Người sáng lập Hyperliquid tiết lộ trên WeChat: Nhóm 'Huy chương Vàng Olympic' đang thống trị giới AI tại Thung lũng Silicon

marsbitXuất bản vào 2026-04-16Cập nhật gần nhất vào 2026-04-16

Tóm tắt

Những người sáng lập Hyperliquid, Perplexity, Cognition, Pika và các công ty khởi nghiệp AI hàng đầu khác đều có chung một điểm đặc biệt: họ từng là những nhà vô địch Olympic Tin học, Toán học và Vật lý, và từng tham gia chương trình thực tập tại công ty giao dịch định lượng Hudson River Trading (HRT). Nhóm này, bao gồm Jeff Yan (Hyperliquid), Alexandr Wang (cựu CEO Scale AI, nay phụ trách AI tại Meta), Scott Wu (CEO Cognition), Johnny Ho (đồng sáng lập Perplexity), Demi Guo (CEO Pika), Jesse Zhang (CEO Decagon) và Steven Hao (CTO Cognition), đã kết bạn từ thời trung học và đại học nhờ các kỳ thi Olympic. Giờ đây, họ đang dẫn đầu cuộc cách mạng AI toàn cầu: - **Alexandr Wang:** Dẫn dắt siêu phòng lab AI của Meta sau thương vụ mua lại Scale AI trị giá 14.3 tỷ USD. - **Scott Wu:** Đồng sáng lập Cognition, công ty đứng sau AI Devin, định giá 10.2 tỷ USD. - **Johnny Ho:** Đồng sáng lập Perplexity, công ty tìm kiếm AI định giá 20 tỷ USD. - **Jesse Zhang:** Sáng lập Decagon, công ty AI Agent định giá 4.5 tỷ USD. - **Demi Guo:** Đồng sáng lập Pika, công ty tiên phong về tạo video AI. Được ví như "băng đảng Hudson River" thế hệ mới, họ được liên kết bởi tình bạn, trí tuệ siêu việt và một tầm nhìn chung về việc định hình tương lai bằng trí tuệ nhân tạo.

Tác giả: Azuma, Odaily Planet Daily

Hôm qua, bài phỏng vấn đặc biệt của tạp chí "Colossos" với người sáng lập Hyperliquid Jeff Yan đã gây bão trên toàn mạng (Bài liên quan: 11 người, không gọi vốn, kiếm 900 triệu USD mỗi năm: Cuộc đời điên rồ của người sáng lập Hyperliquid Jeff Yan).

Trong bài phỏng vấn, Jeff Yan đã tiết lộ một câu chuyện ít người biết – vào năm thứ ba tại Harvard, anh đã tham gia chương trình thực tập đầu tiên của gã khổng lồ giao dịch định lượng "Hudson River Trading" (HRT), khi đó có 10 thực tập sinh được chọn. Ngoài Jeff Yan, người đã chọn lĩnh vực tiền mã hóa, nhiều người trong số các thực tập sinh cùng khóa giờ đây đã trở thành những nhân vật nổi tiếng trong lĩnh vực AI, bao gồm người phụ trách mảng AI của Meta Alexandr Wang, người sáng lập kiêm CEO Decagon Jesse Zhang, người sáng lập kiêm CEO Cognition Scott Wu.

Odaily chú thích: Bức ảnh chụp chung các thực tập sinh khóa đó do Jesse Zhang chia sẻ

Theo tiết lộ bổ sung của Scott Wu, chương trình thực tập tại HRT không phải là điểm khởi đầu tình bạn của họ, ngay từ thời trung học, nhiều người trong số họ đã quen biết nhau qua các kỳ thi Olympic (Jeff Yan, Scott Wu và nhiều người khác từng đoạt huy chương vàng), và trong nhóm nhỏ đó còn có nhiều cái tên vang dội khác, bao gồm nhưng không giới hạn ở đồng sáng lập kiêm CSO của Perplexity Johnny Ho, đồng sáng lập kiêm CEO Pika Demi Guo, đối tác của Alexandr Wang trước khi thành lập Scale AI Steven Hao......

Trong giai đoạn trưởng thành của Jeff Yan và Scott Wu, nhóm "PayPal Mafia" với đại diện là Elon Musk, Peter Thiel đã thống lĩnh lĩnh vực thương mại, người ta bắt đầu tìm kiếm một mạng lưới quan hệ đặc biệt tương tự. Nhóm nhỏ của Jeff Yan cũng từng bàn về chủ đề này, Alexandr Wang khi đó 19 tuổi đã nói với các bạn: "Tại sao không thể là chúng ta chứ?"

Mười năm đã trôi qua, lời nói đầy tham vọng của Alexandr Wang giờ dường như đang thành hiện thực. Nhờ sức mạnh của AI, nhóm thanh niên bên bờ sông Hudson đang dùng cách của họ để khuấy động thời đại này.

Alexandr Wang: Bộ não AI của Zuckerberg

Alexandr Wang có lẽ là người nổi tiếng nhất trong nhóm nhỏ này. Sinh năm 1997 tại Los Alamos, New Mexico. Anh là hậu duệ của những người nhập cư gốc Hoa, bố mẹ từng là nhà vật lý học tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos – nơi quả bom nguyên tử đầu tiên của Mỹ được phát triển bí mật trong Thế chiến thứ hai.

Alexandr Wang từ nhỏ đã đam mê toán học và lập trình, năm 2013 anh đã đạt điều kiện tham dự Chương trình Olympic Toán học, năm 2014 đạt điều kiện tham dự Đội tuyển Vật lý Hoa Kỳ, và vào chung kết Cuộc thi Olympic Tin học Hoa Kỳ các năm 2012 và 2013.

Năm 2015, Alexandr Wang bỏ học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT), một năm sau thành lập Scale AI, chuyên chú thích dữ liệu dùng để huấn luyện AI trong thị giác máy tính và chuyển đổi âm thanh. Nhờ làn sóng AI bùng nổ, định giá của Scale AI tăng vọt, đến năm 2021 định giá đã đạt 7,3 tỷ USD, Alexandr Wang sở hữu 15% cổ phần nên giá trị tài sản cá nhân cũng vượt mốc 1 tỷ USD.

Tháng 6 năm 2025, Meta, đang tụt hậu rõ rệt trong cuộc đua AI, đã chi 14,3 tỷ USD để mua lại 49% cổ phần của Scale AI, điều kiện kèm theo mà Zuckerberg đưa ra là – nhân vật then chốt của Scale AI, Alexandr Wang khi đó mới 28 tuổi, phải gia nhập Meta. Alexandr Wang ngay lập tức gia nhập Meta, bắt đầu phụ trách nhóm phát triển AI "Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ" (Meta Superintelligence Labs, MSL) của Meta.

Đêm ngày 8 tháng 4, canh bạc lớn của Zuckerberg đã được đền đáp, MSL chính thức phát hành mô hình AI tự nghiên cứu đầu tiên Muse Spark. Muse Spark là một mô hình lập luận đa phương thức nguyên bản, hỗ trợ gọi công cụ, tư duy dây chuyền thị giác và sắp xếp đa tác nhân. Đây là mô hình mạnh mẽ nhất mà Meta từng phát hành, trong quá trình đào tạo, MSL quan sát thấy mô hình thể hiện khả năng mở rộng có thể dự đoán được ở cả giai đoạn tiền huấn luyện, học tăng cường và lập luận khi thử nghiệm.

Scott Wu: Thần thánh Olympic, người sáng lập công ty AI mới trị giá hàng chục tỷ

Scott Wu sinh năm 1997 trong một gia đình có nguồn gốc nhập cư Trung Quốc tại Louisiana. Trong quá trình trưởng thành, Scott Wu từng tích cực tham gia các cuộc thi liên quan đến lập trình và toán học, và từng giành được ba huy chương vàng tại Kỳ thi Olympic Tin học Quốc tế, trong đó năm 2014 đạt vị trí nhất.

Sau khi tốt nghiệp trung học, Scott Wu vào học tại Đại học Harvard, bỏ học sau hai năm. Trong thời gian học đại học tại Harvard College, anh từng là thành viên đội tuyển tham dự Cuộc thi Lập trình Sinh viên Quốc tế (ICPC) năm 2016, đội này giành huy chương vàng và đứng thứ ba tổng thể.

Năm 2019, Scott Wu đồng sáng lập và giữ chức Giám đốc Công nghệ của nền tảng xã hội Lunchclub. Năm 2023, Scott Wu lại cùng bạn bè Steven Hao, Walden Yan (đều là người đoạt huy chương Olympic) đồng sáng lập Cognition, bản thân anh giữ chức CEO.

Năm 2024, đội ngũ Cognition cho ra mắt kỹ sư phần mềm AI tự trị đầu tiên trên thế giới Devin, sản phẩm này có thể tự hoàn thành viết mã, kiểm thử và triển khai, hỗ trợ phân giải và hợp tác nhiệm vụ phức tạp, hiệu suất trong bài kiểm tra chuẩn SWE-bench vượt trội hơn hẳn so với GPT-4. Cùng tháng 5 năm đó, Cognition nhận được 175 triệu USD vốn đầu tư do Founders Fund của Peter Thiel dẫn đầu, định giá sau đầu tư đạt 2 tỷ USD; tháng 9 năm 2025, Cognition lại huy động thêm 400 triệu USD, định giá công ty nhảy vọt lên 10,2 tỷ USD.

Tính đến đầu năm 2026, mức doanh thu hàng năm của Cognition đã đạt 400 triệu USD.

Johnny Ho: Tài sản 2,1 tỷ USD, từng có ý định mua lại TikTok và Chrome

Giống như Scott Wu, Johnny Ho, tốt nghiệp Harvard, từng ba lần đoạt huy chương vàng Olympic Tin học Quốc tế, trong đó năm 2012 đạt điểm tuyệt đối và xếp nhất.

Tháng 8 năm 2022, Johnny Ho cùng Aravind Srinivas, Andy Konwinski và Denis Yarats đồng sáng lập Perplexity. Perplexity định vị là một công ty công cụ tìm kiếm AI, công ty này cung cấp dịch vụ công cụ tìm kiếm hội thoại, câu trả lời sẽ hiển thị nguồn trích dẫn và cung cấp đề xuất câu hỏi liên quan.

Năm 2023, lượt truy cập hàng tháng của Perplexity đã đạt 10 triệu; đến tháng 4 năm 2024, số người dùng hoạt động hàng tháng (MAU) của Perplexity đã đạt khoảng 15 triệu. Cùng năm đó, Perplexity bắt đầu các vòng gọi vốn điên cuồng, trong vòng gọi vốn lần thứ tư vào cuối năm đã huy động được [5 tỷ? - Ngữ cảnh gốc là 5 dollar, có lẽ sai] USD, định giá đạt 9 tỷ USD; tháng 7 năm 2025, Perplexity lại hoàn thành một vòng gọi vốn mới 100 triệu USD, định giá tăng lên 18 tỷ USD.

Đáng chú ý, Perplexity từng đưa ra nhiều đề xuất mua lại táo bạo kiểu "rắn nuốt voi" (và có nhà đầu tư mạo hiểm sẵn sàng bỏ tiền), bao gồm đề nghị mua lại TikTok vào đầu năm 2025, dự định hợp nhất Perplexity, hoạt động kinh doanh TikTok tại Mỹ và đối tác vốn mới thành một thực thể hoàn toàn mới, cũng như đề xuất với Google vào tháng 8 năm 2025, dự định chi 34,5 tỷ USD để mua sản phẩm cốt lõi Chrome trình duyệt.

Theo dữ liệu mới nhất của Forbes, định giá hiện tại của Perplexity đã lên tới 20 tỷ USD, tài sản cá nhân của Johnny Ho đã đạt 2,1 tỷ USD.

Jesse Zhang: Khởi nghiệp AI ba năm, định giá 4,5 tỷ USD

Jesse Zhang cũng sinh năm 1997, lớn lên tại Vùng Vịnh San Francisco. Từ thời trung học, Jesse Zhang đã là một "con nghiện thi đấu" điển hình – hai lần được chọn vào Chương trình Olympic Toán học Hoa Kỳ (MOP), lọt vào chung kết Intel STS, tham gia chương trình nghiên cứu RSI của MIT. Sau khi vào Harvard, Jesse Zhang thậm chí chỉ mất ba năm để hoàn thành chương trình đại học bốn năm.

Năm 2018, Jesse Zhang cùng bạn bè thành lập nền tảng chia sẻ điểm nhấn trò chơi Lowkey, dự án này nhận được vốn đầu tư hạt giống từ Y Combinator và vòng A từ a16z. Năm 2021, Lowkey được nhà phát triển Pokémon GO Niantic mua lại, giá mua cụ thể không được tiết lộ.

Năm 2023, Jesse Zhang cùng đối tác Ashwin Sreenivas đồng sáng lập Decagon, tập trung vào việc sử dụng AI Agent để tự động hóa dịch vụ khách hàng doanh nghiệp, giải quyết vấn đề chi phí nhân lực cao và hiệu quả thấp tại các trung tâm dịch vụ khách hàng.

Tháng 6 năm 2024, Decagon mới thành lập đã nhanh chóng nhận được 35 triệu USD vốn đầu tư, bao gồm 5 triệu USD vòng hạt giống do a16z dẫn đầu và 30 triệu USD vòng A do Accel dẫn đầu; bốn tháng sau, Decagon lại gọi được 65 triệu USD ở vòng B; tháng 6 năm 2025, gọi vòng C 131 triệu USD, định giá tăng vọt lên 1,5 tỷ USD; tháng 1 năm 2026, gọi vòng D 250 triệu USD, định giá đã tăng vọt lên 4,5 tỷ USD...... Song song với định giá tăng cao là khả năng tạo doanh thu của Decagon, tính đến cuối năm 2025, doanh thu hàng năm mà công ty này công bố đã vượt quá 30 triệu USD.

Demi Guo: 9x Hàng Châu, người tiên phong tạo video AI

Demi Guo sinh năm 1999 tại Hàng Châu, Trung Quốc, thời thơ ấu theo gia đình chuyển đến sinh sống tại Thung lũng Silicon, Mỹ.

Demi Guo từng đoạt huy chương bạc tại Kỳ thi Olympic Tin học Quốc tế năm 2015. Cô tốt nghiệp Đại học Harvard, có bằng cử nhân toán học và bằng thạc sĩ khoa học máy tính, sau đó bỏ học chương trình tiến sĩ tại Đại học Stanford để tập trung vào sự nghiệp khởi nghiệp theo hướng sáng tạo nội dung video AI generative.

Tháng 4 năm 2023, Demi Guo cùng Chenlin Meng đồng sáng lập Pika, Demi Guo giữ chức CEO. Pika tập trung vào phát triển công nghệ AI tạo video, sản phẩm cốt lõi bao gồm mô hình Pika 1.0 và Pika 2.0 hỗ trợ tạo hoạt hình 3D, anime, cartoon và phong cách điện ảnh, cung cấp các chức năng như kéo dài video, mở rộng canvas và thay thế phần tử.

Về mặt gọi vốn, Pika đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 20 triệu USD ngay trước khi chính thức ra mắt; sau đó lại hoàn thành vòng A 35 triệu USD vào tháng 11 năm 2023, do Lightspeed Venture Partners dẫn đầu; tháng 6 năm 2024, Pika hoàn thành vòng B 80 triệu USD với định giá 470 triệu USD, Spark Capital dẫn đầu, Greycroft, Lightspeed Venture Partners cùng diễn viên Jared Leto tham gia đầu tư.

Steven Hao: Chuyên gia công nghệ AI với tài sản hơn 1 tỷ USD

Steven Hao, tốt nghiệp ngành toán học tại MIT, cũng từng đoạt Huy chương Vàng Olympic Tin học Quốc tế (IOI). Anh từng là đối tác của Alexandr Wang tại Scale AI, giờ đã gia nhập Cognition của Scott Wu, giữ chức CTO. Hai công ty này đều đã được giới thiệu chi tiết ở trên, sẽ không nhắc lại ở đây.

Số liệu từ Forbes cho thấy, Steven Hao mới 30 tuổi, tài sản cá nhân ước tính hiện đã đạt 1,3 tỷ USD.

Lời kết: Có lẽ chúng ta đang chứng kiến một huyền thoại mới

Tôi đã từng nghĩ đến việc đặt cho nhóm nhỏ này một cái tên mới kiểu như "PayPal Mafia", ví dụ gọi họ là "Hudson River Mafia", hoặc phạm vi bao phủ rộng hơn là "Olympic Mafia"...... Mặc dù bối cảnh thời đại, diễn biến câu chuyện hoàn toàn khác, nhưng dường như họ có cùng cốt lõi tinh thần với thế hệ "PayPal Mafia" trước đó – đằng sau tình cảm đồng đội thi đấu, thứ thực sự kết nối họ lại là một hệ thống theo đuổi chung về mật độ trí tuệ, hiệu suất kỹ thuật và khả năng tái cấu trúc hệ thống, cùng sự phán đoán sâu sắc về tương lai bắt đầu từ đâu.

Thế hệ doanh nhân mới đã bước lên sân khấu. Trước mặt họ là câu hỏi khó hơn cả Olympic: "AI sẽ định hình lại thế giới như thế nào". Đây là chiến trường của họ, cũng là sân khấu của họ.

Nội dung Liên quan

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

Thị trường tiền điện tử chấn động bởi sự sụp đổ mạnh mẽ của Zcash (ZEC), đồng tiền tập trung vào quyền riêng tư đã mất hơn một nửa giá trị chỉ trong 24 giờ. Sự sụt giảm đột ngột này xóa sổ khoảng 5 tỷ USD từ vốn hóa thị trường của nó. Nguyên nhân chính được cho là do lo ngại xung quanh một lỗ hổng bảo mật vừa được tiết lộ ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng riêng tư của mạng lưới. Lỗ hổng này, ẩn trong nhóm giao dịch riêng tư Orchard của Zcash từ tháng 5/2022, cho phép tạo ra ZEC giả mạo trong thử nghiệm. Mặc dù đã được vá vào ngày 2/6, thiết kế bảo mật của Zcash khiến không thể xác minh liệu có đồng ZEC giả nào đã được tạo ra trước đó hay không, dẫn đến sự hoang mang và bán tháo. Tình huống này làm nổi bật sự đánh đổi giữa tính riêng tư và minh bạch. Để khôi phục niềm tin, Shielded Labs đang xem xét một đề xuất nâng cấp mạng lưới cho phép xác minh tính toàn vẹn của tổng nguồn cung Zcash. Cộng đồng Zcash nhấn mạnh rằng việc phát hiện lỗ hổng là kết quả của quy trình nghiên cứu bảo mật đẳng cấp và chủ động, một dấu hiệu tích cực cho thấy mạng lưới liên tục được củng cố.

bitcoinist56 phút trước

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

bitcoinist56 phút trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

**TÓM TẮT** Bài viết phân tích Bitcoin từ góc nhìn của Jason, tập trung vào ba vấn đề chính: bản chất của Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Cách nhìn nhận tài sản Bitcoin:** Tác giả vẫn coi Bitcoin là một lớp tài sản mới, ưu việt hơn vàng về tính chất "vàng kỹ thuật số" nhờ: nguồn cung cố định (21 triệu BTC), khả năng chuyển giao vượt trội và tính minh bạch có thể kiểm chứng. Dù vẫn còn sớm (tỷ lệ thâm nhập toàn cầu ~3-4%) và biến động mạnh, quá trình hợp pháp hóa đang đẩy lùi các hoạt động phi chính thức. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá 2025-2026:** Đợt giảm khoảng 50% từ đỉnh 12.6万美元 xuống dưới 6.1万美元 là một đợt bán theo chu kỳ có tính đồng thuận cao, phù hợp với mô hình lịch sử sau mỗi lần giảm một nửa phần thưởng. Sự kiện ETF Bitcoin năm 2024 đã mở đường cho dòng tiền tổ chức mua vào, đồng thời tạo cơ hội cho các nhà đầu tư sớm (có giá gốc rất thấp) chốt lời, dẫn đến một đợt "chuyển giao lịch sử" từ những người tin tưởng ban đầu sang các tổ chức đầu tư dài hạn. Một điểm đáng chú ý là biên độ các đợt sụt giảm trong lịch sử đang thu hẹp dần (từ 93% xuống còn ~50%), cho thấy tài sản đang trưởng thành và biến động giảm bớt. **3. Triển vọng dài hạn:** Về dài hạn, nếu tin vào luận điểm "vàng kỹ thuật số", giá trị Bitcoin nên được định giá theo vàng vật chất. Với vốn hóa hiện tại (~1.4 nghìn tỷ USD) chỉ bằng 7% vốn hóa vàng (~20 nghìn tỷ USD), tiềm năng tăng trưởng vẫn còn rất lớn nếu luận điểm này được hiện thực hóa một phần. Tuy nhiên, tác giả cảnh báo rủi ro thực sự không nằm ở bản thân Bitcoin (xác suất về 0 thấp hơn xác suất tăng trưởng), mà ở hai yếu tố: **cơ cấu danh mục đầu tư** (không all-in, vay mượn) và **độ hiểu biết sâu sắc về tài sản**. Chỉ khi hiểu rõ logic cốt lõi, nhà đầu tư mới có thể giữ vững lập trường qua các đợt biến động mạnh. Bài học từ Amazon (sụt 95% năm 2000 rồi tăng 42 lần) cho thấy điều quan trọng là "sống sót" được đến lúc tiềm năng được giải phóng. Câu hỏi cuối cùng được đặt ra: Liệu đợt giảm giá này chứng minh luận điểm "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay chỉ đơn giản là quá trình chuyển giao chưa kết thúc? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin nền tảng của mỗi người vào loại tài sản này.

marsbit1 giờ trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

marsbit1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

Tác giả, qua góc nhìn của Jason, phân tích về Bitcoin dưới ba khía cạnh chính: bản chất của tài sản Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Bản chất của Bitcoin:** Tác giả coi Bitcoin là một loại tài sản mới, một phiên bản "vàng kỹ thuật số" ưu việt hơn nhờ tính chất: nguồn cung cố định (21 triệu), khả năng chuyển giao và kiểm toán vượt trội. Dù còn sớm với tỷ lệ thâm nhập toàn cầu khoảng 3-4% và biến động cao, Bitcoin đang dần được hợp thức hóa. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá:** Đợt điều chỉnh từ đỉnh ~126k USD (10/2025) xuống ~61k USD (2/2026) được xem là một đợt bán theo chu kỳ 4 năm (sau sự kiện giảm một nửa phần thưởng) và là quá trình "chuyển giao lịch sử" từ các nhà đầu tư sớm sang các tổ chức dài hạn thông qua ETF. Đáng chú ý, mức độ sụt giảm qua các chu kỳ đang thu hẹp (từ 93% xuống ~50%), phản ánh sự trưởng thành của tài sản. **3. Triển vọng dài hạn:** Với vai trò "vàng kỹ thuật số", vốn hóa Bitcoin hiện chỉ bằng ~7% vốn hóa vàng vật chất. Nếu đạt 30-50% vốn hóa vàng, tiềm năng tăng trưởng vẫn rất lớn. Tuy nhiên, tác giả không đưa ra lời khuyên mua ngay và nhấn mạnh hai rủi ro thực sự: **cấu trúc danh mục đầu tư** (không nên all-in, dùng đòn bẩy hoặc tiền không nên dùng) và **độ hiểu biết về tài sản** - yếu tố then chốt để giữ vững tâm lý qua các đợt biến động mạnh. Câu hỏi then chốt là liệu bạn có thể "sống sót" để chứng kiến tiềm năng dài hạn, giống như cổ phiếu Amazon đã vượt qua đợt sụt giảm 95% năm 2000. Bài viết kết luận bằng một câu hỏi mở: Liệu việc vàng tăng 60% trong khi Bitcoin giảm 50% có nghĩa là câu chuyện "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay đơn giản phản ánh quá trình chuyển giao chưa kết thúc và sự tiến hóa từ tài sản đầu cơ sang tài sản được định vị? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin cốt lõi của mỗi người vào loại tài sản này.

链捕手1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

链捕手1 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

Từ nhiều thập kỷ trước, robot chủ yếu được điều khiển bằng mã lập trình truyền thống, với các lớp như cảm nhận, ước tính trạng thái, lập kế hoạch và điều khiển được xây dựng thủ công. Chúng hoạt động tốt trong môi trường được thiết kế trước nhưng thiếu khả năng tổng quát hóa. Sự xuất hiện của học sâu (deep learning) đã cách mạng hóa lớp cảm nhận, trong khi học tăng cường (reinforcement learning) và học bắt chước (imitation learning) bắt đầu cải thiện lớp điều khiển. Tuy nhiên, mỗi chính sách học được vẫn còn hẹp và thiếu linh hoạt. Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã mang lại bước nhảy vọt: LLM đóng vai trò như một bộ lập kế hoạch thông minh, dịch chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên thành chuỗi hành động để hệ thống robot (như ROS2) thực thi. Dù vậy, LLM vẫn chỉ nằm ở lớp lập kế hoạch. Bước tiến quan trọng tiếp theo là các Mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA). Các mô hình như RT-2 của Google hay OpenVLA hợp nhất lý luận và hành động trong một mạng thần kinh duy nhất, nhận đầu vào là hình ảnh và lệnh, rồi trực tiếp xuất ra các chỉ thị chuyển động, giúp robot linh hoạt và có khả năng tổng quát hóa hơn. Kiến trúc tiên tiến nhất hiện nay cho robot hình người là "hệ thống kép" (System 1/System 2), lấy cảm hứng từ tâm lý học. System 2 (chậm) là một VLA lớn, xử lý cảnh quan và lý luận ở tần số thấp. System 1 (nhanh) là một mạng nhỏ, tốc độ cao, nhận ý định từ System 2 và xuất ra các lệnh chuyển động liên tục. Một số hệ thống còn có System 0 như một lớp phản xạ để giữ thăng bằng. Việc tính toán được chia sẻ: các vòng lặp điều khiển an toàn quan trọng chạy cục bộ trên bo mạch (ví dụ: NVIDIA Jetson) để đảm bảo độ trễ thấp và độ tin cậy, trong khi các tác vụ như giao diện hội thoại hay học tập nhóm có thể chạy trên đám mây. Các mô hình mã nguồn mở như OpenVLA, NVIDIA Isaac GR00T, và Physical Intelligence π0 đang thúc đẩy lĩnh vực này, cho phép các công ty khởi nghiệp tinh chỉnh chúng với dữ liệu riêng thay vì đào tạo từ đầu. Dù đã có tiến bộ lớn, robot VLA hiện tại vẫn có hạn chế: khó khăn trong phục hồi sau lỗi, hiệu quả mẫu thấp, khó khăn với nhiệm vụ dài hạn và thiếu "hiểu biết vật lý" thực sự. Để giải quyết những hạn chế này, lĩnh vực đang tập trung vào "Mô hình Thế giới" (World Model). Đây là các mạng thần kinh có thể dự đoán hệ quả của hành động dựa trên trạng thái hiện tại. Bằng cách mô phỏng nhiều tương lai khả thi trước khi hành động, robot có thể lập kế hoạch tốt hơn, phục hồi tốt hơn và cải thiện khả năng tổng quát hóa. Các kiến trúc chính gồm: mô hình khuếch tán pixel (Cosmos/Sora), Kiến trúc Dự đoán Nhúng Chung (JEPA của LeCun) và Mô hình Thế giới Hành động Tiềm ẩn (Genie/Dreamer). Tương lai, robot tiên tiến có thể kết hợp VLA với Mô hình Thế giới để lập kế hoạch và kiểm tra hành động trong mô phỏng trước khi thực thi, đồng thời tạo ra lượng dữ liệu tổng hợp khổng lồ cho đào tạo. Yếu tố then chốt hiện nay là dữ liệu, với việc điều khiển từ xa (teleoperation) là phương pháp thu thập chính. Mô phỏng (simulation) cũng đóng vai trò ngày càng quan trọng. Về kinh tế, chi phí phần cứng robot hình người đang giảm nhanh, mở ra thị trường rộng lớn hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn phát triển, tương tự "thời kỳ GPT-2" của AI vật lý, với tiềm năng to lớn nhưng cần thêm thời gian để trưởng thành hoàn toàn và triển khai một cách tự chủ, an toàn.

marsbit1 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

marsbit1 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

Thị trường đang biến động mạnh với nhiều ý kiến về "bong bóng AI". Mặc dù các chuyên gia như Ray Dalio cảnh báo mức độ bong bóng tương đối cao, nhưng những người như CEO NVIDIA, Jensen Huang, vẫn nhìn thấy cơ hội to lớn và nhu cầu về năng lực tính toán mới chỉ bắt đầu bùng nổ. Cả hai quan điểm đều có phần đúng. Bong bóng trong lĩnh vực AI là có thực, giống như bong bóng Internet năm 2000. Tuy nhiên, bong bóng công nghệ thường là cách thị trường phản ứng với một lực lượng sản xuất đột phá. Sau khi bong bóng vỡ, cơ sở hạ tầng vật chất và công nghệ cốt lõi được xây dựng sẽ trở thành nền tảng cho sự phát triển bùng nổ tiếp theo, như đã thấy với Internet. Hiện tại, đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI (như GPU, hệ thống làm mát, điện) là rất lớn, trong khi doanh thu từ các công ty thuần AI còn hạn chế, cho thấy sự mất cân đối. Nhưng một yếu tố then chốt là chi phí suy luận AI (inference cost) đã giảm hơn 99.7% trong hai năm qua. Khi chi phí biên của "trí thông minh" tiến gần đến 0, nó mở khóa một lượng lớn nhu cầu và ứng dụng mới trong mọi ngành công nghiệp, từ phần mềm, y sinh đến sản xuất. Điều này tuân theo "Nghịch lý Jevons": hiệu quả tăng lên dẫn đến mức tiêu thụ tổng thể cao hơn. Thị trường hiện đang trong giai đoạn thanh lọc, nơi các công ty chỉ dựa vào khái niệm sẽ bị đào thải. Xu hướng sâu xa bao gồm: 1) Chuyển dịch giá trị từ chi đầu tư (CapEx) sang chi vận hành (OpEx), nơi các ứng dụng AI thực sự tạo ra lợi nhuận; 2) Các công ty cơ sở hạ tầng có thể tiêu hóa định giá cao thông qua tăng trưởng lợi nhuận mạnh mẽ; 3) AI đang được tích hợp sâu vào các ngành như tài chính, pháp lý, chăm sóc sức khỏe và sản xuất, nâng cao hiệu quả đáng kể. Tóm lại, trong khi bong bóng đầu tư có thể xì hơi và gây ra đợt sàng lọc, động lực cơ bản của AI với tư cách là một lực lượng sản xuất đột phá là không thể đảo ngược. Giống như Internet trước đây, tương lai sẽ là một kỷ nguyên mà hầu hết mọi ngành công nghiệp đều được chuyển đổi và trao quyền bởi AI.

链捕手2 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

链捕手2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 853Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

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 S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片