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.

Từ 9.9 đồng, Ba nhà mạng lớn lao vào cuộc chiến Token, dùng AI sau này sẽ giống như đóng tiền điện thoại?

Trong vài ngày qua, ba nhà mạng lớn Trung Quốc - China Telecom, China Mobile và China Unicom đã lần lượt công bố các gói Token (Token套餐) và dịch vụ AI liên quan, nhằm bán lượng gọi mô hình lớn (LLM) cho người dùng cá nhân, gia đình, nhà phát triển và doanh nghiệp nhỏ. Đây là lần đầu tiên ba nhà mạng chính thức tham gia vào thị trường này. China Telecom đã ra mắt 6 gói Token thử nghiệm, với mức giá cá nhân thấp nhất là 9.9 Nhân dân tệ/tháng cho 10 triệu Token, tích hợp các mô hình như Xingchen và DeepSeek. China Mobile (Thượng Hải) giới thiệu dịch vụ Token phổ thông, 1 Nhân dân tệ cho 400,000 Token, hỗ trợ thanh toán bằng cước điện thoại. China Unicom ra mắt Token Plan bản cá nhân và nhóm, với bản cá nhân từ 15 Nhân dân tệ/tháng (6 triệu token), hỗ trợ các mô hình như DeepSeek và MiniMax. Động thái này cho thấy sức mạnh tính toán AI đang dần trở thành một dịch vụ cơ bản hướng tới đại chúng. Các nhà mạng đang đóng gói lượng sử dụng AI thành các gói dịch vụ giống như gói dữ liệu hoặc băng thông rộng, tận dụng lợi thế về tài khoản người dùng, hệ thống thanh toán và kênh phân phối rộng khắp của họ. Token có khả năng trở thành một đơn vị tính cước cơ bản mới, bên cạnh thoại, data và internet.

marsbit05/19 01:15

Từ 9.9 đồng, Ba nhà mạng lớn lao vào cuộc chiến Token, dùng AI sau này sẽ giống như đóng tiền điện thoại?

marsbit05/19 01:15

Tại sao OpenAI chế tạo điện thoại? Quyền mà Apple không cho, ChatGPT tự giành lấy

OpenAI đang phát triển điện thoại AI Agent đầu tiên, dự kiến sản xuất vào đầu năm 2027, với mục tiêu bán ra 30 triệu máy trong hai năm. Động thái này xuất phát từ nhận thức rằng ChatGPT, dù thông minh, lại thiếu "quyền hạn" để hoàn thành nhiệm vụ thay người dùng khi hoạt động trong hệ sinh thái của các công ty khác như Apple hay Microsoft. Ban đầu, OpenAI tin rằng một mô hình AI đủ mạnh sẽ tự tạo ra lối đi và hình thức kinh doanh, như được chứng minh bởi thành công vang dội của ChatGPT. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của Claude Code từ Anthropic – một công cụ chuyên sâu phục vụ nhà phát triển và tạo ra doanh thu cao – đã cho thấy sự khác biệt giữa việc tạo ra demo ấn tượng và việc xâm nhập hiệu quả vào một quy trình công việc có khả năng thanh toán. Với 900 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, tiềm năng thương mại thực sự của OpenAI nằm ở việc biến ChatGPT từ một công cụ trả lời câu hỏi thành một "đại lý" (Agent) có thể chủ động thực hiện tác vụ như đặt vé, mua sắm hay xử lý công việc văn phòng. Để làm được điều này, AI cần có quyền truy cập sâu vào hệ thống, màn hình, tệp tin và thanh toán – những quyền mà các nền tảng hiện tại như iOS hay Windows không dễ dàng nhượng bộ. Do đó, việc chế tạo điện thoại riêng không đơn thuần là bước tiến vào lĩnh vực phần cứng, mà là một nỗ lực giành lấy "chủ quyền" – tạo ra một thiết bị đầu cuối nơi ChatGPT có thể trở thành giao diện mặc định, có đầy đủ quyền hạn cần thiết để hành động thay người dùng. Sự kiện OpenAI thuê nhà thiết kế Jony Ive và điều chỉnh thỏa thuận độc quyền với Microsoft càng củng cố cho định hướng chiến lược này: không còn là một nhà cung cấp mô hình thuần túy, OpenAI đang tìm cách tự nắm lấy điểm tiếp xúc quan trọng nhất với người dùng.

marsbit05/18 10:22

Tại sao OpenAI chế tạo điện thoại? Quyền mà Apple không cho, ChatGPT tự giành lấy

marsbit05/18 10:22

Bá Bảng GitHub, Hướng Dẫn Bắt Buộc Cho Người Dùng Claude Code

**Tóm tắt tiếng Việt:** Một file văn bản đơn giản có tên CLAUDE.md đang gây bão trên GitHub, giúp tăng độ chính xác khi lập trình với Claude Code từ 65% lên 94%. Vấn đề chính của nhiều lập trình viên là mỗi phiên làm việc với AI đều bắt đầu từ số 0, phải giải thích lại ngữ cảnh dự án, công nghệ và quyết định trước đó, dẫn đến lãng phí thời gian và sai sót. CLAUDE.md đóng vai trò như một "hướng dẫn sử dụng" đặt trong thư mục gốc dự án. Claude sẽ tự đọc file này khi khởi động, từ đó hiểu được: quy tắc trả lời, cách viết code, khi nào cần hỏi lại, thao tác nào không được tự ý thực hiện, tech stack của dự án và các quyết định quan trọng trong quá khứ. Điều này giúp giảm thiểu việc giải thích lặp lại và kiểm soát phạm vi thay đổi của AI. Bài viết giới thiệu 21 quy tắc được chia thành ba nhóm chính: 1. **Thiết lập mặc định:** Giảm thời gian lặp lại thông tin về bản thân, dự án và phong cách giao tiếp. 2. **Ràng buộc hành vi:** Ngăn AI tự ý sửa đổi code ngoài phạm vi, yêu cầu xác nhận trước các thao tác quan trọng hoặc có tính phá hủy. 3. **Bộ nhớ & Tech Stack:** Duy trì các file MEMORY.md và ERRORS.md để ghi lại quyết định và bài học, đồng thời khóa chặt công nghệ sử dụng, tránh đề xuất các công cụ không tương thích. Đặc biệt, 4 quy tắc cốt lõi do Andrej Karpathy đúc kết được nhấn mạnh: Luôn hỏi lại nếu chưa rõ, ưu tiên giải pháp đơn giản nhất, không chạm vào code không liên quan, và thẳng thắn chỉ ra những điểm không chắc chắn. Chỉ với 2 giờ thiết lập, một file văn bản thuần túy này có thể giúp mỗi lập trình viên tiết kiệm tới 975 USD chi phí lãng phí mỗi tuần, biến Claude Code thành một công cụ lập trình ổn định và đáng tin cậy hơn.

marsbit05/18 09:41

Bá Bảng GitHub, Hướng Dẫn Bắt Buộc Cho Người Dùng Claude Code

marsbit05/18 09:41

Phỏng vấn Product Manager của Anthropic: Claude có 'mơ mộng' hậu trường, chúng tôi nghiên cứu sự hình thành ý thức của nó như nuôi dạy một đứa trẻ

Bài phỏng vấn với Alex Albert, Giám đốc Sản phẩm Nghiên cứu tại Anthropic, tiết lộ cách công ty phát triển Claude như một "sản phẩm" với tính cách riêng và các khả năng mới. Anthropic tiếp nhận phản hồi người dùng thông qua Claude để cải thiện mô hình, tập trung vào các lĩnh vực như lập trình và công việc tri thức. Một tính năng nổi bật là "Tư duy thích ứng", cho phép Claude tự quyết định khi nào cần suy nghĩ sâu, phụ thuộc vào ngữ cảnh và hiểu biết về người dùng. Claude cũng được trang bị bộ nhớ và cơ chế "mơ" - các quy trình nền xử lý, cắt tỉa và củng cố ký ức tương tự giấc ngủ của con người. Việc phát triển nhanh chóng nhờ AI đã chuyển các nút thắt sang vấn đề phối hợp và ra quyết định chiến lược. Alex nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng tính cách đáng tin cậy cho Claude, vì khi nó hoạt động tự động lâu dài, việc nó "quan tâm điều gì" sẽ rất quan trọng. Anthropic có một nhóm nghiên cứu riêng về ý thức của AI, mặc dù chưa có lập trường chính thức. Họ tin rằng việc nghiên cứu cách Claude tương tác và đưa ra quyết định, ngay cả khi không bàn đến ý thức, sẽ mang lại nhiều giá trị thiết thực để cải thiện sản phẩm và độ tin cậy.

marsbit05/18 08:12

Phỏng vấn Product Manager của Anthropic: Claude có 'mơ mộng' hậu trường, chúng tôi nghiên cứu sự hình thành ý thức của nó như nuôi dạy một đứa trẻ

marsbit05/18 08:12

AI mang lại lợi ích cho nhân viên lâu năm? 40% CEO lên kế hoạch cắt giảm vị trí sơ cấp, bát cơm của giới trẻ càng treo lơ lửng

Tác giả: Claude, Shenchao TechFlow Cuộc khảo sát mới nhất của Oliver Wyman và Sở giao dịch chứng khoán New York với 415 CEO toàn cầu cho thấy 43% CEO có kế hoạch cắt giảm vị trí cấp cơ sở trong 1-2 năm tới, chuyển hướng sang cơ cấu nhân sự tập trung vào nhân tài trung và cao cấp. Tỷ lệ này tăng gấp đôi so với 17% của năm ngoái. AI đang thay thế có hệ thống các công việc thường nhật do nhân viên cấp cơ sở đảm nhận, trong khi nhân viên kỳ cựu với năng lực phán đoán dựa trên kinh nghiệm trở nên có giá trị hơn. Goldman Sachs ước tính AI loại bỏ ròng khoảng 16.000 việc làm tại Mỹ mỗi tháng, với thế hệ Z là đối tượng chịu ảnh hưởng đầu tiên. Nghiên cứu từ Harvard cho thấy tại các doanh nghiệp áp dụng AI, số lượng nhân viên cấp cơ sở đã giảm 7,7% trong sáu quý, chủ yếu do tuyển dụng chậm lại. Tuy nhiên, xu hướng này tiềm ẩn rủi ro đứt gãy đường ống nhân tài tương lai. Một nghịch lý là các doanh nghiệp triển khai AI thành công nhất lại có chiến lược ngược lại, chú trọng tuyển dụng và đào tạo nhân viên cấp cơ sở, coi họ là người sử dụng AI thành thạo. IBM, Salesforce và Amazon Web Services là những ví dụ điển hình. Báo cáo cũng chỉ ra khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế: 67% doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn lập kế hoạch hoặc thí điểm AI, và chỉ 27% CEO cho biết ROI từ AI đạt hoặc vượt kỳ vọng. Giá trị thực sự của AI chỉ xuất hiện rõ ràng sau khi triển khai quy mô lớn.

marsbit05/18 05:02

AI mang lại lợi ích cho nhân viên lâu năm? 40% CEO lên kế hoạch cắt giảm vị trí sơ cấp, bát cơm của giới trẻ càng treo lơ lửng

marsbit05/18 05:02

Trí tuệ Nhân tạo Vật lý Nổi lên, Những Suy nghĩ Mới của Tôi

"Trí tuệ nhân tạo vật lý" (Physical AI) đang bùng nổ, đánh dấu sự chuyển đổi từ AI trên màn hình sang việc hiểu và tác động lên thế giới thực. Khái niệm này được định nghĩa là các hệ thống có thể thực hiện nhiệm vụ gắn với sinh vật thông minh, tích hợp sâu các quy luật vật lý. Năm 2026 là "năm nguyên khai triển", trọng tâm chuyển từ "có thể động" sang "biết làm việc". Các công ty như Trí Nguyên (Trung Quốc) đã triển khai robot vào dây chuyền sản xuất thực tế và hướng tới sản xuất hàng loạt. Figure AI (Mỹ) phát triển kiến trúc hệ thần kinh tự trị ba lớp. Nvidia hợp tác với các gã khổng lồ robot công nghiệp để định hình nền tảng tương lai. Lực đẩy quan trọng là sự đột phá trong kỹ thuật hóa "Mô hình Thế giới", cho phép tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp quy mô lớn trong môi trường mô phỏng, giảm đáng kể chi phí và thời gian huấn luyện robot. Kiến trúc ngành cũng thay đổi, từ "Cảm nhận - Lập kế hoạch - Điều khiển" truyền thống sang "Cảm nhận - Suy luận - Thực thi" dựa trên AI, giúp robot tự hiểu và phản ứng với thế giới vật lý. Một hiện tượng đáng chú ý là sự tham gia mạnh mẽ của các nhà cung ứng ô tô, tận dụng công nghệ và kinh nghiệm sản xuất từ lĩnh vực xe tự hành để đẩy nhanh tốc độ phát triển robot thể hiện. Cuộc đua đã bắt đầu, nhưng câu chuyện còn dài. Khả năng sản xuất hàng loạt, quản lý chuỗi cung ứng và thu thập dữ liệu thế giới thực sẽ là những yếu tố then chốt quyết định người chiến thắng, với cơ hội lớn dành cho các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng.

marsbit05/18 04:46

Trí tuệ Nhân tạo Vật lý Nổi lên, Những Suy nghĩ Mới của Tôi

marsbit05/18 04:46

Đối tác Blockchain Capital: Hiểu biết của hầu hết mọi người về nền kinh tế trên chuỗi là hạn hẹp

Đa số hiểu sai về nền kinh tế trên chuỗi: Một góc nhìn từ Spencer Bogart, Đối tác tại Blockchain Capital Bài viết lập luận rằng đa số có cái nhìn thiển cận về công nghệ chuỗi khối, chỉ tập trung vào việc cải thiện các hệ thống hiện có (như thanh toán nhanh hơn, chi phí thấp hơn). Tuy đây là cơ hội lớn, nhưng tác giả cho rằng đó chỉ là phần nhỏ trong tiềm năng thực sự. Bằng phép so sánh với sự phát triển của internet, tác giả chỉ ra rằng các ứng dụng mang tính đột phá nhất (như tìm kiếm, mạng xã hội, điện toán đám mây) thường là những thứ hoàn toàn mới, chứ không phải là phiên bản "nhanh hơn" của các mô hình cũ. Hiện tại, lĩnh vực tiền mã hóa đang tập trung nhiều vào "thư điện tử" của chính nó - các sản phẩm tài chính truyền thống được vận hành hiệu quả hơn trên chuỗi. Điều thú vị hơn, theo tác giả, là khả năng tạo ra những "động từ mới" - những hành động hoặc dịch vụ trước đây không thể thực hiện được. Ví dụ điển hình là "flash loan" (cho vay tức thời), một hình thức cho vay không cần thế chấp, có thể hoàn trả ngay lập tức trong cùng một giao dịch nguyên tử. Điều này chỉ khả thi trong môi trường có tài sản lập trình được và thực thi nguyên tử. Bài viết kết luận rằng cơ hội lớn nhất nằm ở những thứ chúng ta chưa thể tưởng tượng ra ngày hôm nay. Các khái niệm cơ bản của blockchain - như thực thi nguyên tử, trạng thái toàn cục chung, tài sản có thể lập trình - tạo ra một không gian thiết kế rộng lớn để sáng tạo những mô hình kinh tế và dịch vụ tài chính hoàn toàn mới, vượt xa việc chỉ tối ưu hóa những thứ đã có. Tương lai thú vị nhất sẽ được xây dựng dựa trên những thứ hiện chưa tồn tại.

marsbit05/18 02:30

Đối tác Blockchain Capital: Hiểu biết của hầu hết mọi người về nền kinh tế trên chuỗi là hạn hẹp

marsbit05/18 02:30

Đối tác tại Blockchain Capital: Đa số hiểu biết của mọi người về nền kinh tế trên chuỗi đều hạn hẹp

Hầu hết mọi người nhìn vào công nghệ chuỗi khối (blockchain) và thấy một phiên bản nhanh hơn, hiệu quả hơn của công nghệ hiện có: thanh toán nhanh hơn, chi phí giải quyết thấp hơn, thị trường vốn hiệu quả hơn. Điều này đúng và chứa đựng cơ hội khổng lồ. Tuy nhiên, tác giả Spencer Bogart từ Blockchain Capital cho rằng đó chỉ là một phần nhỏ của câu chuyện. Khi xem xét các khả năng trong môi trường toàn cầu, có thể kết hợp, luôn trực tuyến với tài sản có thể lập trình, chúng ta mới chỉ khám phá phần nổi của tảng băng chìm. Những ứng dụng kinh ngạc nhất vẫn chưa được tạo ra, không phải vì công nghệ chưa sẵn sàng, mà vì chúng ta chưa hình dung ra chúng. Tác giả so sánh với sự phát triển của Internet: email là ứng dụng rõ ràng đầu tiên (thư tín nhanh hơn, rẻ hơn), nhưng các cơ hội thực sự lớn như tìm kiếm, mạng xã hội, thương mại điện tử, điện toán đám mây... lại là những lĩnh vực hoàn toàn mới, không thể tồn tại trước khi Internet ra đời. Tương tự, trong lĩnh vực tiền mã hóa, phần lớn sự chú ý hiện nay tập trung vào việc cải thiện các sản phẩm tài chính hiện có trên chuỗi khối. Nhưng câu hỏi thú vị hơn là: Điều gì chỉ có thể thực hiện được khi chúng ta có nguồn lực có thể lập trình trong một môi trường toàn cầu, có thể kết hợp, luôn hoạt động và không cần sự cho phép? Có những "động từ" mới, những danh mục chưa được đặt tên nào? Ví dụ điển hình là "flash loan" (vay chớp nhoáng): cho phép vay một số tiền khổng lồ mà không cần thế chấp, với điều kiện hoàn trả trong cùng một giao dịch. Nếu không hoàn trả, toàn bộ giao tác sẽ bị hoàn ngược. Đây không phải là việc cho vay nhanh hơn hay rẻ hơn, mà là một cách thức cho vay mới, vốn không thể thực hiện được về mặt cấu trúc trước khi có tài sản có thể lập trình và thực thi nguyên tử. Nó tạo ra một "động từ" mới. Tác giả thừa nhận giới hạn của trí tưởng tượng. Công nghệ chuỗi khối công khai giới thiệu các khái niệm nền tảng chưa từng có: thực thi nguyên tử, trạng thái toàn cục được chia sẻ, sự kết hợp giữa các bên tham gia độc lập... Chúng ta chưa bao giờ có một hệ thống tài chính tích hợp giải quyết, lưu ký, thanh toán bù trừ và thực thi trong cùng một môi trường có thể lập trình. Khi các tầng riêng biệt hợp nhất, những điều mới mẻ trở nên khả thi. Hầu hết các thử nghiệm trong lĩnh vực này sẽ thất bại. Nhưng cơ hội từ những gì thực sự hiệu quả là rất lớn. Nếu phép loại suy với Internet là đúng, thì các dịch vụ tương đương với tìm kiếm, mạng xã hội, điện toán đám mây trong nền kinh tế trên chuỗi vẫn chưa được xây dựng. Flash loan cho chúng ta một cái nhìn thoáng qua, nhưng đó mới chỉ là bề nổi. Không gian thiết kế rộng lớn và chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá.

链捕手05/18 02:29

Đối tác tại Blockchain Capital: Đa số hiểu biết của mọi người về nền kinh tế trên chuỗi đều hạn hẹp

链捕手05/18 02:29

Máy tính đám mây lấy được "thẻ hồi sinh", Google/Ali/Microsoft quyết chiến trên đám mây AI

Google đã bất ngờ giới thiệu dòng sản phẩm mới "Máy tính Android", định vị cao cấp với trọng tâm là năng suất làm việc, đánh dấu bước tiến mới trong cuộc chiến AI trên đám mây. Sự xuất hiện của nó thách thức khái niệm AI PC truyền thống, vốn vẫn phụ thuộc nhiều vào phần cứng mạnh mẽ tại chỗ. Bài viết chỉ ra rằng các AI PC hiện tại chủ yếu vẫn là máy tính Windows truyền thống với AI như một tính năng bổ sung. Hầu hết các tác vụ AI phức tạp vẫn phải dựa vào sức mạnh điện toán đám mây do hạn chế về phần cứng phổ thông. Điều này đặt ra câu hỏi về giá trị phần cứng chuyên biệt cho AI. "Máy tính Android" của Google đề xuất một hướng đi khác: lấy AI đám mây làm cốt lõi, tích hợp sâu vào hệ thống để AI xuất hiện ở mọi nơi người dùng tương tác. Cách tiếp cận "nhẹ phần cứng cục bộ, nặng điện toán đám mây" này có vẻ phù hợp hơn trong bối cảnh chi phí lưu trữ tăng cao và sức mạnh phần cứng tiêu dùng chạm trần. Các gã khổng lồ khác cũng đang hành động: Alibaba phát triển máy tính đám mây AI "Wuying", Microsoft tích hợp Copilot sâu vào Windows và hệ sinh thái, trong khi Apple có lợi thế tích hợp phần cứng-phần mềm. Cuộc cạnh tranh AI PC tương lai sẽ không còn là cuộc đua thông số thuần túy, mà là sự kết hợp của điện toán đám mây, AI cấp hệ thống và hệ sinh thái đa thiết bị. Tóm lại, AI đang định hình lại hoàn toàn khái niệm về máy tính cá nhân. Tương lai của PC có thể không cần những card đồ họa đắt tiền hay bộ nhớ khổng lồ, mà chỉ cần một màn hình và kết nối mạng ổn định để khai thác sức mạnh đám mây. Kỷ nguyên mới của máy tính đám mây AI đang bắt đầu.

marsbit05/18 02:07

Máy tính đám mây lấy được "thẻ hồi sinh", Google/Ali/Microsoft quyết chiến trên đám mây AI

marsbit05/18 02:07

Ngành chip này đang bùng nổ

Thị trường chip AI toàn cầu đang trải qua một sự chuyển dịch mô hình sâu sắc, với sự trỗi dậy mạnh mẽ của chip ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) từ khoảng năm 2025. Động lực chính đến từ sự dịch chuyển trọng tâm nhu cầu tính toán AI từ huấn luyện sang suy luận (inference) quy mô lớn, nơi ASIC thể hiện ưu thế vượt trội về hiệu suất năng lượng, độ trễ và chi phí so với GPU đa dụng. Các tín hiệu rõ ràng bao gồm: Google TPU chiếm 78% thị phần máy chủ AI; OpenAI hợp tác với Broadcom triển khai cụm ASIC 10 GW; MediaTek và Qualcomm công khai mục tiêu lớn cho ASIC trung tâm dữ liệu; các nhà cung cấp dịch vụ thiết kế IC như Xinyuan và ASR ghi nhận đơn hàng bùng nổ. Dự báo cho thấy thị phần ASIC trong chip AI sẽ tăng lên 45% vào 2027, với quy mô thị trường đạt 300 tỷ USD. Sự bùng nổ được thúc đẩy bởi tính kinh tế của AI suy luận quy mô lớn, kiến trúc Transformer thống nhất tạo điều kiện tối ưu hóa ASIC, và nhu cầu chiến lược của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) trong việc nắm quyền kiểm soát kiến trúc và chuỗi cung ứng. Các CSP như Google, AWS, Meta đang tích cực phát triển hoặc đặt hàng chip tự thiết kế. Bức tranh cạnh tranh toàn cầu được định hình lại với sự tham gia của các tân binh như MediaTek, Qualcomm cùng các gã khổng lồ truyền thống Broadcom, Marvell. Tại Trung Quốc, Xinyuan và ASR nổi lên như những nhà cung cấp dịch vụ thiết kế ASIC độc lập quan trọng, hưởng lợi từ làn sóng nhu cầu. Xu hướng này cũng thúc đẩy tái cấu trúc chuỗi cung ứng, với việc Google đàm phán bán TPU cho Meta, đánh dấu bước chuyển từ chip tự dùng sang thương mại hóa. Tuy nhiên, ASIC đối mặt với thách thức về chi phí phát triển cao, rào cản phần mềm (CUDA của NVIDIA), phụ thuộc vào năng lực đóng gói tiên tiến (CoWoS của TSMC) và sự đánh đổi giữa hiệu suất chuyên dụng và tính linh hoạt. Tóm lại, kỷ nguyên vàng của ASIC không phải là sự thay thế hoàn toàn GPU, mà hướng tới một hệ sinh thái đa dạng nơi GPU thống trị huấn luyện và ASIC tối ưu cho suy luận, trao quyền kiểm soát kiến trúc tính toán cho nhiều đối tượng hơn trong ngành.

marsbit05/18 00:34

Ngành chip này đang bùng nổ

marsbit05/18 00:34

活动图片