DeepSeek mà bạn chờ đợi, đã thay đổi từ lâu

marsbitXuất bản vào 2026-04-15Cập nhật gần nhất vào 2026-04-15

Tóm tắt

Suốt hơn 15 tháng qua, DeepSeek - công ty AI từng dẫn đầu Trung Quốc - đã chậm lại đáng kể trong việc ra mắt phiên bản V4, trong khi các đối thủ toàn cầu như OpenAI hay Google liên tục cải tiến. Nguyên nhân được cho là do áp lực chuyển sang sử dụng chip nội địa, cụ thể là Huawei Ascend thay vì GPU của NVIDIA. Theo Reuters, từ đầu năm 2025, DeepSeek đã được khuyến khích sử dụng chip Huawei. Dù gặp khó khăn kỹ thuật như hỏng hóc khi train mô hình quy mô lớn, họ vẫn kiên trì thích ứng, thậm chí ưu tiên test V4 trên Ascend 950PR và chip Cambricon. Mục tiêu là hoàn toàn thoát khỏi nền tảng CUDA của NVIDIA, chuyển sang khung CANN của Huawei. Việc này tiêu tốn thời gian và nguồn lực, khiến tốc độ cạnh tranh chậm lại. DeepSeek giờ không chỉ là công ty thương mại mà còn gánh vác sứ mệnh quốc gia. Hệ quả là năng lực code bị Claude vượt qua, đa cách biệt về đa phương thức và agent so với OpenAI/Google. Đồng thời, nhiều nhân tài cốt cán như Wang Bingxuan, Guo Daya đã rời đi do lương thua kém đối thủ. Dù vậy, nếu V4 thành công, nó sẽ chứng minh khả năng tự chủ về phần cứng cho AI Trung Quốc, dù hiệu năng có thể không như kỳ vọng ban đầu.

Văn | Công xưởng Mô hình Thế giới

Hiện tại, Internet Trung Quốc chỉ còn một dấu hỏi: DeepSeek V4, rốt cuộc có phát hành hay không?

Hơn một năm qua, cuộc cạnh tranh mô hình toàn cầu đã bước vào giai đoạn cạnh tranh khốc liệt.

OpenAI, Anthropic, Google và các gã khổng lồ khác về cơ bản duy trì tốc độ lặp lại lớn 2-3 tháng hoặc thậm chí 1 tháng một lần, các phiên bản mới nhanh chóng được đưa ra thị trường để xác minh, lặp lại và xác minh lại.

Trong khi đó, DeepSeek trong 15 tháng qua, việc cập nhật phiên bản lớn đã chậm lại, V4 nhiều lần bị trì hoãn, nhịp độ rõ ràng đã tụt lại phía sau, từ người dẫn đầu ngành trở thành kẻ chậm chân.

Sự lo lắng chờ đợi đã biến thành vòng xoáy nghi ngờ.

Đầu tháng 4, một số phương tiện truyền thông đột nhiên đưa tin: V4 có thể được phát hành trong vài tuần tới, nhưng đừng kỳ vọng quá cao vào DeepSeek V4.

Tại sao một bản phát hành được chờ đợi từ lâu lại phải cảnh báo trước?

Năm nay, rốt cuộc DeepSeek đã xảy ra chuyện gì?

Trọng trách nội địa hóa

Sự thật có lẽ ẩn giấu trong một tin tức mà hầu hết mọi người đã bỏ qua.

Tháng 1 năm 2025, một báo cáo của Reuters tiết lộ một chi tiết: Sau khi Deepseek R1 được phát hành, các cơ quan liên quan đã khuyến khích DeepSeek sử dụng bộ xử lý Ascend của Huawei, thay vì tiếp tục sử dụng NVIDIA.

Hai từ "khuyến khích", trong ngữ cảnh lúc đó, có trọng lượng vượt xa ý nghĩa mặt chữ.

DeepSeek không phải là một công ty khởi nghiệp bình thường, nó là mẫu hình thành công đầu tiên của AI Trung Quốc trong việc phá vỡ sự phong tỏa công nghệ của Mỹ.

Ý nghĩa biểu tượng này đã nhanh chóng biến DeepSeek từ một công ty công nghệ thành một quân cờ then chốt trên bàn cờ chiến lược tự chủ, kiểm soát của quốc gia.

Tiếp đó, vào tháng 2, Liang Wenfeng đã tham dự cuộc họp doanh nghiệp dân doanh được hàng vạn người chờ đợi đó.

Ông được sắp xếp ngồi ở hàng đầu, cùng với Ma Huateng, Ren Zhengfei, Lei Jun và các đại gia công nghệ khác, sát cánh trở thành đại diện đội ngũ quốc gia của lực lượng sản xuất mới.

Bánh răng định hướng chính sách từ đó bắt đầu chuyển động.

Theo các phương tiện truyền thông nước ngoài đưa tin, DeepSeek vào đầu năm 2025 đã thử nghiệm sử dụng chip Ascend 910C của Huawei để huấn luyện mô hình thế hệ tiếp theo.

Nhưng quá trình này gặp phải nhiều trở ngại kỹ thuật: Tính ổn định huấn luyện không đủ, sụp đổ thường xuyên trong các kịch bản phân tán quy mô lớn, tốc độ truyền thông giữa các chip không đạt như dự kiến.

Huawei đã cử đội ngũ kỹ sư đến địa điểm văn phòng của DeepSeek để hỗ trợ tại chỗ, cuối cùng vẫn không thể giải quyết vấn đề thích ứng trong giai đoạn huấn luyện.

Kết quả là một sự thỏa hiệp, DeepSeek trong giai đoạn huấn luyện tiếp tục chuyển về sử dụng GPU của NVIDIA, chip Ascend chỉ được sử dụng cho khâu suy luận.

Điều này có nghĩa là, ít nhất trong khâu huấn luyện then chốt này, DeepSeek đã mất gần một năm để thử nghiệm và mắc sai lầm.

Nhưng công việc thích ứng không dừng lại. Năm 2026, phiên bản V4 lại có động thái mới.

Theo tiết lộ, DeepSeek không cấp quyền kiểm tra trước cho NVIDIA, mà thay vào đó ưu tiên giao phiên bản tiền phát hành cho chip Ascend 950PR thế hệ mới của Huawei để thích ứng.

Đồng thời để phân tán rủi ro, cũng đồng bộ thích ứng với chip của Cambricon.

Nhưng thách thức kỹ thuật vẫn còn rõ rệt.

Theo truyền thông đưa tin, mục tiêu lần này là hoàn thành việc di chuyển từ cấp độ mã nguồn, từ hệ sinh thái CUDA của NVIDIA chuyển hoàn toàn sang khung CANN của Huawei, đạt được thay thế nội địa hóa toàn bộ chuỗi huấn luyện và suy luận.

Theo nguồn tin thân cận với dự án, điểm khó cốt lõi của công việc thích ứng nằm ở việc căn chỉnh độ chính xác, đảm bảo đầu ra mô hình nhất quán trên các hệ sinh thái phần cứng khác nhau, điều này liên quan đến rất nhiều điều chỉnh mã nguồn cấp thấp.

Chi phí thời gian từ đó phát sinh.

Khi các nhà sản xuất chính toàn cầu duy trì nhịp độ lặp mô hình 2-3 tháng, DeepSeek lại ngày càng chậm, trong thời gian đó có thể một tỷ lệ tài nguyên kỹ thuật khá lớn đã được đầu tư vào việc thích ứng chip nội địa.

Rốt cuộc, chip nội địa và NVIDIA thực sự có khoảng cách về hiệu năng thế hệ, độ trưởng thành hệ sinh thái, tính hoàn thiện của chuỗi công cụ, quá trình thích ứng mô hình tốn rất nhiều thời gian.

Điều này tạo nên sự phân cách rõ rệt so với con đường theo đuổi nâng cao hiệu suất mô hình thuần túy ban đầu của DeepSeek.

Việc liên kết ở cấp độ chuỗi công nghiệp cũng đang diễn ra đồng thời.

Đầu năm 2026, thị trường truyền tin rằng Alibaba, ByteDance, Tencent đã đặt hàng hàng trăm nghìn chip Ascend 950PR từ Huawei.

Một suy đoán hợp lý là: Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu đang chờ kết quả xác minh của DeepSeek V4 để đánh giá khả năng sử dụng thực tế của chip nội địa trong huấn luyện AI quy mô lớn.

Nếu V4 chạy thông suốt thành công, Huawei 950PR sẽ chuyển từ mẫu kỹ thuật thành sản phẩm thương mại khả dụng. Nếu không đạt được kỳ vọng, tương đương với việc thăm dò rõ ranh giới năng lực hiện tại của chip nội địa cho ngành.

Xét đến yêu cầu cực kỳ cao của Liang Wenfeng đối với việc phát hành mô hình, tiêu chuẩn không đạt kỳ vọng tuyệt đối không phát hành, việc V4 cuối cùng sắp ra mắt, rất có thể đã vượt qua bài kiểm tra hiệu quả ở phía suy luận.

Nếu thực sự xác minh thành công, đây sẽ là bước then chốt cho DeepSeek và thậm chí toàn bộ AI Trung Quốc chuyển hướng sang tự chủ, kiểm soát.

Cái giá của sự chuyển đổi danh tính

Việc DeepSeek chủ động đảm nhận trọng trách xác minh hệ sinh thái tính toán nội địa, sự lựa chọn này khiến nó giống một công ty mang sứ mệnh quốc gia hơn là một người chơi thị trường thuần túy theo đuổi lợi nhuận.

Nhưng cái giá của sự chuyển đổi rõ ràng là: nhịp độ chậm lại trong ngắn hạn, áp lực nhân tài gia tăng, sức cạnh tranh tạm thời chững lại.

Theo dữ liệu từ nhiều đánh giá độc lập và cộng đồng trong tháng 3-4/2026, khả năng tạo mã của DeepSeek trong các bài kiểm tra chuẩn của bên thứ ba đã bị vượt qua đáng kể bởi loạt Claude 4 (Opus 4.6 / Sonnet 4.6).

Khả năng xử lý đa phương tiện của DeepSeek cũng chủ yếu giới hạn ở văn bản + hình ảnh, tụt lại xa so với biểu hiện của Claude và GPT trong phân tích hình ảnh, sử dụng máy tính và hiểu video.

Bước vào năm 2026, DeepSeek chuyển trọng tâm sản phẩm sang kỹ thuật hệ thống Agent đầy thách thức hơn.

Theo phản hồi cộng đồng hiện tại, DeepSeek trong lĩnh vực Agent mã và Agent tìm kiếm tiếng Trung đã tiếp cận nhóm đầu, nhưng trong sự phối hợp đa công cụ, thực thi nhiệm vụ đường dài và độ bền vững môi trường thực tế, vẫn có khoảng cách kỹ thuật hệ thống rõ rệt so với các mô hình đỉnh cao quốc tế như OpenAI, Google.

Khoảng cách này, không nhất thiết là sự suy thoái năng lực kỹ thuật, mà giống như kết quả của sự cân nhắc giữa cạnh tranh thị trường và chiến lược quốc gia.

Cái giá ở cấp độ tổ chức cũng rõ rệt.

Từ nửa cuối năm 2025, các thành viên cốt lõi của đội ngũ DeepSeek bắt đầu có sự lung lay.

Theo xác nhận của LatePost, Wang Bingxuan (tác giả cốt lõi mô hình lớn第一代), Guo Daya (tác giả cốt lõi R1), Wei Haoran (người phụ trách OCR), Ruan Chong (người phụ trách đa phương tiện) lần lượt rời đi.

Đằng sau những cái tên này là sự tích lũy kỹ thuật từ V1 đến R1 của DeepSeek.

Động cơ rời đi phức tạp, nhưng sự bất lợi tương đối của hệ thống lương thưởng là yếu tố hiện hữu.

Headhunter tiết lộ, điều kiện đối thủ cạnh tranh đưa ra là "gấp hai đến ba lần" DeepSeek, một số đại công ty trực tiếp đưa ra gói tổng lên đến tám con số.

DeepSeek với tư cách là công ty khởi nghiệp chưa huy động vốn bên ngoài (công ty mẹ là幻方量化), mức lương tuyệt đối không thấp, nhưng không thể so sánh với các gã khổng lồ thị trường hóa như ByteDance, Alibaba, Tencent về khuyến khích cổ phần và định giá cao hơn.

Liang Wenfeng đã bắt đầu thúc đẩy công việc định giá công ty, xác định giá quyền chọn cổ phiếu rõ ràng, mang lại cảm giác chắc chắn hơn cho đội ngũ.

Nhưng trong bối cảnh các công ty cùng ngành như智谱, MiniMax lên sàn, giá cổ phiếu tăng cao, áp lực giữ chân nhân tài đỉnh cao vẫn không nhỏ.

DeepSeek hiện nay đang rơi vào một sự mơ hồ về danh tính.

Nó vẫn cần thương mại hóa, vẫn cần giữ chân nhân tài, nhưng đồng thời nó lại được gắn kỳ vọng thích ứng nội địa hóa.

Xung đột mang lại từ danh tính kép này, có lẽ chính là logic sâu xa khiến DeepSeek ngày càng chậm trong năm nay.

Vì vậy, kỳ vọng về hiệu suất của V4 trên thị trường cũng đang được điều chỉnh giảm.

Nó chưa chắc sẽ trở thành một mô hình bom tấn một lần nữa gây bão, nhưng có thể là một cột mốc quan trọng về mặt công nghiệp, chứng minh rằng mô hình tiên phong của Trung Quốc có thể đạt đến mức khả dụng trên hệ sinh thái phần cứng nội địa.

Bài làm của V4, đối với hướng đi dài hạn của ngành công nghiệp AI Trung Quốc có thể còn quan trọng hơn.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QTại sao DeepSeek V4 liên tục bị trì hoãn và chậm hơn so với các đối thủ toàn cầu?

ADeepSeek V4 bị trì hoãn chủ yếu do công ty phải dành nguồn lực kỹ thuật lớn để thích ứng với phần cứng nội địa Trung Quốc, đặc biệt là chip Huawei Ascend, thay vì tiếp tục sử dụng GPU của NVIDIA. Quá trình chuyển đổi từ nền tảng CUDA sang khung CANN của Huawei gặp nhiều thách thức kỹ thuật, bao gồm sự ổn định khi huấn luyện, tốc độ giao tiếp giữa các chip và đảm bảo độ chính xác đầu ra giữa các hệ sinh thái phần cứng khác nhau.

QDeepSeek đã gặp những khó khăn gì khi chuyển sang sử dụng chip Huawei?

ADeepSeek gặp phải các vấn đề kỹ thuật như thiếu ổn định trong quá trình huấn luyện, sự cố sụp đổ thường xuyên trong các kịch bản phân tán quy mô lớn, tốc độ giao tiếp giữa các chip không đạt kỳ vọng. Dù Huawei cử kỹ sư đến hỗ trợ tại chỗ, họ vẫn không thể giải quyết hoàn toàn vấn đề thích ứng trong giai đoạn huấn luyện, buộc DeepSeek phải quay lại sử dụng GPU của NVIDIA cho giai đoạn này và chỉ dùng chip Ascend cho suy luận.

QNhững thay đổi trong chiến lược của DeepSeek ảnh hưởng thế nào đến nhân sự cốt lõi?

ASự thay đổi chiến lược và áp lực thích ứng phần cứng nội địa khiến một số thành viên cốt lõi của DeepSeek rời đi, bao gồm Wang Bingxuan, Guo Daya, Wei Haoran và Ruan Chong. Nguyên nhân chính là chế độ lương thưởng không cạnh tranh bằng các đối thủ như ByteDance, Alibaba hay Tencent, những công ty này sẵn sàng trả gói lương cao gấp 2-3 lần, thậm chí tám con số để thu hút nhân tài.

QTầm quan trọng của DeepSeek V4 đối với ngành AI Trung Quốc là gì?

ADeepSeek V4 không chỉ là một bản cập nhật mô hình thông thường, mà còn là cột mốc quan trọng trong việc chứng minh khả năng sử dụng phần cứng nội địa Trung Quốc cho AI tiên tiến. Thành công của V4 trong việc chạy trên chip Huawei Ascend 950PR và Cambricon sẽ thúc đẩy quá trình chuyển đổi sang hệ sinh thái phần cứng tự chủ, giảm phụ thuộc vào công nghệ Mỹ và mở đường cho triển khai thương mại quy mô lớn.

QDeepSeek hiện đứng ở đâu so với các mô hình quốc tế như Claude và GPT?

ATheo đánh giá độc lập vào đầu năm 2026, DeepSeek đã bị Claude 4 vượt qua về khả năng tạo mã và xử lý đa phương tiện. Trong khi DeepSeek chủ yếu tập trung vào văn bản và hình ảnh, Claude và GPT đã phát triển mạnh trong phân tích hình ảnh, sử dụng máy tính và hiểu video. DeepSeek cũng tụt lại phía sau trong các hệ thống Agent, đặc biệt là đa công cụ phối hợp, thực thi tác vụ chuỗi dài và độ ổn định trong môi trường thực tế.

Nội dung Liên quan

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thị trường lao động. Bằng đại học 4 năm không còn là "tấm vé an toàn", trong khi các nghề kỹ thuật như thợ điện, thợ hàn, thợ sửa ống nước đang có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn chưa từng thấy. Thanh niên từ Mỹ đến Hàn Quốc đang thay đổi quan điểm về giáo dục và nghề nghiệp. Số liệu cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt: doanh thu trường dạy nghề ở Mỹ tăng mạnh 11.4%, trong khi các đợt sa thải nhân viên văn phòng do AI cũng lên mức cao kỷ lục. Áp lực AI thay thế lao động trí thức, cộng với nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu, đang đẩy cung-cầu nghiêng về lao động kỹ thuật. Khảo sát cho thấy 60% thế hệ Z có kế hoạch làm nghề lao động kỹ thuật vào năm 2026, vì tin rằng những nghề này có tính an toàn nghề nghiệp cao hơn trước AI. Nhiều nghề kỹ thuật hiện có mức lương trung bình ngang bằng hoặc vượt các nghề yêu cầu bằng đại học. Mô hình học việc "vừa học vừa làm" hấp dẫn, và công việc này khó bị AI thay thế hoặc gia công ra nước ngoài. Tại Hàn Quốc, học sinh tốt nghiệp trung học bán dẫn có tỷ lệ có việc làm ngay lên tới 96.4%. Tuy nhiên, ngành này đang đối mặt với khoảng trống kép: làn sóng nghỉ hưu ồ ạt và nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng. Dự báo Mỹ sẽ thiếu hụt hàng triệu lao động có kỹ năng. Nhiều tập đoàn lớn như Meta, Lowe's đã đầu tư hàng trăm triệu USD vào các chương trình đào tạo. Dù nhu cầu thị trường rõ ràng, định kiến xã hội coi trọng bằng đại học hơn học nghề vẫn tồn tại. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có những nỗ lực chủ động từ ngành công nghiệp để thu hẹp khoảng cách nhận thức này, thông qua các chương trình trải nghiệm thực tế cho giới trẻ, nhằm giải quyết tận gốc tình trạng thiếu hụt lao động kỹ thuật.

marsbit22 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

marsbit22 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

Trong buổi phỏng vấn tại YC Startup School 2026, Jeff Dean chia sẻ tầm nhìn về tương lai của AI. Ông nhấn mạnh rằng cuộc cạnh tranh AI không còn là ai có mô hình lớn hơn, mà là ai có thể tổ chức trí thông minh hiệu quả hơn. Điểm then chốt là sự chuyển dịch từ việc huấn luyện các mô hình đơn thuần sang xây dựng các hệ thống "Agent" có khả năng làm việc lâu dài, tự động thử nghiệm, xác minh và tích lũy kinh nghiệm. Các Agent này cần được trang bị công cụ, bộ nhớ, môi trường thực thi và cơ chế phản hồi rõ ràng. Jeff Dean cho rằng cơ hội cho các startup nằm ở những lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình phổ thông hiện có tỷ lệ thành công rất thấp (gần 0-1%), nhờ vào dữ liệu độc quyền, công cụ đánh giá chuyên môn hoặc mô hình chuyên sâu. Ông cũng dự đoán phần cứng chuyên dụng cho suy luận (inference) với độ trễ thấp và tiêu thụ năng lượng thấp sẽ là chìa khóa. Khi chi phí tạo mã trở nên rẻ hơn, giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng xác định vấn đề đáng giải quyết, thiết kế thông số kỹ thuật rõ ràng và có "khiếu" thẩm định. Tương lai của AI là xây dựng các hệ thống có thể tự động hóa phương pháp khoa học, chạy các vòng lặp thử nghiệm với tốc độ cao để khám phá và cải tiến không ngừng.

marsbit24 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

marsbit24 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

Qualcomm (QCOM.O) công bố báo cáo tài chính quý III năm tài chính 2026 (kết thúc tháng 6/2026) với doanh thu 9,95 tỷ USD, giảm 4% so với cùng kỳ, vượt kỳ vọng thị trường. Tuy nhiên, lợi nhuận gộp giảm 2,5 điểm phần trăm xuống 53,1% do chi phí sản xuất và lưu trữ tăng. Mảng kinh doanh bán dẫn (QCT) chịu ảnh hưởng nặng từ smartphone, doanh thu giảm 19,6% xuống 5,09 tỷ USD. Nguyên nhân do sản lượng điện thoại Android (trừ Apple) giảm 11% và xu hướng các hãng sử dụng nền tảng cũ để tiết kiệm chi phí. Trong khi đó, mảng ô tô tăng trưởng mạnh 61% lên 1,59 tỷ USD nhờ Snapdragon Digital Chassis, và IoT tăng 9% lên 1,83 tỷ USD. Lợi nhuận hoạt động cốt lõi giảm 41% do áp lực biên lợi nhuận và chi phí hoạt động tăng. Dự báo quý tới, doanh thu dự kiến 9,7-10,5 tỷ USD, phù hợp với kỳ vọng, nhưng EPS (Non-GAAP) dự báo thấp hơn. Trong bối cảnh thị trường điện thoại trì trệ, Qualcomm đang tìm kiếm tăng trưởng từ AI, bao gồm AI trên thiết bị (AI Phone, AI PC) và đặc biệt là trung tâm dữ liệu AI với bốn hướng: bộ tăng tốc AI, CPU thương mại, chip tùy chỉnh và sản phẩm kết nối. Công ty đặt mục tiêu doanh thu 15 tỷ USD cho mảng trung tâm dữ liệu vào năm tài chính 2029, nhưng hiện tại thị trường vẫn đang thận trọng. Giá cổ phiếu đã giảm từ đỉnh 250 USD xuống dưới 160 USD, phản ánh lo ngại về chi tiêu AI và hiệu suất cơ bản hiện tại.

marsbit25 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

marsbit25 phút trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

Sự kiện khai thác lỗ hổng trên ví cứng Coldcard đã dẫn đến việc mất khoảng 90 triệu USD Bitcoin, khiến nhiều nhà đầu tư nhỏ chuyển tiền gấp sang các sàn tập trung. Dữ liệu cho thấy khối lượng giao dịch Bitcoin dưới 1 BTC đạt mức cao nhất hàng ngày kể từ năm 2022. Trong bối cảnh đó, ngành công nghiệp tiền mã hóa được cho là đang bước vào giai đoạn củng cố lớn nhất, với doanh thu ngày càng tập trung vào một số ít giao thức hàng đầu như Hyperliquid và Pump.fun. Nhà phân tích Lorenzo Valente của ARK Invest nhận định xu hướng này là "cực kỳ tích cực" cho không gian crypto, dù nó có thể đi kèm với nhiều vụ sáp nhập, phá sản và đóng cửa dự án. Mặt khác, báo cáo thu nhập quý II của các công ty lớn như Coinbase và MicroStrategy cho thấy kết quả ảm đạm, với thua lỗ gia tăng. Đồng thời, những bất ổn về mặt pháp lý vẫn tiếp diễn, như sự bế tắc của Dự luật Clarity Act tại Mỹ hay các cáo buộc nhắm vào nhà sáng lập Telegram Pavel Durov từ Nga và Australia. Cuối tuần, thị trường chung đi xuống, với Bitcoin giảm 3%. Grayscale đưa ra dự báo lạc quan rằng Bitcoin có thể đã chạm đáy sớm hơn chu kỳ truyền thống, mặc dù nhiều tín hiệu tương tự trước đó vẫn chưa ứng nghiệm.

cointelegraph43 phút trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

cointelegraph43 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.2kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 2.2kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片