Claude cố ý giảm trí thông minh, mô hình cũng bắt đầu 'tùy người mà phục vụ'?

marsbitXuất bản vào 2026-04-14Cập nhật gần nhất vào 2026-04-14

Tóm tắt

📉 Claude AI bị cáo buộc "giảm trí thông minh" từ giữa tháng 2, với bằng chứng từ phân tích dữ liệu của AMD: độ dài suy nghĩ trung bình giảm 67-73%, số lần đọc tệp trước khi chỉnh sửa giảm mạnh. Người dùng phàn nàn về hiệu suất kém hơn và hành vi thiếu chủ động. 🔍 Anthropic thừa nhận đã áp dụng tính năng "adaptive thinking" để điều chỉnh độ sâu suy nghĩ theo độ phức tạp tác vụ, nhưng không thông báo trước. Họ khẳng định đây là tối ưu hóa sản phẩm, không phải lỗi, và gợi ý người dùng chuyển chế độ effort sang high. 💡 Động thái này phản ánh xu hướng phân tầng khả năng AI: doanh nghiệp trả giá cao được dùng phiên bản mạnh hơn, trong khi người dùng cá nhân nhận bản "giảm trí" để tiết kiệm chi phí điện toán. Sự phân hóa âm thầm này làm dấy lên lo ngại về tính minh bạch và tương lai của AI.

Văn | Công xưởng Mô hình Thế giới

Claude giảm trí thông minh?

Gần đây, Giám đốc cấp cao tập đoàn AI của AMD, Stella Laurenzo, đã chỉ trích Anthropic.

Bà ấy đã sử dụng nhật ký sản xuất thực tế của nhóm để phân tích hồi tố 17.871 khối suy nghĩ trong 6.852 tệp phiên làm việc, với 234.760 lần gọi công cụ.

Dữ liệu cho thấy, Claude đã bắt đầu có biểu hiện suy giảm rõ rệt từ giữa tháng 2.

Độ dài trung vị trong suy nghĩ của Claude đã giảm mạnh từ 2200 ký tự xuống còn 600 ký tự, giảm 67%-73%;

Số lần đọc tệp trước khi chỉnh sửa giảm mạnh từ 6,6 lần xuống còn 2 lần, thậm chí một phần ba số lần sửa đổi hoàn toàn không đọc tệp mà trực tiếp thao tác.

Stella chỉ ra trong phân tích rằng, do khả năng suy luận giảm, mô hình dần dần không đọc đầy đủ mã code trước khi sửa đổi.

Bà viết: "Khi dòng suy nghĩ chỉ hời hợt, mô hình sẽ mặc định thực hiện thao tác có chi phí thấp nhất".

Đây không phải là trường hợp cá biệt, từ tháng 3, sự bất mãn của các nhà phát triển đã bắt đầu bùng nổ tập trung.

Trên X, một người dùng viết: "Tôi còn tưởng vài tuần gần đây mình bị điên vì Claude. Nó có cảm giác chậm hơn, lười hơn, như thể không suy nghĩ trước khi trả lời, kết quả là tôi không bị ảo giác".

Trên Reddit cũng có người dùng phàn nàn: "Claude cảm giác không còn nhiều ý thức nữa, như bị cắt thùy não. Ngoài việc trở nên ngu ngốc hơn, nó còn bắt đầu tự ý thực hiện các thao tác cực đoan mà không hỏi…".

Lại có người cho rằng đây là sự phản bội trắng trợn của Anthropic đối với người dùng: "Họ chỉ làm cho vấn đề trở nên vô hình với tất cả người dùng chúng ta, kiểu 'bạn không đo được thì tôi không cho bạn xem'… Đây là kết quả của việc phòng thí nghiệm AI tối ưu hóa lợi nhuận thay vì chất lượng đầu ra".

Từ những lời phàn nàn của người dùng đến dữ liệu chứng minh, về cơ bản đã xác thực hành vi giảm trí thông minh của Claude.

Và phản hồi chính thức của Anthropic cũng thừa nhận rằng độ sâu suy nghĩ và nỗ lực (effort) thực sự đang được điều chỉnh liên tục.

Nếu đây là điều Anthropic cố ý làm, vậy thì có phải意味着, trong tương lai, năng lực mô hình sẽ bị “teo nhỏ” trong vô thức?

Hay là, năng lực mô hình mạnh nhất sẽ không còn được cung cấp một cách bình đẳng cho tất cả mọi người?

Claude giảm trí thông minh là “cố ý”

Claude Opus 4.6 và chế độ chuyên về mã hóa Claude Code của nó, khi được ra mắt vào tháng 1 năm 2026, từng được các nhà phát triển tôn sùng là trần nhà của lĩnh vực mã hóa.

Nó có độ sâu suy nghĩ đáng kinh ngạc, research-first (nghiên cứu trước rồi mới làm), xử lý ngữ cảnh dài ổn định, tái cấu trúc đa tệp gần như vô địch.

Nhóm nội bộ của AMD thậm chí còn sử dụng nó để merge toàn bộ 190.000 dòng code legacy lên production chỉ trong ngày cuối tuần, năng suất được kéo lên tối đa.

Tuy nhiên, bước ngoặt xảy ra vào đầu tháng 2.

Anthropic đã lặng lẽ ra mắt tính năng "adaptive thinking" (suy nghĩ thích ứng), mô tả chính thức là "cho phép mô hình điều chỉnh độ sâu suy nghĩ một cách thông minh dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ".

Bề ngoài có vẻ thân thiện với người dùng, nhưng thực chất đã bật công tắc tiết kiệm toàn cục.

Đầu tháng 3, giá trị nỗ lực (effort) mặc định của mô hình đã được âm thầm giảm xuống mức medium, đồng thời bản tóm tắt quá trình suy nghĩ bị ẩn đi nhanh chóng, người dùng không thể nhìn thấy ngay mô hình đã suy nghĩ sâu đến mức nào.

Cùng thời kỳ này, Anthropic liên tục phát hành 14 bản cập nhật nhỏ, nhưng lại gặp phải 5 lần ngừng hoạt động quy mô lớn, cho thấy áp lực tính toán và tải đã tiệm cận giới hạn cực đại.

Phản hồi từ nhà phát triển bắt đầu bùng nổ tập trung, một số người nhận thấy hiệu suất đặc biệt kém vào giờ cao điểm (chiều giờ EST), nghi ngờ là do tiết kiệm năng lượng động theo tải.

Mãi đến tháng 4, khi giám đốc AI của AMD tự mình xuất chiến, sử dụng dữ liệu chứng minh thực tế, đã châm ngòi cho làn sóng dư luận.

Đến lúc này, Boris Cherny, người phụ trách Claude Code của Anthropic, mới buộc phải đưa ra một phản hồi chính thức.

Ông tuyên bố, "adaptive thinking" ảnh hưởng đến việc hiển thị suy nghĩ (thinking), chứ không phải quá trình suy luận cơ bản, và khẳng định đây là "tối ưu hóa có chủ ý" chứ không phải lỗi. Người dùng muốn cải thiện hiệu quả có thể tự điều chỉnh effort lên high.

Hàm ý của Anthropic rất rõ ràng: Giảm trí thông minh không phải là lỗi, mà là tối ưu hóa sản phẩm chúng tôi đặc biệt thực hiện, các bạn tự điều chỉnh tham số là được.

Phản hồi này ngay lập tức châm ngòi cho một cơn thịnh nộ lớn hơn.

Điểm mấu chốt là, từ giữa tháng 2 đến đầu tháng 4, Anthropic chưa từng thông báo trước bất kỳ thay đổi lớn nào.

Một lượng lớn người dùng trả phí, trong tình trạng hoàn toàn không biết gì, đóng phí đăng ký không thiếu một đồng, nhưng mô hình lại bị âm thầm tiết giảm.

Vì vậy, việc giảm trí thông minh của Claude không phải là do mô hình "hỏng não", mà là Anthropic đang thực hiện một động thái tinh vi hơn và cũng mang tính thương mại hóa hơn:

Bằng cách điều chỉnh giảm độ sâu suy nghĩ mặc định, để đổi lấy tốc độ nhanh hơn, tải thấp hơn và chi phí GPU thấp hơn.

Phân tầng năng lực mô hình

Đằng sau cơn bão giảm trí thông minh này, thực ra có một hiện tượng đáng cảnh giác:

Năng lực mô hình đã bắt đầu được phân tầng.

Tính toán của Stella rất rõ ràng: Theo khẩu độ định giá on-demand của AWS Bedrock, chi phí suy luận thực tế của nhóm bà trong tháng 3 vào khoảng 42.121 đô la, trong khi phí đăng ký Claude Code thực tế phải trả trong cùng tháng chỉ có 400 đô la.

Chênh lệch này ít nhất cho thấy, trong các tình huống sử dụng nặng cực độ, tồn tại một khoảng cách lớn giữa phí đăng ký theo định kỳ và mức tiêu thụ năng lực tính toán thực tế.

Điều này rất có thể là do Anthropic dùng vốn đốt tiền để đổi lấy thị phần, nhưng trợ cấp kiểu này là có giới hạn.

Khi mức tiêu thụ suy luận của người dùng nặng đạt đến một ngưỡng nào đó, tính bền vững của mô hình kinh doanh bắt đầu lung lay.

Boris Cherny trong phản hồi đã tiết lộ một tín hiệu then chốt: Anthropic đang thử nghiệm chế độ high effort mặc định cho người dùng Teams và Enterprise.

Nói cách khác, khả năng suy luận mạnh hơn đang được coi như một nguồn tài nguyên đắt đỏ hơn để cấu hình phân tầng, không còn là năng lực mà mọi người mặc định nhận được một cách bình đẳng.

Điều này có nghĩa là mô hình kinh doanh của các mô hình lớn sẽ tiếp tục phân hóa hơn nữa.

Hiện nay, 80% doanh thu của công ty Anthropic đến từ dịch vụ doanh nghiệp và các lệnh gọi API, phía B端 (doanh nghiệp) có độ gắn kết cao mới thực sự là mạch máu.

Những động thái gần đây của Anthropic đều nhằm mục đích thu hút việc sử dụng của doanh nghiệp vào nền tảng first-party của chính mình.

Đối với những khách hàng B端 có giá trị cao, Anthropic rất có thể sẽ đẩy nhanh việc ra mắt các phiên bản cấp doanh nghiệp mạnh hơn, cung cấp năng lực mô hình đầy đủ cho các khách hàng doanh nghiệp chi trả chi phí thực tế.

Còn người dùng C端 (cá nhân) trả phí hàng tháng, chỉ có thể tiếp tục tận hưởng phiên bản giảm trí thông minh "đủ dùng là được", đáp ứng nhu cầu nhẹ nhàng như trò chuyện, viết văn bản, bổ sung code, nhưng tuyệt đối không chạm đến giới hạn chi phí.

Đối với vùng trung gian, những nhà phát triển độc lập, nhóm nhỏ vừa cần suy luận phức tạp, vừa không đủ khả năng chi trả giá doanh nghiệp, sẽ trở thành nhóm bị ép nhất.

Một người dùng trên X đã đăng bài xác nhận:

"Hiệu suất của API phiên bản doanh nghiệp Claude tốt hơn nhiều so với đăng ký Pro/Max. Dùng cùng một khung kiểm tra để test, hành vi của phiên bản doanh nghiệp và Pro/Max就是不一样 (vốn dĩ là khác nhau). Nhưng điều này cũng có nghĩa là bây giờ phải chi 4-12k đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào số lượng luồng tôi chạy đồng thời".

Tức là, con đường thương mại hóa của các mô hình lớn trong tương lai, phần lớn sẽ là ưu tiên B端, giảm chi phí cho C端.

Ai sẽ trả giá cho việc giảm trí thông minh?

Sự kiện giảm trí thông minh của Claude tuyệt đối không phải là trường hợp cá biệt, mà là hình ảnh thu nhỏ của toàn ngành AI bước vào nửa cuối của quá trình thương mại hóa.

Cho dù là OpenAI多次暗中缩水降级 (nhiều lần giảm cấp, teo nhỏ một cách lén lút) đối với series GPT, hay Google静默限流 (giới hạn lưu lượng một cách im lặng) đối với Gemini, đều đang lặp lại cùng một kịch bản:

Trước tiên dùng hiệu suất cao để thu hút người dùng câu, sau đó thông qua phần mềm tiết kiệm để kiểm soát chi phí.

Kết quả tất yếu là, B端 có thể dùng giá cao để mua mô hình mạnh hơn,外加 (cộng thêm) đảm bảo SLA, còn C端 thì nhận được mô hình bình dân phiên bản chưng cất, effort thấp.

Tốc độ tăng trí thông minh của mô hình C端 đã明显落后于 (tụt hậu rõ ràng so với) B端.

Nghiêm trọng hơn, sự phân hóa này là ẩn tính (implicit).

Anthropic và các nhà sản xuất khác đang giảm ngân sách suy luận theo một cách khó nhận biết, người dùng thông thường sẽ không nhận được bất kỳ thông báo nào.

Lựa chọn này trong ngắn hạn có lẽ能缓解 (có thể làm dịu) áp lực chi phí tính toán, nhưng cái giá dài hạn là sự đánh mất niềm tin vào thương hiệu.

Khi việc Claude secretly giảm trí thông minh trở thành nhận thức chung của người dùng, thứ Anthropic mất đi sẽ không chỉ là vài người dùng nặng, mà là sự tin tưởng của toàn bộ hệ sinh thái vào叙事 (tường thuật) về AI phổ cập và minh bạch.

Nhìn một cách vĩ mô hơn, sự kiện Claude là hình ảnh thu nhỏ của ngành AI chuyển từ giai đoạn tăng trưởng bùng nổ sang giai đoạn canh tác tinh tế.

Thời kỳ trợ cấp đã kết thúc, chi phí thực tế bắt đầu lộ rõ, ai sẽ gánh chịu những chi phí này?

Là nén trải nghiệm C端、提高 (nâng cao) định giá B端 như thế này, hay là chờ đợi cuộc cách mạng phần cứng phần mềm mang lại đột phá về hiệu suất, tất cả điều này sẽ quyết định cục diện ứng dụng AI trong năm năm tới.

Xu hướng tương lai đã lấp ló, AI不再 (không còn) là câu chuyện thần kỳ phổ cập ngày càng thông minh, mà là đi towards (về phía) sự phân tầng tinh anh.

Câu hỏi Liên quan

QClaude đã giảm trí thông minh như thế nào theo dữ liệu từ AMD AI Group?

ADữ liệu từ AMD AI Group cho thấy Claude đã giảm đáng kể khả năng tư duy: độ dài trung bình của 'thought block' giảm từ 2200 ký tự xuống còn 600 ký tự (giảm 67-73%), số lần đọc file trước khi chỉnh sửa giảm từ 6.6 lần xuống còn 2 lần, và 1/3 sửa đổi được thực hiện mà không đọc file.

QNguyên nhân nào được cho là lý do chính dẫn đến việc Claude 'giảm trí'?

ANguyên nhân chính được cho là do Anthropic cố ý triển khai tính năng 'adaptive thinking' để điều chỉnh độ sâu tư duy của mô hình nhằm giảm tải tính toán, tiết kiệm chi phí GPU và tăng tốc độ phản hồi, thay vì do lỗi kỹ thuật.

QPhản ứng của Anthropic trước cáo buộc Claude bị giảm trí thông minh là gì?

AAnthropic thừa nhận đã điều chỉnh 'effort' mặc định của mô hình xuống mức 'medium' và cho rằng đây là tối ưu hóa sản phẩm có chủ đích. Họ đề nghị người dùng tự điều chỉnh thủ công sang chế độ 'high effort' nếu muốn có hiệu suất tốt hơn.

QSự kiện này phản ánh xu hướng thương mại hóa nào trong ngành AI?

ASự kiện phản ánh xu hướng phân tầng khả năng mô hình AI: doanh nghiệp (B2B) trả phí cao sẽ được sử dụng mô hình mạnh hơn với đầy đủ khả năng, trong khi người dùng cá nhân (C2C) chỉ nhận được phiên bản giới hạn để tiết kiệm chi phí tính toán, đánh dấu sự kết thúc của thời kỳ AI 'phổ cập' và chuyển sang giai đoạn thương mại hóa thực tế.

QHậu quả tiềm ẩn của việc các công ty AI âm thầm giảm hiệu suất mô hình là gì?

AHậu quả bao gồm mất niềm tin của người dùng, đặc biệt là những người dùng nặng và nhóm developer độc lập; làm xói mòn niềm tin vào tính minh bạch của ngành AI; và có thể dẫn đến sự phân hóa rõ rệt giữa người dùng doanh nghiệp và cá nhân trong việc tiếp cận công nghệ AI tiên tiến.

Nội dung Liên quan

10 Tỷ USD Mua Lại Không Ngăn Được HYPE Giảm Sâu, Thành Viên Lõi Và Multicoin Đang Lặng Lẽ Bán Token?

Phân tích từ MLM cho thấy, từ tháng 12/2025 đến cuối tháng 7/2026, khoảng 4.93 triệu HYPE (0.493% tổng cung, trị giá ~270 triệu USD) đã được phân bổ cho ví thành viên nhóm. Trong đó, 1.19 triệu HYPE (~32.5 triệu USD) được bán trên thị trường mở, và 3.14 triệu HYPE (~132 triệu USD) chuyển đến các sàn OTC, tổng cộng ~1.65 tỷ USD. Tuy nhiên, Quỹ Hỗ trợ (Assistance Fund) của giao thức đã mua lại số lượng lớn hơn: khoảng 9.8 triệu HYPE với chi phí ~364 triệu USD trong cùng kỳ, tốc độ mua gấp hơn hai lần tốc độ bán của nhóm. Dù vậy, giá HYPE vẫn giảm khoảng 30% từ mức đỉnh ~76 USD vào giữa tháng 6/2026, xuống còn ~52.4 USD. Nguyên nhân được chỉ ra không chỉ do nhóm bán ra, mà còn từ hoạt động của các quỹ lớn và dòng tiền ETF. Cụ thể, trong tháng 7, các ví liên quan đến Multicoin Capital và a16z đã thực hiện giải staking và có giao dịch chuyển HYPE vào sàn giao dịch. Đồng thời, các quỹ ETF HYPE phái sinh đã chứng kiến dòng tiền ròng ra liên tục hàng ngày, trái ngược với dòng vào mạnh mẽ hồi tháng 5-6. Tóm lại, áp lực bán hạn chế từ nhóm cốt lõi phần lớn đã được cơ chế mua lại tự động của giao thức hấp thụ. Đợt điều chỉnh giá gần đây chủ yếu liên quan đến hành vi chốt lời của các tổ chức đầu tư lớn (VC) và tâm lý thị trường suy giảm, dẫn đến khối lượng giao dịch và doanh thu giao thức sụt giảm, làm chậm nhịp độ mua lại của quỹ.

marsbit8 phút trước

10 Tỷ USD Mua Lại Không Ngăn Được HYPE Giảm Sâu, Thành Viên Lõi Và Multicoin Đang Lặng Lẽ Bán Token?

marsbit8 phút trước

WEEX API Fast Connect: Biến Mỗi Lần Đăng Nhập Thành Nhà Giao Dịch Thực Tế Trong Vòng Chưa Đến 10 Giây

WEEX đã ra mắt API Fast Connect, một hệ thống ủy quyền OAuth một cú nhấp chuột, cho phép người dùng liên kết tài khoản WEEX mà không cần tự xử lý khóa API thủ công. Giải pháp mới này, được thiết kế cho các đối tác WEEX Broker, thay thế quy trình tích hợp kỹ thuật truyền thống bằng trải nghiệm liền mạch, nhằm mục đích tăng tốc chuyển đổi người dùng và cải thiện tỷ lệ giữ chân. **Điểm nổi bật:** * **Là gì:** Hệ thống ủy quyền một cú nhấp chuột – giống "Đăng nhập bằng Google" nhưng cho giao dịch tiền mã hóa – loại bỏ việc người dùng phải tự tạo hay quản lý khóa API. * **Giải quyết vấn đề:** Thiết lập khóa API thủ công là điểm mất mát người dùng lớn nhất. Fast Connect loại bỏ hoàn toàn bước này. * **Lợi ích:** Chuyển đổi liền mạch, giảm tỷ lệ rời bỏ, tăng khả năng giữ chân. Người dùng có thể bắt đầu giao dịch thực trong vòng chưa đầy 10 giây sau khi đăng nhập. * **Đối tượng:** Nền tảng tín hiệu AI, công cụ định lượng/chiến lược, bot giao dịch và mọi đối tác WEEX Broker. **Cách hoạt động:** 1. Người dùng nhấp "Đăng nhập với WEEX". 2. Hệ thống chuyển hướng đến trang ủy quyền chính thức của WEEX để xác minh. 3. Người dùng xác nhận phạm vi cấp phép (chỉ đọc và giao dịch, được chọn mặc định). 4. Hệ thống tự động tạo và liên kết khóa API qua kênh mã hóa vào nền tảng đối tác. Người dùng không bao giờ nhìn thấy hoặc xử lý khóa API thô. Fast Connect là một phần trong bộ công cụ dành cho Đối tác WEEX Broker, giúp biến người dùng quan tâm thành người giao dịch ngay lập tức, từ đó thúc đẩy tăng trưởng khối lượng giao dịch.

TheNewsCrypto14 phút trước

WEEX API Fast Connect: Biến Mỗi Lần Đăng Nhập Thành Nhà Giao Dịch Thực Tế Trong Vòng Chưa Đến 10 Giây

TheNewsCrypto14 phút trước

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

Bản phát hành xrpld v3.3.0 sắp tới sẽ tập trung vào năm bản sửa đổi của XRP Ledger, nhằm vào tài sản mã hóa, chi phí trừu tượng, ủy quyền, xử lý theo lô và chức năng MPT linh hoạt hơn. Năm tính năng bao gồm MPT Bảo mật, Xử lý theo lô, Ủy quyền Quyền, Phí & Dự trữ được Tài trợ và MPT Động. Tuy nhiên, việc kích hoạt chúng đòi hỏi phải có sự đồng thuận của 80% trình xác thực, vì vậy chúng không tự động có hiệu lực ngay khi mã được phát hành. Bản nâng cấp này rất quan trọng cho các trường hợp sử dụng nâng cao như tài sản mã hóa thể chế, cải thiện trải nghiệm người dùng và linh hoạt hoạt động. Cơ chế Phí được Tài trợ có thể giảm ma sát khi người dùng mới tham gia, trong khi các tính năng MPT Bảo mật và Động cung cấp cho nhà phát hành nhiều công cụ kiểm soát hơn. Tính năng Xử lý theo lô và Ủy quyền Quyền có thể đơn giản hóa các giao dịch phức tạp và luồng hoạt động. Tác động thực tế sẽ chỉ xảy ra sau khi các trình xác thực chấp thuận các bản sửa đổi. Bản phát hành này củng cố lộ trình phát triển của XRPL, nhưng thử thách tiếp theo là mức độ hỗ trợ từ trình xác thực và việc áp dụng từ các nhà phát triển.

bitcoinist30 phút trước

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

bitcoinist30 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

Báo cáo sáng Wall Street: Thị trường phục hồi hình chữ V vào cuối tháng nhưng Nasdaq ghi nhận tháng 7 tồi tệ nhất trong 12 năm, vốn đổ dồn vào các gã khổng lồ điện toán đám mây. Thị trường chứng khoán Mỹ có một phiên phục hồi hình chữ V vào cuối tuần, nhưng toàn tháng 7, chỉ số Nasdaq đã giảm 3,2%, đây là mức tháng 7 tồi tệ nhất kể từ năm 2004. Dầu thô lao dốc hơn 8% sau khi Tổng thống Trump hủy bỏ cuộc tấn công quân sự vào Iran và OPEC+ đồng ý tăng hạn ngạch sản xuất. Vàng giao dịch quanh mức 4.050 USD/ounce, tăng nhẹ 0,91% trong tháng. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và Nhật Bản đã can thiệp hiếm hoi để hỗ trợ đồng yên. Lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 30 năm đạt mức cao nhất kể từ năm 2007. Bất chấp áp lực giảm vay mua (deleveraging), nhóm cổ phiếu công nghệ đám mây thể hiện sức mạnh đáng chú ý. Chỉ trong tuần trước, vốn hóa thị trường của các gã khổng lồ như Microsoft, Amazon và Google đã tăng tổng cộng gần 1.500 tỷ USD. Amazon bật tăng 15,32% sau báo cáo lợi nhuận AWS mạnh mẽ. Ngược lại, Apple lao dốc 7,35% do lo ngại về hạn chế nguồn cung. Các cổ phiếu bộ nhớ như Micron điều chỉnh giảm, trong khi các cổ phiếu viễn thông quang học như Coherent tăng giá. Palantir và SpaceX là những mã đáng chú ý trong tuần này với lịch công bố báo cáo tài chính và đợt mở bán cổ phiếu hạn chế lớn. Tuần này, thị trường sẽ chú ý đến báo cáo tài chính của Berkshire Hathaway, Palantir, AMD, SpaceX cùng với hội nghị Ai4 2026 và FMS. Dữ liệu việc làm phi nông nghiệp tháng 7 của Mỹ (ngày 7/8) sẽ là chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng nhất.

marsbit53 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

marsbit53 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报1 giờ trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片