trong quá trình thúc đẩy Stargate đã nảy sinh ma sát về quyền kiểm soát giữa các bên đối tác. Theo báo cáo của Tom's Hardware vào tháng 2 năm nay, OpenAI, Oracle và SoftBank đã có bất đồng về vấn đề sở hữu trung tâm dữ liệu, khiến một số dự án bị trì hoãn. Ngoài ra, tổng cam kết mua sắm dịch vụ đám mây của OpenAI đã vượt 5000 tỷ USD (Microsoft 2500 tỷ + Oracle khoảng 3000 tỷ + AWS khoảng 500 tỷ), dự kiến mức tiêu tiền mặt năm 2026 khoảng 17 tỷ USD, và sớm nhất là năm 2030 mới có thể đạt dòng tiền mặt dương.

Anthropic đi theo con đường "không xây dựng trung tâm dữ liệu, không mua chip" nhẹ về tài sản. Chi phí vốn do nhà cung cấp dịch vụ đám mây chịu, Anthropic với tư cách là khách hàng thông qua các thỏa thuận dài hạn để khóa chặt năng lực sản xuất và giá cả, đồng thời duy trì tính linh hoạt chuyển đổi giữa các hướng chip khác nhau. Cái giá phải trả là không sở hữu cơ sở hạ tầng, chi phí đơn vị dài hạn có thể cao hơn. Theo báo cáo, tỷ suất lợi nhuận gộp của Anthropic khoảng 40%, dự kiến lỗ khoảng 14 tỷ USD vào năm 2026.

Ưu nhược điểm của hai mô hình vẫn chưa có kết luận. OpenAI đặt cược vào quy mô kinh tế và quyền tự chủ cơ sở hạ tầng, Anthropic đặt cược vào tính linh hoạt của chuỗi cung ứng và hiệu quả vốn. Nhưng một sự thật đã rõ ràng: trong cuộc chạy đua vũ trang sức mạnh tính toán AI, các thỏa thuận sức mạnh tính toán dài hạn đang trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng ngang bằng với vốn và công nghệ.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Câu hỏi Liên quan

QDoanh thu hàng năm của Anthropic đã đạt bao nhiêu vào ngày 6 tháng 4?

ADoanh thu hàng năm của Anthropic đã đạt hơn 30 tỷ USD vào ngày 6 tháng 4, tăng hơn hai lần so với con số 9 tỷ USD vào cuối năm 2025.

QSản phẩm nào là động lực tăng trưởng chính cho doanh thu của Anthropic?

AClaude Code, được ra mắt vào tháng 5 năm 2025, là động lực tăng trưởng chính. Đến tháng 2 năm 2026, sản phẩm này đã đạt doanh thu hàng năm hơn 2,5 tỷ USD.

QThỏa thuận 3,5 GW giữa Anthropic, Google và Broadcom có ý nghĩa gì?

AThỏa thuận này là một phần trong kế hoạch mở rộng 'đa gigawatt' của Anthropic, theo đó họ sẽ tiếp cận khoảng 3,5 GW năng lực tính toán TPU thế hệ tiếp theo thông qua Broadcom bắt đầu từ năm 2027.

QAnthropic sử dụng những nguồn chip và nền tảng điện toán đám mây nào?

AAnthropic sử dụng ba tuyến chip (AWS Trainium, Google TPU, NVIDIA GPU) và ba nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure), khiến Claude trở thành mô hình AI tiên phong duy nhất khả dụng trên cả ba nền tảng lớn này.

QSự khác biệt chính trong chiến lược cơ sở hạ tầng giữa Anthropic và OpenAI là gì?

AOpenAI theo đuổi mô hình nặng về tài sản với việc xây dựng cơ sở hạ tầng riêng thông qua dự án Stargate, trong khi Anthropic áp dụng cách tiếp cận 'nhẹ tài sản', không xây dựng trung tâm dữ liệu hay mua chip mà dựa vào các thỏa thuận dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây để đảm bảo năng lực tính toán.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit48 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit48 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit54 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit54 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

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 1.2kXuất 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 2.2kXuất 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

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow