Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbitXuất bản vào 2026-06-20Cập nhật gần nhất vào 2026-06-20

Tóm tắt

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất...

Khi công ty đã định nghĩa quá khứ của AI đang mất đi những người định nghĩa tương lai của nó.

Ngày 18/6, Noam Shazeer, tác giả cốt lõi của bài báo Transformer, đồng lãnh đạo Google Gemini, thông báo trên X rời khỏi Google để gia nhập OpenAI, công ty đã bí mật nộp hồ sơ IPO lên SEC. Ông là một trong tám tác giả có đóng góp ngang nhau của bài báo "Attention is All You Need" năm 2017, đặt nền móng kỹ thuật cho các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại. Sam Altman ngay lập tức chuyển tiếp và bình luận, "Noam là một trong những người tôi muốn hợp tác nhất từ ngày đầu thành lập OpenAI. Chỉ mất mười năm thôi."

48 giờ sau, ngày 19/6, John Jumper, người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo cốt lõi của AlphaFold, thông báo rời khỏi Google DeepMind sau gần chín năm làm việc để gia nhập Anthropic.

Hai vụ nghỉ việc của nhân tài đỉnh cao xảy ra gần như đồng thời đã đủ làm rung chuyển giới AI. Và nếu kéo dài dòng thời gian ra, sẽ thấy một xu hướng rõ ràng hơn. Ngày 19/5, cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy thông báo gia nhập đội tiền huấn luyện của Anthropic. Dù chưa từng làm việc tại Google, lựa chọn của ông cũng nói lên một điều: nhân tài đỉnh cao đang tập trung về OpenAI và Anthropic, còn Google đang trở thành nguồn cung chính trong cuộc tái cơ cấu nhân sự này.

Ba vụ nghỉ việc: không phải cá biệt, mà là xu hướng

Jumper không phải là nhà nghiên cứu bình thường. Năm 2024, ông đã dẫn dắt dự án AlphaFold, sử dụng AI dự đoán cấu trúc ba chiều của protein trong thời gian cực ngắn, giải quyết bài toán đã làm đau đầu giới sinh học suốt năm mươi năm, và cùng Demis Hassabis và David Baker nhận giải Nobel Hóa học.

John Jumper (trái) chụp ảnh chung với Demis Hassabis, hình ảnh tương ứng với báo cáo về việc ông rời Google DeepMind để chuyển sang Anthropic. Nguồn: businessinsider.com (cần xem xét bản quyền)

Shazeer là nhân vật then chốt trong lịch sử phát triển AI hiện đại. Ông gia nhập Google năm 2000, năm 2017 cùng viết bài báo "Attention is All You Need". Kiến trúc Transformer do bài báo này đề xuất là nền tảng kỹ thuật của tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay. Năm 2021, do Google từ chối phát hành sản phẩm chatbot AI mà ông cùng Daniel De Freitas phát triển, ông chọn rời đi, thành lập Character.AI vào năm 2022. Ba năm sau, Google đã mời ông trở lại với giá khoảng 2,7 tỷ USD, bổ nhiệm làm đồng lãnh đạo Gemini. Thế nhưng chưa đầy hai năm sau khi trở lại, ông lại một lần nữa chọn rời đi, lần này là đến OpenAI.

Noam Shazeer chụp ảnh cùng một giám đốc điều hành AI khác, tương ứng với báo cáo về việc ông rời Google để gia nhập OpenAI. Nguồn: techcrunch.com (cần xem xét bản quyền)

Lựa chọn của Karpathy càng khẳng định xu hướng lớn hơn. Tháng 5/2026, sau khi kết thúc dự án khởi nghiệp giáo dục Eureka Labs, thành viên sáng lập OpenAI này thông báo gia nhập đội tiền huấn luyện của Anthropic, phụ trách "trao cho Claude kiến thức và năng lực cốt lõi thông qua các quá trình huấn luyện quy mô lớn". Ông chưa từng làm việc tại Google, nhưng hướng đi của bản thân ông đã nói lên việc nhân tài đỉnh cao đang tập trung về đâu.

Chân dung Andrej Karpathy, phối hợp với báo cáo về việc ông gia nhập đội tiền huấn luyện của Anthropic. Nguồn: bloomberg.com (cần xem xét bản quyền)

Mở rộng tầm nhìn, xu hướng dịch chuyển nhân tài này đã xuất hiện từ lâu. Sau khi Google Brain và DeepMind sáp nhập vào tháng 4/2023, một lượng lớn nhà nghiên cứu nòng cốt đã chuyển đến OpenAI, Anthropic và xAI. Theo dõi sự thuộc về tác giả của các bài báo AI tiên phong trên ArXiv có thể thấy, tên tổ chức trên trang cá nhân của ngày càng nhiều nhà nghiên cứu đỉnh cao đã chuyển từ "Google" sang "OpenAI" hoặc "Anthropic".

OpenAI và Anthropic đang tập hợp đội ngũ nhân tài có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI. Còn Google, đang trở thành nguồn cung chính của làn sóng dịch chuyển nhân tài này.

Sứ mệnh lệch pha

Đây là sự khác biệt cơ bản nhất, tầm quan trọng vượt xa lương thưởng và năng lực tính toán.

Gần 80% doanh thu của Alphabet, công ty mẹ của Google, đến từ hoạt động quảng cáo. Điều này có nghĩa mọi đầu tư vào lĩnh vực AI cuối cùng đều phải trả lời một câu hỏi định hướng sản phẩm: điều này sẽ phục vụ cho hoạt động quảng cáo như thế nào.

Shazeer sau khi trở lại vào năm 2024 đã nhanh chóng nhận ra, logic cốt lõi của Google vẫn không thay đổi. Ràng buộc cơ bản mà ông đối mặt tại Gemini, đuổi kịp ChatGPT, dưới cơ cấu ưu tiên hoạt động quảng cáo, luôn là một nhiệm vụ bị kiềm chế. Mục tiêu không phải là định nghĩa lại ranh giới năng lực của AI, mà là giữ vững thị phần quảng cáo.

So sánh với điều đó, điều lệ của OpenAI xác định rõ sứ mệnh cốt lõi là AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) vì lợi ích toàn nhân loại. Anthropic từ ngày thành lập đã xây dựng xung quanh an toàn AI, đăng ký là công ty vì lợi ích công cộng (PBC), có nghĩa vụ pháp lý cân bằng lợi ích cổ đông và lợi ích xã hội. Tại hai công ty này, các nhà nghiên cứu đỉnh cao không cần trả lời những câu hỏi kiểu "làm thế nào để giúp bộ phận quảng cáo tăng doanh thu". Họ chỉ cần tập trung vào một mục tiêu: làm thế nào để liên tục đẩy xa ranh giới năng lực của mô hình.

Nhiều nhà nghiên cứu chuyển từ Google sang hai tổ chức này, trong các cuộc phỏng vấn sau đó đã nhiều lần nhắc đến cùng một từ, "tập trung". Tại Google, chỉ số hiệu suất then chốt là tỷ lệ nhấp chuột tìm kiếm, tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo và thời lượng xem YouTube. Tại Anthropic, chỉ số hiệu suất then chốt là hiệu suất của Claude trong quá trình tiền huấn luyện và hậu huấn luyện. Đối với một nhà khoa học như Jumper, người đã dành chín năm sự nghiệp học thuật và chuyên môn cho vấn đề gấp protein, sự tập trung cao độ này có sức hấp dẫn không thể thay thế. Tại Anthropic, AI cho Khoa học không phải là dự án ngoài rìa, mà là một trong những hướng nghiên cứu cốt lõi.

Sứ mệnh là lực đẩy, còn vốn là lực kéo. Trên khía cạnh khuyến khích lương thưởng, Google đang ở thế bất lợi về cấu trúc.

OpenAI đã nộp hồ sơ IPO bí mật lên SEC vào năm 2026, Anthropic cũng đang trong hàng ngũ chuẩn bị IPO. Nhân viên của hai công ty nắm giữ một lượng cổ phần lớn, có triển vọng được định giá trên thị trường công khai. Việc Jumper và Shazeer chọn gia nhập trước thời điểm cửa sổ này không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên. So sánh với điều đó, vốn hóa thị trường của Google đã vượt hai nghìn tỷ USD, không gian cho giá cổ phiếu tăng gấp đôi trong ngắn hạn có hạn, sức bùng nổ của khuyến khích cổ phần ít hơn ít nhất một bậc độ lớn.

Đáng chú ý hơn là logic định giá hoàn toàn khác biệt của thị trường vốn đối với hai loại hình công ty. Báo cáo tài chính kiểm toán rò rỉ của OpenAI cho thấy, lỗ ròng GAAP năm 2025 của công ty khoảng 38,5 đến 39 tỷ USD (bao gồm khoảng 30 tỷ USD chi phí chuyển đổi phi tiền mặt), lỗ hoạt động mở rộng từ 8,78 tỷ USD năm 2024 lên khoảng 20,9 tỷ USD, nhưng phản ứng của thị trường vốn vẫn tích cực. Cùng kỳ, doanh thu của OpenAI tăng vọt từ 3,7 tỷ USD lên 13,07 tỷ USD, tăng 253%. Quý I năm 2026, doanh thu công ty đạt 5,7 tỷ USD, chi phí hoạt động 3,7 tỷ USD. Nhà đầu tư sẵn sàng trả tiền cho chiến lược "đổi lỗ lấy tăng trưởng".

Còn tại Google, mức đầu tư AI quy mô tương đương trên thị trường vốn lại dấy lên câu hỏi: "Điều này sẽ ảnh hưởng thế nào đến tỷ suất lợi nhuận." Cùng là đầu tư quy mô lớn vào lĩnh vực AI, tại OpenAI được gọi là đầu tư chiến lược, còn tại Google thì bị xem là mở rộng trung tâm chi phí.

Đứng từ góc độ nhà nghiên cứu đỉnh cao, logic đằng sau lựa chọn này không phức tạp. Một bên là công ty sắp IPO, cổ phần có thể đạt giá trị chín con số trong vòng hai năm, toàn bộ nhân viên xoay quanh tối ưu hóa năng lực mô hình. Một bên là gã khổng lồ trưởng thành với vốn hóa hai nghìn tỷ, công việc của nhà nghiên cứu cần liên tục phối hợp với mục tiêu quý của đội ngũ quảng cáo và tìm kiếm.

Sáp nhập DeepMind tạo ra lực ly tâm mới

Tháng 4/2023, Google Brain và DeepMind sáp nhập thành Google DeepMind, do Demis Hassabis lãnh đạo thống nhất. Tường thuật chính thức thời điểm đó là "tập trung lực lượng". Nhưng nhìn lại sau ba năm, hiệu quả thực tế của việc sáp nhập gây tranh cãi rõ rệt.

Sáp nhập không giải quyết được cơ bản vấn đề tái cấu trúc quyền lời nói trong chuyển hóa thành quả nghiên cứu thành sản phẩm.

Thành quả nghiên cứu cơ bản của DeepMind cần thông qua đội ngũ sản phẩm để triển khai, và đội ngũ sản phẩm có dòng thời gian và thứ tự ưu tiên độc lập của họ. Gemini là một trường hợp điển hình, Shazeer được bổ nhiệm làm đồng lãnh đạo, nhưng nhịp độ phát hành sản phẩm và lộ trình thương mại hóa vẫn chịu sự kiềm chế cao độ từ các bộ phận kinh doanh tìm kiếm và điện toán đám mây. Điều này tương phản rõ rệt với mô hình của OpenAI, nơi toàn bộ nhân viên xoay quanh vận hành cùng một mục tiêu sản phẩm cốt lõi.

Sáp nhập còn gây ra căng thẳng về mặt đồng nhất văn hóa. Google Brain thiên về kỹ thuật và thương mại hóa, DeepMind thiên về khoa học cơ bản và khám phá dài hạn. Sau khi sáp nhập, văn hóa định hướng nghiên cứu dài hạn được cho là bị xói mòn dưới áp lực "phục vụ lộ trình sản phẩm".

Một cựu nhà nghiên cứu của Google đã viết trên X, "Khi chúng tôi được yêu cầu điều chỉnh hướng nghiên cứu cho phù hợp với lộ trình sản phẩm, tôi biết là đã đến lúc phải đi."

Việc Jumper rời đi có thể được xem như một tuyên bố về hướng đi của văn hóa sau sáp nhập. Ông đã làm việc tại DeepMind gần chín năm, trải qua thời kỳ nghiên cứu độc lập, giai đoạn tích hợp sau sáp nhập, và giai đoạn hiện tại khi áp lực sản phẩm hóa không ngừng gia tăng. Khi môi trường nghiên cứu ngày càng thường xuyên yêu cầu phải điều chỉnh theo các chỉ số hiệu suất then chốt của công cụ tìm kiếm, việc rời đi trở thành một quyết định được tính toán kỹ nhưng không khó để đưa ra.

Vấn đề sâu xa hơn là, chưa đầy hai năm sau khi Shazeer trở lại, nhịp độ phát hành sản phẩm AI không tăng lên đáng kể. Gemini thu hẹp khoảng cách năng lực với ChatGPT, nhưng chưa bao giờ trở thành người dẫn đầu trong phân khúc. Ông không công khai bày tỏ bất mãn, tuyên bố trên X là lời lẽ chuyên nghiệp tiêu chuẩn, nhưng bản thân hành động đã nói lên vấn đề.

Bản đồ nhân tài đang trải qua cuộc tái tổ chức không thể đảo ngược

Làn sóng chảy máu chất xám này, từ lâu đã không chỉ là chuyện vài người đổi việc.

Google có thể mời lại nhà nghiên cứu đỉnh cao, nhưng không thể thay đổi điều cơ bản nhất: mô hình kinh doanh cốt lõi của nó là quảng cáo, AI là công cụ trao quyền, không phải sứ mệnh tối thượng. Tiền có thể mời lại một người, nhưng tiền không thể khiến Google không còn là Google. Điều này có nghĩa là dòng chảy ra ngoài sẽ không dừng lại, nó là một xu hướng cấu trúc, chứ không phải vài vụ nghỉ việc đơn lẻ.

Ở phía bên kia, OpenAI và Anthropic đang hoàn thành con đường của riêng mình. OpenAI giành lực lượng nghiên cứu mạnh nhất về mô hình ngôn ngữ lớn, Anthropic thì kết hợp an toàn AI với ứng dụng khoa học, ranh giới hai công ty rõ ràng, mỗi bên có hào rào bảo vệ riêng. Google kẹt ở giữa, không có sức bùng nổ sản phẩm như OpenAI, cũng không có độ khác biệt thương hiệu của Anthropic trong lĩnh vực an toàn.

Điều thực sự khiến cán cân nhân tài nghiêng hẳn một cách không thể đảo ngược, là cửa sổ IPO. Khi các nhà nghiên cứu đỉnh cao có thể thông qua định giá cổ phần đạt được khối tài sản chín thậm chí mười con số trong vòng một hai năm, bất kỳ hệ thống lương thưởng nào của các gã khổng lồ trưởng thành đều không thể cạnh tranh trên cùng một chiều kích. Năm 2026 rất có thể được nhớ đến, không phải vì một năng lực AI nào đó tiến bộ vượt bậc, mà vì bản đồ nhân tài đã hoàn thành một cuộc tái tổ chức có tính cấu trúc trong năm này. Trong vòng cạnh tranh này, mật độ nhân tài quyết định năng lực mô hình, năng lực mô hình quyết định thị phần, thị phần quyết định danh sách người chiến thắng.

Google không phải không có khả năng lật ngược tình thế. Nó sở hữu một trong những cơ sở hạ tầng năng lực tính toán lớn nhất toàn cầu, kho dữ liệu người dùng khổng lồ nhất, và sự dẫn đầu liên tục về số lượng công bố bài báo học thuật AI. Nhưng tất cả những lợi thế này đều được xây dựng trên một tiền đề: bạn phải có đủ người giỏi để sử dụng chúng. Và thứ Google đang mất đi, chính xác là những người này.

Đây có thể là cuộc khủng hoảng yên lặng nhất kể từ khi Google thành lập, không có sai lầm sản phẩm nghiêm trọng, không bị phạt nặng về quản lý, không bùng nổ tài chính. Chỉ là một nhóm người thông minh nhất, người này tiếp người kia, đã chọn rời đi. Trong lĩnh vực AI, hào rào bảo vệ thực sự chưa bao giờ là dữ liệu, không phải năng lực tính toán, thậm chí không phải bản thân kiến trúc mô hình. Mà là những người sẵn sàng ở lại, ngày này qua ngày khác thúc đẩy ranh giới công nghệ. Và Google đang phát hiện ra rằng, giữ chân những người này, khó hơn nhiều so với việc huấn luyện một mô hình nghìn tỷ tham số.(Bài viết này được đăng lần đầu trên TMT Post App, tác giả | AGI-Signal, biên tập | Qin Conghui)

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QBài viết đề cập đến những nhà nghiên cứu AI hàng đầu nào rời khỏi Google, và họ chuyển đến đâu?

ABài viết đề cập đến hai trường hợp nổi bật: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, nhà lãnh đạo Gemini) rời Google để gia nhập OpenAI. John Jumper (nhà lãnh đạo AlphaFold, giải Nobel Hóa học 2024) rời Google DeepMind để gia nhập Anthropic. Ngoài ra, Andrej Karpathy (sáng lập viên OpenAI trước đây) cũng gia nhập Anthropic, củng cố xu hướng nhân tài tập trung về hai công ty này.

QNguyên nhân chính nào khiến các nhà nghiên cứu AI hàng đầu rời bỏ Google theo bài viết?

ATheo bài viết, hai nguyên nhân chính là: 1) Sứ mệnh sai lệch: Google tập trung vào kinh doanh quảng cáo, khiến các dự AI phải phục vụ mục tiêu tăng trưởng quảng cáo, trong khi OpenAI/Anthropic có sứ mệnh tập trung hoàn toàn vào phát triển khả năng AI hoặc an toàn AI. 2) Lợi ích tài chính: OpenAI và Anthropic đang chuẩn bị IPO, hứa hẹn cổ phần có giá trị lớn cho nhân viên, trong khi Google là tập đoàn lớn với ít khả năng tăng trưởng cổ phiếu mạnh mẽ tương tự.

QSự kiện hợp nhất Google Brain và DeepMind năm 2023 đã tác động thế nào đến làn sóng nhân sự rời đi?

ABài viết chỉ ra rằng việc hợp nhất Google Brain và DeepMind năm 2023 đã tạo ra lực ly tâm mới. Thay vì tập trung lực lượng, nó làm trầm trọng thêm áp lực phải điều chỉnh nghiên cứu cơ bản theo lịch trình và mục tiêu sản phẩm thương mại. Văn hóa nghiên cứu dài hạn của DeepMind bị xói mòn, khiến các nhà khoa học như John Jumper cảm thấy không còn phù hợp.

QTại sao bài viết cho rằng sự di chuyển nhân tài này là một xu hướng cấu trúc, không phải sự kiện riêng lẻ?

ABài viết lí giải rằng đây là xu hướng cấu trúc vì nó bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về mô hình kinh doanh và sứ mệnh. Google là một đế chế quảng cáo, trong khi OpenAI/Anthropic là những công ty AI thuần túy. Sự khác biệt này tạo ra môi trường làm việc, mục tiêu và cơ hội tài chính hoàn toàn khác biệt, khiến dòng chảy nhân tài từ Google sang các công ty non trẻ hơn là một hiện tượng có thể dự đoán và khó đảo ngược.

QBài viết đánh giá thế nào về triển vọng tương lai của Google trong cuộc chạy đua AI?

ABài viết thừa nhận Google vẫn còn nhiều lợi thế như cơ sở hạ tầng máy tính lớn, kho dữ liệu khổng lồ và sản lượng nghiên cứu học thuật. Tuy nhiên, bài viết chỉ ra rằng khả năng lật ngược thế cờ của họ phụ thuộc vào việc có những người giỏi ở lại để tận dụng những tài nguyên đó. Cuộc khủng hoảng thầm lặng hiện nay nằm ở việc mất đi nhân tài trọng yếu – thứ được coi là hào thành thực sự trong AI. Việc giữ chân họ được cho là khó khăn hơn cả việc đào tạo một mô hình tỷ tham số.

Nội dung Liên quan

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit1 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit1 giờ trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán với giá 600 tỷ USD cho Elon Musk. Bạn tự hỏi: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hầu hết các nhà sáng lập đều bắt đầu từ đây, nhưng cũng chính tại đây, họ thường bị mắc kẹt. Họ nhìn thấy AI, tiền điện tử, hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã được tài trợ và kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt. Họ từ bỏ. Đây là lý do nhiều ý tưởng thất bại - không phải do năng lực, mà do họ nghĩ trò chơi đã kết thúc. Hãy nhìn Cursor. Năm 2022, trước cả ChatGPT, họ bắt đầu với niềm tin rằng AI sẽ thay đổi công việc tri thức. Họ tập trung vào ba điều: lĩnh vực họ đam mê (AI), trở thành khách hàng của chính sản phẩm, và tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng. Đây không phải là câu chuyện duy nhất. Stripe, Figma, Shopify đều đi theo mô hình tương tự: bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về tương lai, kiên trì xây dựng nhiều năm trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả. Câu hỏi quan trọng: Bạn đang ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ? Nếu tham gia sớm như Coinbase hay Cursor, cơ hội nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên khả dụng cho người dùng nặng. Nếu tham gia ở giai đoạn sau, cơ hội thường là tìm ra "mặt âm" - điểm mù mà thế hệ đầu tiên bỏ sót, giống như Stripe so với PayPal hay Shopify so với Amazon. Vậy bạn làm gì khi chưa có sự hiểu biết sâu sắc? Hãy đắm mình vào thị trường. Dùng mọi sản phẩm trong lĩnh vực. Trở thành người dùng nặng. Nói chuyện với khách hàng. Khi làm điều này đủ lâu, bạn sẽ ngừng tìm kiếm ý tưởng và bắt đầu nhận thấy chúng ở khắp mọi nơi. Khi có ý tưởng, hãy tự hỏi: Đây có phải là cải tiến gấp mười lần hoặc một "cơn đau nhức nhối" cần giải quyết ngay lập tức? Nếu không, đừng phí công. Mọi người chỉ chuyển đổi khi thứ gì đó tốt hơn rất nhiều hoặc nỗi đau đủ lớn. Khi xây dựng MVP, hãy tập trung vào câu hỏi cốt lõi: Tại sao ai đó từ bỏ công cụ hiện tại để dùng sản phẩm của bạn? Các công ty khởi nghiệp vĩ đại hiếm khi bắt người dùng học hành vi mới. Họ tìm cách cải thiện đáng kể quy trình quen thuộc. Chuyển đổi càng ít ma sát, giá trị tạo ra càng cao, thì tốc độ áp dụng càng nhanh. Đừng đánh giá thấp kênh phân phối. Kênh phân phối thường là hào rào cạnh tranh. Trước khi đạt được Sự Phù Hợp Sản Phẩm-Thị Trường (PMF), bạn cần Sự Phù Hợp Kênh Phân Phối-Thị Trường. Các nhà sáng lập giỏi không chỉ xây sản phẩm, họ xây dựng cỗ máy phân phối. Cuối cùng là sự kiên cường, khả năng thích ứng và không bao giờ bỏ cuộc. Không ai có thể dạy bạn điều này. Nó chỉ đến từ trải nghiệm. Cursor, Airbnb, Nvidia, Rain - tất cả đều trải qua những giai đoạn khó khăn tưởng chừng như vô vọng. Bài học không phải là họ thông minh hơn, mà là họ kiên trì đủ lâu để sự hiểu biết của họ sinh lãi kép. Vậy, hãy tìm kiếm sự chuyển đổi chu kỳ công nghệ. Nuôi dưỡng những hiểu biết độc đáo. Ám ảnh với thị trường của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tìm ra những cơn đau nhức nhối. Tạo điểm tiếp cận đơn giản nhất có thể. Chinh phục kênh phân phối của riêng bạn. Và quan trọng nhất, đừng bao giờ bỏ cuộc khi mọi thứ trở nên khó khăn. Không có bí mật nào cả. Hầu hết mọi người không thể làm những điều này một cách nhất quán và lâu dài. Một số ít những người làm được, cuối cùng sẽ xây dựng nên những công ty vĩ đại mà thế hệ nhà sáng lập tiếp theo sẽ nghiên cứu. Thế giới là của bạn. Hãy ra ngoài và sáng tạo.

marsbit1 giờ trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

marsbit1 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

**Tóm tắt biên tập hàng tuần (13/06-19/06)** Luồng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị chìm trong tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, lọc nhiễu, để lại những hiểu biết sâu sắc. **Bức tranh vĩ mô:** Eo biển Hormuz mở cửa trở lại, thị trường đang đặt cược vào các giao dịch nào? Thị trường đang chuyển từ "cú sốc chiến tranh" sang "phục hồi nguồn cung". **Đầu tư & Khởi nghiệp:** * **Ray Dalio** cảnh báo khi các gã khổng lồ AI thống trị thị trường chứng khoán Mỹ: đừng đặt cược vào một hướng, hãy đa dạng hóa danh mục. * **Chu kỳ Crypto 2029:** Dự đoán đến năm 2029, sản phẩm cốt lõi còn lại của ngành sẽ là thị trường giao dịch tài sản. * **Dữ liệu BTC:** Ba tín hiệu đáy chính cùng sáng, Q4/2024 có thể là cửa sổ bước ngoặt then chốt? * **SpaceX niêm yết** với vốn hóa 2,1 nghìn tỷ USD. Bài viết phân tích sự không phù hợp giữa định giá và doanh thu thực tế, tỷ lệ IPO cho nhà đầu tư nhỏ lẻ lớn, và rủi ro hệ thống tiềm ẩn như "gamma squeeze". * **Robinhood (HOOD)** đang giảm dần sự phụ thuộc vào doanh thu crypto, phát triển các mảng kinh doanh mới. * Các sàn giao dịch Hàn Quốc, do hạn chế quy định, bị đẩy vào việc niêm yết các token "meme" có tính đầu cơ cao để cứu doanh số. **Web3 & AI:** * Cảnh báo về "khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn phiên bản AI": 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng có thể là quả bom hẹn giờ. * Các mô hình AI lớn như ChatGPT, Claude... tham gia dự đoán kết quả World Cup. * Phân tích chuỗi cung ứng đằng sau chi phí 20 USD/tháng cho một gói đăng ký AI. **Thị trường dự đoán:** Robinhood phát triển nền tảng dự đoán riêng (Rothera), báo hiệu cuộc chiến giành kênh phân phối trong ngành. **CeFi & DeFi:** * Cơ chế hợp đồng vĩnh cửu Pre-IPO được thử nghiệm với SpaceX, nổi bật vai trò của trade.xyz. * Token STRC (liên kết với MicroStrategy) mất giá so với mệnh giá, phản ánh lo ngại về mô hình vốn hóa và thanh khoản của công ty. * Quỹ Bitcoin sinh lời BITA của BlackRock ra mắt, nhắm đến các nhà đầu tư ưa thích dòng tiền ổn định. **Ethereum & Mở rộng:** CEO Sharplink nhấn mạnh lợi thế cốt lõi của Ethereum là cộng đồng nhà phát triển lớn nhất và khả năng kết hợp. **Điểm tin tuần:** Mỹ-Iran đạt thỏa thuận, Fed giữ lãi suất, Anthropic hạn chế truy cập mô hình với người nước ngoài, SpaceX mua lại Cursor, cổ phiếu "溜溜梅" (LLM) tăng mạnh nhờ trùng tên viết tắt với AI, cùng các quan điểm từ Arthur Hayes, a16z.

marsbit1 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

marsbit1 giờ trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

Tác giả: Nancy, PANews Các công ty khai thác tiền mã hóa đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn do thị trường tiền mã hóa suy yếu. Để tìm kiếm đường tăng trưởng mới, nhiều công ty đang đẩy nhanh việc chuyển hướng sang lĩnh vực AI, một câu chuyện chuyển đổi nhanh chóng thu hút sự quan tâm của thị trường vốn và đẩy giá cổ phiếu tăng mạnh, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Tuy nhiên, dù kinh doanh AI mang lại triển vọng tăng trưởng mới, nhưng nó cũng đồng nghĩa với nhu cầu vốn đầu tư khổng lồ, chi phí vận hành liên tục và chu kỳ hoàn vốn dài, đẩy các công ty vào một cuộc chiến tiêu hao tài chính mới. Biểu hiện cổ phiếu của 11 công ty khai thác trung bình tăng 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Các công ty như Bitfarms, Hut 8, Terawulf và Riot Platforms nổi bật nhất. Về vốn hóa thị trường, CoreWeave dẫn đầu với 628,55 tỷ USD, trong khi các công ty khác hình thành các nhóm giá trị khác nhau, phản ánh sự định giá khác biệt của thị trường dựa trên lợi thế tiên phong, năng lực thực thi chiến lược AI và tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu. Về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Chi phí vốn lớn cho xây dựng cơ sở hạ tầng khiến nhiều công ty vẫn thua lỗ, nhưng thị trường hiện tập trung vào không gian tăng trưởng tiềm năng với tư cách là nhà khai thác hạ tầng điện toán mới hơn là lợi nhuận ngắn hạn. Lợi nhuận khai thác Bitcoin đang thu hẹp, với tỷ suất lợi nhuận của thợ đào giảm mạnh. Áp lực buộc các công ty vừa và nhỏ phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền, dẫn đến sự tập trung nguồn lực vào các công ty hàng đầu. Tuy nhiên, sự bùng nổ nhu cầu về trung tâm dữ liệu AI đang khiến thị trường định giá lại các công ty khai thác, coi các nguồn lực như điện, đất đai và cơ sở hạ tầng là tài sản có giá trị nhất. Theo báo cáo, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI đã công bố vượt 900 tỷ USD. Các công ty khai thác Bitcoin kiểm soát hơn 27GW công suất điện, trở thành địa điểm quan trọng cho việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI. Tuy nhiên, chuyển đổi AI đòi hỏi đầu tư vốn khổng lồ, với khoảng cách tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD và nhu cầu dài hạn có thể lên tới 2210 tỷ USD. Để giải quyết áp lực tài chính, nhiều công ty đang huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán Bitcoin dự trữ hoặc ký kết các hợp đồng AI/HPC dài hạn để khóa doanh thu tương lai và giảm rủi ro. Tóm lại, AI mở ra con đường phát triển đầy hứa hẹn cho các công ty khai thác, nhưng cuộc chuyển đổi này là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh khả năng tài chính, nguồn lực và năng lực thực thi.

链捕手2 giờ trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

链捕手2 giờ trước

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

Leopold Aschenbrenner, một trong những nhà đầu tư AI mạo hiểm nhất, đang thực hiện vị thế bán khống danh nghĩa khoảng 9 tỷ USD vào các cổ phiếu như NVIDIA, ASML và Oracle. Đồng thời, ông chuyển hướng vốn sang các lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI cốt lõi hơn như điện lực, bộ nhớ, mạng trung tâm dữ liệu và công ty mô hình AI Anthropic. Động thái này không báo hiệu bong bóng AI vỡ, mà có thể là tín hiệu luân chuyển vốn từ "ưu tiên chip" sang "ưu tiên năng lượng, mạng lưới và xây dựng cơ sở hạ tầng". Logic cốt lõi của Leopold cho rằng giao dịch "bán cuốc xẻng" (như NVIDIA) đã trở nên quá đông đúc. Ông vẫn lạc quan về cơ sở hạ tầng AI, nhưng tin rằng vốn sẽ đổ vào các nút thắt cổ chai thực sự tiếp theo: điện, bộ nhớ và mạng. Việc NVIDIA huy động 25 tỷ USD bằng trái phiếu, dù có dòng tiền mạnh, được cho là để tận dụng nguồn vốn rẻ, phản ánh sự thay đổi trong cách thức tài trợ cho làn sóng AI. Bài viết cũng thảo luận về sự chuyển dịch sang vật liệu như cáp quang thay thế đồng trong truyền dữ liệu khoảng cách xa, và nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lượng như một lĩnh vực đầu tư vững chắc do nhu cầu toàn cầu tất yếu. Vị thế đầu tư riêng lớn của Leopold vào Anthropic (ước tính chiếm 20% quỹ) cho thấy ông muốn đầu tư trực tiếp vào "mỏ vàng" thay vì chỉ "cuốc xẻng".

marsbit2 giờ trước

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

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 879Xuất 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 1.6kXuất 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