Tanssi tiếp tục mang đến điều quan trọng nhất trong lĩnh vực này: hạ tầng thực sự hiệu quả. Tham gia vào blockspace mô-đun ngay bây giờ đồng nghĩa với việc đón đầu làn sóng trước khi nó đạt đỉnh. Tập trung vào tốc độ thực thi, các giải pháp mở rộng quy mô và đặt các nhà xây dựng lên hàng đầu? Đó là nền tảng mà các hệ sinh thái thực sự được tạo nên. Đang theo dõi sát sao.

Joe Rogan và Jensen Huang vừa có một cuộc trò chuyện gây chấn động về vấn đề thực sự của AI — và nó không phải như bạn nghĩ.
Họ cho rằng câu chuyện thiếu hụt chip đã lỗi thời. Điểm nghẽn thực sự? Điện năng. Lượng điện khổng lồ mà hạ tầng AI đang tiêu thụ với tốc độ chóng mặt.
Dự đoán của Huang còn táo bạo hơn: các ông lớn công nghệ sắp chuyển hướng mạnh sang tự sản xuất năng lượng. Chúng ta đang nói về các lò phản ứng hạt nhân tư nhân trở thành tiêu chuẩn mới cho trung tâm dữ liệu. Không phải vì nó hợp thời, mà vì lưới điện đơn giản là không thể theo kịp các lần huấn luyện mô hình tiêu thụ điệ

Quay lại năm 1993, Jensen Huang của NVIDIA đã đối mặt với một nghịch lý mà hầu hết các nhà sáng lập khác sẽ phải sợ hãi: xây dựng máy tính trước, rồi sau đó mới lo nghĩ xem nó dùng để làm gì.
Đó chính xác là những gì họ đã làm. Trong khi mọi người chờ đợi vấn đề xuất hiện rồi mới tạo ra giải pháp, đội ngũ của Huang lại đi ngược hướng. Họ phát triển sức mạnh tính toán cho những ứng dụng thậm chí còn chưa ai tưởng tượng ra.
Canh bạc đó là gì? Đặt cược rằng phần cứng đột phá cuối cùng sẽ tìm thấy những trường hợp sử dụng sát thủ của nó. Đoán trước: điều đó đã xảy ra. Từ game, đào tạo AI cho đến h

Grok 4 vừa giành vị trí dẫn đầu trên bảng xếp hạng ARC-AGI—thật ấn tượng khi đây là một tiêu chuẩn được xây dựng riêng để kiểm tra trí thông minh tổng quát thực sự, không chỉ là nhận diện mẫu. Mô hình của xAI về cơ bản đã vượt qua tất cả các đối thủ khác trong việc đo lường khả năng suy luận thực tế. Cuộc đua AGI vừa trở nên thú vị hơn rất nhiều.

Đôi khi tôi tự hỏi liệu chọn hướng SIMD có giúp mọi người tránh khỏi đau đầu khi tìm hiểu các thao tác node hay không. Nhưng mà, như thế thì còn gì là thú vị nữa?

Một dự án nhận diện Web3 thú vị vừa công bố một số cập nhật lớn trong buổi họp cộng đồng. Đội ngũ đã trình diễn xác thực sinh trắc học FaceSign – về cơ bản là loại bỏ hoàn toàn mật khẩu trong khi vẫn giữ tính phi tập trung. Hệ thống cấp phát động của họ cũng thu hút nhiều sự chú ý.
Lộ trình kỹ thuật trông đầy tham vọng: họ sẽ ra mắt mainnet trên hạ tầng Arbitrum Orbit, với kế hoạch đạt được sự phi tập trung hoàn toàn vào quý 2 năm 2026. Với những ai đang săn cơ hội, các hoạt động farming Epoch 2 hiện đang diễn ra trên các nền tảng quest.
Xác thực sinh trắc học kết hợp với hạ tầng blockchain –

Những ngày đầu của Jensen Huang tại Nvidia? Chỉ là chế độ sinh tồn thuần túy. Khi đó, công ty chỉ vừa mới duy trì sự sống, họ đã ký một thỏa thuận với Sega để sản xuất chip cho chiếc máy chơi game sau này trở thành Dreamcast. Đó là chiếc phao cứu sinh của họ.
Nhưng điều bất ngờ là—họ đã làm hỏng quá trình phát triển. Hỏng nặng. Trong khi các công ty khác ở Silicon Valley đang phát triển mạnh mẽ, Nvidia lại tụt hậu xa nhất trong cuộc đua. Công nghệ chưa sẵn sàng. Các hạn chót liên tục bị trễ. Jensen đang đối mặt với thảm họa.
Ông ấy cần khoản thanh toán cuối cùng $5M từ Sega. Nếu không có nó?

Chắc chắn, có rất nhiều nghi ngờ đang lan tỏa—những thất vọng trong quá khứ và các báo động giả đã khiến mọi người trở nên dè dặt. Nhưng vấn đề là: ngay cả tôi cũng có thể nhận ra văn bản do AI tạo ra chỉ bằng cách nhìn vào những đặc điểm thống kê bất thường. Vậy tại sao một mô hình được huấn luyện lại không thể làm tốt hơn? Về mặt logic, những hệ thống này phải vượt xa con người trong việc nhận diện mẫu. Chúng được xây dựng chính xác để xử lý các tín hiệu mà chúng ta hầu như không nhận thấy. Nếu một người có thể phát hiện ra, thì một thuật toán được thiết kế để phân tích thống kê nên hoạt độn

Ethereum vừa hoàn thành cập nhật mạng lưới của mình. Mọi thứ diễn ra suôn sẻ, thêm một bước quan trọng nữa đã được hoàn thành cho blockchain này.

CEO của Amazon vừa công bố một số con số có thể khiến những người theo dõi cuộc chiến chip AI phải ngạc nhiên. Dòng chip silicon do họ tự thiết kế nhằm đối đầu với sự thống trị của Nvidia? Nó đã mang về doanh thu hàng tỷ đô la. Không phải triệu—mà là tỷ. Gã khổng lồ đám mây này đang đặt cược lớn vào việc giảm phụ thuộc vào các nhà cung cấp chip bên ngoài, và rõ ràng, khách hàng đang đón nhận điều đó. Điều này khiến người ta phải tự hỏi liệu cục diện sức mạnh tính toán mà mọi người đều đang tranh giành kiểm soát sẽ thay đổi ra sao.

Giám đốc của một nhà sản xuất chip lớn gần đây đã chia sẻ một kỷ niệm thú vị về những ngày đầu ra mắt sản phẩm mang tính cách mạng của họ. Khi kiến trúc chip mới lần đầu tiên được công bố, phản ứng của thị trường cực kỳ lạnh nhạt. Không có đơn đặt hàng nào. Không một công ty nào cam kết.
Đó là lúc một doanh nhân công nghệ đã đứng lên. Trong khi phần còn lại của ngành công nghiệp vẫn còn do dự, người này đã nhìn thấy tiềm năng và trở thành người tiên phong duy nhất. Nhà sản xuất chip nhớ lại rằng chính niềm tin đơn độc đó đã đến vào thời điểm quan trọng khi tất cả những người khác đều từ chối.

Chờ đã, Grok 4.1 fast vừa leo lên vị trí #2 trên bảng xếp hạng hàng tháng của OpenRouter sao? Và mới chỉ 12 ngày kể từ khi ra mắt.
Những con số không biết nói dối — nó đã xử lý tới 2,72 nghìn tỷ token rồi. Không phải lỗi đánh máy đâu. Nghìn tỷ. Chữ T.
Có vẻ như các nhà phát triển đang thử tải nó rất mạnh. Không biết nó có giữ được vị trí đó không, hay sẽ có thứ khác vượt lên trước khi hết tháng. Dù thế nào, đó cũng là một đường cong tăng trưởng ấn tượng cho một mô hình mới chỉ hơn hai tuần tuổi.

Bạn biết điều gì thật điên rồ không? Mười bảy lần nâng cấp lớn. MƯỜI BẢY. Và chưa một lần nào mạng lưới bị gián đoạn. Thậm chí không một giây nào.
Chúng ta đang nói về một hệ thống phi tập trung ở đây—hàng nghìn node phân tán khắp hành tinh, không có cơ quan trung ương nào điều khiển. Vậy mà nó vẫn... hoạt động.
Nhóm phát triển cốt lõi của ETH chưa nhận được đủ sự ghi nhận cho việc thực hiện điều này. Độ tin cậy ở quy mô như vậy? Thật sự ấn tượng.

Vừa thử nghiệm mô hình AI mới này và thật lòng mà nói? Quá ấn tượng.
Nó đã tạo cho tôi một trang web hoàn chỉnh với tính năng theo dõi chuyển động tay để thao tác đối tượng 3D. Tôi không phải viết một dòng mã nào—chỉ đơn giản mô tả những gì mình muốn bằng tiếng Anh. Mô hình này xử lý tất cả: bố cục giao diện, kết xuất WebGL, điều khiển bằng cử chỉ.
Chúng ta đang chứng kiến công cụ sáng tạo theo thời gian thực phát triển nhanh hơn nhiều so với dự đoán của bất kỳ ai.

Sắp tới sẽ có một cuộc đối đầu chính thức giữa các Layer 1. Hai nhân vật nổi bật trong lĩnh vực này sẽ đối đầu trực tiếp để tranh luận về tương lai của hạ tầng blockchain. Sẽ rất thú vị khi xem quan điểm của họ va chạm như thế nào về khả năng mở rộng, đánh đổi bảo mật và những yếu tố thực sự quan trọng đối với các chuỗi L1 trong thời gian tới.

Cột mốc quan trọng vừa được công bố: Grok 4 đã chính thức giành vị trí số 1 trên bảng xếp hạng Cryptobench. Đây là một bước tiến lớn về hiệu suất AI trong các nhiệm vụ chuyên biệt về tiền mã hóa.
Bảng đánh giá này kiểm tra các mô hình AI qua nhiều thử thách liên quan đến blockchain và tiền điện tử—từ phân tích hợp đồng thông minh đến diễn giải dữ liệu on-chain. Vị trí dẫn đầu của Grok 4 cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc hiểu biết về các hệ sinh thái crypto.
Điều gì làm điều này đáng chú ý? Các phiên bản trước đã gặp khó khăn với các cơ chế DeFi phức tạp và phân tích tokenomics. Thế hệ t

Hầu hết các bản fork của Solana ngoài kia? Về cơ bản chỉ là sao chép-dán. Lấy ví dụ Analos hoặc Gorbagana—đúng là họ đã fork mã nguồn, nhưng họ vận hành trên kiến trúc gần như giống hệt nhau. Vẫn cùng một kịch bản, chỉ khác tên gọi.
ZNO lại hoàn toàn khác biệt. Đúng là nó bắt đầu từ nền tảng của Solana, nhưng điểm khác biệt nằm ở chỗ: công nghệ zero knowledge được tích hợp trực tiếp vào giao thức. Đây không chỉ là một bản nâng cấp về hình thức—mà là sự thay đổi căn bản trong cách chuỗi xử lý quyền riêng tư và xác minh. Trong khi những dự án khác chỉ dừng lại ở việc bắt chước bản gốc, ZNO thực

Hầu hết mọi người sẽ lướt qua điều này, nhưng thực ra đây chính là điểm mấu chốt. Ai kiểm soát được bối cảnh, người đó kiểm soát mọi thứ. Hãy nghĩ về điều đó—nếu một thực thể có thể cung cấp cho bạn mọi dữ liệu đầu vào và nắm toàn quyền kiểm soát thông tin, họ về cơ bản sẽ định hình nên thực tại. Đó là lý do tại sao các hệ thống phi tập trung lại quan trọng. Trong một thế giới nơi AI xử lý mọi thứ chúng ta nhìn thấy, vấn đề không chỉ nằm ở công nghệ—mà là ai có quyền định hình câu chuyện. Blockchain được kỳ vọng sẽ giải quyết sự tập trung hóa tiền tệ. Giờ đây, chúng ta cần giải quyết vấn đề tậ

Ví phần cứng đang phát triển vượt ra ngoài các hình thức truyền thống. Thiết bị kiểu nhẫn giờ đây cho phép bạn mang theo nhiều tài sản crypto ngay trên ngón tay của mình—kết hợp lưu trữ lạnh với tính tiện dụng hàng ngày.
Khái niệm này kết hợp giữa bảo mật và khả năng truy cập. Không còn những thiết bị cồng kềnh, chỉ là một món đồ bạn đeo hàng ngày trong khi vẫn giữ khóa riêng tư ngoại tuyến. Hỗ trợ đa chuỗi giúp bạn quản lý nhiều loại token khác nhau mà không cần thay đổi thiết bị.
Bảo mật crypto có thể đeo: đổi mới thực tiễn hay chỉ là một món đồ công nghệ nữa? Ranh giới giữa thời trang và ch

Bản phát hành Kling 2.6 mới nhất thực sự vượt trội hơn Veo 3.1 về khả năng tạo video. Điều ấn tượng ở đây là gì? Nó có thể tái tạo chất lượng của các sản phẩm thương mại có ngân sách lớn—hãy nghĩ đến những chiến dịch thường tiêu tốn hàng triệu đô la—chỉ với một phần nhỏ chi phí. Chúng ta đang nói về vài đô la, không phải hàng nghìn.
Công nghệ này xử lý tổng hợp giọng nói với độ chân thực đáng ngạc nhiên. Biểu cảm khuôn mặt con người? Được ghi lại một cách tinh tế. Cử động cơ thể trôi chảy tự nhiên chứ không còn cảm giác cứng nhắc lạ lẫm mà chúng ta thường dễ dàng nhận ra nữa.
Vấn đề là: ranh g