Sự phát triển của ngành công nghiệp AI và động lực chính sách

Theo ChainCatcher, Bộ trưởng Tài chính Hồng Kông Paul Chan mới đây đã công bố một tuyên bố bằng văn bản, nêu rõ ba lợi thế cốt lõi của Vùng Vịnh Lớn: nghiên cứu AI tiên tiến, chuỗi sản xuất hoàn chỉnh cho phân khúc cao cấp và một trung tâm tài chính quốc tế. Chan cho biết tổ hợp “AI + sản xuất + tài chính” này giúp Hồng Kông đảm nhiệm hai chức năng quan trọng trong giai đoạn Kế hoạch 5 năm lần thứ 15: phối hợp công nghiệp và kết nối về mặt quản lý, bao gồm việc đóng vai trò như một “cửa ngõ quốc

Công cụ AI tối ưu dữ liệu doanh nghiệp Blockify do akshay\pachaar tổng hợp và quảng bá vào ngày 9/5, tuyên bố rằng trong quy trình RAG (Retrieval-Augmented Generation) có thể nén cơ sở dữ liệu doanh nghiệp gấp 40 lần, giảm 3 lần lượng token khi truy vấn, và tăng độ chính xác tìm kiếm vector lên 2,3 lần. Phần mô tả chính thức trên GitHub của Blockify cho biết: sản phẩm được Iternal Technologies phát triển, dùng cấu trúc các đơn vị kiến thức “IdeaBlock” để thay cho chunking truyền thống, đồng thời

Nhà quan sát AI người Trung Quốc xiaohu hôm 10/5 chia sẻ một ví dụ quy trình làm việc kết hợp GPT và Gemini 3.1 Pro: trước tiên dùng GPT để tạo hình ảnh, sau đó dùng Gemini 3.1 Pro để chuyển hình ảnh thành nội dung 3D tương tác, có thể biến bất kỳ chủ đề kiến thức nào thành các ứng dụng khoa học có thể xoay và thao tác. Các ví dụ được xiaohu đăng kèm tweet gồm trình chiếu 3D các hành tinh, mô hình khoa học tương tác,… là một thực hành cụ thể của “quy trình làm việc đa mô hình” (multi-model workf

Trong cả năm 2025, cộng đồng AI Engineering đã tranh luận không ngừng về câu hỏi “MCP hay CLI phù hợp hơn cho việc gọi công cụ của Agent”, và bài báo “Code execution with MCP” do Anthropic công bố vào tháng 11/2025 đã định nghĩa lại vấn đề từ những nguyên lý cốt lõi. akshay\pachaar đã tổng hợp thread vào ngày 5/10, giải thích rằng vấn đề không nằm ở bản thân giao thức, mà nằm ở thói quen cũ “khi bắt đầu session, nhét toàn bộ mô tả công cụ vào context”. Giải pháp của Anthropic là để mô hình viết

Theo ChainCatcher dẫn nguồn từ Golden Data, ByteDance dự kiến sẽ tăng chi tiêu cho hạ tầng AI thêm 25% lên 200 tỷ nhân dân tệ trong năm nay, do chi phí chip nhớ tăng cao và tiến độ phát triển trí tuệ nhân tạo được đẩy nhanh.

Theo Odaily, công ty niêm yết A-share của Trung Quốc Tianyang Technology cho biết đã ký thỏa thuận đầu tư 35 tỷ đến 40 tỷ nhân dân tệ vào một dự án dịch vụ sức mạnh tính toán, với thời gian khóa 60 tháng. Hoạt động của công ty bao gồm các giải pháp trí tuệ nhân tạo, blockchain và fintech phục vụ quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính.

Theo Odaily, nền tảng AI doanh nghiệp Pit đã công bố hoàn tất vòng gọi vốn 16 triệu USD, do a16z dẫn dắt, với sự tham gia của Lakestar và các lãnh đạo từ OpenAI, Anthropic, Google, Deel và Revolut. Pit định vị mình là “AI product team as a service”, được thiết kế để thay thế các bảng tính truyền thống và các hệ thống SaaS cứng nhắc.

Garry Tan 近日發布 trường văn《Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work》，詳細揭露自己 cách打造 một bộ “hệ thống giấc “second brain” do AI agent điều khiển. Ông cho biết, trong suốt 5 tháng qua, AI đã khiến ông quay trở lại đúng vai trò builder, thậm chí làm thay đổi triệt để cách ông vận hành công việc hằng ngày dù là CEO của Y Combinator. CEO YC: Tương lai thuộc về những người xây dựng compound AI systems Garry Tan cho rằng, phần lớn vẫn xem AI như một cửa sổ chat, nhưng cơ hội thật sự nằm ở

Theo thông báo của UXLINK vào ngày 9 tháng 5, nền tảng đã hợp tác với Haven AI để giới thiệu các tác nhân AI có khả năng chuyển đổi các lệnh ngôn ngữ tự nhiên thành các chiến lược DeFi tự động đa chuỗi. Sự hợp tác này nhằm đơn giản hóa việc tạo lợi nhuận và giảm các rào cản kỹ thuật cho người dùng Web3 tham gia hệ sinh thái SocialFi. Các tác nhân AI của Haven AI, bao gồm OpenClaw, cho phép người dùng đặt mục tiêu đầu tư bằng ngôn ngữ thông thường thay vì cần đến mã hóa phức tạp, sau đó tự động t

Theo The Chosun Daily, Google đang thí điểm các bài kiểm tra tuyển dụng cho phép ứng viên kỹ sư phần mềm tại Mỹ sử dụng công cụ AI ở một số vị trí tuyển dụng cấp đầu vào và cấp trung gian. Thử nghiệm này bao gồm các nhiệm vụ về hiểu mã, trong đó ứng viên xem lại mã hiện có, sửa lỗi và cải thiện hiệu năng. Người phỏng vấn sẽ đánh giá cách ứng viên ra lệnh cho AI, kiểm tra đầu ra, chỉnh sửa kết quả và gỡ lỗi mã, thay vì chỉ đánh giá khả năng tự viết mã từ đầu.

Theo thông báo chính thức của OpenAI, được Beating theo dõi, công ty đang ngừng cung cấp API Fine-tuning tự phục vụ cho nhà phát triển, có hiệu lực ngay lập tức. Người dùng mới không còn có thể tạo các tác vụ fine-tuning, trong khi người dùng hiện tại đang hoạt động vẫn có thể truy cập dịch vụ cho đến ngày 6 tháng 1 năm 2027. Các mô hình đã được fine-tune sẽ có dịch vụ suy luận gắn với vòng đời của các mô hình nền (base model), và sẽ dừng khi mô hình nền bị ngừng hỗ dụng. OpenAI cho biết các mô

Sakana AI và Nvidia đã mã nguồn mở TwELL, một định dạng dữ liệu thưa giúp các GPU H100 bỏ qua 80% các phép tính không hợp lệ trong các mô hình ngôn ngữ lớn mà không làm giảm độ chính xác. Giải pháp mang lại suy luận nhanh hơn tới 30% và huấn luyện nhanh hơn 24% trên H100, đồng thời giảm mức sử dụng bộ nhớ đỉnh. Trong thử nghiệm với một mô hình tham số 1,5 tỷ, phương pháp này đã đưa số nơ-ron hoạt động xuống dưới 2% nhờ cơ chế chính quy hóa nhẹ trong quá trình huấn luyện, không suy giảm hiệu năng

Theo Beating, Microsoft gần đây đã mã nguồn mở họ mô hình Phi-Ground, được thiết kế để giải quyết vấn đề AI nên nhấp vào đâu trên màn hình máy tính. Phiên bản 4 tỷ tham số, kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn hơn để lập kế hoạch theo hướng dẫn, đã vượt độ chính xác nhấp chuột của OpenAI Operator và Claude Computer Use trong benchmark Showdown, đồng thời xếp hạng đầu trong số tất cả các mô hình dưới 100 tỷ tham số qua năm đánh giá, bao gồm cả ScreenSpot-Pro. Nhóm đã huấn luyện trên hơn 40 triệu

Theo Tilde Research, bộ tối ưu hóa Muon được áp dụng bởi các mô hình AI hàng đầu bao gồm DeepSeek V4 và Kimi K2.5 có một lỗi ẩn: nó khiến hơn 25% nơ-ron ở các lớp MLP bị chết vĩnh viễn trong giai đoạn huấn luyện sớm. Nhóm đã thiết kế Aurora, một bộ tối ưu hóa thay thế, và phát hành mã nguồn mở. Một mô hình tham số 1,1B được huấn luyện với chỉ 100B token đã đạt hiệu năng tương đương với Qwen3-1.7B được huấn luyện trên 36T token ở các bài benchmark hiểu ngôn ngữ như HellaSwag và Winogrande, cho th

Theo các nguồn được Jinshi trích dẫn, Alibaba dự kiến tích hợp nền tảng AI Qwen của mình với dịch vụ thương mại điện tử Taobao để cho phép mua sắm thông qua trí tuệ nhân tạo đàm thoại thay vì tìm kiếm theo từ khóa. Việc tích hợp sẽ cho phép người tiêu dùng duyệt, so sánh và mua sản phẩm thông qua hội thoại với trợ lý AI trong ứng dụng Qwen, có quyền truy cập danh mục hơn 4 tỷ sản phẩm của Taobao và Tmall. Dịch vụ này sẽ cung cấp gợi ý mua sắm dựa trên lịch sử đơn hàng và sở thích của người dùng,

Theo Decrypt, TeraWulf công bố khoản lỗ ròng 427 triệu USD trong Q1 2026 vào ngày 9/5, so với mức lỗ 61,4 triệu USD trong cùng quý năm ngoái. Công ty tạo ra 34 triệu USD tổng doanh thu, trong đó 60% (21 triệu USD) đến từ các dịch vụ điện toán AI, tăng 117% so với quý trước, trong khi doanh thu khai thác Bitcoin giảm 50% xuống khoảng 13 triệu USD. CFO Patrick Fleury cho biết công ty đang chuyển sang các mô hình doanh thu hợp đồng ổn định để giảm sự phụ thuộc vào biến động của hoạt động khai thác

Theo Onchain Lens, nhóm WorldCoin đã chuyển 30 triệu token WLD trị giá 8,17 triệu USD tới địa chỉ BitGo Custody ngày hôm nay (10/5). Hiện ví này nắm giữ 153,65 triệu token WLD trị giá 41,35 triệu USD.

Theo TechCrunch, Nvidia đã cam kết hơn 40 tỷ USD cho các khoản đầu tư vào cổ phần tại các công ty AI trong những tháng đầu năm 2026, trong đó khoản đầu tư 30 tỷ USD vào OpenAI là cam kết đơn lẻ lớn nhất. Nhà sản xuất chip này cũng cam kết lên tới 3,2 tỷ USD cho Corning, công ty sản xuất kính, và tối đa 2,1 tỷ USD cho nhà điều hành trung tâm dữ liệu IREN, bao gồm quyền mua (warrant) trong 5 năm và một hợp đồng riêng 3,4 tỷ USD cho dịch vụ đám mây GPU quản lý sử dụng hệ thống Nvidia Blackwell. The

AI khởi nghiệp DeepInfra công bố hoàn tất vòng tài trợ Series B 1,07 trăm triệu USD, do 500 Global và kỹ sư phần mềm kỳ đầu tại Google Georges Harik dẫn dắt, với sự tham gia của các nhà đầu tư chiến lược như NVIDIA (NVIDIA), Samsung Next và Supermicro. Theo thông tin chính thức, khoản đầu tư lần này sẽ được dùng để mở rộng năng lực trung tâm dữ liệu toàn cầu, nhằm giải quyết chi phí vận hành và các nút thắt hiệu suất mà các ứng dụng AI hiện đang gặp phải khi chuyển từ “huấn luyện mô hình” sang “

Thành viên Hội đồng Thống đốc Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) Escrivá cho biết vào ngày 9 tháng 5 rằng các ngân hàng trung ương phải đánh giá lại mức độ vững chắc của hạ tầng tài chính và khả năng chống chịu trước các cuộc tấn công mạng trong bối cảnh những phát triển của trí tuệ nhân tạo. Theo phát biểu của ông tại một sự kiện, những tiến bộ AI gần đây khiến cần phải xem xét lại khả năng của các hệ thống tài chính trong việc chịu đựng các rủi ro mới nổi.