Ngày 22/7, Michael Kratsios, cố vấn công nghệ hàng đầu của Tổng thống Mỹ Donald Trump, đánh giá Moonshot AI, công ty Trung Quốc đứng sau Kimi K3, sử dụng phương pháp “chưng cất” từ sản phẩm Fable 5 của Anthropic.
Tuy nhiên, theo SCMP, nhiều chuyên gia toàn cầu không ủng hộ quan điểm này. GS Michael Chau, chuyên gia về đổi mới và quản lý thông tin tại Trường Kinh doanh Đại học Hong Kong (HKU Business School), cho rằng việc chứng minh một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển từ một mô hình khác rất khó. Hiện chưa có đủ bằng chứng để chứng minh Kimi K3 có lấy dữ liệu huấn luyện từ Fable 5 hay không.
Còn theo Stephen Hsu, giáo sư toán học tính toán, khoa học, kỹ thuật tại Đại học Bang Michigan (Mỹ), việc đánh giá tiến bộ của Kimi K3 nhờ vào sự chắt lọc từ mô hình AI Mỹ là “quá sơ sài”. Ông cho rằng bước đột phá trên Kimi K3 nằm ở việc tái cấu trúc căn bản khả năng tính toán thông qua loạt cải tiến, trong đó đề cập đến cơ chế như Kimi Delta Attention và Attention Residuals với kiến trúc “được thiết kế để cải thiện cách thông tin truyền tải qua độ dài chuỗi và độ sâu của mô hình”.
“Tôi không tin một mô hình có thể đạt hiệu năng mạnh như vậy nếu chỉ dựa vào chưng cất dữ liệu từ Fable”, Braden Hancock, nhà nghiên cứu tại Viện Laude và đồng sáng lập công ty trí tuệ nhân tạo Snorkel AI, nói với TechCrunch. “Xét về thời gian, điều đó khó xảy ra. Fable mới được công bố ngày 1/7. Việc thu thập và ‘chưng cất’ lượng dữ liệu đủ lớn, sau đó huấn luyện và phát hành mô hình chỉ trong hai tuần khó có thể thực hiện”.
“Phương pháp ‘chưng cất’ ngày càng ít hiệu quả, nhất là khi mô hình của Trung Quốc đang đẩy nhanh khả năng học tăng cường”, Nathan Lambert, nhà nghiên cứu AI tại tổ chức phi lợi nhuận Allen Institute for AI, cũng nói trên podcast Interconnects phát sóng ngày 23/7. “Nếu điều đó xảy ra, những mô hình khác dễ dàng bắt kịp đối thủ dẫn đầu bằng cách sử dụng dữ liệu của chúng để ‘chưng cất’. Nhưng chúng ta chưa, hoặc sẽ không thấy điều này”.
Cũng theo ông, Trung Quốc đang có những kỹ sư AI rất giỏi, nhưng việc “chưng cất” không thể xảy ra một sớm một chiều. Kể cả áp dụng kỹ thuật tiên tiến nhất, một công ty sẽ cần cơ sở hạ tầng lớn. “Việc dùng API của một phòng thí nghiệm để thực hiện điều này vô cùng tốn kém và có thể trở thành nút thắt cổ chai về thời gian”, ông nhấn mạnh.
Một số khác chỉ trích nỗ lực của Nhà Trắng khi xếp hoạt động “chưng cất” vào loại hành vi đánh cắp sở hữu trí tuệ. Theo Kevin Xu, nhà sáng lập quỹ đầu tư công nghệ Interconnected Capital (Mỹ), kết quả đầu ra hoặc chuỗi suy nghĩ của một mô hình AI thường sẽ không được bảo hộ bản quyền và cũng không coi là bí mật thương mại.
“Do đó, việc cáo buộc quá trình ‘chưng cất’ là hành vi đánh cắp sở hữu trí tuệ không phải lập luận pháp lý nghiêm túc”, ông viết trên X. “Đó chỉ là luận điểm chính trị và vận động hành lang được ngụy trang dưới danh nghĩa lập luận pháp lý”.
Theo The Information hôm 22/7, Cục Công nghiệp và An ninh Mỹ đang điều tra liệu các công ty trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc, trong đó có Moonshot, có đang tiếp cận chip AI tiên tiến của Mỹ hay không. Trước đó một ngày, Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent nói Mỹ sẽ xem xét khả năng các mô hình AI của Trung Quốc có đánh cắp tính năng từ sản phẩm Mỹ hay không.
Paul Triolo, người đứng đầu chính sách công nghệ tại công ty tư vấn rủi ro DGA-Albright Stonebridge Group (Mỹ), cho rằng lời đe dọa của Bessent “có vẻ hơi liều lĩnh”, bởi lý do sử dụng biện pháp trừng phạt trong trường hợp này khá mơ hồ.
Số khác đánh giá việc Mỹ ngăn các công ty trong nước tiếp cận AI nguồn mở từ nước ngoài có thể làm chậm đà phát triển trí tuệ nhân tạo. Theo Politico, nhóm 179 doanh nghiệp Mỹ đã gửi thư tới ông Kratsios và Bộ trưởng Thương mại Mỹ Howard Lutnick với nội dung: “Việc từ chối cho startup Mỹ tiếp cận các mô hình hiện có ở nước ngoài sẽ bóp nghẹt việc cạnh tranh củng cố vị thế của doanh nghiệp hiện hữu và hoạt động như một loại thuế đánh vào trí tuệ, làm tăng chi phí và thu hẹp lựa chọn. Trong khi đó, các đối thủ nước ngoài lại vẫn giữ được quyền tiếp cận toàn bộ thị trường toàn cầu”.
Theo Xiaoyin Qu, người sáng lập Tycoon AI (Mỹ), việc trừng phạt Kimi hay các mô hình nguồn mở tương tự có thể khiến người tiêu dùng và doanh nghiệp Mỹ chịu thiệt, gồm việc làm tăng chi phí vận hành và làm chậm quá trình ứng dụng AI tại Mỹ.
Kimi K3 đang thu hút sự chú ý lớn trên toàn cầu. Được công bố ngày 17/7, đây là mô hình trọng số mở (công khai các tham số dùng trong quá trình đào tạo, cho phép người khác tải xuống và sửa đổi) lớn nhất thế giới với 2,8 nghìn tỷ tham số, và dự kiến phát hành đầy đủ vào 27/7. Theo Business Insider, Kimi K3 hiện có thể xử lý hàng trăm trang văn bản với một dòng lệnh, phù hợp nhiệm vụ phân tích tài liệu dài và cơ sở mã lớn. Khả năng lập trình và tác nhân của nó đủ sức cạnh tranh với những mô hình hàng đầu của công ty Mỹ như OpenAI và Anthropic, nhưng lại có chi phí thấp hơn nhiều.
Ngay khi ra mắt, Kimi K3 đã nhận phản hồi tích cực. CEO Box Aaron Levie cho rằng việc phát hành Kimi K3 là “chiến thắng lớn” dành cho những công ty đang xây dựng trên nền tảng AI, nói “ngỡ ngàng thật sự” khi chứng kiến hiệu năng của mô hình mở. CEO Nvidia Jensen Huang nói Mỹ không nên cấm đoán mô hình AI nguồn mở của Trung Quốc. “Các mô hình này rất xuất sắc”, ông nói với Axios ngày 22/7. “Chúng ta nên sử dụng những mô hình nguồn mở xuất sắc”.
Moonshot AI do Yang Zhilin, nhà nghiên cứu AI từng học tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ), đồng sáng lập năm 2023. Theo Reuters, startup huy động hơn 2 tỷ USD hồi tháng 5, nâng tổng số vốn lên hơn 5,5 tỷ USD, hiện được cho tiếp tục huy động thêm 2 tỷ USD và đạt mức định giá 30 tỷ USD. Công ty Trung Quốc từng bị Anthropic tố cáo sử dụng biện pháp “chưng cất” để huấn luyện mô hình AI của mình, cùng với DeepSeek và MiniMax, thông qua việc tạo ra 24.000 tài khoản giả mạo.
Trong thế giới AI, khái niệm “chưng cất” (distillation) đề cập việc “chuyển giao kiến thức” từ mô hình này sang mô hình khác giống kiểu giáo viên – học sinh. “Chưng cất là kỹ thuật được thiết kế để chuyển kiến thức của một mô hình lớn được đào tạo trước (giáo viên) thành một mô hình nhỏ hơn (học sinh), cho phép mô hình học sinh đạt được hiệu suất tương đương mô hình giáo viên”, hai nhà khoa học Vishal Yadav và Nikhil Pandey từng nói với Forbes. “Kỹ thuật giúp người dùng tận dụng chất lượng của LLM, đồng thời giảm chi phí suy luận”.
"Suy nghĩ đầu tiên của tôi không phải là: 'Ồ, thật thú vị, lại thêm một công cụ AI nữa', mà là 'Tôi đang tụt hậu, lại phải học cái này càng sớm càng tốt'. Vì thế, tôi bắt đầu rối loạn", Hamam chia sẻ với Business Insider.
Tương tự Hamam, nhiều người cảm thấy lo lắng khi AI lập trình ngày càng hoàn thiện và các công ty hàng đầu liên tục cập nhật mô hình. Peter Assentorp, lập trình viên kiêm nhà thiết kế đến từ Đan Mạch, người đã xây dựng một phần mềm chuyên theo dõi sự phát triển của AI, cho biết chu kỳ phát hành mô hình lớn hàng tháng đã tăng gấp bốn lần kể từ năm 2023.
"Tốc độ nhanh đến mức tôi không còn theo kịp những gì mới nhất và tốt nhất nữa, dù đang lập trình với các mô hình này mỗi ngày", Assentorp cho hay.
Thông qua công cụ AIReleaseTracker của mình, Assentorp cho biết số lượng sản phẩm trí tuệ nhân tạo lớn nhất về quy mô đã tăng từ mức 18 của năm 2023 lên 69 trong năm 2025. Tính từ đầu năm đến nay, các doanh nghiệp AI lớn đã phát hành thêm 30 mô hình hoặc phiên bản mới.
Theo Jack Boudreau, CEO và nhà đồng sáng lập công ty lập kế hoạch tài chính Habits, tốc độ ra mắt quá nhanh của AI khiến việc thành thạo bất kỳ một công cụ nào dần trở nên vô ích. "Việc trở thành 'chuyên gia' của công cụ đó là không thể và cũng không đáng, vì chỉ cần đợi thêm một tuần, nhà cung cấp sẽ đơn giản hóa nó", Boudreau nhận xét.
Giới chuyên gia đánh giá, việc liên tục ra AI mới với độ hoàn thiện cao hơn giúp lập trình viên và nhà phát triển tăng năng suất, nhưng cũng khiến họ gặp áp lực phải nhanh chóng thành thạo công cụ AI mới.
"Tôi tin mọi thứ mới chỉ khởi đầu", Sacha Greif, một nhà phát triển phần mềm Nhật Bản, nhận xét về tác động của AI đối với lập trình. "Ngành công nghiệp này đang thu hẹp".
Việc ngày càng nhiều công cụ tác nhân (agent) ra đời tiếp tục làm dấy lên nỗi lo "bị cướp việc". Greif, hiện điều hành nền tảng Devographics, tháng trước công bố khảo sát với khoảng 7.000 người tham gia, trong đó 40% nói AI đang đe dọa công việc của họ.
Lo ngại này một phần liên quan đến tốc độ thay đổi nhanh chóng trong công việc của những nhà phát triển đang áp dụng AI. Trước đây, khi trí tuệ nhân tạo đảm nhận nhiệm vụ lập trình, họ sẽ dành nhiều thời gian cho viết câu lệnh hướng dẫn và quản lý hệ thống. Còn giờ đây, tác nhân AI có thể tự thực hiện công đoạn này.
"Chúng ta đã tạo ra những cỗ máy biết tạo ra cỗ máy khác", Annie Vella, nhà phát triển phần mềm ở New Zealand, nhận xét.
Theo Cary Cooper, giáo sư tâm lý học tại Đại học Manchester, các nhà phát triển lo AI ngày càng chi phối cách họ làm việc, làm suy yếu kỹ năng và biến họ thành "những cỗ máy phục vụ" cho công nghệ.
Trong khi đó, Cal Newport, giáo sư chuyên ngành khoa học máy tính tại Đại học Georgetown, cho rằng ra lệnh cho AI là công việc nhàm chán. "Suy nghĩ để viết những dòng code chuyên sâu mang lại sự thỏa mãn sâu sắc về lâu dài", Newport nói. "Còn chờ đợi AI mang đến những dòng code thật buồn tẻ".
Theo GS Herminia Ibarra tại Trường Kinh doanh London, một phần áp lực đến từ việc các tổ chức và nhà quản lý đang kỳ vọng quá cao về tốc độ kỹ sư có thể áp dụng AI, về những gì công nghệ này có thể và không thể làm được, sau đó lại đánh giá nhân viên dựa trên những kỳ vọng đó.
"Các kỹ sư đang mắc kẹt. Họ được yêu cầu phải tạo ra sự đổi mới trong bối cảnh hoạt động kinh doanh vẫn diễn ra như thường lệ", bà Ibarra nói.
Ben Eubanks, chuyên gia nghiên cứu nhân sự công nghệ và xu hướng lực lượng lao động, cho biết đã tiếp xúc với hàng trăm kỹ sư phần mềm. "Một số lo lắng tới mức cân nhắc chuyển hướng nghề nghiệp sang các vị trí bán hàng hoặc hỗ trợ", Eubanks chia sẻ.
Fiona Fung, trưởng nhóm kỹ thuật tại Anthropic, cũng nhận thấy khi tăng cường sử dụng tác nhân AI, lập trình viên thường trở nên đơn độc hơn do thiếu tương tác. "Điều đáng chú ý trong nhóm Claude Code là sau một thời gian, công việc bắt đầu trở nên đơn độc vì tất cả đều tương tác quá nhiều với tác nhân", Fiona Fung nói trong chương trình Lenny's Podcast tuần này.
Tuy vậy, không phải ai cũng kiệt sức. Theo nhà phát triển độc lập Rafa Rafael sống tại Philippines, công việc khắc phục sự cố hoặc tìm kiếm giải pháp trở nên nhàn hơn nhờ AI. Anh dành nhiều thời gian hơn để hiểu các yêu cầu và suy nghĩ thấu đáo về những tính năng đã và sẽ triển khai.
"Tôi thấy bản thân tham gia nhiều hơn vào toàn bộ chu trình phát triển sản phẩm, thay vì chỉ riêng phần viết code", Rafael nói. "Thế giới luôn có những điều mới mẻ, vì thế nên thích nghi và áp dụng cho công việc đang làm".
Tương tự, nhà phát triển Angga Pratama, sống tại Indonesia, chủ yếu giám sát quy trình làm việc và quản lý nhiều công cụ AI cùng lúc thay vì viết code. "Sự thay đổi giúp tôi tăng cường độ tư duy trong công việc", Pratama chia sẻ. "Mọi thứ diễn ra càng nhanh, áp lực càng lớn, đòi hỏi tăng tính tập trung và mức độ tư duy".
Kathy Gersch, CEO công ty quản lý tư duy Kotter, cho rằng để "giảm bớt sự ồn ào", các doanh nghiệp nên khuyến khích người lao động chia sẻ những gì họ học được với nhau. "Điều đó sẽ giúp người lao động cảm thấy họ đang thuận theo dòng chảy chứ không phải bị dòng chảy cuốn trôi", bà nhấn mạnh.
Dữ liệu từ CoinMarketCap và TradingView cho thấy, giá Bitcoin hôm nay tăng 0,88% trong vòng 24 giờ qua, nhưng vẫn giao dịch dưới mốc 60.000 USD. Tính đến 9 giờ 20 ngày 30.6, mỗi Bitcoin (BTC) được giao dịch quanh mốc 59.859 USD.
Theo CoinTelegraph, Bitcoin đang đối mặt nhiều thử thách quan trọng khi các nhà đầu tư cá nhân đang bán ra, các tổ chức lớn vẫn giữ vị thế bất chấp định giá thấp. Chỉ số Tham lam và Sợ hãi trên thị trường Tiền điện tử (Crypto Fear & Greed Index) ở mức 36 trên 100, cho thấy sự lo ngại đang diễn ra trên diện rộng nhưng chưa đến mức hoảng loạn.
Chỉ riêng trong tháng 6.2026, các nhà đầu tư đã rút 4,4 tỉ USD từ các quỹ ETF Bitcoin giao ngay của Mỹ. Tháng 6 được ghi nhận là tháng có hiệu suất giao dịch tồi tệ nhất trong năm.
Chi phí vay để nắm giữ các vị thế mua đã giảm từ 0,25% xuống 0,12%, cho thấy giai đoạn bán tháo tiêu cực đang qua đi. Tuy nhiên, các nhà đầu tư vẫn phải trả phí để giữ vị thế của mình, điều này có nghĩa là các nhà giao dịch tin tưởng vào sự phục hồi nhưng không sẵn sàng đặt cược toàn bộ tài khoản của họ vào đó.
Mức hỗ trợ tiếp theo Bitcoin phải đối mặt là 58.800 USD. Nếu giá giảm dưới mức này, 500 triệu USD của các nhà giao dịch nắm giữ vị thế mua buộc phải đóng lệnh, đẩy BTC xuống mức 56.000 USD.
Căn cứ Điều 3 luật Thuế TNCN 2025, có hiệu lực từ ngày 1.7.2026, thu nhập từ chuyển nhượng tài sản số sẽ chịu thuế thu nhập cá nhân, tương tự thu nhập từ chuyển nhượng vàng miếng, tên miền ".vn".
Trước đó, Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư 32/2026/TT-BTC hướng dẫn thuế giá trị gia tăng, thuế thu nhập doanh nghiệp và thuế TNCN đối với giao dịch, chuyển nhượng, kinh doanh tài sản mã hóa. Hướng dẫn này có hiệu lực thi hành từ ngày 27.3.2026.
Theo đó, nhà đầu tư là cá nhân (không phân biệt cá nhân cư trú hay không cư trú) có hoạt động chuyển nhượng tài sản mã hóa qua tổ chức cung cấp dịch vụ tài sản mã hóa thuộc đối tượng nộp thuế TNCN theo tỷ lệ 0,1% trên giá chuyển nhượng từng lần.
Trong khi đó, nhà đầu tư là tổ chức được thành lập theo quy định của pháp luật nước ngoài có hoạt động chuyển nhượng tài sản mã hóa qua tổ chức cung cấp dịch vụ tài sản mã hóa thuộc đối tượng nộp thuế thu nhập doanh nghiệp theo tỷ lệ 0,1% trên doanh thu chuyển nhượng từng lần.
Trong dự thảo Thông tư về chính sách thuế đối với giao dịch, chuyển nhượng và kinh doanh tài sản mã hóa được Bộ Tài chính lấy ý kiến công khai hồi tháng 2, các tổ chức cung cấp dịch vụ tài sản mã hóa - sàn giao dịch - sẽ thực hiện việc khấu trừ, kê khai và nộp thuế thay cho các cá nhân (cư trú và không cư trú), tổ chức nước ngoài.
Việc này đồng nghĩa sàn giao dịch sẽ nộp thuế hộ nhà đầu tư. Thuế sẽ tự động được khấu trừ khi phát sinh giao dịch. Theo dự thảo, việc nộp thuế được thực hiện định kỳ hằng tháng để tăng cường quản lý nguồn thu.
Cơ quan quản lý cho rằng do đặc thù thị trường tài sản mã hóa có số lượng giao dịch lớn, tốc độ nhanh và doanh thu cao, việc triển khai theo tháng là cần thiết. Cơ chế thu thuế trên sàn giao dịch tài sản mã hóa được thiết kế tương tự cơ chế đang áp dụng với các nền tảng thương mại điện tử. Việc này được cho là sẽ giúp cơ quan chức năng kịp thời kiểm soát và thu đúng, đủ ngân sách.
Android 17 trình làng tuần này tại Android Show 2026 - sự kiện diễn ra trước thềm Google I/O 2026 tháng 6. Trước đó, hệ điều hành đã xuất hiện dưới dạng beta cho thiết bị Pixel vài tháng qua.
Gemini Intelligence
Trên Android 17, Gemini Intelligence biến các tác nhân AI trở nên thực tế và hữu ích. Trợ lý ảo thế hệ mới tích hợp mô hình Gemini mới nhất, có khả năng thực hiện quy trình tự động hóa phức tạp thay cho người dùng, chẳng hạn gọi xe hay đặt đồ ăn, thậm chí tìm kiếm giáo trình môn học trong tài khoản Gmail của người dùng, hay tự động thêm sách giáo khoa vào giỏ hàng. Một trường hợp sử dụng thực tế khác là cho phép Gemini Intelligence tự động biến danh sách mua sắm dài từ ứng dụng ghi chú thành giỏ hàng hoàn chỉnh, người dùng chỉ cần mua bằng một cú chạm.
Một số chuyên gia đánh giá Gemini Intelligence mang lại tiện ích lớn, nhưng có thể "chạm đến ranh giới mong manh về quyền riêng tư". Tuy nhiên, Google nhấn mạnh người dùng có quyền quyết định cuối cùng với Gemini Intelligence, bất kỳ lệnh nào cũng sẽ dừng ngay khi được yêu cầu thông qua thông báo trạng thái tiến độ.
Gemini Intelligence sẽ có mặt đầu tiên trên thiết bị Samsung Galaxy và Google Pixel đủ điều kiện vào mùa hè. Những thiết bị khác sẽ được bổ sung trong nửa cuối năm nay.
Tùy chỉnh widget bằng Vibe Coding
Tính năng mới trong Android 17 cho phép người dùng sử dụng Vibe Coding - xu hướng dùng AI để lập trình - để tạo các widget (tiện ích truy cập nhanh trên màn hình chính) được tùy chỉnh chỉ bằng cách mô tả những gì mong muốn.
Theo Google, widget tạo bằng ngôn ngữ thiết kế Material Expressive, không quá cầu kỳ nhưng đầy đủ chức năng và mang đậm dấu ấn cá nhân. Chẳng hạn, người dùng có thể yêu cầu tạo một tiện ích cung cấp kế hoạch chuẩn bị bữa ăn hàng tuần hoặc báo cáo thời tiết địa phương cụ thể.
Rambler
Android 17 lần đầu giới thiệu Rambler, được Google tích hợp vào Gboard nhằm nâng cấp trải nghiệm nhập liệu bằng giọng nói. Thay vì ghi lại nguyên văn mọi câu nói như các công cụ speech-to-text thông thường, Rambler tự động loại bỏ từ đệm như "ừm", "à" hay đoạn lặp, những lần người dùng đổi ý giữa chừng. Nhờ AI hiểu ngữ cảnh tốt hơn, hệ thống tự sắp xếp lại câu chữ để tạo thành một đoạn văn mạch lạc và tự nhiên hơn. Tính năng này cũng hỗ trợ chuyển đổi linh hoạt giữa nhiều ngôn ngữ trong cùng một đoạn nói.
Bên cạnh đó, Rambler giúp xử lý giọng nói theo kiểu hội thoại đời thực, thay vì yêu cầu người dùng nói chậm và chính xác như trước. Họ có thể nói ngập ngừng, sửa câu giữa chừng hoặc diễn đạt dài dòng, còn AI sẽ tóm lược thành nội dung gọn gàng trước khi gửi đi.
Về cơ bản, người dùng có thể nói chuyện như bình thường, còn Rambler sẽ biến các câu nói "hỗn loạn" thành thông điệp phù hợp và ngắn gọn hơn. Điểm đặc biệt của tính năng này là không phụ thuộc vào ngôn ngữ khi có thể kết hợp tiếng Anh với các ngôn ngữ khác và dựa vào Rambler để hiểu cả ngữ cảnh lẫn sắc thái.
Kiểm soát lướt mạng xã hội
Lướt mạng một cách vô thức và tiếp xúc thông tin tiêu cực được đánh giá là "vấn nạn hiện đại" mà hầu hết người sử dụng smartphone mắc phải. Theo Google, có rất nhiều thứ hữu ích và hiệu quả hơn để làm với thiết bị mạnh mẽ như điện thoại và Pause Point (Điểm tạm dừng) ra đời để giải quyết vấn đề.
Khi người dùng mở một ứng dụng mà hệ thống đánh giá gây xao nhãng, chẳng hạn Instagram, Facebook, TikTok, màn hình chờ Pause Point sẽ hiện lên, cung cấp bộ đếm thời gian 10 giây giúp họ suy nghĩ xem mình có thực sự muốn mở hay không. Người dùng cũng có thể cài đặt thời gian sử dụng, khi hết thời gian sẽ cung cấp các lựa chọn thay thế như nghe sách nói hoặc sách điện tử.
Để tăng tính "nghiêm khắc", việc tắt Pause Point khá khó khăn khi hệ thống yêu cầu khởi động lại máy - điều có thể khiến người dùng phân vân trước khi đưa ra quyết định.
Hỗ trợ sáng tạo nội dung
Android 17 cung cấp một số công cụ hữu ích cho người sáng tạo nội dung số. Trong đó, Screen Reactions cho phép dễ dàng phản ứng với nội dung bằng cách quay video bằng camera trước với màn hình làm nền. Google hợp tác với Meta, cho phép người dùng quay video Ultra HDR độ nét cao trên Android, kết hợp Night Sight giúp làm nổi bật cảnh quay thiếu sáng, sau đó đăng lên Instagram. Người dùng cũng có thể livestream bằng nền tảng Meta với tính năng này.
Google cũng bổ sung một số công cụ mới vào ứng dụng Edits của Instagram, độc quyền cho Android. Ví dụ, Smart Enhance và Sound Separation dùng AI để nâng chất lượng video gốc hoặc tách riêng bản nhạc cụ thể, chỉ giữ lại âm thanh cần thiết, loại bỏ tiếng ồn không mong muốn. Việc tải ảnh lên Instagram cũng được giữ chất lượng gốc thay vì bị "bóp" như trước.
Ứng dụng Adobe Premiere cũng sẽ có mặt trên Android 17 vào cuối hè, kèm các mẫu và hiệu ứng độc quyền dành cho người sáng tạo nội dung trên YouTube.
Chạy ứng dụng dạng "bong bóng"
Android 17 tích hợp khả năng đa nhiệm App Bubbles, cho phép người dùng thu nhỏ bất kỳ ứng dụng nào vào một bong bóng giống hộp thoại trò chuyện, sau đó di chuyển và tương tác ngay trên các ứng dụng đang chạy khác. Cách này tương đồng với "bong bóng" Chat Bubbles trước đây, nhưng áp dụng cho nhiều app hơn. Tính năng tương tự được sử dụng trong một vài giao diện Android tùy chỉnh trong những năm qua, nhưng hiện được Android trang bị mặc định.
Android 17 dự kiến được công bố chính thức tại Google I/O 2026 ngày 19-20/5. Sau thời gian này, nền tảng bắt đầu lộ trình cập nhật khởi đầu với dòng Google Pixel và Samsung Galaxy thế hệ mới trước khi đến với các dòng máy khác.
