Vừa qua, AI Trung Quốc lọt vào top 2 lập trình toàn cầu, chỉ còn Claude phía trước

marsbitXuất bản vào 2026-05-27Cập nhật gần nhất vào 2026-05-27

Tóm tắt

Hôm nay, Code Arena công bố bảng xếp hạng mới nhất. Qwen3.7-Max của Alibaba đạt 1541 điểm, lọt vào top 4 toàn cầu, vượt qua các mô hình hàng đầu như GPT-5.5 và Gemini 3.5 Flash. Hiện chỉ có Claude Opus 4.7 và Opus 4.6 xếp trên nó. Điều này giúp Alibaba trở thành công ty Trung Quốc duy nhất trong top đầu, đứng thứ hai thế giới, chỉ sau Anthropic. Qwen3.7-Max được mệnh danh là "mô hình nền tảng cho Agent", được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ tự chủ dài hạn. Trong một thử nghiệm, nó có thể chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ để tối ưu hóa mã, đạt tốc độ tăng trung bình gấp 10 lần. Khả năng lập trình vượt trội của nó được chứng minh qua các thử nghiệm thực tế. Khi được yêu cầu tạo một trò chơi đua xe 3D, Qwen3.7-Max tạo ra một phiên bản có thể chơi được ngay lần đầu, bao gồm giao diện bắt đầu và hiệu ứng âm thanh - những chi tiết mà các mô hình khác như Gemini, Claude hay ChatGPT bỏ sót hoặc cần nhiều lần sửa lỗi. Hai yếu tố then chốt giúp Qwen3.7-Max đạt được thành tích này là: 1) Đào tạo mở rộng môi trường, giúp mô hình học các chiến lược tổng quát thay vì chỉ hoạt động tốt trong một framework cụ thể; 2) Khả năng thực thi tự chủ dài hạn, cho phép nó đưa ra hàng nghìn quyết định liên tục mà không bị suy giảm ngữ cảnh hay rơi vào vòng lặp. Với việc Qwen3.7-Max gia nhập cuộc đua, cuộc cạnh tranh về mô hình lập trình toàn cầu không còn là câu chuyện độc quyền của Thung lũng Silicon.

Ngay hôm nay, bảng xếp hạng mới nhất của Code Arena đã được công bố!

Qwen3.7-Max với 1541 điểm đã lọt vào top 4 toàn cầu, một bước vượt qua hàng loạt mô hình đỉnh cao như GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash.

Đứng trước nó, giờ chỉ còn Claude Opus 4.7 và Opus 4.6.

Nói cách khác, trên đấu trường mô hình lập trình toàn cầu, Alibaba là nhà sản xuất Trung Quốc duy nhất lọt vào bàn chơi này, chỉ đứng sau Anthropic, xếp thứ hai.

Qwen3.7-Max lọt vào top 5 toàn cầu

Mô hình phi Claude duy nhất

Thực ra, trước khi Code Arena công bố bảng xếp hạng, Qwen3.7-Max đã tạo nên tên tuổi trong cộng đồng nhà phát triển nước ngoài.

Atomic Chat đã thực hiện một so sánh trực diện, cho Opus 4.7, GPT-5.5 và Qwen3.7-Max thi đấu trên cùng một sân khấu, nhiệm vụ là viết một AI Tetris có khả năng tự huấn luyện.

Kết quả, Qwen3.7-Max không chỉ vượt qua cả Opus 4.7 và GPT-5.5 với chi phí token chỉ $1.32, mà còn cải thiện hiệu suất lên 56%.

Một nhà phát triển nước ngoài khác đã chọn để Qwen3.7-Max xây dựng một mô hình 3D của vũ trụ, hiệu quả đủ để gây chấn động.

Trong nhiệm vụ tạo mô hình "tháp bảo thu nhỏ phong cách pixel 3D", tốc độ xuất và chất lượng đầu ra của Qwen3.7-Max cũng vượt trội hoàn toàn.

Nhà phát triển Paul Couvert còn ca ngợi rằng, khi Qwen3.7-Max được tích hợp với Hermes Agent và OpenCode, về cơ bản có thể thay thế GPT-5.5 và Opus 4.7.

Lập trình, quá đỉnh

Tuy nhiên, điểm số cao không bằng thực chiến.

Chúng tôi đã sắp xếp cho Qwen3.7-Max một thử thách "trò chơi đua xe" cứng nhân.

Một đoạn Prompt chi tiết được đưa vào, chẳng mấy chốc, Qwen3.7-Max cho ra ngay một file HTML có thể chơi được.

Phiên bản đầu tiên có một lỗi nhỏ, các phím chuyển hướng A/D bị đảo ngược trái phải.

Nhưng sau đợt điều chỉnh đối thoại đơn giản ở vòng thứ hai, một trò chơi đua xe 3D hoàn chỉnh đã chạy được.

Khoảnh khắc mở ra, thật sự, có chút bất ngờ.

4 xe cùng chạy, đua tốc độ trên đường đua vòng tròn 3 vòng, trên đường đua rải rác hơn 100 đồng xu, chạm vào chướng ngại vật sẽ giảm tốc, mất kiểm soát.

Bảng điểm sau cuộc đua, thứ hạng, thời gian, số xu, vòng đơn nhanh nhất, không thiếu mục nào.

Nhưng điều thực sự gây bất ngờ, là hai chi tiết mà chỉ Qwen3.7-Max làm được.

Một là giao diện bắt đầu. Sau khi kiểm tra ngang bốn mô hình, chỉ có nó tạo một trang bắt đầu chính thức cho trò chơi, nhấn "Start" mới vào cuộc đua. Ba nhà còn lại mở ra là chạy ngay, thậm chí không có cả màn hình tiêu đề.

Hai là hiệu ứng âm thanh. Prompt cuối cùng có đính kèm một yêu cầu, thêm hiệu ứng tiếng động cơ gầm rú và tiếng ăn xu. Trong bốn mô hình, cũng chỉ có nó xử lý được bonus này, tiếng động cơ và tiếng đinh đoong của đồng xu đều được sắp xếp.

Hãy xem biểu hiện của các đối thủ khác.

Hình ảnh của Gemini 3.5 Flash rõ ràng mỏng manh hơn một bậc, thiếu đi cảm giác nổi bật ba chiều sắp bật ra.

Bố cục UI cũng có vấn đề, thông tin bảng đồng hồ phân tán ở bốn góc màn hình, tiêu điểm thị giác rời rạc.

Ngược lại, cách xử lý của Qwen3.7-Max là tập trung các chỉ số chính vào trung tâm màn hình, phù hợp hơn với điểm rơi tự nhiên của ánh nhìn người chơi.

Hiệu ứng của Claude Opus 4.6, có chút khó diễn tả.

Không chỉ đồng xu trên đường đua ít đến thảm hại, mà 3 xe đua AI còn di chuyển gần như đồng bộ, không có tính ngẫu nhiên, như được sao chép ra.

Cuối cùng là GPT-5.5.

Có thể thấy, chất lượng hình ảnh thực sự mạnh hơn nhiều so với hai nhà trước, thao tác cũng mượt mà hơn.

Nhưng không hiểu sao, đồng xu lại được làm thành "vòng bánh" màu vàng...

Kiểu dáng chỉ là chuyện nhỏ. Quan trọng là, cả Gemini, Claude, ChatGPT đều phải sửa vài vòng lỗi mới chạy thông được toàn bộ chức năng.

Chỉ có Qwen3.7-Max ở vòng tạo đầu tiên đã cơ bản có thể chơi được.

Điểm số gần nhau, thực chiến không hư, giá chỉ bằng một phần nhỏ. Kết luận còn lại, chờ các nhà phát triển dùng chân để bỏ phiếu.

Mô hình "nền tảng" thời đại Agent

Lý do Qwen3.7-Max có thể thể hiện trình độ như vậy trên võ đài lập trình cạnh tranh nhất, câu trả lời nằm ở định vị sản phẩm của nó.

Vài ngày trước, khi Alibaba ra mắt Qwen3.7-Max, họ đã gắn cho nó một nhãn rất đặc biệt: Mô hình nền tảng Agent.

Nó sinh ra, là mô hình được thiết kế cho việc thực thi nhiệm vụ tự chủ trong thời gian dài.

Dữ liệu thử nghiệm nội bộ cho thấy, trong một nhiệm vụ lập trình tự chủ, Qwen3.7-Max chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ.

Mã nguồn được tạo ra cuối cùng so với bản triển khai tham chiếu Triton, đạt được tốc độ tăng trung bình hình học đáng kinh ngạc là 10 lần.

Ấn tượng hơn nữa là khả năng "chiến đấu dai sức" của nó——

Sau khi quá trình suy luận tiến đến giờ thứ 30, mô hình vẫn giữ được sự nhạy bén, tiếp tục khám phá ra không gian tối ưu hóa mới.

Toàn bộ quá trình không bị thoái hóa ngữ cảnh, không trôi lệch hướng dẫn, không vòng lặp chết!

Phải nói rằng, điểm khó của việc này không nằm ở 1000 lần gọi công cụ. Sau khi giao thức MCP mở rộng, gọi 1000 lần công cụ không có gì lạ.

Điểm khó nằm ở suy luận liên tục trong 35 giờ.

Phần lớn mô hình khi chạy nhiệm vụ dài sẽ sụp đổ: hoặc ngữ cảnh tích tụ càng lúc càng rối, mục tiêu định ở nửa đầu đến sau quên sạch sẽ; hoặc rơi vào vòng lặp chết, lặp lại thử nghiệm cùng một phương án thất bại.

Qwen3.7-Max đã làm ra được việc "liên tục làm đúng".

Tiết lộ công nghệ cốt lõi

Sự nhảy vọt lập trình này của Qwen3.7-Max, chúng tôi hiểu cốt lõi có thể liên quan đến nâng cấp của hai phương pháp huấn luyện.

Thứ nhất là, mở rộng môi trường.

Khi Qwen3.7-Max thực hiện huấn luyện lập trình, mỗi nhiệm vụ được chia thành ba chiều độc lập: bản thân nhiệm vụ, khung thực thi, phương thức xác thực, ba thứ kết hợp tự do.

Cùng một đề bài, đôi khi làm trong khung Claude Code, đôi khi làm trong OpenClaw, đôi khi đổi một phương thức xác thực.

Hiệu quả giống như một thực tập sinh được luân chuyển đến tất cả các nhóm dự án. Thứ nó buộc phải học là chiến lược tổng quát giải quyết vấn đề, không phải "trong một khung cụ thể thì làm sao để lách".

Điều này giải thích một hiện tượng phản trực giác: Qwen3.7-Max biểu hiện đều ổn trong các khung Claude Code, OpenClaw, Qwen Code, không xuất hiện tình trạng "trong khung của mình thì mạnh, đổi cái khác thì tụt dốc".

Nâng cấp thứ hai là, thực thi tự chủ tầm xa.

Trong huấn luyện, nhóm đã đưa vào khung "trò chơi sinh tồn tích lũy động".

Tức là, để mô hình đưa ra quyết định liên tục hơn một nghìn bước trong môi trường mô phỏng thay đổi liên tục, tự xây dựng giả thuyết, điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi, và không được "thoái hóa ngữ cảnh" vì chạy quá lâu.

Ở đây có một dữ liệu trực quan, YC-Bench mô phỏng công ty khởi nghiệp vận hành cả năm, Qwen3.7-Max đạt doanh thu 2,08 triệu USD, gấp đôi thế hệ trước (1,05 triệu).

Quan trọng hơn, nó thể hiện sự tiến hóa chiến lược, khi gặp khủng hoảng ở giai đoạn giữa có thể tự chủ điều chỉnh hướng đi, nhận diện và chặn khách hàng độc hại, cuối cùng hội tụ vào vòng lặp thực thi ổn định.

Đây chính là nền tảng hỗ trợ cho trường hợp tối ưu hóa kernel 35 giờ, cũng là lý do tại sao trên Kernel Bench L3, Qwen3.7-Max có thể khiến 96% tình huống chạy ra hiệu quả tăng tốc.

Mà lập trình mới chỉ là mặt trận đầu tiên. Nền tảng suy luận tầm xa cộng với gọi công cụ này, hướng tới một tham vọng lớn hơn——Nền tảng Agent tổng quát.

Chung kết lập trình, thêm một kẻ gây rối

Từ khi Code Arena ra mắt đến nay, những gì nó kiểm tra luôn là kỹ năng cứng, suy luận đa bước, sắp xếp công cụ, bàn giao dự án hoàn chỉnh, toàn là cạnh tranh thực chiến cấp độ Agent.

Hôm nay, Qwen3.7-Max với thành tích 1541 điểm đã chèn vào vị trí thứ tư, kẹp giữa Opus 4.6 Thinking và Opus 4.6.

Trên đường đua mà Claude thống trị phần lớn nửa năm này, nó đã đưa ra câu trả lời của mình, mô hình Trung Quốc không chỉ là kẻ đuổi theo, mà còn có thể là người định nghĩa.

Cuộc đua mô hình lập trình toàn cầu, không còn là độc diễn của thung lũng Silicon nữa.

Tài liệu tham khảo:

https://arena.ai/leaderboard/code/webdev

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Câu hỏi Liên quan

QMô hình AI Trung Quốc nào vừa đạt vị trí thứ tư trong bảng xếp hạng Code Arena toàn cầu?

AMô hình Qwen3.7-Max của Alibaba đã đạt 1541 điểm và lọt vào top 4 trên bảng xếp hạng Code Arena.

QTheo bài viết, hiện tại chỉ có mô hình nào vượt trội hơn Qwen3.7-Max về khả năng lập trình?

ATheo bài viết, hiện tại chỉ có các mô hình Claude Opus 4.7 và Claude Opus 4.6 của Anthropic là xếp trên Qwen3.7-Max.

QTrong thử thách phát triển game đua xe 3D, Qwen3.7-Max thể hiện ưu điểm nào so với các đối thủ?

AQwen3.7-Max tạo ra một trò chơi có giao diện bắt đầu (Start page) chính thức và hiệu ứng âm thanh (tiếng động cơ, tiếng ăn xu), trong khi các mô hình khác không làm được. Ngoài ra, nó cũng ít lỗi hơn và tạo ra trò chơi có thể chơi được ngay từ lần tạo đầu tiên.

QBài viết gọi Qwen3.7-Max là mô hình 'Agent基座模型'. Điều này có nghĩa là gì?

A'Agent基座模型' (Mô hình nền tảng cho Agent) có nghĩa là Qwen3.7-Max được thiết kế đặc biệt để thực thi các tác vụ phức tạp một cách tự chủ trong thời gian dài, với khả năng gọi công cụ liên tục và duy trì lập luận ổn định mà không bị suy giảm ngữ cảnh, trôi lệnh hay rơi vào vòng lặp vô hạn.

QHai phương pháp huấn luyện then chốt nào giúp Qwen3.7-Max đạt được khả năng lập trình vượt trội?

AHai phương pháp huấn luyện chính được đề cập là: 1) Mở rộng môi trường (Environment Extension): huấn luyện mô hình trên nhiều tổ hợp khác nhau của nhiệm vụ, khuôn khổ thực thi và phương thức xác minh. 2) Thực thi tự chủ dài hạn (Long-range Autonomous Execution): sử dụng khung 'tồn tại động lũy tích' để mô hình thực hiện hàng nghìn bước quyết định liên tục trong môi trường mô phỏng biến đổi.

Nội dung Liên quan

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

Vài ngày trước, Microsoft đã dừng cấp phép Claude Code cho phần lớn nhân viên. Đây không phải là trường hợp duy nhất, khi các công ty lớn ở Thung lũng Silicon đang chuyển hướng sang hạn chế và giám sát việc nhân viên sử dụng AI, sau một thời gian thúc đẩy sử dụng tối đa token. Hiện tượng "tokenmaxxing" (tối đa hóa token) bắt đầu phổ biến từ 2025, xuất phát từ quan niệm rằng nhân viên càng dùng nhiều AI thì càng chuyển đổi số tốt. Hậu quả là nhiều người dùng mô hình AI doanh nghiệp đắt tiền cho các tác vụ không quan trọng. Nghiên cứu chỉ ra cứ mỗi đô la chi cho token AI thì có 0.44 đô la dùng để sửa lỗi do AI tạo ra và 0.27 đô la để viết lại mã code từ AI. Cuộc khủng hoảng chi phí đã bùng nổ. Báo cáo của JPMorgan cảnh báo "Chi phí Token AI đang ăn mòn lợi nhuận Internet". Chỉ 14% CFO thấy được lợi tức đầu tư (ROI) rõ ràng từ AI. Vấn đề cốt lõi là tăng hiệu suất cá nhân không đồng nghĩa với tăng trưởng doanh thu cho công ty. Các lãnh đạo như Andrew Macdonald của Uber thừa nhận khó liên kết việc tăng năng suất cá nhân với tác động kinh doanh tổng thể. Sophia Velastegui, cựu Giám đốc AI của Microsoft, nhận xét các công ty thường tự động hóa những công việc nhân viên "ghét" thay vì những việc "tạo ra tiền". Để đối phó, các công ty như Salesforce đang tìm kiếm giải pháp như "bộ định tuyến thông minh" để phân bổ tác vụ cho mô hình phù hợp, tối ưu chi phí. Trên thị trường, các công cụ quản lý chi phí AI như của Harness và CloudZero đang xuất hiện. Một số nhà cung cấp như HubSpot cũng chuyển đổi mô hình định giá từ tính phí theo token sang tính phí theo kết quả (như số cuộc hội thoại giải quyết được). Đây được coi là cơn đau chuyển đổi cần thiết cho ngành công nghiệp AI. Tuy nhiên, bài học lớn hơn là các công ty cần tái thiết kế quy trình làm việc và mô hình kinh doanh xung quanh AI, thay vì chỉ dùng nó để thực hiện công việc cũ một cách nhanh hơn. Nếu không, hóa đơn token sẽ tiếp tục là gánh nặng.

marsbit18 phút trước

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

marsbit18 phút trước

Gate chính thức ra mắt giao dịch cổ phiếu thực, mở ra kênh kết nối tài sản mã hóa với thị trường tài chính truyền thống

Gate đã chính thức ra mắt dịch vụ giao dịch cổ phiếu thực, cho phép người dùng trực tiếp sử dụng USDT để giao dịch các cổ phiếu và ETF từ các thị trường chứng khoán chính của Hoa Kỳ. Khác với mô hình mã thông báo hóa (tokenization) hay RWA, dịch vụ này kết nối trực tiếp với thị trường thông qua các công ty môi giới (như Alpaca) có giấy phép Broker-Dealer và là thành viên của SIPC, nhấn mạnh khả năng tiếp cận thị trường thực và tính tuân thủ. Dịch vụ hỗ trợ hơn 10,000 mã cổ phiếu và ETF từ các sàn giao dịch như NYSE, Nasdaq, cung cấp lựa chọn đầu tư toàn diện. Người dùng có thể sử dụng tài khoản Gate hiện có và USDT để giao dịch một cách liền mạch thông qua ứng dụng di động, tích hợp trong mục TradFi. Giao dịch là giao dịch spot thực, không liên quan đến CFD, phí qua đêm hay phí financing, phù hợp cho đầu tư nắm giữ dài hạn. Tính năng hiện hỗ trợ giao dịch trong giờ (intraday), với kế hoạch mở rộng sang giao dịch 24/7. Các chức năng như giao dịch ký quỹ (margin) và chuyển chứng khoán liền mạch sẽ được bổ sung sau. Bước tiến này đánh dấu việc Gate mở rộng từ một nền tảng tài sản số thành cơ sở hạ tầng giao dịch đa tài sản, kết nối thị trường vốn truyền thống và tiền mã hóa.

链捕手39 phút trước

Gate chính thức ra mắt giao dịch cổ phiếu thực, mở ra kênh kết nối tài sản mã hóa với thị trường tài chính truyền thống

链捕手39 phút trước

Tôi đã làm VC trong Web3 chín năm: Các quỹ châu Á đang trải qua 'Chế độ địa ngục'

Tác giả, một nhà đầu tư mạo hiểm (VC) với 9 năm kinh nghiệm trong Web3, chia sẻ góc nhìn về sự thay đổi khắc nghiệt của thị trường Crypto, đặc biệt là với các quỹ VC châu Á. Nhiều quỹ Châu Á đã biến mất, các nhà đầu tư chuyển sang AI hoặc ngừng hoạt động, trái ngược với sự sôi động cực độ của các năm 2021-2024. Jocy, người sáng lập IOSG Ventures, trải qua ba chu kỳ thăng trầm, nhận thấy logic đầu tư đã thay đổi cơ bản. IOSG điều chỉnh chiến lược, giảm tỷ trọng đầu tư giai đoạn sớm, tăng cường vào các dự án Post-TGE và OTC để tìm kiếm cơ hội định giá sai và quản lý thanh khoản tốt hơn. Ông nhận định 20% quỹ hàng đầu, có thể chứng minh đường thoát vốn rõ ràng, sẽ thu hút 80% tiền trên thị trường. Thị trường hiện nay rất lạnh nhạt, các dự án chất lượng khan hiếm. Đây lại là cơ hội cấu trúc cho các quỹ nghiên cứu sâu, khi họ có thời gian thẩm định kỹ lưỡng thay vì chạy đua định giá. Trong khi các quỹ Mỹ vẫn còn nhiều lựa chọn, các quỹ châu Á đang ở trong "chế độ địa ngục", buộc phải bắn thật chính xác với nguồn vốn hạn hẹp. Một vấn đề cốt lõi của ngành được chỉ ra: sự tách rời lâu dài giữa Token và giá trị thực. Nhiều dự án trong quá khứ dùng token chỉ như công cụ gọi vốn, trong khi lợi nhuận thật nằm ở công ty pháp lý truyền thống. Xu hướng mới đòi hỏi token phải gắn liền với giá trị thực của giao thức, như cơ chế chia sẻ doanh thu hoặc mua lại token minh bạch, như các ví dụ từ Uniswap, Hyperliquid hay Morpho. Cuối cùng, tác giả tin rằng những dự án vĩ đại thường ra đời trong giai đoạn bi quan nhất. IOSG hiện tập trung vào hai hướng: 1) Hạ tầng tài chính với dòng tiền thực (stablecoin, thanh toán, tín dụng on-chain), và 2) Giao thoa giữa AI và Crypto, tập trung vào cơ sở hạ tầng AI nguyên bản cho blockchain. Sự sàng lọc khốc liệt này buộc các VC phải quay trở lại với các nguyên tắc kinh doanh cơ bản và tìm kiếm giá trị thực sự.

marsbit43 phút trước

Tôi đã làm VC trong Web3 chín năm: Các quỹ châu Á đang trải qua 'Chế độ địa ngục'

marsbit43 phút trước

Lợi suất trái phiếu kho bạc 30 năm Mỹ lần nữa vượt 5%, kỷ nguyên 'tất cả đều rẻ' đã khép lại

Lợi suất trái phiếu Kho bạc Mỹ kỳ hạn 30 năm một lần nữa vượt ngưỡng 5%, đánh dấu một phản ứng thị trường khác biệt so với năm 2023. Các nhà đầu tư đang bắt đầu chấp nhận thực tế rằng lãi suất cao có thể sẽ kéo dài. Sự thay đổi này phản ánh một chuyển dịch cấu trúc sâu sắc hơn: ba trụ cột từng hỗ trợ nền kinh tế Mỹ với lạm phát và lãi suất thấp trong nửa thế kỷ qua – vốn rẻ, lao động rẻ và năng lượng rẻ – đang đồng thời suy yếu. **Sự kết thúc của kỷ nguyên "mọi thứ đều rẻ":** * **Vốn:** Toàn cầu hóa đảo ngược và tái thiết chuỗi cung ứng đẩy giá cả, trong khi sức mua trái phiếu từ các nhà đầu tư quốc tế giảm. * **Lao động:** Tình trạng thiếu hụt lao động, làn sóng đình công và hạn chế nhập cư đang tạo áp lực tăng lương. * **Năng lượng:** Căng thẳng địa chính trị và sự xói mòn của hệ thống petrodollar đe dọa nguồn cung năng lượng ổn định và rẻ. Các yếu tố "biến động chậm" như nợ công tăng, căng thẳng địa chính trị và chủ nghĩa dân túy cũng khiến các chủ nợ yêu cầu mức bù rủi ro cao hơn, đẩy lãi suất dài hạn lên. **AI: Yếu tố bất định lớn** Tương lai của Trí tuệ nhân tạo (AI) là ẩn số lớn nhất đối với lạm phát: * **Kịch bản lạc quan:** AI thúc đẩy năng suất lan rộng, tạo việc làm mới và giảm nợ cùng lạm phát. * **Kịch bản bi quan:** AI chủ yếu được dùng để cắt giảm chi phí và sa thải, trong khi chính cơ sở hạ tầng AI (tiêu thụ chip, đất, nước, điện khổng lồ) lại tạo ra áp lực lạm phát mới. Hiện tại, các gã khổng lồ AI đang đẩy giá các nguồn lực này. Kết quả cuối cùng vẫn chưa rõ ràng. **Thách thức cho nhà đầu tư** Bài học then chốt là phần lớn thị trường đã quen với môi trường lãi suất thấp. "Quán tính kỳ vọng" khiến việc điều chỉnh tư duy và mô hình đầu tư trở nên khó khăn, nhưng sự thay đổi cấu trúc này đang thực sự diễn ra.

marsbit50 phút trước

Lợi suất trái phiếu kho bạc 30 năm Mỹ lần nữa vượt 5%, kỷ nguyên 'tất cả đều rẻ' đã khép lại

marsbit50 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片