Ba phán đoán ngược chiều thị trường của đại gia công nghệ Gavin Baker: Trainium bị đánh giá thấp, TSMC đang 'cứu thị trường', năng lực tính toán vũ trụ sẽ 'ra bài' trong vòng 2 năm

marsbitXuất bản vào 2026-05-25Cập nhật gần nhất vào 2026-05-25

Tóm tắt

Bài phỏng vấn mới đây với Gavin Baker, CIO của Atreides Management, nêu bật ba nhận định trái chiều thị trường của ông về lĩnh vực công nghệ và AI. Đầu tiên, ông cho rằng chip AI Trainium của Amazon hiện bị đánh giá thấp nhất, đặc biệt khi phiên bản Trainium 3 ra mắt cuối năm nay sẽ định vị nó cho năm 2026 giống như TPU của Google với năm 2025. Thứ hai, Baker dự đoán "năng lực tính toán trên quỹ đạo" (data center trong không gian) sẽ chứng minh tính khả thi về kinh tế trong vòng hai năm tới và bắt đầu chiếm thị phần đáng kể vào cuối thập kỷ này, đe dọa các nhà cung cấp hệ thống làm mát và điện cho data center mặt đất. Thứ ba, ông lập luận rằng chiến lược mở rộng sản xuất thận trọng của TSMC, bất chấp áp lực từ NVIDIA, đang giúp ngành tránh được bong bóng đầu cơ bằng cách tạo ra một ràng buộc vật lý thực tế về nguồn cung wafer. Baker cũng chia sẻ quan điểm về chu kỳ bộ nhớ, thừa nhận theo tiêu chuẩn lịch sử thì đây là thời điểm bán, nhưng so sánh với chu kỳ công suất thực sự những năm 1990, giai đoạn hiện tại có thể vẫn còn sớm. Về doanh thu AI, ông kỳ vọng mô hình định giá chuyển từ gói cố định sang "thanh toán theo lượng dùng" sẽ thúc đẩy tăng trưởng doanh thu nhanh hơn dự kiến. Cuối cùng, Baker tiết lộ triết lý đầu tư của mình xoay quanh việc đọc (báo cáo, tài liệu) là ưu tiên hàng đầu, thay vì gặp gỡ ban lãnh đạo doanh nghiệp, và ông luôn cố gắng khắc phục xu hướng khó bán các khoản đầu tư thua lỗ.

Gần đây, tại hội nghị đầu tư quan trọng của Phố Wall – Hội nghị Sohn 2026, đại gia đầu tư công nghệ, Giám đốc đầu tư của Atreides Management Gavin Baker đã tiếp nhận một cuộc phỏng vấn chuyên sâu.

Baker từng quản lý tài sản hơn 17 tỷ USD tại Fidelity, là một nhà đầu tư kỳ cựu trong lĩnh vực bán dẫn.

Trong cuộc phỏng vấn, ông đã đưa ra một số phán đoán trực tiếp thách thức sự đồng thuận của thị trường: Chip AI bị đánh giá thấp nhất hiện nay là Trainium của Amazon; Chiến lược mở rộng sản xuất "thận trọng" của TSMC đang giúp ngành tránh được bong bóng; Năng lực tính toán trên quỹ đạo vũ trụ sẽ được chứng minh là khả thi trong vòng hai năm và đến cuối thập kỷ này sẽ bắt đầu tác động đến ngành công nghiệp phụ trợ của trung tâm dữ liệu mặt đất.

Ông nói, tôi sẽ không bao giờ bán khống Google, cũng không bán khống Broadcom, nhưng tôi thực sự cho rằng Trainium hiện đang bị đánh giá thấp nghiêm trọng.

Mức độ bị đánh giá thấp của Trainium vượt xa những thứ khác. Ý nghĩa của Trainium đối với năm 2026, đặc biệt là sau khi Trainium 3 thực sự được sản xuất hàng loạt vào nửa cuối năm nay, cũng giống như ý nghĩa của TPU đối với năm 2025. Nếu ai đó hiện nay rất lạc quan về TPU, có thể xem lại 13F của họ, xem họ có nắm giữ Lumentum hoặc Celestica hay không – đó là hai danh mục đầu tư tốt nhất vào TPU. Tôi nắm giữ một trong số đó, vì vậy tôi cảm thấy tôi có đủ cơ sở để nói điều này.

Ông còn nói, TSMC không chịu mở rộng sản xuất nhanh như Jensen Huang (Hoàng Nhân Tuấn) mong muốn. "Jensen Huang đến TSMC ba tháng một lần, họ có lẽ mở rộng sản xuất 5%. Jensen Huang muốn họ tăng gấp đôi hoặc gấp ba công suất. Nếu công suất thực sự tăng gấp đôi hoặc gấp ba, Nvidia có thể bán được 1,5 nghìn tỷ USD chip vào năm tới – tôi nghiêm túc đấy."

Về chu kỳ bộ nhớ, Baker cho biết, nhìn vào mỗi chu kỳ bộ nhớ trong 25 năm qua, hiện nay 100% là thời điểm nên bán bộ nhớ.

Tôi thực ra từng là nhà phân tích của Micron vào năm 2000, nhớ lại việc tham dự ngày hội dành cho nhà phân tích của họ ở Thung lũng Mặt Trời, tôi đã trải qua vô số chu kỳ bộ nhớ, theo quy luật lịch sử, hiện nay thực sự nên bán.

Tuy nhiên, có một chu kỳ tuyệt đối không nên bán – đó là giữa những năm 1990, đó là lần gần đây nhất mà tôi cho là một chu kỳ công suất thực sự. So sánh với chu kỳ đó, hiện nay chúng ta có thể vẫn đang ở giai đoạn rất sớm.

Về thu nhập từ AI, Baker cho biết, cơ cấu lao động của các công ty trong S&P 500 sẽ đối mặt với "sự điều chỉnh lớn", nhưng mô hình định giá AI chuyển từ "trả phí theo tháng" sang "tính phí theo mức sử dụng" sẽ khiến thu nhập tăng trưởng nhanh hơn dự kiến của thế giới bên ngoài – ông so sánh điều này với mô hình lợi nhuận của ngành viễn thông di động ngày xưa "tính phí theo phút khi vượt gói cước".

Ông còn nói, việc đọc sách có tầm quan trọng áp đảo, và nhấn mạnh rằng ông gần như không còn chủ động hẹn gặp ban lãnh đạo các công ty niêm yết nữa – những ban lãnh đạo này được đào tạo cực kỳ chặt chẽ, những gì họ nói tuyệt đối không vượt ra ngoài phạm vi cuộc họp điện đàm báo cáo tài chính hoặc tài liệu 10-Q.

Và tôi đọc những tài liệu này nhanh hơn nhiều so với tốc độ nói của họ. Dưới đây là nội dung tinh túy do đại diện lớp học Tác nghiệp Đầu tư (Wechat ID:touzizuoyeben) tổng hợp, chia sẻ với mọi người:

Amazon Trainium: Chip AI bị thị trường đánh giá thấp nhất

Khi Jas Khaira, đối tác cấp cao của Blackstone Group phỏng vấn Baker và hỏi, trong số các đối thủ cạnh tranh của Nvidia – Google TPU, Amazon Trainium, Intel Gaudi – cái nào bị thị trường đánh giá thấp nhất? Baker trả lời: "Trainium, không còn nghi ngờ gì nữa."

Ông đưa ra logic kỹ thuật cụ thể. Các mô hình AI tiên tiến chủ đạo hiện nay đều sử dụng một kiến trúc gọi là "Mô hình Hỗn hợp Chuyên gia" (Mixture of Experts, MoE). Để suy luận loại mô hình này, cần một loại cơ sở hạ tầng gọi là "Mạng Mở rộng Chuyển mạch" (Switched Scaleup Network).

Baker nói :"Hiện nay trên toàn cầu chỉ có hai công ty có Mạng Mở rộng Chuyển mạch đang hoạt động – một là của Nvidia GPU, cái còn lại là của Amazon Trainium."

Đây là một ngưỡng kỹ thuật rất dễ bị bỏ qua. Google TPU không có khả năng tương đương trong phương diện này – Baker chỉ thẳng ra một chi tiết: "Google đã phát minh ra bài kiểm tra chuẩn ML Perf, nhưng họ không gửi thành tích TPU của mình cho bài kiểm tra chuẩn của chính họ, bạn có thể thấy điều này khiến Jensen (Hoàng Nhân Tuấn) phát điên."

Baker đồng thời phán đoán, sau khi Trainium 3 được sản xuất hàng loạt quy mô lớn vào nửa cuối năm nay, vị thế của Trainium trong năm 2026 sẽ tương đương với vị thế của TPU trong năm 2025. Ông nói mình từng đầu tư vào các công ty chuỗi cung ứng TPU như Celestica, "tôi cảm thấy tôi có tư cách để nói điều này".

Ông bổ sung: "Tôi sẽ không bao giờ bán khống Google, cũng không bán khống Broadcom, nhưng tôi thực sự cho rằng Trainium hiện đang bị đánh giá thấp nghiêm trọng."

Trung tâm dữ liệu vũ trụ: 2 năm nữa sẽ rõ, cuối thập kỷ này sẽ giành thị phần

Một chủ đề khác thu hút sự chú ý trong cuộc đối thoại này là "Năng lực tính toán Quỹ đạo" (Orbital Compute) – tức là ý tưởng đặt trung tâm dữ liệu vào không gian vũ trụ.

Khaira hỏi Baker: Khi nào việc này có thể thương mại hóa thực sự?

Câu trả lời của Baker đưa ra mốc thời gian rõ ràng: "Tôi nghĩ trong vòng hai năm tới, tính khả thi và kinh tế của nó sẽ được chứng minh. Đến cuối thập kỷ này, nó sẽ bắt đầu chiếm giữ một thị phần có ý nghĩa."

Logic ở đây là, trung tâm dữ liệu mặt đất đối mặt với hai ràng buộc cứng: điện năng và làm mát. Còn trong không gian vũ trụ, điện năng đến từ mặt trời, làm mát đến từ mặt tối của vệ tinh.

Baker mô tả bản thiết kế vệ tinh của một nhà cung cấp tiềm năng cho tính toán quỹ đạo mà ông đã thấy: bộ tản nhiệt dài ba bốn trăm feet, bản thân vệ tinh chính là một giá đỡ – cao 8 feet, rộng 2,5 feet, sâu 4 feet – nhiều giá đỡ kết nối với nhau bằng laser, tạo thành một trung tâm dữ liệu ảo. Bộ tản nhiệt được đặt phía sau bóng của giá đỡ.

Ông chỉ ra, một khi con đường này khả thi, ảnh hưởng lớn nhất sẽ là các nhà cung cấp thiết bị điện và làm mát cho trung tâm dữ liệu mặt đất: "Những công ty công nghiệp mở rộng sản xuất quy mô lớn để hỗ trợ xây dựng trung tâm dữ liệu, có thể sẽ đối mặt với tình trạng (nhu cầu) đột ngột dừng lại."

Ông đồng thời nhấn mạnh, các trung tâm dữ liệu mặt đất đã xây dựng vẫn có giá trị, việc huấn luyện và học tăng cường vẫn sẽ diễn ra trên mặt đất, "tôi không thể tưởng tượng trong bảy năm tới chúng ta sẽ mãi mãi không xây thêm một tòa trung tâm dữ liệu mặt đất nào nữa", nhưng xu hướng của nhu cầu tăng thêm, đang được định nghĩa lại.

Những "ông già cứng đầu" của TSMC: Đang giúp thị trường toàn cầu tránh bong bóng

Trên thị trường có một câu hỏi thường gặp: Liệu đầu tư AI có trở thành bản sao của bong bóng internet?

Câu trả lời của Baker là: Lần này có thể khác, và nguyên nhân lại bất ngờ – sự thận trọng của ban lãnh đạo TSMC.

Ông nói, trong lịch sử mỗi khi một công nghệ mới quan trọng xuất hiện, từ đường sắt, kênh đào, máy tính cá nhân, internet đến AI, hầu như không có ngoại lệ nào không xuất hiện bong bóng. Nhà đầu tư phấn khích với công nghệ mới, sự đồng thuận thị trường hình thành, bong bóng thổi phồng, cuối cùng dùng vốn bong bóng hoàn thành xây dựng cơ sở hạ tầng – internet đã đi qua như vậy.

"Chúng ta không muốn bong bóng. Bong bóng rất tệ, trải qua quá trình bong bóng rất đau đớn, sau khi bong bóng vỡ còn đau đớn hơn."

Nhưng lần này ông "lạc quan cho rằng" chúng ta có thể tránh được bong bóng, nguyên nhân chính nằm ở những ràng buộc vật lý tồn tại trong thế giới thực – sự thiếu hụt của watt (điện) và wafer (tấm wafer bán dẫn).

Chìa khóa của sự thiếu hụt wafer, nằm ở thái độ của TSMC. Baker nói: "TSMC được quản lý bởi những ông già 70 tuổi, cứng đầu." (Ông lập tức trêu chọc, 70 tuổi là 50 tuổi mới, còn bản thân ông 50 tuổi)

Những người này đã trải qua thời kỳ bán dẫn Đài Loan đuổi kịp Intel được coi là "giấc mơ không thể hoàn thành trong đời", cho đến việc dùng cả đời để làm được. Họ hiểu rõ một cuộc bong bóng và sụp đổ có ý nghĩa gì đối với TSMC.

Vì vậy, họ cứ không chịu mở rộng sản xuất nhanh như Jensen Huang mong muốn.

"Jensen Huang đến TSMC ba tháng một lần, họ có lẽ mở rộng sản xuất 5%. Jensen Huang muốn họ tăng gấp đôi hoặc gấp ba công suất. Nếu công suất thực sự tăng gấp đôi hoặc gấp ba, Nvidia có thể bán được 1,5 nghìn tỷ USD chip vào năm tới – tôi nghiêm túc đấy. Nhưng mặt khác của việc này, có thể sẽ rất đau đớn đối với tất cả mọi người."

Kết luận của Baker là: Những "ông già cứng đầu" này, thông qua việc thực thi một ràng buộc vật lý thực sự tồn tại trong thế giới thực, trên thực tế đã giúp tất cả mọi người tránh được bong bóng – và loại ràng buộc này, chưa từng xuất hiện trong bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào trước đây.

Chu kỳ bộ nhớ và sự bùng nổ thu nhập AI

Trong cuộc đối thoại, Baker còn đề cập đến hai phán đoán đáng chú ý.

Về chu kỳ bộ nhớ: Giá bộ nhớ năm nay đã tăng 60% đến 70%, biên lợi nhuận gộp của Micron có thể đạt trên 60%, vượt xa mức trung bình lịch sử (khoảng 16%).

Baker thừa nhận, theo quy luật chu kỳ bộ nhớ 25 năm qua, "hiện nay 100% nên bán cổ phiếu bộ nhớ". Nhưng ông cho rằng lần này có thể tương tự chu kỳ công suất thực sự vào giữa những năm 1990, "chúng ta có thể vẫn đang ở giai đoạn đầu", không nên đơn giản áp dụng khuôn mẫu lịch sử.

Về quy mô thu nhập AI: Baker phán đoán, thời điểm doanh thu kết hợp của OpenAI và Anthropic đạt 2000 tỷ USD, đã không còn xa.

Ông dẫn lời Jensen Huang: Jensen Huang hy vọng những kỹ sư xuất sắc nhất của mình, chi tiêu cho token AI ít nhất đạt một nửa mức lương.

Phán đoán của Baker là, xu hướng này có nghĩa là cơ cấu lao động của các công ty trong S&P 500 sẽ đối mặt với "sự điều chỉnh lớn", nhưng mô hình định giá AI chuyển từ "trả phí theo tháng" sang "tính phí theo mức sử dụng" sẽ khiến thu nhập tăng trưởng nhanh hơn dự kiến của thế giới bên ngoài – ông so sánh điều này với mô hình lợi nhuận của ngành viễn thông di động ngày xưa "tính phí theo phút khi vượt gói cước".

Tâm pháp đầu tư: Đọc sách, nhận diện mẫu hình, và một bức thư viết sai

Trong cuộc phỏng vấn, Khaira còn hỏi Baker, lợi thế đầu tư của ông đến từ đâu.

Câu trả lời của Baker ngắn gọn: "Đọc sách, quan trọng áp đảo." Ông nói mình gần như không còn chủ động hẹn gặp ban lãnh đạo các công ty niêm yết nữa – "Họ được đào tạo rất tốt, không bao giờ nói bất cứ điều gì không có trong cuộc họp điện đàm báo cáo tài chính hoặc tài liệu 10-Q, còn tôi đọc nhanh hơn nhiều so với tốc độ nói của họ."

Ông thừa nhận một trong những bài học đau đớn nhất trong sự nghiệp của mình, là từng viết thư cho hội đồng quản trị một công ty yêu cầu mua lại cổ phiếu, kết quả công ty đó phá sản sau 18 tháng. "Đây là một bài học vĩnh viễn về đòn bẩy cao – đôi khi không phải mọi thứ đều diễn ra theo kế hoạch."

Baker đề cập, điều mà ông đã luôn nỗ lực khắc phục trong suốt sự nghiệp, là câu châm ngôn của Peter Lynch – nhổ cỏ dại, tưới hoa, tức là bán kẻ thua cuộc, nắm giữ người chiến thắng. Nhưng không hiểu sao, điều này đối với ông cực kỳ khó khăn.

Baker cực kỳ nhạy cảm với định giá, về bản chất là một nhà đầu tư ngược chiều, bảng xếp hạng đáy 52 tuần mới là nơi ông cảm thấy thoải mái nhất. Ông thú nhận mình vẫn luôn ôm chặt cổ phiếu bộ nhớ không buông. Nhưng đây là một hành trình tu tập suốt đời, ông mỗi năm đều cố gắng tiến bộ một chút trong phương diện này.

Câu hỏi Liên quan

QGavin Baker đánh giá AI chip nào đang bị thị trường đánh giá thấp nhất?

AGavin Baker cho rằng AI chip Trainium của Amazon đang bị thị trường đánh giá thấp nhất một cách rõ ràng.

QTheo Gavin Baker, triển vọng của trung tâm dữ liệu không gian (orbital compute) sẽ được chứng minh trong thời gian nào?

AÔng ấy dự đoán tính khả thi và hiệu quả kinh tế của trung tâm dữ liệu không gian sẽ được chứng minh trong vòng hai năm tới, và đến cuối thập kỷ này sẽ bắt đầu chiếm thị phần đáng kể.

QTại sao Gavin Baker cho rằng cách tiếp cận của TSMC có thể giúp thị trường tránh bong bóng AI?

AÔng cho rằng ban lãnh đạo TSMC (những 'cụ ông ngoan cố' 70 tuổi) từ chối mở rộng sản xuất nhanh theo yêu cầu của Jensen Huang, điều này tạo ra một ràng buộc vật lý thực tế về nguồn cung wafer, giúp kiềm chế sự phát triển quá nóng và tránh được bong bóng.

QQuan điểm của Gavin Baker về chu kỳ bộ nhớ hiện tại là gì?

ATheo quy luật chu kỳ bộ nhớ 25 năm qua, hiện tại 100% là thời điểm nên bán cổ phiếu bộ nhớ. Tuy nhiên, ông tin rằng lần này có thể giống chu kỳ công suất thực sự vào giữa những năm 1990, và chúng ta vẫn có thể đang ở giai đoạn sớm, không nên áp dụng mẫu lịch sử một cách máy móc.

QPhương pháp đầu tư nào được Gavin Baker coi trọng nhất?

AÔng cho rằng 'đọc sách là quan trọng nhất một cách áp đảo'. Ông hầu như không chủ động gặp gỡ ban lãnh đạo công ty niêm yết vì họ được đào tạo rất kỹ và chỉ nói những điều có trong hồ sơ công khai, trong khi ông có thể đọc các tài liệu đó nhanh hơn nhiều so với tốc độ họ nói.

Nội dung Liên quan

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

marsbit33 phút trước

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbit33 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

Tóm tắt báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2026 và dự báo Q3 của Broadcom Broadcom đã công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm tài chính 2026 với doanh thu 221,9 tỷ USD, tăng 48%, trong đó doanh thu bán dẫn AI đạt 108 tỷ USD, tăng 143%, và đây là quý tăng trưởng thứ 13 liên tiếp cho phân khúc này. Lợi nhuận điều chỉnh EBITDA đạt mức kỷ lục 152 tỷ USD. Tuy nhiên, dự báo của công ty cho quý 3 đã khiến thị trường thất vọng. Mặc dù dự kiến tổng doanh thu đạt 294 tỷ USD (vượt kỳ vọng), doanh thu bán dẫn AI được hướng dẫn chỉ ở mức 160 tỷ USD, thấp hơn khoảng 7% so với kỳ vọng chung của các nhà phân tích (172 tỷ USD). CEO Hock Tan cũng không nâng dự báo doanh thu bán dẫn AI cho cả năm tài chính 2026, vẫn giữ ở mức hơn 1000 tỷ USD. Đặc biệt, ông Tan cho biết tỷ trọng doanh thu từ mạng AI trong doanh thu bán dẫn AI, hiện ở mức gần 40%, dự kiến sẽ trở về mức ~30% trong tương lai. Tuyên bố này có thể tạo ra áp lực định giá lại đối với các công ty con ngành quang học (như Zhongji Innolight, Eoptolink) vốn được định giá cao dựa trên kỳ vọng tăng trưởng liên tục của phân khúc mạng. Phản ứng thị trường rất tiêu cực. Cổ phiếu AVGO của Broadcom lao dốc hơn 13% trong giao dịch ngoài giờ, làm bốc hơi hơn 2700 tỷ USD vốn hóa thị trường. Hiệu ứng lan tỏa khiến cổ phiếu Marvell và một số công ty trong lĩnh vực kết nối AI khác cũng giảm theo. Sự sụt giảm này được cho là do việc chốt lời sau một đợt tăng mạnh trước đó và định giá cao (PE ~90 lần) so với mặt bằng ngành. Dù vậy, lãnh đạo Broadcom vẫn khẳng định nhu cầu chip AI "khó có thể được đáp ứng đầy đủ" và giữ vững tầm nhìn dài hạn. Đợt điều chỉnh này là điểm chuyển giao câu chuyện AI hay chỉ là đợt chốt lời thông thường sẽ cần được theo dõi thông qua các động thái chi tiêu vốn tiếp theo của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn.

marsbit39 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

marsbit39 phút trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

Nhóm của Giáo sư Lý Phi Phi từ World Labs và Đại học Stanford đã công bố một bài phân tích khái niệm, chỉ ra sự lạm dụng thuật ngữ "mô hình thế giới" trong AI. Bài viết phân loại các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba chức năng chiếu theo vòng lặp nhận thức POMDP: bộ kết xuất, bộ mô phỏng và bộ lập kế hoạch. Theo phân loại này, các mô hình tạo video như Sora của OpenAI thuộc nhóm "bộ kết xuất". Chúng tập trung tạo ra đầu ra pixel chân thực cho thị giác con người từ trạng thái hoặc mô tả, nhưng không thực sự tính toán các quy luật vật lý chính xác để dự đoán sự thay đổi trạng thái dựa trên hành động. Do đó, chúng không phải là mô hình thế giới đầy đủ hay bộ mô phỏng thế giới. Ngược lại, "bộ mô phỏng" (ví dụ: NVIDIA Omniverse) tập trung vào việc tạo ra trạng thái vật lý-chính xác cho các tính toán, còn "bộ lập kế hoạch" chuyển đổi quan sát thành hành động. Sự nhầm lẫn khái niệm này, thường được thúc đẩy bởi tiếp thị, có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về khả năng công nghệ, ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật và đầu tư. Việc làm rõ này có giá trị thực tiễn, giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá đúng năng lực của từng loại hệ thống. Tương lai có thể hướng tới sự hợp nhất của ba chức năng, nhưng hiện tại, việc nhận biết ranh giới của chúng là rất quan trọng.

marsbit2 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片