Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang, vào ngày 15 tháng 4 (Thứ Tư) khi trả lời phỏng vấn podcast của Dwarkesh Patel cho biết loại năng lực tính toán cần thiết cho mô hình AI Claude Mythos của Anthropic “ở Trung Quốc là vô cùng dồi dào”, và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu hiện có của Trung Quốc có thể hỗ trợ việc huấn luyện các mô hình quy mô tương đương.
Tuyên bố của Jensen Huang: Hiện trạng năng lực tính toán của Trung Quốc và cách ứng phó với cuộc cạnh tranh Mỹ-Trung
Theo nội dung phỏng vấn podcast của Dwarkesh Patel ngày 15 tháng 4, Jensen Huang cho biết về nhu cầu năng lực tính toán của Claude Mythos rằng mô hình này nhận được “một dạng huấn luyện khá phổ thông”, và loại năng lực tính toán cần thiết ở Trung Quốc “rất dồi dào”.
Jensen Huang trích dẫn trong cuộc phỏng vấn: “Trung tâm dữ liệu của họ hoàn toàn trống không, nhưng nguồn cung điện của họ chẳng hề giảm sút. Công suất hạ tầng của họ lớn đến vậy. Nếu họ muốn, họ hoàn toàn có thể xây thêm vài con chip.”
Jensen Huang cũng chỉ ra rằng Trung Quốc sản xuất 60% các chip chủ lực trên toàn cầu, có 50% nhân sự nghiên cứu AI trên thế giới, và sở hữu nguồn tài nguyên năng lượng phong phú. Về chiến lược cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung, Jensen Huang cho biết trong cuộc phỏng vấn: “Có thể không phải là cách tốt nhất khi coi họ là nạn nhân và biến họ thành kẻ thù. Họ chính là đối thủ.” và “Chúng tôi muốn Mỹ giành chiến thắng. Nhưng tôi nghĩ, tiến hành đối thoại, đặc biệt là đối thoại mang tính nghiên cứu, có lẽ là cách làm vững vàng nhất.”
Đánh giá an toàn Claude Mythos: Báo cáo của AISI, Anthropic và Reuters
Theo báo cáo đánh giá do Viện Nghiên cứu An toàn AI (AISI) công bố ngày 13 tháng 4, Claude Mythos có thể thực hiện các cuộc tấn công đa giai đoạn đối với các hệ thống mạng dễ bị tổn thương, đồng thời tự phát hiện và khai thác lỗ hổng; các nhiệm vụ liên quan cần các chuyên gia con người mất vài ngày để hoàn thành.
Kết quả thử nghiệm của Claude Mythos Preview do Anthropic công bố ngày 7 tháng 4 cho thấy mô hình có thể phát hiện lỗ hổng zero-day và trong số các lỗ hổng được phát hiện, 99% vẫn chưa được khắc phục. Sau đó, Anthropic đã hạn chế quyền truy cập vào Claude Mythos.
Theo Reuters ngày 14 tháng 4 (Thứ Ba), các cuộc tấn công mạng cường hóa bởi AI có thể ảnh hưởng đến các hệ thống ngân hàng sử dụng phần mềm từ hàng chục năm trước.
Thông tin cơ bản liên quan: Tuyên bố của Bộ trưởng Tài chính và báo cáo lịch sử của Anthropic
Theo Bloomberg ngày 14 tháng 4 (Thứ Ba), Bộ trưởng Tài chính Mỹ Scott Bessent xếp Claude Mythos vào loại “bước tiến mang tính cách mạng trong lĩnh vực AI” và cho biết mô hình này sẽ giúp Mỹ duy trì lợi thế trong cuộc đua AI. Bessent dẫn lời: “Mythos đã đạt được bước nhảy vọt về mặt năng lực và khả năng học tập.”
Theo báo cáo của Anthropic hồi tháng 11 năm ngoái, một “tổ chức do chính phủ Trung Quốc hậu thuẫn” đã thao túng công cụ Claude Code của họ nhằm xâm nhập khoảng 30 mục tiêu trên toàn cầu, và trong một số ít trường hợp đã đạt được thành công.
Câu hỏi thường gặp
Jensen Huang đã đưa ra tuyên bố về năng lực tính toán AI của Trung Quốc ở đâu và khi nào?
Theo podcast của Dwarkesh Patel, Jensen Huang đã đưa ra các nhận xét nêu trên về năng lực tính toán của Trung Quốc và nhu cầu huấn luyện cho Claude Mythos khi ông tiếp nhận phỏng vấn đặc biệt của Dwarkesh Patel vào ngày 15 tháng 4 (Thứ Tư); podcast do Dwarkesh Patel dẫn dắt.
Kết luận đánh giá của AISI về Claude Mythos là gì, và được công bố khi nào?
Theo báo cáo đánh giá do Viện Nghiên cứu An toàn AI (AISI) công bố ngày 13 tháng 4, Claude Mythos có thể thực hiện các cuộc tấn công đa giai đoạn đối với các hệ thống mạng dễ bị tổn thương, tự phát hiện và khai thác các lỗ hổng; các nhiệm vụ mà chuyên gia con người cần vài ngày để hoàn thành.
Anthropic hạn chế truy cập vào Claude Mythos khi nào và vì lý do gì?
Theo thông báo của Anthropic, kết quả thử nghiệm Claude Mythos Preview được công bố vào ngày 7 tháng 4, cho thấy mô hình có thể phát hiện lỗ hổng zero-day và 99% vẫn chưa được khắc phục. Sau đó, Anthropic đã hạn chế quyền truy cập vào mô hình này.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bài viết liên quan
OpenAI huy động $4 tỷ để triển khai liên doanh, định giá 10 tỷ USD
Theo BlockBeats, vào ngày 4 tháng 5, OpenAI đã huy động hơn $4 tỷ USD để thành lập một công ty liên doanh mới nhằm hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo của mình. Công ty liên doanh này, có tên là The Deployment Company, được hậu thuẫn bởi 19 nhà đầu tư bao gồm TPG Inc., Brookfield Asset Management,
GateNews35phút trước
Vì sao có người nghĩ AI sẽ thay đổi thế giới, còn người khác lại cho rằng chỉ bình thường? Hai nhận định của Karpathy
Karpathy chỉ ra rằng, khoảng cách nhận thức của AI xuất phát từ hai chẩn đoán: 1) chỉ dùng qua các mô hình miễn phí/bản cũ, nên không phản ánh được năng lực của các mô hình agentic tiên tiến nhất; 2) sự cải thiện về năng lực chỉ trở nên rõ rệt trong các lĩnh vực kỹ thuật cao, và cho thấy tính bất đối xứng. Điều này khiến người dùng trả phí và độc giả phổ thông nhìn thấy các hiện tượng khác nhau, tạo nên những thế giới song song hiểu lầm lẫn nhau. Bài học cho độc giả Đài Loan là, chỉ khi sử dụng thực tế các mô hình tiên tiến nhất để hoàn thành nhiệm vụ sản xuất và kiểm tra căn cứ của các phán đoán, thì mới tránh bị các ảo tưởng trên truyền thông chi phối.
ChainNewsAbmedia36phút trước
Applied Digital đảm bảo khoản tài trợ cầu trị giá 300 triệu USD do Goldman Sachs dẫn đầu cho các trung tâm dữ liệu AI
Theo Globenewswire, Applied Digital đã huy động 300 triệu USD trong khoản tài trợ cầu (bridge) cấp cao có bảo đảm, do Goldman Sachs dẫn dắt, vào ngày 4/5, nhằm thúc đẩy việc phát triển trung tâm dữ liệu AI của công ty. Khoản tài trợ được bảo đảm bằng các tài sản dự án, có thể thanh toán trước hạn mà không bị phạt, và công ty dự kiến sẽ tiếp tục theo đuổi
GateNews37phút trước
Karpathy: “Để LLM tự phản biện”: 4 bước dùng AI để chống lại các thiên lệch trong suy nghĩ
Bài viết này tóm tắt “phương pháp 4 bước để LLM phản biện lại lập luận của chính nó” của Andrej Karpathy: trước tiên dùng LLM để mài giũa bản nháp; sau đó bắt đầu một cuộc đối thoại mới, yêu cầu nó đưa ra các luận điểm phản đối và kèm bằng chứng; tiếp theo viết thành một bài phản biện hoàn chỉnh; cuối cùng đối chiếu hai phía và các bằng chứng có thể kiểm chứng, để con người đánh giá. Lưu ý rằng LLM có thể “dễ nịnh theo ý người” (sycophancy), không nên coi sự đồng ý là chân lý—hãy xem nó như một cỗ máy tạo luận điểm chứ không phải trọng tài ra phán quyết kết luận; cũng có thể cho hai LLM tranh luận với nhau để giảm thiên kiến. Phương pháp này đặc biệt có giá trị trong sáng tạo nội dung năm 2026, giúp tăng chiều sâu nhận thức và giảm tính đồng chất.
ChainNewsAbmedia42phút trước
Sam Altman và Dario Amodei đều quá khó ưa! Luận điệu tận thế của AI và cảm giác tương đối bị tước đoạt khiến người dân Mỹ ngày càng phản cảm với AI
Podcast nổi tiếng của Silicon Valley《All-In Podcast》khi thảo luận về ngành công nghiệp AI đã đưa ra một nhận xét khá sắc bén: thái độ của xã hội Mỹ đối với AI đang chuyển dần sang tiêu cực, và đối tượng xả giận cụ thể nhất chính là các trung tâm dữ liệu mà các công ty AI đang gấp rút xây dựng ở khắp nơi trên toàn nước Mỹ. Nguồn gốc của sự phản cảm này có thể bao gồm thuyết tận thế AI, nỗi sợ mất việc, hoặc một sự bất mãn sâu xa hơn: làn sóng đổi mới công nghệ mới dường như lại chỉ giúp một nhóm ít người giàu nhanh, trong khi cuộc sống của đa số lại không có cải thiện rõ rệt.
Tại Mỹ, một số chính quyền địa phương đã lật lại các vụ việc xây dựng trung tâm dữ liệu
Chamath Palihapitiya cho biết trong chương trình rằng những vấn đề mà ngành công nghiệp AI đang đối mặt hiện nay không chỉ là cạnh tranh mô hình, chi tiêu vốn hay tình trạng thiếu năng lực tính toán, mà là “người dân Mỹ nhìn chung đang ngày càng phản cảm với câu chuyện AI”. Ông chỉ ra rằng nguồn gốc của sự phản cảm này có thể bao gồm AI
ChainNewsAbmedia2giờ trước
Câu hỏi cộng đồng về định kiến tư tưởng trong các mô hình AI phổ biến vào ngày 4 tháng 5
Theo BlockBeats, vào ngày 4/5, người dùng cộng đồng AI X Freeze đã đặt câu hỏi liệu các mô hình AI đại chúng, bao gồm ChatGPT, Claude và Gemini, có thể hiện sự thiên vị có hệ thống hay không bằng cách ít phù hợp hơn với các quan điểm bảo thủ về các vấn đề như giới tính, nhập cư và tội phạm. Người dùng cho rằng như là AI
GateNews4giờ trước
