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

Thị trường chứng khoán Mỹ hứng chịu đợt lao dốc tồi tệ nhất từ năm 2025, ba ngòi nổ kích hoạt đánh giá lại định giá cổ phiếu công nghệ

Ngày 5/6, thị trường chứng khoán Mỹ trải qua một ngày sụt giảm mạnh nhất kể từ sau cuộc khủng hoảng thuế quan tháng 4/2025. Chỉ số Nasdaq Composite lao dốc 4,18%, S&P 500 giảm 2,64% và Dow Jones mất 695 điểm. Sự đảo chiều đột ngột này chỉ sau 48 giờ được thúc đẩy bởi ba yếu tố chính. **Thứ nhất: Báo cáo tài chính của Broadcom làm rạn nứt câu chuyện AI.** Dù doanh thu chip AI của Broadcom tăng 143%, nhưng dự báo cho quý tới thấp hơn kỳ vọng, làm dấy lên lo ngại tốc độ tăng trưởng AI có thể đang chậm lại. Điều này kích hoạt đợt bán tháo trên toàn ngành bán dẫn. **Thứ hai: Dữ liệu việc làm Mỹ quá mạnh.** Báo cáo phi nông nghiệp tháng 5 cho thấy 172.000 việc làm mới, gấp đôi dự báo, củng cố kỳ vọng Cục Dự trữ Liên bang (Fed) có thể không giảm lãi suất mà thậm chí còn tăng. Kỳ vọng lãi suất cao hơn gây áp lực lên định giá cổ phiếu công nghệ. **Thứ ba: Bóng ma lạm phát từ cuộc chiến Iran.** Giá dầu duy trì trên 90 USD/thùng do tình hình căng thẳng leo thang từ tháng 2 tiếp tục đè nặng lên áp lực lạm phát, khiến công cụ chính sách của Fed trở nên phức tạp hơn. Ba yếu tố trên cùng lúc làm suy yếu niềm tin vào các câu chuyện thị trường then chốt: tăng trưởng AI vô hạn, Fed sắp cắt giảm lãi suất và lạm phát đã được kiểm soát. Sự sụt giảm nhanh chóng lan rộng sang thị trường toàn cầu. Đây có thể là một đợt điều chỉnh định giá lại đối với các cổ phiược được định giá quá cao, chứ chưa hẳn là sự kết thúc của câu chuyện AI. Hướng đi tiếp theo của thị trường sẽ phụ thuộc vào cuộc họp sắp tới của Fed, các báo cáo tài chính từ các công ty AI khác và diễn biến tình hình địa chính trị.

marsbit1 giờ trước

Thị trường chứng khoán Mỹ hứng chịu đợt lao dốc tồi tệ nhất từ năm 2025, ba ngòi nổ kích hoạt đánh giá lại định giá cổ phiếu công nghệ

marsbit1 giờ trước

Từ Madison Square Garden đến Kalshi: Thị trường dự đoán xông vào Chung kết NBA

Bài viết đề cập đến sự xuất hiện ngày càng phổ biến của các thị trường dự đoán (prediction markets) trong loạt trận chung kết NBA 2026 giữa New York Knicks và San Antonio Spurs, đặc biệt là ở thành phố New York. Hai nền tảng chính được nhắc đến là Polymarket và Kalshi, với khối lượng giao dịch hàng trăm triệu USD xoay quanh kết quả chung kết và các sự kiện liên quan. Điểm nổi bật là sự thâm nhập của các thị trường này vào đời sống thực tế. Họ đã hợp tác chính thức với nhà thi đấu Madison Square Garden, mang lại sự tiếp cận rộng rãi. Một quán bar tên The Jeffrey đã sử dụng hợp đồng trên Kalshi để bảo hiểm cho chương trình khuyến mãi "miễn phí hóa đơn nếu Knicks thắng", minh họa cách các doanh nghiệp nhỏ có thể dùng công cụ này để quản lý rủi ro. Bài viết so sánh thị trường dự đoán với cá cược thể thao truyền thống. Chúng cho phép người tham gia đặt cược vào nhiều sự kiện giải trí đa dạng hơn (như sự xuất hiện của người nổi tiếng), có phạm vi tiếp cận địa lý rộng hơn và độ tuổi tham gia thấp hơn (từ 18 tuổi). Tuy nhiên, điều này cũng gây tranh cãi về ranh giới giữa giao dịch tài chính và cờ bạc. NBA có thái độ thận trọng. Trong khi siêu sao như "Giannis Antetokounmpo" đã đầu tư vào Kalshi, gây lo ngại về xung đột lợi ích, thì ban lãnh đạo NBA lại nhấn mạnh sự cần thiết của khung quy định chặt chẽ để bảo vệ tính toàn vẹn của trận đấu. Nhiều cổ động viên bày tỏ lo ngại rằng sự liên kết sâu rộng giữa liên đoàn với các nền tảng này có thể làm suy giảm độ tin cậy của các trận đấu. Chung kết NBA năm nay đang trở thành một phép thử quan trọng cho sự hội nhập của thị trường dự đoán vào thể thao chính thống, vừa mở ra cơ hội thương mại mới, vừa đặt ra những thách thức về niềm tin và quản lý.

marsbit3 giờ trước

Từ Madison Square Garden đến Kalshi: Thị trường dự đoán xông vào Chung kết NBA

marsbit3 giờ trước

RSI - Khi AI tự xây dựng chính mình đang nổi lên, Google dội nước lạnh, DeepSeek đã chạm đến mép giới hạn

Gần đây, thuật ngữ "RSI" (Recursive Self-Improvement – Tự cải tiến đệ quy) đang trở thành tâm điểm chú ý trong ngành AI. Khái niệm này đề cập đến việc để AI tự huấn luyện và cải thiện chính mình, hướng tới một hệ thống có thể tự động hóa toàn bộ quá trình nghiên cứu và phát triển, từ đó tạo ra sự tiến bộ vượt bậc. Một số công ty khởi nghiệp như Recursive Superintelligence và dự án Auto-Research của Andrej Karpathy đang tích cực theo đuổi hướng đi này. Tuy nhiên, CEO Google Sundar Pichai tỏ ra thận trọng, cho rằng ngành công nghiệp vẫn chưa đạt đến cột mốc tăng tốc đột biến mà RSI hứa hẹn. Trong khi đó, các công ty AI Trung Quốc như DeepSeek và Baidu mặc dù ít công khai nhắc đến RSI, nhưng trên thực tế đã áp dụng các nguyên lý tương tự – như tối ưu hóa thuật toán cực độ hay sử dụng vòng lặp phản hồi tự động – để cải thiện mô hình của họ một cách hiệu quả. Dù vậy, RSI vẫn đối mặt với nhiều thách thức lớn: hiện tượng "sụp đổ mô hình" khi dữ liệu do AI tạo ra bị suy giảm chất lượng qua mỗi vòng lặp, yêu cầu về nguồn lực tính toán khổng lồ, và môi trường nghiên cứu toàn cầu đang ngày càng bị phân mảnh. Về cơ bản, RSI đại diện cho xu hướng tự động hóa ngày càng sâu trong phát triển AI, dần đẩy con người ra khỏi chuỗi quyết định trực tiếp. Đây là một quá trình có thể mang lại bước nhảy vọt về công nghệ, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro và sự thay đổi khó lường.

marsbit3 giờ trước

RSI - Khi AI tự xây dựng chính mình đang nổi lên, Google dội nước lạnh, DeepSeek đã chạm đến mép giới hạn

marsbit3 giờ trước

Anthropic cảnh báo toàn cầu, OpenAI đã vượt qua 'ngưỡng tin cậy': AI tự kích hoạt tăng tốc

Cộng đồng AI đang chấn động bởi cảnh báo từ Anthropic: nghiên cứu AI cần dừng lại! Hãng này lo ngại AI đang tiến gần đến điểm "tự tạo ra chính mình", với quá trình tự cải tiến đệ quy diễn ra nhanh hơn dự kiến. Đồng thời, Yann Dubois của OpenAI chia sẻ một quan điểm then chốt: sự phát triển của AI là liên tục, nhưng người dùng cảm nhận một bước nhảy vọt khi nó vượt qua "ngưỡng độ tin cậy". OpenAI đã đạt được ngưỡng này vào khoảng tháng 12 năm ngoái. Khi AI đủ tin cậy, nó từ một "thực tập sinh" trở thành một "nhân viên" thực thụ và bắt đầu tự gia tốc, đặc biệt trong việc hỗ trợ lập trình, tạo ra một vòng lặp phát triển ngày càng nhanh. Dubois nhấn mạnh việc xây dựng AI giống "nghề thủ công" hơn là khoa học thuần túy, dựa nhiều vào thử nghiệm và trực giác. Ông cũng đưa ra một tuyên bố gây chú ý: nếu đóng băng các mô hình hiện tại và chỉ tập trung vào hệ thống điều phối (Harness) cho các lĩnh vực chuyên sâu, chúng ta có thể đã đạt được cảm giác của AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát). Rào cản thực sự không nằm ở bộ não mô hình, mà ở "quyền truy cập, kết nối và dữ liệu" – công việc khó khăn của "chặng đường cuối cùng" để đưa AI vào thực tế. Tuy vậy, một thách thức lớn vẫn tồn tại: khả năng học liên tục (continual learning). Hiện tại, AI thường đạt hiệu suất cao ban đầu nhưng sau đó không cải thiện nhiều trong môi trường cụ thể. Giải quyết vấn đề này là chìa khóa quan trọng cho tương lai. Dubois kết luận rằng vẫn có không gian rộng lớn cho các công ty khởi nghiệp trong việc tạo ra các ứng dụng chuyên sâu, tập trung vào tích hợp và giải quyết các vấn đề thực tế.

marsbit3 giờ trước

Anthropic cảnh báo toàn cầu, OpenAI đã vượt qua 'ngưỡng tin cậy': AI tự kích hoạt tăng tốc

marsbit3 giờ trước

FBI Đàn Áp Các Nghi Phạm Quyên Góp Tiền Mã Hóa Cho ISIS, 3 Công Dân Mỹ Bị Bắt

Các cơ quan liên bang Hoa Kỳ đã bắt giữ ba công dân Mỹ với cáo buộc âm mưu hỗ trợ vật chất cho tổ chức khủng bố ISIS. Những người này, được xác định là Bisaam Ghafoor (21 tuổi), Elias Shamsaldeen (21 tuổi) và Bereen Dzayee (25 tuổi), bị bắt tại Kansas và California sau một cuộc điều tra kéo dài. Theo Bộ Tư pháp, từ đầu năm 2025 đến giữa năm 2026, các nghi phạm đã sử dụng các nền tảng như Discord và ứng dụng mã hóa để thảo luận việc tuyên thệ trung thành với ISIS, lên kế hoạch tấn công binh sĩ Mỹ ở nước ngoài, và bàn về việc ra nước ngoài để chiến đấu. Họ bị cáo buộc đã chuyển hơn 2.000 đô la bằng tiền mã hóa và tiền mặt cho một cá nhân được cho là có liên hệ với ISIS, nhằm mua vũ khí như máy bay không người lái và súng chống tăng RPG. Một chi tiết đáng chú ý là họ đã thảo luận việc khắc tên của Ghafoor lên một máy bay không người lái. Các tài liệu tòa án cũng đề cập đến các cuộc thảo luận về hành vi bạo lực cụ thể, chẳng hạn như đâm một quân nhân Mỹ. Giới chức cho biết hành động phối hợp của FBI và nhóm an ninh quốc gia đã ngăn chặn âm mưu này trước khi có bất kỳ thương vong nào xảy ra.

bitcoinist4 giờ trước

FBI Đàn Áp Các Nghi Phạm Quyên Góp Tiền Mã Hóa Cho ISIS, 3 Công Dân Mỹ Bị Bắt

bitcoinist4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片