ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbitXuất bản vào 2026-06-04Cập nhật gần nhất vào 2026-06-04

Tóm tắt

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

Được biết, vào ngày 3 tháng 6, Arm CEO Rene Haas đã có bài phát biểu chính tại Computex 2026, công bố ByteDanceOracle đã áp dụng chip CPU tự nghiên cứu của Arm cho trung tâm dữ liệu là Arm AGI.

Tháng trước, Arm đã tăng gấp đôi dự báo nhu cầu đối với CPU Arm AGI, dự kiến trong năm tài chính 2027 và 2028 sẽ đạt 20 tỷ USD (khoảng 135 tỷ nhân dân tệ), đồng thời dự kiến sản phẩm này sẽ tạo ra doanh thu hàng năm 150 tỷ USD (khoảng 1.016 tỷ nhân dân tệ) trong khoảng năm năm.

Rene Haas trong cuộc phỏng vấn với truyền thông nước ngoài hôm qua cho biết, Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là "gần như không thể", vì CPU AI được ứng dụng rộng rãi, khó xác định CPU nào là dành riêng cho AI, khó đặt ra ngưỡng hiệu suất cụ thể và hạn chế băng thông bộ nhớ như đối với chip AI.

Thứ Hai tuần này, NVIDIA đã ra mắt siêu chip RTX Spark và CPU trung tâm dữ liệu Vera dựa trên kiến trúc Arm, tối cùng ngày, cổ phiếu Arm tăng liên tục, tính đến khi thị trường đóng cửa thứ Ba, tăng 16%. Tính đến nay trong năm, cổ phiếu Arm đã tăng tích lũy 263%.

Người sáng lập và CEO của NVIDIA, ông Hoàng Nhân Huân, cũng đến tham dự bài phát biểu của Rene Haas hôm thứ Ba, vừa lên sân khấu đã trêu đùa: "Hãy nhìn cổ phiếu của anh ấy, mỗi lần tôi ra mắt sản phẩm, cổ phiếu của anh ấy lại tăng, còn của tôi thì chẳng có gì xảy ra."

Rene Haas đã đáp lại một cách khôn ngoan: "Anh từng là cổ đông, sau đó anh đã bán cổ phần."

Ông Hoàng Nhân Huân lập tức tiếp lời: "Đúng vậy, đúng vậy, ôi, tôi cần tiền mặt."

Hai người có vẻ là người quen lâu năm, nói chuyện sôi nổi trong 15 phút, thỉnh thoảng lại có những tiểu phẩm ứng biến, những câu đùa và đối đáp khiến cả hội trường bật cười liên tục, bản thân họ cũng thường cười lớn đến mộp lộ cả hàm răng.

Đây thực sự là cuộc đối thoại sôi động nhất trong giới công nghệ mà tôi từng xem gần đây.

Ví dụ, sau khi khen ngợi CPU Arm một tràng, ông Hoàng Nhân Huân kết luận: "Từ khóa là 'Arm hoàn hảo'."

Rene Haas tiếp lời: "Một từ khóa khác là 'Cảm ơn'."

Ông Hoàng Nhân Huân lập tức nói bằng tiếng Trung: "Đâu có, đâu có, đừng khách sáo."

Sau đó Rene Haas trêu: "Bây giờ cuộc thi này không công bằng rồi." (Ý nói ông Hoàng nói tiếng Trung là không công bằng)

Tiếp theo ông Hoàng Nhân Huân lại bổ sung một câu chu đáo: "You're welcome."

Ông Hoàng Nhân Huân còn trêu rằng "Một trong những lợi thế tuyệt vời nhất của Arm là không phải lo lắng về vấn đề chuỗi cung ứng", chuỗi cung ứng IP là điện tử, có thể dùng bao nhiêu điện tử tùy thích.

"Vì vậy tôi yêu mô hình kinh doanh của nó," ông Hoàng Nhân Huân bắt đầu nhớ lại quá khứ, "Các bạn biết đấy, tôi đã thử rồi, tôi từng cố gắng trở thành Arm, tôi và Rene từng làm việc cùng nhau, sau đó chúng tôi lại cố gắng hợp tác một lần nữa, nhưng điều đó cũng chẳng có gì to tát, tôi vẫn rất buồn."

Rene Haas nói: "Nếu hai công ty hợp nhất, chúng ta sẽ trở thành công ty lớn nhất thế giới."

"Tôi thích điều này," ông Hoàng Nhân Huân cười lớn, "Đây thực sự là một ý tưởng hay."

Có vẻ cả hai đều tiếc nuối vì NVIDIA không mua được Arm.

Cuối cùng đến phần tặng quà, Rene Haas chơi trò "hồi tưởng", tặng ông Hoàng Nhân Huân một chiếc máy tính xách tay Microsoft Surface RT trang bị chip NVIDIA Tegra 3, còn bắt chước chữ ký của ông Hoàng Nhân Huân ký tên mình lên đó.

NVIDIA Tegra 3, chính là bộ xử lý bốn nhân di động Arm đầu tiên trên thế giới do NVIDIA giới thiệu vài năm trước.

Ông Hoàng Nhân Huân chỉ vào bức ảnh trên màn hình lớn tự khen: "Điều gì đã xảy ra khi chúng ta còn trẻ? Tôi phải nói, tôi cảm thấy tôi trông trẻ hơn. Các bạn đồng ý không? Tôi nghĩ mình giữ gìn khá tốt."

Rene Haas cười đến mờ mịt.

Sau đó ông Hoàng Nhân Huân giật lấy món quà, giọng điệu cao lên: "Cái này cho tôi à? Nếu tôi ký tên, rồi trả lại cho anh, nó sẽ là một bảo vật."

Rene Haas nói: "Không, anh ký xong trả lại cho tôi, ở đây có hợp đồng, có hóa đơn, chúng ta không thể làm như vậy. Chúng tôi biết trò chơi đó."

Quay lại chủ đề nghiêm túc của ngành công nghiệp, trong bài phát biểu này, Rene Haas đã hỏi ông Hoàng Nhân Huân vài câu hỏi then chốt:

1. Tại sao lại làm RTX Spark?

2. Cân nhắc thế nào giữa tác nhân thông minh chạy cục bộ và tác nhân thông minh chạy trên đám mây?

3. Tác nhân thông minh có thực sự có thể làm việc độc lập, thoát khỏi hệ điều hành cơ bản không?

4. Ông Hoàng Nhân Huân nghĩ gì về các yếu tố hạn chế tăng trưởng trong vài năm tới?

Ông Hoàng Nhân Huân còn "vẽ bánh" cho sự phát triển thị trường: Hiện nay ngành công nghiệp máy tính bị giới hạn bởi số người sử dụng máy tính, khi có tác nhân thông minh có thể tự chủ sử dụng máy tính, chúng ta sẽ không còn là một tỷ người sử dụng máy tính nữa, mà sẽ là hàng chục tỷ, thậm chí có thể nhiều hơn cả số lượng tác nhân thông minh, robot và ô tô tự lái sử dụng máy tính.

Vì vậy vấn đề là, quy mô sản phẩm máy tính cuối cùng có thể lớn đến mức nào?

"Tôi cảm thấy, đến bây giờ, kết cục đã được định đoạt, ngành công nghiệp hàng nghìn tỷ đô la này có thể lớn gấp mười lần, chúng ta đang trên đường tiến lên." Ông Hoàng Nhân Huân nói.

Rene Haas cũng chia sẻ những tiến triển mới nhất và kế hoạch tiếp theo của Arm trong lĩnh vực PC tác nhân thông minh và CPU trung tâm dữ liệu.

Ông cũng nhân tiện đề cập đến cuộc trò chuyện tuần này với Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc TSMC Wei Zhejia, Phó chủ tịch cấp cao kiêm COO Zhang Xiaoqiang, họ nói chưa từng thấy chu kỳ ngành bán dẫn nào thịnh vượng liên tục bốn năm như vậy.

01. Lớp học nhỏ của ông Hoàng Nhân Huân: Thiết kế PC tác nhân thông minh như thế nào?

Ông Hoàng Nhân Huân đã lần lượt giải đáp vài câu hỏi then chốt mà Rene Haas đặt ra, những quan điểm này rất có tính tham khảo đối với sự phát triển AI PC tiếp theo và tư duy thiết kế chip.

1. Tại sao làm sản phẩm RTX Spark này?

PC và hệ điều hành đã tồn tại 40 năm, lập trình thủ công sẽ được thay thế bằng ứng dụng tác nhân thông minh, những tác nhân thông minh này sẽ sử dụng các công cụ trong PC. Vậy trong tương lai, làm thế nào để tái cấu trúc kiến trúc, thay đổi hệ điều hành, tái phát minh máy tính?

NVIDIA nhận ra hệ thống tác nhân thông minh cần CPU xuất sắc, đó là lý do chọn Arm.

Siêu chip RTX Spark trang bị CPU 20 nhân, có hiệu suất đơn luồng xuất sắc, bộ nhớ cần lưu trữ nhiều tham số.

Vì vậy, NVIDIA đã tạo ra một định dạng dữ liệu mới tên là NVFP4, để nén ngôn ngữ khổng lồ, xây dựng nhiều mô hình nhất có thể, và tích hợp AI rất thông minh vào bộ nhớ hệ thống.

NVIDIA còn hy vọng kết hợp CUDA dùng để tăng tốc tính toán và CUDA Tile, tích hợp xử lý lõi tensor vào một bộ xử lý.

2. Cân nhắc thế nào giữa tác nhân thông minh chạy cục bộ và tác nhân thông minh chạy trên đám mây?

Những PC Arm này sẽ trở thành các tác nhân thông minh luôn chạy tự chủ.

Hôm nay, nếu bạn để quên máy tính xách tay ở nhà hoặc khách sạn, bạn không thể dùng nó được.

Nhưng trong tương lai, bạn chỉ cần cầm điện thoại lên, là có thể nói chuyện từ xa với PC, chỉ huy tác nhân thông minh làm việc.

Ông Hoàng Nhân Huân nói: "Bản chất của thiết bị tính toán cá nhân là, bạn có thể làm bất cứ điều gì với thiết bị này, mà không tốn thời gian."

Cần dùng một số API đám mây, thì gọi API đám mây. Bất cứ điều gì có thể làm cục bộ, thì hoàn thành trên máy tính.

3. Khi chạy tác nhân thông minh, hệ điều hành có quan trọng không? Nếu coi tác nhân thông minh là hệ điều hành, nó có thực sự có thể hoàn thành công việc độc lập, và không quá phụ thuộc vào hệ điều hành cơ bản?

Tầm quan trọng của hệ điều hành không hề giảm, thậm chí có thể quan trọng hơn trước.

Đây cũng là điểm tranh cãi thường được nói đến khi AI xuất hiện - "phần mềm đã chết", ông Hoàng Nhân Huân cho rằng không có gì vô lý hơn điều này.

Con người có thể chỉ biết một hai mươi phần trăm chức năng của nhiều công cụ.

Nhưng bây giờ, bạn có thể nói cho tác nhân thông minh biết bạn muốn gì.

Tác nhân thông minh rất rõ cách sử dụng những công cụ này, vì chúng đã đọc tệp Skills, Skills về cơ bản là đọc sách hướng dẫn sử dụng công cụ đó, vì vậy bây giờ nó sẽ sử dụng MCP hoặc CLI được kết nối với công cụ này, mở khóa tất cả các công cụ này, đáp ứng nhu cầu của bạn.

Những công cụ này sẽ có giá trị hơn bao giờ hết, chúng chạy trên hệ điều hành, vì vậy chúng ta cần hệ thống Windows, chúng ta sẽ cần những API và công cụ này trong một thời gian dài.

4. Trong vài năm tới, yếu tố hạn chế tăng trưởng là gì?

"Chúng tôi gần như thấy hạn chế ở mọi khía cạnh." Ông Hoàng Nhân Huân nói, NVIDIA đã lên kế hoạch trước, làm tốt kế hoạch chuỗi cung ứng, năm nay tăng trưởng so với cùng kỳ gần 100%, năm sau sẽ đạt được tăng trưởng rất mạnh mẽ, chuỗi cung ứng có thể hỗ trợ tăng trưởng của NVIDIA.

Nhưng nhu cầu thực tế cao hơn.

Ông Hoàng Nhân Huân nói, mô hình ứng dụng tính toán mới thực sự cần một kiến trúc mới, hiện nay một đột phá lớn là tác nhân thông minh có thể sản xuất AI thực dụng, đó là lý do tại sao sự tăng trưởng của mọi người đều không thể tin được như vậy.

Khi AI trở nên thực dụng, token được tạo ra có thể mang lại lợi nhuận. Khi việc tạo token có lãi, ai cũng muốn tạo ra gấp nghìn tỷ lần token.

Bây giờ AI không chỉ là chatbot biết trả lời câu hỏi, nó có thể suy nghĩ, sử dụng công cụ, đọc, tiếp tục suy nghĩ, lập kế hoạch, thử nghiệm, số lượng token cần tạo ra tăng mạnh, khả năng sinh lời của token đang thúc đẩy nhu cầu sức mạnh tính toán, tạo ra hiệu ứng cộng dồn.

02. Chip PC Arm: Apple, Google, Qualcomm đều nói tốt, hợp tác chặt chẽ với NVIDIA, MediaTek

Trong lĩnh vực PC, Google, Apple, NVIDIA, Qualcomm, v.v. đều đã nghiên cứu chip PC dựa trên kiến trúc Arm, Arm đã hợp tác với Apple, Google, Microsoft, v.v. vài thập kỷ.

Rene Haas nói, Arm rất vinh dự hợp tác với NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm. CPU tùy chỉnh Grace của chip này có 20 lõi, mỗi lõi đều dựa trên kiến trúc Arm.

"Tôi tin đây là CPU có số lõi nhiều nhất trong máy tính xách tay trên thị trường hiện nay." Rene Haas nói, khi bạn kết hợp nó với GPU Blackwell, chip này có hiệu suất AI FP4 đạt 1 PFLOPS, dung lượng bộ nhớ thống nhất 128GB, hỗ trợ hoàn toàn nguyên bản hệ thống Windows nền tảng Arm.

Vai trò của Arm trong đó là hợp tác chặt chẽ với NVIDIA và MediaTek, sử dụng chiến lược hệ thống con tính toán (CSS) của Arm.

Hệ thống con tính toán kết hợp tất cả các thành phần cần thiết để xây dựng SoC tùy chỉnh (CPU, GPU, IP hệ thống, bộ điều khiển bộ nhớ), xây dựng hệ thống giải pháp đầu cuối hoàn chỉnh.

Arm đã hợp tác với MediaTek hoàn thành công việc này, MediaTek có thể cung cấp giải pháp hoàn chỉnh.

Rene Haas cũng trình bày lộ trình Arm CSS dành cho PC tác nhân thông minh, thế hệ tiếp theo sẽ tối ưu hóa lõi CPU tùy chỉnh thiết kế riêng cho PC.

03. CPU tác nhân thông minh tự nghiên cứu của Arm: OpenAI, ByteDance đều là đối tác

Rene Haas nói, hơn 25 tỷ chip Arm được sản xuất tại Đài Loan, Trung Quốc, CPU tự nghiên cứu đầu tiên của Arm ra mắt vào tháng 3 năm nay là Arm AGI do TSMC tại Đài Loan, Trung Quốc sản xuất.

CPU Arm AGI được thiết kế đặc biệt cho cơ sở hạ tầng tác nhân thông minh AI, sử dụng quy trình công nghệ 3nm của TSMC, thiết kế Chiplet kép, mỗi CPU tích hợp 136 lõi hiệu suất cao Arm Neoverse V3, trang bị bộ nhớ đệm L2 2MB, hỗ trợ tần số chính 3.7GHz, cung cấp băng thông bộ nhớ mỗi lõi 6GB/s, độ trễ bộ nhớ dưới 100ns, sử dụng giao diện PCIe Gen 6 96 kênh, hỗ trợ giao thức CXL 3, TDP đạt 300W.

Đối tác CPU Arm AGI bao gồm OpenAI, Meta, Cerebras, SAP, SK telecom, Rebellions, v.v. Rene Haas công bố, nhu cầu thị trường đối với chip này mạnh mẽ hơn so với khi mới ra mắt, Oracle và ByteDance cũng đã gia nhập đại gia đình này, chứng minh CPU Arm AGI có thể giải quyết vấn đề thực tế.

Tất nhiên, không phải tất cả doanh nghiệp đều muốn mua CPU Arm AGI. Đối với doanh nghiệp có hứng thú tự nghiên cứu chip, Arm cung cấp nhiều loại IP và hệ thống con tính toán (CSS), nỗ lực cung cấp cho khách hàng bất kỳ giải pháp nào họ mong muốn thấy thành công.

Tại trung tâm dữ liệu, CPU Axion được kết nối với chip AI mới nhất của Google là TPU 8t và TPU 8i, chính là một chip sử dụng công nghệ Arm Neoverse, trong điều kiện hiệu suất không đổi, công suất có thể giảm 60% so với CPU x86.

CPU tự nghiên cứu Graviton của Amazon cũng đang sử dụng kiến trúc Arm. CEO Amazon Andy Jassy từng tiết lộ: "Hai khách hàng lớn hỏi liệu có thể mua toàn bộ phiên bản Graviton năm 2026 của chúng tôi không."

NVIDIA cũng vừa ra mắt CPU Vera thế hệ mới dựa trên Arm trong tuần này.

Arm dự định biến CPU tự nghiên cứu thành một sự nghiệp lâu dài, và trưng bày lộ trình ba năm.

CPU Arm AGI thế hệ thứ hai đang trong quá trình nghiên cứu, so với thế hệ trước có nhiều lõi hơn, hiệu suất năng lượng cao hơn và hiệu suất tốt hơn.

CPU Arm AGI thế hệ thứ ba cũng sắp ra đời.

Tất cả đều dựa trên hệ thống con tính toán mà Arm dự định giao hàng cùng với chip.

04. Kết luận: Sau khi tác nhân thông minh bùng nổ, ánh đèn sân khấu cuộc đua sức mạnh tính toán chiếu vào CPU

Các bài phát biểu tuần này của các chủ tịch tập đoàn chip lớn như ông Hoàng Nhân Huân, Chen Liwu, Rene Haas, v.v. phản ánh một số xu hướng chung của ngành CPU - tác nhân thông minh thay đổi logic tính toán, mở ra cánh cửa cơ hội thị trường hoàn toàn mới cho CPU.

Vài năm qua, trọng tâm cạnh tranh sức mạnh tính toán chủ yếu nằm ở GPU không thể thiếu cho đào tạo AI. Nhưng năm nay, sau khi ứng dụng tác nhân thông minh bùng nổ, nhu cầu suy luận tác nhân thông minh ngày càng thịnh vượng, cần rất nhiều quản lý trạng thái, gọi công cụ, điều phối quy trình, đây là các tác vụ tập trung vào CPU.

Intel, AMD vẫn đang củng cố lợi thế của bộ xử lý x86 trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu. Còn các tay chơi mới nổi, bao gồm Amazon, Google, NVIDIA, v.v., về cơ bản đều đặt cược vào hướng đi CPU Arm. Ngay cả Arm cũng đưa ra "quyết định trái với tổ tông", chính thức lao vào sân chơi CPU trung tâm dữ liệu trong năm nay.

Một hiện tượng rất thú vị là, ngành công nghiệp chip đang hình thành một xu hướng tích hợp dọc mới.

Các tập đoàn chip phong phú sản phẩm như NVIDIA, Intel, AMD, v.v., đều ngày càng nhấn mạnh đặc tính toàn diện của chính mình, nhấn mạnh lợi thế của giải pháp nhà mình cũng cùng đích: hiệu suất năng lượng cao hơn, có đủ mọi thứ, có thể tiết kiệm nhiều tiền hơn.

Các doanh nghiệp hàng đầu các ngành cũng lần lượt "vượt biên giới": các ông lớn đám mây mở rộng xuống dưới tự nghiên cứu chip, doanh nghiệp chip mở rộng lên trên làm giải pháp máy hoàn chỉnh, doanh nghiệp IP bán dẫn mở rộng lên trên nghiên cứu chip.

Trong bối cảnh token trở thành đồng tiền cạnh tranh mới, nhu cầu sức mạnh tính toán tăng trưởng bùng nổ, làm thế nào để mỗi watt tạo ra nhiều tính toán hiệu quả hơn, sẽ là trục chính của cạnh tranh chip tiếp theo.

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công cộng "Tin tức chip", tác giả: ZeR0, biên tập: Mo Ying

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QByteDance và Oracle đã thông báo sử dụng CPU nào mới trong trung tâm dữ liệu của họ?

AByteDance và Oracle đã thông báo sử dụng CPU Arm AGI do Arm tự nghiên cứu và sản xuất, một chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu được thiết kế riêng cho cơ sở hạ tầng AI Agent.

QTại sao CEO NVIDIA, Jensen Huang, lại bày tỏ sự tiếc nuối trong bài phỏng vấn với Rene Haas?

AJensen Huang bày tỏ sự tiếc nuối vì NVIDIA đã không thể mua lại Arm. Ông và Rene Haas đã thảo luận về việc nếu hai công ty hợp nhất, họ có thể trở thành công ty lớn nhất thế giới.

QJensen Huang đã đưa ra những lý do chính nào để NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm?

AJensen Huang cho biết họ nhận ra hệ thống Agent cần CPU xuất sắc, đó là lý do sử dụng Arm. RTX Spark có CPU 20 lõi, hiệu suất đơn luồng tuyệt vời, bộ nhớ lớn để lưu trữ tham số, và tích hợp AI thông minh vào bộ nhớ hệ thống thông qua định dạng dữ liệu NVFP4 mới.

QCác đối tác chính nào đã được công bố sử dụng CPU Arm AGI ngoài ByteDance và Oracle?

ANgoài ByteDance và Oracle, các đối tác sử dụng CPU Arm AGI còn bao gồm OpenAI, Meta, Cerebras, SAP, SK telecom và Rebellions.

QXu hướng chung nào trong ngành công nghiệp chip được bài viết chỉ ra liên quan đến CPU và nhu cầu tính toán?

ABài viết chỉ ra xu hướng tập trung vào hiệu suất năng lượng: sau khi ứng dụng Agent bùng nổ, nhu cầu suy luận AI Agent tăng mạnh, đòi hỏi nhiều tác vụ quản lý trạng thái và điều phối quy trình do CPU xử lý. Cuộc cạnh tranh chip đang hướng đến việc tạo ra nhiều tính toán hiệu quả hơn trên mỗi watt điện, với các công ty lớn đầu tư vào CPU dựa trên kiến trúc Arm để đạt hiệu suất năng lượng cao hơn.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit1 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit1 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit5 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit5 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit5 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit5 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CHIP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP) của BạnSau khi mua USD.AI (CHIP), 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 USD.AI (CHIP)Giao dịch USD.AI (CHIP) 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 658Xuất bản vào 2026.04.21Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CHIP

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 CHIP (CHIP) được trình bày dưới đây.

活动图片