"“Bọc vỏ” Google Gemini, nhưng Apple vẫn chưa từ bỏ mô hình tự nghiên cứu

marsbitXuất bản vào 2026-01-13Cập nhật gần nhất vào 2026-01-13

Tóm tắt

Apple đã ký thỏa thuận sử dụng mô hình AI Gemini của Google để hỗ trợ phát triển các tính năng Apple Intelligence và Siri mới, được dự kiến ra mắt vào tháng 3. Tuy nhiên, đây không phải là việc thay thế hoàn toàn mô hình tự nghiên cứu của Apple. Thay vào đó, Gemini sẽ đóng vai trò là "công cụ nền tảng" để huấn luyện và củng cố mô hình riêng của Apple, với dữ liệu người dùng được xử lý trên máy chủ đám mây riêng để đảm bảo quyền riêng tư. Động thái này được xem như một giải pháp tạm thời để Apple đẩy nhanh tiến độ trong bối cảnh sản phẩm AI tự phát triển liên tục bị trì hoãn và nhân then chốt bị đối thủ thu hút. Apple vẫn đang phát triển mô hình tham số nghìn tỷ dự kiến ra mắt năm 2027. Dù vậy, hợp tác này mang lại lợi ích lớn cho Google, giúp giá cổ phiếu tăng và củng cố vị thế thị trường, trong khi gây lo ngại về sự tập trung quyền lực công nghệ. Tại thị trường Trung Quốc, Apple có thể sẽ tìm kiếm đối tác tương tự.

Tác giả: Tiểu Kim Nha, Zimu AI

Apple đã “cúi đầu”.

Vào ngày 12 tháng 1 giờ địa phương, Apple và Google đã ra thông cáo chung:

“Sau khi đánh giá cẩn thận, Apple cho rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo của Google cung cấp nền tảng mạnh mẽ nhất cho mô hình cơ sở của Apple, và chúng tôi rất hào hứng với những trải nghiệm đổi mới mà nó sẽ mở khóa cho người dùng Apple.”

Hai công ty cho biết, các mô hình này sẽ giúp hỗ trợ các tính năng Apple Intelligence trong tương lai, bao gồm Siri được cá nhân hóa hơn dự kiến ra mắt trong năm nay.

Ngay khi tin tức được đưa ra, Musk là người đầu tiên tỏ ra không hài lòng, đánh giá trên X rằng sự “tập trung quyền lực” như vậy là không hợp lý, xét cho cùng Google còn sở hữu Android và trình duyệt Chrome.

Điều này tương đương với việc nói rằng, giờ đây Google thậm chí còn kiểm soát cả AI của Apple. Nhưng Apple chắc chắn sẽ không đồng ý với điều này.

Đối với Apple, đây là một sự cúi đầu tạm thời, nhưng tuyệt đối không phải là đầu hàng hay từ bỏ.

Việc đưa Gemini của Google vào, giống như việc Apple tìm một trợ thủ cho giai đoạn chuyển tiếp, nó sẽ không hoàn toàn thay thế mô hình tự nghiên cứu của Apple. Hơn nữa, Apple vẫn đang nghiên cứu mô hình với tham số nghìn tỷ.

Không phải Gemini thay thế mô hình tự nghiên cứu của Apple

Tuyên bố của Apple và Google ra bên ngoài có hạn và cố ý giữ mơ hồ, nhưng có một điểm rõ ràng: Gemini sẽ tham gia vào việc xây dựng mô hình cơ sở mới của Apple.

Sự việc này đã được phóng viên Mark Gurman của Bloomberg đưa tin vào tháng 11 năm ngoái, khi đó ông dẫn nguồn tin nội bộ cho biết Apple sẽ trả cho Google khoảng 10 tỷ USD mỗi năm.

Tuy nhiên, đây không phải là một giao dịch “đổi một lấy một” thay thế trực tiếp mô hình cơ sở của Apple bằng mô hình Gemini, mà là một kiến trúc hệ thống cho phép Apple tiếp tục sử dụng mô hình riêng, đồng thời không cung cấp bất kỳ dữ liệu nào cho Google.

Như tin đồn ban đầu đã chỉ ra, Gemini sẽ không được nhúng trực tiếp vào hệ điều hành của Apple.

Thay vào đó, mọi thứ vẫn sẽ được trình bày ra bên ngoài với mô hình cơ sở Apple làm cốt lõi, nhưng ở kiến trúc cấp thấp, Gemini sẽ trở thành “nền tảng” của nó. Nói cách khác, việc Apple sử dụng Gemini nằm ở vùng giữa của “bọc vỏ” và “chưng cất”, tất nhiên, trong điều kiện hợp tác của hai bên, điều này chắc chắn là hợp pháp.

Điều này cực kỳ quan trọng, việc diễn giải tin này thành “AI của Apple sẽ được vận hành bởi Gemini” là không chính xác.

Khi bạn mua một chiếc iPhone, bên trong nó sử dụng chip do TSMC sản xuất, màn hình từ Samsung, và các linh kiện khác từ khắp nơi trên thế giới. Nhưng không ai vì thế mà tuyên bố rằng, Samsung đang “vận hành” iPhone.

Apple Intelligence trên thiết bị, vẫn sẽ được hỗ trợ bởi mô hình cơ sở của Apple.

Nói cách khác, mô hình Gemini sẽ được sử dụng như một công cụ, giúp đào tạo mô hình cơ sở của Apple, giúp nó hoàn thành tốt hơn các nhiệm vụ mà Apple đặt ra.

Trong báo cáo của Gurman năm ngoái từng đề cập, theo thỏa thuận giữa Google và Apple, mô hình Gemini của Google sẽ chịu trách nhiệm cho chức năng tóm tắt và lập kế hoạch của Siri — những thành phần này giúp trợ lý giọng nói tổng hợp thông tin và quyết định cách thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Một số chức năng của Siri sẽ tiếp tục sử dụng mô hình tự nghiên cứu của Apple.

Báo cáo còn cho biết, mô hình này sẽ chạy trên máy chủ điện toán đám mây riêng tư của Apple, đảm bảo dữ liệu người dùng hoàn toàn cách ly với cơ sở hạ tầng của Google. Apple đã phân bổ phần cứng máy chủ AI để hỗ trợ vận hành mô hình này.

Do tuyên bố công khai hiện tại của hai bên còn mơ hồ, nội dung trên chưa bị bác bỏ.

Về bản chất, thỏa thuận này hoàn toàn khác với hợp tác kiểu “Tìm kiếm Google” vì nó hoàn toàn vô hình với người dùng cuối. Khi trò chuyện với Siri, sẽ không xuất hiện bất kỳ nhận dạng nào của Gemini, và cũng không nên xuất hiện.

Apple vẫn chưa từ bỏ

Hợp tác sâu hơn với Google, là lựa chọn “chuyển tiếp” của Apple.

Người dùng Apple từ năm 2024 đã mong chờ Siri mới, khi đó Apple đã trình diễn tại WWDC, còn nói sẽ dần ra mắt. Nhưng sau đó, sự việc liên tục bị trì hoãn, trở thành nỗi xấu hổ lớn của Apple.

Hiện tại, nhiều báo cáo truyền thông cho rằng Siri mới sẽ được phát hành cùng iOS 26.4 vào tháng 3.

Ngoài ra, bản thân Apple Intelligence cũng không tiến triển suôn sẻ, các tính năng như “Tóm tắt tin tức” ra mắt đầu tiên đã bị chất vấn vì mắc lỗi.

Tệ hơn nữa, khi Meta đột nhiên phát động “cuộc chiến giành giật nhân tài AI” vào năm ngoái, Apple cũng tổn thất nặng nề. Trong đó, người được biết đến nhiều nhất là trưởng nhóm mô hình cơ sở AI của Apple lúc đó là Pang Ruoming (Bàng Nhược Minh) cũng bị chiêu mộ, nghe nói Meta đã trả cho anh ấy mức thù lao khủng 200 triệu USD.

Trong tình huống này, nếu tiếp tục trì hoãn, đối với Apple không chỉ là tụt hậu trên sân chơi AI mà còn làm tổn hại lớn đến độ tin cậy thị trường.

Lúc này, tìm kiếm sự trợ giúp từ bên thứ ba, trước tiên đẩy nhanh những việc cấp bách nhất (như Siri mới) theo lộ trình, đưa ra thành quả cho người dùng, là nhiệm vụ cấp bách của Apple.

Và việc lựa chọn Google, cũng không có gì đáng ngạc nhiên.

Apple và Google có mối quan hệ hợp tác lâu dài, ví dụ như nhiều năm qua Google mỗi năm trả cho Apple hơn 200 tỷ USD để đổi lấy việc trở thành công cụ tìm kiếm mặc định của trình duyệt Safari của Apple.

Hợp tác của hai bên từng vướng vào vụ kiện chống độc quyền, nhưng phán quyết mới nhất chỉ điều chỉnh một số cách làm cụ thể, hợp tác 200 tỷ USD của hai bên vẫn được cho phép.

Hơn nữa Gemini hiện cũng là một trong những mô hình mạnh nhất, theo báo cáo trước đây, Apple đã thử nghiệm nhiều mô hình chủ lưu bao gồm Gemini, GPT, Claude, cuối cùng chọn Gemini.

Nói ngoài lề một chút, việc Apple trong hợp tác đưa Gemini của Google vào nhấn mạnh “quyền riêng tư người dùng”, nhấn mạnh mọi thứ chạy trên “đám mây riêng của Apple”, không chia sẻ dữ liệu với Google, cũng là bài học từ quá khứ hợp tác với Google. Năm 2012, từng xảy ra “vụ bê bối cookie theo dõi Safari”, Google bị chỉ trích lợi dụng lỗ hổng cài đặt quyền riêng tư của trình duyệt Safari để đặt cookie theo dõi, vượt qua chính sách chặn cookie của bên thứ ba mặc định. Cuối cùng, Google bị FTC phạt 22.5 triệu USD, và yêu cầu chấn chỉnh. Ngoài ra, Google đã đạt thỏa thuận dàn xếp 17 triệu USD với 37 bang và đặc khu Columbia của Mỹ để giải quyết vụ kiện tập thể.

Tóm lại, hợp tác lần này của Apple và Google, có thể gọi là “cúi đầu” tạm thời, nhưng tuyệt đối không phải là “đầu hàng” hay “từ bỏ”.

Apple vẫn đang nghiên cứu mô hình nghìn tỷ tham số của riêng mình, dự kiến sẽ ra mắt vào khoảng năm 2027.

Ngay cả khi mô hình đó ra đời, Apple rất có thể vẫn sẽ giữ lại Gemini, dùng cho việc tăng cường đào tạo, so sánh đối chiếu và tối ưu hóa thêm. Sử dụng như “công cụ” để tăng cường bản thân, mới là kỳ vọng của Apple đối với Google Gemini.

Sướng nhất vẫn là Google

Mặc dù vừa rồi chúng tôi dùng đoạn văn dài cố gắng làm rõ, hợp tác sâu này của Apple và Google là gì, không phải là gì.

Nhưng có thể dự đoán được, cảm giác “AI của Apple dựa vào Gemini” rất khó xóa bỏ.

Có người không nhịn được mơ mộng: Hãy tưởng tượng, nếu đến tháng ba, tháng tư, Siri đột nhiên trở nên cực kỳ dễ dùng......

Điều này không khó tưởng tượng, tình thế khó xử hiện tại của Apple là, nếu bước đưa Gemini vào thực sự có hiệu quả tức thì, đẩy nhanh đáng kể tiến bộ của Apple Intelligence và Siri, thì đánh giá “Apple thực sự không được” sẽ bị khẳng định.

Trong tình huống này, ngay cả khi Apple thực sự nghiên cứu thành công mô hình tự nghiên cứu nghìn tỷ tham số đó, từ giai đoạn chuyển tiếp đến giai đoạn tự lực tự cường, Gemini vẫn sẽ được coi là công thần, chứ không phải bản thân Apple.

Còn Google, thị trường đã phản hồi tích cực cho họ.

Sau khi Apple và Google ra thông cáo chung, cổ phiếu Alphabet đã tăng 1.7%, khi đóng cửa cùng ngày vốn hóa thị trường của họ lần đầu tiên vượt mốc 4 nghìn tỷ, lập kỷ lục của công ty, trong khi cổ phiếu Apple tăng chưa đến 1%.

Mà hợp tác này, cũng khiến các đối thủ khác bị đặt lên bàn nóng.

Người nhảy ra bày tỏ bất mãn là Musk, ông chỉ trích Google nắm giữ Android và Chrome, giờ lại tấn công vào Apple, là biểu hiện của “quyền lực quá tập trung”, ám chỉ có dấu hiệu độc quyền.

Người khác khó ở là Sam Altman của OpenAI. OpenAI trước đây từng đạt hợp tác với Apple, ChatGPT sẽ trở thành “tùy chọn bổ sung” khi Siri trả lời câu hỏi người dùng. Nghĩa là, giống như Siri hiện tại đôi khi liệt kê kết quả tìm kiếm web, trong tương lai sẽ đưa ra câu trả lời của ChatGPT khi cần thiết.

Hợp tác đó từng làm rạng danh OpenAI, nhưng giờ đây, nó trở nên mờ nhạt trong hợp tác mới của Apple và Google.

Rõ ràng, vị thế hợp tác ở tiền cảnh làm “tùy chọn bổ sung” này, thua xa vị thế của Google Gemini ở hậu trường làm “trợ thủ nền tảng”. Giống như câu lạc bộ Apple tổ chức biểu diễn, OpenAI biểu diễn tiết mục trên sân khấu, còn Google làm nhân viên ánh sáng hậu trường. Altman hiện vẫn chưa lên tiếng về việc này.

Còn tại thị trường Trung Quốc, liệu Apple có đang tìm kiếm một “trợ thủ chuyển tiếp” trước khi tạo ra mô hình tự nghiên cứu nghìn tỷ tham số hay không, hãy cùng chờ xem.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao Apple lại chọn hợp tác với Google Gemini thay vì tiếp tục phát triển mô hình AI tự nghiên cứu?

AApple hợp tác với Google Gemini như một giải pháp tạy thời để đảm bảo tiến độ ra mắt tính năng AI mới, đặc biệt là Siri phiên bản cải tiến, trong khi vẫn tiếp tục phát triển mô hình tự nghiên cứu tham số nghìn tỷ dự kiến ra mắt năm 2027.

QHợp tác giữa Apple và Google có ảnh hưởng đến quyền riêng tư của người dùng không?

AApple khẳng định dữ liệu người dùng sẽ được xử lý trên máy chủ điện toán đám mây riêng tư của họ, không chia sẻ với cơ sở hạ tầng của Google, nhằm đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư.

QElon Musk đã phản ứng thế nào về thỏa thuận giữa Apple và Google?

AElon Musk chỉ trích sự hợp tác này là 'tập trung quyền lực quá mức', vì Google đã kiểm soát cả Android và Chrome, nay lại ảnh hưởng đến AI của Apple.

QVai trò của Gemini trong hệ thống AI của Apple là gì?

AGemini đóng vai trò là công cụ hỗ trợ đào tạo và củng cố mô hình cơ bản của Apple, giúp xử lý các tác vụ như tóm tắt và lập kế hoạch cho Siri, nhưng không thay thế hoàn toàn mô hình tự nghiên cứu của Apple.

QHợp tác này tác động thế nào đến thị trường và các đối thủ cạnh tranh?

AThỏa thuận đã giúp giá cổ phiếu của Google (Alphabet) tăng, đạt mức vốn hóa 4 nghìn tỷ USD, trong khi gây áp lực lên các đối thủ như OpenAI - vốn chỉ có vai trò hỗ trợ bổ sung cho Siri so với vị trí nền tảng của Gemini.

Nội dung Liên quan

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

Tác giả: Jae, PANews Dù đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường với các xu hướng khác nhau, từ blockchain hiệu suất cao, phân mảnh đến trừu tượng chuỗi và gần đây là AI Agent, Near luôn có mặt. Được đồng sáng lập bởi Illia Polosukhin, một trong những tác giả của kiến trúc AI Transformer nổi tiếng, Near có nền tảng kỹ thuật vững chắc. Điều ít người biết là Near ban đầu là một công ty khởi nghiệp AI, tập trung vào "tổng hợp chương trình" (dạy máy viết code). Tuy nhiên, họ gặp khó khăn trong việc trả lương xuyên biên giới cho các nhà phát triển toàn cầu do hạn chế của hệ thống thanh toán truyền thống và phí gas cao, tốc độ chậm của các blockchain thời kỳ đầu. Điều này buộc họ tạm dừng giấc mơ AI và tự xây dựng một blockchain riêng - Near - vào năm 2018. Sau một thời gian phát triển công nghệ phân mảnh nhưng gặp khó khăn trong việc thu hút hệ sinh thái, Near tìm thấy cơ hội mới khi làn sóng AI bùng nổ. Danh tiếng của Polosukhin với tư cách là đồng tác giả Transformer được công nhận rộng rãi, đưa Near trở lại ánh đèn sân khấu với tư cách là một dự án có "dòng máu AI" chính thống. Near hiện tập trung vào hai hướng phát triển chính: Near Intents và giao dịch riêng tư (Confidential Transactions). **Near Intents** đơn giản hóa trải nghiệm giao dịch chuỗi chéo. Thay vì thực hiện nhiều thao tác thủ công trên các chuỗi khác nhau, người dùng chỉ cần nêu ý định (ví dụ: "đổi BTC lấy ETH"), và mạng lưới "trình giải quyết" (Solver) sẽ tự động tìm đường đi tối ưu. Cơ chế này đã xử lý hơn 200 tỷ USD khối lượng giao dịch tích lũy, tạo ra hơn 34 triệu USD phí giao dịch, với TVL đạt 85 triệu USD trên 25 blockchain. Tuy nhiên, nguy cơ tập trung hóa trong mạng lưới Solver là một rủi ro tiềm ẩn. **Giao dịch riêng tư** là lợi thế cạnh tranh khác. Tính năng "Hoán đổi Bảo mật" cho phép ẩn số lượng, hướng giao dịch trước khi thanh toán, bảo vệ người dùng khỏi MEV và trượt giá. Trong 30 ngày qua, giao dịch riêng tư chiếm tới 41,63% tổng khối lượng giao dịch trên Near (~87 triệu USD trong tổng số 209 triệu USD), phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ. Tuy nhiên, tỷ lệ cao này cũng có thể thu hút sự giám sát từ các cơ quan quản lý. Tóm lại, sau hành trình đầy biến động, Near đang định vị lại mình ở giao lộ của blockchain và AI, thông qua trừu tượng hóa chuỗi, cơ chế ý định và giao dịch riêng tư. Việc liệu những nỗ lực này có giúp Near xây dựng được hào rào cạnh tranh vững chắc hay không vẫn cần được theo dõi thêm.

marsbit1 giờ trước

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

Bài viết này giải thích khái niệm CROPS, một thuật ngữ được Vitalik Buterin nhấn mạnh nhiều lần gần đây, liên quan đến định hướng phát triển cốt lõi của Ethereum và tương lai của trải nghiệm người dùng trong thời đại AI. CROPS là viết tắt của năm nguyên tắc: Kháng kiểm duyệt (Censorship Resistance), Kháng chiếm đoạt (Capture Resistance), Mã nguồn mở/Mở (Open Source/Openness), Quyền riêng tư (Privacy) và Bảo mật (Security). Đây không chỉ là giá trị cốt lõi của Ethereum mà còn là kim chỉ nam cho Quỹ Ethereum (EF) trong việc phân bổ nguồn lực vào các nhiệm vụ dài hạn, đảm bảo người dùng giữ được quyền kiểm soát tối thượng đối với tài sản và hành động số của họ. Bài viết chỉ ra rằng khi AI, đặc biệt là AI Agent, ngày càng đóng vai trò là "đại lý số" xử lý các tác vụ phức tạp (như giao dịch, quản lý tài sản), CROPS trở thành vấn đề sống còn. Một hệ thống AI tuân thủ CROPS cần chạy cục bộ (local) khi có thể, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trao cho người dùng quyền xác nhận cuối cùng, tránh biến thành một "hộp đen" tập trung. Giao điểm giữa "CROPS Ethereum Access Layer" và "CROPS AI" nằm ở việc giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để người dùng truy cập các dịch vụ từ xa (như mô hình LLM hoặc dữ liệu blockchain) mà không phải hy sinh thông tin cá nhân, ý định hay quyền kiểm soát. Các giải pháp như gọi LLM từ xa thanh toán bằng ZK-proof hay đọc RPC Ethereum riêng tư là những ví dụ điển hình. Tóm lại, trong bối cảnh AI đang định hình lại tương tác kỹ thuật số, CROPS nổi lên như một khuôn khổ quan trọng đảm bảo rằng sự tiện lợi và quyền lực của công nghệ không đi kèm với cái giá phải trả là quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này sẽ định hướng cho sự phát triển của các lớp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là ví tiền điện tử, trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

marsbit1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist1 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit3 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua T

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Threshold Network Token (T) 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 Threshold Network Token (T) 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 Threshold Network Token (T) của BạnSau khi mua Threshold Network Token (T), 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 Threshold Network Token (T)Giao dịch Threshold Network Token (T) 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 497Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua T

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 T (T) được trình bày dưới đây.

活动图片