Cuộc đua AGI trong ngành công nghiệp AI trở nên gay gắt hơn

Ngày 9 tháng Bảy, Zhipu AI huy động 31,375 tỷ HKD thông qua việc phát hành cổ phiếu. CEO của MiniMax cam kết không nhận lương cho đến khi AGI và DeepSeek huy động được 50 tỷ Nhân dân tệ vốn vòng A. Kế hoạch "Touch High" của Zhipu nhắm đến các nhiệm vụ dài hạn, tác nhân tự chủ, tự đào tạo và quản lý an toàn.

avatar
badge

$XMR


$XMR đã phục hồi mạnh từ mức thấp và đang lấy lại đà tăng. MACD đang cải thiện và người mua đang quay trở lại.

Nếu người mua tiếp tục duy trì kiểm soát, các mức kháng cự tiếp theo có thể được kiểm tra sớm. 🔥



#AI industry AGI race intensifies

#CLARITY Act Senate discussions

#Franklin Templeton files Bitcoin DRIP ETFs

#Bitcoin continues weekly decline

#Vitalik highlights crypto privacy for AI agents

$UOS

$SUI

$UYU

$DOP


avatar
badge

$ETH



🚀 5. ETH/USDT (Biểu đồ 1 giờ)

Giá thị trường: $1,844.90

Bài đăng 1 (Có chú thích):

"$ETH về mặt kỹ thuật đang trông rất vững chắc! 💎 Biểu đồ theo giờ cho thấy cấu trúc xu hướng tăng mạnh, với giá giữ vững trên mức hỗ trợ của dải Bollinger giữa ($1839.45). Động lượng mạnh mẽ được phản ánh qua MACD dương cao là 4.46. Con đường rõ ràng để thử lại các mức cao cục bộ trên $1,853. 🚀



#AI disrupts software industry

#Ethereum protocol neutrality debate

#AI industry AGI race intensifies

#Agent economy infrastructure matures

#TheDAO launches security fund

$CATI

$SUI

$MOP

$KLINK


avatar

Đúng vậy. Một cú đẩy thú vị vào luận điểm AI chủ quyền từ Palantir, NVIDIA và Microsoft. Các quy trình chủ quyền cho doanh nghiệp. Điều này cực kỳ quan trọng. Và ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn, ví dụ thông qua cơ sở hạ tầng NVIDIA, các mô hình nền tảng và công thức (xem bộ NeMo và các mô hình, phần mềm, công thức mở Nemotron). Đây là luận điểm về bánh xe dữ liệu đang được thực hiện: - Xử lý dữ liệu. Cần lọc, loại bỏ bản sao, v.v. - Tùy chỉnh mô hình (ví dụ: LoRA, RL, ...) - Đánh giá mô hình - Các biện pháp bảo vệ về bảo mật/an toàn - Triển khai mô hình tùy chỉnh. - Tinh chỉnh dữ liệu doanh nghiệp, rồi lặp lại bước 1.

avatar

Khả năng của những phòng thí nghiệm前沿 này trong việc thu hồi toàn bộ chi phí đào tạo các mô hình này bằng cách bán token như một mô hình kinh doanh là đáng cười. Không một công ty nào trong số này sẽ bao giờ thu được lợi nhuận từ việc làm này. Họ chắc chắn đang kinh doanh để đánh cắp tài sản trí tuệ nhằm phát triển các ứng dụng và sản phẩm của riêng họ.

avatar

Tuyệt vời, tất cả các “người AI” cuối cùng cũng đang cạnh tranh để trở thành người tệ nhất? 🤣 Họ đang ăn cắp sách, sở hữu trí tuệ, tài liệu bí mật, các tổ chức phi lợi nhuận và thậm chí cả toàn bộ repo của bạn bây giờ. Thật tuyệt vời. Sự đổi mới trong việc ăn cắp. Tôi chắc chắn rằng nếu bạn đang ăn cắp repo của người khác, bạn hoàn toàn có thể bị tống giam. Thật lòng mà nói, các mô hình địa phương đang ngày càng trở nên tuyệt vời. Hãy đầu tư vào phần cứng. Đừng tự hỏi bạn đang chi bao nhiêu, mà hãy hỏi bạn sẽ mất bao nhiêu nếu bí mật của bạn bị đánh cắp.

avatar

CEO của Palantir, Alex Karp, vừa nhắm vào OpenAI và Anthropic. Ông tuyên bố các công ty trong danh sách Fortune 500 đang trả hàng tỷ đô la cho các “token” AI mà tạo ra rất ít giá trị thực tế. Lập luận của ông rất đơn giản: Nếu một mô hình AI thực sự có thể tạo ra 1 tỷ đô la giá trị... Thì tại sao lại tính phí theo token thay vì lấy một phần lợi nhuận từ giá trị gia tăng? Điều này đặt ra một câu hỏi lớn hơn: Các mô hình kinh doanh AI hiện nay được xây dựng dựa trên việc mang lại giá trị... hay bán quyền truy cập? 🤔

avatar

🔥 CÁC CÔNG TY TOÀN CẦU CHUYỂN SANG AI TRUNG QUỐC ĐỂ GIẢM CHI PHÍ DoorDash, Siemens và Airbnb đang áp dụng các mô hình từ DeepSeek, Z.ai và các công ty Trung Quốc khác, khi họ tìm kiếm các lựa chọn thay thế rẻ hơn so với các phòng thí nghiệm tiên tiến của Mỹ, theo FT. Các mô hình Trung Quốc đã vượt mặt đối thủ Mỹ về lượng token sử dụng trong năm nay, nhờ chi phí thấp hơn và mối quan tâm ngày càng tăng ở châu Âu về sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp AI Mỹ.

avatar

BẢN TIN SÁNG ☕️: AI đang bước vào thời kỳ hiệu quả. OpenAI, Meta và xAI đang thiết kế lại các mô hình để mang lại hiệu suất tương tự với ít năng lực tính toán hơn, giảm chi phí và gia tăng áp lực cạnh tranh trong toàn ngành. Trí tuệ rẻ hơn sẽ thúc đẩy sự áp dụng AI. 🤖

avatar

Jensen Huang vừa phân tích toàn bộ ngành AI như một chiếc bánh năm lớp: 1. Năng lượng (nền tảng) 2. Chip 3. Điện toán đám mây/Cơ sở hạ tầng 4. Mô hình 5. Ứng dụng (phần trên cùng) Hầu hết các nhà sáng lập, vốn đầu tư và nhân tài đều dồn vào lớp Mô hình – lớp có sự cạnh tranh khốc liệt nhất. Sự gay gắt đó không tạo ra lợi thế cạnh tranh, mà tạo ra hàng hóa thông thường. Càng cố gắng chạy nhanh, trí tuệ càng trở nên rẻ và dồi dào. Sự khan hiếm thực sự giờ đây không còn là trí thông minh nữa. Đó là năng lượng. Không có thuật toán nào xây dựng được lưới điện. Không có hoạt động huy động vốn nào thay thế được một con đập. Năng lượng kiểm soát quyền truy cập ở tầng dưới cùng. Ứng dụng nắm bắt doanh thu ở tầng trên cùng. Hàng trăm tỷ đô la đang đổ vào các lớp giữa nằm giữa điện tử của người khác và nền kinh tế của người khác. Trí tuệ có thể mở rộng. Năng lượng thì không. Hãy xây dựng nơi có điểm nghẽn và lợi ích thực sự tồn tại.

avatar

Mọi người đều nói về AI thay thế các công việc văn phòng... Trong khi đó, các kỹ sư đang dạy các tàu vũ trụ cách tự sống sót trong không gian sâu. 🌌