# Bài viết Liên quan AI

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "AI", 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.

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.

marsbit06/01 03:35

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

marsbit06/01 03:35

Giải mã báo cáo của Goldman Sachs: Thiếu hụt bộ nhớ kéo dài đến năm 2028, tiếp tục mua vào

Bài báo từ Goldman Sachs nhấn mạnh rằng chu kỳ tăng trưởng bộ nhớ bán dẫn (DRAM, NAND, HBM) hiện tại sẽ kéo dài hơn dự kiến, với tình trạng thiếu hụt kéo dài đến năm 2028 do nhu cầu từ máy chủ AI, nguồn cung hạn chế và các hợp đồng dài hạn. Báo cáo nâng mục tiêu giá cổ phiếu cho Samsung Electronics, SK Hynix và nâng hạng mua cho Kioxia. Các công ty khác trong chuỗi cung ứng AI cũng được đề xuất mua, bao gồm MediaTek (chuyển đổi sang chip AI), Eoptolink (mô-đun quang), Biren (chip AI Trung Quốc), Huaqin (gia công AI), Lenovo (AI PC), cùng các công ty như GDS và VNET. Báo cáo cũng đề cập đến các lĩnh vực khác như bất động sản Trung Quốc (trong kịch bản lạc quan), BYD (xe thông minh), thiết bị bán dẫn Nhật Bản và Panasonic. Một chủ đề vĩ mô được nêu bật là sự va chạm giữa đầu tư AI bùng nổ và khủng hoảng năng lượng, có lợi cho các nước xuất khẩu công nghệ. Lưu ý quan trọng: Tất cả xếp hạng và dự báo là quan điểm của nhà phân tích Goldman Sachs, không phải lời khuyên đầu tư. Độc giả nên tập trung vào logic tổng thể và các giả định đằng sau báo cáo.

marsbit06/01 02:17

Giải mã báo cáo của Goldman Sachs: Thiếu hụt bộ nhớ kéo dài đến năm 2028, tiếp tục mua vào

marsbit06/01 02:17

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

Tuần cuối tháng 5, hai sự kiện AI liền kề đã phơi bày hai cách tiếp cận khác biệt của các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc. Alibaba tập trung vào tích hợp và thương mại hóa AI. Họ kết nối ứng dụng Qwen với Taobao, cho phép mua sắm và sử dụng các tính năng AI như thử đồ, so giá. Tổ chức được tái cấu trúc để tập trung vào AI, với động lực rõ ràng từ thị trường vốn. Doanh thu bên ngoài của Alibaba Cloud tăng 40%, cho thấy chiến lược "lắp AI vào quầy thu ngân" đang tạo ra dòng tiền. Tuy nhiên, cách tiếp cận thực dụng này có thể đi kèm rủi ro nếu có sự chênh lệch lớn về năng lực mô hình nền trong tương lai. Ngược lại, ByteDance theo đuổi giới hạn công nghệ thông qua bộ phận Seed. Họ đạt được thành tích đỉnh cao với mô hình tạo video Seedance 2.0 và đầu tư mạnh vào nghiên cứu cơ bản, thu hút nhân tài với các mục tiêu thuần túy học thuật. Ngân sách vốn (capex) của ByteDance được báo cáo là tăng vọt, lên tới 4700 tỷ NDT vào năm 2026, được tài trợ chủ yếu từ lợi nhuận. Lợi thế lớn của họ là không bị áp lực thị trường công khai, cho phép tập trung vào nghiên cứu dài hạn. Bài viết chỉ ra rằng sự khác biệt chiến lược này không chỉ là triết lý, mà chủ yếu bị chi phối bởi việc công ty có niêm yết hay không. Các công ty đại chúng như Alibaba chịu áp lực phải thể hiện kết quả tài chính ngắn hạn, dẫn đến chiến lược "bán AI". Các công ty chưa niêm yết như ByteDance có "sự xa xỉ" để "làm AI" và tập trung vào đột phá công nghệ. Tương lai của con đường nghiên cứu dài hạn tại ByteDance có thể được kiểm chứng nếu công ty này tiến hành IPO.

marsbit06/01 00:10

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

marsbit06/01 00:10

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

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit05/31 12:45

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit05/31 12:45

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

6 câu hỏi, hiểu xu hướng thương mại của AI

**Tóm tắt:** AI đang bước vào "mùa hè" thương mại hóa, chuyển từ giai đoạn kể chuyện (narrative) sang tập trung vào khả năng giao hàng cụ thể và hiệu quả tài chính. Điều này được phản ánh qua 6 khía cạnh, mỗi khía cạnh đạt 1 điểm theo "Khung chấm điểm 6 chiều để đánh giá chu kỳ", tổng 6 điểm thuộc mùa hè. Các tín hiệu rõ ràng bao gồm: **Doubao (Đậu Bao)** của ByteDance bắt đầu thu phí đăng ký, và **OpenAI** ra mắt nền tảng quảng cáo. Động lực chính là áp lực chi phí (điện, GPU, vận hành) từ việc người dùng tăng trưởng khổng lồ và cơ hội thương mại hóa đã chín muồi. Để thành công trong giai đoạn này, doanh nghiệp cần: 1. **Tìm một điểm cắt nhỏ, chạy thông vòng lặp giá trị:** Bắt đầu với 1-2 kịch bản có điểm đau rõ, dữ liệu đủ và đo lường được ROI cụ thể (ví dụ: dịch vụ khách hàng tự động, tạo nội dung marketing). Đặt mốc thời gian ngắn và ngừng nếu không đạt kết quả. 2. **Nhân rộng từ dự án thí điểm, xây dựng năng lực tổ chức:** Chuẩn hóa quy trình thành công, xây dựng nền tảng chia sẻ năng lực AI và cơ sở dữ liệu prompt. Điều chỉnh cơ cấu tổ chức (cần lãnh đạo cấp cao dẫn dắt), đào tạo nhân sự và gắn động lực với kết quả tài chính từ AI. 3. **Tái cấu trúc có hệ thống, dùng AI làm lại quy trình:** Chuyển từ quy trình tuần tự sang song song với AI, sử dụng bảng điều khiển thời gian thực để giám sát và tạo chuỗi kích hoạt tự động. Mục tiêu: sự kiện xảy ra, AI tự động xử lý, con người chỉ phê duyệt. Tóm lại, lộ trình là: chạy thông một điểm, mở rộng thành một mặt trận, sau đó để AI thiết kế lại toàn bộ cục diện kinh doanh.

marsbit05/31 00:28

6 câu hỏi, hiểu xu hướng thương mại của AI

marsbit05/31 00:28

Nhà cung cấp trở thành cổ đông: Ba đại gia chip bộ nhớ cùng nhau góp vốn vào Anthropic, Cấu trúc quyền lực trong chuỗi cung ứng AI đang được tái tổ chức

Nhà sản xuất trở thành cổ đông: Ba ông lớn chip nhớ góp vốn vào Anthropic, cơ cấu quyền lực chuỗi cung ứng AI đang được tổ chức lại. Ngày 28/5, Anthropic công bố hoàn thành vòng gọi vốn H trị giá 65 tỷ USD, định giá 9650 tỷ USD, vượt OpenAI để trở thành công ty AI có giá trị nhất thế giới. Điểm đáng chú ý là sự xuất hiện lần đầu tiên của cả ba nhà sản xuất bộ nhớ băng thông cao (HBM) toàn cầu – Micron, Samsung và SK hynix – cùng trong danh sách nhà đầu tư chiến lược. Trong bối cảnh HBM khan hiếm nghiêm trọng đến năm 2028, việc ba đối thủ cạnh tranh trực tiếp này cùng góp vốn phản ánh một logic mới: thắt chặt quan hệ chuỗi cung ứng thông qua liên kết chiến lược. Động thái này giúp Anthropic đảm bảo nguồn cung HBM then chốt để mở rộng quy mô tính toán, đồng thời xây dựng rào cản cạnh tranh từ phía nguồn cung ứng. Đối với ba công ty chip nhớ, đầu tư vào Anthropic là cách thiết lập điểm neo nhu cầu dài hạn trong lĩnh vực suy luận AI, đa dạng hóa khách hàng và nắm bắt sớm các tín hiệu định hình thế hệ HBM tương lai. SK hynix tìm kiếm sự ổn định, Samsung đa dạng hóa sau thất bại ban đầu với HBM3E, còn Micron tận dụng lợi thế địa chính trị với tư cách nhà sản xuất HBM duy nhất tại Mỹ. Sự kiện này cho thấy trọng tâm cạnh tranh trong ngành AI đang dịch chuyển từ "mô hình tốt hơn" sang "ai kiểm soát được chuỗi cung ứng tính toán hoàn chỉnh hơn". Các công ty cơ sở hạ tầng như nhà cung cấp chip, dịch vụ đám mây đang tích cực tham gia vào cấu trúc vốn của các công ty AI, tái cấu trúc chuỗi cung ứng thành hào bảo vệ sinh thái. Đây là điểm khởi đầu cho một cuộc chơi sinh thái mới khi AI đã trở thành cơ sở hạ tầng sản xuất then chốt.

marsbit05/30 04:42

Nhà cung cấp trở thành cổ đông: Ba đại gia chip bộ nhớ cùng nhau góp vốn vào Anthropic, Cấu trúc quyền lực trong chuỗi cung ứng AI đang được tái tổ chức

marsbit05/30 04:42

Triết lý đầu tư của Gavin Baker - nhà đầu tư sớm vào NVIDIA: Mua vào nút cổ chai hạ tầng AI, phòng hộ rủi ro thị trường chung

Bài viết tổng hợp quan điểm đầu tư của Gavin Baker, người sáng lập Atreides Management và là nhà đầu tư sớm vào Nvidia. Ông tin rằng AI không phải bong bóng mà đang trong một siêu chu kỳ cơ sở hạ tầng, thúc đẩy bởi các nút thắt cổ chai vật lý như điện năng, wafer bán dẫn và sức mạnh tính toán. Lợi nhuận vượt trội, theo ông, nằm ở các công ty cung cấp "công cụ" như kết nối GPU, bộ nhớ, chip suy luận, quy trình sản xuất tiên tiến và nguồn cung điện, chứ không phải ở các mô hình lớn hay chatbot. Chiến lược của Baker là "mua cổ phần các tài sản thắt cổ chai AI, bảo vệ trước rủi ro thị trường". Ông tập trung đầu tư vào các công ty như Astera Labs, Micron, Nvidia, Cerebras, Positron và Unity, đồng thời sử dụng quyền chọn bán QQQ để phòng ngừa sự điều chỉnh chung của thị trường. Ông lập luận rằng chu kỳ AI hiện tại khác với bong bóng dot-com vì được các công ty lớn, thông minh nhất tài trợ bằng tiền mặt, không phải bằng đòn bẩy nợ. Hơn nữa, các ràng buộc về nguồn cung vật lý từ các công ty như TSMC và ASML ngăn cản việc mở rộng quá nhanh và tạo bong bóng. Các xu hướng chính ông nhắm đến bao gồm mô hình ngôn ngữ nhỏ chuyên ngành, cơ sở hạ tầng chủ quyền, chuyển dịch sang suy luận và hậu đào tạo, cũng như kết hợp năng lượng và không gian.

marsbit05/30 03:27

Triết lý đầu tư của Gavin Baker - nhà đầu tư sớm vào NVIDIA: Mua vào nút cổ chai hạ tầng AI, phòng hộ rủi ro thị trường chung

marsbit05/30 03:27

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Nghiên cứu Chuyên sâu