Theo Hãng tin Reuters ngày 14-7, Thứ trưởng Thương mại Mỹ phụ trách công nghiệp và an ninh Jeffrey Kessler cho biết trước Ủy ban Đối ngoại Hạ viện rằng Nvidia đã bắt đầu giao chip AI H200 cho Trung Quốc, song số lượng đến nay vẫn “rất ít”.
Trước đó, Reuters từng đưa tin một đơn vị của Hãng thiết bị viễn thông ZTE cùng hai doanh nghiệp Trung Quốc khác nằm trong số các công ty mới được Mỹ cấp phép mua chip AI tiên tiến của Nvidia và AMD.
Hồi tháng 5, Bộ Thương mại Mỹ đã phê duyệt khoảng 10 doanh nghiệp Trung Quốc được mua chip H200, trong đó có Alibaba, Tencent và ByteDance, nhưng khi đó chưa có lô hàng nào được giao.
Chip H200 của Nvidia là một trong những dòng chip AI mạnh nhất của hãng. Việc xuất khẩu dòng chip này sang Trung Quốc từ lâu đã là tâm điểm trong cạnh tranh công nghệ giữa Washington và Bắc Kinh, khi Mỹ tìm cách hạn chế Trung Quốc tiếp cận công nghệ có thể phục vụ mục đích quân sự.
Tại phiên điều trần, nghị sĩ Dân chủ Gregory Meeks chỉ trích Bộ Thương mại Mỹ vì không bổ sung doanh nghiệp Trung Quốc nào vào danh sách kiểm soát xuất khẩu kể từ tháng 10 năm ngoái.
Ông cho rằng chính quyền Tổng thống Donald Trump đã nới lỏng các biện pháp kiểm soát, khi cấp phép xuất khẩu chip AI tiên tiến sang Trung Quốc.
Đáp lại, ông Kessler bảo vệ chính sách hiện nay, đồng thời cho biết Bộ Thương mại sẽ tiếp tục ban hành thêm các quy định về chip và AI.
Phiên điều trần cũng đề cập đến lo ngại về nguy cơ chip AI tiên tiến bị đưa vào Trung Quốc thông qua các kẽ hở hoặc hoạt động buôn lậu. Ông Kessler nêu quan điểm rằng các doanh nghiệp sở hữu chip mà không được cấp phép phải tự khai báo vi phạm.
Ngoài ra, ông Kessler cũng bảo vệ quyết định của chính quyền Tổng thống Trump về việc nới lỏng một số quy định xuất khẩu sang Các tiểu vương quốc Ả Rập thống nhất (UAE), qua đó tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc xuất khẩu chip AI Nvidia và một số công nghệ khác sang quốc gia này.
Theo báo SCMP ngày 11-7, mùa hè này, hàng triệu gia đình tại Trung Quốc đã sử dụng chatbot AI để hỗ trợ lựa chọn ngành học đại học cho con. Công việc trước đây chủ yếu do giáo viên, người thân hoặc các chuyên gia tư vấn tuyển sinh đảm nhận.
Ông Trương Kỳ, tài xế xe công nghệ tại thành phố Quảng Châu, cho biết đã sử dụng nhiều chatbot AI để giúp con trai lựa chọn ngành sau khi nhận kết quả kỳ thi tuyển sinh đại học (gaokao, tức Cao khảo).
Theo ông, AI chưa thể thay thế hoàn toàn chuyên gia tư vấn nhưng là "cố vấn miễn phí", giúp gia đình biết với số điểm của con thì có thể đăng ký những trường và ngành nào trên cả nước.
"Trước đây, chúng tôi chỉ biết các trường đại học gần nhà. Giờ AI cho biết với số điểm của con có thể vào những trường và ngành nào trên cả nước. Chúng tôi bận mưu sinh nên không thể giúp con nhiều", ông Trương nói.
AI đã trở thành công cụ phổ biến trong mùa tuyển sinh năm nay, đặc biệt với các gia đình không có điều kiện thuê chuyên gia tư vấn. Tháng 6 vừa qua, khoảng 12,9 triệu thí sinh tham dự kỳ thi gaokao và chỉ có vài ngày sau khi biết điểm để quyết định ngành học trước khi thời hạn đăng ký kết thúc.
Các công ty công nghệ lớn đều ghi nhận lượng người dùng AI tăng mạnh. Alibaba cho biết đến cuối tháng 6 đã có hơn 14 triệu người sử dụng trợ lý tuyển sinh trên nền tảng Qwen, Baidu thì có khoảng 15 triệu học sinh dùng trợ lý AI của hãng, trong khi Tencent thông báo chatbot Yuanbao đã trả lời gần 80 triệu câu hỏi liên quan đến tuyển sinh.
Theo công ty nghiên cứu thị trường iiMedia Research, thị trường tư vấn tuyển sinh đại học tại Trung Quốc đạt hơn 1 tỉ nhân dân tệ (khoảng 147 triệu USD) trong năm 2025 và dự kiến tăng lên 1,22 tỉ nhân dân tệ (khoảng 179 triệu USD) vào năm 2027.
Tuy nhiên, ông Ngô Duệ, chuyên gia tư vấn tuyển sinh tại Quảng Châu, cho rằng AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người. Ông đã giảm giá gói tư vấn tiêu chuẩn từ gần 5.000 nhân dân tệ (khoảng 735 USD) xuống còn 2.999 nhân dân tệ (khoảng 441 USD) trong mùa tuyển sinh năm nay do AI ngày càng phổ biến.
Ông Ngô Duệ phân tích rằng hiệu quả của AI phụ thuộc nhiều vào cách đặt câu hỏi.
Trong trường hợp của ông Trương Kỳ, chỉ sau khi bổ sung các thông tin như ngân sách học phí và định hướng nghề nghiệp của con, AI mới đưa ra các gợi ý cụ thể hơn. Dù vậy, ông vẫn đối chiếu kết quả với ý kiến của giáo viên và người thân.
Dùng sạc nhanh công suất lớn có làm nhanh hỏng máy, chai pin hay không luôn là một trong những cuộc tranh luận không hồi kết của người dùng điện thoại Android. Để đi tìm câu trả lời chính xác nhất, một bài thử nghiệm 'tra tấn' nghiêm ngặt kéo dài suốt nửa năm trên sáu chiếc điện thoại Android đã được thực hiện, mang lại kết quả khiến nhiều người bất ngờ.
Cụ thể, một nửa số điện thoại được kết nối với bộ sạc nhanh công suất từ 15W trở lên và nửa còn lại được cắm vào bộ sạc thường công suất 5W. Quy trình sạc đầy lên 100% rồi dùng ứng dụng tùy chỉnh xả sạch pin về 0% được chạy lặp đi lặp lại liên tục trong 6 tháng, mô phỏng khoảng một năm rưỡi sử dụng thực tế với tổng cộng 500 chu kỳ sạc. Kết quả cho thấy, nhóm điện thoại sử dụng sạc nhanh chỉ bị suy giảm dung lượng pin nhiều hơn nhóm sạc thường vỏn vẹn 0,3%. Con số siêu nhỏ và không đáng kể này là minh chứng đập tan nỗi sợ hãi bấy lâu nay của người dùng về tốc độ chai pin của công nghệ sạc nhanh hiện đại.
Mặc dù vậy, nếu xét về sức khỏe lâu dài của viên pin lithium-ion, sạc thường vẫn mang lại lợi thế hơn một chút vì nó sinh ra ít nhiệt hơn đáng kể. Một bộ sạc thường 5W mất khoảng 3 giờ để sạc đầy máy từ 0 - 100% nhưng tỏa rất ít nhiệt, trong khi bộ sạc nhanh 15W đưa pin đầy trong 90 phút sẽ khiến máy nóng lên rõ rệt. Bản chất viên pin điện thoại giống như một miếng bọt biển hấp thụ điện năng; khi pin yếu sẽ hấp thụ rất tốt, nhưng khi đầy dần thì tốc độ giảm đi, điện năng thừa bị thất thoát sẽ chuyển hóa thành nhiệt. Đối với pin, tiếp xúc với nhiệt độ cao trong thời gian dài là kẻ thù nguy hiểm vì nó gây ra hiện tượng kết tinh của dung dịch điện phân, làm tắc nghẽn các cực âm, cực dương và gây sụt giảm dung lượng.
Tuy nhiên, người dùng Android hiện đại không cần quá lo lắng vì các thiết bị ngày nay được chế tạo thông minh để thích ứng với sạc nhanh. Điện thoại và củ sạc liên tục giao tiếp với nhau qua giao thức USB Power Delivery (USB-PD) để thương lượng mức sạc an toàn, thường chỉ đẩy dòng điện cao ở giai đoạn đầu (từ 0 - 50% trong 30 phút) rồi giảm dần khi pin đạt 80%. Bên trong viên pin cũng có 'bộ não' là hệ thống quản lý pin (BMS) giúp ngăn chặn tình trạng sạc quá mức và quá nhiệt.
Để bảo vệ máy tối đa, bạn có thể thoải mái dùng sạc nhanh khi cần sự tiện lợi trong ngày, nhưng nên dùng sạc thường nếu muốn cắm sạc qua đêm. Việc duy trì dung lượng pin trong khoảng từ 20 - 80% sẽ giúp giảm áp lực cho pin ở mức thấp nhất. Quan trọng hơn cả, bạn cần chú ý tránh sạc nhanh ở những môi trường dễ tích tụ nhiệt từ bên ngoài như dưới ánh nắng mặt trời trực tiếp, trong lúc chơi game hoặc đặt điện thoại dưới gối, trên bề mặt hấp thụ nhiệt; hạn chế dùng sạc nhanh không dây vì phương thức này sinh nhiệt nhiều hơn do hiệu suất kém.
Tại sự kiện Computex 2026 (Đài Loan), Intel dành phần lớn các công bố quan trọng để phác họa vai trò của hãng trong làn sóng AI tiếp theo. Thay vì chỉ tập trung vào phần cứng cho máy tính cá nhân, Intel cho thấy tham vọng đưa các dòng vi xử lý của mình hiện diện trên nhiều lớp hạ tầng, từ thiết bị đầu cuối, robot đến trung tâm dữ liệu.
Chiến lược này được thể hiện xuyên suốt các công bố của hãng, từ nền tảng Core Ultra Series 3 cho máy tính cá nhân đến dòng Xeon 6 dành cho trung tâm dữ liệu. Thay vì chỉ nói về hiệu năng phần cứng, Intel tập trung vào cách các bộ xử lý của mình tham gia vào quá trình vận hành các hệ thống AI.
Một trong những phần trình diễn đáng chú ý tại sự kiện đến từ Perplexity AI. Công ty này cho thấy mô hình xử lý lai trên các thiết bị sử dụng Core Ultra, trong đó dữ liệu nhạy cảm được xử lý trực tiếp trên thiết bị, còn những tác vụ ít yêu cầu bảo mật hơn mới được chuyển lên đám mây. Cách tiếp cận này phản ánh xu hướng đưa AI xuống thiết bị đầu cuối nhằm giảm độ trễ và hạn chế phụ thuộc vào hạ tầng từ xa.
Bên cạnh máy tính cá nhân, Intel cũng mở rộng phạm vi ứng dụng của Core Ultra Series 3 sang nhiều lĩnh vực khác. Intel giới thiệu nền tảng đồ họa Arc G3 Series dành cho thiết bị chơi game cầm tay, đồng thời tiếp tục đưa nền tảng này vào các hệ thống AI biên và robot. Theo Intel, hiện có hơn 130 dự án thiết kế AI biên đang sử dụng công nghệ của hãng. Một trong những ví dụ được giới thiệu là robot pha chế Ella của Sensory AI, sử dụng Core Ultra Series 3 để xử lý đồng thời các tác vụ AI và điều khiển thời gian thực. Intel cũng công bố OpenVINO Physical AI, bộ công cụ mã nguồn mở dành cho việc triển khai mô hình AI lên robot.
Ở phía trung tâm dữ liệu, Intel cho rằng ngành công nghệ đang dịch chuyển từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sang các hệ thống AI tác nhân (Agentic AI), nơi nhiều tác nhân AI hoạt động đồng thời để hoàn thành nhiệm vụ. Theo lập luận của hãng, các hệ thống như vậy không chỉ cần sức mạnh xử lý của GPU mà còn đòi hỏi CPU đóng vai trò điều phối và quản lý tài nguyên.
Đó cũng là lý do Intel tiếp tục đặt trọng tâm vào Xeon 6 và Xeon 6+, đồng thời giới thiệu Rackscale Blueprints cùng các dự án hợp tác hạ tầng AI với Foxconn. Khi mà NVIDIA và AMD ngày càng mở rộng ảnh hưởng trong lĩnh vực AI, Intel đang tìm cách duy trì vị thế bằng việc nhấn mạnh vai trò của CPU trong toàn bộ chuỗi vận hành AI thay vì chỉ cạnh tranh ở cuộc đua tăng tốc tính toán.
