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

Từ Tài Chính Song Song Đến Tài Chính Chủ Lưu, Thời Đại Chứng Khoán Trên Chuỗi Mở Ra Cơ Hội Lịch Sử

Tác giả: Climber, CryptoPulse Labs Trong hơn một thập kỷ qua, ngành công nghiệp tiền mã hóa đã phát triển như một thí nghiệm tài chính độc lập với thế giới thực, xây dựng hệ sinh thái riêng biệt với tiền tệ, thị trường và tài sản của mình. Tuy nhiên, một bức tường ngăn cách giữa thế giới crypto và hệ thống tài chính truyền thống vẫn tồn tại. Hiện nay, bức tường đó đang bị phá bỏ, mở ra kỷ nguyên mới cho các công ty môi giới chứng khoán mã hóa gốc (native crypto securities brokerage), hội tụ hệ thống tài chính toàn cầu. Giai đoạn đầu của crypto tập trung vào sự tiến hóa nội bộ: ICO giải quyết vấn đề gọi vốn, DeFi tái cấu trúc cơ sở hạ tầng dịch vụ tài chính, cuộc chiến giữa các blockchain và sự bùng nổ của NFT, meme coin. Tuy nhiên, tất cả chủ yếu diễn ra trong một hệ sinh thái khép kín, với vốn và người dùng luân chuyển nội bộ. Ngay cả khi ETF Bitcoin thu hút vốn từ Phố Wall, nó chỉ mới là kênh để vốn truyền thống mua tài sản crypto, chưa đưa tài sản thế giới thực lên blockchain. Câu chuyện lớn hơn ETF chính là sự kiện tài sản chứng khoán bắt đầu được token hóa. Cổ phiếu, trái phiếu, quỹ... có thể được số hóa và tồn tại trên chain. Điều này hứa hẹn cách mạng hóa cơ sở hạ tầng tài chính: các quy trình phức tạp như giao dịch, thanh toán bù trừ, lưu ký có thể được tự động hóa và hoàn tất trong vài giây bằng hợp đồng thông minh. Các công ty môi giới chứng khoán mã hóa gốc sẽ trở thành cổng vào tài chính mới, kết hợp chức năng của sàn giao dịch, công ty môi giới, ngân hàng và ví. Trận chiến tiếp theo không còn là cuộc chiến giữa các blockchain về TPS hay phí gas, mà là cuộc cạnh tranh để thu hút tài sản chất lượng và thanh khoản toàn cầu. Khi người dùng có thể mua cổ phiếu toàn cầu, trái phiếu hay thậm chí cổ phần của các công ty công nghệ đỉnh cao như SpaceX trên blockchain, ranh giới giữa hai thế giới sẽ biến mất. Quy mô thị trường chứng khoán và trái phiếu toàn cầu (hàng trăm nghìn tỷ USD) lớn hơn rất nhiều so với thị trường crypto hiện tại, mở ra câu chuyện tăng trưởng hoàn toàn mới. Tóm lại, nếu như mười năm qua ngành công nghiệp crypto cố gắng tạo ra một thế giới mới, thì mười năm tới đây, nó sẽ kết nối và hòa nhập trực tiếp với thế giới tài chính truyền thống. Sự hội tụ thực sự này mới chính là câu chuyện tăng trưởng lớn nhất sắp tới.

marsbit28 phút trước

Từ Tài Chính Song Song Đến Tài Chính Chủ Lưu, Thời Đại Chứng Khoán Trên Chuỗi Mở Ra Cơ Hội Lịch Sử

marsbit28 phút trước

Vương Xuyên: Khi ông lão hàng xóm kiếm được ba mươi lần lợi nhuận từ cổ phiếu bộ nhớ, làm thế nào để không còn lo lắng (Sáu) - Cái bẫy của hàng hóa đồng nhất

Tác giả Vương Xuyên tiếp tục loạt bài về đầu tư, cảnh báo nguy cơ của cổ phiếu lưu trữ - một ngành hàng hóa đồng nhất. Bài viết lấy ví dụ về công ty Iomega (chuyên ổ đĩa Zip) những năm 1990, cổ phiếu tăng 160 lần rồi sụp đổ 97%, và ngành DRAM với chu kỳ giá cả khắc nghiệt, nhiều công ty phá sản. Bản chất ngành lưu trữ là nhu cầu co giãn (elastic demand) đối mặt với nguồn cung cứng nhắc, nặng vốn và chu kỳ dài (rigid supply). Khi nhu cầu AI (đặc biệt cho HBM) bùng nổ gần đây, nguồn cung hạn chế đẩy giá và lợi nhuận biên của các hãng như Sandisk, Micron tăng vọt (lợi nhuận gộp từ ~22% lên ~78%). Tuy nhiên, lợi nhuận cao này sẽ tự hủy diệt chính nó vì: 1. Kích thích đầu tư mở rộng công suất mới (hàng trăm tỷ USD từ 2026), dự kiến ra mắt từ cuối 2027. 2. Giá cao sẽ làm giảm nhu cầu cận biên và thúc đẩy đổi mới công nghệ để tiết kiệm bộ nhớ. 3. Các thỏa thuận dài hạn (LTA) trong ngành thường mong manh, có thể bị phá vỡ khi thị trường thay đổi. Tác giả chỉ ra nghịch lý: ở đỉnh chu kỳ, cổ phiếu lưu trữ thường có P/E thấp (có vẻ rẻ), nhưng đó lại là thời điểm rủi ro nhất vì lợi nhuận có thể biến mất nhanh chóng khi giá hàng hóa giảm. Rủi ro hiện tại là bất cân xứng: khả năng giá giảm cao hơn nhiều so với khả năng tiếp tục tăng. Các yếu tố rủi ro bao gồm suy thoái kinh tế, cắt giảm chi tiêu AI của nhà cung cấp đám mây, công suất mới (đặc biệt từ Trung Quốc) tăng nhanh, và đột phá công nghệ giảm nhu cầu bộ nhớ.

marsbit36 phút trước

Vương Xuyên: Khi ông lão hàng xóm kiếm được ba mươi lần lợi nhuận từ cổ phiếu bộ nhớ, làm thế nào để không còn lo lắng (Sáu) - Cái bẫy của hàng hóa đồng nhất

marsbit36 phút trước

AI PC đã tới, chạy mô hình lớn 120B ngay trên máy! NVIDIA định nghĩa lại nền tảng 'Máy tính Cá nhân AI' với RTX Spark

Trong hai năm qua, các nhà sản xuất PC thường xuyên nhắc đến thông số "TOPS của NPU" khi quảng bá "AI PC", nhưng những con số này vẫn ở mức tương đối khiêm tốn, chỉ phù hợp cho các tác vụ AI nhẹ. Tại GTC 2026, NVIDIA đã giới thiệu siêu chip RTX Spark với hiệu năng AI lên tới 1 petaflop (1000 TOPS), vượt trội hơn hẳn một bậc so với các giải pháp NPU trước đây. RTX Spark tích hợp GPU kiến trúc Blackwell, CPU Arm Grace 20 nhân do MediaTek đồng thiết kế và sử dụng bộ nhớ thống nhất lên đến 128GB, cho phép CPU và GPU chia sẻ chung một nhóm bộ nhớ. Sự thay đổi kiến trúc này giúp thiết bị có khả năng chạy mô hình lớn (LLM) 120B tham số ngay tại本地 (on-device) với cửa sổ ngữ cảnh lên tới triệu token. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ chỉnh sửa video 12K, render cảnh 3D và chơi game ray-tracing ở mức khung hình cao. NVIDIA cũng công bố hợp tác với Microsoft để tăng cường bảo mật cho Windows, tích hợp thời gian chạy sandbox mã nguồn mở OpenShell để cô lập và quản lý hành vi của AI agent, giúp các doanh nghiệp triển khai thiết bị này một cách an toàn. Về phía phần mềm, Adobe tuyên bố sẽ tái cấu trúc Photoshop và Premiere từ gốc để tối ưu hóa cho kiến trúc bộ nhớ thống nhất của RTX Spark, hứa hẹn tăng hiệu suất lên gấp đôi. Sáu OEM hàng đầu bao gồm ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface và MSI sẽ ra mắt máy tính xách tay mỏng nhẹ và máy tính để bàn nhỏ gọn tích hợp RTX Spark vào mùa thu năm nay, Acer và Gigabyte sẽ theo sau. Tuy nhiên, các câu hỏi về giá cả, khả năng tản nhiệt, hiệu suất thực tế và thời lượng pin vẫn cần được làm rõ khi sản phẩm chính thức ra mắt. Sự xuất hiện của RTX Spark đánh dấu sự dịch chuyển quyền lực trong ngành công nghiệp PC, từ mô hình truyền thống lấy CPU x86 làm trung tâm sang mô hình nền tảng SoC mới lấy GPU làm chủ đạo.

marsbit1 giờ trước

AI PC đã tới, chạy mô hình lớn 120B ngay trên máy! NVIDIA định nghĩa lại nền tảng 'Máy tính Cá nhân AI' với RTX Spark

marsbit1 giờ trước

Jensen Huang: Vera Rubin Đã Được Sản Xuất Hàng Loạt, AI Agent Là Hướng Đi Trọng Tâm, Thách Thức Intel Và Nhắm Đến Cổng Vào AI PC Thế Hệ Tiếp Theo

Ngày 1/6, CEO NVIDIA Jensen Huang đã có bài phát biểu quan trọng tại GTC Đài Bắc 2026, công bố hàng loạt sản phẩm và định hướng mới. Kiến trúc Vera Rubin đã chính thức được sản xuất hàng loạt, với khách hàng đầu tiên là OpenAI, Anthropic và SpaceX. NVIDIA tập trung mạnh vào phát triển AI Agent, đồng thời giới thiệu CPU Vera dành riêng cho các tác nhân AI. Một điểm nhấn lớn là tham vọng của NVIDIA trong thị trường AI PC thế hệ tiếp theo. Họ sẽ hợp tác với MediaTek phát triển chip RTX SPARK cho máy tính Windows, do TSMC sản xuất, dự kiến ra mắt vào mùa thu năm nay. Động thái này được xem như một thách thức trực tiếp đối với Intel và hướng tới việc cung cấp nền tảng tính toán hoàn chỉnh cho toàn bộ hệ sinh thái Windows. NVIDIA cũng công bố mô hình AI mới Nemotron 3 Ultra và nền tảng DSX - một "hướng dẫn hành động" hoàn chỉnh để xây dựng các nhà máy AI. Trong lĩnh vực ô tô tự hành, nền tảng DRIVE Hyperion đã được nhiều hãng xe Trung Quốc như BYD, Geely, Zeekr, Xiaomi và Pony.ai áp dụng. NVIDIA còn giới thiệu mô hình suy luận mở Alpamayo 2 cho taxi tự lái. Về robot hình người, NVIDIA hợp tác toàn cầu, bao gồm công ty Trung Quốc Unitree, và giới thiệu nền tảng tham chiếu Isaac GR00T cùng bộ công cụ phát triển mã nguồn mở, nhằm xây dựng hệ sinh thái cho kỷ nguyên robot.

marsbit1 giờ trước

Jensen Huang: Vera Rubin Đã Được Sản Xuất Hàng Loạt, AI Agent Là Hướng Đi Trọng Tâm, Thách Thức Intel Và Nhắm Đến Cổng Vào AI PC Thế Hệ Tiếp Theo

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片