COREGiá CORE

Năm năm trước, một báo cáo của nhà nghiên cứu Giambattista Parascandolo (hiện làm việc tại OpenAI) đã bị các giáo sư tại MIT chỉ trích là "vô nghĩa" trong buổi phỏng vấn xin việc. Báo cáo đó lại chứa đựng những ý tưởng tiên tri cho hướng phát triển của các mô hình suy luận như o1 và o3 sau này. Trong bài thuyết trình, Parascandolo đề xuất ba hướng nghiên cứu chính: 1. **Lập luận mở (Open-ended reasoning):** Mô hình có thể sử dụng nhiều thời gian và tính toán hơn để liên tục cải thiện câu trả lời, biến việc tính toán bổ sung thành kết quả tốt hơn - một ý tưởng tương tự "tính toán mở rộng khi suy luận" ngày nay. 2. **Sử dụng ngôn ngữ làm phương tiện suy luận:** Tận dụng kiến thức thế giới từ các mô hình ngôn ngữ lớn (như GPT) để mô tả môi trường, hiểu mục tiêu và lập kế hoạch, từ đó nâng cao hiệu quả trong các tác vụ như học tăng cường. Điều này gợi nhớ đến "chuỗi suy nghĩ" và quy trình làm việc của Agent hiện đại. 3. **Hệ thống AI có thể "thao túng" quá trình học của chính nó:** Agent có thể đặt lại tác vụ, tạo ra các kịch bản giả định, hay thậm chí đọc và sửa đổi các giá trị kích hoạt hoặc trọng số mạng nơ-ron của chính nó để luyện tập có chủ đích. Parascandolo cũng từng lập luận trong một bài blog năm 2021 rằng việc tiền huấn luyện quy mô lớn cho mạng nơ-ron có thể so sánh với quá trình tiến hóa trong sinh học, nén lượng kinh nghiệm khổng lồ để tạo ra khả năng học tập hiệu quả, chứ không nên so sánh trực tiếp với dữ liệu học ít ỏi của một đời người. Sau khi không nhận được vị trí tại MIT, Parascandolo gia nhập OpenAI. Anh đã tham gia phát triển GPT-4 và sau đó là các dự án nghiên cứu cốt lõi cho o1 và o3, biến những ý tưởng "vô nghĩa" ngày nào thành hiện thực.

Anthropic vừa công bố một bài đăng hướng dẫn các lập trình viên cách sử dụng Claude Code hiệu quả để tiết kiệm chi phí token. Chi phí sử dụng Claude phụ thuộc vào số lượng token (đơn vị xử lý văn bản). Có hai loại chính: token đầu vào (rẻ hơn) và token đầu ra (đắt gấp 5 lần). Các yếu tố ảnh hưởng đến hóa đơn bao gồm mô hình (Opus, Sonnet, Haiku), cường độ suy luận và quan trọng nhất là **bộ nhớ đệm (cache)**. Khi cache khớp, chi phí đọc lại lịch sử hội thoại chỉ còn 1/10. Để tối ưu, Anthropic đưa ra 6 mẹo chính: 1. Dùng lệnh **/clear** sau mỗi nhiệm vụ để không mang theo dữ liệu thừa. 2. Đặt **mô hình và cường độ suy luận ngay từ đầu**; thay đổi giữa chừng sẽ làm mất cache. 3. **Dùng @ để đính kèm file** thay vì để Claude tự tìm, tránh các thao tác thăm dò tốn kém. 4. Thêm **cờ "quiet"** cho các lệnh có đầu ra dài (như chạy test) để giảm tải ngữ cảnh. 5. Dùng lệnh **/compact khi cache còn hoạt động** để nén hội thoại với chi phí thấp. 6. Giao các tác vụ đầu ra lớn cho **subagent** để chỉ nhận kết quả cuối cùng. Bài viết nhấn mạnh việc quản lý token hiệu quả đang trở thành một kỹ năng thiết yếu mới cho các nhà phát triển, giúp tối đa hóa giá trị công việc với cùng một ngân sách.

Tác giả Hayden Adams, người sáng lập Uniswap, phân tích tại sao AMM (Automated Market Maker - Nhà tạo lập thị trường tự động) có tiềm năng trở thành động cơ cốt lõi cho các thị trường tài chính trong tương lai. Bài viết bắt đầu bằng sự so sánh với quỹ chỉ số, một sáng kiến bị chế nhạo vào năm 1976 nhưng ngày nay đã thống trị phần lớn tài sản đầu tư, cho thấy những thay đổi mang tính cách mạng thường bắt đầu từ những ý tưởng bị coi là ngớ ngẩn. Ông lập luận rằng token hóa không chỉ là nâng cấp cơ sở hạ tầng về tốc độ và chi phí, mà còn làm cho thị trường trở nên có thể lập trình được, thay đổi căn bản ai có thể tạo lập thị trường và tài sản nào có thể giao dịch trực tiếp với nhau. Uniswap, với hơn 4.6 nghìn tỷ USD khối lượng giao dịch, đã chứng minh điều này bằng cách giảm rào cản gia nhập, cho phép bất kỳ ai cũng có thể cung cấp thanh khoản. Một điểm then chốt được nêu ra là sự hình thành tự nhiên của các **cặp giao dịch tương quan** (ví dụ: tài sản Ethereum giao dịch với ETH, stablecoin giao dịch với nhau). Khi các tài sản trong một cặp biến động cùng chiều, rủi ro cho nhà cung cấp thanh khoản (LP) thấp hơn, dẫn đến thanh khoản sâu hơn. Trong một thị trường truyền thống bị phân mảnh, hầu hết giao dịch phải quy đổi qua USD. Blockchain, với lớp giải quyết chung, cho phép bất kỳ tài sản token hóa nào cũng có thể giao dịch trực tiếp với nhau (ví dụ: cổ phiếu NVDA giao dịch với quỹ ETF SPY). Điều này tạo ra lợi thế cho AMM: các nhà đầu tư vốn đã nắm giữ tài sản cơ bản có thể cung cấp thanh khoản với chi phí thấp hơn nhiều so với các công ty tạo lập thị trường chuyên nghiệp vốn phải phòng ngừa rủi ro (delta neutral) một cách tốn kém. Thanh khoản sẽ tập trung vào các cặp tương quan ít rủi ro, nơi AMM cạnh tranh hiệu quả, và chỉ một số ít cặp "cầu nối" (như SPY/USD) sẽ cần đến kỹ năng tạo lập thị trường chủ động chuyên sâu. Xu hướng này đã bắt đầu với cổ phiếu được token hóa giao dịch trực tiếp với SPY trên Uniswap, thậm chí cả ngoài giờ thị trường chứng khoán Mỹ. Tương tự như cách quỹ chỉ số "thụ động" đánh bại phần lớn các nhà quản lý đầu tư chủ động, tác giả tin rằng tính thanh khoản thụ động từ AMM cuối cùng sẽ chiến thắng, làm giảm đáng kể ngưỡng vào cho việc tạo lập và tham gia thị trường, từ đó định hình lại kiến trúc tài chính toàn cầu.

**Báo cáo Quý 2/2026 của Baidu: Doanh thu AI Chiếm Nửa Tổng Doanh Thu, Đám Mây GPU Tăng Trưởng 283%** Báo cáo quý 2 năm tài chính 2026 của Baidu cho thấy một bức tranh kinh doanh phân hóa. Tổng doanh thu đạt 313,25 tỷ nhân dân tệ (giảm 4% so với cùng kỳ), chịu ảnh hưởng từ việc doanh thu dịch vụ marketing trực tuyến tiếp tục thu hẹp mạnh (-19%). Tuy nhiên, cấu trúc doanh thu đã có sự chuyển đổi rõ rệt. Doanh thu từ các hoạt động AI, đạt 125 tỷ nhân dân tệ, chiếm khoảng một nửa doanh thu kinh doanh cốt lõi của Baidu, và đây là quý thứ hai liên tiếp duy trì ở tỷ lệ này. Trong đó, hạ tầng đám mây AI là điểm sáng với mức tăng trưởng 50%, mà động lực chính đến từ dịch vụ Đám mây GPU với tốc độ tăng trưởng bùng nổ 283% (tăng so với mức 184% của quý trước). Ngược lại, tốc độ thương mại hóa ở phía ứng dụng còn chậm, với doanh thu từ ứng dụng AI tăng 3% và dịch vụ marketing AI nguyên bản gần như không đổi so với cùng kỳ. Về mặt lợi nhuận, lợi nhuận hoạt động điều chỉnh và EBITDA điều chỉnh đều vượt kỳ vọng thị trường, phản ánh việc kiểm soát chi phí hiệu quả. Tuy nhiên, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) điều chỉnh lại thấp hơn đáng kể (~26%) so với dự báo. Sự chênh lệch này chủ yếu đến từ chi phí khấu hao và các khoản đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng AI, điều này vẫn đang gây áp lực lên việc giải phóng lợi nhuận ròng. Với lượng tiền mặt và các khoản đầu tư dồi dào lên tới 2.831 tỷ nhân dân tệ, Baidu có đủ nguồn lực để tiếp tục đầu tư mạnh vào AI. Thách thức then chốt hiện nay là công ty cần đẩy nhanh tốc độ thương mại hóa ở nhóm ứng dụng và dịch vụ để biến đà tăng trưởng mạnh từ hạ tầng thành lợi nhuận thực tế, từ đó thu hẹp khoảng cách giữa lợi nhuận hoạt động và lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu.

Ngày 19/8, Bộ Tài chính Mỹ công bố mở rộng hỗ trợ thanh khoản cho trái phiếu kho bạc dài hạn, nâng giới hạn mua lại đối với trái phiếu cũ (non-on-the-run) kỳ hạn 10-20 năm và 20-30 năm từ 2 tỷ lên ít nhất 4 tỷ USD cho mỗi lần. Biện pháp có hiệu lực từ ngày 9/9 đến ngày 4/11. Thị trường phản ứng tích cực. Lợi suất trái phiếu dài hạn giảm, hỗ trợ tài sản rủi ro như cổ phiếu công nghệ, vàng và tiền mã hóa nhờ áp lực chiết khấu giảm. Tuy nhiên, đây không phải là nới lỏng định lượng (QE) từ Cục Dự trữ Liên bang mà là hoạt động quản lý nợ, mua lại trái phiếu cũ thanh khoản kém để cải thiện điều kiện giao dịch ở phần dài của đường cong lợi suất. Phản ứng thị trường chủ yếu dựa trên kỳ vọng áp lực lợi suất dài hạn giảm bớt, kích hoạt việc mua lại để phòng ngừa rủi ro. Tuy nhiên, quy mô hỗ trợ (tối đa khoảng 14 tỷ USD mới) và nguồn vốn vẫn bị ràng buộc bởi nhu cầu tài trợ thâm hụt. Nó giống như một "tấm đệm" giảm biến động ngắn hạn hơn là thay đổi căn bản định giá vĩ mô dài hạn dựa trên lạm phát, chính sách Fed và phí kỳ hạn. Độ bền của đợt phục hồi này sẽ phụ thuộc vào thông báo tái tài trợ quý tiếp theo vào ngày 4/11. Nếu Bộ Tài chính tiếp tục hỗ trợ với khối lượng thực tế và điều chỉnh cơ cấu phát hành giảm áp lực cung dài hạn, tài sản rủi ro có thể duy trì đà hồi phục. Ngược lại, nếu chỉ là biện pháp tình thế, áp lực lợi suất dài hạn vẫn có thể quay trở lại.