MINIMAX

Tính giá MINIMAX-W 00100.HK

MINIMAX
₫0
+₫0(0,00%)
Không có dữ liệu

*Dữ liệu cập nhật lần cuối: 2026-04-15 15:41 (UTC+8)

Tính đến 2026-04-15 15:41, MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) đang giao dịch ở ₫0, với tổng vốn hóa thị trường là --, tỷ lệ P/E là 0,00 và tỷ suất cổ tức là 0,00%. Giá cổ phiếu hôm nay biến động trong khoảng ₫0 và ₫0. Giá hiện tại cao hơn 0,00% so với mức thấp nhất trong ngày và thấp hơn 0,00% so với mức cao nhất trong ngày, với khối lượng giao dịch là --. Trong 52 tuần qua, MINIMAX đã giao dịch trong khoảng từ ₫0 đến ₫0 và giá hiện tại cách mức cao nhất trong 52 tuần 0,00%.

Các chỉ số chính của MINIMAX

Tỷ lệ P/E0,00
Lợi suất cổ tức (TTM)0,00%
Số cổ phiếu đang lưu hành0,00

Tìm hiểu thêm về MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX)

Bài viết Gate Learn

Hành trình gọi vốn của MiniMax: 7 vòng trong 4 năm – Ai là người đứng sau làn sóng đầu tư AI đầu tiên tại Trung Quốc?

Tác giả phân tích sâu rộng các phương thức đầu tư đa dạng, từ miHoYo, vốn bảo hiểm đến các văn phòng gia đình trong ngành sản xuất. Ông nhận định IPO là điểm xuất phát cho giai đoạn cạnh tranh mới, chứ không phải đích đến cuối cùng. Góc nhìn này làm nổi bật bản chất cốt lõi của ngành: hoạt động thương mại hóa còn mơ hồ, trong khi chi phí nghiên cứu và phát triển vẫn không ngừng tăng lên.

2026-01-12

Năm 2026: Các “tiết khí” trong ngành trí tuệ nhân tạo đã đổi mới; vậy các nhà khởi nghiệp cần tinh chỉnh “thuật toán” ra sao?

Bài viết này mở đầu bằng việc phân tích Meta và Manus, kết hợp với việc Zhipu và MiniMax được niêm yết công khai, để làm rõ các tiêu chí giúp sản phẩm AI chuyển đổi từ những bản trình diễn hấp dẫn sang triển khai thực tiễn có giá trị—từ các ứng dụng chuyên biệt sang nền tảng đa mục đích.

2026-01-14

Nghiên cứu cho thấy các mô hình AI đánh giá Bitcoin cao hơn so với tiền pháp định và stablecoin

Một nghiên cứu mô phỏng chỉ ra rằng, khi các tác nhân kinh tế có quyền tự lựa chọn công cụ tiền tệ, đa số mô hình AI đều chọn Bitcoin làm đồng tiền chủ đạo, và không có mô hình lớn nào ưu tiên tiền pháp định truyền thống. Thí nghiệm này cho thấy logic đánh giá tự nhiên của các tác nhân AI về các đặc tính của tiền tệ—Bitcoin được lựa chọn cho việc lưu trữ giá trị lâu dài, trong khi stablecoin được ưu tiên sử dụng cho thanh toán và giao dịch.

2026-03-10

Câu hỏi thường gặp về MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX)

Giá cổ phiếu MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) hôm nay là bao nhiêu?

x
MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) hiện đang giao dịch ở mức ₫0, với biến động 24h qua là 0,00%. Phạm vi giao dịch 52 tuần là từ ₫0 đến ₫0.

Mức giá cao nhất và thấp nhất trong 52 tuần của MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) là bao nhiêu?

x

Tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E) của MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) là bao nhiêu? Nó chỉ ra điều gì?

x

Vốn hóa thị trường của MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) là bao nhiêu?

x

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) hàng quý gần đây nhất của MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) là bao nhiêu?

x

Bạn nên mua hay bán MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) vào thời điểm này?

x

Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX)?

x

Làm thế nào để mua cổ phiếu MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX)?

x

Cảnh báo rủi ro

Thị trường chứng khoán tiềm ẩn rủi ro cao và biến động giá mạnh. Giá trị khoản đầu tư của bạn có thể tăng hoặc giảm, và bạn có thể không thu hồi được toàn bộ số tiền đã đầu tư. Hiệu suất hoạt động trong quá khứ không phải là chỉ báo đáng tin cậy cho kết quả tương lai. Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào, bạn nên đánh giá cẩn thận kinh nghiệm đầu tư, tình hình tài chính, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của mình, đồng thời tự mình nghiên cứu. Nếu cần thiết, hãy tham khảo ý kiến của một cố vấn tài chính độc lập.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin và không cấu thành tư vấn đầu tư, tư vấn tài chính hoặc khuyến nghị giao dịch. Gate sẽ không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào phát sinh từ các quyết định tài chính đó. Hơn nữa, xin lưu ý rằng Gate có thể không cung cấp đầy đủ dịch vụ tại một số thị trường và khu vực pháp lý nhất định, bao gồm nhưng không giới hạn ở Hoa Kỳ, Canada, Iran và Cuba. Để biết thêm thông tin về các Khu vực bị hạn chế, vui lòng tham khảo Thỏa thuận người dùng.

Thị trường giao dịch khác

Bài viết hot về MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX)

MarsBitNews

MarsBitNews

4 tiếng trước
null 文 | 世界模型工场 现在中国互联网只剩下一个问号:DeepSeek V4,到底发不发? 过去一年多,全球模型竞争早已进入拼刺刀模式。 OpenAI、Anthropic、Google等巨头基本保持2-3个月甚至1个月一次大迭代,新版本快速推向市场验证、迭代再验证。 而DeepSeek在过去15个月,大版本更新放缓,V4多次延期,节奏明显落后,已从行业领跑者变成了慢半拍的那个。 等待的焦虑演变成猜疑的漩涡。 4月初,有媒体突然放出风声:V4可能在未来几周发布,但不要对DeepSeek V4有太高期待。 为什么期待已久的发布,要提前打预防针? 这一年,DeepSeek到底发生了什么? 国产化的重任 真相或许藏在一条被大多数人忽略的新闻里。 2025年1月,路透社报道透露了一个细节:Deepseek R1发布后,有关部门鼓励DeepSeek采用华为昇腾处理器,而非继续使用英伟达。 "鼓励"二字,在当时的语境下,重量远超字面意思。 DeepSeek不是普通的创业公司,它是中国AI打破美国技术封锁的第一个成功样本。 这种象征意义,让DeepSeek迅速从一家技术公司,变成了国家自主可控战略棋局上的关键棋子。 紧接着,2月份梁文峰参加了那场万众瞩目的民营企业座谈会。 他被安排坐在第一排,和马化腾、任正非、雷军等科技大佬,并肩成为新质生产力的国家队代表。 政策导向的齿轮,由此开始转动。 据外媒报道,DeepSeek在2025年初确实尝试过用华为昇腾910C芯片训练下一代模型。 但过程遭遇多重技术障碍:训练稳定性不足,大规模分布式场景下频繁崩溃,芯片间通信速度未达预期。 华为派遣工程师团队前往DeepSeek办公地点提供现场支持,最终仍未能解决训练阶段的适配问题。 结果是妥协性的,DeepSeek训练阶段继续切回英伟达GPU,昇腾芯片仅用于推理环节。 这意味着,至少在训练这一核心环节,DeepSeek用了近一年时间在试错。 但适配工作并未停止。2026年,V4版本传出新动向。 据爆料,DeepSeek没有提前给英伟达开放测试权限,反而优先把预发布版本交给华为新一代昇腾950PR芯片做适配。 同时为分散风险,还同步适配了寒武纪芯片。 但技术挑战依然显著。 据媒体报道,这次的目标是从底层代码层面完成迁移,从英伟达CUDA生态全面迁移至华为CANN框架,实现训练与推理全链条的国产化替代。 据接近项目的人士透露,适配工作的核心难点在于精度对齐,确保模型在不同硬件生态下输出一致,这涉及大量底层代码调整。 时间成本由此产生。 当全球主流厂商保持2-3个月模型迭代节奏时,DeepSeek却越来越慢,期间可能有相当大比例的技术资源投入了国产芯片适配。 毕竟国产芯片与英伟达在代际性能、生态成熟度、工具链完备性上确实存在差距,模型适配过程耗时巨大。 这与DeepSeek当初纯粹追求模型性能提升的路径,形成明显分野。 产业链层面的联动也在同步发生。 2026年初,市场传出阿里、字节、腾讯已向华为下单数十万颗昇腾950PR芯片。 一种合理的猜测是:头部云厂商在等待DeepSeek V4的验证结果,以评估国产芯片在大规模AI训练中的实际可用性。 若V4成功跑通,华为950PR将从技术样品转化为可商用产品。若未能达到预期,相当于为行业探明了当前国产芯片的能力边界。 考虑到梁文锋对模型发布的要求一贯极高,达不到预期绝不发的标准,V4终于即将亮相,很可能在推理侧已通过效果测试。 如果真的验证成功,这将是DeepSeek乃至整个中国AI转向自主可控的关键一步。 身份转型的代价 DeepSeek主动承担国产算力生态验证的重任,这种选择让它更像一家国家使命型公司,而非纯粹逐利的市场化玩家。 但转型的代价显而易见:短期节奏放缓、人才压力增大、竞争力暂缓。 根据2026年3-4月多家独立评测和社区数据,DeepSeek在第三方基准测试中,代码生成能力已被Claude 4系列(Opus 4.6 / Sonnet 4.6)显著超越。 DeepSeek的多模态处理能力也主要局限于文本+图像,远落后于Claude和GPT在图像分析、计算机使用和视频理解上的表现。 进入2026年,DeepSeek将产品重点转向更具挑战性的Agent系统工程。 根据当前社区反馈,DeepSeek在代码Agent和中文搜索Agent领域已接近第一梯队,但在多工具协同、长链路任务执行以及真实环境鲁棒性上,仍与OpenAI、Google等国际顶尖模型存在明显的系统工程差距。 这种差距,不一定是技术能力的衰退,更像是在市场竞争与国家战略之间做出权衡后的结果。 组织层面的代价同样显性。 2025年下半年起,DeepSeek核心团队成员开始出现松动。 据晚点LatePost确认,王炳宣(第一代大模型核心作者)、郭达雅(R1核心作者)、魏浩然(OCR负责人)、阮翀(多模态负责人)相继离职。 这些名字背后,是DeepSeek从V1到R1的技术积淀。 流失的动因复杂,但薪酬体系的相对劣势是显性因素。 猎头透露,竞争对手开出的条件是DeepSeek的"两到三倍",部分大厂直接给出八位数总包。 DeepSeek作为未外部融资的初创公司(母公司为幻方量化),薪酬虽绝对值不低,但无法匹配字节、阿里、腾讯等市场化巨头的股权激励和估值溢价。 梁文锋已开始推动公司估值工作,明确期权定价,给团队更多确定感。 但在智谱、MiniMax等同行上市、股价高涨的背景下,留住顶尖人才的压力依然不小。 如今的DeepSeek正在陷入一种身份的模糊。 它仍然需要商业化,仍然需要留住人才,但同时它又被赋予了国产化适配的期待。 这种双重身份带来的冲突,或许正是DeepSeek这一年越来越慢的深层逻辑。 因此,市场对V4的性能预期也在下调。 它未必会成为又一次刷屏的王炸模型,但可能是一个产业意义上的里程碑,证明中国前沿模型可以在国产硬件生态上达到可用水平。 V4的答卷,对于中国AI产业的长期走向可能更为重要。
0
0
0
0
深潮_TechFlow

深潮_TechFlow

6 tiếng trước
Anthropic đã giới thiệu cơ chế xác thực danh tính trong một số trường hợp sử dụng của Claude. Khi người dùng truy cập các chức năng đặc thù hoặc kích hoạt kiểm tra toàn vẹn nền tảng thông thường, hệ thống sẽ yêu cầu xác thực qua Persona để ngăn chặn lạm dụng, cần cung cấp giấy tờ hợp lệ do chính phủ cấp (hộ chiếu, bằng lái xe hoặc chứng minh nhân dân) và chụp ảnh selfie trực tiếp. Chính thức cho biết, dữ liệu xác thực chỉ dùng để xác nhận danh tính, không dùng để huấn luyện mô hình, cũng không dùng cho tiếp thị hoặc quảng cáo. Tháng 2 năm nay, Anthropic công khai cáo buộc DeepSeek, Moonshot, MiniMax sử dụng khoảng 24.000 tài khoản giả để tấn công kiến trúc distillation của Claude, trích xuất hơn 16 triệu cuộc trò chuyện. Đây có khả năng là nguyên nhân trực tiếp khiến việc triển khai xác thực danh tính được thúc đẩy. Persona, hệ thống xác thực, cũng gây tranh cãi. Cũng vào tháng 2 năm nay, các nhà nghiên cứu an ninh phát hiện mã frontend của Persona bị lộ công khai trên một điểm cuối được chính phủ ủy quyền, có 2.456 tệp có thể truy cập trực tiếp, cho thấy khả năng kiểm tra xác thực gồm 269 loại. Sau đó, Persona cho biết môi trường này không phải môi trường sản xuất, không liên quan đến dữ liệu khách hàng. Discord sau đó vẫn chấm dứt hợp tác với Persona.
0
0
0
0
TechubNews

TechubNews

6 tiếng trước
Viết bài: Tân Trí Nguyên Biên tập: Hảo Khốn Táo Tử 【Tân Trí Nguyên Dẫn Đầu】Báo cáo Chỉ số AI 2026 của Stanford đã chính thức ra mắt! Bản dài 432 trang này chứa đựng nhiều giá trị: cuộc đối đầu đỉnh cao giữa AI Trung Quốc và Mỹ, khoảng cách gần như đã được san bằng, giảm còn chỉ còn 2,7%. Các AI hàng đầu toàn cầu sản xuất hơn 95 mô hình mỗi năm, hầu hết đều tập trung tại các tập đoàn lớn. Điều tàn khốc nhất là, việc làm của các nhà phát triển 22-25 tuổi đã bị cắt giảm tới 20%. Hôm nay, Stanford HAI chính thức phát hành "Báo cáo Chỉ số AI 2026"! Bản báo cáo dài 423 trang này tiết lộ toàn diện về bản đồ quyền lực mới nhất của ngành công nghiệp AI toàn cầu. Nó đưa ra một kết luận cốt lõi: khả năng của AI phát triển nhanh như vũ bão; nhưng khả năng của con người trong việc đánh giá và kiểm soát nó thì chưa theo kịp. Trong đó, kết luận gây sốc nhất là—— Khoảng cách hiệu suất mô hình AI giữa Trung Quốc và Mỹ đã gần như biến mất, hai bên thường xuyên thay đổi vị trí trong cuộc đối đầu đỉnh cao, hiện tại lợi thế dẫn đầu của Anthropic chỉ còn 2,7%. Mỹ chi nhiều tiền hơn bất kỳ quốc gia nào cho AI, nhưng việc thu hút nhân tài hàng đầu ngày càng trở nên khó khăn hơn. Báo cáo còn chỉ ra rằng, sự tiến hóa của AI không chỉ không gặp phải "điểm nghẽn" như đồn đoán, mà còn đang tăng tốc chưa từng có tiền lệ. Trong năm qua, hơn 90% các mô hình hàng đầu toàn cầu về khả năng giải quyết các vấn đề khoa học cấp tiến sĩ, suy luận đa phương thức, thi toán cạnh tranh đều đạt hoặc vượt qua con người. Đặc biệt về khả năng lập trình, thành tích của SWE-bench đã tăng từ 60% lên gần 100% trong vòng một năm. Tuy nhiên, hiện tượng "chuyên môn quá mức" của AI lại cực kỳ nghiêm trọng, thể hiện rõ qua một thực trạng méo mó: LLM có thể giành huy chương vàng IMO, nhưng lại không đọc đúng đồng hồ mô phỏng, tỷ lệ chính xác chỉ 50,1%. Trong khi đó, việc AI tranh giành công việc đã không còn chỉ là dự đoán nữa mà đã trở thành hiện thực, và những người bị ảnh hưởng đầu tiên chính là giới trẻ "lao động" ngày nay. Dưới đây là phần nội dung chính, 12 xu hướng cứng nhất của "Báo cáo Chỉ số AI 2026" đáng chú ý nhất. Các điểm sáng khác: Công suất tính toán AI toàn cầu tăng gấp 30 lần trong 3 năm, Nvidia chiếm 60%, hầu hết các chip đều xuất xứ từ TSMC Dự kiến đến 2025, tổng đầu tư AI của các doanh nghiệp toàn cầu đạt 581,7 tỷ USD, gấp đôi so với năm trước, Mỹ chiếm gần một nửa trong đó Số lượng nhà nghiên cứu AI tại Mỹ giảm 89% trong 7 năm, riêng năm vừa qua giảm 80% Việc làm của các nhà phát triển phần mềm 22-25 tuổi giảm 20% kể từ 2024, các vị trí nhập môn bị cắt giảm chính xác Trung Quốc đã xây dựng 85 siêu máy tính AI công cộng, gấp đôi Bắc Mỹ, đứng đầu thế giới Tỷ lệ sử dụng AI trong giới công sở Trung Quốc vượt 80%, cao hơn nhiều so với trung bình toàn cầu 58% Các mô hình mạnh nhất ngày càng "hộp đen", trong 95 mô hình tiêu biểu, có tới 80 mô hình không công khai mã nguồn huấn luyện Khoảng cách Trung Quốc - Mỹ chỉ còn 2,7% Stanford đã đưa xếp hạng Arena từ tháng 5 năm 2023 của Mỹ và Trung Quốc vào cùng một hệ tọa độ. Tháng 5 năm 2023, GPT-4-0314 đạt 1320 điểm dẫn đầu, trong khi ChatGLM-6B của Trung Quốc vẫn còn cách hơn 300 điểm. Tháng 2 năm 2025, DeepSeek-R1 lần đầu tiên tạm hòa cùng các mô hình hàng đầu của Mỹ. Tháng 3 năm 2026, Claude Opus 4.6 của Mỹ đạt 1503 điểm, trong khi Dola-seed-2.0-preview của Trung Quốc đạt 1464 điểm. Hiện tại, khoảng cách AI Trung Quốc - Mỹ chỉ còn 39 điểm. Quy đổi ra phần trăm, là 2,7%. Điều đáng nói hơn là tần suất đổi vị trí trong năm qua. Từ đầu năm 2025, các mô hình hàng đầu của hai quốc gia đã nhiều lần thay đổi vị trí trên Arena. Về số lượng, cũng gần như chia đều. Năm 2025, Mỹ phát hành 50 mô hình "đáng chú ý", Trung Quốc theo sau với 30 mô hình lớn hàng đầu. Trong nhóm hàng đầu, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic, xAI cùng đứng chung, chiếm 50% thị phần toàn cầu. Trong top 10, có 4 vị trí thuộc về các tổ chức và doanh nghiệp Trung Quốc, gồm Alibaba, DeepSeek, Tsinghua, ByteDance. Hệ sinh thái mã nguồn mở cũng có xu hướng dịch chuyển rõ rệt sang phía Đông trong năm này. DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Kimi đều đẩy mạnh khả năng mở rộng của các mô hình mã nguồn mở. Cộng thêm số lượng bài báo, trích dẫn, bằng sáng chế, robot công nghiệp lắp đặt, Trung Quốc đều đứng đầu toàn cầu. Về giá cả, đây là một chiến tuyến khác. Các nhà phát triển nước ngoài đã tính toán trên X rằng, giá xuất ra của Seed 2.0 Pro chỉ bằng khoảng một phần mười của Claude Opus 4.6. Hiệu năng gần như tương đương, giá chỉ bằng một phần mười. Chuỗi phản ứng của điều này mới chỉ bắt đầu. Hơn 90% các mô hình tiên tiến nhất đều xuất phát từ ngành công nghiệp, tốc độ "phủ sóng" chưa từng có trong lịch sử Trong số 95 mô hình tiêu biểu được ra mắt năm ngoái, hơn 90% đến từ ngành công nghiệp, không phải từ các tổ chức học thuật hay phòng thí nghiệm chính phủ. Giới học thuật đã không còn kịp theo đuổi các mô hình tiên tiến nữa. Tốc độ ra mắt cũng đang tăng vọt. Chỉ riêng tháng 2 năm 2026, đã có tới 8-9 mô hình flagship như Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5, GLM-5 cùng ra mắt trong cùng tháng. Chu kỳ "phủ sóng" nhanh đến mức từ "năm" chuyển thành "tháng". Năm 1 không còn giới hạn, AI không còn có điểm nghẽn Mô hình lập trình là ví dụ rõ nhất. Chỉ trong một năm, SWE-bench Verified đã tăng từ 60% lên gần 100% khả năng sửa lỗi. Không chỉ tăng vài điểm, mà gần như đã đạt đỉnh. Terminal-Bench đo khả năng xử lý các nhiệm vụ thực tế của Agent, từ mức 20% năm ngoái, đã tăng lên 77,3%. Khả năng giải quyết vấn đề của Agent an ninh mạng từ 15% lên 93%. Gemini Deep Think đã giành huy chương vàng Olympic Toán quốc tế. Các câu hỏi khoa học cấp tiến sĩ (GPQA Diamond), toán thi đấu (AIME), suy luận đa phương thức (MMMU) — những "điểm cứng" từng được xem là không thể vượt qua của con người, đều đã bị các mô hình tiên tiến "xóa sổ". Điều minh chứng rõ nhất là Humanity's Last Exam. Đây là một bài kiểm tra đặc biệt được thiết kế để "làm khó AI, thiên vị các chuyên gia con người", với đề bài do các chuyên gia hàng đầu cung cấp. Năm ngoái, OpenAI o1 đạt 8,8%, các mô hình tiên tiến đã nâng điểm số lên thêm 30 điểm phần trăm trong vòng một năm, hiện tại Claude Opus 4.6 và Gemini 3.1 Pro đều đã vượt qua 50%. Cạnh tranh khốc liệt Có thể giành huy chương IMO nhưng lại không hiểu đồng hồ mô phỏng Tuy nhiên, cùng một chỉ số này lại cho ra một bộ số khác. Mô hình mạnh nhất có tỷ lệ chính xác trong "đọc đồng hồ mô phỏng" chỉ là 50,1%. Robot trong môi trường mô phỏng phòng thí nghiệm (RLBench) đã đạt tỷ lệ thành công 89,4%. Nhưng khi chuyển sang các tác vụ gia đình thực tế như rửa chén, gấp quần áo, tỷ lệ thành công ngay lập tức giảm còn 12%. Giữa phòng thí nghiệm và nhà bếp, cách biệt tới 77 điểm phần trăm. Các nhà nghiên cứu gọi hiện tượng này là "đường biên răng cưa" (jagged frontier). Khả năng của AI có dạng phân bố không đều, có thể giành huy chương vàng Olympic Toán nhưng lại không thể ổn định cho biết đúng giờ hiện tại. AI có thể đoạt huy chương vàng Olympic Toán, nhưng chỉ có 50% khả năng hiểu đồng hồ mô phỏng. AI đang tăng tốc, nhưng không phải theo cùng một hướng. Ngoài ra, trong các nhiệm vụ của trí thông minh nhân tạo, thử nghiệm OSWorld cho thấy, khả năng của AI tiên tiến (66,3%) đang tiến gần đến mức của con người. Tuy nhiên, trong bài kiểm tra PaperArena chuyên đánh giá logic nghiên cứu khoa học, AI mạnh nhất chỉ đạt 39%, chỉ bằng một nửa trình độ của tiến sĩ. Nhưng những điểm "đường biên răng cưa" này không còn cản trở các doanh nghiệp đưa AI vào dây chuyền sản xuất. Một con số khác của AI Index là, tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI toàn cầu đã đạt 88%. Gần chín phần mười công ty đã tích hợp AI vào một quy trình làm việc nào đó. Chi phí cũng đang tăng theo. Ghi nhận các sự cố liên quan đến AI từ năm 2024 đã tăng từ 233 lên 362 vụ. Tiền đổ vào AI tăng tốc, 581,7 tỷ USD Năm 2025, tổng đầu tư AI của các doanh nghiệp toàn cầu đạt 581,7 tỷ USD, tăng 130% so với năm trước. Trong đó, đầu tư tư nhân chiếm 344,7 tỷ USD, tăng 127,5%. Hai đường cong này gần như gấp đôi. Về quốc gia, Mỹ dẫn đầu tuyệt đối. Năm 2025, đầu tư tư nhân của Mỹ vào AI đạt 285,9 tỷ USD. Đồng thời, có thêm 1953 công ty khởi nghiệp AI mới, gấp hơn 10 lần so với vị trí thứ hai. Tiền đổ vào Mỹ ngày càng nhiều. Nhưng nguồn lực cốt lõi khác của Mỹ lại đang chảy ngược lại. Người rời đi, số nhà nghiên cứu AI tại Mỹ giảm 89% Có một con số khiến người ta giật mình. Từ năm 2017 đến nay, số nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI đến Mỹ đã giảm 89%. Quan trọng hơn, tốc độ giảm này còn đang tăng. Chỉ trong năm qua, giảm 80%. Mỹ vẫn là quốc gia có mật độ nhà nghiên cứu AI cao nhất thế giới, nhưng nguồn cung đang siết chặt. Hai đường cong về tiền và người bắt đầu đi theo chiều hướng ngược lại. Đây là tình trạng chưa từng xảy ra trong mười năm qua. Tăng trưởng về khả năng tính toán trong ba năm đã lên tới 30 lần, nhưng "cổ họng" của nó chỉ nằm trong tay một số ít công ty. Các công ty này, đặc biệt Nvidia, chiếm hơn 60% tổng công suất GPU toàn cầu. Amazon và Google dựa vào chip tự nghiên cứu, xếp thứ hai, thứ ba, nhưng tổng lại vẫn không thể vượt Nvidia. Hầu hết các chip này đều do TSMC gia công. Độ dốc của đường cong tính toán càng lớn, "cổ họng" càng hẹp. Song song đó, chi phí cũng tăng theo. Tổng công suất các trung tâm dữ liệu AI toàn cầu đã đạt 29,6 GW, tương đương với nhu cầu điện cao điểm của bang New York. Một lần huấn luyện của xAI Grok 4 tiêu tốn khoảng 72.816 tấn CO2, tương đương khí thải của 17.000 xe ô tô chạy suốt một năm. Vị trí xây dựng trung tâm dữ liệu, nguồn điện, nguồn cung chip — ba vấn đề này đã trở thành nỗi đau đầu của các CEO AI trong năm nay. AI tạo sinh thâm nhập 53% trong 3 năm, tỷ lệ sử dụng tại Trung Quốc vượt 80% Trong vòng 3 năm, AI tạo sinh đã đạt tỷ lệ thâm nhập toàn cầu 53%. Tốc độ này nhanh hơn máy tính cá nhân, nhanh hơn internet. Tuy nhiên, tốc độ thâm nhập lại rất phụ thuộc vào từng quốc gia. Singapore 61%, UAE 54%, đều vượt Mỹ. Trong các quốc gia khảo sát, Mỹ xếp thứ 24, tỷ lệ thâm nhập 28,3%. Nếu chuyển đổi từ người tiêu dùng sang môi trường làm việc, sự khác biệt còn rõ rệt hơn. Một số dữ liệu khác trong báo cáo cho thấy, năm 2025, 58% nhân viên toàn cầu đã bắt đầu thường xuyên sử dụng AI trong công việc. Nhưng tại Trung Quốc, Ấn Độ, Nigeria, UAE, Saudi Arabia, tỷ lệ này đều vượt quá 80%. Tỷ lệ thâm nhập AI trong giới công sở Trung Quốc đã cao hơn trung bình toàn cầu hơn 20 điểm phần trăm. Điều thú vị hơn nữa là giá trị dành cho người tiêu dùng. Theo ước tính của AI Index, đến đầu năm 2026, các công cụ AI tạo sinh sẽ mang lại giá trị 172 tỷ USD mỗi năm cho người tiêu dùng Mỹ. Từ 2025 đến 2026, giá trị trung bình mỗi người dùng đã tăng gấp ba lần. Phần lớn người dùng vẫn đang dùng phiên bản miễn phí. Người bình thường sẵn sàng trả tiền cho AI, nhưng giá trị mà AI tạo ra cho họ còn cao hơn nhiều. Khoảng cách này chính là điều các công ty AI hiện đang cố gắng thu hẹp. Việc làm nhập môn giảm mạnh, tuyển dụng nhà phát triển 22-25 tuổi giảm 20% Phần khiến người đọc Trung Quốc im lặng nhất trong toàn bộ Báo cáo AI Index có lẽ chính là phần về việc làm của giới trẻ. Số lượng nhà phát triển phần mềm 22-25 tuổi từ năm 2024 đến nay đã giảm khoảng 20%. Trong khi đó, nhóm người lớn tuổi hơn lại tăng lên. Không chỉ các vị trí phát triển. Các ngành nghề khác như dịch vụ khách hàng cũng xuất hiện xu hướng tương tự. Điều đáng lo hơn là kết quả khảo sát của các doanh nghiệp. Các lãnh đạo được phỏng vấn đều dự đoán, trong tương lai, tỷ lệ sa thải sẽ còn lớn hơn cả những tháng gần đây. Đây không phải là vấn đề về tỷ lệ thất nghiệp chung, mà là việc các vị trí nhập môn bị cắt giảm chính xác. Mất việc đầu tiên, toàn bộ bậc thang nghề nghiệp sẽ bị đứt quãng. Tác động dài hạn của chuyện này hiện chưa ai có thể dự đoán rõ. AI đang thay đổi cách phát hiện khoa học Nếu nói về phần việc làm là lạnh lùng, thì phần khoa học lại nóng bỏng hơn bao giờ hết. Các bài báo liên quan đến AI trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên, vật lý, sinh học, năm 2025 đã tăng trưởng từ 26% đến 28% so với cùng kỳ. Cụ thể trong ứng dụng, năm nay lần đầu tiên AI đã hoàn chỉnh quy trình dự báo thời tiết từ đầu đến cuối. Từ dữ liệu quan trắc khí tượng ban đầu, AI trực tiếp đưa ra dự báo nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm cuối cùng, không cần qua các mô hình số truyền thống trung gian. AI đang dần biến thành "người tự phát hiện" thay vì chỉ "hỗ trợ viết bài" hay "tính toán số". Trong bệnh viện cũng vậy. Năm 2025, nhiều bệnh viện bắt đầu triển khai các công cụ AI có thể tự động tạo ra hồ sơ lâm sàng từ các cuộc đối thoại khám bệnh. Các bác sĩ phản hồi rằng, thời gian viết hồ sơ bệnh án giảm tới 83%, giảm thiểu mệt mỏi công việc rõ rệt. Tuy nhiên, cùng chỉ số này lại làm lạnh đi một chút hy vọng về AI trong y tế. Một tổng quan về hơn 500 nghiên cứu AI trong lâm sàng cho thấy, gần một nửa dựa trên dữ liệu dạng đề thi, chỉ 5% sử dụng dữ liệu thực tế từ bệnh viện. AI có thể giảm thời gian nhập dữ liệu của bác sĩ, điều này đã rõ. Nhưng giá trị thực tế của AI trong điều trị bệnh nhân thật vẫn còn nhiều câu hỏi chưa rõ. Làn sóng tự học toàn cầu bùng nổ, giáo dục chính quy đã tụt lại phía sau Giáo dục chính quy không theo kịp AI. Ở Mỹ, 4/5 học sinh trung học và đại học hiện nay dùng AI để hoàn thành bài tập. Nhưng chỉ có một nửa số trường trung học có chính sách về AI, chỉ 6% giáo viên cho rằng các chính sách này rõ ràng. Học sinh đi trước, giáo viên vẫn đứng yên, chưa có quy định rõ ràng. Trong khi đó, làn sóng tự học trên toàn cầu đang bùng nổ. Trong đó, ba quốc gia có tốc độ học AI kỹ năng nhanh nhất lần lượt là UAE, Chile và Nam Phi. Không phải Mỹ, không phải châu Âu. Phần dốc nhất của đường học tập lại nằm ở những nơi mà mọi người ít để ý nhất. Mô hình mạnh nhất trở thành "hộp đen" nhất, giới chuyên gia và công chúng xung đột dữ dội Các mô hình mạnh nhất, đang dần trở thành những mô hình "hộp đen" nhất. Chỉ số Transparency Index của Foundation Model năm nay trung bình giảm từ 58 điểm xuống còn 40 điểm. AI Index trực tiếp chỉ rõ, Google, Anthropic, OpenAI đều đã từ bỏ việc công khai quy mô dữ liệu huấn luyện và thời gian huấn luyện của các mô hình mới nhất. Trong 95 mô hình tiêu biểu ra mắt năm ngoái, có tới 80 mô hình không công khai mã nguồn huấn luyện. Tâm lý của cộng đồng cũng trở nên phức tạp hơn. Trên toàn cầu, tỷ lệ người tin rằng AI có lợi nhiều hơn hại đã tăng từ 52% lên 59%. Nhưng cùng lúc, tỷ lệ lo ngại về AI cũng tăng từ 50% lên 52%. Hai xu hướng này cùng diễn ra. Tại Mỹ, chỉ 33% người dân tin rằng AI sẽ giúp công việc của họ tốt hơn, so với trung bình toàn cầu là 40%. Niềm tin vào chính phủ Mỹ trong việc quản lý AI thấp nhất trong các quốc gia khảo sát, chỉ 31%. Ngược lại, tại Singapore, niềm tin vào chính phủ trong quản lý AI lên tới 81%. Gần đây, sau vụ tấn công vào nhà Sam Altman, giới Silicon Valley "ngạc nhiên phát hiện" rằng bình luận trên Instagram của người bình thường không đồng tình, thậm chí còn cho rằng "nên gay gắt hơn nữa". Họ chưa nhận thức rõ mức độ tồi tệ của tình hình. Dữ liệu từ Pew và Ipsos được trích dẫn trong báo cáo cho thấy, khoảng cách cảm nhận về tác động của AI đối với việc làm, y tế, kinh tế giữa các chuyên gia và công chúng thường vượt quá 30 điểm phần trăm, có nơi lên tới 50 điểm. Một bên là các đường cong trong phòng thí nghiệm đang tăng vọt, một bên là sự bất an trong lòng người dân đang tích tụ. Không có cầu nối nào giữa hai phía. Kết luận Trong 423 trang báo cáo, có hàng trăm biểu đồ, nhưng thực ra chỉ vẽ đúng một biểu đồ. Trục hoành là thời gian, trục tung là năng lực. Đường cong năng lực của mô hình đang bay cao, đường cong tính toán đang bay cao, đường đầu tư đang bay cao, tỷ lệ sử dụng đang bay cao. Các thứ khác đều đứng yên hoặc đi xuống. Đó chính là toàn bộ nội dung của Chỉ số AI 2026. AI đang tăng tốc. Mọi thứ khác đều đang rời xa nhau. Nếu bạn là người trong ngành này, câu hỏi cần đặt ra không phải là "Tương lai sẽ ra sao", mà là "Mình đứng trên đường cong nào".
0
0
0
0