Aston在下不求

Mỹ cổ phiếu tiến sát đỉnh lịch sử, có thể xảy ra đợt điều chỉnh; Goldman Sachs hướng dẫn cách dùng VIX để xây dựng chiến lược phòng hộ

Các chỉ số chính của thị trường Mỹ thời gian gần đây liên tục dao động trong vùng cao kỷ lục của lịch sử. Thị trường nhìn chung được hỗ trợ bởi chi tiêu vốn cho trí tuệ nhân tạo và các điều kiện tài chính nới lỏng. Tuy nhiên, lãnh đạo bàn giao dịch Delta-one của Goldman Sachs, Privorotsky, trong một báo cáo cho biết hiện tượng thị trường phản ứng kém trước các yếu tố tiêu cực tiềm ẩn đã xuất hiện, và rủi ro giảm sâu mang tính cực đoan bị định giá thấp một cách rõ rệt. Báo cáo phân tích rằng trong môi trường nới lỏng, các rào cản để người ra quyết định phát động xung đột địa chính trị có thể còn được hạ thấp. Đồng thời, lợi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài vẫn duy trì ở mức cao cũng tạo áp lực lên tài chính doanh nghiệp và các tài sản được định giá cao. Trong khi đó, chỉ số biến động thị trường của Sàn giao dịch quyền chọn Chicago (CBOE Volatility Index, VIX) hiện quanh mức 14, phản ánh chi phí phòng hộ cho rủi ro đuôi cực đoan (Tail Risk) tương đối thấp. Vì vậy, đội ngũ Goldman Sachs đề xuất tổ hợp chiến lược gồm: “đi theo xu hướng mua tài sản danh nghĩa, tránh trái phiếu, và kết hợp sản phẩm phái sinh VIX chi phí thấp để phòng hộ”.

Điều kiện tài chính nới lỏng làm suy yếu ràng buộc chính sách, địa chính trị và rủi ro lãi suất trở thành biến số tiềm ẩn

Nhóm giao dịch của Goldman Sachs cho biết khi thị trường Mỹ đang ở mức cao lịch sử và các điều kiện tài chính nới lỏng, lực ràng buộc đối với người ra quyết định trong thị trường vốn suy yếu. Về thực chất, điều này làm giảm chi phí chính trị của các xung đột địa chính trị, khiến các biến số bên ngoài như tình hình Trung Đông và vận chuyển dầu mỏ bị thị trường bỏ qua quá mức. Ngoài ra, lợi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài tiếp tục ở vùng cao, cộng thêm việc các doanh nghiệp công nghệ lớn phát hành lượng lớn trái phiếu doanh nghiệp để tranh giành thanh khoản. Nếu lãi suất tiếp tục tăng, sẽ tạo áp lực kép lên việc điều chỉnh định giá đối với các tài sản định giá cao và lên cấu trúc tài trợ của doanh nghiệp lẫn chi tiêu vốn. (Lợi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn dài lập kỷ lục mới trong 20 năm! “Gã khổng lồ” công nghệ hút tiền phát hành trái phiếu cho AI?)

VIX ở vùng thấp, lợi thế phòng hộ rủi ro đuôi bất đối xứng lộ rõ

Dù nỗi lo về kinh tế vĩ mô và địa chính trị vẫn còn, chỉ số VIX—thước đo biến động ngụ ý của quyền chọn trên chỉ số S&P 500—hiện vẫn dao động ở vùng thấp quanh mức 14. Các chỉ báo biến động liên quan ở thị trường châu Âu cũng ở mức một chữ số. Phân tích của Goldman Sachs cho thấy hiện tượng này phản ánh định giá của thị trường đối với rủi ro đuôi giảm sâu cực đoan là quá thấp, tạo ra “cửa sổ” phòng hộ bất đối xứng chi phí thấp cho những người tham gia thị trường. Do đó, đây là công cụ quản lý rủi ro phù hợp để phòng ngừa các cú sốc ngoại sinh đột ngột.

Dùng VIX ở vùng thấp để mua quyền chọn mua nhằm phòng hộ, xây dựng chiến lược cân bằng phòng vệ mua/bán

Mặc dù Goldman Sachs cảnh báo về rủi ro đuôi, nhưng vẫn giữ cái nhìn tích cực đối với xu hướng dài hạn của cổ phiếu. Trước bối cảnh xu hướng phe mua có thể tiếp tục song song với khả năng tồn tại “thiên nga đen” (rủi ro bất ngờ), đội ngũ giao dịch Goldman Sachs không khuyến nghị bán khống mù quáng hoặc đứng ngoài thị trường, mà đề xuất tổ hợp chiến lược sau:

Nắm giữ và giao dịch cặp cổ phiếu mua/bán (Long/Short):
- Tỷ trọng thiên về mua: cổ phiếu tài chính, chuỗi hưởng lợi Capex của chất bán dẫn, nhóm công nghiệp và các cổ phiếu theo chu kỳ mở rộng có quyền định giá.
- Thiên về bán hoặc tránh: “các sản phẩm thay thế gần như trái phiếu” thiếu khả năng định giá và đặc tính chống lạm phát (ví dụ: hàng tiêu dùng thiết yếu, cổ phiếu viễn thông và một phần REITs).

Bài viết “Mỹ cổ phiếu tiến sát đỉnh lịch sử, có thể xảy ra đợt điều chỉnh; Goldman Sachs hướng dẫn cách dùng VIX để xây dựng chiến lược phòng hộ” lần đầu tiên xuất hiện tại .

Ngân hàng Trung ương châu Âu cảnh báo rủi ro điều chỉnh cổ phiếu AI! Tác động có thể còn tệ hơn thời bong bóng internet

Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) trong một bài viết đã đưa ra cảnh báo rằng, cổ phiếu công nghệ Mỹ đang tăng quá nóng nhờ cơn sốt AI, xác suất điều chỉnh định giá là khá cao. Đồng thời, do dư địa cho các chính sách tài khóa và tiền tệ ở mức hạn chế, nếu điều chỉnh xảy ra thì rất có thể sẽ gây ra cú sốc kinh tế khó có thể giảm thiểu. AI thổi phồng định giá lên mức “trời ơi”, kinh nghiệm lịch sử chỉ ra rủi ro điều chỉnh Nhà đầu tư gần đây liên tục gia tăng mức cược, tin rằng AI sẽ thay đổi triệt để nền kinh tế toàn cầu; vì thế, định giá của các công ty công nghệ lớn cũng cao hơn đáng kể so với mức trung bình trong lịch sử. Tuy nhiên, ECB trong bài viết cho biết, các nghiên cứu kinh tế về những cuộc cách mạng công nghệ lớn trong quá khứ đều dẫn đến một kết luận: xác suất thị trường chứng khoán điều chỉnh hiện tại là rất cao. Dù AI thực sự thành công, tăng trưởng lợi nhuận liệu có theo kịp kỳ vọng của thị trường? Bài viết nêu rõ: ngay cả khi công nghệ AI cuối cùng thật sự thành công và lợi nhuận doanh nghiệp tăng trưởng theo, giá cổ phiếu vẫn có thể giảm. Bởi thị trường hiện đang kỳ vọng quá lạc quan vào đà tăng trưởng lợi nhuận; ngay cả khi AI hiện thực hóa những lời hứa, hiệu quả lợi nhuận thực tế có thể khó đáp ứng hoàn toàn các kỳ vọng đã đặt ra quá cao. Quá vui rồi hóa buồn? Rủi ro điều chỉnh có thể sâu hơn kịch bản hợp lý Bài viết cũng phân tích từ góc độ tâm lý thị trường, cho rằng nhà đầu tư quá lạc quan dễ đẩy giá cổ phiếu vượt quá mức mà các yếu tố cơ bản có thể hỗ trợ. Khi tâm lý hứng khởi nhạt dần, mức sụt giảm của giá cổ phiếu thường sẽ mạnh hơn so với kịch bản chỉ điều chỉnh theo hướng hợp lý thuần túy. “Đạn” chính sách ít hơn so với thời bong bóng internet, khó có thể giảm thiểu rủi ro suy giảm Bài viết đặc biệt nhấn mạnh rằng tình huống đáng lo ngại thực sự không chỉ là bản thân việc thị trường chứng khoán điều chỉnh, mà là nếu việc điều chỉnh xảy ra đồng thời với biến động thị trường và các công cụ chính sách lại khó có thể trấn an hiệu quả. So với thời kỳ bong bóng internet đầu những năm 2000, các điều kiện ban đầu hiện nay rõ ràng để lại cho nhà hoạch định chính sách ít không gian hơn cho việc cắt giảm lãi suất. Đồng thời, dư địa để dùng chính sách tài khóa nhằm đệm cho cú sốc cũng tương đối hạn chế. Thời điểm điều chỉnh khó dự đoán, vòng lặp hưng - suy chỉ có thể xác nhận sau Quan sát thời điểm điều chỉnh diễn ra khi nào, bài viết thẳng thắn rằng “không thể biết trước thời điểm”. Các mô hình lên xuống theo chu kỳ kinh tế như vậy thường chỉ được nhận diện rõ ràng khi nhìn lại sau. Bài viết này “Ngân hàng Trung ương châu Âu cảnh báo rủi ro điều chỉnh cổ phiếu AI! Tác động có thể còn tệ hơn thời bong bóng internet” sớm nhất xuất hiện ở.

$MSFTB $METAB $GOOGLB
Thế hệ Gen Z lớn lên cùng AI, vì sao bắt đầu phản cảm? 51% dùng hằng tuần, tỷ lệ phẫn nộ tăng lên 31%

AI tạo sinh nhanh chóng xâm nhập trường học và nơi làm việc, nhưng thế hệ trẻ - những người thực sự lớn lên cùng AI từ lứa đầu tiên - lại có thái độ với công nghệ này ngày càng phức tạp. Truyền thông công nghệ Futurism ngày 16/8 dẫn lại cuộc khảo sát mới nhất của CNBC và Generation Lab: trong 1.088 người Mỹ được hỏi từ 18 đến 34 tuổi, 45% cho rằng AI sẽ gây tác động tiêu cực đến sự nghiệp của bản thân, chỉ 10% tin rằng AI mang lại lợi ích tích cực. Một cuộc khảo sát khác của Gallup năm nay dành cho Gen Z từ 14 đến 29 tuổi cho thấy 51% ít nhất mỗi tuần sử dụng AI tạo sinh, nhưng tỷ lệ cảm thấy háo hức và hy vọng đều giảm; số người cảm thấy phẫn nộ tăng lên 31%. Tỷ lệ sử dụng cao đi kèm mức độ tin tưởng thấp đang xảy ra đồng thời. 45% lo AI sẽ làm hại sự nghiệp, trong khi mức độ tin tưởng vào các “ông lớn” công nghệ cũng giảm theo.

Khảo sát CNBC và Generation Lab hỏi giới trẻ liệu có tin rằng 9 lãnh đạo của các công ty công nghệ lớn sẽ phát triển AI một cách có trách nhiệm hay không; kết quả là đa số không tin, với tỷ lệ không tin đều vượt quá 60%. Trong đó, 81% người được hỏi cho biết không tin CEO Palantir Alex Karp, đồng sáng lập Peter Thiel cũng có 79% không tin; CEO Meta Mark Zuckerberg là 71%, Elon Musk là 70%; thậm chí CEO OpenAI Sam Altman cũng có 69% nói rằng không tin. CEO Microsoft Satya Nadella là người có kết quả tốt nhất trong số 9 người được nêu, nhưng người được hỏi cho biết “tin” cũng chỉ chiếm 35%.

Khảo sát này đồng thời cho thấy 45% cho rằng AI sẽ mang lại tác động tiêu cực đến sự nghiệp của họ; 40% cho rằng chính phủ liên bang Mỹ nên can thiệp để quản lý AI, và 60% mong tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu chậm lại. Futurism cho rằng điều này phản ánh những nghi ngại của thế hệ trẻ đối với ngành công nghệ đã chuyển từ một sản phẩm đơn lẻ sang nghi ngại đối với người lãnh đạo ngành AI và cơ sở hạ tầng.

Gen Z dùng AI hằng tuần đạt 51%, nhưng sự kỳ vọng tiếp tục giảm

Một thay đổi rõ rệt hơn đến từ cuộc khảo sát do Gallup, Walton Family Foundation và GSV Ventures công bố năm nay. Nghiên cứu khảo sát từ 24/2 đến 4/3, với 1.572 người Gen Z Mỹ từ 14 đến 29 tuổi. Kết quả cho thấy 51% ít nhất mỗi tuần sử dụng AI tạo sinh, trong đó 22% dùng hằng ngày và 29% dùng mỗi tuần; học sinh vẫn đang ở giai đoạn K-12 có tỷ lệ dùng mỗi tuần còn cao hơn, đạt 56%, cao hơn mức 48% của Gen Z trưởng thành.

Tuy nhiên, trong khi mức sử dụng vẫn duy trì cao, cảm xúc tích cực lại giảm nhanh. So với năm 2025, tỷ lệ cảm thấy háo hức với AI giảm 14 điểm phần trăm xuống còn 22%, tỷ lệ cảm thấy hy vọng giảm 9 điểm phần trăm xuống còn 18%; tỷ lệ cảm thấy phẫn nộ tăng 9 điểm phần trăm lên 31%, còn tỷ lệ lo lắng giữ ở mức 42%. Dù là nhóm người dùng nặng dùng AI hằng ngày, tỷ lệ háo hức và hy vọng cũng lần lượt giảm 18 và 11 điểm phần trăm so với năm trước.

Vì vậy, Gallup chỉ ra rằng những người càng quen thuộc với AI nhìn chung vẫn tích cực hơn, nhưng giả định rằng “sử dụng thực tế tăng lên thì tự nhiên sẽ dẫn đến mức chấp nhận cao hơn” đã không xảy ra. 80% lo AI khiến tương lai khó thật sự học được điều gì đó

Sự nghi ngại của giới trẻ về AI không chỉ dừng ở chuyện việc làm. Khảo sát của Gallup cho thấy 80% Gen Z tin rằng khi sử dụng công cụ AI, khả năng trong tương lai sẽ khó thật sự học được kiến thức hơn; 42% cho rằng AI sẽ gây hại cho năng lực suy nghĩ cẩn trọng thông tin, trong khi chỉ 25% cho rằng AI có ích. Về việc tự tạo ra ý tưởng mới, 38% cho rằng AI sẽ đem lại tác động tiêu cực, cao hơn mức 31% cho rằng có tác động tích cực. Trong số Gen Z đã đi làm, có 48% cho rằng rủi ro của AI đối với nơi làm việc lớn hơn lợi ích; chỉ 15% cho rằng lợi ích lớn hơn rủi ro.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là người trẻ sẵn sàng từ bỏ AI. 52% sinh viên Gen Z trong độ tuổi 5 đến 18 tuổi cho rằng trong tương lai khi vào đại học hoặc các bậc giáo dục cao hơn cần phải có năng lực AI; 48% cho rằng công việc trong tương lai cũng cần sử dụng AI. Trường học cũng đang nhanh chóng xây dựng các quy định liên quan: tỷ lệ học sinh có chính sách cho phép sử dụng AI trong trường đã tăng từ 51% năm 2025 lên 74% năm nay.

Bước từ bảng hỏi vào trường học, đến lễ tốt nghiệp lại nói về AI trực tiếp bị huýt sáo

Sự lo lắng của thế hệ trẻ về AI, năm nay cũng bắt đầu lộ rõ công khai trong khuôn viên các trường đại học tại Mỹ. Theo AP (Associated Press) tháng 5, cựu CEO Google Eric Schmidt đã có bài phát biểu tại University of Arizona trước khoảng 10.000 sinh viên tốt nghiệp, khi nói về việc AI sẽ tác động đến mọi nghề nghiệp, lớp học và các lĩnh vực của cuộc sống, thì hiện trường nhiều lần vang lên tiếng huýt sáo. Lễ tốt nghiệp của University of Central Florida cũng có tình huống tương tự; khi CEO Big Machine Records Scott Borchetta nói tại Middle Tennessee State University về việc AI đang thay đổi sản xuất âm nhạc, học sinh cũng đáp lại bằng tiếng huýt sáo.

Một số sinh viên chia sẻ với AP rằng điểm mâu thuẫn nằm ở chỗ: ở trường, họ lâu nay bị hạn chế thậm chí bị cấm sử dụng AI, nhưng khi bước vào nơi làm việc sau khi tốt nghiệp lại đột ngột bị yêu cầu học cách hợp tác với AI. Youth Poll do Harvard Kennedy School Institute of Politics công bố năm 2025 cũng cho thấy trong số những người trẻ Mỹ từ 18 đến 29 tuổi, 44% cho rằng A...

Gavin Baker 大赞 Grok Bot 堪比“Claude Code 时刻” 自己 AI 用量也增加百倍

知名科技投资人 Gavin Baker 近日在 X 上分享使用 xAI Grok Bot 的体验，并给出相当高的评价。 Baker 直言，他认为 Grok Bot 很可能是 AI 产品发展的另一个“Claude Code moment”，并估计自己导入 Grok Bot 后，个人 AI 使用量大约增加了 100 倍。 他甚至举例，先前不少人询问他该如何打造一套“Podcast summarizer”，也就是自动整理 Podcast 内容的工具，但现在他只花了大约 15 秒就在 Grok Bot 中完成，而且效果比自己原本使用的工具更好。 (xAI 内部“AI 同事”公开了！推出 Grok Bot ，马斯克加码 Grok 4.6 本週登场) 这段评价正好呼应 xAI 日前公开的 Grok Bot 定位：它不是单纯回答问题的聊天机器人，而是能取得独立云端电脑、登入网站与工具、持续执行任务的“AI 同事”。

Gavin Baker：这可能是另一个 Claude Code 时刻

Baker 表示：“我认为 @bot 是 AI 的另一个 Claude Code moment。我估计自己的 AI 使用量大概增加了 100 倍。”

所谓“Claude Code moment”，指的并不只是某个模型变得更强，而是一款产品成功改变了使用者与 AI 的互动频率与工作方式。 Claude Code 将 AI 从过去需要工程师不断复制程式码、贴入聊天介面询问的工具，进一步变成可以直接进入开发环境、读取整个 codebase，甚至自行修改与执行程式码的 Agent。

如果原本只有在碰到特定问题时才会打开 AI，当 Agent 能够长时间存在于工作环境中、直接操作工具并承接完整任务，AI 就可能从“偶尔使用的助手”，变成日常工作流程中的固定执行层。

这也是 Baker 所称“AI 使用量增加 100 倍”背后更重要的产品讯号。

Podcast 摘要工具 15 秒就做好

Baker 特别提到，此前有不少人联系他，询问该如何打造一套 Podcast summarizer。如果采用传统做法，通常需要处理 Podcast 音讯或逐字稿来源、设计摘要流程、串接模型与输出格式，甚至另外建立一个介面。但 Baker 表示：“我大约花了 15 秒就在 Grok Bot 里完成，而且比我之前用的版本更好。”

Grok Bot 原本就是 xAI 内部的“AI 同事”。

xAI 于 8 月 12 日公开 Grok Bot Early Beta。

根据 xAI 的产品定位，每个 Grok Bot 都拥有自己的云端电脑，可以登入使用者日常使用的网站、App 与企业工具。

即使服务本身没有完善 API 或 MCP，Bot 仍可以像真人一样直接操作图形介面。

因此它的产品逻辑并不是等待使用者输入问题后提供答案，而是让使用者像交办同事一样，把一整個工作项出去。Bot 可以保留工作脉络、持续执行任务，甚至在人类关闭电脑后继续在云端运作，只有遇到需要使用者授权或判断的环节才回来询问。

这篇文章 Gavin Baker 大赞 Grok Bot 堪比“Claude Code 时刻” 自己 AI 用量也增加百倍 最早出现于 。

$NVDAB $MSFTB $GOOGLB
NVIDIA hợp tác với OpenAI và SB Energy để xây dựng nhà máy AI 4,25GW! Hoàng Nhân Quân: “Nút thắt tiếp theo là đất đai, điện lực và nhà xưởng”

Theo bài đăng mới nhất của CEO NVIDIA, Hoàng Nhân Quân, trong bài viết “Securing the Infrastructure of Intelligence” (Đảm bảo hạ tầng của trí tuệ), sau khi đã đạt bước tiến về chip, đóng gói tiên tiến, bộ nhớ và mạng lưới, thì Land, Power, Shell (LPS, đất đai, điện lực và vỏ bọc tòa nhà trung tâm dữ liệu) đang trở thành nguồn chiến lược tiếp theo cho “AI Factory”. NVIDIA cũng sẽ mở rộng cách quản lý chuỗi cung ứng bán dẫn trước đây sang trung tâm dữ liệu, bắt đầu trực tiếp hỗ trợ chốt năng lực LPS dài hạn. Hoàng Nhân Quân công bố NVIDIA sẽ hợp tác với SB Energy để “khóa” dung lượng trung tâm dữ liệu tại khuôn viên PORTS-Pike Technology Campus ở Portsmouth, bang Ohio (Mỹ), và OpenAI sẽ là bên thuê (tenant).

Hoàng Nhân Quân nhấn mạnh lại luận điểm cốt lõi của mình: “Trong nền kinh tế AI, năng lực tính toán chính là doanh thu (In the AI economy, compute is revenue).”

Quy mô ban đầu nhà máy AI của OpenAI tại Ohio đạt 4,25GW

Theo Hoàng Nhân Quân, OpenAI sẽ xây dựng và vận hành một nhà máy AI quy mô lớn tại PORTS-Pike, sử dụng nền tảng toàn diện DSX AI Factory của NVIDIA, bao gồm GPU, CPU, thiết bị mạng và phần mềm hạ tầng. Giai đoạn đầu dự kiến cung cấp năng lực 4,25GW (gigawatt) cho nhà máy AI.

Hoàng Nhân Quân ước tính rằng, mỗi lần triển khai một thế hệ hệ thống NVIDIA AI Factory tại PORTS-Pike—khoảng 1,5 triệu GPU của NVIDIA—sẽ mang lại cho NVIDIA khoảng 150 đến 200 tỷ USD doanh thu. Hơn nữa, đây không phải là việc mua GPU một lần. Hạ tầng của PORTS-Pike dự kiến có thể được sử dụng trong nhiều thập kỷ; về sau, GPU, CPU và thiết bị mạng sẽ tiếp tục được thay mới theo các thế hệ kế tiếp sau Blackwell.

Vì vậy, NVIDIA cho rằng mô hình kinh tế thực sự nằm ở chỗ: đất đai, điện lực và nhà xưởng là tài sản có vòng đời dài, còn các GPU bên trong có thể liên tục được thay thế. Ngoài ra, NVIDIA trong tương lai cũng có thể tiếp tục giành thêm 3,75GW dung lượng còn lại của PORTS-Pike, qua đó quy mô tiềm năng của toàn bộ khu vực có thể tăng lên khoảng 8GW.

OpenAI đến năm 2030: cơ hội kinh doanh sức mạnh tính toán của NVIDIA khoảng 60 tỷ USD

PORTS-Pike chỉ là một phần trong toàn bộ kế hoạch hợp tác giữa OpenAI và NVIDIA. Hoàng Nhân Quân cho biết OpenAI đã cam kết triển khai quy mô lớn cơ sở hạ tầng AI của NVIDIA trước năm 2030. Tính đến hiện tại và các hạng mục đang được lên kế hoạch, tổng quy mô tương đương khoảng 12GW năng lực tính toán NVIDIA (NVIDIA Compute). Nếu NVIDIA có được thêm dung lượng còn lại của PORTS-Pike, cơ hội hợp tác tổng thể có thể tăng lên khoảng 16GW.

Theo ước tính của NVIDIA: tổng cơ hội kinh doanh mà NVIDIA Compute đại diện cho OpenAI đến năm 2030 khoảng 60 tỷ USD. Điều này cũng cho thấy mức độ “đầu tư nặng về vốn” của OpenAI trong vài năm tới. Khi nhu cầu đào tạo và suy luận tăng trưởng, giới hạn mà các công ty AI hàng đầu đối mặt sẽ không chỉ là liệu có mua được GPU hay không, mà còn là liệu có thể tiếp cận điện năng và đất đai quy mô vài GW, có nhà xưởng trung tâm dữ liệu tương ứng, và có thể ký được các hợp đồng hạ tầng kéo dài hàng chục năm hay không.

Vì sao cần NVIDIA đứng ra bảo đảm cho OpenAI?

Hoàng Nhân Quân cũng giải thích rõ vì sao NVIDIA cần tham gia vào việc xây dựng hạ tầng trung tâm dữ liệu của OpenAI. AWS, Microsoft, Google và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn khác, cũng như những doanh nghiệp lớn ở nhóm đầu tư (investment-grade), vốn có bảng cân đối kế toán tài sản khổng lồ, đội ngũ hạ tầng và năng lực tài trợ dài hạn; do đó thường có thể tự mình tiếp cận đất đai, điện lực và xây dựng trung tâm dữ liệu.

Hoàng Nhân Quân nhấn mạnh, mô hình khách hàng tự xây dựng AI Factory sẽ vẫn tạo thành phần lớn nhất trong hoạt động kinh doanh của NVIDIA trong tương lai. Các phòng thí nghiệm AI tiên tiến như OpenAI có thể có nhu cầu rất cao về huấn luyện và suy luận mô hình, doanh thu tăng nhanh và tệp khách hàng, nhưng tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp cũng có thể vượt xa tốc độ mà chính họ tích lũy được năng lực từ bảng cân đối kế toán và lịch sử tín dụng dài hạn.

Nói cách khác, ngay cả khi một công ty AI chứng minh được rằng “cứ có thêm GPU thì có thể phục vụ nhiều khách hàng hơn, tạo ra nhiều doanh thu hơn”, thì điều đó không có nghĩa là họ có khả năng tự mình ký hợp đồng đất đai và điện lực 20 năm với quy mô vài GW.

Hoàng Nhân Quân cho rằng nút thắt tăng trưởng của các công ty này đang chuyển từ thuật toán và nhu cầu thị trường sang vấn đề liệu có thể tiếp cận đủ năng lực tính toán hay không. Vì thế, NVIDIA bắt đầu tận dụng quy mô, năng lực tín dụng và mức độ nhìn thấy nhu cầu GPU trong tương lai để giúp “chốt sớm” phần hạ tầng.

NVIDIA chịu rủi ro bao nhiêu cho OpenAI?

Điều này lập tức làm nảy sinh câu hỏi nhạy cảm nhất của thị trường: liệu NVIDIA có phải vì bán GPU mà đang “đi ngược lại” bằng cách tài trợ cho khách hàng hay không?

Trong bài viết, Hoàng Nhân Quân đã làm rõ rằng phạm vi hỗ trợ của NVIDIA cho PORTS-Pike vào khoảng 4GW trong thời hạn 20 năm, nhưng không phải là việc gánh toàn bộ chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu thay cho OpenAI. Trách nhiệm của NVIDIA chỉ giới hạn ở tiền thuê và thanh toán điện cho một phần cụ thể, cùng với cam kết về giá trị còn lại (residual-value commitment), chứ không phải chịu trách nhiệm cho toàn bộ chi phí của cơ sở hay tất cả nghĩa vụ của các bên thuê (tenant) của OpenAI.

Các bảo đảm liên quan cũng không có hiệu lực ngay lập tức, mà sẽ được khởi động theo từng giai đoạn khi trung tâm dữ liệu lần lượt được đưa vào sử dụng trong giai đoạn 2028 đến 2030. Khi OpenAI thanh toán tiền thuê và năng lực trung tâm dữ liệu chính thức đi vào vận hành, rủi ro phơi nhiễm còn lại mà NVIDIA gánh chịu cũng sẽ giảm dần.

Lo ngại về “tài trợ xoay vòng” (revolving financing)? Hoàng Nhân Quân trả lời thẳng

Khi đầu tư vào hạ tầng AI bùng nổ nhanh chóng, thị trường trong những năm gần đây đã bắt đầu chất...

$GOOGLB
AI đa dụng vượt công cụ AI chuyên dụng trong y tế: nghiên cứu của Nature tiết lộ điều bất ngờ

Trong lĩnh vực y tế, “AI được tùy biến cho riêng” chưa chắc đã thắng “AI đa dụng”. Một nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Medicine cho thấy ba mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa dụng hiện đại có thể bao quát toàn diện và vượt trội hơn hai công cụ AI chuyên dụng hàng đầu trong nhiều bộ đánh giá y tế và cả các câu hỏi thực tế từ bác sĩ; trong khi hiệu quả của hai công cụ sau thậm chí chỉ tương đương với bản tóm tắt do AI của Google tạo ra.

Ba mô hình đa dụng chạm trán với hai công cụ lâm sàng trong nghiên cứu được chia thành ba phần: phần một là 500 câu MedQA để kiểm tra kiến thức y khoa; phần hai là 500 hạng mục HealthBench nhằm đánh giá mức độ phù hợp với bác sĩ lâm sàng; phần ba là bộ chuẩn RCQ “câu hỏi lâm sàng thực tế”, được lấy từ 100 câu hỏi đã được khử định danh mà bác sĩ đưa ra trong môi trường lâm sàng thực, sau đó 12 bác sĩ lâm sàng tại Mỹ tiến hành chấm điểm ngẫu nhiên, theo kiểu mù. Tổng cộng tạo ra 1.800 nhãn đánh giá.

Cả ba phần, mô hình đa dụng đều giành chiến thắng: với MedQA, kết quả cao nhất đạt 97,4%, cho thấy mô hình đa dụng thắng toàn diện ở cả ba vòng. Lấy MedQA làm ví dụ: tỷ lệ chính xác của Gemini cao nhất đạt 97,4%, GPT đạt 94,2% và Claude đạt 90,2%; trong khi đó OpenEvidence đạt 89,6% và UpToDate đạt 88,4%.

Quan trọng hơn, ở RCQ – phần gần nhất với thực tiễn – hai công cụ lâm sàng chỉ tương đương với “AI của Google Search khi bật tự động tóm tắt”.

Tín hiệu cảnh báo về “hào chắn” của AI y tế theo chiều dọc

Kết quả này thách thức một giả định phổ biến: trong một lĩnh vực chuyên môn cao như y tế, AI muốn đáng tin cậy phải được “xây dựng riêng, nạp dữ liệu chuyên ngành”. Nghiên cứu cho thấy khi chính các mô hình đa dụng tiên tiến đã đủ mạnh, nếu công cụ chuyên dụng không có giá trị gia tăng rõ ràng, “hào chắn” sẽ bị xóa nhòa.

Nghiên cứu cũng chỉ ra một khoảng cách trong quản lý: một số công cụ AI lâm sàng đã nhận chứng nhận của FDA Mỹ, nhưng trong thử nghiệm lại kém hơn so với các mô hình đa dụng không được hiệu chỉnh riêng cho y tế, qua đó làm nổi bật chuẩn xác minh hiện hành có thể không theo kịp tốc độ tiến bộ của mô hình.

Cần lưu ý rằng đây là một nghiên cứu chủ yếu dựa trên điểm số theo chuẩn và đánh giá theo kiểu mù, không đồng nghĩa với việc “mô hình đa dụng có thể trực tiếp đem đi khám chữa bệnh”. Trách nhiệm, tuân thủ và an toàn trong môi trường y tế vẫn cần những xác thực lâm sàng nghiêm ngặt hơn.

Tuy nhiên, ít nhất ở hạng mục “trả lời các câu hỏi y tế”, AI đa dụng đã bắt kịp và thậm chí vượt công cụ chuyên dụng.

Bài viết này “AI đa dụng vượt công cụ AI chuyên dụng trong y tế: nghiên cứu của Nature tiết lộ điều bất ngờ” xuất hiện sớm nhất ở .

Theo như báo cáo, Stripe đã chi hơn 7 tỷ USD để mua cổng mô hình AI OpenRouter

Ông lớn thanh toán Stripe đang mở rộng sang hạ tầng AI. Theo tường thuật của Bloomberg, Stripe đã chốt thỏa thuận mua lại startup cổng mô hình AI OpenRouter với số tiền hơn 7 tỷ USD. Trước đó từng có tin đồn về thương vụ này, và nay thông tin được cho là đã đi đến kết quả. OpenRouter là gì? OpenRouter, phiên bản “cổng” của Stripe dành cho AI, cung cấp một “cổng AI” cho phép khách hàng linh hoạt chuyển đổi giữa hơn 400 mô hình AI dựa trên nhiệm vụ và ngân sách. CEO Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) mô tả đây là “Stripe của giới AI”: dùng một điểm truy cập để kết nối nhiều hệ thống khác nhau, tránh bị ràng buộc bởi một nhà cung cấp duy nhất. Công ty được Atallah và Louis Vichy thành lập vào năm 2023, hiện có khoảng 8 triệu người dùng trên toàn cầu. Sau khi hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 113 triệu USD vào tháng 5 năm nay, định giá của OpenRouter vào khoảng 1,3 tỷ USD.

Định giá tăng hơn 5 lần trong nửa năm, phản ánh nhu cầu “AI tiết kiệm chi phí nhất”
Với thương vụ trị giá hơn 7 tỷ USD, mức định giá của OpenRouter đã tăng hơn 5 lần so với 1,3 tỷ USD vào tháng 5. Đồng thời, thương vụ này cũng cho thấy một xu hướng: doanh nghiệp ngày càng muốn sử dụng AI theo cách “tiết kiệm chi phí nhất”, và lớp trung gian có thể so sánh giá, đổi qua lại giữa nhiều mô hình đang trở nên cực kỳ “hot”. Với Stripe, việc áp dụng logic “một giao diện nối liền toàn thế giới” trong lĩnh vực thanh toán sang AI có nghĩa là họ đã sớm nắm vị trí trong mảng phân phối mô hình và tính phí.

Bài viết “Theo như báo cáo, Stripe chi hơn 7 tỷ USD để mua cổng mô hình AI OpenRouter” lần đầu xuất hiện ở .

$ETH $SOL
Liệu blockchain còn cứu được không? Nhà nghiên cứu định giá lại chuỗi công L1: câu chuyện được chuyển hóa như thế nào thành giá trị cho người nắm giữ token?

Ngay khi cộng đồng Solana chuẩn bị bỏ phiếu về SIMD-0550 “Double Disinflation Speed” và SIMD-0553 “Resource Fees”, Max Resnick—cựu lãnh đạo nghiên cứu tại Consensys và hiện là một nhà phát triển quan trọng trong hệ sinh thái Solana—đã công bố một bài viết dài, cố gắng trả lời một câu hỏi còn căn bản hơn chính bản thân hai đề xuất: một chuỗi khối Layer 1 rốt cuộc nên được định giá như thế nào? Resnick cho rằng, cách thị trường tiền mã hóa hiện nay định giá các chuỗi L1 khá giống thị trường chứng khoán cuối thập niên 1920: tràn ngập những câu chuyện tăng trưởng, nhưng lại thiếu một khung có thể chuyển các câu chuyện đó thành giá trị tài sản.

“ Số lượng nhà phát triển lập kỷ lục mới”, “Khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới”, “Token trong tương lai sẽ trở thành tiền tệ”, “Dầu số”, “quyền chọn đối với hệ thống tài chính tương lai”… Những câu chuyện ấy có thể không hẳn sai, nhưng Resnick nhấn mạnh: nếu không giải thích được những hoạt động này cuối cùng chuyển hóa thế nào thành tokenholder surplus (giá trị thặng dư thuộc về người nắm token), thì không thể xem đó là một mô hình định giá hoàn chỉnh.

L1 thực ra cũng có thể định giá theo cách của cổ phiếu

Resnick bắt đầu từ lý thuyết định giá tài sản trong tài chính truyền thống. John Burr Williams trong cuốn “The Theory of Investment Value” xuất bản năm 1938 đã đề xuất rằng, giá trị của cổ phiếu về bản chất là giá trị hiện tại sau khi chiết khấu các khoản cổ tức trong tương lai; sau đó Merton Gordon cũng bổ sung rằng, giá trị của cổ phiếu và các tài sản khác cũng đến từ kỳ vọng của người nắm giữ về các khoản thu nhập trong tương lai.

Nói cách khác, một công ty không có một mức định giá nào chỉ vì “quan trọng”, “tăng trưởng nhanh”, hay “công nghệ không thể thay thế”. Thứ thực sự quan trọng là: cổ đông cuối cùng lấy được bao nhiêu giá trị từ các hoạt động kinh tế mà công ty tạo ra.

Resnick cho rằng, logic tương tự cũng nên được áp dụng cho token L1. Đối với blockchain, thu nhập do mạng tạo ra chủ yếu có thể quay lại tay người nắm giữ token theo hai cách: thứ nhất là đốt phí (burn phí), về hiệu ứng kinh tế tương tự như doanh nghiệp mua lại cổ phiếu; thứ hai là phân phối phí cho người tham gia staking, tương tự như doanh nghiệp trả cổ tức cho cổ đông.

Vì vậy, một blockchain dù mỗi ngày xử lý hàng triệu giao dịch cũng không có nghĩa token của nó chắc chắn có cùng mức giá trị. Nếu phần lớn phần dư kinh tế do giao dịch tạo ra cuối cùng rơi vào tay các ứng dụng, validator, MEV searcher hoặc các bên trung gian khác, mà không quay trở lại người nắm token, thì khối lượng giao dịch khổng lồ có thể chỉ tạo ra tokenholder value (giá trị cho người nắm token) ở mức giới hạn. Ngược lại, một chuỗi có khối lượng giao dịch nhỏ hơn—nếu có thể chuyển đổi tỷ lệ cao hơn hoạt động kinh tế thành thu nhập cho người nắm token—về lý thuyết lại có thể có giá trị tài sản cao hơn.

Phần thưởng staking không phải là doanh thu, còn lạm phát cũng không thể tính thẳng là chi phí

Trong khung này, một điểm then chốt khác là cách xử lý “lạm phát + phần thưởng staking” vốn rất phổ biến trong blockchain. Resnick cho rằng, phần thưởng staking được trả bằng cách phát hành thêm token (staking rewards) không thể coi trực tiếp là doanh thu mà blockchain tạo ra; tương tự, cũng không nên xem như chi phí mà mạng trả cho bên ngoài.

Lý do là: token mới được giao cho người staking sau khi được giao thức tạo ra; về bản chất, không có sự “tạo ra” giá trị mới gắn với người không staking—giá trị chỉ được phân phối lại cho người staking, đồng thời những người không stake bị pha loãng. Xét trên tổng thể tất cả người nắm giữ token, giá trị đó sau khi cộng trừ sẽ triệt tiêu lẫn nhau.

Đây cũng là lý do Resnick cho rằng không thể chỉ vì Solana trả lượng lớn SOL cho validator và người staking mà kết luận “Solana đang lỗ”. Tất nhiên, nhà phân tích có thể đưa phần thưởng do lạm phát vào mục chi phí; nhưng nếu làm vậy, đồng thời họ cũng phải xem lượng token mới phát hành là nguồn giá trị tương ứng, nếu không thì toàn bộ mô hình kế toán sẽ bị méo.

Các vấn đề tương tự cũng tồn tại với việc nắm giữ và chi tiêu của các foundation (quỹ/hiệp hội). Ví dụ, nếu nhà phân tích đã xem Foundation spending là chi phí hoạt động, thì token của foundation—đang chưa chi ra—không thể lại được tính đầy đủ vào mô hình định giá nguồn cung lưu hành; nếu không, có thể dẫn tới tính trùng.

Vì vậy Resnick chủ trương rằng, ít nhất định giá L1 cần xây dựng một bộ chuẩn phân loại rõ ràng và nhất quán cho Revenue (doanh thu), Cost (chi phí) và Total Supply (tổng cung).

Không phải mọi khoản phí đều có cùng giá trị

Tuy nhiên, ngay cả khi xác nhận rằng phí mới là nguồn thu đáng để quan sát, vấn đề vẫn chưa kết thúc. Resnick đặc biệt nhấn mạnh “chất lượng doanh thu”. Trên thị trường chứng khoán, khi phân tích công ty SaaS, người ta rất coi trọng ARR (doanh thu thường xuyên hằng năm) vì tính bền vững của recurring revenue (doanh thu định kỳ) thường cao hơn nhiều so với doanh thu một lần.

Khái niệm tương tự cũng có thể áp dụng cho blockchain. Ví dụ, một đô la phí đến từ các hoạt động tài chính ổn định và kéo dài, khác hoàn toàn với một đô la phí đến từ hoạt động đào airdrop, cơn sốt meme coin, làn sóng thanh lý, hay tình trạng tắc nghẽn mạng trong ngắn hạn—không thể gán cho chúng cùng một bội số định giá.

Thứ thực sự quan trọng là hai điều: tính bền vững và tính phòng thủ. Nhà đầu tư cần đánh giá người dùng trả tiền vì blockchain cung cấp tiện ích kinh tế không thể thay thế, hay chỉ vì luồng hoạt động đầu cơ ngắn hạn; khi các khoản bù đắp kết thúc và biến động giảm xuống, liệu các nguồn thu này còn tồn tại hay không.

Quan trọng hơn, liệu nền tảng blockchain công khai có thể tăng giá mà không đẩy giao dịch, ứng dụng và dòng lệnh đặt vào nơi khác hay không.

Resnick: Thị trường có thể đang đánh giá thấp năng lực định giá của Solana và Ethereum

Resnick cho rằng, trong quá khứ thị trường tiền mã hóa thực ra đã phạm đồng thời hai sai lầm trái chiều. Một mặt, thị trường có thể đánh giá quá cao chất lượng doanh thu của blockchain, vì rất nhiều hoạt động on-chain mang tính đầu cơ, tính phản thân (reflexive) và theo chu kỳ; phí bùng nổ trong thời kỳ bull market không chắc duy trì được lâu.

Nhưng mặt khác, nhà đầu tư cũng có thể đang đánh giá thấp hiệu ứng mạng của các L1 đã trưởng thành. Tính thanh khoản, ứng dụng, ví, hạ tầng, người dùng, nhà phát triển, tài sản on-chain và dòng lệnh đặt lẫn nhau củng cố, khiến các public chain lớn hình thành một “hào lũy” vững mạnh hơn so với vẻ bề ngoài.

Vì thế…

Qwen 3.8-27B mã nguồn mở của Alibaba: Apache 2.0, đa phương thức, laptop chạy được

AI mã nguồn mở lại tiến thêm một bước lớn. Nhóm Qwen của Alibaba đã công bố mã nguồn mở Qwen 3.8-27B vào ngày 14 tháng 8, phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Mô hình đa phương thức 27 tỷ tham số này, trong một số bài benchmark về lập trình và tác nhân, thậm chí tự báo thành tích còn nhỉnh hơn Claude Opus 4.6 Max của Anthropic. Mô hình đa phương thức 27 tỷ tham số cũng chạy được trên laptop. Theo thẻ mô hình chính thức, Qwen 3.8-27B có khoảng 27,8 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh gốc 262.144 token và có thể mở rộng lên 1 triệu, đồng thời hỗ trợ hiểu văn bản, hình ảnh và video; sử dụng giấy phép Apache 2.0, có thể sử dụng thương mại tự do. Với quy mô này, sau khi lượng tử hóa, các laptop cấp cao hoặc thậm chí Mac cũng có thể chạy được, đúng với độ nóng gần đây của chủ đề “AI tại chỗ (local AI)”: đưa trực tiếp một mô hình miễn phí, chạy offline vào thiết bị của mình.

Tự báo benchmark: Theo bảng đối chiếu của thẻ mô hình Qwen, Qwen 3.8-27B trên SWE-bench Pro (61,7 so với 53,4), LiveCodeBench v6 (90,3 so với 88,8) và OSWorld-Verified (84,3 so với 72,7) đều có điểm cao hơn Claude Opus 4.6 Max; nhưng trên Terminal Bench 2.1 thì thua (73,0 so với 78,2). Cần lưu ý rằng trong phần đối chiếu này, Opus 4.6 Max dùng “điểm số do hãng công bố chính thức”, còn Qwen được đánh giá bằng khung thử nghiệm của Claude Code—hai bên không hoàn toàn dùng cùng điều kiện; các con số này vẫn thuộc dạng hãng tự báo và cần bên thứ ba xác minh.

Liên minh mã nguồn mở tiếp tục tiến sát tuyến đầu

So với thế hệ trước Qwen3.6-27B, phiên bản mới đã cải thiện rõ rệt về năng lực tác nhân và lập trình, ví dụ OSWorld-Verified tăng từ 63,9 lên 84,3, DeepSWE từ 13,3 lên 42,2. Điều này cũng tiếp nối xu hướng gần đây của các mô hình mã nguồn mở: “tiến sát tuyến đầu của mô hình đóng” với chi phí thấp. Gần đây cũng đã có bài đưa tin về DeepSeek V4 Pro với điểm nhấn là hiệu năng/chi phí để đối标 Claude. Khi một mô hình miễn phí, có thể triển khai cục bộ, có thể giành giật thắng thua với các mô hình đóng cửa hàng đầu ở một số nhiệm vụ, thì sức ép lên chiến lược định giá và “lợi thế phòng thủ” của OpenAI, Anthropic sẽ còn tiếp diễn.

Bài viết này Qwen 3.8-27B mã nguồn mở của Alibaba: Apache 2.0, đa phương thức, laptop chạy được lần đầu xuất hiện ở .

Gavin Baker nhìn nhận định giá 2 nghìn tỷ USD của Anthropic như thế nào? Tại cùng sự kiện, Dario tiết lộ thêm: tương lai chỉ còn “Anthropic và chính phủ”

Tốc độ tăng trưởng của startup AI Anthropic đang đưa Thung lũng Silicon tới một quy mô mà trước đây chưa từng thấy. Tập mới nhất của《All-In Podcast》tập trung thảo luận về kế hoạch IPO mà Anthropic đang được cho là sẽ triển khai; ngoài con số định giá 2 nghìn tỷ USD, câu hỏi lớn hơn là: nếu nhu cầu đối với Claude tiếp tục tăng trưởng với tốc độ như hiện nay, liệu Anthropic có đủ năng lực tính toán và năng lượng để đón đợt tăng trưởng tiếp theo hay không? (Anthropic dự kiến lên sàn vào tháng 10, thách thức mức định giá 2 nghìn tỷ USD, phá kỷ lục IPO lớn nhất của SpaceX) Chương trình cũng đề cập rằng thị trường hiện truyền nhau khả năng Anthropic sẽ lên sàn với mức định giá khoảng 2 nghìn tỷ USD, nhưng nhà đầu tư Gavin Baker tỏ ra thận trọng với con số này. Ông cho rằng các thông tin định giá sát thời điểm IPO thường bị “lẫn” vào cuộc giằng co giữa các ngân hàng bảo lãnh; trước khi hồ sơ S-1 chính thức được công bố, không nên coi 2 nghìn tỷ USD là mức giá cuối cùng.

Gavin Baker còn tiết lộ thêm rằng ông biết từ nhiều người mà mình tin tưởng: CEO của Anthropic, Dario Amodei, từng nói trong nội bộ rằng Anthropic một ngày nào đó thậm chí có thể trở thành “công ty tư nhân duy nhất trên toàn cầu”. Baker mô tả viễn cảnh này như một kiểu “quan điểm tối thượng Anthropic” (Anthropic maximalist): trong trường hợp cực đoan nhất, tương lai chỉ có Anthropic và các chính phủ của các quốc gia. Tuy nhiên, ông ngay lập tức phanh lại và nói thẳng rằng nếu Dario từng nói điều đó, thì ý tưởng này đã mang màu sắc tự cao khá rõ rệt, thậm chí còn gợi ý rằng ông “đừng nói câu đó cho bất kỳ ai nữa”.

Dù vậy, Baker đánh giá rất cao hiệu quả vận hành của chính Anthropic. Ông chỉ ra rằng, dù Anthropic có thể đang bị OpenAI, Grok và các mô hình mã nguồn mở bào mòn thị phần ở một số thị trường, thì doanh thu tuyệt đối của họ vẫn tiếp tục tăng trưởng nhanh chóng. Điều đó không phản ánh cuộc cạnh tranh “công ty thắng - công ty thua” đơn thuần, mà cho thấy toàn bộ thị trường AI Token đang nhanh chóng mở rộng. Nói cách khác, dù “tỷ lệ chiếc bánh” mà Anthropic nhận được có thể giảm, thì chiếc bánh bản thân lại đang lớn lên nhanh hơn, và điều đó vẫn đủ để kéo doanh thu bùng nổ.

Liệu ARR của Anthropic năm tới có thể đạt 1 nghìn tỷ USD? David Sacks đưa ra một kịch bản cực đoan: nếu cuối năm nay doanh thu niên hóa (ARR) của Anthropic đạt khoảng 100 tỷ USD và duy trì tốc độ tăng trưởng cao như trong quá khứ, thì về mặt lý thuyết đến cuối năm sau thậm chí có thể tiến gần mức ARR 1 nghìn tỷ USD.

Nhưng vấn đề lúc này không còn chỉ là “có thị trường lớn đến vậy hay không”. Sacks cho rằng AI Agent, Coding và ứng dụng doanh nghiệp vẫn đang tăng nhanh; việc nhu cầu Token tiếp tục leo thang là điều dễ hình dung. Giới hạn thật sự bắt đầu hình thành lại có thể nằm ở nguồn cung vật lý của năng lực tính toán, trung tâm dữ liệu và năng lượng.

Baker cũng tiết lộ rằng, theo những thông tin ông có được từ nhiều người đáng tin, nội bộ Anthropic cực kỳ tự tin vào tăng trưởng tương lai. Ông thậm chí nghe nói rằng khi công ty có ARR khoảng 60 tỷ USD, nội bộ từng cân nhắc khả năng đạt 600 tỷ USD trong vòng một năm; và hiện tại, ARR được cho là đã vượt 80 tỷ USD. Baker cho rằng, so với kịch bản cực đoan 1 nghìn tỷ USD, nếu năm tới Anthropic có thể đẩy ARR lên khoảng 400 đến 500 tỷ USD, thì đã đủ để đưa công ty vào nhóm các hãng phần mềm lớn nhất thế giới, quy mô bắt đầu tiến gần tới các mảng phần mềm và hoạt động internet mang tính lịch sử như Microsoft Office hay Google Search.

Về cuối chương trình, cả Baker và Sacks đều đặt khoảng “exit ARR” hợp lý của Anthropic vào cuối năm sau quanh mức 400 đến 500 tỷ USD; và lý do họ không hô cao hơn chủ yếu vẫn là do cân nhắc rằng năng lực tính toán và năng lượng có thể gặp giới hạn vật lý.

Hào quang phòng thủ lớn nhất của Claude: nhanh hơn mô hình mã nguồn mở nửa năm

Tuy nhiên, Anthropic còn đối mặt với một vấn đề khác: các mô hình mã nguồn mở đang nhanh chóng đuổi kịp. All-In cho rằng hiện nay Anthropic có thể thu mức phí/giá cao nhờ phần premium đối với Token của Claude; một nguyên nhân cốt lõi là Frontier Model của họ vẫn dẫn đầu về năng lực so với đa số mô hình mã nguồn mở (khoảng sáu tháng). Khi khoảng thời gian dẫn đầu này bị san lấp, năng lực định giá của các mô hình cao cấp có thể bị nén xuống rất nhanh.

Nhưng Sacks cho rằng điều đó không có nghĩa Anthropic chắc chắn sẽ rơi vào cuộc chiến giá. Ẩn dụ của ông là Apple và Android: phần lớn người dùng có thể chọn các mô hình mã nguồn mở rẻ hơn, nhưng chỉ cần vẫn có một nhóm doanh nghiệp sẵn sàng trả mức premium cao cho “Trí tuệ Frontier thực sự”, thì dù chỉ chiếm một phần thị trường, Anthropic vẫn có thể duy trì doanh thu và biên lợi nhuận gộp rất cao.

Vấn đề là: Anthropic và OpenAI phải liên tục duy trì lợi thế công nghệ. “Chỉ cần bạn muốn thu khoản premium này, bạn phải luôn chạy ở hàng đầu.” Điều này cũng đồng nghĩa các công ty AI Frontier về thực chất đã bước vào một cuộc đua nghiên cứu và phát triển không thể dừng lại. Anthropic càng thành công thì càng cần mô hình mã nguồn mở?

Baker lại đưa ra một quan điểm khác, có phần trái trực giác: AI mã nguồn mở không nhất định sẽ làm Frontier Model mất giá trị; thậm chí nó còn có thể khiến mô hình mạnh nhất trở nên đáng giá hơn. Lập luận của ông là: trong tương lai, Frontier Model đắt đỏ và mạnh mẽ nhất không cần tự mình hoàn thành mọi việc, mà có thể đóng vai “tổng chỉ huy”, phân bổ rất nhiều nhiệm vụ đơn giản hơn cho các mô hình mã nguồn mở có chi phí thấp hơn rất nhiều.

Trong cấu trúc thị trường như vậy, mô hình mã nguồn mở có thể chiếm phần lớn lượng Token sử dụng, nhưng An...

NTT Docomo bắt tay Starlink ký thỏa thuận, nâng cấp dịch vụ kết nối di động trực tiếp qua vệ tinh

Gần đây, NTT Docomo đã đạt được thỏa thuận hợp tác với Starlink Japan nhằm nâng cấp dịch vụ, dự kiến đưa hệ thống vệ tinh thế hệ tiếp theo “Starlink Mobile V2” của SpaceX vào triển khai. Đến năm 2028, hãng sẽ mở rộng đáng kể dịch vụ liên lạc “Docomo Starlink Direct”, nhờ đó người dùng di động trong tương lai vẫn có thể truy cập Internet và thực hiện cuộc gọi ngay cả khi ở những khu vực không thể phủ sóng tín hiệu mặt đất như vùng núi, đảo xa và trên biển thông qua smartphone. Nâng cấp phủ sóng khu vực xa xôi cho dịch vụ Docomo Starlink Direct NTT Docomo cho biết hãng đã ký thỏa thuận với công ty thám hiểm không gian của Mỹ (SpaceX) thông qua công ty con tại Nhật Bản Starlink Japan, lên kế hoạch đưa “Starlink Mobile V2” vào triển khai. Hiện tại, dịch vụ “docomo Starlink Direct” chủ yếu hỗ trợ truyền tin nhắn văn bản ngoài trời và một số ứng dụng được chỉ định. Khi hệ thống vệ tinh thế hệ tiếp theo của Starlink được đưa vào, dịch vụ sẽ tiếp tục hỗ trợ đàm thoại bằng giọng nói, duyệt web và kết nối trực tiếp cho các thiết bị Internet vạn vật (IoT / M2M). Khi đó, ngay cả khi ở các khu vực không có trạm thu phát thông tin di động mặt đất phủ sóng như vùng núi, đảo xa hay khu vực biển, người dùng vẫn có thể duy trì kết nối. (Ba nhà mạng lớn của Nhật Bản đều đón nhận dịch vụ điện thoại di động trực tiếp qua vệ tinh của Starlink, Rakuten chọn đi theo hướng riêng với AST SpaceMobile) Docomo tích lũy 6,5 triệu người dùng Nhật Bản Giải pháp của Docomo mang tên “Docomo Starlink Direct” đã được ra mắt vào ngày 27 tháng 4, miễn phí cho tất cả người dùng NTT Docomo, bao gồm cả gói “Ahamo”. Tính đến cuối tháng 7, sau 3 tháng triển khai, dịch vụ đã tích lũy được 6,5 triệu người dùng. Phát triển nhanh dịch vụ liên lạc di động trực tiếp qua vệ tinh Điện thoại thông minh kết nối trực tiếp qua vệ tinh đã trở thành mảng kinh doanh truyền thông phát triển nhanh của các nhà khai thác viễn thông trên toàn cầu. T-Mobile US ngay từ năm 2024 đã hợp tác với SpaceX để ra mắt dịch vụ nhắn tin vệ tinh, và Apple cũng đã tích hợp tính năng “Emergency SOS via Satellite” (cứu trợ khẩn cấp qua vệ tinh) vào iPhone từ trước. (Starlink có khả năng tiến vào Đài Loan, Ủy ban lập pháp thông qua dự thảo sửa đổi Luật Quản lý Viễn thông giai đoạn sơ thẩm) (Nhật Bản hoàn tất thành công chuyến bay đầu tiên của máy bay không người lái điều khiển trực tiếp qua Starlink) Năm ngoái, KDDI của Nhật Bản đã ra mắt dịch vụ liên lạc vệ tinh dựa trên Starlink từ tháng 1. Trong khi đó, SoftBank đẩy nhanh việc triển khai dịch vụ thông qua hợp tác với AST SpaceMobile của Mỹ. Cần lưu ý rằng điện thoại di động kết nối trực tiếp qua vệ tinh vẫn cần phần cứng tương thích. Hiện tại, dịch vụ Docomo Starlink Direct chỉ hỗ trợ trong phạm vi giới hạn các mẫu smartphone. Bài viết này “NTT Docomo bắt tay Starlink ký thỏa thuận, nâng cấp dịch vụ truy cập Internet liên lạc di động trực tiếp qua vệ tinh” xuất hiện lần đầu tại .