# Bài viết Liên quan Sức mạnh Tính toán

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

Hội nghị thượng đỉnh khai thác kỹ thuật số toàn cầu 2026 sẽ khai mạc trọng thể tại Hồng Kông

Hội nghị thượng đỉnh Khai thác Kỹ thuật số Toàn cầu (WDMS Global 2026) do Bitmain tổ chức sẽ khai mạc tại Hồng Kông, Trung Quốc từ ngày 27 đến 28 tháng 8 năm 2026. Với chủ đề "Ride the Cycle. Hydro Prevails.", sự kiện quy tụ các nhà lãnh đạo ngành toàn cầu để cùng thảo luận các xu hướng tiên phong và đổi mới công nghệ trong lĩnh vực tài sản kỹ thuật số. Được tổ chức tại Hồng Kông - trung tâm giao thoa tài chính và công nghệ quốc tế, hội nghị tập trung vào các ứng dụng đổi mới của công nghệ làm mát bằng nước trong triển khai sức mạnh tính toán. WDMS Global 2026 mang đến cơ hội tìm hiểu sâu về các giải pháp tiên tiến của ngành, giúp khách hàng nắm bắt cơ hội theo chu kỳ thị trường. Bitmain cam kết không ngừng cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

marsbit07/27 11:58

Hội nghị thượng đỉnh khai thác kỹ thuật số toàn cầu 2026 sẽ khai mạc trọng thể tại Hồng Kông

marsbit07/27 11:58

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Besant tuyên bố: Mỹ sắp kiểm soát 80% sức mạnh tính toán toàn cầu

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Janet Yellen tuyên bố Mỹ sắp kiểm soát 80% năng lực tính toán toàn cầu, coi đây là trụ cột chiến lược kinh tế quốc gia. Bà cho biết Mỹ hiện chiếm 50-60% và sẽ sớm đạt 80%, đồng thời nhấn mạnh đây là cuộc cạnh tranh chiến lược "không thể thua", với lợi thế AI hiện tại khoảng một năm. Tuyên bố này được xem như sự bảo đảm cấp quốc gia cho đầu tư cơ sở hạ tầng AI, hỗ trợ triển vọng doanh nghiệp chip như NVIDIA và chu kỳ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp điện toán đám mây. Yellen định vị AI, bán dẫn và điện toán lượng tử là ba trụ cột sức mạnh kinh tế và an ninh quốc gia, lập luận rằng AI tạo cơ hội và chưa gây mất việc làm ròng. Tuy nhiên, chuyên gia lưu ý "thị phần năng lực tính toán" thiếu số liệu chuẩn xác, khuyến nghị nhà đầu tư tập trung vào các chỉ số vật lý có thể định lượng như mở rộng công suất và cơ sở hạ tầng điện thay vì chỉ dựa vào tuyên bố chính sách. Việc kiểm chứng sẽ phụ thuộc vào dữ liệu từ báo cáo ngành bán dẫn và cơ sở hạ tầng đám mây trong các quý tới.

marsbit07/21 09:51

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Besant tuyên bố: Mỹ sắp kiểm soát 80% sức mạnh tính toán toàn cầu

marsbit07/21 09:51

Quan sát hàng tuần của WEEX Labs: 'Tái cấu trúc quyền lực' trong cơ sở hạ tầng AI và 'cuộc vận động lặn sâu' vào kinh tế thực

Tháng 7 năm 2026 đánh dấu một bước ngoặt trong ngành công nghiệp AI: **quyền phân bổ năng lực tính toán chuyển dịch từ các gã khổng lồ đám mây sang các chủ sở hữu năng lực tính toán**, và **giá trị cốt lõi của AI tập trung hơn vào việc thâm nhập công nghiệp thực**, thay vì chỉ chạy đua về thông số mô hình. Các biến động chính trong tuần bao gồm: 1. **Bản đồ năng lực tính toán thay đổi:** Meta ra mắt dịch vụ đám mây "MetaCompute", mang đến cuộc cạnh tranh trực tiếp với AWS, Azure và đe dọa không gian sống còn của các nhà cho thuê năng lực tính toán cỡ vừa và nhỏ. 2. **Mô hình mã nguồn mở với chi phí tối ưu:** Các mô hình nền tảng Trung Quốc như DeepSeek-V4 đạt trình độ đỉnh cao và mở rộng mã nguồn, đẩy nhanh quá trình "tiện ích hóa" AI, giúp giảm đáng kể ngưỡng chi phí cho doanh nghiệp và giáo dục. 3. **Trí tuệ hiện thân bước vào nhà máy:** Robot hình người, dưới sự thúc đẩy của chính sách, chuyển từ phòng thí nghiệm sang đào tạo thực tế trong các dây chuyền sản xuất như hậu cần và lắp ráp ô tô. Giá trị đánh giá chuyển từ tính năng sang hiệu quả và sự ổn định trong môi trường công nghiệp. 4. **Quản trị toàn cầu đi vào thực chất:** Khái niệm "AI chủ quyền" trở thành khuôn khổ thực tế, đặt ra các yêu cầu tuân thủ địa chính trị cao hơn, buộc các mô hình AI phải tích hợp sẵn kiến trúc có thể kiểm toán và tôn trọng chủ quyền dữ liệu. **Góc nhìn sâu từ WEEX Labs:** Sự thịnh vượng của AI đang thâm nhập sâu vào cơ cấu sản xuất toàn cầu. Doanh nghiệp nên: - Tận dụng lợi thế mã nguồn mở để xây dựng kho kiến thức riêng tư, tránh phụ thuộc quá mức vào API bên ngoài. - Cảnh giác với rủi ro bị "khóa chặt" vào một nhà cung cấp năng lực tính toán duy nhất. - Tìm kiếm cơ hội trong hệ sinh thái "trí tuệ hiện thân", chẳng hạn như phần mềm mô phỏng công nghiệp hoặc dịch vụ cung cấp giải pháp thích ứng năng lực tính toán AI cho nhà máy.

marsbit07/19 05:16

Quan sát hàng tuần của WEEX Labs: 'Tái cấu trúc quyền lực' trong cơ sở hạ tầng AI và 'cuộc vận động lặn sâu' vào kinh tế thực

marsbit07/19 05:16

OpenAI và Anthropic Đều Muốn "Tự Nghiên Cứu Chip", Ngoài Chi Phí Ra, Quan Trọng Hơn Là Quyền Kiểm Soát Năng Lực Tính Toán

Theo The Information, Anthropic đang đàm phán với Samsung về việc thiết kế chip AI tùy chỉnh và đã khởi động công việc phát triển chip tự thiết kế. Động thái này được xem là việc Anthropic đi theo xu hướng của OpenAI, vốn đã triển khai dự án chip tùy chỉnh từ sớm hơn, hướng tới cạnh tranh tích hợp phần cứng và phần mềm. Nhu cầu điện toán cho việc huấn luyện và vận hành mô hình lớn rất cao, khiến chi phí duy trì ở mức cao. Đối với các công ty như OpenAI và Anthropic, chip không chỉ là vật tư mua ngoài mà còn là tư liệu sản xuất cốt lõi. Do đó, tự thiết kế chip trước hết là vấn đề giành quyền kiểm soát năng lực tính toán, tạo ra lựa chọn công nghệ dự phòng và tăng sức mạnh đàm phán. Lý do trực tiếp nhất là giảm chi phí, nhưng mục tiêu then chốt hơn là sự phối hợp đa tầng giữa mô hình, lõi phần mềm và chip, nhằm cải thiện hiệu suất tổng thể. Cấu trúc mô hình của OpenAI và Anthropic khác biệt, dẫn đến yêu cầu phần cứng khác nhau, khiến chip tùy chỉnh trở nên cần thiết. Tuy nhiên, việc tự thiết kế chip khó có thể thay thế ngay lập tức vai trò của nhà cung cấp như Nvidia, do quá trình từ thiết kế đến triển khai mất 18-24 tháng và hệ sinh thái phần mềm hiện tại phần lớn được tối ưu cho GPU. Chiến lược này thiết lập một con đường thứ hai, sử dụng ASIC tự thiết kế cho các tác vụ cụ thể như suy luận, trong khi vẫn duy trì sử dụng các nguồn lực tính toán bên ngoài. Xu hướng này cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang mở rộng từ "mô hình nào mạnh hơn" sang "ai kiểm soát tốt hơn năng lực tính toán, vốn và ngăn xếp phần cứng". Các gã khổng lồ công nghệ như Google, Amazon, Meta, Microsoft đều đã bố trí sâu trong lĩnh vực chip tự thiết kế.

marsbit07/03 13:40

OpenAI và Anthropic Đều Muốn "Tự Nghiên Cứu Chip", Ngoài Chi Phí Ra, Quan Trọng Hơn Là Quyền Kiểm Soát Năng Lực Tính Toán

marsbit07/03 13:40

Zuckerberg, Cú Sốc Đến Thị Trường Bò AI

Sự kiện Meta của Mark Zuckerberg công bố bán sức mạnh tính toán AI dư thừa ra bên ngoài đã gây ra một cú sốc trên thị trường, khiến hàng loạt cổ phiếu hạ tầng AI như NVIDIA, AMD, TSMC, CoreWeave lao dốc và xóa sổ nghìn tỷ USD vốn hóa chỉ trong một ngày. Phản ứng thái quá này xuất phát từ việc động chạm đến câu chuyện cốt lõi định giá ngành AI hai năm qua: sự khan hiếm vĩnh viễn của năng lực tính toán (GPU). Bài viết phân tích động cơ sâu xa của Meta: tối ưu hóa tỷ lệ sử dụng tài sản khổng lồ, chuyển hướng chiến lược từ bán API sang trở thành "AWS của kỷ nguyên AI" bằng cách cung cấp nền tảng dịch vụ hoàn chỉnh (GPU + framework + mô hình mã nguồn mở), và định nghĩa lại hạ tầng AI. Hành động này đe dọa trực tiếp mô hình kinh doanh của các công ty như CoreWeave. Sau cú sốc ban đầu, thị trường phục hồi phần nào khi nhận ra lượng GPU dư thừa Meta có thể chia sẻ hiện vẫn còn hạn chế so với nhu cầu toàn ngành. Tuy nhiên, tín hiệu then chốt đã được gửi đi: logic tăng trưởng của ngành đang chuyển dần từ "khan hiếm ổ đĩa" sang "hiệu quả vận hành". Kỷ nguyên định giá dựa trên việc tích trữ tài sản (Capex) sắp kết thúc, nhường chỗ cho kỷ nguyên cạnh tranh bằng hiệu suất sử dụng, chi phí vận hành (Opex) và tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA). Hành động của Meta như một hồi chuông báo hiệu sự chuyển đổi tất yếu này.

marsbit07/03 03:17

Zuckerberg, Cú Sốc Đến Thị Trường Bò AI

marsbit07/03 03:17

Trước thềm sang Mỹ, SK Hynix lao dốc thê thảm

SK Hynix đang trong giai đoạn cuối để niêm yết ADR trên Nasdaq với kế hoạch huy động khoảng 294 tỷ USD, một trong những đợt phát hành ADR lớn nhất lịch sử. Tuy nhiên, ngay trước thời khắc quan trọng, thị trường chứng kiến đợt bán tháo mạnh vào ngày 1/7, khiến cổ phiếu SK Hynix trên sàn Hàn Quốc giảm 14.57%. Nguyên nhân chính được cho là tin đồn "Meta có thể giải phóng năng lực tính toán dư thừa", dẫn đến suy đoán về việc các tập đoàn lớn có thể cắt giảm chi tiêu vốn, làm lung lay câu chuyện về sự "khan hiếm tuyệt đối" của năng lực tính toán AI và gây tác động tiêu cực đến cổ phiếu ngành bán dẫn, đặc biệt là chip nhớ. Bài viết phân tích rằng phản ứng thị trường có thể đã bị phóng đại. Thông tin về Meta ban đầu bị dịch sai và thay đổi, từ "đang xây dựng" sang "dự định xây dựng" và bỏ từ "dư thừa". Hành động thương mại hóa một phần năng lực tính toán của một công ty như Meta hay SpaceX trước đây thực chất là tối ưu hóa hiệu quả tài sản, chứ không nhất thiết báo hiệu nhu cầu AI suy giảm hay chu kỳ chi tiêu vốn kết thúc. Đợt điều chỉnh mạnh có khả năng là kết quả của sự hoảng loạn tâm lý kết hợp với cơ cấu thị trường có nhiều quỹ đòn bẩy và vốn theo xu hướng, nhạy cảm với thông tin biên. Tác giả bày tỏ quan điểm cá nhân rằng đây là cơ hội để mua vào, vì câu chuyện cơ bản của SK Hynix vẫn mạnh với vị thế dẫn đầu trong thị trường HBM (bộ nhớ băng thông cao) và chu kỳ kinh doanh thuận lợi. Việc niêm yết tại Mỹ được kỳ vọng sẽ giúp công ty được định giá lại trong một thị trường có hệ số định giá cao hơn so với Hàn Quốc.

Odaily星球日报07/02 09:51

Trước thềm sang Mỹ, SK Hynix lao dốc thê thảm

Odaily星球日报07/02 09:51

Tencent mua chip của Baidu

Hai mươi năm qua, các tập đoàn internet Trung Quốc luôn cố gắng tích hợp mọi khả năng vào một siêu công ty. Nhưng gần đây, một loạt sự kiện như việc Baidu lên kế hoạch tách riêng công ty con chip AI Kunlunxin để niêm yết và Tencent trở thành khách hàng quan trọng của Kunlunxin đã cho thấy sự thay đổi căn bản. Trước đây, chip tự nghiên cứu là trung tâm chi phí nội bộ để tiết kiệm tiền. Ngày nay, với sự bùng nổ của Agent và nhu cầu suy luận AI, chip đã trở thành một mô hình kinh doanh sinh lời. Việc tách biệt và niêm yết trở thành tất yếu chiến lược. Việc Tencent mua chip của Baidu có ý nghĩa then chốt, đánh dấu lần đầu tiên ngành AI Trung Quốc hình thành sự phân công lao động thực sự. Các hạ tầng AI quá đắt đỏ. Sự cởi mở và hợp tác giữa các đối thủ, giống như Apple mua màn OLED từ Samsung, chứng tỏ chip AI nội địa đã đủ tin cậy. Thị trường vốn đang định giá lại sức mạnh tính toán. Các công ty chip như Kunlunxin, Pingtouge của Alibaba, Cambricon đều đang trên đà IPO, chứng minh họ có thể trở thành nền tảng chip bản địa trong thời đại AI. Trên toàn cầu, các gã khổng lồ như OpenAI, Google, Amazon cũng đều tự phát triển chip để giảm chi phí suy luận - khoản chi lớn nhất và xây dựng rào cản kỹ thuật. Cuộc cạnh tranh AI đã chuyển xuống tầng hạ tầng cơ sở: chi phí token, hiệu suất cụm suy luận và nguồn cung năng lực tính toán ổn định. Thời đại internet với những bức tường vườn khép kín đang kết thúc. Trong kỷ nguyên AI, các đại gia đang giải phóng năng lực, trở nên "nhỏ hơn" và cùng xây dựng một ngành công nghiệp lớn hơn thông qua chuyên môn hóa và hợp tác.

marsbit06/29 09:21

Tencent mua chip của Baidu

marsbit06/29 09:21

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

Cuộc khủng hoảng hạ tầng AI đang leo thang giữa các gã khổng lồ công nghệ. Theo các nguồn tin, từ khoảng tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng họ không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu sử dụng mô hình Gemini và áp dụng giới hạn sử dụng, gây ra sự chậm trễ cho một số dự án AI nội bộ của Meta. Cả hai công ty từ chối bình luận. Tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán (compute) buộc Google phải đẩy nhanh việc mở rộng, bao gồm ký hợp đồng thuê năng lực tính toán trị giá 920 triệu USD mỗi tháng với SpaceX của Elon Musk. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thừa nhận hạn chế về compute đang ảnh hưởng đến doanh thu đám mây. Meta, một trong những khách hàng doanh nghiệp lớn nhất của Google, bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Công ty này sử dụng Gemini cho nhiều mục đích như kiểm duyệt nội dung, chatbot hỗ trợ và phát triển mã nguồn. Để giảm phụ thuộc, Meta đang đẩy mạnh chuyển sang sử dụng mô hình tự phát triển như Muse Spark và tăng cường đầu tư vào hạ tầng data center riêng. Sự việc cho thấy áp lực ngày càng tăng từ khối lượng công việc suy luận (AI inference) sau khi mô hình được huấn luyện, trở thành một trong những thách thức lớn nhất của ngành, bất chấp hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào chip và trung tâm dữ liệu.

marsbit06/29 01:03

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

marsbit06/29 01:03

Google bán TPU, các ông lớn muốn sản xuất “token giá rẻ” bằng chip AI

Google đã bắt đầu bán trực tiếp chip TPU tự nghiên cứu và phần cứng điện toán AI đi kèm cho các trung tâm dữ liệu và khách hàng bên thứ ba. TPU (Tensor Processing Unit) là chip được thiết kế chuyên biệt cho các phép toán ma trận và tensor trong AI, giúp xử lý tính toán hiệu quả cao. Việc này cho phép Google cung cấp năng lực điện toán với hiệu suất cao và chi phí thấp hơn, góp phần tạo ra "token giá rẻ" cho các mô hình AI như Gemini, từ đó cạnh tranh trực tiếp với OpenAI. Động thái của Google được xem như một đòn tấn công vào thị phần của NVIDIA, đặc biệt trong phân khúc điện toán AI có tính kinh tế cao. Trong khi NVIDIA thống trị nhờ hệ sinh thái CUDA toàn diện, Google tập trung đóng gói TPU cùng kinh nghiệm xây dựng trung tâm dữ liệu và nền tảng phần mềm thành một giải pháp hệ thống hoàn chỉnh, nhắm đến các doanh nghiệp muốn tự xây dựng năng lực điện toán. Xu hướng này phản ánh sự chuyển dịch trong ngành: điện toán AI đang dần trở thành một tài nguyên cơ bản như điện hay nước. Do đó, cuộc cạnh tranh không còn chỉ là về chip mạnh nhất, mà là về hệ thống có thể cung cấp điện toán với hiệu quả chi phí tối ưu nhất. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Google, Huawei Cloud hay Alibaba Cloud đang nỗ lực xây dựng hệ sinh thái phần cứng và phần mềm khép kín của riêng mình, với mục tiêu cuối cùng là giảm chi phí token và mở rộng phổ cập AI.

marsbit06/24 10:24

Google bán TPU, các ông lớn muốn sản xuất “token giá rẻ” bằng chip AI

marsbit06/24 10:24

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

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow