# Bài viết Liên quan Cạnh tranh

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

Meta đổ bộ vào thị trường dự đoán, mã hiệu "Arena": Không dùng tiền thật, 3,5 tỷ người dùng hàng ngày là con bài lớn nhất

Theo New York Times ngày 23/6, CEO Meta Mark Zuckerberg đã chỉ đạo một nhóm phát triển ứng dụng thị trường dự đoán độc lập có mã nội bộ "Arena". Ứng dụng sẽ hoạt động tách biệt nhưng tận dụng lợi thế phân phối từ kho người dùng khổng lồ 3,56 tỷ người dùng hoạt động hàng ngày của Meta. Điểm đáng chú ý là Arena dự kiến ra mắt với cơ chế điểm tích lũy, không sử dụng tiền thật để đặt cược, nhằm giảm thiểu rào cản pháp lý và thu hút người dùng. Tuy nhiên, Meta không loại trừ khả năng tích hợp giao dịch bằng tiền thật trong tương lai. Thông tin này ngay lập tức tác động đến thị trường, khiến cổ phiếu của các công ty như DraftKings và Robinhood giảm giá do lo ngại về sự cạnh tranh từ gã khổng lồ mạng xã hội. Lĩnh vực thị trường dự đoán đang bùng nổ, với khối lượng giao dịch hàng tháng của các nền tảng hàng đầu như Polymarket và Kalshi đã tăng lên khoảng 24 tỷ USD. Đây không phải lần đầu Meta thử sức với mảng này; họ từng ra mắt và đóng cửa ứng dụng Forecast vào năm 2022. Chiến lược của Zuckerberg thường là sao chép các mô hình đã được chứng minh và dùng lợi thế quy mô để vượt mặt đối thủ. Việc Meta tham gia có thể vừa là mối đe dọa, vừa là cơ hội mở rộng thị trường chung cho các đối thủ hiện tại như Polymarket. Arena hiện vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa có lịch ra mắt chính thức.

marsbit06/24 03:21

Meta đổ bộ vào thị trường dự đoán, mã hiệu "Arena": Không dùng tiền thật, 3,5 tỷ người dùng hàng ngày là con bài lớn nhất

marsbit06/24 03:21

Cuộc Chiến Context: Gã Khổng Lồ Định Nghĩa Lại Hào Sâu Trí Tuệ Nhân Tạo

Trong năm nay, các gã khổng lồ AI Mỹ như OpenAI, Anthropic và Google đều đang tập trung vào cuộc đua "Context" (Ngữ cảnh), coi đây là yếu tố then chốt để xây dựng hào rào cạnh tranh mới trong thời đại AI. Ban đầu, Context chỉ là thông số kỹ thuật về độ dài văn bản mà mô hình có thể xử lý một lần. Giờ đây, khái niệm này đã mở rộng, trở thành tài sản người dùng, quyền truy cập công cụ, trạng thái nhiệm vụ thời gian thực và thước đo mức độ AI hiểu biết về người dùng. Cuộc chiến Context trải qua ba bước phát triển chính: 1. **Cửa sổ ngữ cảnh dài:** Từ cuộc chạy đua mở rộng giới hạn văn bản từ vài chục nghìn lên hàng triệu token. 2. **Bộ nhớ (Memory):** Chuyển từ xử lý thông tin một lần sang khả năng ghi nhớ tùy chọn và nhu cầu của người dùng qua các phiên tương tác, tạo ra sự liên tục. 3. **Môi trường thực (Browser/Desktop/GUI):** Context trở thành trạng thái động mà Agent thu thập được từ giao diện người dùng thực tế như trình duyệt và màn hình máy tính, cho phép AI tham gia trực tiếp vào hiện trường nhiệm vụ. Ba công ty theo đuổi ba con đường khác nhau để giành lấy và tổ chức Context: * **OpenAI:** Biến tài khoản ChatGPT thành trung tâm tích lũy Context, mở rộng phạm vi nhiệm vụ thông qua Apps SDK, trình duyệt Atlas và Codex để kéo ngữ cảnh từ nhiều môi trường về một hệ thống. * **Anthropic:** Tập trung vào các kịch bản dọc như lập trình và Agent. Nhấn mạnh khả năng chủ động thu thập Context thông qua giao diện GUI (Computer Use) và kết nối với hệ thống bên ngoài thông qua giao thức MCP. * **Google:** Tận dụng lợi thế từ hệ sinh thái sản phẩm khổng lồ (Chrome, Gmail, Workspace...). Thách thức chính là tái cấu trúc lượng dữ liệu hành vi khổng lồ hiện có, biến chúng thành Context có thể hiểu và hành động được cho Gemini. Cuộc chiến Context đang định hình lại khái niệm hào rào cạnh tranh trong kỷ nguyên AI. Nếu thời đại internet dựa trên **"quy mô mạng lưới"** (network effect), thì thời đại AI lại đề cao **"chiều sâu cá nhân"** (individual depth). Lợi thế cạnh tranh giờ đây đến từ: 1. **Lợi tức kép của Context:** AI càng hiểu người dùng qua mỗi nhiệm vụ thì chi phí khởi động lại càng thấp. 2. **Độ nhúng của quyền hạn và chuỗi công cụ:** Khi AI được cấp quyền truy cập vào email, tài liệu, mã nguồn..., nó trở thành một phần không thể tách rời của môi trường làm việc thực. 3. **Sự hình thành quan hệ tin cậy:** Người dùng chỉ giao những nhiệm vụ phức tạp, giá trị cao cho một AI mà họ hiểu rõ và tin tưởng qua thời gian dài. Do đó, sản phẩm AI không còn chiến đấu giành lấy **cổng vào sự chú ý**, mà là **cổng vào nhiệm vụ**. Chi phí chuyển đổi giữa các AI không chỉ là tải một ứng dụng mới, mà là xây dựng lại toàn bộ mối quan hệ hiểu biết, ủy quyền và tin cậy trong công việc. Khả năng chuyển đổi hệ sinh thái hiện có thành môi trường làm việc mà AI có thể hiểu và vận hành hiệu quả sẽ quyết định hào rào cạnh tranh mới.

marsbit06/23 23:17

Cuộc Chiến Context: Gã Khổng Lồ Định Nghĩa Lại Hào Sâu Trí Tuệ Nhân Tạo

marsbit06/23 23:17

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

Khi lợi thế kênh phân phối cạn kiệt, các giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thâu tóm của các gập khổng lồ? Bài viết phân tích chiến lược của các công ty lớn như Coinbase, Stripe và Kraken khi họ tiến xuống tầng cơ sở, kiểm soát cơ sở hạ tầng để nắm quyền định giá và giữ lại lợi nhuận. Coinbase xây dựng Base, thu phí sắp xếp từ mọi giao dịch, trong khi Morpho, giao thức cho vay cốt lõi của Coinbase, vẫn phải chia sẻ doanh thu. Stripe mua lại Bridge để phát hành stablecoin riêng, giữ lại lợi nhuận thay vì trả cho Circle. Kraken mua NinjaTrader để có giấy phép giao dịch phái sinh, giảm sự phụ thuộc. Bài viết chỉ ra rằng các giao thức mã nguồn mở có thể tự bảo vệ bằng cách triển khai đa chuỗi (multi-chain). Ví dụ, Morpho và Uniswap không phụ thuộc vào một chuỗi duy nhất. Khi bị mất thị phần trên Base vào tay Aerodrome (do Coinbase hỗ trợ), Uniswap vẫn phát triển mạnh trên nhiều chuỗi khác. Sự gắn kết sâu vào hệ thống back-end của doanh nghiệp khiến việc thay thế các giao thức này trở nên tốn kém và rủi ro, như trường hợp Coinbase vẫn dùng Morpho cho sản phẩm cho vay Bitcoin của mình. Tương lai có thể tiến tới sự thống trị của một vài gã khổng lồ, nhưng các giao thức có năng lực kỹ thuật chuyên sâu, được áp dụng rộng rãi và có chiến lược đa chuỗi vẫn có thể tồn tại trong thế cân bằng lẫn nhau với các nền tảng lớn.

marsbit06/22 10:25

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

marsbit06/22 10:25

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

Dưới bàn cờ AI Mỹ-Trung, sức mạnh tính toán (computing power) là vấn đề cấp thiết. Trong khi các công ty Mỹ như Meta, Google, Microsoft và Amazon đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD để xây dựng cơ sở hạ tầng AI khổng lồ với hàng triệu GPU cao cấp (như H100 của NVIDIA), thì Trung Quốc lại đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng chip đào tạo AI tiên tiến do các lệnh trừng phạt. Sự chênh lệch về nền tảng tính toán là rất lớn: Mỹ có quy mô tính toán gấp đôi Trung Quốc và kiểm soát hơn 70% GPU cao cấp toàn cầu. Điều này cho phép các công ty Mỹ như xAI của Elon Musk hay Anthropic đào tạo nhiều mô hình tham số nghìn tỷ một cách nhanh chóng, trong khi mô hình mạnh nhất của Trung Quốc, DeepSeek V4 Pro (1.6 nghìn tỷ tham số), vẫn đang cố gắng bắt kịp các mô hình 10 nghìn tỷ tham số của Mỹ. Các chuyên gia ước tính Mỹ đang dẫn trước khoảng 8-15 tháng. Ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc, với các công ty như Huawei, Biren, Moore Threads, đang phát triển mạnh mẽ nhờ chính sách thay thế nhập khẩu. Tuy nhiên, họ chủ yếu tập trung vào thị trường chip suy luận (inference) ít đòi hỏi hơn, trong khi vẫn gặp khó khăn ở phân khúc chip đào tạo (training) cao cấp. Khoảng cách về hiệu năng tuyệt đối và đặc biệt là hệ sinh thái phần mềm (như CUDA của NVIDIA) vẫn là những rào cản lớn. Dù vậy, đã có những tiến bộ ban đầu. Một số mô hình AI đã được đào tạo thành công trên nền tảng phần cứng trong nước (như chip Ascend của Huawei), chứng minh tính khả thi. Con đường phía trước đòi hỏi sự kiên nhẫn, đầu tư dài hạn và sự hợp tác chặt chẽ trong toàn bộ chuỗi công nghiệp. Với thị trường nội địa rộng lớn, nguồn nhân lực và vốn dồi dào, ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc đang dần thu hẹp khoảng cách trong cuộc đua công nghệ mang tính quyết định này.

marsbit06/22 10:24

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

marsbit06/22 10:24

Đổ bộ vị trí thứ ba, Rothera đang làm xáo trộn cục diện thị trường dự đoán

**Tóm tắt bài viết về Rothera và thị trường dự đoán:** Chỉ mới hai tuần sau khi ra mắt, Rothera - nền tảng thị trường dự đoán tự xây dựng của Robinhood - đã bất ngờ vươn lên vị trí thứ ba về khối lượng giao dịch trong ngành, chỉ sau hai gã khổng lồ Kalshi và Polymarket. Khối lượng giao dịch hàng tuần của Rothera tăng vọt từ 21,9 triệu USD lên 559 triệu USD trong vòng hai tuần, đạt khoảng 1/5 so với Polymarket. Sự tăng trưởng đột biến này chủ yếu không đến từ người dùng mới, mà là từ việc di chuyển lệnh cũ. Trước đây, Robinhood hợp tác với Kalshi, dẫn lưu lượng người dùng khổng lồ của mình sang Kalshi và chia sẻ doanh thu. Giờ đây, bằng cách chuyển các hợp đồng sự kiện (như World Cup) sang xử lý nội bộ trên Rothera, Robinhood đã giữ lại toàn bộ lợi nhuận, trực tiếp "rút máu" Kalshi. Ước tính, doanh thu từ thị trường dự đoán của Robinhood có cơ hội đạt mức tỷ USD trong năm nay. Để đối phó, Kalshi được cho là đang tìm kiếm các kênh phân phối mới thông qua việc lên kế hoạch IPO, yêu cầu các ngân hàng đầu tư kết nối hệ thống để khách hàng tổ chức của họ có thể giao dịch trực tiếp trên Kalshi. Sự trỗi dậy của Rothera cho thấy một sự thay đổi trong cuộc cạnh tranh: từ việc tập trung vào sản phẩm sang việc kiểm soát lối vào người dùng và nắm bắt giá trị. Khả năng phân phối đang trở thành yếu tố then chốt.

marsbit06/22 09:09

Đổ bộ vị trí thứ ba, Rothera đang làm xáo trộn cục diện thị trường dự đoán

marsbit06/22 09:09

Cất cánh thẳng đứng lên vị trí thứ ba, Rothera đang khuấy đảo cục diện thị trường dự đoán

Odaily Planet Daily đưa tin, nền tảng thị trường dự đoán mới Rothera của Robinhood đã đạt khối lượng giao dịch hàng tuần 5,59 tỷ USD, vươn lên vị trí thứ ba trong ngành chỉ sau hai gã khổng lồ Kalshi và Polymarket, chỉ trong vòng nửa tháng ra mắt. Sự tăng trưởng ngoạn mục này chủ yếu đến từ việc Robinhood chuyển hướng lưu lượng đơn hàng từ đối tác phân phối trước đây là Kalshi sang nền tảng tự xây dựng của mình. Ước tính, Robinhood từng đóng góp 25%-35% khối lượng giao dịch cho Kalshi. Việc tự chủ nền tảng cho phép Robinhood giữ lại toàn bộ doanh thu từ các đơn hàng này. Phân tích từ Hood House chỉ ra, doanh thu từ thị trường dự đoán của Robinhood có cơ hội đạt quy mô 10 tỷ USD trong năm nay, vượt qua đỉnh doanh thu từ mảng tiền mã hóa. Trước áp lực này, Kalshi được cho là đang tìm kiếm các kênh phân phối mới, như thông qua các ngân hàng đầu tư để tiếp cận khách hàng tổ chức, nhằm bù đắp lượng đơn hàng bị mất. Sự trỗi dậy của Rothera cho thấy cuộc cạnh tranh trong ngành thị trường dự đoán đang chuyển dịch trọng tâm sang khả năng kiểm soát điểm tiếp cận người dùng và nắm bắt giá trị.

Odaily星球日报06/22 09:06

Cất cánh thẳng đứng lên vị trí thứ ba, Rothera đang khuấy đảo cục diện thị trường dự đoán

Odaily星球日报06/22 09:06

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, các giao thức DeFi dựa vào đâu để chống chọi với sự thu hoạch của các gập kềnh?

Bài viết phân tích chiến lược của các đại gia công nghệ như Coinbase, Stripe và Kraken trong việc củng cố quyền kiểm soát lợi nhuận bằng cách sở hữu hoặc mua lại cơ sở hạ tầng cốt lõi, thay vì phụ thuộc vào các giao thức mở. Coinbase, với 1,1 tỷ người dùng, đã xây dựng blockchain Base riêng và thu toàn bộ phí sắp xếp giao dịch, trong khi các giao thức như Morpho hoạt động trên đó phải chia sẻ doanh thu. Tương tự, Stripe mua lại Bridge để tự phát hành stablecoin và giữ lại lợi nhuận từ tài sản thế chấp, thay vì trả phí cho Circle. Kraken mua NinjaTrader để sở hữu giấy phép phái sinh mà tự xây dựng sẽ rất lâu. Tuy nhiên, các giao thức DeFi như Morpho và Uniswap đang xây dựng "hào bảo vệ" bằng cách triển khai đa chuỗi (multi-chain). Điều này giúp họ giảm thiểu rủi ro nếu bị một chuỗi đơn lẻ như Base từ chối, và khiến việc thay thế họ trở nên tốn kém về mặt kinh tế và kỹ thuật đối với các tập đoàn. Ví dụ, sản phẩm cho vay thế chấp Bitcoin 3 tỷ USD của Coinbase vẫn dựa trên Morpho vì việc tự tái tạo hệ thống an toàn của Morpho là rất khó khăn. Bài viết kết luận rằng tương lai của ngành có thể nghiêng về một vài gã khổng lồ nắm toàn bộ chuỗi giá trị, hoặc một hệ sinh thái cân bằng hơn nơi các giao thức mở, đa chuỗi và được tích hợp sâu vẫn giữ được vị thế nhờ vào chi phí chuyển đổi cao và lợi thế kỹ thuật chuyên môn. Cuộc đua giữa tốc độ mở rộng của thể chế và tốc độ mở rộng đa chuỗi của các giao thức mở sẽ quyết định cục diện cuối cùng.

Foresight News06/22 08:14

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, các giao thức DeFi dựa vào đâu để chống chọi với sự thu hoạch của các gập kềnh?

Foresight News06/22 08:14

Ngoài Mô Hình Đều Là Harness: Deepseek Vào Cuộc, Chiến Trường Cạnh Tranh AI Trong Nước Tại Sao Lại Thay Đổi?

Giữa tháng 5/2026, Deepseek thành lập nhóm Harness mới, tập trung phát triển sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) cho mã nguồn, đối đầu trực tiếp với Claude Code của Anthropic. Điều này đánh dấu sự chuyển hướng của cuộc cạnh tranh AI trong nước từ "luyện mô hình lớn" sang "xây dựng công cụ và triển khai thực tế". Vậy Harness là gì? Theo công thức "Model + Harness = Agent" của Deepseek, nếu mô hình là "bộ não" thông minh, thì Harness chính là "hệ thống vận hành" cung cấp hướng dẫn công việc, công cụ, bảo mật và xử lý lỗi. Nó biến mô hình chỉ xử lý văn bản thành tác nhân có thể tương tác với thế giới bên ngoài. Deepseek tự phát triển Harness để nắm quyền kiểm soát thiết kế giao diện và vòng lặp dữ liệu huấn luyện, biến thất bại trong thực tế thành dữ liệu để cải thiện mô hình, tạo hiệu ứng bánh đà. Deepseek không đơn độc. Các đại gia công nghệ Trung Quốc đang tìm kiếm vị thế khác biệt thông qua công cụ: - **Tencent**: Tập trung vào kết nối doanh nghiệp với WorkBuddy, tích hợp sâu vào hệ sinh thái WeChat Work và Tencent Cloud để tự động hóa quy trình phức tạp. - **Alibaba**: Hướng đến thâm nhập giao diện web với framework PageAgent mã nguồn mở, giúp tự động hóa trên bất kỳ trang web nào chỉ bằng một dòng code. - **Deepseek**: Bắt đầu từ kịch bản mã hóa - nhu cầu cấp thiết của nhà phát triển. Xu hướng toàn cầu, đại diện bởi công ty Ba Lan Viktor (đạt 20 triệu USD doanh thu hàng năm), cho thấy doanh nghiệp sẵn sàng trả tiền cho AI có khả năng "tự chủ thực thi" các nhiệm vụ dài, phức tạp thay vì chỉ "hỗ trợ tạo ra" nội dung. Tuy nhiên, thách thức kỹ thuật vẫn tồn tại: - **Bùng nổ Token**: Dữ liệu đầu ra từ công cụ có thể làm tràn ngập ngữ cảnh, khiến mô hình mất tập trung. Harness cần có khả năng nén và quản lý thông tin hiệu quả. - **Yêu cầu "Framework dày"**: Các giải pháp đơn giản là không đủ. Harness cần có các tính năng mạnh mẽ như hộp cát bảo mật, kiểm soát quyền chi tiết và khả năng tiếp tục tác vụ bị gián đoạn để đáp ứng nhu cầu ổn định cấp doanh nghiệp. Tóm lại, cuộc cạnh tranh đã chuyển sang giai đoạn công cụ. Khi lựa chọn, doanh nghiệp nên đánh giá khả năng kỹ thuật và tính tương thích của nhà cung cấp, còn nhà phát triển cần tập trung vào khả năng kiểm soát và gỡ lỗi của nền tảng Harness.

marsbit06/22 06:08

Ngoài Mô Hình Đều Là Harness: Deepseek Vào Cuộc, Chiến Trường Cạnh Tranh AI Trong Nước Tại Sao Lại Thay Đổi?

marsbit06/22 06:08

Đối thủ lớn nhất của Kalshi không phải là Polymarket

2026 FIFA World Cup đang trở thành sự kiện lớn nhất trong lịch sử thị trường dự đoán, dự kiến tạo ra 5-10 tỷ USD khối lượng giao dịch mới. Tuy nhiên, logic cạnh tranh trong ngành đang thay đổi. Giám đốc điều hành Kalshi, Tarek Mansour, tiết lộ đối thủ chính của họ không phải là Polymarket, mà là các gã khổng lồ truyền thống như CME Group, Robinhood và DraftKings. Ngày càng nhiều nền tảng tài chính truyền thống đang tích hợp thị trường dự đoán vào dịch vụ hiện có. Robinhood đã ra mắt trung tâm thị trường dự đoán và tích hợp sàn giao dịch riêng Rothera, biến nó thành một trong những dòng tăng trưởng nhanh nhất. Các công ty khác như Interactive Brokers, CME Group (hợp tác với FanDuel) và DraftKings cũng đang mở rộng sang lĩnh vực này. Điều này cho phép họ tiếp cận người dùng hiện có với chi phí biên thấp, biến thị trường dự đoán từ một sản phẩm độc lập thành một tính năng trong hệ sinh thái giao dịch lớn hơn. Đối mặt với sự cạnh tranh này, các nền tảng thị trường dự đoán thuần túy như Kalshi và Polymarket đang theo đuổi hai hướng đi chính. Thứ nhất là mở rộng danh mục tài sản, từ sự kiện thể thao như World Cup đến dữ liệu kinh tế và sản phẩm phái sinh. Thứ hai là phát triển thành nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và thanh khoản cho các nền tảng phân phối bên thứ ba. Tuy nhiên, chiến lược này đang bị thách thức khi chính các đối tác phân phối (như Robinhood) bắt đầu xây dựng sản phẩm nội bộ. Tình thế tương tự cuộc cạnh tranh giữa Zoom và Microsoft Teams/Google Meet, nơi các nền tảng có sẵn lợi thế phân phối có thể định hình lại ranh giới tăng trưởng. Tương lai của Kalshi và Polymarket sẽ phụ thuộc vào khả năng phát triển các năng lực cốt lõi vượt trội để tồn tại và phát triển trong bóng ma của những gã khổng lồ truyền thống.

链捕手06/22 02:47

Đối thủ lớn nhất của Kalshi không phải là Polymarket

链捕手06/22 02:47

Cuộc chiến 'Bao cấp Token' của các gã khổng lồ AI, sắp kết thúc chưa?

Tác giả thảo luận về cuộc chiến trợ cấp Token giữa các gã khổng lồ AI như OpenAI, Anthropic và Google. Hiện tại, giá token mà người dùng trả qua các gói đăng ký thực tế đã được trợ cấp rất mạnh, có thể lên tới 70 lần giá đăng ký, đặc biệt ở các gói cao cấp. Động thái này nhằm thu hút và giữ chân người dùng nặng, nhưng khác với các cuộc chiến trợ cấp internet trước đây, token AI hầu như không có hiệu ứng "khóa" người dùng do việc chuyển đổi giữa các nền tảng rất dễ dàng. Bill Maris, người sáng lập Google Ventures, dự đoán Google có thể hạ giá token thêm 80%, sử dụng lợi thế doanh thu quảng cáo khổng lồ như vũ khí. Điều này gây áp lực cực lớn lên các công ty như OpenAI và Anthropic vốn phụ thuộc vào vốn đầu tư. Khi họ tiến tới IPO, áp lực phải thể hiện lợi nhuận sẽ càng gay gắt. Bài viết phân tích hai kịch bản có thể xảy ra: mô hình "dịch vụ internet" (độc quyền rồi tăng giá) và mô hình "cơ sở hạ tầng" (token trở thành tiện ích công cộng như điện, nước). Do thiếu hiệu ứng khóa người dùng, kịch bản thứ hai có vẻ thuyết phục hơn. Cuộc chiến có thể không có kẻ chiến thắng rõ ràng mà là một cuộc chạy đua kéo dài nhằm duy trì vị thế, đẩy nhanh việc biến AI thành một hạ tầng tiêu chuẩn, phổ biến. Đối với người dùng, miễn là cuộc chiến trợ cấp tiếp diễn, họ vẫn được hưởng lợi từ dịch vụ chất lượng cao với chi phí thấp.

marsbit06/22 02:04

Cuộc chiến 'Bao cấp Token' của các gã khổng lồ AI, sắp kết thúc chưa?

marsbit06/22 02:04

活动图片