# Bài viết Liên quan Tác nhân

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Tác nhân", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Câu chuyện mới nào nằm trong 'Nhà máy Agent' của Jensen Huang?

Trong bài phát biểu tại COMPUTEX 2026, CEO NVIDIA Jensen Huang công bố loạt sản phẩm và chiến lược mới tập trung vào thời đại AI Agent (trí tuệ nhân tạo tự chủ). Trọng tâm là nền tảng Vera Rubin, siêu máy tính AI cấp rack được thiết kế để xử lý khối lượng công việc của Agent, hiệu quả gấp 10 lần thế hệ trước. Bộ xử lý Vera CPU, được chế tạo riêng cho AI, tăng tốc đáng kể các tác vụ Agent. NVIDIA giới thiệu DGX Station for Windows, mang sức mạnh AI siêu máy tính đến máy trạm doanh nghiệp, và RTX Spark SoC cho máy tính xách tay AI PC. Về mô hình, Nemotron 3 Ultra (550 tỷ tham số) tối ưu cho Agent doanh nghiệp, trong khi Cosmos 3, mô hình thế giới vật lý đa phương thức, thúc đẩy robot và xe tự lái. Hợp tác với Unitree, NVIDIA ra mắt H2 Plus, mẫu robot hình người tham chiếu dựa trên nền tảng Isaac GR00T, nhằm đơn giản hóa phát triển. Bộ công cụ DSX giúp thiết kế, mô phỏng và vận hành "nhà máy AI", trong khi bản nâng cấp BlueField-4 STX tập trung vào bảo mật dữ liệu cho Agent. Đáng chú ý, quan hệ với TSMC chuyển từ đơn thuần là khách hàng sang hợp tác hai chiều, với NVIDIA cung cấp công nghệ AI để tối ưu hóa hoạt động nhà máy bán dẫn. Tóm lại, NVIDIA đang xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh từ chip, phần cứng, phần mềm đến nền tảng robot, nhằm chiếm lĩnh mọi tầng trong cơ sở hạ tầng thời đại Agent.

marsbit06/01 12:07

Câu chuyện mới nào nằm trong 'Nhà máy Agent' của Jensen Huang?

marsbit06/01 12:07

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit05/31 16:07

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit05/31 16:07

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

Từ công cụ thành "công nhân": AI đang trở thành lực lượng lao động máy móc Bài viết phân tích sự chuyển dịch trong thị trường AI: từ việc bán token hay giờ GPU đơn thuần, sang một thị trường "lao động máy móc" mới, nơi chính công việc được hoàn thành bởi phần mềm trở thành đối tượng được định giá và giao dịch. Tác giả dự đoán cơ chế định giá AI sẽ phát triển qua bốn giai đoạn: token thô -> thị trường năng lực LLM tiêu chuẩn hóa -> thị trường lao động theo ngành -> thị trường kết quả có thể lập trình. Trong tương lai, doanh nghiệp có thể không còn quan tâm công việc do model hay GPU cụ thể nào thực hiện, mà chỉ quan tâm liệu nó có được giao đúng tiêu chuẩn về độ trễ, độ chính xác, độ tin cậy và chi phí hay không. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của con người, chuyển sang giám sát, chịu trách nhiệm, quản lý ngữ cảnh và đưa ra phán quyết cuối cùng - những yếu tố có thể trở nên có giá trị hơn. Bài viết nhấn mạnh AI không chỉ đơn thuần thay thế lao động mà mở rộng thị trường tổng thể. Khi chi phí công việc giảm, nhu cầu có thể tăng lên, tạo ra những loại hình công việc và dịch vụ mới khả thi về mặt kinh tế. Thị trường lao động máy móc sẽ bắt đầu từ những công việc có thể được xác định rõ ràng và đo lường được, hướng tới việc biến lao động máy móc thành một yếu tố sản xuất mới có thể được thu mua, thanh toán và giao dịch.

marsbit05/31 12:35

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

marsbit05/31 12:35

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

260 tỷ USD, công ty lập trình AI Cognition với đội ngũ sáng lập toàn người Hoa đã trở thành công ty AI lập trình có định giá cao nhất toàn cầu sau vòng gọi vốn mới. Chỉ sau hơn 8 tháng kể từ khi đạt mốc định giá 102 tỷ USD, Cognition AI đã huy động thành công hơn 10 tỷ USD với định giá sau đầu tư lên tới 260 tỷ USD. Vòng này do các quỹ Lux Capital, General Catalyst và 8VC dẫn đầu. Cognition nổi tiếng với "kỹ sư phần mềm AI" đầu tiên trên thế giới tên là Devin. Tuy nhiên, sau khi gây sốt ban đầu, Devin vấp phải những nghi ngờ về khả năng thực sự và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ không cao trong môi trường thực tế, cùng với mức giá khởi điểm cao. Bước ngoặt quan trọng giúp Cognition định hình lại câu chuyện là việc mua lại tài sản còn lại của Windsurf, một công ty IDE AI. Điều này giúp Cognition bổ sung một công cụ phát triển tích hợp AI mà các lập trình viên có thể kiểm soát trực tiếp, bên cạnh mô hình agent tự trị Devin xử lý công việc bất đồng bộ. Sự kết hợp "hai chân" này cho phép Cognition phục vụ cả nhu cầu hỗ trợ viết code hàng ngày và nhu cầu tự động hóa các tác vụ kỹ thuật có thể ủy thác cho doanh nghiệp. Dữ liệu tăng trưởng ấn tượng - lượng sử dụng doanh nghiệp tăng hơn 10 lần trong năm nay, run-rate doanh thu đạt 492 triệu USD - cùng danh sách khách hàng lớn như Goldman Sachs, Mercedes-Benz, NASA, Lục quân & Hải quân Mỹ đã thuyết phục các nhà đầu tư. Họ không chỉ nhìn thấy một công cụ cho lập trình viên, mà là tiềm năng trở thành hạ tầng cơ sở mới cho kỹ thuật phần mềm doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.

marsbit05/31 10:26

260 tỷ USD, "đội hình toàn Hoa" làm nên công ty lập trình AI có định giá cao nhất toàn cầu

marsbit05/31 10:26

VVV tăng hơn 10 lần trong năm, Base có phải là hy vọng cuối cùng của AI Crypto?

Trong bối cảnh cơn sốt AI tiếp tục, hệ sinh thái Base đã trở thành điểm sáng cho các khái niệm AI trong lĩnh vực tiền mã hóa. Bài viết tổng hợp một số dự án AI nổi bật trên Base, đứng đầu là VVV (Venice.ai) với mức tăng trưởng hơn 10 lần trong năm, nhờ mô hình token kép và doanh thu thực tế từ dịch vụ AI tập trung vào quyền riêng tư. Các dự án khác bao gồm Virtual, một nền tảng launchpad hàng đầu; Clanker, nền tảng phát hành token cho AI Agent khởi nguồn từ Farcaster; FAI với khái niệm AI Agent có chủ quyền; ELSA, lớp thực thi AI Agent cho DeFi; và WARD, giao thức L1 mô-đun cho "mạng lưới đại lý". Bài viết cũng đề cập đến sự sôi động của các meme coin AI trên Base, nhưng lưu ý về tính biến động cao. Nhìn chung, sự phát triển của AI Agent và hệ thống thanh toán liên quan đã giúp Base trở thành một hệ sinh thái AI crypto năng động, dù tương lai của "thế giới AI trên chuỗi" vẫn còn là ẩn số.

marsbit05/29 11:13

VVV tăng hơn 10 lần trong năm, Base có phải là hy vọng cuối cùng của AI Crypto?

marsbit05/29 11:13

VVV Tăng Vọt Hơn 10 Lần Trong Năm, Hệ Sinh Thái Base Trở Thành Hy Vọng Cuối Cùng Của AI Trong Crypto?

VVV đã tăng hơn 10 lần trong năm nay, đưa hệ sinh thái Base trở thành điểm sáng hiếm hoi cho chủ đề AI trong tiền mã hóa. Bài viết tổng hợp một số dự án AI tiêu biểu trên Base: **VVV (Venice AI):** Dẫn đầu với mô hình song token (VVV & DIEM) và doanh thu thực tế từ nền tảng AI tập trung vào quyền riêng tư, giúp VVV đạt vốn hóa thị trường khoảng 7.4 tỷ USD. **VIRTUAL:** Nền tảng launchpad hàng đầu, hỗ trợ tạo token và mã hóa tài sản cho AI Agent, với hơn 15,800 dự án AI. **Clanker:** Nền tảng launchpad AI khởi nguồn từ Farcaster, cho phép tạo token qua mạng xã hội, tự động khóa thanh khoản. **FAI (Freysa AI):** Thí nghiệm về "Tác nhân AI có chủ quyền" tự trị, từng có vốn hóa cao nhưng hiện đã giảm nhiệt. **ELSA:** Cơ sở hạ tầng Agent hỗ trợ chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành thao tác trên chuỗi, phục vụ giao dịch tổng hơn 5 tỷ USD. **WARD (Warden Protocol):** Giao thức L1/OS mô-đun cho "mạng lưới đại lý", cung cấp các công cụ tạo và quản lý AI Agent. Ngoài ra, Base cũng chứng kiến sự bùng nổ của các meme coin AI, dù nhiều đồng đã nhanh chóng suy giảm. Nhìn chung, sự phát triển của AI Agent và hệ thống thanh toán liên quan đang giữ cho hệ sinh thái Base trở thành một trong những khu vực hoạt động sôi động nhất cho AI trong crypto, dù tương lai của "thế giới AI trên chuỗi" vẫn chưa thể khẳng định.

Odaily星球日报05/29 11:11

VVV Tăng Vọt Hơn 10 Lần Trong Năm, Hệ Sinh Thái Base Trở Thành Hy Vọng Cuối Cùng Của AI Trong Crypto?

Odaily星球日报05/29 11:11

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

Công ty khởi nghiệp AI Hark, được thành lập cuối năm 2025 và chưa ra mắt sản phẩm chính thức, vừa huy động thành công 700 triệu USD ở vòng A với định giá 6 tỷ USD. Vòng này do Parkway Venture Capital dẫn đầu, với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ như NVIDIA, AMD Ventures, Intel Capital, Qualcomm Ventures và Salesforce Ventures. Hark tập trung phát triển một giao diện tương tác giữa người và máy tính thế hệ mới, kết hợp "mô hình nền tự nghiên cứu + phần cứng tùy chỉnh". Mục tiêu của họ là tạo ra các thiết bị phần cứng gốc AI, được trang bị hệ thống đa phương thức, có khả năng ghi nhớ cá nhân hóa cao và tương tác tự nhiên, chủ yếu qua giọng nói. Người sáng lập Brett Adcock, nhà sáng lập đằng sau Archer và Figure, đã tự đầu tư 1 tỷ USD ban đầu, nhấn mạnh xu hướng AI chủ động (active AI) vượt ra khỏi màn hình để tương tác với thế giới thực. Bài viết chỉ ra rằng khi phần mềm AI đã tạo ra các công ty khổng lồ như OpenAI, thì phần cứng gốc AI có tiềm năng tạo ra bước đột phá tương tự iPhone. Tuy nhiên, đây là một thách thức kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi sự phát triển đồng bộ của mô hình cơ bản, hệ điều hành agent, bộ nhớ cá nhân và thiết bị phần cứng. Cuối cùng, bài viết nhận định các công ty khởi nghiệp Trung Quốc có lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực này nhờ hệ sinh thái sản xuất toàn diện (như ở Thâm Quyến), thị trường ứng dụng rộng lớn và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách quốc gia.

marsbit05/28 10:23

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

marsbit05/28 10:23

Thời đại của người dùng Agent, giá trị mã hóa sẽ đi về đâu?

Nếu Agent thực sự trở thành tỷ người dùng tiếp theo của blockchain, câu hỏi quan trọng không phải là "chúng sẽ tạo ra bao nhiêu khối lượng giao dịch", mà là trong thế giới đó, ai sẽ kiếm được tiền? Các lý thuyết trước đây như "giao thức béo" hay "ứng dụng béo" đều giả định người dùng là con người. Con người quan tâm đến trải nghiệm, thương hiệu và sự tiện lợi, vì vậy tầng ứng dụng nắm bắt giá trị thông qua việc kiểm soát điểm vào và luồng giao dịch. Tuy nhiên, Agent thì khác. Chúng gọi trực tiếp API, không có lòng trung thành với thương hiệu và có thể chuyển đổi giữa các giao thức, bộ tổng hợp và địa điểm giao dịch với chi phí thấp. Điều này có nghĩa là Agent có thể viết lại logic phân phối giá trị trong Web3. Tầng ứng dụng có thể chuyển sang "không đầu", mở khả năng ví, tổng hợp và chuyển đổi tiền thành API hướng tới Agent. Tầng giao thức cũng có thể có cơ hội mới khi Agent bỏ qua các lớp trung gian. Nhưng kịch bản triệt để hơn là Agent sẽ đẩy toàn bộ ngăn xếp trên chuỗi vào cạnh tranh giá, làm giảm biên lợi nhuận của ứng dụng, bộ tổng hợp và cơ sở hạ tầng xuống gần với chi phí biên. Điều đáng chú ý là Agent không chỉ làm cho các giao dịch hiện có trở nên thường xuyên hơn, mà còn có thể tạo ra các hoạt động mới trước đây không khả thi: cân bằng lại danh mục đầu tư liên tục, thanh toán máy với máy và các loại thị trường mới chỉ có ý nghĩa khi thực thi tự động tốc độ cao. Do đó, câu hỏi cốt lõi trong kỷ nguyên Agent không phải là đánh giá đơn giản giá trị sẽ chảy về giao thức hay ứng dụng, mà là xem ai có thể khiến Agent, với vô số lựa chọn thay thế, vẫn quay trở lại. Câu trả lời có thể không còn là UX và thương hiệu, mà là tính thanh khoản, độ trễ, sự chắc chắn trong quyết toán, hoặc một mô hình kinh doanh mới nào đó chưa được đặt tên ngày nay.

marsbit05/28 08:34

Thời đại của người dùng Agent, giá trị mã hóa sẽ đi về đâu?

marsbit05/28 08:34

Base MCP, Bước Tiếp Theo Của X402

Base chính thức ra mắt Base MCP, cho phép kết nối Base Account với AI Agent để thực hiện các giao dịch như Swap, chuyển tiền, theo dõi vị thế và tra cứu lịch sử giao dịch thông qua lệnh nói chuyện tự nhiên. Điều này phù hợp với định hướng phát triển AI chính của Base. Từ góc độ cạnh tranh thanh toán Agent-to-Agent, Base MCP là một bước trong tham vọng lớn hơn của Coinbase. Các đại gia truyền thống như Capital One, Mastercard và Stripe cũng đang tích cực tham gia thị trường thanh toán AI mới nổi này. Stablecoin, đặc biệt là USDC, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các giao dịch vi mô với chi phí thấp mà các phương thức truyền thống không thể đáp ứng. Stripe, với việc ra mắt giao thức thanh toán MPP và sở hữu cơ sở hạ tầng như Tempo, Privy và Bridge, đã trở thành đối thủ cạnh tranh trực tiếp của Coinbase trong lĩnh vực thanh toán Agent bằng crypto. Việc Base thúc đẩy hệ sinh thái AI không chỉ dành cho người dùng thông thường mà còn nhằm mở rộng các kịch bản thanh toán cho Agent, củng cố vị thế dẫn đầu của Coinbase và tạo lợi thế quy mô trước khi thanh toán Agent trở nên phổ biến trong thương mại.

marsbit05/28 08:27

marsbit05/28 08:27

Có lẽ OpenAI và Anthropic đang tụng kinh nhầm chỗ

Trong năm qua, "Hệ thống Đa Tác nhân (MAS)" đã trở thành một trong những hướng phát triển nóng nhất trong thế giới AI. Tuy nhiên, có hai con đường khác biệt đang hình thành. **Con đường thứ nhất: Hệ thống MAS kiểu "Harness" (Kiểm soát)** Đây là hướng chủ đạo hiện nay, tập trung vào việc nhiều AI Agent với các vai trò khác nhau (như lập trình, kiểm thử, lập kế hoạch) hợp tác để hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp duy nhất. Chúng chia sẻ ngữ cảnh, mục tiêu chung và được điều phối tập trung. Về bản chất, đây giống như một động cơ quy trình công việc (Workflow Engine) phức tạp hơn, nơi các Agent giống như các công cụ hoặc hàm có thể gọi được. Các từ khóa chính của hướng này là Kỹ thuật Prompt, Quản lý Ngữ cảnh, Định tuyến Tác vụ, Gọi Công cụ. Vấn đề cốt lõi vẫn thuộc về kỹ thuật phần mềm. **Con đường thứ hai: Hệ thống Tác nhân Gốc-Giao thức (Protocol-Native Agent System)** Đây là một hướng tiếp cận khác biệt, ít được đề cập hơn. Trọng tâm không còn là nhiều Agent làm việc cho một nhiệm vụ, mà là mỗi cá nhân sở hữu một "Tác nhân Cá nhân" (Personal Agent) hoặc "công ty không người" của riêng mình. Khi đó, Agent trở thành một thực thể gắn với danh tính (identity-scoped), có chủ quyền nhất định, tồn tại lâu dài với ký ức, sở thích, tài nguyên, quan hệ và lợi ích riêng, đại diện cho chủ nhân của nó. Sự thay đổi này chuyển đổi triết lý hệ thống từ "mô-đun phần mềm" sang "xã hội số". Các Agent độc lập này không còn thuộc cùng một công ty hay chia sẻ chung mục tiêu, ngữ cảnh. Do đó, sự hợp tác giữa chúng không thể dựa vào Prompt hay Workflow mà phải dựa trên các **Giao thức (Protocol)** để giải quyết các vấn đề như xác thực danh tính, ranh giới quyền hạn, cơ chế tin cậy, ủy quyền, đàm phán, động lực, danh tiếng và trao đổi giá trị. MAS theo nghĩa này trở thành một hệ thống xã hội số. **"Giao thức tức là Tổ chức"** Giao thức trong thế giới Agent sẽ phát triển vượt xa việc chỉ định nghĩa truyền thông (như HTTP) hay tính toán trạng thái (như blockchain). Chúng sẽ định nghĩa sự phối hợp, quyền hạn, động lực, danh tính và quan hệ tổ chức, trở thành "Giao thức tức là Tổ chức" (Protocol as Organization). **Tầm nhìn tương lai** Khi bước vào xã hội Agent thực sự, thách thức lớn nhất không còn là khả năng suy luận hay thực thi của từng Agent, mà là làm thế nào các thực thể tự trị với các mục tiêu, mô hình thế giới, lợi ích và giá trị khác nhau có thể phối hợp lâu dài. Các khái niệm như Bản thể luận (Ontology) và Giao thức Ngữ nghĩa (Semantic Protocol) sẽ trở nên then chốt. Tổ chức trong tương lai có thể là một liên minh động của các Personal Agent (của con người) và các AI chuyên biệt (như AI CFO, AI Lawyer) được kết nối thông qua giao thức. Điều này có thể dẫn đến một nền văn minh "gốc-thông minh" thực sự.

marsbit05/28 05:34

Có lẽ OpenAI và Anthropic đang tụng kinh nhầm chỗ