88 ngày của Diêu Thuận Vũ

marsbitXuất bản vào 2026-04-23Cập nhật gần nhất vào 2026-04-23

Tóm tắt

Bài báo kể về hành trình 88 ngày của Diêu Thuận Vũ (Yao Shunyu) tại Tencent, từ khi gia nhập đến khi ra mắt mô hình AI mới - Hỗn Nguyên Hy3 Preview. Sau khi Tencent nhận ra mô hình Hỗn Nguyên ban đầu thiếu khả năng tổng quát hóa và chậm trễ so với đối thủ, họ đã có những thay đổi lớn: bổ nhiệm Diêu Thuận Vũ (27 tuổi, cựu nhân viên OpenAI) làm nhà khoa học AI cấp cao, tái cấu trúc tổ chức, giải thể AI Lab cũ, và tập trung toàn lực phát triển mô hình mới. Hy3 Preview được đào tạo trong chưa đầy 3 tháng, với kiến trúc MoE, 295B tham số, hỗ trợ ngữ cảnh 256K. Khác với trước đây, mô hình này được đồng thiết kế (co-design) với các sản phẩm cốt lõi của Tencent như Nguyên Bảo, QQ, và WeChat, tập trung vào ứng dụng thực tế thay vì chỉ đứng đầu bảng xếp hạng. Bài báo nhấn mạnh rằng thay đổi quan trọng nhất không nằm ở công nghệ, mà ở việc Tencent dám "phá bỏ những bức tường" trong tổ chức, tích hợp AI vào toàn bộ hệ sinh thái của mình. Đây mới là yếu tố then chốt để cạnh tranh trong cuộc đua AI.

Văn | Bên ngoài trang giấy, Tác giả|Họa Họa

Tencent Hunyuan Hy3 preview đã được phát hành.Đây là sản phẩm đầu tiên mà Diêu Thuận Vũ cho ra mắt sau khi gia nhập Tencent.

Kiến trúc MoE, tổng tham số 295B, tham số kích hoạt 21B, hỗ trợ tối đa độ dài ngữ cảnh 256K, bắt đầu huấn luyện cuối tháng 1, ra mắt chưa đầy ba tháng.

Một mô hình với quy mô như vậy vào thời điểm hiện tại rất dễ bị chìm nghỉm.

Nhưng nếu đặt sự việc này vào bối cảnh ba tháng trước, thì thật thú vị.

Lần ra mắt này trông có vẻ là nâng cấp mô hình, nhưng thay đổi thực sự xảy ra bên ngoài mô hình, Tencent bắt đầu dùng AI để viết lại cách thức tổ chức của chính mình.

Vào ngày 26 tháng 1 năm nay, tại hiện trường lễ hội thường niên của Tencent, Chủ tịch Tencent Lưu Xí Bình đã làm một việc mà ít khi giới lãnh đạo làm, đó là phân tích công khai lý do tại sao mô hình lớn Hunyuan không hoạt động tốt.

Ông dùng một phép ẩn dụ: Học sinh trung học học vẹt để đi thi. Bảng điểm đẹp, nhưng khi vào phòng thi thật thì lộ ra ngay. Sau khi kiểm điểm, phát hiện mỗi mô-đun then chốt đều có thiếu sót.

Cách diễn đạt của Mã Hóa Đằng còn trực tiếp hơn: Quá chậm. Chậm từ 9 tháng đến 1 năm.

Từ buổi lễ hội thường niên đó đến ngày Hy3 preview ra mắt, 88 ngày.

1. Học vẹt không thể đạt điểm thật

Câu chuyện về Tencent Hunyuan bắt đầu từ tháng 9 năm 2023, Tencent chính thức ra mắt mô hình lớn Hunyuan tại Hội nghị Sinh thái Kỹ thuật số Toàn cầu, một đại gia nhập cuộc, thanh thế không nhỏ.

Rồi sau đó bắt đầu bước vào một logic tự chứng minh.

Không thiếu đầu tư, không thiếu người. Vấn đề nằm ở con đường.

Bài phân tích của Lưu Xí Bình tại lễ hội thường niên đã đưa ra chẩn đoán rõ ràng nhất. Năng lực mô hình nền có hạn, đội ngũ chọn đường tắt, dùng SFT (Fine-tuning có giám sát) để lên bảng xếp hạng. Hiệu quả thấy ngay, bảng điểm đẹp, nhưng khi vào kịch bản nghiệp vụ thực tế thì lộ ra, khả năng khái quát hóa kém, năng lực mô hình không thể áp dụng lại cho sản phẩm.

Đào sâu hơn, mỗi tầng đều có vết nứt. Dữ liệu làm không đủ nhiều, pre-training không ổn định, AI Infra không thể mở rộng quy mô, học tăng cường thiếu nhân tố và mục tiêu, mô hình nền không chống đỡ được ứng dụng tầng trên.

Điều này trực tiếp dẫn đến tình thế khó khăn ở phía sản phẩm. Yuanbao, ứng dụng trợ lý AI của Tencent, trong quý I năm nay MAU khoảng 57 triệu. Nghe có vẻ đang tăng, nhưng cùng kỳ Doubao MAU 345 triệu, Qianwen 166 triệu, khoảng cách không phải đang thu hẹp, mà là đang mở rộng.

Khoảng cách không còn ở quy mô, mà là ở quyền định nghĩa cửa ngõ.

Phiền phức hơn là nội bộ. Các tuyến nghiệp vụ trong hệ thống Tencent, WeChat, game, quảng cáo, dịch vụ doanh nghiệp, cần năng lực AI, nhưng Hunyuan trước đây không đáp ứng được. Không phải nghiệp vụ không muốn dùng, mà là dùng rồi hiệu quả không đạt. Một số nghiệp vụ cốt lõi thậm chí không dám kết nối Hunyuan, thà đi vòng tìm giải pháp khác.

Một mô hình lớn tự nghiên cứu của đại gia, ngay trong nhà mình còn không ngồi được vào bàn chính, đây là bức tranh trực tiếp nhất về khó khăn của Hunyuan trong quá khứ.

Lúc đó, tổ chức của Tencent cũng không theo kịp bước phát triển của mô hình lớn. Tencent lâu nay lấy kỹ thuật sản phẩm làm cốt lõi, đội ngũ AI là vai phụ. Làm sản phẩm trước, rồi để AI thích ứng. Dùng lời của Lưu Xí Bình, phát triển AI của Tencent giống như trong sản phẩm không có người quản lý sản phẩm, đội ngũ R&D không ai nắm phương hướng, nhiều việc làm rồi cũng như không.

Cùng thời kỳ đó, ByteDance chỉ riêng mục mua chip AI đã đầu tư khoảng 90 tỷ nhân dân tệ, DeepSeek dùng đội ngũ nhỏ hiệu suất cực cao làm ra R1 chấn động toàn cầu, API call toàn cầu của Alibaba Qianwen leo lên hàng đầu.

Hunyuan không thua một đối thủ cụ thể nào, mà chính bản thân cơ cấu tổ chức khiến nó không thể ra chiến trường.

2. Mượn tạm một mạng sống

Trước sau Tết Nguyên đán 2025, DeepSeek R1 bùng nổ, sự chú ý của ngành AI toàn cầu bị công ty Hàng Châu này chiếm.

Tencent đã đưa ra một quyết định cực kỳ thực tế và khéo léo. Ngày 13 tháng 2, Yuanbao toàn diện kết nối DeepSeek-R1 bản đầy đủ, mở miễn phí.

DAU của Yuanbao trong một tháng tăng vọt hơn 20 lần, ngày 22 tháng 2 vượt Doubao leo lên vị trí thứ 2 bảng xếp hạng ứng dụng miễn phí Apple Store Trung Quốc, một thời gian còn giành vị trí nhất bảng.

Tốc độ phản ứng của Tencent trong cửa sổ thời gian đó, cả ngành đều theo dõi. Tìm kiếm WeChat, QQ Browser, Sogou Input Method, ima, cả một bộ ma trận sản phẩm kết nối dày đặc với DeepSeek. Thậm chí game mobile "Peace Elite" cũng nhét DeepSeek vào người phát ngôn số.

Khi cả ngành đang theo dõi DeepSeek, Tencent là đại gia đầu tiên toàn diện đưa nó vào hệ sinh thái của mình.

Nhưng Tencent hiểu hơn ai hết, cơ hội lần này là mượn được.

DeepSeek giúp Yuanbao thu hút người dùng, nhưng giữ chân lại là chuyện khác. Chuỗi tìm kiếm bị chia cắt, một phần đi Hunyuan một phần đi DeepSeek, trải nghiệm không thống nhất.

Nói đơn giản, bản chất của việc ôm lấy DeepSeek là khi bản thân Hunyuan chưa sẵn sàng, dùng năng lực bên ngoài để tiếp đón người dùng trước, chống đỡ kịch bản trước.

Nhưng vấn đề là, hệ sinh thái WeChat, dịch vụ doanh nghiệp, AI game, quảng cáo thông minh của Tencent, những nghiệp vụ cốt lõi này cần năng lực AI có thể tùy chỉnh sâu, kiểm soát được, một API chung không giải quyết được.

Hunyuan phải tự đứng dậy. Vấn đề là đứng thế nào.

3. Người phá nhà

Tháng 9 năm 2025, một thanh niên 27 tuổi lặng lẽ nhậm chức tại Tencent.

Diêu Thuận Vũ, cử nhân Yao Class Đại học Thanh Hoa, tiến sĩ Đại học Princeton, học trò của một trong những tác giả cốt lõi của bài luận khai sơn GPT Karthik Narasimhan. Thời kỳ tiến sĩ, anh đề xuất khung ReAct và Cây Tư duy (Tree of Thoughts), cả hai đều là công trình nền tảng trong lĩnh vực AI Agent toàn cầu.

Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ năm 2024, anh gia nhập OpenAI, tham gia sâu vào hai dự án Agent thông minh cốt lõi là Operator và Deep Research.

Nhưng lý lịch không phải then chốt, quan trọng hơn là thay đổi cấp kiến trúc mà anh mang lại sau khi nhậm chức.

Tháng 12 năm 2025, Tencent công bố thông báo điều chỉnh cơ cấu tổ chức nội bộ, chính thức bổ nhiệm Diêu Thuận Vũ làm Nhà khoa học AI trưởng Văn phòng CEO/Chủ tịch, đồng thời kiêm nhiệm người phụ trách hai bộ phận mới thành lập là Bộ phận AI Infra và Bộ phận Mô hình Ngôn ngữ Lớn, thực hiện báo cáo song tuyến, trực tiếp báo cáo với Chủ tịch Tencent Lưu Xí Bình và người phụ trách nhóm sự nghiệp kỹ thuật TEG Lư Sơn.

27 tuổi thông thẳng đến nhân vật số 2 Tencent, nắm quyền hai bộ phận AI cốt lõi, sự thăng tiến và quyền hạn như vậy, trong lịch sử phát triển của Tencent đều cực kỳ hiếm.

Theo truyền thông, việc đầu tiên anh làm sau khi nhậm chức là kiểm tra từng mô-đun lý do tại sao Hunyuan lâu nay biểu hiện không tốt, thường xuyên trao đổi với đồng nghiệp, thực tập sinh đến nửa đêm. Kết quả chẩn đoán báo cáo lên Lưu Xí Bình, trực tiếp thúc đẩy một loạt cuộc phẫu thuật tổ chức sau đó.

Anh tiếp nhận không phải một nhiệm vụ tối ưu hóa mô hình, mà là một bộ phương thức làm việc cần bị lật đổ.

Tháng 12 năm 2025, Tencent một mạch thành lập mới ba bộ phận cốt lõi: Bộ phận AI Infra, Bộ phận Dữ liệu AI, Bộ phận Nền tảng Tính toán Dữ liệu, xây dựng cơ sở hạ tầng trước, lật đổ xây lại nền tảng kỹ thuật tầng đáy. Đồng thời, công ty toàn diện tăng tốc thu hút nhân tài AI đỉnh cao toàn cầu, bù đắp điểm yếu kỹ thuật.

Ngày 20 tháng 3 năm nay, Tencent AI Lab tồn tại tròn mười năm chính thức giải thể. Nhân viên R&D cốt lõi toàn bộ sáp nhập vào Bộ phận Mô hình Ngôn ngữ Lớn, quy về tuyến chính R&D mô hình lớn Hunyuan, thống nhất báo cáo với Diêu Thuận Vũ.

Từ đây, Tencent không còn giữ tổ chức nghiên cứu AI chuyên biệt độc lập ngoài hệ thống mô hình lớn, toàn bộ lực lượng nghiên cứu AI thu gom, tập trung vào tuyến chính duy nhất Hunyuan.

Đây là một lần xây dựng lại toàn liên kết, từ Infra tầng đáy đến đường ống dữ liệu đến quy trình huấn luyện đến cơ cấu tổ chức, không phải sửa chữa hệ thống cũ, là đập đi xây lại, từ đầu dựng lên vòng khép kín R&D hoàn chỉnh.

Dùng lời của đội ngũ Diêu Thuận Vũ, Hy3 preview là khởi đầu của mô hình ngôn ngữ lớn Hunyuan từ đọc vạn quyển sách đến đi vạn dặm đường.

So sánh với thực tế Hunyuan đọc sách nhưng không làm được bài trong hai năm qua, câu nói này hướng đến rất rõ ràng, không tự sướng trong tập test nữa, đi làm việc ở thế giới thực.

4. Preview, không phải Answer

Trở lại bản thân sản phẩm.

Kiến trúc MoE kết hợp tư duy nhanh chậm, tổng tham số 295B, tham số kích hoạt 21B, hỗ trợ tối đa độ dài ngữ cảnh 256K. Cuối tháng 1/2026 khởi động huấn luyện, tháng 4 lên sóng.

Chưa đầy ba tháng, từ không đến có thể dùng. Bản thân điều này là tín hiệu quan trọng về sự tăng tốc tiến hóa R&D của Hunyuan.

R&D mô hình của giới thường bao gồm chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao, pre-training, post-training và học tăng cường/fine-tuning, nếu tính cả thăm dò kiến trúc trước đó và tối ưu đánh giá sau đó, chu kỳ phiên bản lớn hoàn chỉnh từ 0 đến 1 khoảng 6-12 tháng.

Tencent làm ngược lại, không đổ xô theo đuổi mô hình đồng nhất hóa, kết hợp nhu cầu kịch bản nghiệp vụ cốt lõi của Tencent trong mạng xã hội, game, quảng cáo để thiết kế Co-design, ưu điểm của việc này là đầu tư khổng lồ của Tencent vào AI có thể được thị trường xác minh nhanh.

Hoàn toàn ngược lại với Hunyuan trước đây.Trước đây là lên bảng trước rồi tìm kịch bản, tìm được kịch bản phát hiện không dùng được. Bây giờ là vào kịch bản trước, rồi mới cho bên ngoài xem.

Trước khi trước khi phát hành, Hy3 preview đã hoàn thành đo thực và phối hợp thích ứng trong Yuanbao, WorkBuddy, CodeBuddy, ima, QQ và các sản phẩm cốt lõi khác của Tencent, mô hình và sản phẩm từ giai đoạn thiết kế đã đồng bộ tiến hành.

Đây chính là Co-design, vừa huấn luyện vừa dùng, để phản hồi sản phẩm thúc đẩy lặp mô hình.

Ở một ý nghĩa nào đó, đây là sự hồi đáp trực tiếp cho câu nói "trong sản phẩm không có người quản lý sản phẩm" của Lưu Xí Bình.

Đối với nội bộ Tencent, thay đổi mà Hy3 preview mang lại có thể lớn hơn những gì bên ngoài cảm nhận được. Hunyuan trước đây, tuyến nghiệp vụ không dám kết nối, không muốn kết nối, mỗi nơi tự tìm lối thoát, giữa đội ngũ mô hình và đội ngũ sản phẩm có một bức tường.

Lần này Hunyuan thực sự trở thành nền tảng mô hình nghiệp vụ nội bộ Tencent, không còn là một công trình mặt tiền cần tuyến nghiệp vụ phối hợp lên bảng.

Khi nghiệp vụ nội bộ sẵn sàng đặt cược trải nghiệm sản phẩm của mình lên Hunyuan, bản thân sự việc này đã là tín hiệu.

Nhưng Preview chính là Preview. Ý tứ rất thành thật, đây là bản đầu tiên, đưa vào mài giũa với người dùng và nghiệp vụ thực, dùng phản hồi để lặp.

Thái độ đúng, phương hướng có, sản phẩm lên sóng. Còn kết quả, kỳ thi mới bắt đầu.

5. Tôm hùm là cầu, Hunyuan mới là nền móng

Trên thực tế, trước khi Hy3 preview lên sóng, Tencent còn làm một việc dễ bị bỏ qua.

Đầu năm nay OpenClaw bùng nổ, cơn sốt tôm hùm cuốn cả ngành AI. Tốc độ phản ứng của Tencent một lần nữa khiến người ta bất ngờ, gần như là đại gia sớm nhất, toàn diện nhất ôm lấy tôm hùm.

WorkBuddy, QClaw, Lighthouse, một loạt sản phẩm dựa trên giao thức tôm hùm lên sóng dày đặc, ma trận sản phẩm của Tencent trong thời gian ngắn toàn diện kết nối.

Giờ nhìn lại, cơn sốt tôm hùm dần dần hạ nhiệt. Nhưng đối với Tencent, giá trị của sự việc này không nằm ở bản thân tôm hùm, mà giống một thiết bị chuyển tiếp.

Nó làm hai việc. Một là để sức mạnh sản phẩm nằm rải rác trên các tuyến nghiệp vụ của Tencent lại hình thành sức mạnh tổng hợp, WeChat, Yuanbao, dịch vụ doanh nghiệp, công cụ nhà phát triển, trên tầng giao thức công cộng tôm hùm này lần đầu tiên thực sự phối hợp. Hai là quan trọng hơn, nó đãnh thời gian cho Hunyuan.

Khi người dùng tràn vào thông qua các cửa ngõ Agent, Tencent dùng hệ sinh thái tôm hùm tiếp đón họ trước, còn Hunyuan trong hậu trường hoàn thành xây dựng lại từ Infra đến mô hình.

ửa ngõ Agent có thể có rất nhiều. Nhưng cuối cùng quyết định người dùng có ở lại hay không, là năng lực của mô hình tầng đáy. Tôm hùm là cầu, Hunyuan mới là nền móng. Cầu đã dựng xong, nền móng cuối cùng cũng theo kịp.

6. Cửa sổ cơ hội sẽ không chờ người

Tháng 4 năm nay, có thể là tháng đông đúc nhất trong lịch sử AI Trung Quốc.

Alibaba trong 72 giờ liên tiếp phát hành ba mô hình cấp chiến lược, Kimi phát hành và mã nguồn mở mô hình Kimi K2.6, năng lực tổng hợp như Agent thông dụng, mã code, hiểu thị giác toàn diện nâng cao, ByteDance Seed tiếp tục lặp, hệ sinh thái Doubao mở rộng không ngừng. DeepSeek V4 cũng đồn đại định phát hành vào cuối tháng 4. (Tham khảo đọc: Lương Văn Phong và Diêu Thuận Vũ, tháng 4 nộp bài)

Hunyuan chọn nộp bài trong cửa sổ này, phải đối mặt không chỉ là cuộc đua kỹ thuật, mà còn là một vấn đề thực tế: Cửa sổ còn dài bao lâu?

Tencent có hệ sinh thái mạng xã hội lớn nhất Trung Quốc, nhiều điểm chạm người dùng nhất, kịch bản ứng dụng phong phú nhất. WeChat MAU hơn 1.4 tỷ, QQ, Tencent Meeting, Tencent Docs, Enterprise WeChat, đều là cửa ngõ triển khai AI tự nhiên.

Nhưng những tài nguyên này muốn phát huy tác dụng, tiền đề là mô hình tầng đáy chống đỡ được.

Hơn một năm qua, năng lực sản phẩm Hunyuan yếu, Tencent buộc phải mượn sức nóng và sức mạnh của DeepSeek, buộc phải nhìn Doubao ở phía người dùng bỏ xa mình.

Hy3 preview chứng minh Diêu Thuận Vũ đã nghe thấy lời phê bình của Mã Hóa Đằng. Nghe thấy, và đã hành động.

Chưa đầy 90 ngày, phá bỏ dây chuyền cũ, xây dựng lại Infra, giải thể AI Lab, sáp nhập đội ngũ, chiêu mộ nhân tài cốt lõi, cùng sản phẩm Co-design, nộp một phiên bản có thể dùng.

Tốc độ này bản thân đã là bằng chứng thay đổi hiệu suất tổ chức.

Nhưng giữa nghe thấy và làm được, còn có khoảng cách.

Tốc độ Hunyuan đuổi kịp có đủ nhanh hay không, cuối cùng không phụ thuộc vào tham số của một lần Preview, mà phụ thuộc vào hiệu suất tổ chức của lần xây dựng lại này có thể duy trì hay không.

Lần này trên bài thi của Diêu Thuận Vũ ghi Preview. Rõ ràng, phía sau còn có đại chiêu.

Lời của 【Bên ngoài trang giấy】:

Vấn đề lớn nhất của Hunyuan trước đây, không phải mô hình không đủ lớn, là tổ chức không đúng.

Một mô hình lớn ngay cả nghiệp vụ nhà mình còn không muốn kết nối, tham số nhiều bao nhiêu cũng là tự sướng.

Thay đổi quan trọng nhất của Hy3 preview, không phải tham số thay đổi, là tường phá rồi, bức tường giữa mô hình và sản phẩm, bức tường giữa nghiên cứu và kỹ thuật, bức tường giữa Hunyuan và hệ sinh thái Tencent.

Việc phá tường này, khó hơn nhiều so với chất đống tham số.

Nhưng ý nghĩa của sự việc này, cũng không chỉ ở Tencent. Trong cuộc cạnh tranh mô hình lớn này, tham số, thuật toán, nhân tài đều có thể bị đuổi theo.

Thực sự khó sao chép, là một công ty có quyết tâm viết lại chính mình vì AI hay không.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao Tencent lại quyết định tái cấu trúc toàn diện tổ chức và chiến lược AI của mình sau Hội nghị thường niên?

ASau Hội nghị thường niên, lãnh đạo Tencent nhận thấy mô hình Hunyuan thiếu nền tảng cốt lõi, phụ thuộc quá nhiều vào việc điều chỉnh để đạt điểm số cao nhưng khả năng tổng quát kém, không đáp ứng được nhu cầu thực tế. Cơ cấu tổ chức cũ không phù hợp, nhóm AI hoạt động riêng lẻ, thiếu sự phối hợp với sản phẩm. Do đó, họ quyết định xây dựng lại từ cơ sở hạ tầng, dữ liệu đến quy trình đào tạo, tập trung toàn lực vào Hunyuan.

QYao Shunyu đã mang lại những thay đổi cốt lõi nào cho Tencent sau khi gia nhập?

AYao Shunyu thực hiện đại phẫu tổ chức: thành lập bộ phận AI Infra, AI Data và nền tảng tính toán dữ liệu; sáp nhập Tencent AI Lab vào bộ phận mô hình ngôn ngữ lớn; thúc đẩy thiết kế đồng bộ giữa mô hình và sản phẩm (Co-design). Ông tập trung vào việc xây dựng nền tảng kỹ thuật vững chắc, phá bỏ rào cản giữa nghiên cứu và kỹ thuật, đảm bảo mô hình đáp ứng nhu cầu thực tế.

QChiến lược 'mượn tạm' DeepSeek của Tencent có ý nghĩa gì?

ATencent tích hợp DeepSeek-R1 vào Yuanbao và các sản phẩm khác để nhanh chóng thu hút người dùng, lấp đầy khoảng trống năng lực của Hunyuan lúc đó. Điều này giúp họ giữ chân người dùng và khai thác kịp thời cơ hội thị trường, đồng thời mua thời gian để Hunyuan tái cấu trúc nội bộ. Tuy nhiên, đây chỉ là giải pháp tạm thời, vì các nghiệp vụ cốt lõi cần khả năng AI tùy chỉnh sâu.

QHy3 preview thể hiện sự thay đổi then chốt nào trong triết lý phát triển mô hình của Tencent?

AHy3 preview đánh dấu sự chuyển dịch từ 'điều chỉnh để đạt điểm cao' sang 'ứng dụng thực tế'. Tencent áp dụng phương pháp Co-design, đưa mô hình vào thử nghiệm trong các sản phẩm cốt lõi như Yuanbao và QQ ngay từ giai đoạn thiết kế, dùng phản hồi thực tế để thúc đẩy lặp lại mô hình. Mô hình không còn là dự án để khoe điểm số, mà là nền tảng thực sự phục vụ nghiệp vụ nội bộ.

QVai trò của OpenClaw trong chiến lược AI tổng thể của Tencent là gì?

AOpenClaw đóng vai trò cầu nối tạm thời: giúp các sản phẩm của Tencent nhanh chóng hình thành hệ sinh thái Agent thống nhất, thu hút người dùng; đồng thời tạo thêm thời gian để Hunyuan hoàn thiện nền tảng. Mặc dù cơn sốt OpenClaw giảm nhiệt, nhưng nó giúp Tencent tập hợp lực lượng sản phẩm và chuẩn bị cho sự ra mắt của Hunyuan Hy3 preview.

Nội dung Liên quan

Chào mừng đến với vòng quay tiền tệ mới: Chỉ có điều, lần này nơi thua lỗ gọi là thị trường chứng khoán

Chào mừng đến với "sàn coin mới": lần này, nơi thua lỗ mang tên thị trường chứng khoán. Vào ngày 13/7/2026, chỉ số Hàn Quốc KOSPI lao dốc 8.95%, lần thứ 7 trong năm phải ngừng giao dịch tạm thời. Hơn 1,2 triệu tài khoản sử dụng đòn bẩy nhận thông báo ký quỹ bổ sung, với 62% người thua lỗ là thanh niên 20-30 tuổi. Những cảnh tượng từng gắn với thị trường tiền mã hóa nay lặp lại ở thị trường cổ phiếu Hàn Quốc, Mỹ, Nhật Bản. Sự biến động chỉ là bề nổi. Điều thực sự thay đổi là cách định giá: câu chuyện (narrative) áp đảo định giá cơ bản, đòn bẩy khuếch đại cảm xúc, và mạng xã hội đẩy sự đồng thuận đến cực đoan một cách nhanh chóng. Cổ phiếu công nghệ toàn cầu ngày càng giống với tiền mã hóa. Nhiều nhà giao dịch chuyển từ coin sang cổ phiếu, mang theo phương thức đầu tư quen thuộc: săn tìm câu chuyện mới, tìm kiếm mã có biên độ dao động cao và sử dụng đòn bẩy. Các mã cổ phiếu bán dẫn, chip nhớ trở thành mục tiêu mới, được thúc đẩy bởi câu chuyện về nhu cầu AI. Điều nghịch lý là, so với một số cổ phiếu công nghệ, Bitcoin lại đang trở nên tương đối ổn định. Dữ liệu cho thấy biên độ dao động lịch sử của Bitcoin năm 2025 thấp hơn so với Tesla hay NVIDIA. Bitcoin ngày càng giống cổ phiếu, trong khi cổ phiếu công nghệ lại ngày càng giống Bitcoin. Sức mạnh của câu chuyện thể hiện rõ: mọi công ty liên quan đến chuỗi cung ứng AI (máy chủ, chip nhớ, module quang, trung tâm dữ liệu...) đều có thể tăng giá nhanh chóng, dựa trên kỳ vọng về tương lai hơn là kết quả tài chính hiện tại. Thông tin đầu tư ngày càng được rút gọn và lan truyền qua YouTube, X, video ngắn và các cộng đồng trực tuyến. Yếu tố đòn bẩy khiến mọi thứ trở nên nguy hiểm hơn. Tại Hàn Quốc, sự ra mắt của các ETF đòn bẩy 2x vào cổ phiếu riêng lẻ như Samsung và SK Hynix đã thu hút một lượng lớn nhà đầu tư nhỏ lẻ. Cơ chế điều chỉnh lại đòn bẩy hàng ngày của các sản phẩm này, cùng với việc bán ra ép buộc khi giá giảm, đã làm trầm trọng thêm sự sụt giảm của thị trường và gây ra tổn thất nặng nề. Hiện tượng "thị trường chứng khoán hóa thành sàn coin" không có nghĩa là hai thị trường đã hoàn toàn giống nhau. Cổ phiếu vẫn có tài sản, dòng tiền và cơ sở định giá cơ bản. Tuy nhiên, ở lớp giao dịch, đã có sự thay đổi lớn: từ việc mua lợi nhuận tương lai sang giao dịch nhiệt độ của một chủ đề. Đây là một cuộc cách mạng phi lý trí hóa, nơi câu chuyện thay thế cho phân tích cơ bản, đòn bẩy dễ dàng và thông tin từ mạng xã hội chi phối quyết định. Trong khi Bitcoin đang cố gắng trở nên giống cổ phiếu thông qua ETF và sự thể chế hóa, thì một bộ phận cổ phiếu lại đang đi theo hướng ngược lại. Bài học từ những nhà đầu tư Hàn Quốc là lời cảnh tỉnh: thị trường không bao giờ hoàn lại tiền.

marsbit14 phút trước

Chào mừng đến với vòng quay tiền tệ mới: Chỉ có điều, lần này nơi thua lỗ gọi là thị trường chứng khoán

marsbit14 phút trước

Cha đẻ của Claude Code: Hướng dẫn chỉ có thời hạn 6 tháng, hãy tháo bỏ dây cương đi

Boris Cherny, cha đẻ của Claude Code, khuyến nghị người dùng và nhà phát triển sản phẩm AI: "Cứ sau sáu tháng, hãy xóa Claude.md, xóa skills và hooks của bạn." Trong một cuộc phỏng vấn với YC, ông kêu gọi mạnh mẽ việc dũng cảm xóa bỏ prompt, công cụ và mã harness, sau đó thêm từng dòng trở lại để kiểm tra tác động thực sự — một phương pháp nghiên cứu ablation. Ông so sánh mô hình AI như một sinh vật sống có tính cách riêng, thay đổi theo từng thế hệ, và nhấn mạnh cách tiếp cận thực nghiệm: thử nghiệm không định kiến, quan sát nơi mô hình gặp khó khăn và điều chỉnh. Cherny giới thiệu hai khái niệm then chốt: "Product Overhang" (khoảng cách giữa năng lực mô hình và giới hạn sản phẩm) và "Unhobbling" (cởi trói). Ông đề xuất ba cách để "cởi trói" cho mô hình: giao nhiệm vụ khó hơn dự kiến, thử nghiệm tự do không mục đích thương mại, và quan trọng là để mô hình tự xác minh công việc nhằm chạy độc lập lâu dài. Ông lấy ví dụ Claude đã tự chạy 15 ngày để viết lại ứng dụng Electron sang Swift. Cho người dùng và nhà khởi nghiệp, ông khuyên nên tránh các "mẹo" trên mạng, đối xử với mô hình như đồng nghiệp, bỏ kiểm soát và áp dụng tư duy thực nghiệm. Với người học lập trình, ông khuyến khích kết hợp lý thuyết khoa học máy tính với ứng dụng thực tế, cảm quan thiết kế và kinh doanh.

marsbit22 phút trước

Cha đẻ của Claude Code: Hướng dẫn chỉ có thời hạn 6 tháng, hãy tháo bỏ dây cương đi

marsbit22 phút trước

Lark Biến Thành DouBao

Đây có thể là ngày quan trọng nhất trong 10 năm tồn tại của Lark. Ngày 30/7, ByteDance đã công bố một cuộc đại tái cấu trúc tổ chức: Lark không còn hoạt động độc lập và bị giải thể đội ngũ bán hàng và tiếp thị riêng. Lark, một sản phẩm được đầu tư nặng và từng muốn trở thành siêu cổng vào, giờ đây đã chính thức được sáp nhập vào Doubao. Động thái này không đơn thuần là một sự thu hẹp, mà phản ánh một xu hướng chiến lược lớn hơn: AI đang trở thành cơ sở hạ tầng và trung tâm tổ chức mới của ByteDance. Việc hơn 90% khách hàng mới của Lark trong Q2/2026 mua sản phẩm AI của nó cho thấy nhu cầu thực sự của doanh nghiệp là các giải pháp AI tích hợp. Do đó, Lark trở thành một kênh quan trọng để đưa năng lực AI của Doubao vào các quy trình làm việc thực tế, cung cấp cho Doubao tài sản quý giá: các kịch bản văn phòng thực tế. Sự thay đổi này cũng đánh dấu lần đầu tiên ByteDance tư duy như một công ty B2B thực thụ. Bằng cách hợp nhất toàn bộ cửa sổ phục vụ khách hàng doanh nghiệp (Lark, Doubao, Volcano Engine) vào một nền tảng dịch vụ sáng tạo duy nhất dưới sự lãnh đạo của Tan Dai, ByteDance chuyển từ tổ chức xung quanh sản phẩm sang tổ chức xung quanh nhu cầu khách hàng. Tóm lại, sự điều chỉnh này cho thấy AI đang định hình lại cấu trúc tổ chức của công ty. Doubao đang trở thành trung tâm chiến lược mới, tương tự như cách Douyin đã từng. Lark tìm thấy giá trị mới trong vai trò là bộ phận cơ sở hạ tầng và kết nối cho câu chuyện AI lớn hơn của tập đoàn. ByteDance là công ty đầu tiên thực hiện bước chuyển đổi mạnh mẽ này, và chắc chắn sẽ không phải là cuối cùng.

marsbit26 phút trước

Lark Biến Thành DouBao

marsbit26 phút trước

Giai đoạn tiếp theo của cuộc đua phát hành RWA: Trong vòng xoáy thách thức về tỷ lệ sử dụng, tài sản trị giá hàng tỷ đô la trên chuỗi chờ được đánh thức

Tác giả: Jae, PANews Trong bối cảnh quy mô tài sản thế giới thực (RWA) được mã hóa trên chuỗi đạt mức cao kỷ lục 320 tỷ USD, một nghịch lý nổi bật đang tồn tại: gần 90% RWA trên chuỗi đang ở trạng thái "ngủ đông", không tham gia vào các hoạt động DeFi như cho vay hay thế chấp. Báo cáo chỉ ra hơn 70% tài sản được mã hóa không có giao dịch chuyển khoản hàng tuần. Sự chênh lệch giữa quy mô và tỷ lệ sử dụng thể hiện rõ giữa các nền tảng hàng đầu. Securitize, với tài sản mã hóa trị giá 49 tỷ USD, chỉ có tỷ lệ sử dụng DeFi khoảng 0.7%. Ondo Finance (35 tỷ USD) có tỷ lệ cao hơn một chút ở mức 2.7%. Trái ngược, Maple Finance, với quy mô nhỏ hơn (23 tỷ USD), lại đạt tỷ lệ sử dụng DeFi lên tới 62% nhờ mô hình giao thức tín dụng gắn liền việc phát hành với hoạt động cho vay. Hiện tượng "lên chuỗi là ngủ" bắt nguồn từ ba nguyên nhân chính: (1) Bản chất tài sản: Các công cụ như trái phiếu kho bạc mã hóa được nắm giữ để sinh lãi, không phải để giao dịch thường xuyên. (2) Ràng buộc tuân thủ: Cơ chế danh sách trắng KYC hạn chế nghiêm trọng khả năng chuyển nhượng tự do vào các giao thức DeFi không cần cấp phép. (3) Thiếu hạ tầng cơ sở: Thị trường thứ cấp thanh khoản thấp, chênh lệch giá mua-bán cao và cơ chế định giá/thanh lý chưa trưởng thành cản trở việc sử dụng. Cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực RWA đang chuyển dần từ "cuộc đua phát hành" sang "cuộc chiến ứng dụng". Các giao thức tín dụng bản địa như Maple thể hiện lợi thế về tỷ lệ sử dụng cao. Đồng thời, tầng phân phối và các kênh tiếp cận người dùng hiện có – như ví dụ về SyrupUSDG của Maple được niêm yết trên Robinhood Crypto và đạt 1 tỷ USD vốn hóa lưu hành chỉ trong một tháng – đang trở thành yếu tố then chốt để tăng cường áp dụng và thanh khoản. Tóm lại, trong khi 320 tỷ USD chứng minh tính khả thi của việc đưa tài sản truyền thống lên chuỗi, tỷ lệ sử dụng thấp cho thấy đây mới chỉ là bước khởi đầu. Thách thức thực sự phía trước không nằm ở việc ghi lại nhiều tài sản hơn lên blockchain, mà là khiến chúng có thể lưu chuyển, được sử dụng và tạo ra các trường hợp ứng dụng mới trong hệ sinh thái DeFi.

marsbit26 phút trước

Giai đoạn tiếp theo của cuộc đua phát hành RWA: Trong vòng xoáy thách thức về tỷ lệ sử dụng, tài sản trị giá hàng tỷ đô la trên chuỗi chờ được đánh thức

marsbit26 phút trước

Trang web giả mạo Flare Network đánh cắp 8,5 triệu đô la XRP

Một trang web giả mạo Flare Network đã đánh cắp 3,4 triệu XRP (tương đương 8,5 triệu USD) từ 71 nhà đầu tư trong vòng 8 ngày vào tháng 10 năm ngoái. Trang web lừa đảo này đã thu hút nạn nhân bằng cách giả danh Flare Network và FXRP, hứa hẹn lợi nhuận hàng tháng từ 1,5% đến 1,8% với cam kết bảo đảm số vốn gốc. Cảnh sát Seoul cho biết, các đối tượng lừa đảo đã dụ dỗ nhà đầu tư rút XRP từ các sàn giao dịch trong nước để chuyển vào ví do chúng kiểm soát thông qua các nền tảng nước ngoài. Chúng còn lan truyền thông tin sai lệch trên blog, bài báo trực tuyến, Wikipedia và tạo video trên YouTube để quảng bá. Trang web đã ngừng hoạt động vào ngày 23/10. Cảnh sát đã truy ra tổng cộng 27,3 tỷ won (18,8 triệu USD) tài sản liên quan và phong tỏa 17,3 tỷ won. Hai đối tượng liên quan đã bị chuyển sang Viện Kiểm sát với cáo buộc lừa đảo có tổ chức, một người khác đang bị điều tra về tội làm giả tài liệu. Cảnh sát cũng đã ra lệnh khám xét 54 địa điểm và bắt giữ một nghi phạm vừa từ nước ngoài trở về để lẩn trốn. Cảnh sát Hàn Quốc năm nay đã công bố chính sách không khoan nhượng với các vụ lừa đảo tiền mã hóa và cảnh báo các nhà đầu tư nên kiểm tra kỹ các nguồn thông tin chính thức trước khi chuyển tiền.

cryptonews.ru43 phút trước

Trang web giả mạo Flare Network đánh cắp 8,5 triệu đô la XRP

cryptonews.ru43 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片