小楼
3k Bài đăng
小楼
Giao dịch mở
Người nắm giữ BNB
Trader tần suất thấp
{thời gian} năm
90 Đang theo dõi
5.2K+ Người theo dõi
41.5K+ Đã thích
Bài đăng
Danh mục đầu tư
Tất cả
Trích dẫn
Video
Xem bản dịch
日拱一卒：有嘉宾因为想看 K-Pop，放弃了 OpenAlice 的晚宴邀请，去了 OpenAI 的活动
OpenAlice 研究员 Ame 回应："我们邀请他们参加晚宴，那是一种特权。如果他们因为 K-Pop 而选择了 OpenAI 的活动，那他们对 AGI 就不够认真，可能也不适合我们的文化。我们主要看地偶。"
这段话翻译一下：你在筛选人，人也在筛选你。当你的文化门槛是"必须对 AGI 足够认真以至于不看 K-Pop"，你筛掉的不只是不认真的人，也是有正常生活的人。
最顶尖的研究者往往不是"只做一件事"的人，是"做完正事还能看 K-Pop"的人。OpenAI 拿走的人，不是因为 K-Pop，是因为 OpenAI 不要求你在 K-Pop 和 AGI 之间二选一。
文化不是门槛越高越好，是越真实越好。
#OpenAlice #OpenAI #AI
OpenAlice 研究员 Ame 回应："我们邀请他们参加晚宴，那是一种特权。如果他们因为 K-Pop 而选择了 OpenAI 的活动，那他们对 AGI 就不够认真，可能也不适合我们的文化。我们主要看地偶。"
这段话翻译一下：你在筛选人，人也在筛选你。当你的文化门槛是"必须对 AGI 足够认真以至于不看 K-Pop"，你筛掉的不只是不认真的人，也是有正常生活的人。
最顶尖的研究者往往不是"只做一件事"的人，是"做完正事还能看 K-Pop"的人。OpenAI 拿走的人，不是因为 K-Pop，是因为 OpenAI 不要求你在 K-Pop 和 AGI 之间二选一。
文化不是门槛越高越好，是越真实越好。
#OpenAlice #OpenAI #AI
Mỗi ngày tiến một bước: AI nửa đầu chặng đường so bằng mô hình, giờ chuyển sang giai đoạn so về thương mại hóa
Báo cáo tài chính của bốn tập đoàn CSP cuối tháng 7 mới là mốc then chốt để kiểm chứng AI đã thương mại hóa hay chưa: Microsoft (7.29), Amazon (7.31), Google (7.22), Meta (7.29).
Thị trường không còn quan tâm đến chuyện “ai ra mắt mô hình mạnh hơn”, mà là quan tâm đến: doanh thu từ AI có chạy vượt Capex được không? Lợi nhuận gộp tăng thêm có đủ bù cho khấu hao, chi phí năng lượng và chi phí tài trợ không? Dòng tiền tự do khi nào mới chạm đáy?
Câu chuyện của nửa đầu chặng đường là “mô hình của ai mạnh hơn”—đó là một câu chuyện kỹ thuật. Câu chuyện của nửa sau là “năng lực tính toán của ai có thể kiếm tiền”—đó là một câu chuyện kinh doanh. Khi chuyển mạch câu chuyện, mô hình định giá cũng phải đổi. Nửa đầu dùng định giá theo PS, còn nửa sau phải dùng FCF.
Bốn ngày công bố báo cáo, bốn phiên tòa. AI có thể biến từ “niềm tin đốt tiền” thành “một thương vụ kiếm tiền” hay không—cuối tháng 7 sẽ có câu trả lời.
#AI #财报 #điện toán đám mây
Báo cáo tài chính của bốn tập đoàn CSP cuối tháng 7 mới là mốc then chốt để kiểm chứng AI đã thương mại hóa hay chưa: Microsoft (7.29), Amazon (7.31), Google (7.22), Meta (7.29).
Thị trường không còn quan tâm đến chuyện “ai ra mắt mô hình mạnh hơn”, mà là quan tâm đến: doanh thu từ AI có chạy vượt Capex được không? Lợi nhuận gộp tăng thêm có đủ bù cho khấu hao, chi phí năng lượng và chi phí tài trợ không? Dòng tiền tự do khi nào mới chạm đáy?
Câu chuyện của nửa đầu chặng đường là “mô hình của ai mạnh hơn”—đó là một câu chuyện kỹ thuật. Câu chuyện của nửa sau là “năng lực tính toán của ai có thể kiếm tiền”—đó là một câu chuyện kinh doanh. Khi chuyển mạch câu chuyện, mô hình định giá cũng phải đổi. Nửa đầu dùng định giá theo PS, còn nửa sau phải dùng FCF.
Bốn ngày công bố báo cáo, bốn phiên tòa. AI có thể biến từ “niềm tin đốt tiền” thành “một thương vụ kiếm tiền” hay không—cuối tháng 7 sẽ có câu trả lời.
#AI #财报 #điện toán đám mây
Xem bản dịch
日拱一卒：AI 时代最大的技术债，不是烂代码，而是那些本不该被实现的念头
生成成本一旦归零，建造冲动就会冒充创造力。
这句话点中了当前 AI 开发的核心问题。以前做功能要写代码、测试、部署，成本高所以人会想"该不该做"。现在 AI 生成一行代码几乎免费，人们就不再问"该不该"了。
结果就是产品里堆满了没人用的功能、没人读的文档、没人维护的脚本。技术债从"代码质量差"变成了"产品方向差"。
最贵的代码不是写得烂的，是写了就不该写的。
#AI #技术债
生成成本一旦归零，建造冲动就会冒充创造力。
这句话点中了当前 AI 开发的核心问题。以前做功能要写代码、测试、部署，成本高所以人会想"该不该做"。现在 AI 生成一行代码几乎免费，人们就不再问"该不该"了。
结果就是产品里堆满了没人用的功能、没人读的文档、没人维护的脚本。技术债从"代码质量差"变成了"产品方向差"。
最贵的代码不是写得烂的，是写了就不该写的。
#AI #技术债
Nhật bổ một tốt: Tại sao Dương Thực Lân không ở lại Mỹ?
Trong thời gian học tiến sĩ ở CMU, anh ấy đã thực tập ở Google Brain và Meta AI. Hướng dẫn viên của anh sau đó chuyển sang Apple để làm AI, đó là Ruslan Salakhutdinov. Năm 2023, anh ấy chọn về nước khởi nghiệp.
Quyết định này vào năm 2023 nhìn giống như đánh bạc, nhưng đến năm 2026 lại giống như tính toán. Mỹ có môi trường nghiên cứu mạnh nhất, nhưng lợi thế của Trung Quốc là “tốc độ hình thành đội nhóm” — trong cuộc cạnh tranh AI, tốc độ từ 0 đến 1 quan trọng hơn độ chính xác từ 1 đến 100.
Việc Dương Thực Lân quay về không phải là từ bỏ công nghệ của Mỹ, mà là chọn một môi trường “mật độ nhân tài thấp hơn nhưng chuỗi ra quyết định ngắn hơn”. Kimi K3 với MoE 896 chuyên gia và tối ưu hóa kernel tự tiến hóa không cần thêm thiên tài, mà cần một tổ chức có thể thử sai nhanh, dừng sai nhanh.
Chọn chiến trường cũng quan trọng như chọn vũ khí.
#Kimi #杨植麟 #AI
Trong thời gian học tiến sĩ ở CMU, anh ấy đã thực tập ở Google Brain và Meta AI. Hướng dẫn viên của anh sau đó chuyển sang Apple để làm AI, đó là Ruslan Salakhutdinov. Năm 2023, anh ấy chọn về nước khởi nghiệp.
Quyết định này vào năm 2023 nhìn giống như đánh bạc, nhưng đến năm 2026 lại giống như tính toán. Mỹ có môi trường nghiên cứu mạnh nhất, nhưng lợi thế của Trung Quốc là “tốc độ hình thành đội nhóm” — trong cuộc cạnh tranh AI, tốc độ từ 0 đến 1 quan trọng hơn độ chính xác từ 1 đến 100.
Việc Dương Thực Lân quay về không phải là từ bỏ công nghệ của Mỹ, mà là chọn một môi trường “mật độ nhân tài thấp hơn nhưng chuỗi ra quyết định ngắn hơn”. Kimi K3 với MoE 896 chuyên gia và tối ưu hóa kernel tự tiến hóa không cần thêm thiên tài, mà cần một tổ chức có thể thử sai nhanh, dừng sai nhanh.
Chọn chiến trường cũng quan trọng như chọn vũ khí.
#Kimi #杨植麟 #AI
Mỗi ngày tiến một bước: Vì sao Kimi có thể làm ra K3? Dương Tân Vũ liệt kê bốn tội của những người cùng ngành
① Kiêu mạn: Các đội ngũ lão làng cho rằng cuộc chiến AI đã kết thúc, rằng họ đã thắng.
② Nôn nóng: Phòng thí nghiệm trẻ nền tảng chưa vững, không theo kịp thì vội vàng đổi hướng.
③ Nhát gan: Năng lực không yếu, nhưng không dám đặt mục tiêu là số 1 trong ngành.
④ Lệch mục tiêu: Mỗi người đều tranh công cá nhân, không ai thực sự quan tâm công ty có thể làm ra AGI được hay không.
Dương Tân Vũ nói điểm khác biệt lớn nhất của Mặt tối của Mặt trăng là: đội ngũ sáng lập vẫn theo đuổi AGI một cách mãnh liệt.
Cũng tiết lộ “Năm điều răn của Kimi”:
- Công ty mô hình phải làm mô hình
- Làm Research, phát Paper phải làm thí nghiệm
- Huấn luyện mô hình phải nhìn Metric
- Thứ không hiệu quả thì đừng cố gượng
- Đừng YOLO
Nói bằng tiếng phổ thông: ít kể chuyện, làm thí nghiệm nhiều hơn. Huấn luyện nhìn dữ liệu, thất bại thì dừng kịp thời, không dựa vào trực giác để đánh lớn.
Bốn tội và năm điều răn này thực ra nói về cùng một chuyện: phần lớn các công ty AI chết vì “quá muốn làm kẻ đứng đầu” chứ không phải “quá muốn làm đúng việc”. Điểm khác biệt của Kimi không phải là thông minh hơn, mà là kiềm chế hơn.
#Kimi #K3 #AI
① Kiêu mạn: Các đội ngũ lão làng cho rằng cuộc chiến AI đã kết thúc, rằng họ đã thắng.
② Nôn nóng: Phòng thí nghiệm trẻ nền tảng chưa vững, không theo kịp thì vội vàng đổi hướng.
③ Nhát gan: Năng lực không yếu, nhưng không dám đặt mục tiêu là số 1 trong ngành.
④ Lệch mục tiêu: Mỗi người đều tranh công cá nhân, không ai thực sự quan tâm công ty có thể làm ra AGI được hay không.
Dương Tân Vũ nói điểm khác biệt lớn nhất của Mặt tối của Mặt trăng là: đội ngũ sáng lập vẫn theo đuổi AGI một cách mãnh liệt.
Cũng tiết lộ “Năm điều răn của Kimi”:
- Công ty mô hình phải làm mô hình
- Làm Research, phát Paper phải làm thí nghiệm
- Huấn luyện mô hình phải nhìn Metric
- Thứ không hiệu quả thì đừng cố gượng
- Đừng YOLO
Nói bằng tiếng phổ thông: ít kể chuyện, làm thí nghiệm nhiều hơn. Huấn luyện nhìn dữ liệu, thất bại thì dừng kịp thời, không dựa vào trực giác để đánh lớn.
Bốn tội và năm điều răn này thực ra nói về cùng một chuyện: phần lớn các công ty AI chết vì “quá muốn làm kẻ đứng đầu” chứ không phải “quá muốn làm đúng việc”. Điểm khác biệt của Kimi không phải là thông minh hơn, mà là kiềm chế hơn.
#Kimi #K3 #AI
Mỗi ngày tiến một bước nhỏ: Doanh nghiệp hàng đầu bị nghi ngờ nhiều nhất kể từ cơn điên AI, giờ đây lại giành lại vinh quang của mình—xin chúc mừng Apple
Những “tay cá cược AI” khóc lóc quay trở lại ôm chân Bá tước Buffett, nói rằng chúng tôi vẫn là đầu tư giá trị, đừng cá nữa.
Câu chuyện này còn thú vị hơn vẻ bề ngoài. Apple bị nghi ngờ vì “AI chưa đủ mạnh tay”, và được vinh danh lại cũng vì “người khác mạnh tay hơn nhưng không kiếm được tiền”. Thị trường không phải đang khen công nghệ của Apple, mà đang trừng phạt lời hứa quá đà.
Buffett từng giảm tỷ trọng ở Apple không phải vì không tin, mà vì tỷ trọng quá nặng. Hiện tại, câu chuyện AI hạ nhiệt, dòng tiền chuyển từ “kỳ vọng tăng trưởng” sang “tính chắc chắn của dòng tiền” — hào của Apple không phải là AI, mà là 2 tỷ thiết bị và việc mua lại cổ phiếu mỗi năm lên tới 100 tỷ.
Sự trở về của đầu tư giá trị, về bản chất là nỗi sợ thay thế lòng tham. Không phải giá trị tốt lên, mà là tăng trưởng trở nên đắt đỏ hơn.
#苹果 #巴菲特 #价值投资
Những “tay cá cược AI” khóc lóc quay trở lại ôm chân Bá tước Buffett, nói rằng chúng tôi vẫn là đầu tư giá trị, đừng cá nữa.
Câu chuyện này còn thú vị hơn vẻ bề ngoài. Apple bị nghi ngờ vì “AI chưa đủ mạnh tay”, và được vinh danh lại cũng vì “người khác mạnh tay hơn nhưng không kiếm được tiền”. Thị trường không phải đang khen công nghệ của Apple, mà đang trừng phạt lời hứa quá đà.
Buffett từng giảm tỷ trọng ở Apple không phải vì không tin, mà vì tỷ trọng quá nặng. Hiện tại, câu chuyện AI hạ nhiệt, dòng tiền chuyển từ “kỳ vọng tăng trưởng” sang “tính chắc chắn của dòng tiền” — hào của Apple không phải là AI, mà là 2 tỷ thiết bị và việc mua lại cổ phiếu mỗi năm lên tới 100 tỷ.
Sự trở về của đầu tư giá trị, về bản chất là nỗi sợ thay thế lòng tham. Không phải giá trị tốt lên, mà là tăng trưởng trở nên đắt đỏ hơn.
#苹果 #巴菲特 #价值投资
Mỗi ngày tiến một bước: mô hình càng lúc càng “cày” trí tuệ, chưng cất đi chưng cất lại để chưng cất—người dùng thì chẳng có chút trung thành nào
Hôm nay cái này mạnh, ngày mai cái kia mạnh. Nhưng Google và Amazon ngồi phía sau lén lút cười vì lời.
Google có Android, Chrome, Search, Workspace, YouTube—tất cả đều là cổng người dùng “có sẵn”; GCP bán sức mạnh tính toán, TPU giúp họ giảm chi phí huấn luyện của chính mình. AWS là công ty đám mây lớn nhất; huấn luyện và suy luận AI đều tiêu tốn tài nguyên đám mây—cạnh tranh càng gay gắt thì càng kiếm được tiền.
Gemini là “đậu hũ Bắc Mỹ” kiểu như Baidu/豆包, còn Alexa thì tệ hơn—nhưng họ vừa có người dùng vừa có tiền. Các công ty mô hình lao vào đánh nhau ở tuyến giữa, còn các ông lớn về cloud thì ở phía sau thu tiền thuê nhà. Trí tuệ lớn nhất của đời người là lén lút mà hưởng lợi.
Cục diện cuối cùng của AI có lẽ không phải là “mô hình của ai mạnh nhất”, mà là “ai có nhiều cổng vào nhất”. Mô hình là đạn, còn phân phối là súng. Đạn có thể đổi, nhưng súng thì khó đổi.
#Google #Amazon #AI
Hôm nay cái này mạnh, ngày mai cái kia mạnh. Nhưng Google và Amazon ngồi phía sau lén lút cười vì lời.
Google có Android, Chrome, Search, Workspace, YouTube—tất cả đều là cổng người dùng “có sẵn”; GCP bán sức mạnh tính toán, TPU giúp họ giảm chi phí huấn luyện của chính mình. AWS là công ty đám mây lớn nhất; huấn luyện và suy luận AI đều tiêu tốn tài nguyên đám mây—cạnh tranh càng gay gắt thì càng kiếm được tiền.
Gemini là “đậu hũ Bắc Mỹ” kiểu như Baidu/豆包, còn Alexa thì tệ hơn—nhưng họ vừa có người dùng vừa có tiền. Các công ty mô hình lao vào đánh nhau ở tuyến giữa, còn các ông lớn về cloud thì ở phía sau thu tiền thuê nhà. Trí tuệ lớn nhất của đời người là lén lút mà hưởng lợi.
Cục diện cuối cùng của AI có lẽ không phải là “mô hình của ai mạnh nhất”, mà là “ai có nhiều cổng vào nhất”. Mô hình là đạn, còn phân phối là súng. Đạn có thể đổi, nhưng súng thì khó đổi.
#Google #Amazon #AI
Ngày ngày tiến một bước: doanh nghiệp bộ nhớ và mô-đun quang có PE nhìn có vẻ thấp là vì đang ở đỉnh chu kỳ
Không giống với trường hợp như TSMC—do độc quyền công nghệ lâu dài có thể duy trì biên lợi nhuận cao. PE thấp không đồng nghĩa với việc rẻ; có thể thị trường đã “price in” sẵn đỉnh chu kỳ.
Làn sóng cổ phiếu công nghệ giảm thảm như vậy, TSMC thậm chí gần như không giảm—vì hào lũy của TSMC không phải là “chu kỳ tốt”, mà là “người khác không làm được”. Hào lũy của bộ nhớ và mô-đun quang là “chu kỳ tốt”; khi chu kỳ vừa quay đầu, PE thấp lại chính là thời điểm đắt nhất.
Bài học khó nhất của đầu tư giá trị: PE thấp không đồng nghĩa với bị định giá thấp. Bạn tưởng mình đang bắt đáy, nhưng thực ra lại đang hứng một “cú lao” ngay tại đỉnh chu kỳ.
#美股 #半导体 #投資
Không giống với trường hợp như TSMC—do độc quyền công nghệ lâu dài có thể duy trì biên lợi nhuận cao. PE thấp không đồng nghĩa với việc rẻ; có thể thị trường đã “price in” sẵn đỉnh chu kỳ.
Làn sóng cổ phiếu công nghệ giảm thảm như vậy, TSMC thậm chí gần như không giảm—vì hào lũy của TSMC không phải là “chu kỳ tốt”, mà là “người khác không làm được”. Hào lũy của bộ nhớ và mô-đun quang là “chu kỳ tốt”; khi chu kỳ vừa quay đầu, PE thấp lại chính là thời điểm đắt nhất.
Bài học khó nhất của đầu tư giá trị: PE thấp không đồng nghĩa với bị định giá thấp. Bạn tưởng mình đang bắt đáy, nhưng thực ra lại đang hứng một “cú lao” ngay tại đỉnh chu kỳ.
#美股 #半导体 #投資
Ngày ngày tích lũy một bước: Khi AI dần tiếp quản việc thực thi, năng lực quan trọng nhất của con người là gì?
Bài viết cốt lõi của Coinbase xoay quanh ba câu hỏi: liệu có thể gọi AI đúng cách hay không; liệu có biết vấn đề nào phù hợp để giao cho AI hay không; và liệu có phát hiện được sai sót, giới hạn cũng như rủi ro an toàn của AI hay không.
Khi việc thực thi dần được tự động hóa, thứ thực sự trở nên khan hiếm sẽ là năng lực phán đoán và gu thẩm mỹ. Năng lực quyết định làm gì là đáng giá, phân biệt giữa cái “trông có vẻ đúng” và cái “thực sự đúng”, và khi cần thiết thì biết cách lật lại câu trả lời do mô hình đưa ra.
Quan điểm này đúng hay không? Phán đoán quả thật rất hiếm, nhưng chữ “phán đoán” lại quá mơ hồ. Diễn đạt chính xác hơn là: khi chi phí thực thi tiến gần về không nhờ AI, thì chi phí cho việc “chọn thực thi cái gì” sẽ trở thành khoản chi phí lớn duy nhất còn lại. Phán đoán không phải là năng khiếu; đó là phản xạ hình thành sau khi đã trả đủ học phí cho những lần sai.
#AI #phán đoán
Bài viết cốt lõi của Coinbase xoay quanh ba câu hỏi: liệu có thể gọi AI đúng cách hay không; liệu có biết vấn đề nào phù hợp để giao cho AI hay không; và liệu có phát hiện được sai sót, giới hạn cũng như rủi ro an toàn của AI hay không.
Khi việc thực thi dần được tự động hóa, thứ thực sự trở nên khan hiếm sẽ là năng lực phán đoán và gu thẩm mỹ. Năng lực quyết định làm gì là đáng giá, phân biệt giữa cái “trông có vẻ đúng” và cái “thực sự đúng”, và khi cần thiết thì biết cách lật lại câu trả lời do mô hình đưa ra.
Quan điểm này đúng hay không? Phán đoán quả thật rất hiếm, nhưng chữ “phán đoán” lại quá mơ hồ. Diễn đạt chính xác hơn là: khi chi phí thực thi tiến gần về không nhờ AI, thì chi phí cho việc “chọn thực thi cái gì” sẽ trở thành khoản chi phí lớn duy nhất còn lại. Phán đoán không phải là năng khiếu; đó là phản xạ hình thành sau khi đã trả đủ học phí cho những lần sai.
#AI #phán đoán
Nhích một bước mỗi ngày: Kimi K3 vừa ra mắt—26.800 tỷ tham số, ngữ cảnh 1 triệu, đa phương thức gốc
Ba hạng mục benchmark nội bộ đều vượt Claude Opus 4.8 và GPT-5.5: Online Exp 75.5, DECK-Bench 73.5, Finance-Bench 62.6.
Về kiến trúc có hai cập nhật: Kimi Delta Attention (KDA) giúp tăng tốc độ giải mã thêm tối đa 6,3 lần trong ngữ cảnh lên tới hàng triệu token; Attention Residuals (AttnRes) giúp nâng hiệu quả huấn luyện lên khoảng 25%, chi phí bổ sung dưới 2%. MoE mở rộng lên 896 chuyên gia, kích hoạt 16 chuyên gia; hiệu quả mở rộng toàn cục tăng khoảng 2,5 lần so với K2.
Điều đáng chú ý nhất là năng lực tự tiến hóa: K3 dành 15 giờ lặp liên tục để thiết kế thuật toán kernel hai giai đoạn mới, đưa forward + backward của AttnRes từ 283,6ms xuống 114,4ms—giữ nguyên giá trị, tốc độ gấp đôi. Mô hình đang tối ưu chính quá trình huấn luyện của mình.
K3 đã ra mắt trên Kimi Work, Kimi Code và API; trọng số sẽ được mở trước ngày 27 tháng 7.
Khi mô hình bắt đầu tối ưu chính kernel huấn luyện, câu chuyện “AI giúp con người viết mã” sẽ cần nâng cấp—bước tiếp theo là “AI giúp AI viết mã nhanh hơn”.
#Kimi #K3 #AI
Ba hạng mục benchmark nội bộ đều vượt Claude Opus 4.8 và GPT-5.5: Online Exp 75.5, DECK-Bench 73.5, Finance-Bench 62.6.
Về kiến trúc có hai cập nhật: Kimi Delta Attention (KDA) giúp tăng tốc độ giải mã thêm tối đa 6,3 lần trong ngữ cảnh lên tới hàng triệu token; Attention Residuals (AttnRes) giúp nâng hiệu quả huấn luyện lên khoảng 25%, chi phí bổ sung dưới 2%. MoE mở rộng lên 896 chuyên gia, kích hoạt 16 chuyên gia; hiệu quả mở rộng toàn cục tăng khoảng 2,5 lần so với K2.
Điều đáng chú ý nhất là năng lực tự tiến hóa: K3 dành 15 giờ lặp liên tục để thiết kế thuật toán kernel hai giai đoạn mới, đưa forward + backward của AttnRes từ 283,6ms xuống 114,4ms—giữ nguyên giá trị, tốc độ gấp đôi. Mô hình đang tối ưu chính quá trình huấn luyện của mình.
K3 đã ra mắt trên Kimi Work, Kimi Code và API; trọng số sẽ được mở trước ngày 27 tháng 7.
Khi mô hình bắt đầu tối ưu chính kernel huấn luyện, câu chuyện “AI giúp con người viết mã” sẽ cần nâng cấp—bước tiếp theo là “AI giúp AI viết mã nhanh hơn”.
#Kimi #K3 #AI
Mỗi ngày tích lũy một bước: Grok Build đã được nâng cấp
Chỉ một bài đăng của Musk, ba chữ. Không có blog kỹ thuật, không có benchmark, cũng không có tuyên bố kiểu “chúng tôi vượt GPT-5.5”.
Đó chính là chiến lược ra mắt của xAI: không cạnh tranh điểm số, mà cạnh tranh sự chú ý và mức độ lan tỏa. Nguồn người dùng của Grok Build không phải là độc giả blog kỹ thuật, mà là dòng thông tin trên X. Khi mô hình của bạn được nhúng vào nền tảng mạng xã hội, mỗi lần người dùng sử dụng đều là một lần phân phối.
Các công ty AI khác thì bỏ tiền để mua người dùng, còn xAI nuôi người dùng bằng chính mạng xã hội. Con đường khác nhau, và điểm đến cũng có thể khác nhau.
#Grok #xAI
Chỉ một bài đăng của Musk, ba chữ. Không có blog kỹ thuật, không có benchmark, cũng không có tuyên bố kiểu “chúng tôi vượt GPT-5.5”.
Đó chính là chiến lược ra mắt của xAI: không cạnh tranh điểm số, mà cạnh tranh sự chú ý và mức độ lan tỏa. Nguồn người dùng của Grok Build không phải là độc giả blog kỹ thuật, mà là dòng thông tin trên X. Khi mô hình của bạn được nhúng vào nền tảng mạng xã hội, mỗi lần người dùng sử dụng đều là một lần phân phối.
Các công ty AI khác thì bỏ tiền để mua người dùng, còn xAI nuôi người dùng bằng chính mạng xã hội. Con đường khác nhau, và điểm đến cũng có thể khác nhau.
#Grok #xAI
Từng bước một tích lũy: client Kimi bản nội địa vẫn khá mạnh
Hỗ trợ Canva để làm poster (hiệu quả ổn nhưng workbuddy không có tính năng này), có đầy đủ hệ thống tra cứu tài liệu (CNKI, WanFang), có thể kết nối Tonghuashun và Tianyancha, đồng thời còn biết sắp xếp/organize dữ liệu trên Baidu Netdisk.
Các tiêu chí cạnh tranh của client AI trong nước khác với nước ngoài. Claude và ChatGPT “đấu” về năng lực suy luận, còn Kimi “đấu” ở chỗ “đã tích hợp được bao nhiêu nguồn dữ liệu bản địa Trung Quốc”. Tra cứu tài liệu, dữ liệu tài chính, sắp xếp Netdisk—đây đều là các tình huống nhu cầu thiết yếu của “AI không phổ quát”.
Hào lũy (moat) của trợ lý AI không phải là tham số mô hình, mà là khả năng kết nối dữ liệu và việc cài vào đúng ngữ cảnh/công việc. Mô hình có thể đổi, nhưng workflow thì khó thay.
#Kimi #AI
Hỗ trợ Canva để làm poster (hiệu quả ổn nhưng workbuddy không có tính năng này), có đầy đủ hệ thống tra cứu tài liệu (CNKI, WanFang), có thể kết nối Tonghuashun và Tianyancha, đồng thời còn biết sắp xếp/organize dữ liệu trên Baidu Netdisk.
Các tiêu chí cạnh tranh của client AI trong nước khác với nước ngoài. Claude và ChatGPT “đấu” về năng lực suy luận, còn Kimi “đấu” ở chỗ “đã tích hợp được bao nhiêu nguồn dữ liệu bản địa Trung Quốc”. Tra cứu tài liệu, dữ liệu tài chính, sắp xếp Netdisk—đây đều là các tình huống nhu cầu thiết yếu của “AI không phổ quát”.
Hào lũy (moat) của trợ lý AI không phải là tham số mô hình, mà là khả năng kết nối dữ liệu và việc cài vào đúng ngữ cảnh/công việc. Mô hình có thể đổi, nhưng workflow thì khó thay.
#Kimi #AI
Mỗi ngày tích lũy một chút: Codex vĩ đại vẫn chưa kịp kiếm tiền thay cho người dùng, nhưng người bán skin đã kiếm được trước
Trên Xianyu xuất hiện một loạt dịch vụ đổi skin trên nền tảng desktop của Codex. Mua hướng dẫn chỉ vài tệ, tùy chỉnh giá 66-99 tệ. Người bán sẽ thay nền, thanh bên, nút bấm và ảnh đại diện; chủ đề nào cũng làm được, từ ngôi sao, game đến phong cách anime.
Công cụ nền tảng Codex Dream Skin đã được mã nguồn mở trên GitHub, với 6800 lượt Star. Hỗ trợ macOS và Windows, tiêm theme thông qua CDP trên chính máy, không can thiệp vào gói cài đặt chính thức, và có thể khôi phục lại một chạm.
Chuỗi công nghiệp của công cụ lập trình bằng AI đã phân hóa: làm mô hình thì kiếm tiền từ năng lực tính toán, làm công cụ thì kiếm tiền từ thuê bao, còn làm skin lại kiếm được loại tiền “thành thật” nhất—chênh lệch nhờ thẩm mỹ. Thang nhu cầu của con người trong thời đại AI vẫn còn nguyên giá trị: dùng trước, dùng cho tốt sau, và cuối cùng là đẹp.
#Codex #AI工具
Trên Xianyu xuất hiện một loạt dịch vụ đổi skin trên nền tảng desktop của Codex. Mua hướng dẫn chỉ vài tệ, tùy chỉnh giá 66-99 tệ. Người bán sẽ thay nền, thanh bên, nút bấm và ảnh đại diện; chủ đề nào cũng làm được, từ ngôi sao, game đến phong cách anime.
Công cụ nền tảng Codex Dream Skin đã được mã nguồn mở trên GitHub, với 6800 lượt Star. Hỗ trợ macOS và Windows, tiêm theme thông qua CDP trên chính máy, không can thiệp vào gói cài đặt chính thức, và có thể khôi phục lại một chạm.
Chuỗi công nghiệp của công cụ lập trình bằng AI đã phân hóa: làm mô hình thì kiếm tiền từ năng lực tính toán, làm công cụ thì kiếm tiền từ thuê bao, còn làm skin lại kiếm được loại tiền “thành thật” nhất—chênh lệch nhờ thẩm mỹ. Thang nhu cầu của con người trong thời đại AI vẫn còn nguyên giá trị: dùng trước, dùng cho tốt sau, và cuối cùng là đẹp.
#Codex #AI工具
Mỗi ngày tiến một bước nhỏ: Infini Professional cắt ngưỡng phí từ 100.000 USD xuống còn 10.000
Trước đây, muốn được hưởng mức phí 0,30% thì phải có khối lượng giao dịch hàng tháng hoặc số dư đạt 100K USD; nay chỉ cần 10K là đủ. Elite giảm từ 1 triệu USD xuống 100K, mức phí không đổi—ngưỡng giảm còn một nửa.
Điểm đau cốt lõi của thanh toán xuyên biên giới không phải là phí cao, mà là bộ đôi "ngưỡng + phí". Phí thấp nhưng ngưỡng cao thì các doanh nghiệp vừa và nhỏ không với tới; ngưỡng thấp nhưng phí cao thì dùng hằng ngày không đáng. Lần này, Infini cắt ngưỡng—biến mức phí thấp từ "đặc quyền của khách hàng lớn" thành "công cụ dùng hằng ngày".
Trong thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin, thứ cần thay thế thực sự không phải là chuyển khoản ngân hàng, mà là PayPal và Stripe.
#Infini #稳定币 #跨境支付
Trước đây, muốn được hưởng mức phí 0,30% thì phải có khối lượng giao dịch hàng tháng hoặc số dư đạt 100K USD; nay chỉ cần 10K là đủ. Elite giảm từ 1 triệu USD xuống 100K, mức phí không đổi—ngưỡng giảm còn một nửa.
Điểm đau cốt lõi của thanh toán xuyên biên giới không phải là phí cao, mà là bộ đôi "ngưỡng + phí". Phí thấp nhưng ngưỡng cao thì các doanh nghiệp vừa và nhỏ không với tới; ngưỡng thấp nhưng phí cao thì dùng hằng ngày không đáng. Lần này, Infini cắt ngưỡng—biến mức phí thấp từ "đặc quyền của khách hàng lớn" thành "công cụ dùng hằng ngày".
Trong thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin, thứ cần thay thế thực sự không phải là chuyển khoản ngân hàng, mà là PayPal và Stripe.
#Infini #稳定币 #跨境支付
日拱一卒：WBTC là nền tảng của BTC trong DeFi, 5 giao thức chiếm phần lớn TVL
Aave, Morpho, Compound, Curve, Spark——WBTC tổng giá trị bị khóa đứng trong top 5.
Việc bọc BTC thành token ERC-20 để đưa vào DeFi đã được thực hiện từ năm 2019 đến nay. TVL của WBTC không phải là vấn đề tăng hay giảm, mà là vấn đề “người nắm giữ BTC có sẵn sàng tin tưởng và đưa BTC của họ vào hợp đồng thông minh hay không”.
Top 5 toàn là các giao thức cho vay và DEX——cho thấy mục đích chính của WBTC vẫn là “thế chấp để vay stablecoin” và “cung cấp thanh khoản”. BTC trong DeFi không phải để giao dịch, mà để trở thành tài sản lớp nền.
#wBTC #Bitcoin #DeFi
Aave, Morpho, Compound, Curve, Spark——WBTC tổng giá trị bị khóa đứng trong top 5.
Việc bọc BTC thành token ERC-20 để đưa vào DeFi đã được thực hiện từ năm 2019 đến nay. TVL của WBTC không phải là vấn đề tăng hay giảm, mà là vấn đề “người nắm giữ BTC có sẵn sàng tin tưởng và đưa BTC của họ vào hợp đồng thông minh hay không”.
Top 5 toàn là các giao thức cho vay và DEX——cho thấy mục đích chính của WBTC vẫn là “thế chấp để vay stablecoin” và “cung cấp thanh khoản”. BTC trong DeFi không phải để giao dịch, mà để trở thành tài sản lớp nền.
#wBTC #Bitcoin #DeFi
Ngày đẩy từng bước một: Ngày 15/7, vòng đời cổ phiếu của Phố Wall lần đầu tiên được đưa chạy end-to-end trên blockchain
DTCC—trung tâm thanh toán bù trừ trung tâm của toàn bộ cổ phiếu tại Mỹ, với 130 năm lịch sử—lần đầu hoàn tất giao dịch thực tế trên blockchain: SPY, QQQ, trái phiếu chính phủ Mỹ và cổ phiếu Microsoft, với hơn 50 tổ chức tham gia, bao gồm BlackRock, Goldman Sachs, JPMorgan. Tháng 10 sẽ chính thức thương mại.
Cùng ngày, Cantor Fitzgerald (nhà bảo lãnh phát hành IPO hàng đầu tại Mỹ năm 2025) và Securitize (nền tảng token hóa lớn nhất, 4 tỷ USD tài sản) ra mắt khung IPO trên chuỗi—mỗi token tương đương với cổ phiếu vật chất, có địa vị pháp lý tương tự. Bản thân Securitize đã niêm yết trên NYSE vào ngày 2/7 và cùng ngày token hóa cổ phiếu lên Avalanche và Solana—đầu tiên trên thế giới.
Quan trọng hơn, JPMorgan sử dụng QQQ đã token hóa làm ký quỹ cho các giao dịch phái sinh.
Nhìn tách vòng đời cổ phiếu ra: phát hành → giao dịch → thanh toán → ký quỹ. Cantor × Securitize đưa khâu phát hành lên chuỗi, DTCC đưa giao dịch và thanh toán lên chuỗi, còn JPMorgan đưa khâu ký quỹ lên chuỗi. Lần đầu tiên bốn mắt xích chạy end-to-end trên blockchain.
Chu kỳ thanh toán từ T+2 được rút xuống còn vài giây. Đây không phải là tăng hiệu quả, mà là thay đổi thế hệ hạ tầng.
#DTCC #代币化 #RWA
DTCC—trung tâm thanh toán bù trừ trung tâm của toàn bộ cổ phiếu tại Mỹ, với 130 năm lịch sử—lần đầu hoàn tất giao dịch thực tế trên blockchain: SPY, QQQ, trái phiếu chính phủ Mỹ và cổ phiếu Microsoft, với hơn 50 tổ chức tham gia, bao gồm BlackRock, Goldman Sachs, JPMorgan. Tháng 10 sẽ chính thức thương mại.
Cùng ngày, Cantor Fitzgerald (nhà bảo lãnh phát hành IPO hàng đầu tại Mỹ năm 2025) và Securitize (nền tảng token hóa lớn nhất, 4 tỷ USD tài sản) ra mắt khung IPO trên chuỗi—mỗi token tương đương với cổ phiếu vật chất, có địa vị pháp lý tương tự. Bản thân Securitize đã niêm yết trên NYSE vào ngày 2/7 và cùng ngày token hóa cổ phiếu lên Avalanche và Solana—đầu tiên trên thế giới.
Quan trọng hơn, JPMorgan sử dụng QQQ đã token hóa làm ký quỹ cho các giao dịch phái sinh.
Nhìn tách vòng đời cổ phiếu ra: phát hành → giao dịch → thanh toán → ký quỹ. Cantor × Securitize đưa khâu phát hành lên chuỗi, DTCC đưa giao dịch và thanh toán lên chuỗi, còn JPMorgan đưa khâu ký quỹ lên chuỗi. Lần đầu tiên bốn mắt xích chạy end-to-end trên blockchain.
Chu kỳ thanh toán từ T+2 được rút xuống còn vài giây. Đây không phải là tăng hiệu quả, mà là thay đổi thế hệ hạ tầng.
#DTCC #代币化 #RWA
Gom từng bước một: USDT của Tether trên Optimism đạt vốn hóa vượt 200 triệu USD
Chuyển stablecoin lên chuỗi không phải là tin tức, tin tức là stablecoin tăng trên chuỗi nào. Optimism không phải là chuỗi USDT lớn nhất, nhưng mức vốn hóa 200 triệu cho thấy L2 đang chuyển từ “hệ sinh thái chỉ dành cho DeFi” sang “hạ tầng cho stablecoin”.
USDT trên Tron là công cụ thanh toán, trên Ethereum là tài sản thế chấp cho DeFi, trên Solana là nhiên liệu cho meme. Vậy trên Optimism thì sao? Hiện tại có vẻ đó là sản phẩm phụ của doanh thu từ sequencer—chuỗi rẻ, thì stablecoin tự nhiên cũng đến.
#USDT #Tether #Optimism
Chuyển stablecoin lên chuỗi không phải là tin tức, tin tức là stablecoin tăng trên chuỗi nào. Optimism không phải là chuỗi USDT lớn nhất, nhưng mức vốn hóa 200 triệu cho thấy L2 đang chuyển từ “hệ sinh thái chỉ dành cho DeFi” sang “hạ tầng cho stablecoin”.
USDT trên Tron là công cụ thanh toán, trên Ethereum là tài sản thế chấp cho DeFi, trên Solana là nhiên liệu cho meme. Vậy trên Optimism thì sao? Hiện tại có vẻ đó là sản phẩm phụ của doanh thu từ sequencer—chuỗi rẻ, thì stablecoin tự nhiên cũng đến.
#USDT #Tether #Optimism
Mỗi ngày tiến một bước nhỏ: Deribit thuộc hệ sinh thái của Coinbase vẫn có thể dùng được
Thanh khoản cho quyền chọn BTC, ETH thì đúng là rất tốt. Khi bạn vốn đã muốn “đón hàng” trong tay, việc bán put để thu phí quyền chọn vẫn rất thoải mái.
Nhưng hãy nhớ mãi: các sản phẩm quyền chọn song song hai loại tiền tệ như thế này không phải để kiếm lấy khoản phí quyền chọn nhỏ nhoi đó. Cuối cùng, nếu bạn nhận về một loạt vị thế mà bạn không hề muốn nắm giữ—thì coi như xong. Chúng chỉ có một tác dụng: là công cụ giúp bạn bắt đáy (tối ưu điểm mua). Điều kiện tiên quyết là mức giá đó thực ra bạn đã sẵn sàng muốn mua.
Nhiều người dùng quyền chọn để kiếm phí quyền chọn mười lần, nhưng lần thứ mười một bị thực hiện quyền và phải nhận một tài sản mà mình không muốn nắm giữ—lỗ một lần là đủ xóa sạch thành quả mười lần trước. Công cụ là trung tính; tùy bạn dùng nó để phòng thủ hay để đánh cược.
#Deribit #期权 #BTC
Thanh khoản cho quyền chọn BTC, ETH thì đúng là rất tốt. Khi bạn vốn đã muốn “đón hàng” trong tay, việc bán put để thu phí quyền chọn vẫn rất thoải mái.
Nhưng hãy nhớ mãi: các sản phẩm quyền chọn song song hai loại tiền tệ như thế này không phải để kiếm lấy khoản phí quyền chọn nhỏ nhoi đó. Cuối cùng, nếu bạn nhận về một loạt vị thế mà bạn không hề muốn nắm giữ—thì coi như xong. Chúng chỉ có một tác dụng: là công cụ giúp bạn bắt đáy (tối ưu điểm mua). Điều kiện tiên quyết là mức giá đó thực ra bạn đã sẵn sàng muốn mua.
Nhiều người dùng quyền chọn để kiếm phí quyền chọn mười lần, nhưng lần thứ mười một bị thực hiện quyền và phải nhận một tài sản mà mình không muốn nắm giữ—lỗ một lần là đủ xóa sạch thành quả mười lần trước. Công cụ là trung tính; tùy bạn dùng nó để phòng thủ hay để đánh cược.
#Deribit #期权 #BTC
Mỗi ngày tiến một bước: về sau bạn cuối cùng cũng hiểu vì sao bộ nhớ trong tiếng Anh là Memory
Bởi vì thứ được khắc sâu nhất, khó quên nhất, vĩnh viễn không phải là lúc kiếm được tiền. Mà là cái mùa hè ấy—những nỗi đau vô tận khi bị kẹt lệnh. Và một câu nói mãi không thể buông bỏ: “Nếu lúc đó chạy sớm hơn thì tốt biết mấy.”
Ai từng bị kẹt lệnh cũng đều hiểu cảm giác ấy. Nỗi đau không đến từ bản thân việc lỗ, mà đến từ ảo tưởng “lẽ ra tôi đã có thể tránh được”. Ảo tưởng ấy còn tiêu hao tâm lực hơn bất kỳ khoản lỗ thực tế nào.
Thứ khó nhất trong giao dịch không phải là học kỹ thuật, mà là học cách hòa giải với chính ký ức của mình.
#交易 #Tâm lý đầu tư
Bởi vì thứ được khắc sâu nhất, khó quên nhất, vĩnh viễn không phải là lúc kiếm được tiền. Mà là cái mùa hè ấy—những nỗi đau vô tận khi bị kẹt lệnh. Và một câu nói mãi không thể buông bỏ: “Nếu lúc đó chạy sớm hơn thì tốt biết mấy.”
Ai từng bị kẹt lệnh cũng đều hiểu cảm giác ấy. Nỗi đau không đến từ bản thân việc lỗ, mà đến từ ảo tưởng “lẽ ra tôi đã có thể tránh được”. Ảo tưởng ấy còn tiêu hao tâm lực hơn bất kỳ khoản lỗ thực tế nào.
Thứ khó nhất trong giao dịch không phải là học kỹ thuật, mà là học cách hòa giải với chính ký ức của mình.
#交易 #Tâm lý đầu tư
Tích lũy từng bước một: chính sách của Trump nhìn riêng lẻ thì khó hiểu, nhưng khi ghép lại mới phát hiện đó là cùng một câu chuyện
Tại sao chính phủ lại thường xuyên rót vốn vào doanh nghiệp? Tại sao Altman lại sẵn sàng đem ra 5% cổ phần của OpenAI? Tại sao mỗi em bé mới sinh ở Mỹ ngay lập tức được tự động sở hữu cổ phiếu Mỹ?
Ba câu hỏi này không phải là các chính sách mới độc lập. Nếu nối toàn bộ lại với nhau, logic sẽ nhất quán: gắn ngân sách, công nghiệp và tài sản gia đình của Mỹ vào cùng một “bể” tài sản. Chính phủ nắm cổ phần → ngân sách chuyển từ thu thuế sang thu lợi từ vốn; quyền sở hữu cổ phần AI → mỏ neo cho ngành; quyền sở hữu của trẻ sơ sinh → dòng tiền định hướng chảy vào trong 15 năm cho toàn dân.
Nếu câu chuyện này là đúng, thì thị trường chứng khoán Mỹ không còn chỉ là phong vũ biểu của kinh tế; mà bản thân nó trở thành công cụ tài chính của Mỹ, chính sách công nghiệp và kế hoạch hưu trí cá nhân.
#美股 #特朗普 #宏观
Tại sao chính phủ lại thường xuyên rót vốn vào doanh nghiệp? Tại sao Altman lại sẵn sàng đem ra 5% cổ phần của OpenAI? Tại sao mỗi em bé mới sinh ở Mỹ ngay lập tức được tự động sở hữu cổ phiếu Mỹ?
Ba câu hỏi này không phải là các chính sách mới độc lập. Nếu nối toàn bộ lại với nhau, logic sẽ nhất quán: gắn ngân sách, công nghiệp và tài sản gia đình của Mỹ vào cùng một “bể” tài sản. Chính phủ nắm cổ phần → ngân sách chuyển từ thu thuế sang thu lợi từ vốn; quyền sở hữu cổ phần AI → mỏ neo cho ngành; quyền sở hữu của trẻ sơ sinh → dòng tiền định hướng chảy vào trong 15 năm cho toàn dân.
Nếu câu chuyện này là đúng, thì thị trường chứng khoán Mỹ không còn chỉ là phong vũ biểu của kinh tế; mà bản thân nó trở thành công cụ tài chính của Mỹ, chính sách công nghiệp và kế hoạch hưu trí cá nhân.
#美股 #特朗普 #宏观
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung