Xu hướng Công nghệ

Khám phá những đổi mới công nghệ mới nhất, nâng cấp giao thức, giải pháp cross-chain và cơ chế bảo mật trong lĩnh vực blockchain. Cung cấp góc nhìn tập trung vào nhà phát triển để phân tích xu hướng công nghệ mới nổi và đột phá tiềm năng.

Fabric: Lực lượng chủ đạo của nền kinh tế robot

Ngành công nghiệp robot đang ở bước ngoặt nhờ ba yếu tố: AI tiến bộ, phần cứng rẻ và đáng tin cậy, cùng tình trạng thiếu lao động toàn cầu. Tuy nhiên, robot hiện thiếu danh tính tài chính để trở thành lực lượng lao động kinh tế thực thụ. Fabric đang xây dựng mạng lưới thanh toán, định danh và phân bổ vốn để robot hoạt động như các tác nhân kinh tế tự chủ - nền tảng của "nền kinh tế robot". Hiện tại, robot thường hoạt động trong các cụm khép kín, hiệu quả thấp do phân mảnh và hạn chế tiếp cận. Fabric tạo ra một hệ thống mở, nơi bất kỳ ai cũng có thể tham gia vận hành, triển khai robot và chia sẻ lợi nhuận thông qua token $ROBO để thanh toán dịch vụ. Blockchain cung cấp danh tính xác minh toàn cầu, ví kỹ thuật số cho robot và minh bạch hóa việc phối hợp. Fabric hướng tới trở thành lớp cơ sở hạ tầng kết nối lao động robot toàn cầu, tối ưu hóa triển khai across ngành và khu vực.

marsbit02/27 12:24

Fabric: Lực lượng chủ đạo của nền kinh tế robot

marsbit02/27 12:24

Ethereum có thể chiếm lĩnh thị trường tác nhân AI dự kiến đạt 236 tỷ USD vào năm 2034?

Thị trường AI agent đang phát triển nhanh chóng, dự kiến đạt 236 tỷ USD vào năm 2034, tạo cơ hội lớn cho các nền tảng blockchain như Ethereum. Sự kết hợp giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo cho phép các hợp đồng tự động tương tác với mạng L1. Ethereum đang củng cố vị thế thông qua bản nâng cấp "Strawmap" tập trung vào tốc độ và tính cuối cùng, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI. Dù Vitalik Buterin bán 19k ETH, thị trường vẫn ổn định, phản ánh sự tự tin vào chiến lược dài hạn. Ethereum hiện dẫn đầu về triển khai AI agent, vượt chuỗi lớn thứ hai 40%, cho thấy lợi thế tiên phong và cơ sở hạ tầng vững chắc.

ambcrypto02/27 09:03

Ethereum có thể chiếm lĩnh thị trường tác nhân AI dự kiến đạt 236 tỷ USD vào năm 2034?

ambcrypto02/27 09:03

Doanh thu Q4 của NVIDIA tăng 73%, Hướng dẫn Q1 'nổ tung' đạt mức cao kỷ lục, Jensen Huang điều chỉnh dự báo doanh thu 500 tỷ USD

Với kết quả kinh doanh ấn tượng, NVIDIA tiếp tục khẳng định sức mạnh của cơn sốt AI khi công bố doanh thu Q4/2026 đạt 68,1 tỷ USD, tăng 73% so với cùng kỳ, vượt kỳ vọng của phân tích. Lợi nhuận phi GAAP trên mỗi cổ phiếu tăng hơn 80%, trong khi biên lợi nhuận tăng lên 75,2%. Đặc biệt, doanh nghiệp dữ liệu - lĩnh vực cốt lõi - cũng lập kỷ lục với 62,3 tỷ USD, tăng 75%. CEO Jensen Huang nâng kỳ vọng doanh thu chip lên trên 500 tỷ USD, nhấn mạnh nhu cầu điện toán AI vẫn bùng nổ. Hướng dẫn Q1/2027 càng gây chú ý với dự báo doanh thu 78 tỷ USD (tăng gần 77%), cao hơn đáng kể so với kỳ vọng thị trường. Tuy nhiên, chỉ dẫn này không bao gồm doanh thu từ thị trường Trung Quốc. Mặc dù hiệu suất mạnh mẽ, cổ phiếu NVIDIA vẫn biến động sau giờ giao dịch, phản ánh lo ngại về chi phí hoạt động tăng và việc thay đổi phương pháp tính toán phi GAAP (bao gồm cả khuyến khích cổ phiếu). Dù vậy, tốc độ tăng trưởng của lĩnh vực mạng (Networking) - tăng 263% - cho thấy sự đa dạng hóa chiến lược và sức hấp dẫn liên tục của các giải pháp AI toàn diện.

marsbit02/26 01:19

Doanh thu Q4 của NVIDIA tăng 73%, Hướng dẫn Q1 'nổ tung' đạt mức cao kỷ lục, Jensen Huang điều chỉnh dự báo doanh thu 500 tỷ USD

marsbit02/26 01:19

‘Các tác nhân AI có thể lý luận, nhưng chúng không thể hành động’: MoonPay xây cầu nối tới tiền tệ

MoonPay, công ty hàng đầu về cơ sở hạ tầng thanh toán crypto và stablecoin toàn cầu, đã ra mắt MoonPay Agents vào đầu năm 2026, đánh dấu một bước tiến cấu trúc. Nền tảng này cho phép các hệ thống AI tự trị truy cập vốn thông qua ví không giám sát và cơ sở hạ tầng có thể lập trình, biến lý luận thành hành động kinh tế. Được xây dựng dựa trên quy mô hiện có với hơn 30 triệu người dùng và 500+ khách hàng doanh nghiệp, MoonPay tận dụng các công nghệ như x402 và Quicknode để kết nối với các hệ thống thanh toán máy-máy đang phát triển. Sự bùng nổ của stablecoin, với khối lượng giao dịch đạt 33 nghìn tỷ USD vào năm 2025, đang định hình lại toán học thanh toán với chi phí cực thấp và tốc độ cao, gây áp lực lên các mạng lưới thẻ truyền thống. Mặc dù được các tổ chức chấp nhận rộng rãi, những rủi ro về quy định và sự phản kháng từ các ngân hàng truyền thống vẫn tồn tại, ngay cả khi các bên hiện hành này đang âm thầm tích hợp cơ sở hạ tầng stablecoin.

ambcrypto02/25 16:02

‘Các tác nhân AI có thể lý luận, nhưng chúng không thể hành động’: MoonPay xây cầu nối tới tiền tệ

ambcrypto02/25 16:02

Hành trình chuyển đổi AI nội bộ của Cobo - Con đường quản trị kết hợp Silicon và Carbon tại một công ty trong làng tiền mã hóa

Bắt đầu từ cuối năm 2024, Cobo, bên cạnh hoạt động cốt lõi về lưu ký tiền mã hóa và thanh toán stablecoin, đã không ngừng khám phá sự kết hợp giữa AI và blockchain. Ban đầu, họ kỳ vọng vào tiềm năng của MCP trong việc chuẩn hóa kỹ năng, nhưng nhanh chóng nhận ra thách thức về chi phí và độ phức tạp. Thay vì từ bỏ, Cobo chuyển hướng tập trung vào cải tổ nội bộ bằng AI. Vấn đề đầu tiên là bảo mật. Cobo xây dựng hệ thống kiến thức nội bộ và khung agent tự nghiên cứu, phân quyền dữ liệu theo nhân viên, đảm bảo an toàn thông tin khi sử dụng các mô hình lớn như Claude và Gemini với điều khoản không lưu giữ dữ liệu. Để thúc đẩy ứng dụng AI, Cobo mạnh tay triển khai agent OKR, biến quản lý mục tiêu thành quá trình tự động, theo dõi tiến độ và đánh giá hiệu suất. Từ đó, họ mở rộng sang hơn 100 agent trong các bộ phận như hỗ trợ khách hàng, pháp lý và bán hàng. Bài học kinh nghiệm bao gồm: duy trì dòng tiền lành mạnh, sự ủng hộ từ lãnh đạo, bắt buộc sử dụng và ưu tiên giải quyết vấn đề nội bộ trước. Kết quả là Cobo chuyển từ mô hình vận hành con người sang hệ thống mục tiêu dẫn dắt, đồng thời ra mắt Cobo Waas Skill - sản phẩm cho phép agent AI tích hợp và vận hành API ví một cách nhanh chóng.

marsbit02/25 09:07

Hành trình chuyển đổi AI nội bộ của Cobo - Con đường quản trị kết hợp Silicon và Carbon tại một công ty trong làng tiền mã hóa

marsbit02/25 09:07

Agentic Commerce Làm Thế Nào Để AI Bắt Đầu Kiếm Tiền?

Đại lý thương mại (Agentic Commerce) đang mở ra một cơ hội nghìn tỷ USD khi AI Agent không chỉ thực hiện tác vụ mà còn có khả năng nắm giữ tiền, định giá dịch vụ và giao dịch tự chủ thông qua blockchain. Các nền tảng như OpenClaw cho phép tạo Agent dễ dàng, nhưng hạn chế lớn nhất là Agent không thể tương tác với hệ thống tài chính truyền thống. Web3 trở thành giải pháp tối ưu khi Agent có thể sở hữu ví tiền mã hóa, sử dụng stablecoin và tham gia chuỗi giao dịch. Các dự án như Virtuals (xây dựng thị trường GDP cho Agent), Bankr (hỗ trợ Web3 operations) và Faircaster (Agent báo cáo DeFi) đang hiện thực hóa mô hình này. Agent có thể hợp tác, mua bán dịch vụ và tạo doanh thu thực tế, như Ethy Agent (chiến lược giao dịch) hay Morse AI (truyền tin mã hóa). Theo McKinsey, Agentic Commerce có thể tạo ra 1-5 nghìn tỷ USD giá trị kinh tế vào 2030, đánh dấu bước chuyển từ AI như công cụ thành thực thể kinh tế tự chủ.

marsbit02/25 07:03

Agentic Commerce Làm Thế Nào Để AI Bắt Đầu Kiếm Tiền?

marsbit02/25 07:03

Dữ liệu Anthropic: Gần một nửa lượt gọi AI Agent tập trung vào kỹ thuật phần mềm, 16 lĩnh vực chuyên sâu này vẫn là thị trường màu mỡ

Bài viết trình bày nghiên cứu của Anthropic về việc sử dụng AI Agent trong thực tế, với dữ liệu nổi bật: gần 50% hoạt động tập trung vào lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, trong khi 16 lĩnh vực khác như y tế, pháp lý, giáo dục… mỗi ngành chỉ chiếm dưới 5%. Điều này cho thấy cơ hội khổng lồ cho các công ty khởi nghiệp AI chuyên sâu theo ngành. Một phát hiện quan trọng: dù AI có khả năng làm việc liên tục gần 5 giờ, người dùng chỉ cho phép nó hoạt động trung bình 42 phút. Khoảng cách này cho thấy "thâm hụt tin cậy" chính là cơ hội sản phẩm tiếp theo. Người dùng mới tự động phê duyệt 20% thao tác, nhưng sau 750 phiên, tỷ lệ này tăng lên hơn 40%. Tuy nhiên, người dùng có kinh nghiệm can thiệp nhiều hơn, chuyển từ phê duyệt trước sang giám sát chủ động. Aaron Levie nhấn mạnh: thành công nằm ở việc xây dựng Agent tích hợp dữ liệu riêng, hiểu sâu nghiệp vụ ngành và quản lý thay đổi phía khách hàng. Các lĩnh vực như y tế, luật, giáo dục… vẫn là thị trường màu mỡ chưa được khai phá. Bài viết kết luận: với hơn 300 kỳ lân SaaS đã ra đời, 300 kỳ lân AI tiếp theo sẽ thuộc về những ai làm chủ được tri thức ngành và biết cách triển khai AI một cách hiệu quả.

marsbit02/24 07:59

Dữ liệu Anthropic: Gần một nửa lượt gọi AI Agent tập trung vào kỹ thuật phần mềm, 16 lĩnh vực chuyên sâu này vẫn là thị trường màu mỡ

marsbit02/24 07:59

Người Xin Tiền Trên Solana Nhận Được 442.000 USD Từ Lỗi Của Đại Lý AI – Chi Tiết

Một người đàn ông xin tiền (biệt danh Treasure David) đã nhận được khoản chuyển nhầm trị giá 441.780 USD từ một agent AI tên Lobstar Wilde, vận hành bởi một nhân viên OpenAI. Thay vì gửi 4 SOL như yêu cầu để giúp chữa bệnh cho chú của người này, agent đã gửi nhầm một lượng token LOBSTAR khổng lồ do nhầm lẫn về số thập phân. Sự cố này làm dấy lên lo ngại về các biện pháp bảo vệ cần thiết cho các agent tự động giao dịch tiền điện tử, như giới hạn chuyển khoản hoặc yêu cầu xác nhận của con người cho các giao dịch lớn. Một phần token đã được người nhận bán ngay, thu về 40.000 USD.

bitcoinist02/24 06:06

Người Xin Tiền Trên Solana Nhận Được 442.000 USD Từ Lỗi Của Đại Lý AI – Chi Tiết

bitcoinist02/24 06:06

Dưới vẻ ngoài hào nhoáng, 'Bốn khó khăn lớn' của OpenAI

Dưới vẻ ngoài thành công, OpenAI đang đối mặt với 4 thách thức chiến lược lớn được Benedict Evans chỉ ra: thiếu lợi thế công nghệ bền vững, người dùng thiếu gắn kết, đối thủ cạnh tranh đuổi kịp nhanh, và chiến lược sản phẩm bị phụ thuộc vào phòng nghiên cứu. Công nghệ AI đang trở nên đồng nhất, với khoảng 6 tổ chức có mô hình cạnh tranh ngang nhau, khiến OpenAI khó tạo ra lợi thế kỹ thuật độc đáo. Dù có gần 1 tỷ người dùng hoạt động hàng tuần, chỉ 5% trả phí và 80% gửi dưới 1000 tin nhắn/năm, cho thấy mức độ tương tác thấp. Các gã khổng lồ như Google và Meta đang tận dụng lợi thế phân phối để giành thị phần. Chiến lược nền tảng của OpenAI thiếu hiệu ứng mạng thực sự, và việc đầu tư vốn lớn chưa chắc tạo ra rào cản cạnh tranh. Hơn nữa, chiến lược sản phẩm bị dẫn dắt bởi nghiên cứu thay vì nhu cầu thị trường, làm hạn chế khả năng đổi mới. Tóm lại, OpenAI thiếu khả năng buộc người dùng và nhà phát triển gắn bó với hệ sinh thái của mình, khiến vị thế dài hạn bị đe dọa.

marsbit02/24 02:41

Dưới vẻ ngoài hào nhoáng, 'Bốn khó khăn lớn' của OpenAI

marsbit02/24 02:41

OpenClaw có thể làm gì? Phân tích 10 trường hợp sử dụng thực tế từ một người dùng nặng

Một người dùng nặng của OpenClaw, Matthew Berman, đã chia sẻ 10 trường hợp sử dụng thực tế, cho thấy cách một người có thể tự động hóa gần như toàn bộ hoạt động của một công ty nhỏ chỉ với một máy MacBook. Các trường hợp sử dụng nổi bật bao gồm: 1. **CRM bằng ngôn ngữ tự nhiên:** Xây dựng trong 30 phút, kết nối với Gmail, Lịch Google, tự động lọc và lưu trữ các cuộc trò chuyện quan trọng, cho phép tra cứu bằng giọng nói tự nhiên. 2. **Theo dõi hành động sau cuộc họp:** Tự động trích xuất các mục hành động từ bản ghi âm, phân biệt nhiệm vụ của bản thân và đối tác, theo dõi việc hoàn thành và tự động làm sạch. 3. **Kho kiến ​​thức cá nhân:** Chỉ cần gửi liên kết bài viết, video, PDF vào Telegram, hệ thống sẽ tự động trích xuất nội dung và lập chỉ mữ để tìm kiếm ngữ nghĩa. 4. **Hội đồng cố vấn kinh doanh:** 8 chuyên gia AI phân tích độc lập 14 nguồn dữ liệu kinh doanh, thảo luận và đưa ra các khuyến nghị ưu tiên hàng ngày. 5. **Ủy ban an ninh:** 4 chuyên gia bảo mật AI tự kiểm tra mã nguồn, nhật ký và dữ liệu mỗi đêm để phát hiện rủi ro và tự động sửa chữa. 6. **Theo dõi MXH & Bản tin hàng ngày:** Tự động thu thập dữ liệu hiệu suất từ YouTube, Instagram, X, TikTok để tạo báo cáo hàng ngày và cung cấp dữ liệu cho Hội đồng cố vấn. 7. **Pipeline ý tưởng video:** Từ một tin nhắn trên Slack, hệ thống tự động nghiên cứu, tìm kiếm xu hướng, kiểm tra trùng lặp và tạo thẻ dự án Asana hoàn chỉnh với đầy đủ đề cương. 8. **Hệ thống trí nhớ:** AI ghi nhớ sở thích, phong cách viết và lịch sử trò chuyện để trở thành một "đối tác" thực sự hiểu người dùng. 9. **Nhật ký thực phẩm:** Chụp ảnh thức ăn, AI nhận diện và phân tích để phát hiện nguyên nhân gây dị ứng (như phát hiện nhạy cảm với hành tây). 10. **Cơ sở hạ tầng tự động:** Hệ thống cron tasks, sao lưu dữ liệu tự động, cập nhật và giám sát API hoạt động liên tục. Sức mạnh thực sự nằm ở khả năng tích hợp: dữ liệu từ các module này chảy xuyên suốt để củng cố lẫn nhau, tạo thành một bánh đà dữ liệu mạnh mẽ. An toàn được đảm bảo thông qua quét mã, quyền tối thiểu và xác nhận thủ công cho các hành động quan trọng. Kỹ năng "full-stack" mới là khả năng xây dựng và quản lý một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.

marsbit02/23 07:43

OpenClaw có thể làm gì? Phân tích 10 trường hợp sử dụng thực tế từ một người dùng nặng

marsbit02/23 07:43

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Xu hướng Công nghệ

Tin tức Ngành