Theo Digitaltrends, việc gấp rút ra mắt mô hình Gemini mới của Google được cho là để đối đầu với phiên bản GPT-5.5 của OpenAI. Mặc dù vẫn chưa thể vượt qua mô hình Mythos của Anthropic, GPT-5.5 hiện dẫn đầu trong lĩnh vực AI tiên tiến.
Đối với Google, thách thức không nằm ở việc phát triển công nghệ mà là làm sao để thu hút sự chú ý của các nhà phát triển. Một mô hình mạnh mẽ có thể gây ấn tượng với giới truyền thông, nhưng Google cho rằng các nhà phát triển sẽ không thay đổi quy trình làm việc của họ chỉ để chạy theo bảng xếp hạng. Thay vào đó, điều họ cần là một công cụ thực sự giúp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu công việc dọn dẹp và hoạt động hiệu quả trong các dự án thực tế.
Sự kiện I/O sẽ là cơ hội tốt để Google giới thiệu tham vọng về AI của mình trước những người có khả năng đánh giá cao. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu Gemini có thể giành lại sự tin tưởng từ các nhà phát triển hay không? Lập trình là yếu tố then chốt và các nhà phát triển có thể nhanh chóng nhận ra liệu một mô hình có thực sự hữu ích hay chỉ là một sản phẩm được trau chuốt cho mục đích trình diễn.
Sự hoài nghi là điều cần thiết trong lập trình khi AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong công việc hằng ngày. Gemini cần phải hoạt động nhanh hơn, ổn định và hữu ích hơn trong các dự án thực tế. Về cơ bản, các nhà phát triển sẽ chỉ chuyển đổi khi chi phí dọn dẹp giảm xuống.
Trước đó, Google đã xây dựng nền tảng cho các tác nhân AI tại Cloud Next bằng việc giới thiệu Gemini Enterprise Agent Platform – nền tảng với các tính năng điều phối, nhận dạng, quan sát và bảo mật tích hợp sẵn. Tuy nhiên, thách thức thực sự nằm ở việc xử lý các công việc phức tạp, nhiệm vụ nhiều bước và dữ liệu đầu vào không chính xác.
Cuộc chiến của Google với các công cụ AI khác không chỉ về công nghệ mà còn cả thói quen của người dùng. ChatGPT và Claude đã trở thành những công cụ quen thuộc, trong khi Google vẫn đang nỗ lực để biến Gemini thành lựa chọn hàng đầu cho lập trình và các công việc liên quan đến AI.
Tại I/O 2026, Google chỉ có nhiệm vụ duy nhất: trình bày một mô hình Gemini tiết kiệm thời gian, viết mã hữu ích và thực hiện các tác vụ tự động mà không cần nhiều sự giám sát.
Reuters dẫn số liệu của công ty nghiên cứu thị trường Counterpoint Research cho thấy, lượng smartphone xuất xưởng toàn cầu trong quý II/2026 giảm 11% so với cùng kỳ năm ngoái. Đây là mức thấp kỷ lục của giai đoạn này kể từ năm 2013.
Theo Tom's Hardware, tình trạng thiếu hụt DRAM và NAND flash kéo dài đẩy giá chip nhớ liên tục tăng. Hiện các nhà cung ứng bán dẫn ưu tiên dồn nguồn lực cho nhóm khách hàng trung tâm dữ liệu AI, phân khúc có biên lợi nhuận cao hơn nhiều so với mảng điện tử tiêu dùng. Do đó, các hãng di động phải mua linh kiện giá cao và đẩy phần chi phí này sang người tiêu dùng thông qua việc tăng giá thiết bị.
Cuộc khủng hoảng chip nhớ không tác động đồng đều mà tạo ra sự phân mảnh rõ rệt. Trong đó, phân khúc phổ thông và tầm trung bị tổn hại nặng nhất, do biên lợi nhuận mỏng và nhạy cảm với chi phí sản xuất. Theo Counterpoint, ba đại diện Trung Quốc gồm Xiaomi, Oppo và Vivo đang hứng chịu mức sụt giảm doanh số sâu nhất trong top 5 nhà sản xuất hàng đầu.
Trong khi đó, Samsung cũng giảm doanh số nhưng vẫn giữ vị trí số một toàn cầu với 24% thị phần, nhờ sức hút từ dòng Galaxy S26 cùng khả năng đảm bảo chuỗi cung ứng tốt hơn. Hãng cũng hạn chế tăng giá tại các thị trường chiến lược như Ấn Độ và Trung Đông.
Apple là hãng duy nhất đi ngược xu hướng lao dốc của thị trường khi lượng máy xuất xưởng vẫn tăng trưởng 3% so với cùng kỳ năm ngoái. Nhờ nhu cầu ổn định của phân khúc cao cấp và chiến lược giữ nguyên giá, Apple đã nâng thị phần lên 20% quý vừa qua. Tuy nhiên, các chuyên gia phân tích dự báo Apple khó duy trì mức giá này và nhiều khả năng phải điều chỉnh tăng trong các tháng tới.
Trước tình hình chuỗi cung ứng chưa có dấu hiệu phục hồi, Counterpoint vẫn giữ nguyên dự báo thận trọng rằng sản lượng smartphone toàn cầu sẽ giảm 14% năm nay.
Các chuyên gia cảnh báo, khủng hoảng chip nhớ vốn bắt nguồn từ việc thiếu linh kiện, nhưng nay chuyển thành sụt giảm nhu cầu do giá thiết bị quá cao. Tình trạng thắt chặt nguồn cung chip nhớ được dự báo còn kéo dài và đè nặng lên thị trường di động ít nhất đến hết 2027.
19h ngày 6/4 (6h ngày 7/4 theo giờ Hà Nội), tàu Orion đưa phi hành đoàn Artemis II tới gần Mặt Trăng nhất khi chỉ cách 6.545 km. Tại thời điểm này, tàu di chuyển với tốc độ khoảng 97.950 km/h so với Trái Đất, nhưng chỉ 5.052 km/h so với Mặt Trăng.
Hai phút sau, tàu tiếp tục bay xa Trái Đất nhất, cách 406.771 km, lập kỷ lục mới cho chuyến bay vũ trụ có người lái. Cột mốc đưa phi hành đoàn đến vị trí cách hành tinh xanh xa hơn 6.616 km so với nhiệm vụ Apollo 13 năm 1970.
Ở khoảng cách này, Mặt Trăng xuất hiện trước mắt phi hành đoàn Artemis II với kích thước tương đương quả bóng rổ đặt cách một cánh tay. Họ cũng là những người đầu tiên nhìn thấy một số khu vực ở phía xa Mặt Trăng (phía luôn bị khuất khi nhìn từ Trái Đất) bằng mắt thường.
Trước đó, 13h56 ngày 6/4 (0h56 ngày 7/4 giờ Hà Nội), Artemis II cũng phá kỷ lục về quãng đường xa nhất mà con người từng bay khỏi Trái Đất, với 400.171 km, do Apollo 13 thiết lập năm 1970. "Khi vượt qua khoảng cách xa nhất mà con người từng rời khỏi Trái Đất, chúng tôi muốn tôn vinh kỳ tích và nỗ lực phi thường của người tiền nhiệm trong lĩnh vực thám hiểm không gian", Jeremy Hansen từ Cơ quan Vũ trụ Canada (CSA), thành viên phi hành đoàn Artemis II, chia sẻ.
"Chúng tôi sẽ tiếp tục hành trình tiến xa hơn nữa vào không gian trước khi được Mẹ Trái Đất kéo trở lại với tất cả những gì thân yêu. Nhưng điều quan trọng nhất là chúng tôi chọn khoảnh khắc này để thách thức thế hệ hiện tại và thế hệ tiếp theo, đảm bảo kỷ lục mới sẽ không tồn tại lâu", ông nói thêm.
Tàu Orion rời bệ phóng tối 1/4 (5h35 ngày 2/4 giờ Hà Nội) đưa bốn phi hành gia bay tới Mặt Trăng, trở thành sứ mệnh có người lái đầu tiên của NASA vượt ra ngoài quỹ đạo Trái Đất tầm thấp sau 54 năm. Phi hành đoàn gồm chỉ huy nhiệm vụ Reid Wiseman (NASA), phi công Victor Glover (NASA), chuyên gia nhiệm vụ Christina Koch (NASA) và chuyên gia nhiệm vụ Jeremy Hansen (Cơ quan Vũ trụ Canada CSA).
Nhiệm vụ Artemis II đánh dấu hàng loạt cột mốc trong ngành hàng không vũ trụ. Ví dụ, phi hành gia da màu, người phụ nữ, người không phải công dân Mỹ đầu tiên, phi hành gia lớn tuổi nhất đến Mặt Trăng. Bên cạnh đó, đây là chuyến bay có người lái đầu tiên của tên lửa Hệ thống Phóng Không gian (SLS) và tàu Orion. Rất nhiều công nghệ trên tàu cũng lần đầu được thử nghiệm ngoài không gian như Hệ thống Liên lạc Quang học Orion Artemis II, sử dụng tia laser để gửi và nhận dữ liệu từ Trái Đất. Ngoài ra, tàu cũng trang bị nhà vệ sinh hoạt động đầy đủ đầu tiên trong chuyến bay tới Mặt Trăng.
Hệ sinh thái công nghệ vừa xôn xao trước báo cáo mới nhất từ nhà phân tích chuỗi cung ứng nổi tiếng Minh-Chi Kuo về thế hệ iPhone tiếp theo. Theo nguồn tin rò rỉ, Apple đang lên kế hoạch ra mắt bộ đôi iPhone 18 và iPhone 18e vào mùa xuân tới với một thông số phần cứng khá lạ. Thay vì các mốc dung lượng chẵn quen thuộc, gã khổng lồ xứ Cupertino được cho là sẽ trang bị mức RAM 9 GB cho cả hai phiên bản này.
Thông số 9 GB RAM hoàn toàn không phải là một lỗi đánh máy từ các nhà phân tích. Để đạt được con số này, Apple sẽ sử dụng một cấu trúc phần cứng lạ lẫm khi kết hợp 6 con chip nhớ loại 1,5 GB, thay thế cho thiết lập bốn chip nhớ loại 2 GB của dòng iPhone 17. Dù mức tăng dung lượng RAM này không quá lớn, nhưng việc bổ sung 1 GB RAM được cho là nhằm giúp bộ tính năng trí tuệ nhân tạo Apple Intelligence vận hành mượt mà hơn.
Ở các phân khúc cao cấp hơn, Apple vẫn duy trì chính sách phân tầng phần cứng nghiêm ngặt để tạo khoảng cách thế hệ. Cụ thể, các dòng máy flagship gồm iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max và phiên bản iPhone Ultra đều sẽ được trang bị mức dung lượng 12 GB RAM, cấu thành từ 8 chip nhớ loại 1,5 GB. Sự phân cấp này cũng xuất hiện ở vi xử lý khi bộ đôi iPhone 18 và 18e tiêu chuẩn chạy chip A20, trong khi các dòng Pro và Ultra sẽ sở hữu sức mạnh từ con chip A20 Pro.
Quyết định trang bị mức RAM 9 GB độc lạ trên iPhone 18 và 18e cho thấy bước đi chiến lược đầy toan tính của Apple. Việc tinh chỉnh cấu trúc chip nhớ dị biệt này không chỉ giúp hãng tối ưu hóa chi phí sản xuất phần cứng, mà còn cung cấp vừa đủ tài nguyên để phổ cập các tính năng AI thông minh xuống các dòng máy phân khúc thấp hơn, đảm bảo trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
