Nếu là thật thì ngon quá nhỉ? Bỏ ra 1.700 USD để tiết kiệm 440 USD mỗi tháng CEO AMD Lisa Su vừa đem lên sân khấu một chiếc mini PC nhỏ bằng quyển sách nhưng được cho là có thể chạy model 235B, ngang tầm những model mạnh nhất mà user ChatGPT Pro hay Claude Max đang phải trả hàng trăm USD mỗi tháng để truy cập. Chiếc GMKtec EVO-X2 sử dụng Ryzen AI Max 395 với 128 GB unified memory. PC này chạy Qwen3-235B, DeepSeek V3 và Llama 3.3 70B mà không cần GPU rời. AMD thậm chí còn tuyên bố hiệu năng DeepSeek R1 nhanh hơn hơn 3 lần RTX 5080. Chỉ cần cài Linux, Ollama và Open WebUI là có thể một hệ thống AI chạy hoàn toàn cục bộ với trải nghiệm gần giống ChatGPT. Theo lời shill của một ông trên X tên là starmexxx thì nếu đang trả 200 USD cho Claude Code Max, 200 USD cho ChatGPT Pro cùng Gemini và Cursor, tổng chi phí có thể lên tới khoảng 440 USD mỗi tháng. Với mức giá khoảng 1.700-2.000 USD và tiền điện khoảng 9 USD mỗi tháng, chiếc máy này được cho là có thể hoàn vốn chỉ sau chưa đầy một năm. ----- Nhưng mà dễ gì có kèo ngon thế, đây là 1 số lưu ý cần biết sau khi nghe quảng cáo Thứ nhất, "chạy được model 235B" không đồng nghĩa với việc đạt trải nghiệm tương đương các model frontier của OpenAI hay Anthropic. Kích thước model và chất lượng model là hai chuyện khác nhau. Có những model tham số ít hơn nhưng vẫn sẽ thông minh hơn ở 1 mảng cố định, chưa kể mức độ thông minh của model thương mại thường đi trước model mã nguồn mở 4 tháng. Nếu dùng model mã nguồn mở để tiết kiệm 1 ít tiền mà bỏ qua cơ hội để tạo ra sản phẩm tốt với model thông minh hơn thì không đáng để đánh đổi. Thứ hai, khoản chi 440 USD mỗi tháng thực chất là tiền thuê dịch vụ cloud, bao gồm hạ tầng, cập nhật model liên tục, tốc độ xử lý và quyền truy cập những model tốt nhất. Mua một chiếc máy local nghĩa là đổi chi phí thuê bao thành chi phí phần cứng, điện năng và công sức vận hành. Mà thật ra phần lớn anh em Việt Nam chắc sẽ không chi đến 440 USD/tháng cho AI trừ mấy game/video studio. Tức là nếu mua PC AMD về mà không biết tối ưu để bào nó tận xương thì chi phí hoàn vốn sẽ cao hơn. Nhưng hướng đi này vẫn sẽ là tương lai, các phần cứng dần sẽ tối ưu để chạy AI local, còn AI Model sẽ tối ưu để chạy ở những thiết bị bình thường nhất như điện thoại chứ không chỉ Server lớn. Thị trường mà không có cạnh tranh thì anh em user chắc bị hút cạn tiền, đã có Claude thì phải có DeepSeek đè giá, đã có NVIDIA thì phải có AMD cạnh tranh 😁

Xém bị CMO đuổi việc tới nơi, ai ngờ đâu được anh em cứu 😁 Chuyện là Chief Meme Officer @lastbullinbear đầu tuần giao phải tổ chức event có 100 thành viên tham dự, đầu tuần mới chuẩn bị xong, tưởng bị "ế" tới nơi. Ngờ đâu anh em đăng ký nhiều quá làm tụi mình phải đổi 2-3 địa điểm luôn. Đợt này còn hơn 50 anh em đăng ký nữa mà tụi mình hông dám duyệt thêm. Mong được gặp mọi người ở event tiếp theo ạ 🙌 Event tiếp theo nên là chủ đề gì nhỉ? Vibecode dành cho marketer được hông? Để ad @khaihoan_ne host ổn app 😁 Thời gian - Địa điểm tụi mình có thông báo lại qua mail Anh em nhớ mang theo laptop để thực chiến luôn nha 👨‍💻

Tối rồi, cày view cho ad @khaihoan_ne thôi Thực chiến với AI dành cho marketer, tạo slide chỉ là một trong những skill cơ bản nhất, ad Hoàn còn build app, làm data, build skill với AI được luôn (sao mà thị trường lao động bây giờ cạnh tranh thế 😁) Mời anh em xem ở đây nè ✅ youtube.com/watch?v=UfpwJE3N…

Làm video mà bí ý tưởng. Đừng lo, Gemini trong YouTube gợi ý luôn ý tưởng tiếp theo 😁 Trước đây chỉ là gợi ý chủ đề cơ bản, bây giờ nó gợi ý luôn - Phân tích vì sao phù hợp - Hooks - Outline - Thumbnails Gợi ý luôn các video cùng chủ đề để anh em học hỏi từ đối thủ. Thực ra nhìn check qua thì mọi thứ vẫn còn cơ bản quá, chưa áp dụng được trong thực tế, thumbnail cũng bị AI quá mức, nhìn vào có khi bị phản ứng tiêu cực. Nhưng nhìn vào đây mới thấy các user app như YouTube đã tích hợp AI sâu đến mức nào. Đối với user thì click 1 nút là hỏi đáp trực tiếp với video hoặc là dán link vào NotebookLM thì tạo ra cả bài report, slide, quiz từ video luôn. Video nói tiếng Anh thì lồng tiếng tiếng Việt luôn chứ không cần sub nữa (mặc dù chưa quá tự nhiên nhưng biết đâu trong tương lai lip sync được luôn thì sao 😁) Trước đây creator cạnh tranh để giữ người xem ở lại càng lâu càng tốt. Nhưng trong tương lai, người dùng có thể không cần xem hết video nữa. Họ chỉ cần đưa video vào AI, rồi AI sẽ trích transcript, lấy insight, tóm tắt ý chính, so sánh với nội dung khác và trả lại đúng phần họ cần. Khi hành vi người dùng đổi như vậy, creator cũng phải đổi theo. Video sẽ không còn chỉ tối ưu cho mắt người xem, mà còn phải tối ưu cho AI đọc được, hiểu được và trích xuất được. Cấu trúc nội dung rõ hơn, ý chính phải sắc hơn, transcript sạch hơn, dữ liệu, timestamp, keyword và logic trình bày cũng quan trọng hơn rất nhiều. Cái quan trọng nhất ở đây là transcript vì phần lớn AI hiện tại chưa tối ưu cho việc nhìn thấy những thứ xuất hiện trong video. Và để chúng ta trở thành nguồn của AI, nguồn của khán giả, YouTuber không nên trở thành người tổng hợp lại những thông tin AI đã có, thay vào đó hãy trở thành người tạo ra "nội dung độc nhất" dựa trên trải nghiệm, insights mà phần lớn mọi người chưa thấy. Hãy follow @nghienaivn để update nhiều thứ hay ho nhất về AI 👇 facebook.com/groups/aiartwor…

Nhìn vào danh sách các kỳ lân tăng trưởng nhanh nhất thế giới hiện nay, điều thú vị là gần như tất cả đều là công ty AI. Unconventional AI chỉ mất khoảng 2 tháng từ khi ra mắt đến khi trở thành kỳ lân. Superintelligence mất khoảng 3 tháng. World Labs mất 4 tháng. Cognition và Thinking Machines chỉ mất khoảng 5 tháng. Krutrim của Ấn Độ mất 6 tháng. Mistral mất 7 tháng. Lovable và Reflection mất 8 tháng. xAI của Elon Musk mất khoảng 10 tháng để đạt mức định giá 18 tỷ USD. Điều này phản ánh một sự thay đổi khá lớn trong cách các công ty công nghệ được hình thành. Trước đây một startup SaaS có thể mất 5-10 năm để xây dựng sản phẩm, tìm product-market fit, mở rộng khách hàng rồi mới đạt định giá hàng tỷ USD. Ngày nay, AI đang rút ngắn toàn bộ chu kỳ đó xuống chỉ còn vài tháng. Nhưng điều đáng chú ý hơn là phần lớn các công ty tăng trưởng nhanh nhất không phải công ty sở hữu mô hình AI lớn nhất thế giới. Trong danh sách các công ty AI đã đạt định giá trên 10 tỷ USD và doanh thu trên 100 triệu USD mỗi năm hiện nay, ngoài OpenAI, Anthropic, DeepSeek hay Mistral còn có rất nhiều công ty ở tầng ứng dụng như Cursor (60 tỷ USD), Perplexity (22,6 tỷ USD), Harvey (11 tỷ USD), OpenEvidence (12 tỷ USD), Lovable (12 tỷ USD), Mercor (10 tỷ USD), Cognition (26 tỷ USD)... Trong giai đoạn đầu của AI tạo sinh, phần lớn mọi người đều tập trung vào model. Nhưng khi model ngày càng trở thành một loại hạ tầng phổ thông, giá trị bắt đầu dịch chuyển lên tầng workflow và trải nghiệm người dùng. Follow @nghienaivn để cập nhật cách dùng AI hữu ích nhất! facebook.com/groups/aiartwor… ---

KHÔNG ĐỢI NỮA, KHÔNG THỂ ĐỢI ĐƯỢC NỮA 😁 Sau 7749 lượt vote từ anh em trong cộng đồng, tụi mình quyết định sẽ tổ chức buổi workshop đầu tiên với chủ đề AI video production workflow 🎞️ - Idea thì có - Tool thì cũng không thiếu - AI thì hỏi gì cũng ra Nhưng làm AI video nó chua lắm, bấm một phát là bay 5 đô 10 đô như chơi, chưa kể để biến một brief thô thành một sản phẩm bán được, kéo được view lại là một level hoàn toàn khác. Nên buổi này Nghiên AI @nghienaivn sẽ mời những người trong nghề chất lượng, có kinh nghiệm thực chiến chia sẻ lại cho anh em tất tần tật từ: -> brief thô & concept -> script skeleton & storyboard -> production checklist để sau buổi đó mọi người sẽ có một plan video đủ rõ để bắt đầu làm tiếp. - Thời gian: 9:00-11:30 -Thứ 7 - 13/06 (tuần sau) - Check-in từ 8:30 - Đăng ký giữ chỗ: luma.com/7vbn0m5h (Số lượng chỗ ngồi có giới hạn, anh em đi được thì giữ chỗ cho tụi mình biết nha) - Địa điểm: Tụi mình sẽ gửi qua mail sau Mình nghĩ buổi này sẽ hợp với creator, marketer, founder/SME, content team, hoặc ai đang muốn làm video bài bản hơn nhưng chưa có workflow rõ. Nếu thấy hợp thì ghé cùng tụi mình nha. Nếu mn có thêm thắc mắc gì hay bất kỳ nhu cầu nào về buổi hôm đó, comment giúp mình 1 dòng: bạn đang làm video kiểu gì / đang muốn làm video cho việc gì để bọn mình sắp xếp chỉnh sửa nội dung cho phù hợp với nhu cầu của anh em nha.

Trung Quốc đang hút nhân tài AI từ Mỹ về nước Nhân vật tiêu biểu là Yao Shunyu, cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, hiện đã trở thành Giám đốc Khoa học AI của Tencent để phát triển AGI. Ngoài ông này còn có: - Hao Zhou từ Google DeepMind để hỗ trợ phát triển Qwen (Alibaba) - Wu Yonghui, cựu Phó Chủ tịch Nghiên cứu tại Google DeepMind, về lãnh đạo mảng nghiên cứu AI của ByteDance - Moonshot AI (Kimi) được thành lập bởi Yang Zhilin, người từng làm việc tại Meta AI và Google Brain. Điều này phản ánh một sự thay đổi khá lớn. Trong nhiều năm, các công ty Mỹ như OpenAI, Anthropic hay Google DeepMind tập trung vào mục tiêu AGI, trong khi các công ty Trung Quốc chủ yếu ưu tiên ứng dụng AI vào sản xuất, điện tử tiêu dùng và các sản phẩm thực tế. Nhưng bây giờ cùng với những nhân tài này, Trung Quốc có thể đi nhanh hơn trong cuộc đua AGI. Và quan trọng hơn với anh em chúng ta là giá mặt bằng của AI sẽ bình ổn hơn 😁 Và thực tế là Trung Quốc đang có số lượng công ty trong lĩnh vực này không thua kém Mỹ. - Trong khi Mỹ có 5 đại diện lớn là OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), NVIDIA, Meta - Thì Trung Quốc 7 đại diện lớn là Qwen (Alibaba), Kimi (Moonshot), MiniMax, DeepSeek, GLM (Zai), Mimo (Xiaomi), Byteplus,... (Còn chưa tính Tencent, StepFun cũng tham gia nhưng nhỏ hơn)

Vibecode đã vô tình giết chết những bước cực kỳ quan trọng này 1. Suy nghĩ kỹ trước khi bắt tay vào xây dựng sản phẩm. 2. Nói chuyện với người dùng trước khi viết dòng code đầu tiên. 3. Tạo danh sách chờ (waitlist) để kiểm tra nhu cầu thị trường. 4. Phân tích và phân khúc khách hàng mục tiêu. 5. Mọi hình thức xác thực ý tưởng trước khi xây dựng. 6. Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. 7. Ưu tiên tính năng trước khi bắt đầu code (hay prompt cho AI code). 8. Xây dựng sản phẩm dựa trên vòng lặp phản hồi từ người dùng. 9. Vibe coding chỉ làm cho chi phí xây dựng một sản phẩm giảm mạnh đến mức nhiều người bỏ qua các bước này và nhảy thẳng vào giai đoạn tạo sản phẩm. Nhưng cuối cùng, thứ quyết định sản phẩm có thành công hay không vẫn là người dùng, thị trường và khả năng giải quyết một vấn đề thật sự tồn tại. AI giúp bạn xây nhanh hơn, nhưng không giúp bạn tránh được việc hiểu khách hàng.

🔴 Viettel tham gia cuộc đua AI Model với 120 tỷ tham số Chưa biết thực tế như thế nào nhưng 120 tỷ tham số sẽ ngang với mô hình: - Open-source GPT-OSS-120B của @OpenAI - Nemotron-3 Super của @nvidia (mô hình của Viettel được build trên mô hình này, gọi là VT-Super-120B-A12B) - @MistralAI -Small-119B (ông này của Pháp) - @Alibaba_Qwen 3.5-122B của Alibaba

Google khoe Gemma4 12B (open-source model) có thể chạy trên laptop không thua kém cloud model Ở tầng model là Gemma 4 12B. Ở tầng runtime là LiteRT-LM. Ở tầng ứng dụng là AI Edge Gallery và AI Edge Eloquent. Khi ghép các lớp này lại với nhau, người dùng có thể tạo ra các workflow agentic chạy hoàn toàn trên thiết bị cá nhân. Ví dụ, @googlegemma 4 12B có thể nhận dữ liệu từ file, tự viết code Python, thực thi code ngay trên máy, tạo biểu đồ và phân tích dữ liệu mà không cần gửi dữ liệu lên cloud. @Google cũng giới thiệu Eloquent, một ứng dụng dictation và chỉnh sửa văn bản chạy hoàn toàn offline. Người dùng có thể đọc nội dung bằng giọng nói, yêu cầu AI tóm tắt, viết lại hoặc dịch văn bản mà không cần kết nối Internet. Điểm đáng chú ý nhất là LiteRT-LM, Google bổ sung chế độ "serve", cho phép laptop trở thành một @OpenAI -compatible API server ngay trên máy cá nhân. Điều đó có nghĩa là các công cụ như @openclaw , Hermes, Continue, Aider hay Open WebUI có thể kết nối trực tiếp tới Gemma 4 12B đang chạy local giống như đang gọi API của OpenAI.

So many ideas in this post 💡