Hoàng Nhân Huân công khai thách thức Google, Amazon, doanh nghiệp chip hoàn toàn dựa vào Anthropic nuôi sống?

marsbitXuất bản vào 2026-04-21Cập nhật gần nhất vào 2026-04-21

Tóm tắt

Trong cuộc trò chuyện với Dwarkesh Patel, CEO NVIDIA Jensen Huang đã công khai thách thức các đối thủ như Google và Amazon, đồng thời chia sẻ những quan điểm chiến lược về tương lai của AI và ngành chip. Ông định nghĩa NVIDIA là cầu nối biến "điện năng thành token", nhấn mạnh sự phức tạp trong việc tạo ra giá trị từ mỗi token AI. Huang tiết lộ NVIDIA có cam kết mua hàng gần 1000 tỷ USD và chỉ ra rằng nút thắt chính cho mở rộng AI không phải là sản xuất chip mà là cơ sở hạ tầng năng lượng. Huang chỉ trích mạnh mẽ các chip ASIC của Google (TPU) và Amazon (Trainium), tuyên bố rằng không có Anthropic, tăng trưởng của chúng sẽ bằng 0. Ông cũng thừa nhận đã sai lầm khi không đầu tư sớm vào OpenAI và Anthropic. Về kiểm soát xuất khẩu, Huang phản đối kịch liệt việc so sánh AI với vũ khí hạt nhân, cảnh báo rằng các hạn chế với Trung Quốc sẽ thúc đẩy nước này phát triển chip nội địa, khiến Mỹ mất vị thế dẫn đầu. Cuối cùng, ông giải thích việc mua lại Groq nhằm phân cấp token theo tốc độ phản hồi, tạo ra thị trường token cao cấp. Mọi hành động của Huang đều nhằm đảm bảo NVIDIA tiếp tục thống trị con đường biến điện năng thành trí tuệ AI.

Văn | Sản Liên Xã CLS

Tháng 4 năm 2026, bóng dáng của CEO NVIDIA Hoàng Nhân Huân xuất hiện thường xuyên tại các trung tâm quyền lực toàn cầu.

Từ Diễn đàn Davos đến hội nghị GTC, ông liên tục truyền tải đến thế giới một quan điểm cốt lõi: AI không chỉ là cuộc cách mạng công nghệ, mà còn là dự án xây dựng cơ sở hạ tầng quy mô lớn nhất trong lịch sử nhân loại.

Tuy nhiên, một cuộc trò chuyện dài gần hai giờ với người dẫn chương trình podcast Silicon Valley Dwarkesh Patel vào ngày 15 tháng 4 đã xé toang vẻ ngoài kiểm soát nhịp độ của Hoàng Nhân Huân.

Trong gần hai giờ đối đầu, Hoàng Nhân Huân không chỉ công khai thách thức TPU của Google, thừa nhận mình đã phạm phải sai lầm chiến lược nghiêm trọng, mà còn đưa ra quan điểm phân cấp token, và đưa ra những phản bác kịch liệt chưa từng có đối với các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.

Trong cuộc đối thoại không có kịch bản này, Hoàng Nhân Huân không chỉ đang bảo vệ vốn hóa thị trường của NVIDIA, mà còn đang ra sức bảo vệ vị thế thống trị của công ty với tư cách là huyết mạch tính toán toàn cầu.

Định nghĩa lại NVIDIA: Điện tử đi vào, token đi ra

Nhiều người lo ngại, nếu sau này phần mềm AI trở nên phổ biến và rẻ như nước và điện, thì chip của NVIDIA liệu có trở nên không còn quan trọng nữa hay không. Hoàng Nhân Huân đã dùng một mô hình cực kỳ đơn giản để phản bác nghi ngờ này: Công việc của NVIDIA là “đầu vào là điện tử, đầu ra là token”.

“Điện tử” ở đây đề cập đến nguồn năng lượng điện nguyên thủy nhất, cũng là năng lượng cơ bản thúc đẩy máy tính vận hành. Còn “token” có thể hiểu là các đoạn ngôn ngữ hoặc đơn vị logic do AI tạo ra.

Ông cho rằng, việc làm cho mỗi chữ, mỗi logic do AI tạo ra đều có giá trị hơn, quy trình đằng sau đó cực kỳ phức tạp và khó có thể bị thay thế một cách dễ dàng.

Để củng cố vị thế này, chiến lược của NVIDIA là “làm càng nhiều việc cần thiết càng tốt, đồng thời làm càng ít việc càng tốt”. Tất cả các khâu không cần phải tự mình làm, đều giao cho các đối tác hệ sinh thái, còn bản thân thì tập trung nghiên cứu công nghệ cốt lõi khó nhất.

Chiến lược này đã giúp NVIDIA có được tiếng nói tuyệt đối trong chuỗi cung ứng. Hiện tại cam kết mua hàng của NVIDIA đã gần 100 tỷ USD, và trong tương lai thậm chí có thể vượt một nghìn tỷ.

Hoàng Nhân Huân thẳng thắn nói, lý do các đối tác sẵn sàng đầu tư xây nhà máy cho ông là vì NVIDIA có thực lực tuyệt đối để chuyển hóa các năng lực sản xuất này thành nhu cầu toàn cầu.

Điều thú vị là, Hoàng Nhân Huân chỉ ra rằng nút thắt thực sự của việc mở rộng năng lực tính toán không phải là sản xuất chip. Ông cho rằng các vấn đề kỹ thuật bán dẫn đều có thể được giải quyết trong vòng hai đến ba năm, nhưng nút thắt khó nhất thực ra lại là “thợ sửa ống nước và thợ điện” trong xây dựng cơ sở hạ tầng. Ông thậm chí còn đề xuất mời thợ sửa ống nước tham dự hội nghị GTC của NVIDIA vào năm sau.

Ngoài ra, so với phần cứng, ông còn lo ngại hơn về chính sách năng lượng, bởi vì không có đủ điện, các nhà máy tính toán tiên tiến nhất cũng không thể vận hành.

Chỉ trích chip tùy chỉnh: Nếu không có Anthropic, tăng trưởng của TPU là 0

Khi nói đến chip tùy chỉnh (ASIC) của đối thủ, Hoàng Nhân Huân tỏ ra rất hung hăng. Ông trực tiếp điểm tên TPU của Google và Trainium của Amazon, và công khai thách thức đối phương chạy kiểm tra hiệu năng. Ông chế nhạo rằng, tuyên bố lợi thế chi phí 40% của đối thủ hoàn toàn không đứng vững.

Ông tiếp tục vạch trần những khó khăn kinh doanh của đối thủ. Hoàng Nhân Huân cho rằng, những chip chuyên dụng này mặc dù nhanh trong một số tính toán cố định, nhưng thiếu tính linh hoạt, không theo kịp sự thay đổi hàng chục lần mỗi năm của thuật toán AI. Quan trọng hơn, ông cho rằng trên thị trường thực sự không tồn tại nhiều cơ hội cho chip tùy chỉnh. Ông thẳng thắn nói, nếu không có khách hàng lớn là Anthropic đang gồng gánh, thì tăng trưởng của TPU và Trainium thực ra là bằng không.

Tuy nhiên, Hoàng Nhân Huân cũng hiếm hoi tự phê bình. Ông thừa nhận mình đã bỏ lỡ cơ hội đầu tư tốt nhất vào OpenAI và Anthropic. Lý do là vào thời điểm đó, ông đánh giá thấp mức độ khao khát đầu tư tính toán khổng lồ của các phòng thí nghiệm mô hình này.

Ông thẳng thắn nói đó là sự phán đoán sai lầm của mình, lúc đó ông nghĩ các phòng thí nghiệm này có thể sống sót nhờ vốn mạo hiểm, nhưng thực tế là họ phải tìm kiếm sự hỗ trợ lớn như các tập đoàn lớn. Ông nhấn mạnh, sẽ không bao giờ phạm phải sai lầm tương tự nữa.

Khẳng định thị trường Trung Quốc: Phản bác kiểm soát xuất khẩu

Trong vấn đề kiểm soát xuất khẩu sang Trung Quốc, cảm xúc của Hoàng Nhân Huân là mãnh liệt nhất.

Ông nhiều lần ngắt lời người dẫn chương trình, thẳng thắn cho rằng việc so sánh AI với vũ khí hạt nhân là “điên rồ”. Ông cho rằng Trung Quốc sở hữu hơn 60% năng lực sản xuất chip toàn cầu và đội ngũ nhân tài nghiên cứu AI khổng lồ, việc cố gắng hạn chế Trung Quốc tiếp cận chip là hoàn toàn không thực tế.

Ông đã đưa ra cảnh báo nghiêm khắc với các nhà hoạch định chính sách. Hoàng Nhân Huân chỉ ra, chính sách hạn chế ngược lại buộc Trung Quốc đẩy nhanh phát triển ngành công nghiệp chip trong nước, thúc đẩy toàn bộ hệ sinh thái AI chuyển sang kiến trúc nội bộ.

Nỗi ác mộng mà ông lo ngại là: Nếu trong tương lai tất cả các mô hình AI toàn cầu đều được tối ưu hóa cho phần cứng không phải của Mỹ, thì Mỹ sẽ hoàn toàn mất đi vị thế dẫn đầu công nghệ.

Hoàng Nhân Huân tin chắc, cạnh tranh mới là đảm bảo cho sự dẫn đầu. Trung Quốc hiện là một trong những nước đóng góp mô hình mã nguồn mở lớn nhất toàn cầu, và những thành quả này hiện phần lớn đang chạy trên kiến trúc công nghệ của NVIDIA. Nếu vì sợ hãi mà tự động từ bỏ thị trường khổng lồ này, không chỉ làm tổn hại lợi nhuận của doanh nghiệp Mỹ, mà còn khiến Mỹ mất đi cơ hội định nghĩa tiêu chuẩn công nghệ toàn cầu.

Logic đằng sau việc mua lại Groq: Token cần được phân cấp

Ở phần cuối cuộc trò chuyện, Hoàng Nhân Huân giải thích sự cân nhắc thương mại sâu xa đằng sau việc NVIDIA mua lại Groq.

Trước đây, NVIDIA đã thử nghiệm các kiến trúc chip kỳ lạ khác nhau trong trình mô phỏng và phát hiện ra không có kiến trúc nào tốt hơn kiến trúc hiện có. Nhưng việc mua lại Groq là do nhu cầu thị trường đã thay đổi: token bắt đầu được phân cấp.

Cái gọi là “phân cấp” là chỉ nhu cầu về tốc độ phản hồi AI của các khách hàng khác nhau là khác nhau. Hoàng Nhân Huân lấy ví dụ, đối với các kỹ sư phần mềm cần hiệu suất cực cao, nếu phản hồi do AI tạo ra có thể nhanh hơn một giây, họ sẵn sàng trả giá cao hơn.

Công nghệ của Groq mặc dù tổng sản lượng không cao, nhưng có ưu điểm là tốc độ phản hồi cực nhanh. NVIDIA dựa vào đó để tiến vào thị trường “token cao cấp”, khiến dịch vụ hình thành các phân khúc giá khác nhau dựa trên tốc độ phản hồi.

Toàn bộ cuộc trò chuyện dài đã tiết lộ một sự thật: Hoàng Nhân Huân hợp tác với TSMC 30 năm thậm chí không cần hợp đồng pháp lý, kiểu hệ sinh thái dựa trên sự tin tưởng này mới là niềm tin của ông. Mỗi quyết định ông đưa ra, dù là công khai thách thức đối thủ, hay tranh luận trong làn sóng kiểm soát, mục đích đều chỉ có một:

Đảm bảo mọi con đường chuyển đổi từ điện tử thành token trí tuệ toàn cầu, đều phải thông qua NVIDIA.

Nguồn thông tin bài viết:Jensen Huang – Will Nvidia’s moat persist?Dwarkesh Patel,YouTube

Câu hỏi Liên quan

QJensen Huang đã định nghĩa lại NVIDIA như thế nào trong cuộc thảo luận?

AJensen Huang định nghĩa NVIDIA là công ty chuyển đổi 'điện tử đầu vào thành token đầu ra'. Ông nhấn mạnh rằng quá trình tạo ra từng token AI đòi hỏi kỹ thuật phức tạp, khó bị thay thế, và NVIDIA tập trung vào việc nâng cao giá trị của mỗi đơn vị token được tạo ra.

QTại sao Huang Jen-Hsun chỉ trích chip tùy chỉnh của Google và Amazon?

AHuang Jen-Hsun chỉ trích chip tùy chỉnh như TPU của Google và Trainium của Amazon vì chúng thiếu tính linh hoạt, không theo kịp tốc độ thay đổi của thuật toán AI. Ông cũng tiết lộ rằng nếu không có khách hàng lớn như Anthropic, sự tăng trưởng của các chip này gần như bằng không.

QQuan điểm của Huang Jen-Hsun về kiểm soát xuất khẩu chip sang Trung Quốc là gì?

AHuang Jen-Hsun phản đối mạnh mẽ các biện pháp kiểm soát xuất khẩu chip sang Trung Quốc. Ông cho rằng việc so sánh AI với vũ khí hạt nhân là 'điên rồ', và cảnh báo rằng các hạn chế này sẽ thúc đẩy Trung Quốc phát triển ngành chip nội địa, khiến Mỹ mất đi vị thế dẫn đầu công nghệ toàn cầu.

QLý do đằng sau việc NVIDIA mua lại Groq là gì?

ANVIDIA mua lại Groq để đáp ứng nhu cầu thị trường về token phân cấp. Groq có công nghệ cho tốc độ phản hồi cực nhanh, phù hợp với các khách hàng cao cấp sẵn sàng trả giá cao cho dịch vụ AI hiệu suất cao, giúp NVIDIA mở rộng sang thị trường token cao cấp.

QHuang Jen-Hsun thừa nhận sai lầm chiến lược nào trong quá khứ?

AHuang Jen-Hsun thừa nhận đã đánh giá thấp nhu cầu đầu tư lớn vào điện toán của các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic. Ông nghĩ rằng họ có thể dựa vào vốn mạo hiểm, nhưng thực tế họ cần hỗ trợ tài chính khổng lồ từ các tập đoàn lớn, và ông khẳng định sẽ không lặp lại sai lầm này.

Nội dung Liên quan

Chuỗi Cung Ứng, Năng Lượng và Khối Hóa: Phân Tích Các Mạch Đầu Tư AI Trọng Tâm Năm 2026

Bài viết phân tích các dòng đầu tư AI chủ đạo năm 2026 dưới góc độ địa chính trị toàn cầu đang tái cấu trúc. Trọng tâm chuyển từ phân tích chu kỳ "tăng trưởng - lạm phát" sang đánh giá sự hình thành các khối chiến lược, tái thiết chuỗi cung ứng và định hướng vốn đầu tư. Thế giới đang chuyển sang mô hình "các khối" rõ rệt hơn, với Mỹ chuyển hướng sang các cam kết an ninh khu vực và chuỗi cung ứng ưu tiên. Các nền kinh tế sản xuất đồng minh có thể chế đáng tin cậy, năng lực công nghiệp và khả năng đáp ứng năng lượng (như Nhật Bản, Hàn Quốc, các nước Mỹ Latinh) sẽ được hưởng lợi. Châu Âu, dù tăng trưởng chậm, sở hữu nhiều công ty hàng đầu toàn cầu trong lĩnh vực thiết bị điện, tự động hóa công nghiệp và cơ sở hạ tầng lưới điện - những "người bán xẻng" phục vụ chu kỳ đầu tư vốn toàn cầu. Hai ràng buộc chính được nhấn mạnh: 1) **Năng lượng và lưới điện** là giới hạn cứng cho việc dịch chuyển sản xuất, thúc đẩy đầu tư vào năng lượng tái tạo, lưu trữ và nâng cấp lưới điện; 2) **AI** là chiến trường cốt lõi trong cạnh tranh Mỹ-Trung, tiếp tục thúc đẩy đầu tư mạnh vào năng lực tính toán, điện lực, mạng lưới và robot hóa. Đối với nhà đầu tư, cơ hội năm 2026 có thể không nằm ở cổ phiếu công nghệ lớn đang quá tải ở Mỹ, mà ở việc tìm kiếm những người hưởng lợi từ cuộc tái tổ chức toàn cầu này: các công ty trong lĩnh vực điện khí hóa, tự động hóa, lưu trữ năng lượng, cơ sở hạ tầng lưới điện, các mắt xích then chốt trong quốc phòng, và các thị trường ngoài Mỹ được hưởng lợi từ thiết kế lại chuỗi cung ứng.

marsbit35 phút trước

Chuỗi Cung Ứng, Năng Lượng và Khối Hóa: Phân Tích Các Mạch Đầu Tư AI Trọng Tâm Năm 2026

marsbit35 phút trước

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.

marsbit1 giờ trước

Apple cũng phải trả tiền thuê

marsbit1 giờ 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.

marsbit1 giờ 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

marsbit1 giờ 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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片