# 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.

1996 hay 1999? Bài kiểm tra đầu tiên của Walsh là 'Cách nhìn về AI'

Tác giả: Đồng Tĩnh Vị Chủ tịch Fed mới, Walsh, đang đối mặt với thử thách đầu tiên và quan trọng nhất: **cách đánh giá sự bùng nổ AI hiện tại**. Quan điểm này sẽ quyết định hướng đi chính sách tiền tệ và định vị vai trò lịch sử của ông. Giới kinh tế đang tranh luận giữa hai cách hiểu trái ngược về làn sóng AI: 1. Lợi ích năng suất sắp hiện thực hóa, cung sẽ đuổi kịp cầu, cho phép Fed giữ nguyên lãi suất. 2. Cú sốc cầu đã đến trong khi lợi ích năng suất vẫn còn ở phía trước; nếu Fed chờ đợi dữ liệu xác nhận, họ sẽ bỏ lỡ thời điểm can thiệp tốt nhất và buộc phải tăng lãi suất mạnh hơn sau này. Bản thân Walsh có vẻ nghiêng về tư duy của Cựu Chủ tịch Alan Greenspan năm 1996: ông nhiều lần nhấn mạnh rằng "tăng trưởng mạnh mẽ được thúc đẩy bởi năng suất không phải là điều chúng ta sợ hãi, mà là điều chúng ta đón nhận". Ông lo ngại Fed sẽ phạm sai lầm khi thắt chặt chính sách quá sớm trong một thời kỳ thịnh vượng về năng suất, từ đó bóp nghẹt động lực tăng trưởng vốn có thể kiềm chế lạm phát. Tuy nhiên, bối cảnh hiện tại của Walsh khác xa năm 1996: áp lực thuế quan, thâm hụt ngân sách mở rộng và lợi ích toàn cầu hóa suy giảm khiến áp lực lạm phát tiềm tàng lớn hơn nhiều. Một thách thức quan trọng khác đến từ Chủ tịch Fed Chicago, Austan Goolsbee. Ông lập luận rằng một sự bùng nổ năng suất "được mong đợi từ trước" như AI hiện nay có thể gây ra hiệu ứng ngược: mọi người chi tiêu dựa trên kỳ vọng về của cải trong tương lai ngay từ bây giờ, dẫn đến nền kinh tế quá nóng và buộc Fed phải tăng lãi suất mạnh. Ông chỉ ra các dấu hiệu như việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI đang đẩy giá đất, điện và chip lên cao. Ngược lại, Thống đốc Fed Christopher Waller phản bác rằng cơ chế "chi tiêu trước" này chỉ hoạt động nếu các hộ gia đình có thể vay mượn dễ dàng, điều không phải lúc nào cũng đúng. Điều này ủng hộ lập trường "chờ đợi" của Walsh. Walsh còn đối mặt với một nghịch lý sâu sắc: ông muốn xóa bỏ thông lệ "hướng dẫn dự báo" (forward guidance) - vốn được thiết lập từ năm 1999 - để Fed không phải lộ bài trước. Nhưng nếu nền kinh tế diễn biến theo kịch bản xấu hơn, ông sẽ phải lựa chọn: hoặc sử dụng lại công cụ mình muốn bãi bỏ để báo hiệu tăng lãi suất, hoặc im lặng và chấp nhận rủi ro thị trường biến động mạnh. Câu trả lời cuối cùng cho tất cả những vấn đề trên phụ thuộc vào một câu hỏi then chốt: **Hiện tại là năm 1996 hay năm 1999?**

marsbit06/20 07:55

1996 hay 1999? Bài kiểm tra đầu tiên của Walsh là 'Cách nhìn về AI'

marsbit06/20 07:55

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit06/20 04:05

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit06/20 04:05

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit06/20 03:53

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit06/20 03:53

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán với giá 600 tỷ USD cho Elon Musk. Bạn tự hỏi: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hầu hết các nhà sáng lập đều bắt đầu từ đây, nhưng cũng chính tại đây, họ thường bị mắc kẹt. Họ nhìn thấy AI, tiền điện tử, hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã được tài trợ và kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt. Họ từ bỏ. Đây là lý do nhiều ý tưởng thất bại - không phải do năng lực, mà do họ nghĩ trò chơi đã kết thúc. Hãy nhìn Cursor. Năm 2022, trước cả ChatGPT, họ bắt đầu với niềm tin rằng AI sẽ thay đổi công việc tri thức. Họ tập trung vào ba điều: lĩnh vực họ đam mê (AI), trở thành khách hàng của chính sản phẩm, và tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng. Đây không phải là câu chuyện duy nhất. Stripe, Figma, Shopify đều đi theo mô hình tương tự: bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về tương lai, kiên trì xây dựng nhiều năm trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả. Câu hỏi quan trọng: Bạn đang ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ? Nếu tham gia sớm như Coinbase hay Cursor, cơ hội nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên khả dụng cho người dùng nặng. Nếu tham gia ở giai đoạn sau, cơ hội thường là tìm ra "mặt âm" - điểm mù mà thế hệ đầu tiên bỏ sót, giống như Stripe so với PayPal hay Shopify so với Amazon. Vậy bạn làm gì khi chưa có sự hiểu biết sâu sắc? Hãy đắm mình vào thị trường. Dùng mọi sản phẩm trong lĩnh vực. Trở thành người dùng nặng. Nói chuyện với khách hàng. Khi làm điều này đủ lâu, bạn sẽ ngừng tìm kiếm ý tưởng và bắt đầu nhận thấy chúng ở khắp mọi nơi. Khi có ý tưởng, hãy tự hỏi: Đây có phải là cải tiến gấp mười lần hoặc một "cơn đau nhức nhối" cần giải quyết ngay lập tức? Nếu không, đừng phí công. Mọi người chỉ chuyển đổi khi thứ gì đó tốt hơn rất nhiều hoặc nỗi đau đủ lớn. Khi xây dựng MVP, hãy tập trung vào câu hỏi cốt lõi: Tại sao ai đó từ bỏ công cụ hiện tại để dùng sản phẩm của bạn? Các công ty khởi nghiệp vĩ đại hiếm khi bắt người dùng học hành vi mới. Họ tìm cách cải thiện đáng kể quy trình quen thuộc. Chuyển đổi càng ít ma sát, giá trị tạo ra càng cao, thì tốc độ áp dụng càng nhanh. Đừng đánh giá thấp kênh phân phối. Kênh phân phối thường là hào rào cạnh tranh. Trước khi đạt được Sự Phù Hợp Sản Phẩm-Thị Trường (PMF), bạn cần Sự Phù Hợp Kênh Phân Phối-Thị Trường. Các nhà sáng lập giỏi không chỉ xây sản phẩm, họ xây dựng cỗ máy phân phối. Cuối cùng là sự kiên cường, khả năng thích ứng và không bao giờ bỏ cuộc. Không ai có thể dạy bạn điều này. Nó chỉ đến từ trải nghiệm. Cursor, Airbnb, Nvidia, Rain - tất cả đều trải qua những giai đoạn khó khăn tưởng chừng như vô vọng. Bài học không phải là họ thông minh hơn, mà là họ kiên trì đủ lâu để sự hiểu biết của họ sinh lãi kép. Vậy, hãy tìm kiếm sự chuyển đổi chu kỳ công nghệ. Nuôi dưỡng những hiểu biết độc đáo. Ám ảnh với thị trường của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tìm ra những cơn đau nhức nhối. Tạo điểm tiếp cận đơn giản nhất có thể. Chinh phục kênh phân phối của riêng bạn. Và quan trọng nhất, đừng bao giờ bỏ cuộc khi mọi thứ trở nên khó khăn. Không có bí mật nào cả. Hầu hết mọi người không thể làm những điều này một cách nhất quán và lâu dài. Một số ít những người làm được, cuối cùng sẽ xây dựng nên những công ty vĩ đại mà thế hệ nhà sáng lập tiếp theo sẽ nghiên cứu. Thế giới là của bạn. Hãy ra ngoài và sáng tạo.

marsbit06/20 03:51

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

marsbit06/20 03:51

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

**Tóm tắt biên tập hàng tuần (13/06-19/06)** Luồng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị chìm trong tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, lọc nhiễu, để lại những hiểu biết sâu sắc. **Bức tranh vĩ mô:** Eo biển Hormuz mở cửa trở lại, thị trường đang đặt cược vào các giao dịch nào? Thị trường đang chuyển từ "cú sốc chiến tranh" sang "phục hồi nguồn cung". **Đầu tư & Khởi nghiệp:** * **Ray Dalio** cảnh báo khi các gã khổng lồ AI thống trị thị trường chứng khoán Mỹ: đừng đặt cược vào một hướng, hãy đa dạng hóa danh mục. * **Chu kỳ Crypto 2029:** Dự đoán đến năm 2029, sản phẩm cốt lõi còn lại của ngành sẽ là thị trường giao dịch tài sản. * **Dữ liệu BTC:** Ba tín hiệu đáy chính cùng sáng, Q4/2024 có thể là cửa sổ bước ngoặt then chốt? * **SpaceX niêm yết** với vốn hóa 2,1 nghìn tỷ USD. Bài viết phân tích sự không phù hợp giữa định giá và doanh thu thực tế, tỷ lệ IPO cho nhà đầu tư nhỏ lẻ lớn, và rủi ro hệ thống tiềm ẩn như "gamma squeeze". * **Robinhood (HOOD)** đang giảm dần sự phụ thuộc vào doanh thu crypto, phát triển các mảng kinh doanh mới. * Các sàn giao dịch Hàn Quốc, do hạn chế quy định, bị đẩy vào việc niêm yết các token "meme" có tính đầu cơ cao để cứu doanh số. **Web3 & AI:** * Cảnh báo về "khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn phiên bản AI": 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng có thể là quả bom hẹn giờ. * Các mô hình AI lớn như ChatGPT, Claude... tham gia dự đoán kết quả World Cup. * Phân tích chuỗi cung ứng đằng sau chi phí 20 USD/tháng cho một gói đăng ký AI. **Thị trường dự đoán:** Robinhood phát triển nền tảng dự đoán riêng (Rothera), báo hiệu cuộc chiến giành kênh phân phối trong ngành. **CeFi & DeFi:** * Cơ chế hợp đồng vĩnh cửu Pre-IPO được thử nghiệm với SpaceX, nổi bật vai trò của trade.xyz. * Token STRC (liên kết với MicroStrategy) mất giá so với mệnh giá, phản ánh lo ngại về mô hình vốn hóa và thanh khoản của công ty. * Quỹ Bitcoin sinh lời BITA của BlackRock ra mắt, nhắm đến các nhà đầu tư ưa thích dòng tiền ổn định. **Ethereum & Mở rộng:** CEO Sharplink nhấn mạnh lợi thế cốt lõi của Ethereum là cộng đồng nhà phát triển lớn nhất và khả năng kết hợp. **Điểm tin tuần:** Mỹ-Iran đạt thỏa thuận, Fed giữ lãi suất, Anthropic hạn chế truy cập mô hình với người nước ngoài, SpaceX mua lại Cursor, cổ phiếu "溜溜梅" (LLM) tăng mạnh nhờ trùng tên viết tắt với AI, cùng các quan điểm từ Arthur Hayes, a16z.

marsbit06/20 03:45

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

marsbit06/20 03:45

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

Tác giả: Nancy, PANews Các công ty khai thác tiền mã hóa đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn do thị trường tiền mã hóa suy yếu. Để tìm kiếm đường tăng trưởng mới, nhiều công ty đang đẩy nhanh việc chuyển hướng sang lĩnh vực AI, một câu chuyện chuyển đổi nhanh chóng thu hút sự quan tâm của thị trường vốn và đẩy giá cổ phiếu tăng mạnh, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Tuy nhiên, dù kinh doanh AI mang lại triển vọng tăng trưởng mới, nhưng nó cũng đồng nghĩa với nhu cầu vốn đầu tư khổng lồ, chi phí vận hành liên tục và chu kỳ hoàn vốn dài, đẩy các công ty vào một cuộc chiến tiêu hao tài chính mới. Biểu hiện cổ phiếu của 11 công ty khai thác trung bình tăng 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Các công ty như Bitfarms, Hut 8, Terawulf và Riot Platforms nổi bật nhất. Về vốn hóa thị trường, CoreWeave dẫn đầu với 628,55 tỷ USD, trong khi các công ty khác hình thành các nhóm giá trị khác nhau, phản ánh sự định giá khác biệt của thị trường dựa trên lợi thế tiên phong, năng lực thực thi chiến lược AI và tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu. Về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Chi phí vốn lớn cho xây dựng cơ sở hạ tầng khiến nhiều công ty vẫn thua lỗ, nhưng thị trường hiện tập trung vào không gian tăng trưởng tiềm năng với tư cách là nhà khai thác hạ tầng điện toán mới hơn là lợi nhuận ngắn hạn. Lợi nhuận khai thác Bitcoin đang thu hẹp, với tỷ suất lợi nhuận của thợ đào giảm mạnh. Áp lực buộc các công ty vừa và nhỏ phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền, dẫn đến sự tập trung nguồn lực vào các công ty hàng đầu. Tuy nhiên, sự bùng nổ nhu cầu về trung tâm dữ liệu AI đang khiến thị trường định giá lại các công ty khai thác, coi các nguồn lực như điện, đất đai và cơ sở hạ tầng là tài sản có giá trị nhất. Theo báo cáo, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI đã công bố vượt 900 tỷ USD. Các công ty khai thác Bitcoin kiểm soát hơn 27GW công suất điện, trở thành địa điểm quan trọng cho việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI. Tuy nhiên, chuyển đổi AI đòi hỏi đầu tư vốn khổng lồ, với khoảng cách tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD và nhu cầu dài hạn có thể lên tới 2210 tỷ USD. Để giải quyết áp lực tài chính, nhiều công ty đang huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán Bitcoin dự trữ hoặc ký kết các hợp đồng AI/HPC dài hạn để khóa doanh thu tương lai và giảm rủi ro. Tóm lại, AI mở ra con đường phát triển đầy hứa hẹn cho các công ty khai thác, nhưng cuộc chuyển đổi này là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh khả năng tài chính, nguồn lực và năng lực thực thi.

链捕手06/20 03:31

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

链捕手06/20 03:31

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

Leopold Aschenbrenner, một trong những nhà đầu tư AI mạo hiểm nhất, đang thực hiện vị thế bán khống danh nghĩa khoảng 9 tỷ USD vào các cổ phiếu như NVIDIA, ASML và Oracle. Đồng thời, ông chuyển hướng vốn sang các lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI cốt lõi hơn như điện lực, bộ nhớ, mạng trung tâm dữ liệu và công ty mô hình AI Anthropic. Động thái này không báo hiệu bong bóng AI vỡ, mà có thể là tín hiệu luân chuyển vốn từ "ưu tiên chip" sang "ưu tiên năng lượng, mạng lưới và xây dựng cơ sở hạ tầng". Logic cốt lõi của Leopold cho rằng giao dịch "bán cuốc xẻng" (như NVIDIA) đã trở nên quá đông đúc. Ông vẫn lạc quan về cơ sở hạ tầng AI, nhưng tin rằng vốn sẽ đổ vào các nút thắt cổ chai thực sự tiếp theo: điện, bộ nhớ và mạng. Việc NVIDIA huy động 25 tỷ USD bằng trái phiếu, dù có dòng tiền mạnh, được cho là để tận dụng nguồn vốn rẻ, phản ánh sự thay đổi trong cách thức tài trợ cho làn sóng AI. Bài viết cũng thảo luận về sự chuyển dịch sang vật liệu như cáp quang thay thế đồng trong truyền dữ liệu khoảng cách xa, và nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lượng như một lĩnh vực đầu tư vững chắc do nhu cầu toàn cầu tất yếu. Vị thế đầu tư riêng lớn của Leopold vào Anthropic (ước tính chiếm 20% quỹ) cho thấy ông muốn đầu tư trực tiếp vào "mỏ vàng" thay vì chỉ "cuốc xẻng".

marsbit06/20 03:11

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

marsbit06/20 03:11

Cược lớn vào AI của các doanh nghiệp khai thác tiền mã hóa: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, trận quyết đấu khó thành công

Tác giả: Nancy, PANews Khi thị trường tiền mã hóa suy yếu, các công ty khai thác (miner) đang đối mặt với áp lực sinh tồn ngày càng lớn. Để tìm kiếm động lực tăng trưởng mới, ngày càng nhiều công ty khai thác đẩy nhanh chuyển đổi sang lĩnh vực AI (Trí tuệ nhân tạo). Câu chuyện chuyển đổi này nhanh chóng được thị trường vốn ưa chuộng, đẩy giá cổ phiếu của nhiều công ty lên cao, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Sự chuyển đổi này có lợi thế tự nhiên vì các miner đã sở hữu các tài sản then chốt như nguồn điện, đất đai, khả năng kết nối trạm biến áp và hệ thống làm mát. Họ có thể nâng cấp cơ sở vật chất hiện có để nhanh chóng tham gia thị trường cơ sở hạ tầng AI với chi phí thấp hơn và chu kỳ ngắn hơn. Kể từ năm ngoái, tốc độ chuyển đổi đã tăng nhanh. Một số công ty như CoreWeave, Applied Digital và Bitdeer bắt đầu từ sớm (2022-2023), trong khi những công ty khác như Iris Energy, Terawulf, Hut 8, Riot Platforms, Bitfarms tăng cường đầu tư vào năm 2025, trùng với thời kỳ bùng nổ của ngành AI. Về biểu hiện cổ phiếu, thị trường đánh giá cao câu chuyện chuyển đổi. 11 công ty khai thác có mức tăng trưởng trung bình 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Định giá thị trường cũng bắt đầu phân hóa rõ rệt, với CoreWeave dẫn đầu (628,55 tỷ USD), phản ánh sự định giá khác biệt của thị trường dựa trên lợi thế tiên phong, năng lực thực thi chiến lược AI và tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Mặc dù doanh thu quý gần đây tăng trưởng, nhưng lợi nhuận vẫn chịu áp lực do biến động giá tài sản mã hóa và chi phí vận hành leo cao từ việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI. Điều này cho thấy thị trường hiện tập trung vào không gian tăng trưởng tiềm năng với tư cách là nhà khai thác hạ tầng điện toán mới, hơn là lợi nhuận ngắn hạn. Môi trường kinh doanh truyền thống ngày càng khó khăn khi lợi nhuận khai thác Bitcoin thu hẹp, buộc nhiều công ty phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền. Trong bối cảnh đó, nhu cầu bùng nổ về trung tâm dữ liệu AI đang thúc đẩy đánh giá lại giá trị của các miner. Các tài sản có giá trị nhất của họ - nguồn điện, khả năng tiếp cận lưới điện, đất đai và cơ sở hạ tầng - lại là nguồn lực khan hiếm cốt lõi cho ngành AI. Tuy vậy, hành trình chuyển đổi không hề dễ dàng. Logic định giá trong tương lai sẽ dần chuyển từ "công suất điện" sang "khả năng giao hàng dự án", và cuối cùng quay trở lại các chỉ số cốt lõi như dòng tiền, tỷ suất lợi nhuận vốn và chất lượng khách thuê. Chất lượng khách thuê AI (ví dụ: các gã khổng lồ đám mây so với nhà cung cấp dịch vụ GPU nhỏ) sẽ tác động trực tiếp đến định giá. Thách thức lớn nhất là nhu cầu vốn khổng lồ cho quá trình chuyển đổi, với khoảng trống tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD. Để đối phó, các công ty đang huy động vốn thông qua nhiều hình thức như phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán dự trữ Bitcoin hoặc ký kết các hợp đồng AI/HPC dài hạn để khóa doanh thu tương lai và giảm rủi ro. Tóm lại, AI mở ra một con đường phát triển đầy hứa hẹn hơn nhiều so với hoạt động khai thác truyền thống cho các miner. Tuy nhiên, cuộc chuyển đổi này không đơn giản chỉ là chuyển từ đào coin sang bán sức mạnh tính toán, mà về bản chất là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh vốn, tài nguyên và năng lực thực thi.

marsbit06/20 02:13

Cược lớn vào AI của các doanh nghiệp khai thác tiền mã hóa: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, trận quyết đấu khó thành công

marsbit06/20 02:13

Vừa rồi, Nhà đoạt giải Nobel trở thành nhân viên mới của Anthropic

Chỉ vừa qua, nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học John Jumper, linh hồn của AlphaFold, đã chính thức rời Google DeepMind sau gần 9 năm để gia nhập Anthropic. Đây được coi là một sự kiện gây chấn động giới công nghệ, đánh dấu việc Anthropic chiêu mộ thành công một tài năng hàng đầu. Jumper, người có nền tảng toán học, vật lý và hóa học lý thuyết, đã được Demis Hassabis giao lãnh đạo dự án AlphaFold chỉ 6 tháng sau khi nhận bằng tiến sĩ. Dưới sự dẫn dắt của anh, AlphaFold đã cách mạng hóa ngành sinh học cấu trúc, giải quyết bài toán gập protein và tạo ra cơ sở dữ liệu cấu trúc protein khổng lồ, đóng góp đưa anh và Hassabis đến giải Nobel Hóa học 2024. Sự ra đi của Jumper diễn ra chỉ 2 ngày sau khi Noam Shazeer, đồng tác giả của Transformer và cựu lãnh đạo Gemini, rời Google để đến OpenAI. Việc liên tiếp mất đi hai nhân vật then chốt đặt ra câu hỏi lớn về chiến lược giữ chân nhân tài của Google. Một số ý kiến cho rằng các công ty AI tiên phong như Anthropic hay OpenAI đang cung cấp một thứ Google khó có thể cho các nhà nghiên cứu: cảm giác một cá nhân có thể thay đổi lộ trình của cả công ty. Động thái này là một bước đi chiến lược rõ ràng của Anthropic trong cuộc đua AI cho khoa học sự sống. Công ty trước đó đã mua lại Coefficient Bio, xây dựng phòng thí nghiệm và ra mắt các sản phẩm như Claude for Life Sciences. Việc có Jumper dẫn dắt sẽ tăng cường đáng kể năng lực này. Mặt trận này đang nóng lên khi cả OpenAI (với GPT-Rosalind) và Google DeepMind (qua Isomorphic Labs) cũng đang đổ nguồn lực khổng lồ để tái định hình ngành sinh học và dược phẩm bằng AI. Sự dịch chuyển của Jumper không chỉ là một tin tức nhân sự, mà còn là tín hiệu cho thấy cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa các gã khổng lồ AI đã chính thức mở rộng sang lĩnh vực có tiềm năng cách mạng hóa sức khỏe con người: khoa học sự sống.

marsbit06/20 01:17

Vừa rồi, Nhà đoạt giải Nobel trở thành nhân viên mới của Anthropic

marsbit06/20 01:17

活动图片