Bị giới hạn về năng lực tính toán, DeepSeek-V4 dựa vào đâu để mã nguồn mở?

marsbitXuất bản vào 2026-04-26Cập nhật gần nhất vào 2026-04-26

Tóm tắt

Vào ngày 24/4, DeepSeek chính thức ra mắt và mở nguồn mô hình DeepSeek-V4 với khả năng xử lý ngữ cảnh siêu dài lên đến 1 triệu token. Mặc dù bị giới hạn về năng lực tính toán cao cấp, DeepSeek vẫn đạt được hiệu suất ấn tượng thông qua tối ưu hóa kiến trúc, bao gồm cơ chế chú ý nén DSA và mô hình MoE với chỉ 13B tham số kích hoạt trên phiên bản Flash. Phiên bản Pro với 1.6T tham số tổng nhưng chỉ kích hoạt 49B, thể hiện năng lực vượt trội trong lập trình và suy luận, sánh ngang các mô hình đóng hàng đầu. Trong khi đó, phiên bản Flash tối ưu chi phí, phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. DeepSeek cũng hợp tác chặt chẽ với các nhà sản xuất chip Trung Quốc như Huawei và Cambricon để tối ưu hóa hiệu năng trên phần cứng nội địa. Dù đối mặt với thách thức về nhân sự và cạnh tranh thị trường, DeepSeek vẫn khẳng định được năng lực kỹ thuật và chiến lược phát triển bền vững, hướng đến một hệ sinh thái AI thực tế và tiết kiệm tài nguyên tính toán.

Văn | Khoa học kỹ thuật không được lạnh

Ngày 24 tháng 4, một chiếc giày đã rơi xuống đường đua mô hình lớn trong nước. Phiên bản xem trước DeepSeek-V4 chính thức ra mắt và đồng thời mở nguồn, trực tiếp đưa ngữ cảnh siêu dài 1M (một triệu chữ) thành cấu hình xuất xưởng của dịch vụ chính thức.

Nếu đặt vào một năm trước, khả năng xử lý văn bản dài cấp độ này vẫn là quyền lợi độc quyền được khóa sau bức tường trả phí doanh nghiệp của các hãng lớn nước ngoài. Giờ đây, nó được trải trực tiếp trên bàn của cộng đồng mã nguồn mở, trở thành cơ sở hạ tầng mà nhà phát triển có thể lấy tùy ý. Đối với những nhà phát triển thường xuyên thức khuya xử lý kho mã dài dòng hoặc hợp đồng pháp lý phức tạp, đây chắc chắn là một tin tốt.

Nhưng đằng sau sự hạ cấp công nghệ này, thông cáo chính thức đã giữ lại một câu rất kiềm chế: "Bị giới hạn bởi năng lực tính toán cao cấp, hiện tại khả năng thông lượng dịch vụ của DeepSeek-V4-Pro còn rất hạn chế".

Đối với những người đã quen nhìn các hãng nói về dự trữ năng lực tính toán trong các buổi ra mắt, sự thẳng thắn này toát lên một sự lạnh lùng hiếm thấy.

Mô hình lớn đánh vào hiệp hai, trong ngành đều rõ ai nắm bao nhiêu chip phần cứng cao cấp. Thay vì duy trì sự thịnh vượng ở cấp độ tham số, tốt hơn nên làm rõ hiện trạng ngành. Động thái lần này của DeepSeek thực chất là từ bỏ sự ám ảnh về chạy điểm số thuần túy, tìm ra một giải pháp thỏa hiệp giữa đột phá thuật toán cốt lõi, hệ sinh thái năng lực tính toán dị thể còn đang hoàn thiện trong nước và môi trường thương mại thực tế của doanh nghiệp.

Ngành công nghiệp AI Trung Quốc đang cởi bỏ lớp áo ngoài đốt tiền mù quáng thời kỳ đầu, bước vào một thời đại "sổ sách năng lực tính toán" cực kỳ thực tế.

Sổ sách năng lực tính toán bản Pro tính thế nào?

Cụ thể nhìn vào V4-Pro bị giới hạn thông lượng rõ ràng đó. Là flagship trong hệ thống, V4-Pro sở hữu tổng tham số lên tới 1.6T, nhưng khi suy luận chỉ cần kích hoạt 49B tham số. Thiết kế thưa thớt cực độ này không phải là một mô hình tủ kính chỉ để trưng bày, dưới sự kiểm tra khắt khe của dây chuyền sản xuất thực tế, nền tảng công nghệ của nó có khả năng phòng thủ cực mạnh.

Khả năng đảm nhận mã phức tạp và suy luận logic là viên đá thử vàng để kiểm tra xem mô hình lớn có thể thực sự bước vào các khâu sản xuất cốt lõi hay không. Trong môi trường đánh giá Agentic Coding (mã hóa tác nhân thông minh), biểu hiện thực chiến của V4-Pro đứng vững ở hàng đầu trong các mô hình mã nguồn mở hiện tại.

DeepSeek đã sớm kết nối nó vào đường ống mã nội bộ, biến nó thành công cụ năng suất mà các kỹ sư tuyến đầu phụ thuộc nặng. Phản hồi từ nhân viên R&D cho thấy, trải nghiệm tạo mã và sửa lỗi của nó vượt trội hơn Sonnet 4.5, trong các tình huống không cần suy nghĩ sâu đã tiếp cận Opus 4.6, nhưng vẫn có khoảng cách so với chế độ suy nghĩ của Opus 4.6.

Đằng sau biểu hiện thực chiến này là sự đào sâu cực độ của nhóm nghiên cứu vào chiều sâu thuật toán. Trong đánh giá kiến thức thế giới thử thách chất lượng làm sạch dữ liệu huấn luyện trước và mật độ kiến thức, V4-Pro dẫn đầu hầu hết các mô hình mã nguồn mở hiện có, hiện chỉ kém một chút so với mô hình đóng hàng đầu Gemini-Pro-3.1. Còn về toán, STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật, Toán học) và đánh giá mã kiểu thi đấu, nó đã giành được tư cách thi đấu cùng sân với các hãng lớn đóng hàng đầu thế giới.

Để có được sức chiến đấu này, rõ ràng không dựa vào việc chồng chất card năng lực tính toán đơn thuần. Các nhóm trong nước hiểu rõ, thực sự đọ dự trữ card đồ họa cao cấp là không thực tế. V4-Pro có thể xử lý ngữ cảnh siêu lớn 1M với bộ nhớ hiển thị hạn chế, sự hỗ trợ nền tảng là nhóm R&D đã tái cấu trúc sâu cơ chế chú ý. Họ đã thực hiện một phương án nén chú ý hoàn toàn mới, nén cường độ cao ở chiều token và kết hợp với công nghệ chú ý thưa DSA đặc trưng của họ (DeepSeek Sparse Attention).

Lộ trình công nghệ gốc này, cùng với thuật toán cửa sổ trượt và nén KV Cache được giới thiệu lần đầu, đã kiểm soát hiệu quả chi phí tính toán và chiếm dụng bộ nhớ do xử lý chuỗi dài mang lại. Để nhà phát triển thực sự có thể gọi khả năng của nó trong nghiệp vụ, nhóm R&D đã chuyên làm thích ứng nền tảng cho các công cụ Agent chủ lưu như Claude Code, OpenClaw.

Tài liệu kỹ thuật thậm chí chỉ rõ, khi xử lý tác vụ phức tạp, nhà phát triển có thể trực tiếp bật chế độ suy nghĩ, đặt tham số reasoning_effort thành max. Sự tối ưu hóa hệ thống cấp độ này dưới tài nguyên tính toán hạn chế, chính là chứng minh cho ngành rằng, ngay cả khi năng lực tính toán cao cấp bị giới hạn, nhóm trong nước vẫn có thể dựa vào thiết kế kiến trúc gốc để mở rộng biên giới hiệu suất của mô hình.

Lượng kích hoạt 13B đã chặn ai?

Những người chăm chú vào nút cổ chai thông lượng của bản Pro, thường bỏ qua điểm tựa thương mại ẩn sau của DeepSeek, bản Flash. Có ý kiến trong ngành cho rằng đây chỉ là sản phẩm thỏa hiệp dưới tình trạng thiếu năng lực tính toán, cách nhìn này rõ ràng đánh giá thấp sự cân nhắc dài hạn của ban quản lý. Đây là một lần chốt vị trí thực tế đối với hệ sinh thái hạ nguồn sau khi tính toán chi phí chặt chẽ.

Theo thông tin mã thích ứng được công khai, tổng tham số của bản Flash được duy trì ở mức lớn 284B, nhưng lượng tham số kích hoạt của nó bị chặn chính xác ở 13B.

13B, trong ngữ cảnh các đối thủ cố đẩy tham số lên quy mô nghìn tỷ, có vẻ không nổi bật. Nhưng điều này thể hiện logic kinh tế học của kiến trúc chuyên gia hỗn hợp (MoE) trong triển khai thương mại: tổng tham số quyết định bề rộng kiến thức của mô hình, còn tham số kích hoạt trực tiếp quyết định chi phí điện và băng thông bộ nhớ mà máy chủ cần chi trả mỗi lần gọi interface.

Ép lượng kích hoạt xuống 13B, trực tiếp tách mô hình lớn ra khỏi các trung tâm trí tuệ tính toán đắt đỏ hàng đầu. Nhu cầu về bộ nhớ hiển thị đơn card và đỉnh năng lực tính toán của nó rất kiềm chế. Kết quả kiểm tra thực tế cho thấy, bản Flash duy trì tốc độ phản hồi và tỷ lệ chính xác ổn định khi ứng phó với khối lượng lớn, tần suất cao các tác vụ đơn giản hàng ngày, năng lực suy luận thông dụng nền tảng không có sự sụt giảm rõ rệt. Đối với những nhà phát triển vừa và nhỏ và doanh nghiệp đuôi dài cần xử lý hàng nghìn hàng vạn lần gọi API mỗi ngày, đây mới là công cụ năng suất giá cả phải chăng thực sự dùng được, chạy được.

Logic ngành sâu hơn nằm ở chỗ, chip năng lực tính toán dị thể chủ lưu trong nước hiện nay, vẫn đang trong giai đoạn đuổi kịp về hiệu suất đơn card tuyệt đối. Hệ thống tính toán mang đầy đủ lượng kích hoạt rất dễ chạm tường bộ nhớ, dẫn đến hiệu suất chạy thấp; nhưng đối mặt với bản Flash chỉ có lượng kích hoạt 13B, những chip này lại có thể vận hành trơn tru ở mức tiêu thụ điện trung bình thấp.

Bước đi này của DeepSeek đã làm sống lại lượng tài nguyên năng lực tính toán trung và thấp cấp dư thừa lớn trong nước, cung cấp một bãi thử nghiệm phù hợp cao cho chip nội địa đang rất cần kịch bản triển khai. Logic xây dựng cơ sở hạ tầng hướng xuống và bao dung này, phù hợp với thực tế thương mại hiện tại hơn nhiều so với việc chỉ leo bảng xếp hạng các bài kiểm tra.

Chip nội địa có đón nhận được không?

Điều gây thảo luận rộng rãi trong ngành từ lần ra mắt này, là nhãn triển khai toàn ngăn xếp nội địa mà nó đưa ra. Trong một thời gian dài trước đây, tồn tại sự lệch pha nhất định giữa công ty thuật toán và nhà sản xuất chip nội địa: công ty mô hình lo ngại hệ sinh thái phần cứng không hoàn thiện sẽ kéo tiến độ R&D, nhà sản xuất chip thì thiếu mô hình lớn tiên phong nhất để tối ưu sâu. Lần này, thế bế tắc đã được phá vỡ về mặt thực chất.

Huawei Computing nhanh chóng lên tiếng, xác nhận toàn bộ series sản phẩm siêu nút Ascend hỗ trợ đầy đủ mô hình mới. Xét từ chi tiết kỹ thuật, chip nền tảng Ascend dựa vào kernel hợp nhất và công nghệ song song đa luồng, giảm hiệu quả chi phí tính toán của hệ thống, từ đó ổn định hiệu suất suy luận trong các tình huống văn bản dài. Cambricon cũng nhanh chóng hoàn thành thích ứng Day 0 và mở nguồn mã nền tảng, Hãi Quang DCU đồng thời tuyên bố thông suốt vòng khép kín.

Nhưng chúng ta cần vạch ra biểu tượng thịnh vượng của hệ sinh thái, xem xét sức cản thực tế khi khâu vá phần mềm phần cứng trong phòng máy. Lấy chip series Ascend 950 làm ví dụ, theo tin trong ngành, chip này có 112GB HBM tự nghiên cứu, băng thông 1.4TB/giây, tiêu thụ điện đơn card đạt 600 watt. Ở độ chính xác suy luận cụ thể (như FP4), hiệu suất đơn card của nó đã thể hiện cực mạnh, đạt 2.87 lần so với H20 của Nvidia. Nhưng trong khoảng độ chính xác huấn luyện thông dụng FP16 hoặc FP32 yêu cầu cao hơn, khoảng cách hiệu suất giữa phần cứng nội địa và Nvidia vẫn tồn tại.

Ngoài ra, cái gọi là "thích ứng Day 0", khoảng cách với vận hành không tổn thất nghiệp vụ cấp doanh nghiệp, vẫn cần vượt qua chi phí ngầm do chuỗi cung ứng không minh bạch mang lại. Tiêu chuẩn kết nối tốc độ cao của phần cứng siêu nút cực kỳ khép kín, dòng chảy của linh kiện cốt lõi giống như một hộp đen thông tin. Rào cản ở khâu mua sắm này, chắc chắn làm cho việc triển khai và bảo trì quy mô lớn hệ thống năng lực tính toán trở nên phức tạp hơn.

Đồng thời, hiện hệ thống này phụ thuộc cao vào đơn đặt hàng tập trung lớn của số ít tổ chức lớn trong nước. Sự thiếu hụt đơn hàng thị trường nước ngoài, có nghĩa là cuộc chiến đột phá năng lực tính toán này chỉ có thể đánh trong vòng tuần hoàn nội bộ. Vòng khép kín thương mại đơn nhất này, khiến hiệu suất vận hành của toàn bộ hệ thống phối hợp mềm cứng, cấp thiết cần trải qua sự tôi luyện của môi trường thương mại đa dạng hơn.

Việc leo dốc sản lượng năng lực tính toán cao cấp ăn chặt, trực tiếp dẫn đến DeepSeek thừa nhận thẳng trong thông cáo, bản Pro muốn giảm giá lớn, còn cần chờ siêu nút ra mắt hàng loạt vào nửa cuối năm. Mô hình lớn và chip nội địa thực sự đã hoàn thành khớp nối vật lý ban đầu, nhưng dưới sự chênh lệch công nghệ và ràng buộc chuỗi cung ứng, tư thế chạy vội đầy thương tích này, chính là mặt cắt sinh tồn chân thực nhất của hệ sinh thái năng lực tính toán nội địa.

Người đi rồi công nghệ có còn chạy được không?

Lùi tầm nhìn về cạnh tranh thương mại thực tế, sự ra đời của DeepSeek-V4 là một phòng thủ chiến lược cực kỳ chính xác. Nửa năm qua, tình thế của công ty này luôn ở trạng thái áp lực cao. Đường đua phía C biến thành biển đỏ, các hãng đứng đầu sử dụng lượng vốn khổng lồ để triển khai dày đặc. Dữ liệu từ QuestMobile thể hiện tình thế cạnh tranh rõ ràng: Tính đến tháng 3 năm 2026, Doubao đạt 345 triệu hoạt động hàng tháng (MAU), Qianwen 166 triệu, DeepSeek giữ vững thị phần cơ bản của mình với 127 triệu.

Cạnh tranh lưu lượng bên ngoài kịch liệt, đội ngũ kỹ thuật nội bộ cũng đối mặt với thử thách biến động. Cạnh tranh moi móc trong ngành diễn ra nóng bỏng, nhân viên nòng cốt của nhiều tuyến nghiệp vụ liên tiếp ra đi. Theo lý lịch công khai và thông tin ngành, tác giả cốt lõi của mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ thứ nhất đã xác nhận gia nhập Tencent, người đóng góp cốt lõi V3 đi tới Xiaomi, nhà nghiên cứu cốt lõi R1 nhậm chức tại ByteDance, lực lượng cốt lõi hướng đa phương thức cũng đã xác nhận hướng đi mới. Theo tin đồn trong ngành, tác giả cốt lõi hướng OCR Ngụy Hạo Nhiên cũng đã rời đi.

Biến động của thành viên R&D cốt lõi, chắc chắn sẽ dẫn đến sự xem xét nghiêm ngặt về sức sau R&D của họ: Công ty dựa vào kỹ thuật này, khả năng đổi mới của kiến trúc nền tảng có bị ảnh hưởng không?

Ở thời điểm này, việc phát hành bản xem trước V4 trở thành sự hồi đáp trực tiếp nhất. Nó chứng minh với thị trường rằng, công ty đã thiết lập một đường ống R&D hệ thống hóa có khả năng chống chịu rủi ro. Ngay cả khi đối mặt với điều chỉnh cơ cấu nhân sự, logic tiến hóa công nghệ của nó vẫn có thể duy trì vận hành chính xác. Tính đàn hồi tổ chức dựa trên nền tảng hệ thống kỹ thuật này, nhanh chóng nhận được phản hồi tích cực từ thị trường vốn.

Gần đây, DeepSeek bị phát hiện tìm kiếm gọi vốn với định giá không thấp hơn 10 tỷ USD, kế hoạch gom tiền để bổ sung dự trữ. Theo phương tiện ngành dẫn nguồn tin gần gũi giao dịch, tin đồn thị trường dự đoán một gã khổng lồ internet đứng đầu sẽ rót vốn, hoặc sẽ đẩy cao định giá vòng này. Nếu thương vụ này cuối cùng được ký kết, sẽ viết lại kỷ lục định giá của đường đua mô hình lớn trong nước, vượt qua biểu hiện trước đó của Moon's Dark Side. Trong thời kỳ đàm phán gọi vốn then chốt, đưa ra thành quả thực chất về ngữ cảnh triệu chữ và thích ứng toàn ngăn xếp nội địa, là nước đi hợp lý của ban quản lý để ổn định cục diện chiến lược, hồi đáp nghi ngờ bên ngoài.

Viết ở cuối

Trong ngữ cảnh thương mại khoa học kỹ thuật với khái niệm thay đổi thường xuyên, các nhóm sẵn sàng tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng nền tảng luôn khan hiếm. Việc phát hành DeepSeek-V4, đã xác lập một tông điệu thực tế và lạnh lùng cho cuộc cạnh tranh ở hiệp hai của mô hình lớn.

Đối mặt với nút cổ chai năng lực tính toán, họ không chọn che đậy, mà ném tình trạng cung cầu thực tế của phần cứng cao cấp nội địa cho thị trường; đối mặt với nhu cầu triển khai hạ nguồn, họ sử dụng bản Flash với lượng kích hoạt 13B, cung cấp không gian sinh tồn cho chip năng lực tính toán nội địa đang trong giai đoạn đuổi kịp; đối mặt với sự vây堵 lưu lượng bên ngoài và cạnh tranh nhân tài, họ dùng khả năng xử lý văn bản dài cụ thể để đưa ra hồi đáp ở cấp độ ngành.

Văn cổ "Tuân Tử" được trích dẫn trong ngày ra mắt của chính thức rất sâu sắc: "Không bị bởi danh tiếng dụ dỗ, không sợ bị phỉ báng, đi theo đạo mà làm, ngay ngắn sửa mình."

Mô hình có thể mở nguồn, nhưng năng lực tính toán không miễn phí. Lần này DeepSeek giao nộp, không phải là một mô hình mạnh hơn, mà là một giải pháp về cách năng lực được phân phối lại sau khi năng lực tính toán trở thành ràng buộc. Trong thực tế năng lực tính toán vẫn không hoàn hảo, đây có lẽ mới là hướng tiến hóa tiếp cận gần hơn với bản chất ngành.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao DeepSeek-V4 có thể mở mã nguồn mặc dù bị giới hạn về năng lực tính toán cao cấp?

ADeepSeek-V4 có thể mở mã nguồn nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc và thuật toán, sử dụng kỹ thuật chú ý thưa thớt (DSA) và nén cơ chế chú ý để giảm chi phí tính toán, cho phép mô hình hoạt động hiệu quả ngay cả với phần cứng hạn chế.

QDeepSeek-V4-Pro có những ưu điểm nổi bật nào so với các mô hình khác?

ADeepSeek-V4-Pro có khả năng xử lý ngữ cảnh dài 1 triệu từ, tham số kích hoạt chỉ 49B nhờ thiết kế thưa thớt, hiệu suất vượt trội trong tạo mã và sửa lỗi, đồng thời đạt kết quả cao trong các bài đánh giá về kiến thức và toán học.

QPhiên bản Flash của DeepSeek-V4 có đặc điểm gì đáng chú ý?

APhiên bản Flash có tổng tham số 284B nhưng chỉ kích hoạt 13B, giúp tiết kiệm chi phí điện và băng thông bộ nhớ, phù hợp cho các tác vụ đơn giản và tần suất cao, đồng thời tương thích tốt với phần cứng trung và thấp thấp của Trung Quốc.

QCác chip bán dẫn Trung Quốc như Ascend và Cambricon có hỗ trợ DeepSeek-V4 không?

ACó, chip Ascend của Huawei và chip Cambricon đã hoàn thành tích hợp và hỗ trợ DeepSeek-V4, giúp cải thiện hiệu suất xử lý ngữ cảnh dài, mặc dù vẫn còn khoảng cách về hiệu suất ở độ chính xác cao so với phần cứng của Nvidia.

QDeepSeek đối mặt với những thách thức nào trong bối cảnh cạnh tranh và biến động nhân sự?

ADeepSeek phải đối mặt với cạnh tranh khốc liệt từ các công ty lớn, mất nhân tài công nghệ cho đối thủ, nhưng vẫn duy trì được tiến độ phát triển nhờ hệ thống nghiên cứu vững chắc và đang tìm kiếm thêm vốn để củng cố vị thế.

Nội dung Liên quan

Apple cũng phải trả tiền thuê

Apple đã trở thành cả "chủ nhà" và "người thuê" trong mối quan hệ với Google. Một bên, Google trả cho Apple khoảng 20 tỷ USD mỗi năm để trở thành công cụ tìm kiếm mặc định trên Safari - một "cửa ngõ" truy cập thông tin vẫn còn giá trị nhưng đang bị các công cụ AI ăn mòn. Bên kia, Apple bắt đầu trả cho Google khoảng 1 tỷ USD mỗi năm từ 2026 để tiếp cận và tinh chỉnh các mô hình AI tiên tiến Gemini, nhằm lấp đầy khoảng cách công nghệ của chính mình. Mặc dù Apple nhấn mạnh sản phẩm cuối cùng "không có một giọt Gemini nào", họ vẫn phụ thuộc vào kiến thức và năng lực tính toán của Google. Công ty đang thực hiện nhiều biện pháp phòng ngừa rủi ro, như hợp đồng không độc quyền và khung công nghệ cho phép chuyển đổi nhà cung cấp, đặt cược vào viễn cảnh mô hình AI sẽ trở nên phổ biến và rẻ hơn. Tuy nhiên, câu hỏi then chốt là: Liệu năng lực AI tiên tiến có thực sự trở thành hàng hóa phổ thông hay sẽ ngày càng tập trung vào vài gã khổng lồ? Xu hướng này sẽ quyết định ai là "chủ nhà" và ai là "người thuê" trong tương lai. Không chỉ Apple, các nền tảng lớn như Google, WeChat cũng đang thay đổi luật chơi, chuyển từ việc kiểm soát danh sách tải xuống sang kiểm soát việc "được AI lựa chọn". Các nhà phát triển giờ đây phải đăng ký chức năng ứng dụng theo định dạng tiêu chuẩn của nền tảng để duy trì khả năng hiển thị, một hình thức "nộp thuế" mới trong kỷ nguyên AI.

marsbit20 phút trước

Apple cũng phải trả tiền thuê

marsbit20 phút trước

Lỡ mất cơ hội đầu tư vào SpaceX? WEEX "Bảo hiểm lệnh đầu tiên" đưa bạn trải nghiệm giao dịch chứng khoán Mỹ không rủi ro

Huyền thoại làm giàu của SpaceX một lần nữa thổi bùng niềm đam mê của nhà đầu tư Trung Quốc đối với thị trường chứng khoán Mỹ. Tuy nhiên, sau khi các công ty môi giới như Futu và Tiger bị xử phạt, việc đầu tư vào cổ phiếu Mỹ một cách hợp pháp và thuận tiện ngày càng khó khăn. Các kênh truyền thống như quỹ QDII/LOF trong nước thường có phí cao và phí bảo quản đắt đỏ, các công ty môi giới nhỏ lẻ thì tiềm ẩn rủi ro, còn tài khoản VIP tại ngân hàng Hong Kong/Singapore lại yêu cầu số vốn lớn (từ 1-2 triệu RMB) và thủ tục phức tạp. Trong bối cảnh đó, các sàn giao dịch tiền mã hóa với mảng TradFi (tài chính truyền thống trên chuỗi) đang nổi lên như một giải pháp thay thế lý tưởng. WEEX là một ví dụ, cung cấp hơn 60 cặp giao ngay và 90 hợp đồng vĩnh viễn TradFi, bao gồm cổ phiếu của các gã khổng lồ như NVIDIA, Apple, Tesla, cùng các chỉ số chính như SPY, QQQ. Đặc biệt, WEEX đã nhanh chóng niêm yết token cổ phiếu SPCXON ngay sau khi SpaceX lên sàn Nasdaq. WEEX TradFi khắc phục nhiều điểm yếu của mô hình truyền thống: một tài khoản duy nhất cho cả Crypto và TradFi, thanh toán bằng USDT, đòn bẩy linh hoạt (lên đến 100x cho cổ phiếu Mỹ), cùng cơ chế định giá và quản lý rủi ro ưu việt. Để thu hút người dùng trải nghiệm, WEEX triển khai chương trình khuyến mãi "Bồi thường giao dịch đầu tiên" với tổng giải thưởng $30,000 từ 15/6 đến 8/7. Người dùng đăng ký và đạt khối lượng giao dịch 500 USDT sẽ được bồi thường 100% (tối đa 30 USDT) nếu lỗ, hoặc nhận thêm 20% lợi nhuận (tối đa 30 USDT) nếu có lãi. Giao dịch đạt 1,000 USDT còn có thể tham gia "Thử thách giao dịch liên tiếp" để nhận thêm tiền thưởng. Năm 2026, khi các kênh đầu tư xuyên biên giới truyền thống gặp nhiều khó khăn, WEEX TradFi sử dụng công nghệ Web3 để phá bỏ rào cản địa lý và giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư. Đây là cơ hội "lỗ thì nền tảng chịu, lãi thì được thưởng thêm" đáng để thử nghiệm.

marsbit22 phút trước

Lỡ mất cơ hội đầu tư vào SpaceX? WEEX "Bảo hiểm lệnh đầu tiên" đưa bạn trải nghiệm giao dịch chứng khoán Mỹ không rủi ro

marsbit22 phút trước

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

Làm chip có khó không? Một lỗi phép tính chia có thể khiến 475 triệu USD đổ sông đổ bể Tôi là Thạch Khản, một nhà nghiên cứu về chip tại Viện Khoa học Máy tính, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc. Chip là nền tảng của xã hội hiện đại, ứng dụng trong mọi lĩnh vực từ AI đến y tế, ô tô tự lái. Sự nghiệp của tôi thú vị vì tính ứng dụng rộng rãi và đặc biệt là vì độ khó của nó. Độ khó của chip bắt nguồn từ quy trình phát triển phức tạp. Về cơ bản, đó là hành trình từ hạt cát trở thành vi mạch thông qua các bước như tinh chế, quang khắc, khắc, đóng gói. Tuy nhiên, chế tạo chỉ là một phần. Thiết kế mạch và đảm bảo nó hoạt động chính xác là thách thức lớn hơn. Vấn đề nằm ở chỗ chip cần thành công ngay từ lần đầu. Không như phần mềm có thể vá lỗi sau này, một khi chip đã được sản xuất, việc sửa chữa là cực kỳ tốn kém. Ví dụ điển hình là lỗi đơn vị chia số dấu phẩy động trong chip Pentium của Intel vào những năm 1990, buộc họ phải thu hồi với chi phí 4,75 tỷ USD. Theo khảo sát, chỉ 24% dự án chip thành công ngay lần đầu. 76% còn lại phải làm lại ít nhất một lần, tiêu tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc. Nguyên nhân chính là khó khăn trong xác minh chip (chip verification) - quá trình đảm bảo thiết kế không có lỗi trước khi sản xuất. Xác minh chip chiếm tới 70% chu kỳ thiết kế. Để xác minh hoàn toàn một lõi CPU bằng mô phỏng phần mềm hiện đại nhất có thể mất 15.000 năm! Công nghệ mô phỏng phần cứng có thể rút ngắn xuống còn 30 năm, nhưng vẫn quá lâu. Thách thức này xuất phát từ "tam giác bất khả thi" trong xác minh: hiệu suất cao, khả năng gỡ lỗi tốt và chi phí thấp không thể đạt được cùng lúc. Đây là lĩnh vực ít người theo đuổi trong cả công nghiệp lẫn học thuật, vì nó là công việc vất vả và khó công bố kết quả nghiên cứu so với các lĩnh vực thời thượng như AI. Tuy nhiên, vẫn cần có người dấn thân. Trong vài năm qua, nhóm của tôi đã xây dựng một hệ thống nghiên cứu xác minh nhanh (agile verification), với cốt lõi là nền tảng ENCORE dựa trên chip FPGA. Nó nhằm mục tiêu tăng hiệu quả xác minh và khả năng gỡ lỗi, áp dụng cho cả bộ xử lý thông dụng (CPU/GPU) và chip chuyên dụng như bộ tăng tốc AI. Bên cạnh nghiên cứu, tôi còn làm công tác phổ biến kiến thức về chip trên Bilibili với tên "Lão Thạch Đàm Tâm" trong 4-5 năm qua. Mặc dù làm video dài về chủ đề chuyên sâu khó có lượng xem cao như các video ngắn thời thượng, tôi vẫn kiên trì. Tôi tin rằng cả nghiên cứu xác minh chip lẫn phổ biến kiến thức về chip đều là những việc khó khăn cần sự bền bỉ lâu dài, và chính vì thế, chúng rất đáng để theo đuổi.

marsbit31 phút trước

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

marsbit31 phút trước

Claude Ép Buộc "Quét Mặt Tra Cứu Hộ Khẩu", Từ Tháng 7 Không Nộp CMND Sẽ Không Được Dùng?

Anthropic, công ty phát triển Claude AI, gần đây đã gửi email thông báo cập nhật chính sách bảo mật cho người dùng, dự kiến có hiệu lực từ ngày 8 tháng 7. Thay đổi quan trọng nhất là họ có thể yêu cầu người dùng cá nhân (tài khoản Free, Pro, Max) xác minh độ tuổi hoặc danh tính thông qua dịch vụ bên thứ ba Persona để tăng cường bảo mật. Quy trình này bao gồm việc tải lên giấy tờ tùy thân có ảnh (như hộ chiếu, bằng lái xe) và chụp ảnh selfie trực tiếp để đối chiếu. Lý do được đưa ra là do khả năng của Claude ngày càng mở rộng, có thể thực hiện các tác vụ nhiều bước và kết nối với ứng dụng bên thứ ba (như Google Drive, Slack), khiến dữ liệu người dùng di chuyển ra ngoài máy chủ của Anthropic. Việc xác minh nhằm thiết lập cơ chế truy nguyên trách nhiệm khi AI hoạt động như một tác nhân tự động thực hiện các chỉ thị phức tạp. Anthropic nhấn mạnh dữ liệu xác minh sẽ không được dùng để huấn luyện mô hình và sẽ do Persona xử lý, không lưu trữ trên máy chủ của họ. Thay đổi này không áp dụng cho khách hàng doanh nghiệp (Team, Enterprise). Động thái này được xem như một bước siết chặt quản lý sau sự kiện tài khoản Fable 5 bị chấm dứt trước đó, báo hiệu xu hướng tăng cường kiểm soát và xác thực trong ngành công nghiệp AI.

链捕手43 phút trước

Claude Ép Buộc "Quét Mặt Tra Cứu Hộ Khẩu", Từ Tháng 7 Không Nộp CMND Sẽ Không Được Dùng?

链捕手43 phút trước

Blockchain Sau 18 Năm Cuối Cùng Cũng Bắt Đầu Lái Vào Luồng Chính

Tác giả: Cốc Vũ, ChainCatcher Đầu tháng này, công ty đầu tư mạo hiểm tiền mã hóa lâu đời Variant thông báo đã huy động thành công quỹ mới trị giá 222 triệu USD và mở rộng chủ đề từ "quyền sở hữu kỹ thuật số" sang "tính tự chủ". Động thái này phản ánh một tín hiệu quan trọng: tiền mã hóa dần không còn là một lĩnh vực đầu tư biệt lập, mà trở thành một mô hình công nghệ nền tảng, hòa nhập vào các dòng chính như AI, tài chính, xã hội và robot. Bối cảnh là hiệu ứng làm giàu của thị trường tiền mã hóa đang suy yếu, trong khi AI và công nghệ lớn thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư. Do đó, ngày càng nhiều quỹ VC tiền mã hóa như Paradigm, Haun Ventures và YZi Labs đang mở rộng phạm vi đầu tư sang AI, robot và công nghệ sinh học. Bài viết cho rằng ứng dụng quy mô lớn thực sự của tiền mã hóa có thể nằm ở AI Agent. Khi AI Agent đại diện cho người dùng thực hiện nhiệm vụ, chúng sẽ cần ví tiền, mạng lưới thanh toán có thể lập trình và hệ thống danh tính mở - những thứ mà công nghệ blockchain đã tích lũy được. Ví dụ, khoản đầu tư của Tether vào công ty robot NEURA, với kế hoạch tích hợp bộ công cụ phát triển ví (WDK) vào hệ thống robot, cho thấy tiềm năng của stablecoin trong nền kinh tế robot và vi thanh toán tự động. Tuy nhiên, AI + Crypto không phải là công thức vạn năng. Nhiều dự án chỉ đơn giản ghép nối hai khái niệm mà thiếu tính cần thiết thực sự. Giá trị thực sự chỉ xuất hiện khi crypto là thành phần nền tảng không thể thiếu, chẳng hạn như để quản lý quyền cho Agent, xác minh nguồn gốc nội dung AI, hoặc thanh toán mở cho thị trường dữ liệu. Kết luận, trước làn sóng AI, các quỹ VC tiền mã hóa cần định vị lại blockchain như một "đường ray" tài chính nền tảng trong các làn sóng công nghệ lớn hơn, thay vì một lĩnh vực biệt lập. Nhu cầu thực sự có thể đến từ việc nhiều máy móc, ứng dụng và doanh nghiệp sử dụng cơ sở hạ tầng trên chuỗi, mở ra một chu kỳ ứng dụng mới cho ngành.

marsbit51 phút trước

Blockchain Sau 18 Năm Cuối Cùng Cũng Bắt Đầu Lái Vào Luồng Chính

marsbit51 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片