Find X9 Ultra và Find X9s chốt ngày về Việt Nam

Gerko, sinh năm 1979, lấy bằng cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ tại Đại học Quốc gia Moskva, cùng hai bằng thạc sĩ ở các trường kinh tế của Nga. Ông bắt đầu sự nghiệp tài chính ở ngân hàng Deutsche Bank, trước khi tham gia lĩnh vực giao dịch ngoại tệ rồi chuyển đến sống tại Anh từ năm 2006 và nhập quốc tịch.

Tháng 1/2015, Gerko thành lập và nắm giữ 75% cổ phần tại XTX Markets, công ty sử dụng thuật toán AI tự phát triển để giao dịch chênh lệch giá thị trường giữa các nền tảng. Doanh thu của họ tại Anh năm ngoái đạt 5,3 tỷ USD, tăng trưởng 44% so với một năm trước đó. Lợi nhuận cũng tăng 33%, lên mức 2,3 tỷ USD, trở thành một trong những công ty thu lợi cao nhất trong lĩnh vực giao dịch thuật toán. Con số này chưa tính đến chi nhánh của công ty tại Singapore, vốn đạt doanh thu ngang ngửa với trụ sở Anh.

Các đối thủ trong ngành như Citadel Securities và Jane Street đạt doanh thu cao hơn, nhưng cần hàng nghìn nhân viên, thay vì 250 người như XTX. Công ty cũng không có nhà đầu tư bên ngoài, đồng nghĩa toàn bộ lợi nhuận dành cho một nhóm nhỏ cổ đông trong XTX. Gerko cũng nằm trong nhóm tỷ phú giàu nhất ở Anh, với tài sản ước tính 12 tỷ USD.

Theo WSJ, trong năm nay, XTX dự kiến vận hành trung tâm dữ liệu đầu tiên trong số 5 cơ sở triển khai ở Phần Lan, mở rộng năng lực xử lý lượng lớn dữ liệu tài chính và huấn luyện các mô hình AI để dự đoán biến động giá thị trường.

Công ty tự xây dựng tổ hợp có trị giá hơn một tỷ USD, thay vì thuê năng lực tính toán từ doanh nghiệp công nghệ - cách tiếp cận thường thấy trong ngành tài chính. Điều này giúp họ duy trì chi phí đào tạo mô hình AI tương đối rẻ, giữa lúc cơn sốt AI đòi hỏi ngày càng nhiều năng lực xử lý dữ liệu trên toàn thế giới.

Đây là cuộc đua mới trong lĩnh vực vốn cạnh tranh gay gắt. Cách đây nhiều năm, các doanh nghiệp giao dịch điện tử đã xây dựng những mạng lưới vô tuyến nhanh nhất để có thể thực thi lệnh giao dịch trong vài mili giây. Hiện nay, khi gặp giới hạn về vật lý, họ dần chuyển sang phát triển những phương thức thông minh hơn. Gerko được coi là người dẫn đầu xu thế dịch chuyển sang AI trong ngành giao dịch tài chính.

"Các công ty cố gắng nhảy cóc, vượt qua nhau bằng cách hành động ngày càng nhanh. Chúng tôi quyết định đứng ngoài cuộc chơi đó", Gerko nói với sinh viên trong một hội thảo hồi năm 2019.

XTX đặt trụ sở tại Khu Tri thức ở London, gần nhiều văn phòng của tập đoàn công nghệ hàng đầu như Google, Meta. Trong công ty trưng bày bản sao kích thước thật của khoang chỉ huy Apollo 11 và một máy mã hóa Enigma được Đức chế tạo từ năm 1943.

Không có nhân viên nào của XTX làm việc như người giao dịch truyền thống. Họ không quyết định tài sản nào cần mua đi bán lại, mà giám sát hàng loạt thuật toán dùng mô hình học sâu để dự báo biến động giá trên thị trường sau từ vài giây cho đến vài giờ. Nhiều giao dịch của XTX xoay quanh chiến lược sẵn sàng mua bán tài sản và thu chênh lệch, số khác tập trung phát hiện những khác biệt so với quy luật thị trường và đánh cược mức giá sẽ nhanh chóng trở lại bình thường.

Mỗi ngày, doanh nghiệp này giao dịch lượng tài sản, như cổ phiếu, ngoại tệ và tiền kỹ thuật số, có trị giá trung bình 250 tỷ USD. Các nguồn tin am hiểu vấn đề tiết lộ XTX gần đây mở rộng sang giao dịch điện năng.

Để huấn luyện mô hình dự báo, XTX sử dụng khoảng 25.000 chip AI, phần lớn do Nvidia sản xuất. Trung tâm dữ liệu đầu tiên ở Phần Lan có diện tích bằng ba sân bóng đá, trong khi cơ sở thứ hai gần hoàn thiện và dự kiến hoạt động từ năm 2027. Phần Lan được chọn vì thời tiết mát mẻ, hỗ trợ quá trình giải nhiệt cho hệ thống.

"Cách tiếp cận của họ dường như là dồn toàn lực vào canh bạc AI", Agustin Lebron, nhà nghiên cứu tại công ty giao dịch EquiLibre Technologies ở Cộng hòa Czech, cho hay.

Các cựu nhân viên kể với WSJ rằng Gerko là nhà quản lý rất sâu sát với hoạt động trong công ty, luôn xuất hiện trên các kênh Slack với hình đại diện là nhân vật trong phim hoạt hình Rick and Morty. Hình ảnh mới đây được đổi thành Thanos, nhân vật phản diện trong loạt phim Avengers.

Tin Gốc: Vnexpress

Vào tháng 3, Liu Liehong, người đứng đầu Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc (NDA) công bố thuật ngữ Ciyuan cho token AI tại họp báo của Hội đồng Nhà nước Trung Quốc, đánh dấu lần đầu một quốc gia đặt tên "tiền tệ" riêng cho AI. Ông nhấn mạnh Ciyuan là "đơn vị thanh toán liên kết nguồn cung công nghệ với nhu cầu thương mại".

Token là đơn vị dữ liệu đầu vào cơ bản, gồm từ, một phần của từ, ký tự hoặc dấu câu mà mô hình AI xử lý để tạo ra đầu ra. Theo National Business Daily, lượng tiêu thụ token đang trở thành chỉ số quan trọng trong việc triển khai thực tế, đo lường tần suất mô hình AI được đưa vào ứng dụng.

Theo thống kê của NDA, tính đến tháng 4, Trung Quốc xử lý 140.000 tỷ token mỗi ngày, tăng từ 100 tỷ đầu năm 2024. AI của Trung Quốc vượt các mô hình của Mỹ trên OpenRouter, một thị trường phổ biến dành cho AI, cả về hiệu suất và mức độ ưa chuộng.

Giới đầu tư Trung Quốc hiện đổ xô vào cơn sốt AI. Riêng tại Hong Kong, số lượng doanh nghiệp ở lĩnh vực này thực hiện IPO cao nhất 5 năm qua, chủ yếu nhờ dòng chảy ổn định của các công ty khởi nghiệp như MiniMax và Zhipu AI, hay nhà thiết kế chip Biren.

"Chúng tôi tin Trung Quốc đang thắng lớn trong cuộc chiến công nghệ vì một số lý do: định giá, ứng dụng rộng rãi AI cùng lợi thế trong sản xuất điện năng", Mohit Kumar, chiến lược gia của ngân hàng đầu tư đa quốc gia Jefferies, nói với Fortune.

Giới quan sát đánh giá, mục tiêu Trung Quốc đang hướng đến là xây dựng một "nền kinh tế token" với sự hỗ trợ của AI nguồn mở phổ biến và đẩy mạnh ứng dụng AI trong thực tế. Dù vậy, họ cần vượt qua loạt yếu tố về chi phí nghiên cứu đắt đỏ, nguồn vốn lớn và cả những biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ.

Sự đón nhận

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo được đánh giá đã "giải cứu" nhiều ông lớn công nghệ Trung Quốc khỏi loạt quy định kìm hãm phát triển trước đây. Chẳng hạn, Alibaba với mô hình Qwen nguồn mở được đầu tư nhiều năm đang trở thành lựa chọn hấp dẫn đối với những ai không có vốn hoặc không muốn chi nhiều tiền cho các sản phẩm độc quyền từ OpenAI và Anthropic. Không chỉ trong nước, Qwen đã chinh phục nhiều thị trường từ Đông Nam Á đến Trung Đông, thậm chí cả phương Tây khi mô hình mới nhất của Meta là Muse Spark cũng đào tạo một phần dựa trên Qwen.

Khác với Alibaba, ByteDance phần lớn giữ bí mật AI của mình. Theo SCMP, công ty tận dụng thế mạnh về thiết kế sản phẩm và trải nghiệm người dùng để thu hút khách hàng, trong đó chatbot Doubao là AI được sử dụng nhiều nhất ở Trung Quốc, với 100 triệu người dùng hoạt động hàng ngày tính đến tháng 2.

Tencent cũng giới thiệu ứng dụng nhắn tin tự động ClawBot vào tháng 3 và tích hợp sâu vào WeChat, cho phép hơn một tỷ người dùng hoạt động hàng tháng trên nền tảng này kết nối trực tiếp với OpenClaw và thực hiện các tác vụ thông qua giao diện nhắn tin. Ngoài ra, Xiaomi hay Meituan cũng có sản phẩm riêng và được đón nhận.

Các công ty khởi nghiệp AI Trung Quốc cũng bắt đầu tung ra sản phẩm ấn tượng. Giữa tháng 3, công ty Mỹ Anysphere ra Cursor Composer 2 với khả năng lập trình tiên tiến. Dù không giới thiệu, một số người sau đó phát hiện mô hình được xây dựng trên Kimi K2.5 mã nguồn mở từ Moonshot AI có trụ sở tại Bắc Kinh. Trên X, đồng sáng lập Cursor Lee Robinson sau đó thừa nhận "thiếu sót" khi không đề cập đến Kimi ngay từ đầu.

Knowledge Atlas (hay Zhipu AI, Z.ai) và MiniMax cũng mang đến cái nhìn hiếm hoi về các phòng thí nghiệm AI tiên phong Trung Quốc. MiniMax đạt doanh thu 79 triệu USD năm 2025, tăng 159% so với năm trước, trong đó 70% đến từ thị trường nước ngoài - tín hiệu cho thấy nhu cầu toàn cầu đối với các mô hình nền tảng của Trung Quốc. Zhipu đạt doanh thu 724 triệu nhân dân tệ (104,8 triệu USD) năm 2025, cao hơn 132% so với năm 2024. Dù những công ty như Knowledge Atlas hay MiniMax vẫn thua lỗ, giới đầu tư Trung Quốc không mấy bận tâm. Cổ phiếu của Zhipu tăng hơn 570% so với giá IPO, còn MiniMax đã tăng hơn 470%, thậm chí có lúc vượt cả giá trị vốn hóa thị trường của Baidu.

Có sẵn các mô hình AI, Trung Quốc cũng tận dụng hệ sinh thái công ty robot hình người để mang chúng ra môi trường vật lý. Unitree Robotics, Agibot hay UBTech đều tích hợp mô hình riêng tự phát triển, hoặc ứng dụng sản phẩm sẵn có do trong nước sản xuất.

Theo khảo sát hồi tháng 10 của Edelman, công ty tư vấn tiếp thị và quan hệ công chúng đa quốc gia lớn nhất thế giới, người dùng Trung Quốc cảm thấy thoải mái hơn nhiều với AI so với người dùng phương Tây, khi có tới 87% tin tưởng công nghệ này, cao hơn nhiều so với 32% ở Mỹ.

Ngành công nghiệp phim ngắn Trung Quốc là một ví dụ về sự thoải mái của người dùng với AI. Các nền tảng video nước này đã ra mắt khoảng 470 phim ngắn mới mỗi ngày trong tháng 1. Nhờ các công cụ AI, mỗi bộ phim chỉ tốn khoảng 100.000 nhân dân tệ (14.600 USD), bằng khoảng 10% chi phí truyền thống, trong khi thời gian sản xuất rút ngắn từ 15-30 ngày xuống còn dưới 5 ngày.

Người Trung Quốc cũng đón nhận trợ lý ảo AI nhiều hơn những quốc gia khác. Mới nhất, OpenClaw lập tức tạo cơn sốt, dù sau đó bị tuýt còi vì liên quan đến các nguy cơ bảo mật. Chính quyền nhiều địa phương đang đẩy mạnh thúc đẩy áp dụng AI, trong đó khuyến khích và cung cấp trợ cấp cho "công ty một người". Theo giới quan sát, cách tiếp cận này vừa mang tính thận trọng, thúc đẩy AI như một ưu tiên chiến lược, vừa chủ động ngăn ngừa một số rủi ro tiềm tàng.

Tuy nhiên, lợi thế chính sách quan trọng nhất liên quan đến năng lượng. Trung Quốc đã mở rộng mạnh mẽ năng lực sản xuất và truyền tải điện trong những năm gần đây. Goldman Sachs ước tính, Trung Quốc sẽ có khoảng 400 gigawatt công suất điện dự phòng đến năm 2030, gấp khoảng ba lần nhu cầu cho trung tâm dữ liệu toàn cầu.

Áp lực lợi nhuận

Các công ty AI của Trung Quốc được đánh giá vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là khi so sánh với những hãng phát triển trí tuệ nhân tạo hàng đầu của Mỹ. Các vấn đề chủ yếu liên quan đến tiếp cận chip AI tiên tiến do bị Mỹ cấm vận, cũng như hệ sinh thái vốn đầu tư mạo hiểm "mỏng" hơn so với Thung lũng Silicon.

Tuy nhiên, với hầu hết công ty AI trên toàn cầu, câu hỏi lớn nhất được đặt ra, là làm thế nào để biến các token thành lợi nhuận, hay theo cách gọi mới tại Trung Quốc là Ciyuan. Doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo nước này cũng không ngoại lệ.

Alibaba đã chi 123 tỷ nhân dân tệ (17 tỷ USD) cho chi phí đầu tư vốn trong năm 2025, khiến lợi nhuận ròng giảm 66%, hay Tencent chi với 79 tỷ nhân dân tệ (11,6 tỷ USD). Một số doanh nghiệp như ByteDance ít chịu áp lực từ các cổ đông về lợi nhuận do là công ty tư nhân, nhưng cũng đã chi 23 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI năm ngoái, theo FT.

Con số này vẫn nhỏ hơn nhiều so với các ông lớn Mỹ. Chẳng hạn, Alphabet (công ty mẹ của Google) chi 94 tỷ USD, hay Meta chi 75 tỷ USD năm ngoái, đồng thời dự định mạnh tay hơn nữa trong năm nay.

Theo giới quan sát, áp lực kiếm tiền có thể đang khiến một số công ty công nghệ Trung Quốc phải xem xét lại chiến lược của mình. Cả Alibaba và Zhipu đều đã phát hành một số mô hình mới nhất của họ dưới dạng đóng, ít nhất là ban đầu. Tháng trước, Alibaba đã tái cấu trúc toàn bộ hoạt động AI, hợp nhất năm đơn vị riêng biệt và đặt tên "Alibaba Token Hub" (ATH).

"Sứ mệnh duy nhất của ATH là tạo ra, phân phối và ứng dụng token", CEO Alibaba Eddie Wu cho biết trong họp báo công bố tháng trước.

Tin Gốc: Vnexpress

Các mẫu Gemini Flash trước đây được xem là lựa chọn nhanh và rẻ hơn so với dòng sản phẩm Pro cao cấp. Tuy nhiên, với Gemini 3.5 Flash, Google khẳng định rằng mẫu mới này vượt hơn hẳn Gemini 3.1 Pro về hiệu năng lập trình và khả năng xử lý tác nhân, với tốc độ nhanh gấp 4 lần so với các mẫu tiên tiến tương đương, nhưng chi phí chỉ bằng một nửa.

Ra mắt tại sự kiện thường niên I/O 2026 do Google tổ chức, Gemini 3.5 Flash được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ tác chiến dài hạn, yêu cầu trí tuệ nhân tạo (AI) lập kế hoạch, xây dựng và lặp lại qua nhiều bước. Google cho biết, mẫu mới này có khả năng xử lý các tác vụ chỉ trong một khoảng thời gian ngắn, điều mà trước đây các nhà phát triển mất nhiều ngày hoặc các kiểm toán viên mất nhiều tuần.

Các điểm chuẩn cụ thể của Gemini 3.5 Flash bao gồm 76,2% trên Terminal-bench 2.1, 1656 Elo trên GDPval-AA và 83,6% trên MCP Atlas. Mô hình này cũng đạt 84,2% trên CharXiv Reasoning - một tiêu chuẩn đánh giá khả năng hiểu đa phương thức.

Gemini 3.5 Flash hoạt động trên nền tảng Antigravity của Google, cho phép triển khai nhiều tác nhân con song song giúp xử lý các khối lượng công việc phức tạp hơn. Đối với người dùng cuối, 3.5 Flash hiện là mô hình mặc định cung cấp sức mạnh cho ứng dụng Gemini và AI Mode trong Google Search. Nó cũng hỗ trợ Gemini Spark, một trợ lý AI cá nhân mới hoạt động liên tục 24/7 để thực hiện các hành động thay mặt người dùng. Google đang triển khai Spark cho những người thử nghiệm đáng tin cậy và dự kiến cung cấp bản beta rộng rãi hơn cho người đăng ký Google AI Ultra tại Mỹ vào tuần tới.

Gemini 3.5 Flash hiện đã có mặt toàn cầu thông qua ứng dụng Gemini và AI Mode trong Search cho người dùng cá nhân, cũng như Google AI Studio, API Gemini và Android Studio cho các nhà phát triển. Khách hàng doanh nghiệp có thể truy cập thông qua Gemini Enterprise Agent Platform và Gemini Enterprise. Google cũng xác nhận Gemini 3.5 Pro đang được thử nghiệm nội bộ và dự kiến sẽ được triển khai vào tháng tới.

Với phiên bản này, Google đặt trọng tâm vào khả năng hoạt động độc lập trong lộ trình phát triển AI. Hãng không chỉ cạnh tranh về độ chính xác trong việc trả lời câu hỏi mà còn hướng tới việc phát triển các mô hình có khả năng thực hiện các hành động như đặt lịch hẹn, viết và chạy mã, quản lý quy trình làm việc… với sự can thiệp tối thiểu từ người dùng. Sự xuất hiện của Gemini 3.5 Pro vào tháng tới hứa hẹn mở ra nhiều điều thú vị trong tầm nhìn phát triển AI của Google.

Tin Gốc: Thanh Niên