Jensen Huang chính là Satoshi Nakamoto

marsbitXuất bản vào 2026-03-19Cập nhật gần nhất vào 2026-03-19

Tóm tắt

Tóm tắt: Bài viết so sánh sự tương đồng giữa hai loại token do Satoshi Nakamoto (người tạo Bitcoin) và Jensen Huang (CEO NVIDIA) định nghĩa. Cả hai đều xây dựng nền kinh tế dựa trên token: điện năng được chuyển thành giá trị thông qua tính toán. Satoshi tạo ra token crypto bằng Proof of Work, với tính khan hiếm nhân tạo và giá trị dựa trên niềm tin. Ngược lại, Huang định nghĩa token AI cho suy luận (inference), được tiêu thụ ngay lập tức để tạo năng suất, với tính khan hiếm tự nhiên từ giới hạn vật lý. NVIDIA không chỉ bán phần cứng mà còn định hình toàn bộ cấu trúc kinh tế token AI, từ sản xuất, phân khúc giá đến tiêu dùng. Khác với token crypto dựa trên đầu cơ, token AI có giá trị thiết thực, không cần tranh cãi, và NVIDIA đang nắm vai trò thống trị nhờ rào cản công nghệ và hệ sinh thái phức tạp.

Tác giả: Lạc Dật Hàng

Vào tháng 1 năm 2009, một người ẩn danh đã phát minh ra một thứ gọi là "token". Bạn đầu tư sức mạnh tính toán, nhận được token, và token lưu thông, định giá, giao dịch trong một mạng lưới đồng thuận. Toàn bộ nền kinh tế mã hóa ra đời từ đó. Hơn mười năm đã trôi qua, mọi người vẫn đang tranh cãi liệu token này có giá trị hay không.

Vào tháng 3 năm 2025, một người đàn ông mặc áo da đã định nghĩa lại một loại token khác. Bạn đầu tư sức mạnh tính toán, tạo ra token, và token được tiêu thụ ngay lập tức trong một quá trình suy luận AI (inference & reasoning): suy nghĩ, lập luận, viết mã, ra quyết định. Toàn bộ nền kinh tế AI từ đó tăng tốc. Không ai tranh cãi liệu token này có giá trị hay không, bởi vì sáng nay bạn vừa sử dụng vài triệu token.

Hai loại token, cùng một tên gọi, cùng một cấu trúc cơ bản: sức mạnh tính toán đi vào, thứ có giá trị đi ra.

Tháng 3 năm 2026, tôi ngồi trong hội trường NVIDIA GTC, lắng nghe bài phát biểu chủ đề của Jensen Huang mà hầu như không có chút quảng cáo nào. Đúng vậy, ông ấy đã ra mắt Vera Rubin, một sản phẩm kết hợp CPU và GPU. Nhưng lần này, ông không nói về thông số chip, không nói về quy trình sản xuất, ông nói về một nền kinh tế học hoàn chỉnh về sản xuất, định giá và tiêu dùng token:

Mô hình nào, tương ứng với tốc độ token nào; tốc độ token nào, tương ứng với khoảng giá nào; khoảng giá nào, cần phần cứng cấp độ nào để hỗ trợ.

Ông thậm chí còn giúp các CEO và những người ra quyết định nắm giữ séc doanh nghiệp dưới khán đài lập phương án phân bổ sức mạnh tính toán cho trung tâm dữ liệu: 25% cho tầng miễn phí, 25% cho trung cấp, 25% cho cao cấp, 25% cho tầng cao cấp đắt giá.

Đúng vậy, lần này ông không bán cụ thể nhóm GPU nào, như đã từng bán Blackwell hai năm trước. Nhưng lần này, ông đang bán một thứ lớn hơn. Sau hai tiếng đồng hồ, tôi cảm thấy câu ông ấy muốn nói nhất chính là: Chào mừng đến với việc tiêu thụ token, và chỉ nhà máy của Nvidia mới có thể sản xuất.

Khoảnh khắc đó tôi nhận ra, người đàn ông này, và người ẩn danh đã đào token đầu tiên 17 năm trước, đang làm một việc hoàn toàn giống nhau về mặt cấu trúc.

Cùng một quy tắc chuyển đổi

Người ẩn danh sử dụng bút danh "Satoshi Nakamoto", vào năm 2008 đã viết một sách trắng dài chín trang, thiết kế một bộ quy tắc: đầu tư sức mạnh tính toán, hoàn thành một bằng chứng toán học (Proof of Work), nhận token crypto làm phần thưởng.

Điểm tinh tế của quy tắc này là nó không cần bất kỳ ai tin tưởng bất kỳ ai - chỉ cần bạn chấp nhận bộ quy tắc này, bạn tự động trở thành người tham gia nền kinh tế này. Quy tắc này là đúng, xét cho cùng nó đã khiến nhiều người gian trá đi cùng nhau.

Và Jensen Huang trên sân khấu GTC 2026, đã làm một việc có cấu trúc giống hệt như vậy.

Ông trình bày một biểu đồ, thể hiện mối quan hệ và sức căng giữa hiệu suất suy luận và mức tiêu thụ token: Trục Y là thông lượng (bao nhiêu token được tạo ra trên mỗi megawatt điện tiêu thụ), Trục X là tính tương tác (tốc độ token mà mỗi người dùng cảm nhận được). Sau đó, ông đánh dấu năm mức giá bên dưới Trục X: Free dùng Qwen 3, $0/triệu token; Medium dùng Kimi K2.5, $3/triệu token; High dùng GPT MoE, $6/triệu token; Premium dùng GPT MoE 400K context, $45/triệu token; và Ultra, $150/triệu token.

Biểu đồ này gần như có thể được coi là bìa sách trắng về "kinh tế học token" của Jensen Huang.

Satoshi Nakamoto định nghĩa "tính toán có giá trị là gì" — việc hoàn thành va chạm hàm băm SHA-256 là có giá trị. Còn Jensen Huang định nghĩa "suy luận có giá trị là gì" — trong một ràng buộc về mức tiêu thụ điện năng cho trước, việc tạo ra token với tốc độ cụ thể cho một kịch bản cụ thể là có giá trị.

Cả Satoshi Nakamoto và Jensen Huang đều không trực tiếp sản xuất token, họ định nghĩa các quy tắc sản xuất và cơ chế định giá token.

Một câu nói của ông Huang trên sân khấu, gần như có thể viết thẳng vào phần tóm tắt của sách trắng kinh tế học token —

Tokens are the new commodity, and like all commodities, once it reaches an inflection, once it becomes mature, it will segment into different parts.

Token là hàng hóa đại chúng mới. Hàng hóa đại chúng sau khi trưởng thành sẽ tự nhiên phân tầng. Ông không mô tả hiện trạng, ông đang dự đoán một cấu trúc thị trường, và sau đó trải đều dòng sản phẩm phần cứng của mình một cách chính xác trên từng tầng của cấu trúc này.

Quá trình sản xuất của hai loại token, thậm chí có một sự đối xứng về ngữ nghĩa: khai thác gọi là mining, suy luận gọi là inference.

Bản chất của khai thác và suy luận, đều là biến điện thành tiền. Thợ đào tiêu tốn tiền điện để đào crypto token, rồi bán đi; mô hình suy luận và AI Agents tiêu tốn tiền điện để tạo ra AI token, rồi định giá theo triệu token bán cho nhà phát triển. Các khâu trung gian khác nhau, nhưng hai đầu đều giống nhau: bên trái là đồng hồ điện, bên phải là doanh thu.

Hai cách viết về tính khan hiếm

Quyết định thiết kế quan trọng nhất của Satoshi Nakamoto, không phải là Proof of Work, mà là giới hạn tổng lượng 21 triệu Bitcoin. Ông dùng mã code tạo ra sự khan hiếm nhân tạo — bất kể có bao nhiêu máy đào đổ vào, tổng lượng Bitcoin sẽ không bao giờ vượt quá 21 triệu. Tính khan hiếm này là neo giá trị của toàn bộ nền kinh tế mã hóa.

Còn Jensen Huang, dùng định luật vật lý tạo ra sự khan hiếm tự nhiên. Ông nói:

"You still have to build a gigawatt data center. You still have to build a gigawatt factory, and that one gigawatt factory for 15 years amortized... is about $40 billion even when you put nothing on it. It's $40 billion. You better make for darn sure you put the best computer system on that thing so that you can have the best token cost."

(Bạn vẫn phải xây một trung tâm dữ liệu 1GW. Bạn vẫn phải xây một nhà máy 1GW, và nhà máy 1GW đó khấu hao trong 15 năm... là khoảng 40 tỷ USD ngay cả khi bạn không đặt bất cứ thứ gì vào đó. Đó là 40 tỷ USD. Tốt hơn hết bạn nên chắc chắn rằng bạn đặt hệ thống máy tính tốt nhất vào thứ đó để có chi phí token tốt nhất.)

Một trung tâm dữ liệu 1GW sẽ không bao giờ trở thành 2GW. Đây không phải là giới hạn của code, đây là định luật vật lý.

Đất đai, điện năng, tản nhiệt — mỗi thứ đều có giới hạn vật lý. Nhà máy trị giá 40 tỷ USD mà bạn xây xong, trong vòng đời 15 năm có thể sản xuất bao nhiêu token, hoàn toàn phụ thuộc vào kiến trúc tính toán bạn đặt vào trong đó.

Tính khan hiếm của Satoshi Nakamoto có thể bị fork. Không thích giới hạn 21 triệu, fork một chuỗi mới, đổi thành 200 triệu, gọi nó là Ethereum hay thứ gì đó tùy bạn, và thuận tiện phát hành thêm một sách trắng. Và mọi người đã làm như vậy, không ngừng nghỉ.

Còn tính khan hiếm do ông Huang tạo ra không thể bị fork. Xét cho cùng, bạn không thể fork định luật nhiệt động lực học thứ hai, không thể fork công suất lưới điện của một thành phố, không thể fork diện tích vật lý của một mảnh đất.

Nhưng dù là Satoshi Nakamoto hay Jensen Huang, sự khan hiếm họ tạo ra đều dẫn đến cùng một kết quả: cuộc chạy đua vũ trang phần cứng.

Lịch sử khai thác là: CPU→GPU→FPGA→ASIC. Mỗi thế hệ phần cứng chuyên dụng đều biến thế hệ trước thành sắt vụn. Và lịch sử huấn luyện và suy luận AI cũng đang lặp lại: Hopper→Blackwell→Vera Rubin→Groq LPU. Phần cứng đa dụng khởi đầu, phần cứng chuyên dụng định đoàn cuộc chơi. Groq LPU mà ông Huang trình diễn tại GTC năm nay, bộ xử lý luồng dữ liệu xác định được phát hành sau khi mua lại Groq. Biên dịch tĩnh, trình biên dịch điều phối, không có điều phối động, 500MB SRAM trên chip — triết lý kiến trúc của nó chính là ASIC trong lĩnh vực suy luận. Chỉ làm một việc, nhưng làm đến mức tối đa.

Điều thú vị là: GPU đóng vai trò then chốt trong cả hai làn sóng.

Khoảng năm 2013, các thợ đào phát hiện GPU phù hợp hơn CPU để đào crypto token, card đồ họa NVIDIA bị mua sạch hàng. 10 năm sau, các nhà nghiên cứu phát hiện GPU là công cụ tốt nhất để huấn luyện và suy luận mô hình AI, card trung tâm dữ liệu của NVIDIA lại một lần nữa bị mua sạch hàng. GPU với tư cách là một loại bộ xử lý, lần lượt phục vụ cho hai nền kinh tế token.

Và điểm khác biệt là, lần đầu tiên NVIDIA thụ hưởng một cách thụ động, và sau đó cũng chẳng có gì tiếp theo. Nhưng lần thứ hai, tại chiến trường chính của việc tiêu thụ sức mạnh AI chuyển từ pre-training sang inference, NVIDIA nhanh chóng nắm bắt cơ hội, chủ động thiết kế toàn bộ trò chơi, trở thành người viết ra luật chơi AI.

Cái xẻng kiếm tiền giỏi nhất thế giới

Trong cơn sốt vàng, người kiếm tiền nhiều nhất không phải là người đào vàng, mà là Levi Strauss bán xẻng. Trong cơn sốt đào coin, người kiếm tiền nhiều nhất không phải là thợ đào, mà là Bitmain và Ngô Kỳ Hàn bán máy đào. Trong làn sóng pre-training và inference AI, người kiếm tiền nhiều nhất không phải là mô hình nền tảng và Agent, mà là NVIDIA bán GPU.

Nhưng thành thật mà nói, vai trò của Bitmain và NVIDIA trong ngành công nghiệp tương ứng của họ, đã không thể so sánh được nữa.

Bitmain chỉ bán máy đào, và NVIDIA từng là nhà cung cấp của Bitmain. Bạn mua máy đào, đào coin gì, đến pool đào nào, bán với giá nào, đều không liên quan đến Bitmain. Nó là một nhà cung cấp phần cứng thuần túy, kiếm lợi nhuận thiết bị một lần.

NVIDIA thì khác. Họ không chỉ bán phần cứng, bây giờ, đặc biệt là từ khi AI phía inference bùng nổ vào năm 2025, họ định nghĩa sâu về việc nên dùng GPU này để đào cái gì, định giá token như thế nào, bán token cho ai, trung tâm dữ liệu nên phân bổ sức mạnh tính toán ra sao... Tất cả đều có trong slide thuyết trình của ông Huang: Ông chia thị trường thành năm tầng, mỗi tầng tương ứng với mô hình nào, độ dài ngữ cảnh, tốc độ tương tác và giá cả... NVIDIA đã chuẩn hóa, định dạng hóa thị trường tương lai nơi mọi thứ được vận hành bởi AI suy luận.

Khoảng năm 2018, sức mạnh tính toán toàn cầu tập trung vào một vài pool đào lớn — F2Pool, Antpool, BTC.com — chúng cạnh tranh nhau về thị phần sức mạnh tính toán, nhưng nguồn máy đào lại tập trung cao độ vào Bitmain.

Giống như NVIDIA ngày nay, 60% doanh thu đến từ các "hyperscaler" cạnh tranh lẫn nhau, chẳng hạn như AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave, và 40% đến từ các dự án AI Bản địa phân tán, dự án AI chủ quyền và khách hàng doanh nghiệp. Các "pool" lớn đóng góp doanh thu chính, các "thợ đào" nhỏ cung cấp khả năng phục hồi và đa dạng hóa.

Cấu trúc của hai hệ sinh thái hoàn toàn giống nhau. Nhưng Bitmain sau này gặp phải đối thủ cạnh tranh — Máy đào Whatsminer, Innosilicon, Canaan đều đang gặm nhấm thị phần của nó. Máy đào là thiết kế ASIC tương đối đơn giản, người theo kịp có cơ hội. Còn việc lay chuyển NVIDIA dường như ngày càng khó: hệ sinh thái CUDA 20 năm, cơ sở lắp đặt hàng trăm triệu GPU, công nghệ kết nối NVLink thế hệ thứ sáu, kiến trúc suy luận tách rời sau khi tích hợp Groq — Độ phức tạp công nghệ và rào cản hệ sinh thái của NVIDIA khiến hầu hết các công cụ cạnh tranh trở nên vô hiệu.

Điều này có thể kéo dài 20 năm.

Sự phân nhánh cơ bản của hai loại token

Và điều khiến token cryptocurrency và token AI huấn luyện & suy luận trở nên khác biệt cơ bản, là động cơ và tâm lý sử dụng của con người.

Phía cầu của Crypto token là đầu cơ. Không ai "cần" Bitcoin để hoàn thành công việc. Tất cả các sách trắng tuyên bố token blockchain có thể giúp bạn giải quyết vấn đề đều do kẻ lừa đảo viết ra. Bạn nắm giữ crypto, là vì tin rằng trong tương lai sẽ có người mua nó từ tay bạn với giá cao hơn. Giá trị của Bitcoin đến từ một lời tiên tri tự ứng nghiệm: đủ người tin nó có giá trị, thì nó có giá trị. Đây là nền kinh tế niềm tin.

Còn phía cầu của AI token là năng suất. Nestle cần token để ra quyết định chuỗi cung ứng — dữ liệu chuỗi cung ứng của nó từ làm mới 15 phút một lần trở thành 3 phút một lần, chi phí giảm 83%, giá trị này có thể ánh xạ trực tiếp vào P&L. 100% kỹ sư của NVIDIA đã cần token để viết mã thay vì viết tay; các nhóm nghiên cứu cần token để tiến hành nghiên cứu khoa học. Bạn không cần tin token có giá trị, bạn chỉ cần dùng nó, giá trị tự chứng minh trong quá trình sử dụng.

Đây là điểm khác biệt cơ bản nhất của hai loại token. Crypto token được sản xuất ra là để được nắm giữ và giao dịch — giá trị của nó nằm ở việc không sử dụng. AI token được sản xuất ra là để được tiêu thụ ngay lập tức — giá trị của nó nằm ở khoảnh khắc bị dùng đi.

Một loại là vàng kỹ thuật số, càng tích trữ càng có giá trị; một loại là điện năng kỹ thuật số, sản xuất ra là đốt.

Sự khác biệt này quyết định: nền kinh tế AI token sẽ không bong bóng hóa như nền kinh tế crypto token. Bitcoin lên xuống thất thường, vì giá của hàng hóa đầu cơ được thúc đẩy bởi cảm xúc. Nhưng giá của token được thúc đẩy bởi lượng sử dụng và chi phí sản xuất, chỉ cần AI tiếp tục hữu dụng — chỉ cần mọi người vẫn dùng Claude Code để viết mã, dùng ChatGPT để viết báo cáo, dùng Agent để chạy quy trình nghiệp vụ, nhu cầu token sẽ không sụp đổ. Nó không dựa vào niềm tin, mà dựa vào sự không thể thiếu.

Năm 2008, sách trắng Bitcoin cần lập luận đi lập luận lại tại sao một hệ thống tiền điện tử phi tập trung lại có giá trị. 17 năm đã trôi qua, mọi người vẫn đang tranh cãi.

Năm 2026, kinh tế học token không gây ra bất kỳ tranh cãi nào, nó thậm chí không cần lập luận đã trở thành đồng thuận. Khi ông Huang đứng trên sân khấu GTC và nói "tokens are the new commodity" (token là hàng hóa đại chúng mới), không ai chất vấn. Bởi vì mỗi người ngồi dưới khán đài, sáng nay đã dùng Claude Code hoặc ChatGPT tiêu thụ vài triệu token. Họ không cần được thuyết phục rằng token có giá trị — hóa đơn thẻ tín dụng của họ đã chứng minh điều đó.

Theo nghĩa này, ông Huang thực sự là một bản sao của Satoshi Nakamoto, người thay mặt Satoshi Nakamoto ở lại độc quyền sản xuất máy đào, định nghĩa kịch bản sử dụng và quy phạm sử dụng token, và mỗi năm một lần tổ chức một buổi diễn tại SAP Center San Jose, nói với mọi người thế hệ máy đào hỗ trợ huấn luyện và suy luận AI tiếp theo mạnh mẽ như thế nào.

Satoshi Nakamoto có sức hấp dẫn thận trọng của ham muốn, ông thiết kế xong quy tắc, giao lại cho code, rồi biến mất. Đây là sự lãng mạn của punk mật mã. Còn ông Huang giống một doanh nhân hơn bất kỳ nhà khoa học nào, ông thiết kế quy tắc, tự mình duy trì, không ngừng thêm gạch đặt đá, củng cố hào thành của mình.

Token mà trước đây bạn thấy vì bạn tin, giờ đây không cần tin cũng thấy. Nó là thứ tiếp theo sau Watt, Ampere, Bit.

Câu hỏi Liên quan

QTác giả so sánh Huang Renxun (Jensen Huang) với Satoshi Nakamoto dựa trên những điểm tương đồng cốt lõi nào?

ATác giả so sánh họ dựa trên việc cả hai đều định nghĩa một quy tắc chuyển đổi cơ bản: sức mạnh tính toán (điện) đi vào và token có giá trị đi ra. Satoshi Nakamoto tạo ra token crypto thông qua Proof of Work, còn Huang Renxun định nghĩa token AI thông qua quá trình suy luận (inference), cả hai đều thiết lập các quy tắc sản xuất và định giá cho một nền kinh tế token mới.

QTheo bài viết, sự khan hiếm do Satoshi Nakamoto và Huang Renxun tạo ra khác nhau như thế nào?

ASatoshi Nakamoto tạo ra sự khan hiếm nhân tạo thông qua mã code bằng cách giới hạn tổng nguồn cung Bitcoin ở 21 triệu coin. Sự khan hiếm này có thể bị fork (chia tách) để tạo ra các loại tiền điện tử mới. Trong khi đó, Huang Renxun tạo ra sự khan hiếm tự nhiên dựa trên các định luật vật lý, như giới hạn về điện năng, diện tích đất và khả năng làm mát để xây dựng trung tâm dữ liệu, điều không thể bị fork.

QTại sao bài viết cho rằng nền kinh tế token AI sẽ không bong bóng hóa như nền kinh tế token crypto?

ABởi vì nhu cầu đối với token crypto chủ yếu đến từ đầu cơ và niềm tin, trong khi nhu cầu đối với token AI đến từ năng suất lao động thực tế. Token AI được tiêu thụ ngay lập tức để viết code, đưa ra quyết định hoặc xử lý công việc, tạo ra giá trị hữu hình có thể đo lường được trên báo cáo tài chính. Điều này khiến giá trị của nó ổn định và không phụ thuộc vào cảm xúc thị trường.

QVai trò của NVIDIA trong nền kinh tế token AI được mô tả như thế nào so với Bitmain trong nền kinh tế crypto?

ACả hai đều là những 'người bán xẻng' kiếm được nhiều tiền nhất trong cơn sốt của mình. Tuy nhiên, Bitmain chỉ đơn thuần là nhà cung cấp phần cứng (máy đào), trong khi NVIDIA không chỉ bán phần cứng (GPU) mà còn tích cực định nghĩa toàn bộ hệ sinh thái: loại token nào nên được 'đào', cách định giá, phân khúc thị trường và cách phân bổ sức mạnh tính toán trong trung tâm dữ liệu. Điều này tạo ra một rào cản công nghệ và hệ sinh thái phức tạp khó có thể bị lung lay.

QSự kiện GTC 2026 đánh dấu sự thay đổi nào trong cách NVIDIA tiếp thị sản phẩm?

AThay vì tập trung vào việc 'bán hàng' trực tiếp các thông số kỹ thuật chip hay quy trình sản xuất như trước đây (ví dụ với Blackwell), Huang Renxun tại GTC 2026 đã trình bày một 'sách trắng' về kinh tế học token hoàn chỉnh. Ông tập trung vào việc định nghĩa các quy tắc sản xuất, định giá và tiêu thụ token, đồng thời đưa ra các giải pháp phân bổ hiệu suất cho các doanh nghiệp, từ đó định hình cấu trúc thị trường AI trong tương lai.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit4 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit4 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit7 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit7 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit8 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit8 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片