Công nghệ tài chính (fintech) đang ngày càng chuyển đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp và tạo ra những cơ hội sự nghiệp đầy hứa hẹn. Các kỹ sư fintech đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế, xây dựng và duy trì phần mềm hỗ trợ cho nhiều sản phẩm tài chính hiện đại. Mặc dù vai trò này đòi hỏi sự giáo dục chuyên biệt, nhưng nó mở ra cơ hội sáng tạo trong các ngành tài chính và công nghệ.

Fintech hiện đang là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh chóng nhất hiện nay. Theo Dự báo Báo cáo Việc làm Tương lai 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, kỹ sư fintech dự kiến sẽ là công việc tăng trưởng nhanh thứ hai trong năm năm tới. Jimmie Lenz, giám đốc điều hành của chương trình Thạc sĩ Kỹ thuật Fintech tại Đại học Duke, với gần 30 năm kinh nghiệm trong ngành dịch vụ tài chính, đã chứng kiến sự gia tăng nhu cầu về chuyên môn trong lĩnh vực này. Ông cho rằng sự đổi mới là động lực đằng sau mọi thứ mới trong tài chính trong 30 năm qua.

Stella Zhang, quản lý kỹ thuật cho AI và tăng trưởng tại Plaid, một công ty fintech kết nối tài khoản ngân hàng của người tiêu dùng với các ứng dụng tài chính, cho biết cô thích công việc của mình giúp cuộc sống tài chính của mọi người trở nên dễ dàng và trực quan hơn. Lenz cũng cho biết khi chương trình Thạc sĩ Kỹ thuật Fintech của Đại học Duke ra mắt vào năm 2020, đã có nhu cầu ngay lập tức và sự quan tâm vẫn ổn định. Ông cũng cho rằng các kỹ sư fintech thường thành thạo các ngôn ngữ lập trình khác nhau, công nghệ blockchain, học máy và trí tuệ nhân tạo.

Những người quan tâm đến việc chuyên môn hóa trong fintech có thể có được các kỹ năng liên quan thông qua các lộ trình khác nhau, bao gồm các khóa đào tạo ngắn hạn và chương trình bằng cấp chuyên biệt. Lenz cho rằng cơ hội được làm việc trong một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng là động lực chính cho sự quan tâm đến kỹ thuật fintech.

Stella Zhang khuyên nên chọn làm việc với các công ty ‘mang lại không gian để thử nghiệm và thất bại một cách an toàn’. Các đổi mới đột phá hiếm khi xuất phát từ các lộ trình được chỉ định, và những ý tưởng tốt nhất có thể xuất phát từ các cuộc trò chuyện ‘what if’ trên cà phê. Cô cũng cho rằng kỹ thuật fintech là về con người, không chỉ là hệ thống. Điều này có nghĩa là các kỹ sư fintech cần phải có kỹ năng kỹ thuật, cũng như sự tò mò và khả năng học hỏi nhanh chóng để có thể thích nghi với sự thay đổi liên tục trong lĩnh vực này.

Tóm lại, fintech đang cách mạng hóa ngành tài chính và tạo ra nhiều cơ hội cho các kỹ sư fintech. Để thành công trong lĩnh vực này, các kỹ sư cần có kỹ năng kỹ thuật, cũng như sự tò mò và khả năng học hỏi nhanh chóng. Với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực fintech, các chuyên gia trong ngành này có thể mong đợi một tương lai đầy hứa hẹn và cơ hội để tạo ra sự thay đổi tích cực trong ngành tài chính.

Cuộc đua nhân tài Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đạt đến những mức độ chưa từng có về đãi ngộ. Mới đây, Meta đã đề nghị mức lương lên tới 250 triệu USD trong 4 năm cho nhà nghiên cứu AI trẻ tuổi Matt Deitke. Đây là mức đãi ngộ tương đương 327 lần mức lương của J. Robert Oppenheimer khi ông dẫn dắt dự án chế tạo bom nguyên tử.

Không chỉ dừng lại ở đó, một kỹ sư AI khác được cho là đã nhận đề nghị 1 tỷ USD từ Meta. Điều này cho thấy cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang đẩy mức đãi ngộ lên tầm chưa từng có. Sự chênh lệch thu nhập giữa các thời kỳ công nghệ giờ đây đã vượt ngoài sức tưởng tượng. Những nhân vật nổi tiếng như Oppenheimer, người dẫn đầu dự án Manhattan, và Neil Armstrong, biểu tượng của cuộc đổ bộ Mặt Trăng, từng nhận mức lương quanh 190.000–244.000 USD/năm theo lạm phát hiện nay.

Thế nhưng, nhà nghiên cứu AI Matt Deitke vừa được Meta đề nghị trung bình 62,5 triệu USD/năm – cao hơn hàng trăm lần so với những nhân vật nổi tiếng nói trên. Điều này cho thấy sự đầu tư mạnh mẽ và quyết liệt của các ông lớn công nghệ như Meta trong việc thu hút và giữ chân nhân tài AI.

Trong khi đó, CEO Apple Tim Cook đã nhấn mạnh rằng Apple “phải” và “sẽ” chiến thắng trong lĩnh vực AI. Apple sẽ tăng mạnh đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, bao gồm các mảng chính liên quan tới AI như xử lý chỉnh sửa ảnh thông minh, tóm tắt thông tin, chỉnh sửa ngôn ngữ tự động… Sự tham gia mạnh mẽ của Apple vào lĩnh vực AI cho thấy sự cạnh tranh gay gắt trong ngành công nghệ đang ngày càng tăng.

Ngoài ra, YouTube vừa tung ra thử nghiệm một tính năng mới cho phép người sáng tạo thêm cộng tác viên vào video – tương tự như tính năng ‘collab’ trên Instagram và TikTok. Tính năng này giúp các kênh tiếp cận khán giả của nhau, đồng thời hiện tên của cộng tác viên bên cạnh tên kênh trong giao diện người xem. Động thái này cho thấy sự không ngừng nghỉ của các nền tảng mạng xã hội trong việc cải tiến và mở rộng tính năng.

Các động thái trên cho thấy sự cạnh tranh gay gắt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các ông lớn công nghệ đang sẵn sàng đầu tư mạnh mẽ để thu hút nhân tài. Cuộc đua AI đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới.

Khi bước vào năm 2025, tình hình kinh tế vĩ mô đang có những tác động đáng kể đến lĩnh vực cho vay tài chính (fintech), buộc các công ty phải đánh giá lại chiến lược rủi ro tín dụng của mình. Lãi suất cao, lạm phát và căng thẳng địa chính trị đang định hình lại hồ sơ rủi ro với tốc độ và sự phức tạp chưa từng có.

LendingClub là một trong những công ty fintech đã thể hiện sức chống chịu trong bối cảnh kinh tế biến động. Với hiệu suất tín dụng tốt hơn 40% so với đối thủ, tỷ lệ phí tổn ròng giảm xuống 3,0% và tỷ lệ vốn CET1 duy trì ở mức 17,5%, công ty này đã cho thấy khả năng ứng phó với các cú sốc kinh tế. Việc tích hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình đánh giá rủi ro tín dụng đã giúp LendingClub nâng cao độ chính xác của việc cho vay trong khi giảm tổn thất.

Các công ty fintech đang phải đối mặt với thách thức kép khi lãi suất cao đã cải thiện biên lợi nhuận nhưng cũng làm giảm nhu cầu vay, đặc biệt là trong số người tiêu dùng có thu nhập thấp. Sự thay đổi này đã buộc các công ty phải ưu tiên lợi nhuận hơn tăng trưởng, một sự thay đổi phù hợp với nhu cầu của nhà đầu tư đối với kinh tế đơn vị mạnh hơn.

Nhà đầu tư đang ưu tiên các nền tảng có kinh tế đơn vị mạnh, sẵn sàng tuân thủ và áp dụng AI để điều hướng các bất ổn kinh tế vĩ mô và môi trường quy định phân mảnh. Các công ty fintech tiên tiến đang tận dụng AI để tái định nghĩa đánh giá rủi ro tín dụng, giúp phê duyệt nhiều ứng viên hơn với lãi suất thấp hơn.

Vốn sẵn có đã phục hồi, với các công ty fintech đảm bảo 18,3 tỷ đô la tài trợ vào giữa năm 2025. Nhà đầu tư đang ưu tiên các nền tảng có mô hình doanh thu rõ ràng và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, xu hướng này ủng hộ cấu trúc nhẹ của LendingClub.

Đối với nhà đầu tư, điều quan trọng là ưu tiên các công ty fintech thể hiện sự bền bỉ trong ba lĩnh vực: lợi nhuận và kinh tế đơn vị, sự linh hoạt về quy định và đổi mới công nghệ. LendingClub là một trường hợp nghiên cứu hấp dẫn, nhưng nhà đầu tư nên cảnh giác với các rào cản kinh tế vĩ mô, đặc biệt là trong các kịch bản mà căng thẳng địa chính trị hoặc áp lực lạm phát gia tăng.

Các công ty fintech cần phải cân bằng giữa lợi nhuận và đổi mới trong thị trường biến động. Việc áp dụng AI và sự linh hoạt về quy định đang trở thành yếu tố quan trọng giúp các công ty fintech duy trì lợi thế cạnh tranh. Nhà đầu tư nên tìm kiếm các công ty fintech có khả năng ứng phó với các cú sốc kinh tế và có chiến lược rủi ro tín dụng hiệu quả.

Trong bối cảnh kinh tế vĩ mô đang biến động, các công ty fintech cần phải đánh giá lại chiến lược rủi ro tín dụng của mình. Việc tích hợp các công cụ AI vào quy trình đánh giá rủi ro tín dụng đã giúp các công ty fintech nâng cao độ chính xác của việc cho vay trong khi giảm tổn thất.

LendingClub đã thể hiện khả năng chống chịu với kết quả Quý 2 năm 2025, với hiệu suất tín dụng tốt hơn 40% so với đối thủ, tỷ lệ phí tổn ròng giảm xuống 3,0%. Công ty duy trì tỷ lệ vốn CET1 là 17,5% và 3,8 tỷ đô la thanh khoản, cung cấp một bộ đệm chống lại các cú sốc tiềm năng.

Hiện tượng AI ‘ngầm’ (shadow AI) đang ngày càng lan rộng trong các doanh nghiệp trên toàn cầu, với đặc biệt sự phổ biến trong ngành ngân hàng và viễn thông. Theo một khảo sát gần đây của BCG, thực hiện trên hơn 10.600 nhân viên tại 11 quốc gia, hơn một nửa (54%) số người được hỏi cho biết họ sẽ sử dụng các công cụ AI ngay cả khi không được phép hoặc không có hỗ trợ chính thức từ công ty. Điều đáng chú ý là nhóm tuổi Gen Z và Millennials đang dẫn đầu xu hướng này, với 62% chấp nhận sử dụng AI bên ngoài hệ sinh thái của doanh nghiệp, cao hơn 19 điểm phần trăm so với các nhóm tuổi khác.

Thực trạng này đang đặt ra những thách thức lớn đối với các tổ chức, đặc biệt là về vấn đề quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Các ngành như ngân hàng và viễn thông đặc biệt dễ bị tổn thương do phải quản lý dữ liệu nhạy cảm, hạ tầng on-premise lạc hậu và chính sách siết chặt quá mức. Đáng nói, việc sử dụng AI không được phê duyệt đã tăng trưởng 250% chỉ trong năm qua tại các ngành này.

Về rủi ro pháp lý và tuân thủ, Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam đã tạo ra một khung pháp lý chặt chẽ. Đặc biệt, việc chuyển dữ liệu cá nhân ra nước ngoài thông qua các công cụ AI không được kiểm soát có thể kích hoạt các điều khoản xử phạt nghiêm khắc nhất của nghị định này.

Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần chuyển từ tư duy ‘cấm đoán’ sang ‘quản lý thông minh’ để kiểm soát rủi ro mà vẫn tận dụng được tiềm năng của công nghệ. Điều này đòi hỏi sự kết hợp khéo léo giữa chính sách thông minh, công nghệ phù hợp và văn hóa tổ chức mở.

Một số giải pháp toàn diện có thể được áp dụng để quản lý shadow AI:

1. Khung chính sách ‘mở nhưng có lan can’: Xây dựng chính sách sử dụng AI chấp nhận được với các nguyên tắc cụ thể.

2. Hạ tầng AI nội bộ tiện lợi: Triển khai giải pháp Azure OpenAI với private endpoint hoặc self-hosted solution.

3. Văn hóa minh bạch và đào tạo liên tục: Xây dựng mạng lưới AI Champions nội bộ và tổ chức chương trình đào tạo.

Bên cạnh đó, công nghệ hỗ trợ như Data Loss Prevention (DLP) cho AI và SIEM tích hợp AI cũng cần được nâng cấp để phát hiện và ngăn chặn việc sử dụng AI không được phê duyệt.

Chiến lược triển khai cần được thực hiện theo các giai đoạn, bao gồm đánh giá và lập kế hoạch, triển khai hạ tầng, đào tạo và triển khai.

Tóm lại, việc quản lý shadow AI đòi hỏi sự kết hợp giữa chính sách thông minh, công nghệ phù hợp và văn hóa tổ chức mở. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ việc xây dựng chính sách rõ ràng, đầu tư vào hạ tầng AI an toàn, và quan trọng nhất là nuôi dưỡng văn hóa minh bạch – nơi nhân viên cảm thấy được hỗ trợ thay vì bị trừng phạt khi sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

Trong bối cảnh kỷ niệm một năm thành lập Grayscale’s Sui Trust, sự quan tâm của nhà đầu tư và đổi mới công nghệ blockchain đang tăng tốc. Sui, một blockchain Layer 1 hiệu suất cao, đang thu hút sự chú ý với cơ sở hạ tầng được tăng cường AI, nhằm mục đích đơn giản hóa việc sử dụng blockchain và khả năng mở rộng trên các ứng dụng Web3.

Sui, được hỗ trợ bởi Mysten Labs, được thiết kế để vượt qua các hạn chế của các blockchain truyền thống. Không giống như các nền tảng thông thường dựa vào thực hiện tuần tự, Sui giới thiệu thực hiện song song. Điều này cho phép các giao dịch được xử lý đồng thời, hiệu quả tránh tắc nghẽn và cho phép trải nghiệm người dùng mượt mà, nhanh chóng hơn. Sự khác biệt kỹ thuật này đang chứng minh điều cần thiết khi việc áp dụng Web3 lan rộng ngoài những người áp dụng sớm vào các doanh nghiệp và nhà phát triển chính thống.

Một trong những yếu tố khiến Sui khác biệt là sự tích hợp trí tuệ nhân tạo vào trung tâm của chiến lược mở rộng quy mô của nó. AI được sử dụng để phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả hơn, xác định trước khả năng tắc nghẽn mạng và phân phối các trình xác thực tương ứng. Hệ thống dự đoán các mẫu lưu lượng và tự điều chỉnh để duy trì mọi thứ hoạt động hiệu quả. Sui cũng sử dụng AI để phát hiện gian lận, quét hoạt động hợp đồng thông minh trong thời gian thực để phát hiện các bất thường.

Hiện tại, blockchain Sui tuyên bố có thông lượng lên đến 297.000 giao dịch mỗi giây, khiến nó trở nên phù hợp để lưu trữ các ứng dụng phân decentralized, trò chơi và giải pháp doanh nghiệp. Đối với các nhà phát triển, sức hấp dẫn nằm ở mô hình lập trình dựa trên đối tượng. Cấu trúc này cho phép mã sạch hơn, dễ quản lý hơn, đồng thời cho phép triển khai ứng dụng nhanh hơn.

Grayscale Sui Trust đóng vai trò là phương tiện đầu tư cung cấp lộ trình cho Sui đối với các nhà đầu tư đủ điều kiện. Cấu trúc của nó phản ánh các sản phẩm Grayscale khác, nơi tài sản cơ sở được lưu giữ bởi các giám sát viên bên thứ ba. Cột mốc một năm của quỹ tín thác nhấn mạnh sự tin tưởng của tổ chức ngày càng tăng vào các mạng Layer 1 ngoài Ethereum và Solana.

Theo nghiên cứu của Grayscale, lợi ích của tổ chức đối với các quỹ bảo mật tiền mã hóa đã đạt tổng số toàn cầu trên 100 tỷ đô la. Hiệu suất và tuổi thọ của Sui Trust đóng vai trò là dấu hiệu cho thấy sự liên quan của Sui trong một lĩnh vực blockchain đông đúc.

Sự liên quan ngày càng tăng của Sui cũng được khuếch đại bởi bối cảnh cạnh tranh blockchain Layer 1 hiện tại. Ethereum vẫn là người chơi thống trị, nhưng hệ sinh thái của nó đang bị căng thẳng bởi phí cao và các vấn đề về khả năng mở rộng. Sui tham gia vào môi trường này với một trọng tâm rõ ràng: sử dụng tự động hóa thông minh và xử lý song song để cung cấp trải nghiệm liền mạch mà không ảnh hưởng đến phân quyền hoặc khả năng mở rộng.

Một điểm đáng chú ý khác là mức độ hoạt động ngày càng tăng trên Sui. Từ NFT đến các giao thức DeFi và trò chơi blockchain, hệ sinh thái đang trở nên sôi động hơn. Các nhà phát triển đang xây dựng các dự án có thể tận dụng thông lượng cao của mạng và độ trễ giảm.

Các nhà đầu tư tổ chức, những người thường tìm kiếm sự ổn định, khả năng mở rộng và tuân thủ, đang ngày càng tìm thấy những phẩm chất này trong Sui. Grayscale Sui Trust cung cấp một cầu nối cho các nhà đầu tư này, cho phép họ tiếp cận tài sản mà không cần nắm giữ hoặc quản lý trực tiếp token.

Nhìn về phía trước, tương lai của Sui có thể phụ thuộc không chỉ vào khả năng kỹ thuật mà còn vào sự hỗ trợ của tổ chức và phát triển hệ sinh thái rộng lớn hơn. Grayscale Sui Trust tròn một tuổi không chỉ là một sự kiện lễ – mà là một chỉ số cho thấy blockchain đang bước vào một giai đoạn mới về độ tin cậy và áp dụng.

Trong bối cảnh tài sản kỹ thuật số đang thay đổi nhanh chóng, đà tiến của Sui phản ánh nhu cầu của thị trường đối với các mạng blockchain đáng tin cậy, có thể mở rộng và thân thiện với nhà phát triển. Nếu xu hướng hiện tại tiếp tục, Sui có thể sớm trở thành một tên tuổi quen thuộc cùng với Ethereum, Solana và Avalanche – không phải là một sự thay thế, mà là một lựa chọn có ý nghĩa được định hình bởi công nghệ thế hệ tiếp theo.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhất của Google, được đặt tên theo nhân vật thần thoại Aeneas, đang nổi lên như một công cụ cách mạng hóa trong lĩnh vực nghiên cứu lịch sử. Được phát triển bởi Google DeepMind và các nhà sử học từ Đại học Nottingham, mô hình AI này có khả năng giải mã những bí ẩn từ thời La Mã và lấp đầy các khoảng trống lịch sử một cách nhanh chóng và chính xác.

Lịch sử nhân loại thường bị thiếu thông tin do các văn bản cổ bị hư hại theo thời gian. Các nhà sử học đã phải đối mặt với thách thức lớn khi các văn bản cổ thường được tìm thấy trong tình trạng hư hỏng nặng, bị vỡ thành nhiều mảnh hoặc mờ chữ. Việc phục dựng chúng đòi hỏi sự suy luận và so sánh cực kỳ công phu. Aeneas được huấn luyện để tìm kiếm các điểm tương đồng từ một cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm 176.000 bản khắc La Mã để suy luận ra những phần còn thiếu. Khác biệt với con người, Aeneas có thể thực hiện công việc này chỉ trong nháy mắt, thay vì mất hàng tuần hoặc nhiều tháng dài.

Một trong những lo ngại lớn nhất với AI tạo sinh là khả năng tạo ra thông tin sai lệch. Để kiểm chứng độ tin cậy, nhóm nghiên cứu đã thử thách Aeneas với một nhiệm vụ khó khăn là xác định niên đại của văn bản La Mã nổi tiếng ‘Res Gestae Divi Augusti’. Kết quả đáng kinh ngạc khi AI Aeneas đã đưa ra hai khoảng thời gian khả dĩ và cả hai đều trùng khớp hoàn toàn với những nhận định của hầu hết nhà sử học hàng đầu hiện nay.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, khi cho 23 nhà sử học làm việc cùng với Aeneas, kết quả cho thấy năng suất của các nhà sử học được đẩy nhanh đáng kể. Họ có thể khám phá ra những mối liên kết mới mà trước đây chưa từng nghĩ tới. Một nhà sử học sử dụng Aeneas đưa ra kết quả chính xác hơn so với khi chỉ có AI hoặc chỉ có con người làm việc một mình.

Công nghệ này không chỉ giúp giải mã các văn bản cổ, mà còn mở ra một phương pháp nghiên cứu lịch sử hoàn toàn mới, giúp chúng ta thấu hiểu quá khứ sâu sắc hơn để định hình một tương lai tốt đẹp hơn. Với khả năng của mình, Aeneas có thể trở thành một công cụ不可 thiếu đối với các nhà sử học vàนัก nghiên cứu trong việc khám phá và hiểu rõ hơn về lịch sử nhân loại.

Thông tin chi tiết về nghiên cứu này có thể được tìm thấy tại địa chỉ của Google DeepMind.

Việc Nvidia bán chip cho Trung Quốc đã tạo điều kiện cho các công ty công nghệ nước này tiếp tục phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến, tăng tính cạnh tranh và thúc đẩy sự hoàn thiện chip nội địa. Động thái này diễn ra sau khi chính quyền Tổng thống Mỹ Donald Trump cho phép Nvidia, nhà sản xuất chip hàng đầu của Mỹ, bán một loại chip dành riêng cho Trung Quốc có tên H20 vào tháng 7.

Quyết định này đã đánh dấu sự đảo ngược nỗ lực kéo dài suốt nhiều năm của Washington nhằm kiềm chế sự tiến bộ về công nghệ và quân sự của Trung Quốc. Jensen Huang, Giám đốc điều hành của Nvidia, coi khả năng bán H20 tại Trung Quốc là yếu tố then chốt trong nỗ lực giữ vững vị thế nhà sản xuất hàng đầu về cơ sở hạ tầng hỗ trợ trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Đối với Trung Quốc, việc tiếp cận H20 có thể cho phép các công ty công nghệ tiếp tục con đường phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến riêng. Tại một hội nghị về AI thường niên của Trung Quốc ở Thượng Hải, các công ty công nghệ tỏ ra rất lạc quan về tương lai của AI tại Trung Quốc. Thủ tướng Trung Quốc Lý Cường nhấn mạnh trí tuệ nhân tạo nên trở thành tài sản công toàn cầu và Trung Quốc sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm phát triển và các sản phẩm công nghệ để giúp đỡ các quốc gia trên thế giới.

Những phát biểu này cho thấy Trung Quốc mong muốn trở thành đối tác hợp tác trên toàn cầu. Ngược lại, vài ngày trước đó, ông Trump lại tuyên bố Mỹ nên dẫn đầu cuộc đua toàn cầu phát triển AI. Samm Sacks, nghiên cứu viên cao cấp tại Paul Tsai China Center thuộc Trường Luật Yale, nhận định rằng khẩu hiệu tại hội nghị của Trung Quốc là về đoàn kết toàn cầu, trong khi kế hoạch hành động của Mỹ là mong muốn thống trị toàn cầu.

Trong năm qua, các công ty Trung Quốc tích cực công khai hệ thống AI. Quyết định đảo ngược chính sách và cho phép Nvidia bán H20 sẽ giúp các công ty AI hàng đầu Trung Quốc ‘câu giờ’ vào thời điểm quan trọng. Chính phủ Trung Quốc đang chi hàng tỷ USD thúc đẩy các công ty nội địa như Huawei sản xuất chip có hiệu suất tương đương Nvidia.

Cạnh tranh cởi mở mang lại lợi ích cho tất cả, William Xu, Phó tổng thư ký Hiệp hội Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải, nói. Sự hiện diện của chip Nvidia tại thị trường Trung Quốc sẽ đốc thúc Huawei nhanh chóng cải thiện công nghệ hơn nữa.