Meta Tiếp Tục Cắt Giảm 20% Nhân Sự: 'Cách Mạng Hiệu Suất' Thời AI Hay Lo Âu Về Chi Phí?

marsbitXuất bản vào 2026-03-17Cập nhật gần nhất vào 2026-03-17

Tóm tắt

Meta đang lên kế hoạch cắt giảm 20% nhân sự (khoảng 16.000 người) - đợt sa thải lớn nhất kể từ cuối năm 2022, nhằm bù đắp chi phí đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI và nâng cao hiệu suất làm việc nhờ AI. Theo nhà phân tích Mark Shmulik của Bernstein, động thái này có thể cho thấy Meta đang thành công trong việc tái cấu trúc thành một công ty "ưu tiên AI", mở rộng lợi thế cạnh tranh thông qua triển khai AI sâu vào hoạt động cốt lõi. Dù chưa công bố mô hình AI đột phá như OpenAI hay Google, Meta đã cho thấy hiệu quả từ việc ứng dụng AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên tăng vượt Amazon. Công ty cũng đang đẩy mạnh đánh giá nhân viên dựa trên tác động của AI. Dù có lo ngại về "AI washing" (dùng AI để che giấu lý do sa thải thực sự), việc cắt giảm có thể phản ánh hiệu quả thực từ đầu tư AI. Nếu thành công, Meta có thể tạo ra khuôn mẫu cho các công ty theo đuổi mô hình "AI-first", dẫn đến làn sóng tái cấu trúc trong ngành.

Nguồn: Dữ liệu Jinshi

Việc Meta tiếp tục cắt giảm nhân sự có nghĩa là công ty vẫn còn dư thừa cần phải loại bỏ, hay cho thấy các khoản đầu tư AI của họ thực sự đang bắt đầu mang lại hiệu quả?

Theo truyền thông nước ngoài, Meta dự kiến cắt giảm 20% nhân sự (khoảng 16.000 người), đây là đợt cắt giảm quy mô lớn nhất kể từ cuối năm 2022, nhằm bù đắp cho khoản đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng AI và nâng cao hiệu suất với sự trợ giúp của AI.

Một nhà phân tích hàng đầu Phố Wall cho biết trong báo cáo hôm thứ Hai rằng bất kỳ động thái cắt giảm nhân sự nào tiếp theo của Meta thực chất có thể có nghĩa là công ty đang thành công trong việc tái tạo bản thân thành một doanh nghiệp "ưu tiên AI". Và đây có thể không phải là tin tốt cho các đối thủ cạnh tranh.

Mặc dù Meta Platforms (META.O) đã đầu tư sâu vào lĩnh vực AI, nhưng cho đến nay vẫn chưa ra mắt các mô hình dẫn đầu như Google và OpenAI, nhà phân tích Mark Shmulik của Bernstein cho biết, việc Meta thúc đẩy mạnh mẽ quá trình chuyển đổi thành một công ty AI từ trên xuống có thể giúp họ dẫn trước các đối thủ và gây ra một làn sóng "hoảng loạn" khi các công ty cùng ngành tranh nhau làm theo.

Meta đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI và thu hút nhân tài để củng cố đội ngũ nghiên cứu AI của mình. Tuần trước, Reuters là tờ báo đầu tiên đưa tin rằng công ty đang cân nhắc việc cắt giảm nhân sự, một số nhà quản lý đã được yêu cầu lập phương án cắt giảm chi phí.

Shmulik của Bernstein cho biết, điều này có thể cho thấy Meta đã dẫn đầu trong một mặt trận then chốt của cuộc cạnh tranh AI. Mặc dù các doanh nghiệp có thể chiến thắng nhờ các mô hình tiên phong đẳng cấp thế giới, nhưng họ cũng có thể đánh bại đối thủ bằng cách triển khai AI sâu vào hoạt động cốt lõi, từ đó mở rộng "hào cạnh tranh" một cách không thể tranh cãi.

Shmulik viết: "Meta đã cho thấy lợi nhuận đáng kể từ việc triển khai AI vào khối lượng công việc cốt lõi. Nhưng nếu công ty bây giờ có thể thiết kế lại cơ bản hệ thống vận hành của mình để thực sự lấy AI làm trung tâm, thì những lợi thế tiềm năng về chi phí và hiệu suất của họ có thể khó bị vượt qua."

Xét theo một chỉ số, cuộc cải cách hiệu suất của Zuckerberg trong ba năm qua đã có hiệu quả. Theo dữ liệu được Bernstein chia sẻ tuần này, doanh thu trên mỗi nhân viên của Meta đã liên tục tăng trong thời gian qua và năm ngoái đã vượt qua Amazon. Chỉ có Pinterest là có chỉ số này cao hơn.

Đồng thời, báo cáo của Bernstein cho thấy mức chi tiêu vốn và đầu tư R&D trên mỗi nhân viên của Meta cao hơn đáng kể so với các đối thủ, điều này cũng có thể giải thích cho lý do cắt giảm nhân sự tiềm tàng.

Các nhà đầu tư dường như phản ứng tích cực với việc Meta cân nhắc cắt giảm thêm chi phí, cổ phiếu của công ty tăng khoảng 2% trong phiên sáng thứ Hai.

Công ty này đồng thời cũng đang thúc đẩy mạnh mẽ việc ứng dụng AI nội bộ. Trước đó, truyền thông nước ngoài đưa tin, Meta cho biết bắt đầu từ năm nay, họ sẽ chấm điểm đánh giá hiệu suất của nhân viên dựa trên "tác động được AI thúc đẩy" và theo dõi cách một số nhóm sử dụng các công cụ này.

Các công ty như Atlassian và Block gần đây cũng viện dẫn AI như một lý do cho việc cắt giảm nhân sự, điều này đặt ra câu hỏi: Liệu một số nhà lãnh đạo doanh nghiệp có đang thực hiện "greenwashing AI" (tô hồng AI) hay không, tức là lợi dụng AI để che giấu các lý do khác cho việc sa thải, chẳng hạn như vấn đề tài chính hoặc tuyển dụng quá mức trong thời kỳ đại dịch Covid-19.

Shmulik của Bernstein cho biết, mặc dù khả năng "greenwashing AI" có thể xảy ra ở Meta cũng như các công ty khác, nhưng việc cắt giảm nhân sự cũng có thể cho thấy công ty đã bắt đầu nhìn thấy hiệu quả cải thiện.

Vào cuối năm 2022 đến đầu năm 2023, Zuckerberg tuyên bố bước vào "năm hiệu suất", công ty đã cắt giảm hơn 20.000 vị trí, giảm bớt các vị trí không liên quan đến kỹ thuật, thu gọn các cấp quản lý và thúc đẩy sự phục hồi của cổ phiếu vốn trì trệ.

Shmulik cho biết, nếu Meta trải qua một chu kỳ tương tự trong thời đại AI, nó có thể tạo ra một khuôn mẫu cho một "công ty kiểu ưu tiên AI" thực thụ.

Ông viết: "Nếu có một doanh nghiệp lớn có thể vẽ lại bản thiết kế cho một tổ chức được trao quyền bởi AI, các công ty khác sẽ nhanh chóng cố gắng sao chép... và chúng tôi nghi ngờ rằng điều này có thể gây ra một loạt các chuyển đổi vội vàng, các chiến lược chưa hoàn thiện và các cuộc tái cấu trúc bị động trong toàn bộ hệ sinh thái ngành."

Câu hỏi Liên quan

QTại sao Meta tiếp tục cắt giảm 20% nhân sự?

AMeta lên kế hoạch cắt giảm 20% nhân sự (khoảng 16.000 người) nhằm bù đắp chi phí đầu tư cao vào cơ sở hạ tầng AI và nâng cao hiệu suất làm việc nhờ công nghệ AI hỗ trợ.

QTheo phân tích của Bernstein, việc cắt giảm nhân sự có thể phản ánh điều gì về chiến lược AI của Meta?

ATheo nhà phân tích Mark Shmulik, việc cắt giảm nhân sự có thể cho thấy Meta đang thành công trong việc tái cấu trúc thành một công ty 'ưu tiên AI', tạo ra lợi thế cạnh tranh thông qua triển khai AI sâu vào hoạt động cốt lõi.

QMeta đã đạt được những kết quả nào từ cải cách hiệu suất trong 3 năm qua?

AMeta đã ghi nhận doanh thu trên mỗi nhân viên tăng liên tục, vượt qua Amazon vào năm ngoái, đồng thời tăng cường đầu tư vào vốn và nghiên cứu-phát triển trên đầu người so với các đối thủ.

Q'AI washing' (tẩy xanh AI) là gì và nó có liên quan thế nào đến Meta?

A'AI washing' là việc các công ty sử dụng AI như cái cớ để che giấu lý do sa thải thực sự như vấn đề tài chính hoặc tuyển dụng quá mức. Dù có khả năng này tại Meta, nhưng việc cắt giảm cũng có thể phản ánh hiệu quả thực từ AI.

QPhản ứng của thị trường đối với kế hoạch cắt giảm chi phí của Meta như thế nào?

ANhà đầu tư phản ứng tích cực, cổ phiếu của Meta tăng khoảng 2% trong phiên giao dịch sáng thứ Hai, cho thấy sự ủng hộ đối với nỗ lực tái cấu trúc và tập trung vào AI của công ty.

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.

bitcoinist8 giờ trước

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

bitcoinist8 giờ 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.

marsbit8 giờ trước

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

marsbit8 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8 giờ trước

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

链捕手8 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.

marsbit9 giờ trước

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

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), 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 Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) 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 523Xuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

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 ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片