# 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.

Làm việc cùng hai 'kẻ điên' Peter Thiel và Elon Musk sẽ như thế nào? Người đồng sáng lập Palantir nói vậy

Joe Lonsdale, đồng sáng lập Palantir và là thành viên "PayPal Mafia", đã chia sẻ trải nghiệm làm việc cùng hai nhân vật huyền thoại Peter Thiel và Elon Musk. Ông miêu tả họ là những lãnh đạo có chính kiến mạnh mẽ, tham vọng lớn và hành động cực kỳ nhanh chóng, không khoan nhượng với sai sót. Trong khi Peter Thiel thiên về chiến lược và tư duy triết học, thì Elon Musk là người thực thi, luôn đắm mình vào các chi tiết kỹ thuật. Musk là một trong những người làm việc chăm chỉ nhất mà Lonsdale từng thấy, và văn hóa làm việc cường độ cao này cũng lan tỏa trong đội ngũ PayPal thời kỳ đầu. Câu chuyện khởi nghiệp Palantir bắt nguồn từ mong muốn ứng dụng công nghệ tiên tiến của thung lũng Silicon vào lĩnh vực an ninh quốc gia sau sự kiện 11/9. Dù ý tưởng ban đầu bị hơn 30 nhà đầu tư mạo hiểm từ chối và chế nhạo, họ vẫn kiên trì. Cuối cùng, họ nhận được tài trợ từ quỹ đầu tư mạo hiểm của CIA và chính Peter Thiel. Cái tên Palantir do Thiel đặt, phản ánh nhận thức về sức mạnh và rủi ro tiềm ẩn của nền tảng này. Lonsdale tin rằng công ty đã đóng góp quan trọng trong việc ngăn chặn khủng bố và bảo vệ tự do công dân thông qua việc giám sát cả những người giám sát. Ông coi việc bị từ chối ban đầu là động lực để chứng minh những người hoài nghi đã sai.

marsbit7 giờ trước

Làm việc cùng hai 'kẻ điên' Peter Thiel và Elon Musk sẽ như thế nào? Người đồng sáng lập Palantir nói vậy

marsbit7 giờ trước

Lễ hội chip bắt đầu hạ nhiệt? Wilson (Morgan Stanley): Dòng tiền đang chuyển hướng sang các ông lớn siêu máy tính AI như Microsoft, Amazon

Thị trường chứng khoán Mỹ khó lập đỉnh mới trong ngắn hạn. Theo Michael Wilson, chiến lược gia trưởng tại Morgan Stanley, dòng tiền đang chảy ra khỏi các cổ phiếu bán dẫn vốn tăng mạnh năm nay và chuyển sang các công ty siêu máy chủ điện toán đám mây AI (hyperscalers) như Microsoft, Amazon và Meta. Động lực của ngành bán dẫn đang giảm nhiệt. Chỉ số Philadelphia Semiconductor (SOX) đã giảm gần 14% từ mức đỉnh lịch sử tháng trước, cho thấy áp lực định giá. Trong khi đó, rổ cổ phiếu siêu máy chủ do UBS biên soạn lại giảm 2% kể từ tháng 9 năm ngoái, tạo ra không gian bù đắp tăng giá tương đối. Wilson nhận định các gã khổng lồ siêu máy chủ hấp dẫn nhờ hoạt động kinh doanh cốt lõi mạnh mẽ, cung cấp nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái AI. Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo họ có thể bắt đầu điều chỉnh giảm kế hoạch chi tiêu vốn do lo ngại đầu tư quá mức vào AI. Sự luân chuyển này có thể mở rộng ra ngoài lĩnh vực công nghệ. Wilson và Mislav Matejka của JP Morgan đều cho rằng xu hướng tăng trưởng thị trường sẽ mở rộng sang các nhóm ngành khác như tiêu dùng tự chọn, vận tải và công nghệ sinh học trong nửa cuối năm. Wilson duy trì mục tiêu chỉ số S&P 500 ở mức 8000 điểm vào cuối năm, ngụ ý mức tăng tiềm năng khoảng 7% từ thời điểm hiện tại.

marsbit18 giờ trước

Lễ hội chip bắt đầu hạ nhiệt? Wilson (Morgan Stanley): Dòng tiền đang chuyển hướng sang các ông lớn siêu máy tính AI như Microsoft, Amazon

marsbit18 giờ trước

Lễ hội chip đang hạ nhiệt? M. Wilson từ Morgan Stanley: Tiền đang chuyển hướng sang các đại gia siêu máy tính AI như Microsoft, Amazon

Thị trường chứng khoán Mỹ khó có thể lập đỉnh mới trong ngắn hạn. Theo Michael Wilson, chiến lược gia tại Morgan Stanley, dòng tiền đang dịch chuyển khỏi các cổ phiếu bán dẫn vốn tăng mạnh từ đầu năm để chuyển sang các công ty siêu máy chủ AI (hyperscalers) như Microsoft, Amazon và Meta. Chỉ số Philadelphia Semiconductor đã giảm gần 14% so với đỉnh lịch sử hồi tháng trước, cho thấy động lực của ngành bán dẫn đang suy yếu do áp lực định giá. Trong khi đó, nhóm cổ phiếu siêu máy chủ được cho là có không gian tăng giá bù đắp, dù họ có thể điều chỉnh kế hoạch chi tiêu vốn. Wilson cũng dự đoán sự luân chuyển tiền có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác như hàng tiêu dùng không thiết yếu, vận tải và công nghệ sinh học. Chiến lược gia Mislav Matejka của JPMorgan cũng đồng quan điểm, cho rằng đà tăng thị trường sẽ mở rộng ra ngoài lĩnh vực công nghệ trong nửa cuối năm. Wilson duy trì mục tiêu chỉ số S&P 500 ở mức 8000 điểm vào cuối năm, ngụ ý tiềm năng tăng khoảng 7% từ mức hiện tại, nhưng cảnh báo về rủi ro biến động trong ngắn hạn.

链捕手18 giờ trước

Lễ hội chip đang hạ nhiệt? M. Wilson từ Morgan Stanley: Tiền đang chuyển hướng sang các đại gia siêu máy tính AI như Microsoft, Amazon

链捕手18 giờ trước

1600 Dòng Mã “Dựng” Manhattan Dưới Nước, Fable 5 Làm Karpathy Sững Sờ

Fable 5, mô hình AI mới được mở lại sau lệnh cấm xuất khẩu tạm thời của Mỹ, đã gây kinh ngạc với khả năng tạo ra các thế giới 3D phong phú và tương tác chỉ từ các mô tả văn bản. Andrej Karpathy, chuyên gia AI tại Anthropic, đã bày tỏ sự ngạc nhiên trước một video trình diễn 63 thế giới do Peter Gostev từ Arena.ai tạo ra, hầu hết chỉ với một lần tạo (one-shot). Điểm nhấn là một "Manhattan dưới nước" sống động với chi tiết đáng kinh ngạc, được xây dựng chỉ từ 1.600 dòng mã. Các tạo phẩm khác bao gồm thành phố lịch sử như Istanbul, cảnh tượng tự nhiên như gấu bắt cá hồi, thế giới từ các kiệt tác hội họa như "Đêm đầy sao" của Van Gogh có thể đi vào được, và các góc nhìn độc đáo như từ tầm mắt của một con kiến. Gostev nhấn mạnh rằng thách thức không phải là vẻ đẹp đơn lẻ mà là khả năng của mô hình trong việc phối hợp hàng loạt yếu tố một cách nhất quán. Mặc dù vậy, Fable 5 vẫn có điểm yếu trong việc tạo ra trò chơi thực sự hấp dẫn và đôi khi có vẻ "lười biếng", cần được thúc đẩy để phát huy hết khả năng. Karpathy đặt câu hỏi về việc làm thế nào một mô hình chỉ học từ internet lại có thể hiểu và mã hóa các khái niệm phức tạp (như con cá vùng vẫy) thành các thế giới 3D tương tác. Sự tiến bộ này báo hiệu một bước nhảy vọt về chất lượng và mở ra những khả năng mới mà ngay cả các nhà phát triển cũng chưa khám phá hết.

marsbit21 giờ trước

1600 Dòng Mã “Dựng” Manhattan Dưới Nước, Fable 5 Làm Karpathy Sững Sờ

marsbit21 giờ trước

Kết Quả Nội Bộ Đầu Tiên Của GPT-5.6 Sol Đã Về, Chi Phí Cho Cùng Nhiệm Vụ Chỉ Bằng Một Nửa Fable 5

Kết quả thử nghiệm nội bộ đầu tiên của GPT-5.6 Sol (phiên bản xem trước) đã được công bố. Theo chia sẻ từ một kỹ sư trưởng tại NVIDIA, Sol đạt được hiệu quả tăng tốc CUDA chỉ trong 30 giờ, trong khi Opus cần tới 64 giờ. Dự kiến, các bản tối ưu sau có thể sẽ vượt trội hoàn toàn so với Opus. Người dùng nội bộ đánh giá cao khả năng viết mã ngắn gọn, súc tích của Sol, với số dòng code ước tính chỉ bằng 1/5 so với Opus, đặc biệt trong C++. Mô hình tập trung vào tối ưu hiệu suất cốt lõi cho các nhiệm vụ suy luận phức tạp, chuỗi dài, thay vì thử nghiệm lan man. So sánh với GPT-5.5 Pro, Sol thể hiện tốt hơn trong việc tuân thủ chỉ dẫn, suy luận không gian và tạo ra giao diện front-end sạch sẽ, bố cục cân đối. Khi so sánh với đối thủ Fable 5, Sol được nhận định có khả năng tổng thể và chất lượng code vẫn còn khoảng cách nhỏ. Tuy nhiên, ưu thế lớn của Sol nằm ở chi phí: chỉ 5 USD/triệu token đầu vào và 30 USD/triệu token đầu ra, rẻ hơn khoảng một nửa so với Fable 5 (10 USD và 50 USD). Ngoài ra, các hạn chế an toàn (safety limits) trên Sol được cho là linh hoạt hơn so với Fable 5, vốn bị người dùng phàn nàn là quá nghiêm ngặt. GPT-5.6 Sol dự kiến sẽ chính thức mở cửa cho tất cả người dùng trong vài ngày tới, thay vì chỉ giới hạn cho một số đối tác như trước.

marsbitHôm qua 07:31

Kết Quả Nội Bộ Đầu Tiên Của GPT-5.6 Sol Đã Về, Chi Phí Cho Cùng Nhiệm Vụ Chỉ Bằng Một Nửa Fable 5

marsbitHôm qua 07:31

Thị trường mã hóa còn ai mua không? Giải mã 3 tâm lý chờ đợi phổ biến hiện nay

Tác giả nhận thấy nhiều nhà đầu tư, kể cả những người ủng hộ tiền mã hóa nhiệt thành, hiện đang giữ thái độ thận trọng. Họ thường tập trung vào một số ít tài sản như BTC, trong khi giảm dần vị thế ở các đồng tiền khác và chờ đợi mức giá thấp hơn (ví dụ: BTC về 50,000 USD). Mối quan tâm chính là cơ hội đầu tư vào cổ phiếu AI đang tăng trưởng mạnh, khiến việc phân bổ vốn vào tiền mã hóa có vẻ kém hấp dẫn hơn. Bài viết phân tích ba tâm lý phổ biến: 1. **Hài lòng với danh mục hiện có:** Niềm tin dài hạn vào tài sản số vẫn còn, nhưng họ thiếu động lực ngắn hạn để tăng vốn. Sự thay đổi có thể đến từ một chất xúc tác mới hoặc luân chuyển vốn từ các danh mục khác. 2. **Chờ giá thấp hơn:** Phản ánh kỳ vọng về biến động giá hoặc niềm tin vào tiềm năng tăng trưởng chưa đủ lớn. Tâm lý này có thể thay đổi nếu chu kỳ thị trường dự đoán qua đi mà không có sự sụt giảm lớn, hoặc nếu có sự kiện làm tăng kỳ vọng (ví dụ: quốc gia mua vào). 3. **Chi phí cơ hội:** Trong bối cảnh các cơ hội đầu tư vào AI có vẻ hứa hẹn hơn, thật khó để biện minh cho việc đặt cược vào tài sản số nếu không kỳ vọng tốc độ tăng trưởng vượt trội. Một đợt giảm tốc trong cơn sốt AI có thể tạo điểm đảo chiều và dòng vốn quay trở lại. Kết luận, tác giả cho rằng thị trường có khả năng đang gần đáy hơn là đỉnh. Bài viết cung cấp một cái nhìn chân thực về tâm lý nhà đầu tư hiện tại, nơi niềm tin dài hạn vẫn tồn tại nhưng bị lu mờ bởi sự thận trọng và những lựa chọn thay thế hấp dẫn khác.

marsbitHôm qua 05:34

Thị trường mã hóa còn ai mua không? Giải mã 3 tâm lý chờ đợi phổ biến hiện nay

marsbitHôm qua 05:34

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

Theo báo cáo từ IT桔子, nửa đầu năm 2026, Trung Quốc chào đón 67 kỳ lân mới với tổng định giá 1829 tỷ USD, đánh dấu sự phục hồi mạnh mẽ sau giai đoạn điều chỉnh. Số lượng này cao nhất trong vòng 5 năm, trung bình mỗi 3 ngày có một kỳ lân ra đời. AI và robot là hai động lực chính, chiếm hơn 53% tổng số, với 17 công ty AI và 19 công ty robot. Trong đó, DeepSeek (615.38 tỷ USD) và Kling AI (180 tỷ USD) dẫn đầu về định giá. Các lĩnh vực bán dẫn, lượng tử cũng có những kỳ lân mới. Về địa lý, các công ty tập trung cao ở Bắc Kinh (19), Thượng Hải (18), Thâm Quyến (9) và Hàng Châu (5), chiếm 76.1%. Mặc dù Hàng Châu chỉ có 5 công ty, nhưng nhờ DeepSeek, tổng định giá của thành phố này lên tới 682 tỷ USD. Cấu trúc định giá có hình kim tự tháp: 77.6% kỳ lân mới có định giá từ 10-20 tỷ USD. Tốc độ phát triển có hai cực: các công ty AI/robot thường thành lập và đạt định giá kỳ lân nhanh (34.3% trong vòng 3 năm), thậm chí có công ty như Bula Ge chỉ mất 1 tháng; trong khi các công ty công nghệ hạt nhân như bán dẫn, dược phẩm sinh học cần thời gian dài hơn (trên 8 năm) để đạt được cột mốc này. Báo cáo chỉ ra xu hướng dịch chuyển từ tiêu dùng internet sang công nghệ cứng. Tuy nhiên, sự tập trung cao vào AI/robot và tốc độ định giá nhanh cũng tiềm ẩn rủi ro về bong bóng và thử thách trong việc hiện thực hóa kỳ vọng thương mại.

marsbitHôm qua 04:52

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

marsbitHôm qua 04:52

Vibe Coding Đốt Nhầm 55 Vạn Token, Anh Chàng Nhờ Tiếng Cười Chê Mà Kiếm Ngược Lại 7 Tỷ

Một nhân viên tại công ty dịch vụ tài chính doanh nghiệp Slash (Mỹ) đã sử dụng Vibe Coding (lập trình dựa trên cảm hứng/mô tả) để tạo ra trò chơi bắn súng pixel có tên "Brainrot Shooter". Ban đầu, anh ta chia sẻ một bảng chi phí AI token giả lên tới 81.267 USD (khoảng 55 triệu RMB), gây xôn xao và lo ngại về một "sự cố chi phí" tốn kém. Tuy nhiên, trò chơi nhanh chóng thu hút sự chú ý, với gần 7.000 người chơi trong 48 giờ đầu và nhận được đề nghị hợp tác quảng cáo từ các thương hiệu. Công ty đã nhanh chóng chuyển hướng, coi đây là một "dự án chiến lược" thay vì sự cố. Bất ngờ hơn, nhân viên này sau đó tiết lộ trò chơi đã gián tiếp mang về cho Slash **1 tỷ USD AUM (Tài sản được quản lý) mới**, tương đương khoảng 7 tỷ RMB. Cuối cùng, anh ta thừa nhận hóa đơn 81.267 USD là giả mạo, chi phí AI thực tế để phát triển trò chơi chưa đến 200 USD. Toàn bộ sự việc thực chất là một chiến dịch marketing được dàn dựng khéo léo, biến một trò chơi đơn giản thành câu chuyện viral toàn cầu, nâng cao đáng kể độ nhận diện thương hiệu của công ty.

marsbitHôm qua 04:27

Vibe Coding Đốt Nhầm 55 Vạn Token, Anh Chàng Nhờ Tiếng Cười Chê Mà Kiếm Ngược Lại 7 Tỷ

marsbitHôm qua 04:27

Karpathy mới nhất lên tiếng chỉ trích: Một câu nói khiến cả hội trường các nhà phát triển Agent im bặt

Andrej Karpathy, nhà nghiên cứu cốt cán tại Anthropic, đã gây sốc trong cộng đồng phát triển AI Agent bằng một tuyên bố thẳng thắn: Sai lầm lớn nhất hiện nay là mọi người vội vàng bắt Agent làm việc mà chưa thực sự hiểu rõ các mô hình nền tảng cơ bản. Ông rút ra bài học từ dự án "World of Bits" thất bại năm 2016 tại OpenAI, nơi họ cố gắng tạo Agent điều khiển máy tính. Công cụ khi đó là học tăng cường quá yếu, và ông cho rằng lựa chọn đúng đắn lúc bấy giờ phải là tập trung vào mô hình ngôn ngữ. Karpathy đưa ra ba lời khuyên ngược với xu hướng: 1. Dừng việc ép Agent làm mọi thứ, hãy ưu tiên xây dựng mô hình nền tảng đúng đắn trước. Việc ông gia nhập nhóm tiền huấn luyện tại Anthropic chính là một phiếu bầu cho quan điểm này. 2. Tạo Demo thì dễ, nhưng để biến thành sản phẩm thực sự có thể mất cả thập kỷ, giống như hành trình của xe tự lái hay VR. 3. Agent không phải là sản phẩm; năng lực nền tảng mới là sản phẩm. Xây dựng nền móng vững chắc, và Agent sẽ tự nhiên xuất hiện. Ông cũng gợi ý nên tìm cảm hứng từ khoa học thần kinh, ví dụ như cấu trúc não bộ (hồi hải mã, hạch nền, đồi thị), để hiểu sâu hơn về bản chất của trí tuệ. Điểm đáng chú ý nhất, Karpathy khẳng định rằng tuyến đầu của khả năng Agent không nằm ở các gã khổng lồ như OpenAI hay DeepMind, mà chính là ở các nhà phát triển độc lập và startup. Lý do là trong lĩnh vực Agent, không công ty lớn nào có lợi thế dẫn trước hàng năm trời; mọi người đều ở cùng vạch xuất phát, nơi sự linh hoạt và tốc độ thử nghiệm là lợi thế cạnh tranh. Thông điệp cuối cùng của Karpathy không phải là ngăn cản việc phát triển Agent, mà là cảnh báo không được bỏ qua nền tảng. Ông kêu gọi sự kiên nhẫn đầu tư vào nghiên cứu cơ bản và sẵn sàng cho một cuộc chạy đua dài hạn.

marsbitHôm qua 02:35

Karpathy mới nhất lên tiếng chỉ trích: Một câu nói khiến cả hội trường các nhà phát triển Agent im bặt

marsbitHôm qua 02:35

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

Gần đây, DeepSeek đang mở rộng tuyển dụng mạnh mẽ. Trong danh sách tác giả của bài báo nghiên cứu DeepSeek V4 (dự kiến ra mắt giữa tháng này) có sự xuất hiện của **Cố Dục Hiền (Yuxian Gu)**, nghiên cứu sinh tiến sĩ khóa 2021 tại Đại học Thanh Hoa và người nhận được Học bổng Đặc biệt cho Nghiên cứu sinh năm 2025. Được biết, anh đã chính thức gia nhập DeepSeek. Cố Dục Hiền, cựu nghiên cứu sinh tại Nhóm AI Đàm thoại (CoAI) thuộc Đại học Thanh Hoa dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Hoàng Dân Liệt, từng nhận học bổng tiến sĩ Apple 2025 và học bổng Ant In-Tech. Nghiên cứu của anh tập trung vào nâng cao hiệu quả trong toàn bộ vòng đời của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm ba hướng chính: Lọc dữ liệu tiền huấn luyện (với các công trình như PDS), Cất cánh kiến thức trong nén mô hình (đại diện là MiniLLM), và Kiến trúc mô hình hiệu quả (như Jet-Nemotron). Lượng trích dẫn bài báo khoa học của anh trên Google Scholar đã gần 5.000. Công trình nổi bật Jet-Nemotron của anh, một kiến trúc ngôn ngữ lai mới, đạt độ chính xác ngang bằng các mô hình chú ý đầy đủ tiên tiến nhất (SOTA) nhưng với hiệu suất vượt trội, tăng tốc tạo sinh lên tới 53.6 lần trên GPU H100 ở ngữ cảnh dài. Mô hình MiniLLM trước đó của anh về phương pháp cất cánh kiến thức cũng được áp dụng rộng rãi bởi Google, Alibaba, NVIDIA. Việc Cố Dục Hiền gia nhập DeepSeek được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều thành tựu mới cho công ty.

marsbitHôm qua 02:09

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

marsbitHôm qua 02:09

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow