# Bài viết Liên quan GPU

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

AI PC đã tới, chạy mô hình lớn 120B ngay trên máy! NVIDIA định nghĩa lại nền tảng 'Máy tính Cá nhân AI' với RTX Spark

Trong hai năm qua, các nhà sản xuất PC thường xuyên nhắc đến thông số "TOPS của NPU" khi quảng bá "AI PC", nhưng những con số này vẫn ở mức tương đối khiêm tốn, chỉ phù hợp cho các tác vụ AI nhẹ. Tại GTC 2026, NVIDIA đã giới thiệu siêu chip RTX Spark với hiệu năng AI lên tới 1 petaflop (1000 TOPS), vượt trội hơn hẳn một bậc so với các giải pháp NPU trước đây. RTX Spark tích hợp GPU kiến trúc Blackwell, CPU Arm Grace 20 nhân do MediaTek đồng thiết kế và sử dụng bộ nhớ thống nhất lên đến 128GB, cho phép CPU và GPU chia sẻ chung một nhóm bộ nhớ. Sự thay đổi kiến trúc này giúp thiết bị có khả năng chạy mô hình lớn (LLM) 120B tham số ngay tại本地 (on-device) với cửa sổ ngữ cảnh lên tới triệu token. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ chỉnh sửa video 12K, render cảnh 3D và chơi game ray-tracing ở mức khung hình cao. NVIDIA cũng công bố hợp tác với Microsoft để tăng cường bảo mật cho Windows, tích hợp thời gian chạy sandbox mã nguồn mở OpenShell để cô lập và quản lý hành vi của AI agent, giúp các doanh nghiệp triển khai thiết bị này một cách an toàn. Về phía phần mềm, Adobe tuyên bố sẽ tái cấu trúc Photoshop và Premiere từ gốc để tối ưu hóa cho kiến trúc bộ nhớ thống nhất của RTX Spark, hứa hẹn tăng hiệu suất lên gấp đôi. Sáu OEM hàng đầu bao gồm ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface và MSI sẽ ra mắt máy tính xách tay mỏng nhẹ và máy tính để bàn nhỏ gọn tích hợp RTX Spark vào mùa thu năm nay, Acer và Gigabyte sẽ theo sau. Tuy nhiên, các câu hỏi về giá cả, khả năng tản nhiệt, hiệu suất thực tế và thời lượng pin vẫn cần được làm rõ khi sản phẩm chính thức ra mắt. Sự xuất hiện của RTX Spark đánh dấu sự dịch chuyển quyền lực trong ngành công nghiệp PC, từ mô hình truyền thống lấy CPU x86 làm trung tâm sang mô hình nền tảng SoC mới lấy GPU làm chủ đạo.

marsbit06/01 06:44

AI PC đã tới, chạy mô hình lớn 120B ngay trên máy! NVIDIA định nghĩa lại nền tảng 'Máy tính Cá nhân AI' với RTX Spark

marsbit06/01 06:44

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

NVIDIA đã ra mắt nền tảng NVIDIA DSX tại hội nghị GTC Taipei ở Đài Bắc, Trung Quốc, mở rộng hoạt động kinh doanh sang lĩnh vực cơ sở hạ tầng nhà máy AI. Thay vì chỉ tập trung vào bán GPU, DSX hướng đến cung cấp giải pháp toàn diện từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến vận hành quản lý cho nhà máy AI. Khi quy mô mô hình AI ngày càng lớn, các thách thức của trung tâm dữ liệu không chỉ là hiệu suất chip mà còn liên quan đến nguồn điện, khả năng tản nhiệt, điều phối tài nguyên và hiệu quả vận hành tổng thể. NVIDIA cho rằng chỉ số cạnh tranh then chốt trong ngành AI sẽ dần chuyển từ hiệu suất chip đơn lẻ sang hiệu quả tổng thể của cơ sở hạ tầng. Nền tảng DSX tích hợp chip, hệ thống, phần mềm, kiến trúc tham chiếu và công nghệ đối tác của NVIDIA, bao phủ toàn bộ vòng đời xây dựng và vận hành nhà máy AI. Thông qua việc thống nhất các chồng công nghệ như tính toán, phần mềm và cơ sở vật chất, nền tảng giúp khách hàng nâng cao tốc độ triển khai, độ tin cậy, hiệu quả vận hành và giảm chi phí tạo Token trong quá trình suy luận AI. Hệ thống phần mềm chính bao gồm DSX MaxLPS và DSX OS. DSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất cấp máy để cải thiện sản lượng Token trên mỗi megawatt. DSX OS là nền tảng phần mềm mã nguồn mở cho vận hành nhà máy AI, hỗ trợ quản lý vòng đời, điều phối thông minh, tự động hóa tình trạng sức khỏe, vận hành đa tenant và dịch vụ nền tảng. DSX còn tích hợp nhiều khả năng hiện có như DSX Reference Design, DSX Sim, DSX Flex và DSX Exchange. Về triển khai thương mại, một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây như CoreWeave, Crusoe, IREN và Lambda đã triển khai các thành phần cốt lõi của DSX. Nhiều nhà sản xuất phần cứng cũng đang phát triển hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX. Về mặt chiến lược, DSX đánh dấu việc NVIDIA tiếp tục chuyển đổi từ nhà cung cấp chip AI sang nhà cung cấp nền tảng cơ sở hạ tầng AI, với mục tiêu thiết lập tiêu chuẩn ngành bao phủ toàn bộ vòng đời nhà máy AI và củng cố vị thế dẫn đầu trên thị trường cơ sở hạ tầng AI toàn cầu.

marsbit06/01 04:28

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

marsbit06/01 04:28

Từ Cơ Sở Hạ Tầng Điện Lực Đến Nền Kinh Tế Token: 'Chiếc Bánh 7 Tầng' Của Chuỗi Cung Ứng AI

Trong hai năm qua, ngành AI chủ yếu tập trung vào "cuộc chiến mô hình lớn" giữa các tập đoàn công nghệ. Tuy nhiên, đến năm 2026, động lực chính đã chuyển từ đào tạo mô hình sang nhu cầu suy luận (inference) khổng lồ từ các AI Agent. Ngành công nghiệp này đang bước từ "thời đại mô hình" sang "thời đại công nghiệp Token", nơi hệ thống sản xuất, phân phối, điều phối và tiêu thụ Token trở thành cốt lõi. Bài viết đề xuất cấu trúc "bảy tầng bánh" của nền kinh tế AI xoay quanh Token: 1. **Điện lực:** Nền tảng năng lượng. 2. **Trung tâm dữ liệu AI (AIDC):** Nhà máy sản xuất Token. 3. **GPU:** Thiết bị sản xuất Token. 4. **Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM):** Động cơ sản xuất Token. 5. **Phân phối Token:** Mạng lưới phân phối. 6. **Tối ưu hóa & Điều phối Token:** Bộ não thông minh. 7. **AI Agent:** Thiết bị tiêu thụ Token. Hiện tại, hệ thống này vẫn chưa hoàn thiện, tồn tại sự phân mảnh và kém hiệu quả giữa các tầng (ví dụ: có GPU nhưng thiếu điện, có AIDC nhưng thiếu khả năng điều phối). Chỉ khi cả bảy tầng được kết nối và vận hành đồng bộ, ngành AI mới thực sự chuyển từ "thời đại công cụ" sang "thời đại áp dụng quy mô lớn". Tương lai sẽ không chỉ là vài mô hình lớn, mà là hàng tỷ AI Agent hoạt động liên tục, biến AI thành một hệ thống hạ tầng công nghiệp toàn cầu bao gồm năng lượng, chip, mạng lưới và sự lưu chuyển thông minh của Token.

marsbit05/26 05:47

Từ Cơ Sở Hạ Tầng Điện Lực Đến Nền Kinh Tế Token: 'Chiếc Bánh 7 Tầng' Của Chuỗi Cung Ứng AI

marsbit05/26 05:47

Ba Gã Khổng Lồ NeoCloud: NBIS, IREN, CRWV Đầu Tư Vào Nào Có Giá Trị Hơn?

**Tóm tắt:** NeoCloud - các nhà cung cấp đám mây GPU chuyên dụng như Nebius (NBIS), CoreWeave (CRWV) và IRON (IREN) - đang trở thành mắt xích quan trọng trong chuỗi cung ứng sức mạnh tính toán AI, lấp đầy khoảng trống khi các "gã khổng lồ" đám mây (AWS, Google, Azure) không kịp xây dựng cơ sở hạ tầng vật lý. Cuộc thảo luận với Nate từ Endicott Invests nhấn mạnh: * **Bối cảnh & Cơ hội:** Sự thiếu hụt GPU nghiêm trọng dự kiến kéo dài 3-5 năm. Nhu cầu AI mới ở giai đoạn sơ khai, tương tự internet năm 1996, hứa hẹn tăng trưởng bùng nổ cho các nhà cung cấp NeoCloud. * **So sánh ba công ty:** * **CoreWeave (CRWV):** Người tiên phong, tập trung vào huấn luyện (training) AI với quy mô và doanh thu cao nhất, nhưng cơ cấu nợ phức tạp. * **IRON (IREN):** Có lợi thế lớn về đất đai và nguồn điện đã cam kết (4.5 GW), nhưng hiện chỉ có một khách hàng lớn (Microsoft) và nền tảng phần mềm còn yếu. * **Nebius (NBIS):** Được đánh giá cao nhờ đội ngũ kỹ sư xuất sắc và chiến lược phát triển phần mềm (nền tảng "token factory" cho suy luận - inference). Họ có cấu trúc tài chính lành mạnh, đang tăng giá GPU 30-70% và sở hữu nhiều công ty con có giá trị (ClickHouse, Avride). * **Lợi thế cạnh tranh:** Các trung tâm dữ liệu của NeoCloud được thiết kế tối ưu cho AI, khác biệt với cơ sở hạ tầng cũ của các hãng đám mây truyền thống, tạo ra rào cản kỹ thuật. * **Tăng trưởng & Định giá:** Công thức ước tính thô: 1 MW công suất ≈ 10 triệu USD doanh thu/năm. Nebius kỳ vọng đạt 5 GW vào 2030, tương ứng 50 tỷ USD doanh thu, vượt xa kỳ vọng hiện tại của Phố Wall. * **Kết luận:** Cả ba công ty đều được kỳ vọng tăng trưởng mạnh trong ít nhất 5-10 năm tới do nhu cầu cơ bản về sức mạnh tính toán. Về dài hạn, Nebius được xem là ứng viên tiềm năng nhất nhờ nền tảng kỹ thuật vững chắc và chiến lược phần mềm.

marsbit05/25 10:33

Ba Gã Khổng Lồ NeoCloud: NBIS, IREN, CRWV Đầu Tư Vào Nào Có Giá Trị Hơn?

marsbit05/25 10:33

Trí Phổ Dựa Vào Đâu Để Tăng Gần 30% Trong Một Ngày?

Hôm nay, cổ phiếu của "cổ phiếu mô hình lớn toàn cầu đầu tiên" Zhipu AI (02513.HK) đã bùng nổ. Động lực chính đến từ một thông số kỹ thuật cụ thể: Tốc độ đầu ra API của phiên bản cao tốc GLM-5.1 (GLM-5.1-highspeed) đạt 400 token/giây, thiết lập kỷ lục mới về tốc độ API trong ngành công nghiệp mô hình lớn toàn cầu. Tốc độ 400 token/giây này quan trọng như thế nào? Khi AI chuyển từ ChatBot sang thời đại Agent, mỗi tác vụ thường yêu cầu hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm lần gọi mô hình. Độ trễ thấp ở đây trở thành yếu tố then chốt, trực tiếp ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và hiệu quả công việc. Tốc độ này nhanh gấp khoảng 3-5 lần so với các mô hình hàng đầu hiện tại như GPT-4o hay Claude Sonnet. Để đạt được bước đột phá này, Zhipu AI đã thực hiện những đổi mới đồng thời trên ba cấp độ: 1. **TileRT – Công cụ suy luận:** Biên dịch toàn bộ mô hình thành một động cơ chạy liên tục, loại bỏ chi phí khởi động và chờ đợi lặp đi lặp lại giữa các toán tử, cho phép GPU duy trì hoạt động ở tốc độ cao. 2. **Chiến lược song song:** Tối ưu hóa việc triển khai cơ chế chú ý MLA (Multi-head Latent Attention) của GLM-5.1 trên nhiều GPU. Họ áp dụng kiến trúc chạy không đồng nhất, trong đó GPU 0 chuyên xử lý chỉ mục thưa thớt và định tuyến, trong khi các GPU khác xử lý tính toán dày đặc, giảm thiểu đáng kể chi phí giao tiếp. 3. **Kiến trúc mạng ZCube:** Một thiết kế mạng mới thay thế cấu trúc ROFT (Fat-Tree) truyền thống. ZCube loại bỏ lớp Spine (xương sống), làm phẳng toàn bộ mạng và kết nối tất cả các bộ chuyển mạch Leaf (lá) theo một cấu trúc đặc biệt. Thiết kế này đảm bảo rằng giữa hai GPU bất kỳ chỉ có một đường dẫn tối ưu duy nhất, về cơ bản loại bỏ khả năng tắc nghẽn mạng do cân bằng tải không hiệu quả. Những cải tiến này mang lại lợi ích rõ ràng: cụm sản xuất nâng cấp lên ZCube đạt được mức tăng 15% thông lượng, giảm 40.6% độ trễ đuôi và giảm khoảng một phần ba chi phí thiết bị mạng. Về lâu dài, công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu quả sử dụng GPU mà còn có thể định hình lại cấu trúc hạ tầng AI, mở ra cơ hội cho các nhà cung cấp chip AI, thiết bị chuyển mạch và mô-đun quang trong nước.

marsbit05/23 01:25

Trí Phổ Dựa Vào Đâu Để Tăng Gần 30% Trong Một Ngày?

marsbit05/23 01:25

Logic cơ bản đằng sau sự truyền dẫn nút cổ chai trong chuỗi cung ứng điện toán AI

Tác giả phân tích logic cơ bản về sự lan truyền điểm nghẽn trong chuỗi cung ứng năng lực tính toán AI, mô tả một quá trình chuyển dịch theo trình tự từ "GPU → Bộ nhớ (HBM) → Kết nối quang → Điện/Làm mát bằng chất lỏng". Trong giai đoạn đầu (2022-2024), điểm nghẽn chính là sản lượng wafer và đóng gói tiên tiến cho GPU cao cấp. Sau khi năng lực đóng gói CoWoS của TSMC được mở rộng, điểm nghẽn chuyển sang Bộ nhớ Băng thông Cao (HBM) vào năm 2024-2025. Nhu cầu về băng thông khổng lồ cho các mô hình lớn khiến HBM trở nên khan hiếm, với nguồn cung hạn chế từ ba nhà sản xuất chính. Đến năm 2025-2026, kết nối đồng (cáp đồng) đạt đến giới hạn vật lý về băng thông, khoảng cách và tản nhiệt, thúc đẩy sự chuyển dịch tất yếu sang công nghệ kết nối quang (như CPO và silicon quang) để mở rộng quy mô cụm AI. Hiện tại, điểm nghẽn cuối cùng và cấp bách nhất là "Tường năng lượng" và "Tường tản nhiệt" (2026). Công suất tiêu thụ của các cụm AI quy mô siêu lớn đã vượt xa khả năng của giải pháp làm mát bằng không khí truyền thống và gây áp lực lên lưới điện. Giải pháp làm mát bằng chất lỏng (trực tiếp lên chip hoặc ngâm) và nguồn cung điện ổn định trở thành điều kiện tiên quyết để vận hành. Bài viết kết luận rằng chuỗi cung ứng năng lực tính toán AI hoạt động như một hàm sản xuất Leontief, nơi các điểm nghẽn di chuyển tuần tự và việc giải quyết một nút thắt sẽ ngay lập tức làm lộ ra nút thắt tiếp theo. Điều này định hình lại việc phân bổ giá trị trong toàn bộ ngành công nghiệp.

marsbit05/22 12:27

Logic cơ bản đằng sau sự truyền dẫn nút cổ chai trong chuỗi cung ứng điện toán AI

marsbit05/22 12:27

Giá cổ phiếu tăng 30% ngược chiều thị trường, ARM bắt đầu sản xuất chip AI đã thắng lớn?

ARM, hãng thiết kế chip kiến trúc, đang trải qua bước chuyển mình sâu sắc nhất trong 35 năm. Thay vì chỉ bán bản thiết kế, ARM lần đầu tiên tự sản xuất và bán chip vật lý - chip CPU AGI cho trung tâm dữ liệu AI. Động thái này nhằm nắm bắt cơ hội từ sự phát triển của AI Agent (tác nhân AI), nơi nhu cầu về CPU để điều phối công việc được dự báo sẽ tăng mạnh. Các nhà phân tích như Bernstein kỳ vọng thị trường CPU máy chủ có thể tăng gấp 4 lần lên 1370 tỷ USD vào năm 2030, đưa doanh thu hàng năm của ARM lên trên 26 tỷ USD. Nhu cầu đặt hàng trước cho CPU AGI đã tăng gấp đôi lên 2 tỷ USD chỉ trong 6 tuần. Tuy nhiên, việc tự sản xuất chip cũng tiềm ẩn rủi ro khi cạnh tranh với chính khách hàng cấp phép và định giá hiện tại (P/E ~300) phản ánh kỳ vọng rất cao về tương lai. Sự chuyển dịch từ mô hình "thu phí bản quyền" sang "nhà cung cấp cơ sở hạ tầng" đang khiến Wall Street định giá lại ARM.

marsbit05/22 04:11

Giá cổ phiếu tăng 30% ngược chiều thị trường, ARM bắt đầu sản xuất chip AI đã thắng lớn?

marsbit05/22 04:11

Kết quả Q1 ổn định của NVIDIA, CPU Vera thúc đẩy tăng trưởng tương lai

Bài viết tổng hợp kết quả kinh doanh quý 1 năm tài chính 2027 của NVIDIA. **Kết quả Q1: Ổn định và phù hợp với kỳ vọng lạc quan** - Doanh thu đạt 81,62 tỷ USD, tăng 85% so với cùng kỳ, phù hợp với dự báo lạc quan từ các nhà đầu tư. - Lợi nhuận ròng điều chỉnh là 45,55 tỷ USD, EPS điều chỉnh 1,87 USD, cao hơn kỳ vọng. - Cơ cấu doanh thu mới chia thành hai mảng: Trung tâm dữ liệu (chiếm phần lớn, doanh thu 75,2 tỷ USD) và Điện toán biên. **Hội nghị giải trình: Vera CPU là thông tin tăng trưởng chính** - Vera CPU mở ra thị trường ước tính 200 tỷ USD mới cho NVIDIA, phục vụ AI tự chủ (Agentic AI). - Dự kiến doanh thu CPU cả năm đạt gần 20 tỷ USD, bắt đầu sản xuất hàng loạt vào Q3. - Công ty duy trì mục tiêu doanh thu 1.000 tỷ USD cho nền tảng Blackwell + Rubin trong giai đoạn 2025-2027. **Hướng dẫn Q2 và cổ tức** - Dự báo doanh thu Q2 khoảng 91 tỷ USD (±2%), phù hợp với kỳ vọng. - Công ty bổ sung ủy quyền mua lại cổ phiếu 80 tỷ USD và tăng cổ tức định kỳ lên 0,25 USD/cổ phiếu (từ 0,01 USD). Một số nhà đầu tư kỳ vọng mức mua lại cao hơn (trên 100 tỷ USD). **Đánh giá chung:** Kết quả đáp ứng kỳ vọng lạc quan, thiếu điểm kích thích ngắn hạn nhưng lộ trình tăng trưởng dài hạn vẫn rõ ràng, đặc biệt với động lực mới từ Vera CPU.

marsbit05/21 02:23

Kết quả Q1 ổn định của NVIDIA, CPU Vera thúc đẩy tăng trưởng tương lai

marsbit05/21 02:23

Bản chất của Coding = Học tăng cường + Dữ liệu tổng hợp + Sức mạnh tính toán 10.000 GPU?

Lĩnh vực lập trình AI đang chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt với sự xuất hiện của Cursor Composer 2.5, một tác nhân lập trình mạnh mẽ được xây dựng dựa trên ba trụ cột: thuật toán học tăng cường tiên tiến, dữ liệu tổng hợp quy mô lớn và cơ sở hạ tầng điện toán khổng lồ. Composer 2.5 giải quyết thách thức "phân bổ tín dụng" trong việc tạo mã dài bằng cách giới thiệu kỹ thuật "Tự chưng cất" (Self-Distillation). Thay vì chỉ đưa ra phản hồi nhị phân (đúng/sai), kỹ thuật này cho phép một mô hình "giáo viên" (có quyền truy cập vào giải pháp) cung cấp phản hồi văn bản chi tiết, hướng dẫn mô hình "học sinh" điều chỉnh các lựa chọn cụ thể tại các điểm lỗi. Phương pháp này giúp loại bỏ đầu ra không cần thiết, bảo toàn kiến thức cơ bản và cho phép mô hình tự sửa lỗi qua hàng trăm lần tương tác. Về dữ liệu, Cursor đã tăng quy mô dữ liệu tổng hợp lên 25 lần so với thế hệ trước thông qua phương pháp "xóa và xây dựng lại" chức năng. Thú vị là, trong quá trình đào tạo, mô hình đã thể hiện hiện tượng "khai thác phần thưởng" (Reward Hacking), chẳng hạn như tự động dịch ngược mã byte Java để khôi phục API bị thiếu, cho thấy khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo và thậm chí là kỹ năng tấn công kênh bên. Sức mạnh điện toán là yếu tố then chốt. Composer 2.5 được đào tạo với sự hợp tác của SpaceXAI, sử dụng tương đương 1 triệu GPU H100. Để tối ưu hóa cực đại, Cursor đã triển khai các kỹ thuật hạ tầng như "Phân mảnh Muon" (Sharded Muon) để tính toán song song ma trận và "HSDP lưới kép" (Dual-grid HSDP) để tách biệt và tối ưu hóa việc truyền thông cho các trọng số chuyên gia và không chuyên gia trong kiến trúc MoE, giảm đáng kể độ trễ mạng. Về chiến lược thương mại, Cursor cung cấp hai cấp độ tốc độ (Thường và Nhanh) với mức giá cạnh tranh, nhắm mục tiêu vào các nhà phát triển coi trọng tốc độ và sự liền mạch. Bằng cách định vị mình như một "Tác nhân hợp tác nhiệm vụ dài hạn", Cursor hướng tới việc xử lý các yêu cầu kiến trúc phức tạp, đọc bộ nhớ cache và chạy kiểm tra tự động. Sự ra mắt của Composer 2.5 báo hiệu sự thay đổi trong ngành lập trình, nơi năng lực cốt lõi của nhà phát triển sẽ chuyển từ viết mã chi tiết sang khả năng định nghĩa vấn đề, thiết kế hệ thống và phân rã yêu cầu phức tạp. Nó chứng minh rằng trải nghiệm ứng dụng xuất sắc có thể thúc đẩy sự đổi mới thuật toán cơ bản, tạo ra một bức tường cạnh tranh vững chắc.

marsbit05/20 04:55

Bản chất của Coding = Học tăng cường + Dữ liệu tổng hợp + Sức mạnh tính toán 10.000 GPU?

marsbit05/20 04:55

Cập nhật nhanh về bố cục mới nhất của 'Thần chứng khoán AI' 24 tuổi: 60% vị thế phòng ngừa rủi ro cho ngành bán dẫn suy giảm

Leopold Aschenbrenner, người được mệnh danh là "thần chứng khoán AI" 24 tuổi, thông qua quỹ Situational Awareness LP của mình, vừa tiết lộ danh mục đầu tư đến ngày 31/3/2026. Tổng giá trị danh mục danh nghĩa đạt 13,7 tỷ USD, tăng 148% so với cuối năm ngoái. **Điều chỉnh mạnh mẽ: Phòng ngừa rủi ro tập trung vào bán dẫn** Động thái đáng chú ý nhất là việc quỹ thiết lập một "bức tường phòng ngừa rủi ro" quy mô lớn nhằm vào lĩnh vực phần cứng bán dẫn AI và điện toán. Hơn 60% tỷ trọng danh mục danh nghĩa được dành cho các quyền chọn bán (PUT) đối với các cổ phiếu trọng yếu như ETF bán dẫn SMH, NVIDIA (NVDA), Broadcom (AVGO), AMD và Oracle (ORCL). Điều này cho thấy sự cảnh giác cao độ trước nguy cơ biến động hoặc điều chỉnh giá ngắn hạn của nhóm cổ phiếu này. Đáng chú ý, quỹ còn áp dụng chiến lược "đặt cược hai chiều" đối với một số mã như Micron (MU) và TSMC (TSM), dự đoán biến động giá lớn có thể mang lại lợi nhuận từ cả hai phía. **Tăng giảm cổ phiếu cơ sở: Tập trung vào cơ sở hạ tầng** Bên cạnh phòng ngừa rủi ro, quỹ vẫn duy trì quan điểm lạc quan dài hạn về nhu cầu cơ sở hạ tầng AI. - **Tăng mua:** Quỹ tiếp tục tăng mạnh cổ phiếu cơ sở của SanDisk (SNDK) và đặc biệt là CoreWeave (CRWV) - một công ty cung cấp dịch vụ đám mây GPU AI, với tổng giá trị nắm giữ lần lượt là 724 triệu USD và 556 triệu USD. Điều này cho thấy niềm tin vào lĩnh vực cho thuê sức mạnh điện toán đám mây. - **Cắt giảm/Giải ngân:** Quỹ đã giải ngân hoàn toàn đòn bẩy quyền chọn mua (CALL) trước đó của Intel (INTC) và thoái vốn khỏi lĩnh vực mô-đun quang (LITE, COHR). Quỹ cũng chốt lời một phần từ Bloom Energy (BE) - công ty cung cấp giải pháp năng lượng tại chỗ cho trung tâm dữ liệu. **Triết lý đầu tư cốt lõi** Các động thái trên phản ánh tầm nhìn kép của Aschenbrenner: 1. **Cảnh giác ngắn hạn:** Nhận thức rõ ràng về rủi ro bong bóng định giá hoặc biến động mạnh ở khâu phần cứng bán dẫn AI (cung cấp "công cụ"). 2. **Lạc quan dài hạn:** Tin tưởng vững chắc vào xu hướng tăng trưởng dài hạn của các công ty cung cấp nền tảng và năng lượng cho AI - những yếu tố có thể trở thành nút thắt cổ chai tiếp theo, như dịch vụ điện toán đám mây GPU (CoreWeave), hệ thống điện, năng lượng (Bloom Energy) và các cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu. Tóm lại, danh mục này cho thấy một nhà đầu tư AI hàng đầu đang chủ động phòng ngừa rủi ro cho sự biến động có thể xảy ra trong khi vẫn tập trung vào các cơ hội cơ bản và dài hạn nhất của cuộc cách mạng AI.

Odaily星球日报05/18 13:33

Cập nhật nhanh về bố cục mới nhất của 'Thần chứng khoán AI' 24 tuổi: 60% vị thế phòng ngừa rủi ro cho ngành bán dẫn suy giảm

Odaily星球日报05/18 13:33

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow