Anthropic ghi nhận khoản lỗ ròng hơn 80 tỷ đô la trong nửa đầu năm 2026
Đó là tỷ, với chữ b ở cuối. Theo bản dự thảo cáo bạch IPO mà Reuters đã xem xét, khoản lỗ ròng của Anthropic đạt 80,7 tỷ đô la trong nửa đầu năm, tăng từ 13 tỷ đô la cùng kỳ năm trước.
Tuy nhiên, trước khi mọi người hoảng loạn, phần lớn đó chỉ là thủ tục giấy tờ. Khoản chi phí kế toán 72 tỷ đô la phản ánh giá trị ước tính ngày càng tăng của trái phiếu có thể chuyển đổi thành cổ phiếu của Anthropic, chứ không phải tiền mặt đang chảy ra ngoài. Chi tiêu tiền mặt vẫn rất lớn: gần 9 tỷ đô la cho điện toán và cơ sở hạ tầng trong nửa đầu năm, tăng từ 2,3 tỷ đô la, cộng thêm cam kết ít nhất 518 tỷ đô la trong một thập kỷ cho điện toán đám mây, điện toán và cơ sở hạ tầng.
Việc IPO dự kiến diễn ra vào tháng 11, và một số nhà đầu tư được cho là đang cân nhắc mức định giá thấp hơn, khoảng 1,5 nghìn tỷ đô la. Anthropic được cho là đã thông báo với các nhà đầu tư tiềm năng rằng doanh thu quý III của họ đã tăng 45% lên 16,8 tỷ đô la, nghe có vẻ rất tuyệt vời - ngoại trừ việc một số người thất vọng vì tốc độ tăng trưởng đang chậm lại. Đúng là một nhóm nhà đầu tư khó tính.
OpenAI mua lại công ty khởi nghiệp Orchestra Bio để tăng cường mảng kinh doanh công nghệ sinh học của mình
OpenAI đã mua lại Orchestra Bio, một công ty khởi nghiệp bốn năm tuổi chuyên xây dựng các tác nhân AI để xử lý các khía cạnh vận hành phức tạp trong quá trình khám phá thuốc, từ theo dõi tài chính đến giải quyết các vấn đề khó khăn trong việc lên lịch thử nghiệm lâm sàng. Giá mua không được tiết lộ, nhưng theo báo cáo, Orchestra đã huy động được khoảng 20 triệu đô la từ các nhà đầu tư như Andreessen Horowitz, Atria và 8VC.
Nhóm nghiên cứu và công nghệ đang hướng đến Rosalind, mô hình khoa học sự sống của OpenAI, và công cụ Rosalind Workbench để lập kế hoạch thí nghiệm và phân tích kết quả. OpenAI cho biết họ đã có Moderna và Novo Nordisk là khách hàng của Rosalind.
Đây là một mô típ quen thuộc. Các phòng thí nghiệm lớn tiếp tục phát triển phần mềm cho các ngành công nghiệp lớn nhất, còn các công ty khởi nghiệp sống trong nỗi sợ bị dẫm đạp. Orchestra thì bị sáp nhập – và xét về tổng thể, đây không phải là kết cục tồi tệ nhất.
DeepSeek công khai mã nguồn của công cụ suy luận đằng sau API của mình. Và Huawei được đặt ngang hàng với Nvidia.
DeepSeek đã phát hành DeepInfer, công cụ nội bộ mà họ sử dụng để phục vụ các mô hình của mình, theo giấy phép Apache 2.0. Nó cho phép các nhà phát triển chạy Flash V4.1 trên thiết bị của riêng họ với nhiều thủ thuật tương tự mà DeepSeek sử dụng đằng sau API của mình. "Chúng tôi đang chia sẻ nền tảng sản xuất của mình để giúp cộng đồng giảm chi phí tính toán, giảm mức tiêu thụ năng lượng và làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn," công ty cho biết trên X.
Điều buồn cười là, năm ngoái DeepSeek từng nói điều này không khả thi, vì công cụ này quá phức tạp với các hệ thống nội bộ của họ. Tuy nhiên, đó vẫn chưa phải là toàn bộ bộ công cụ - quản lý bộ nhớ đệm KV, phân chia các giai đoạn suy luận trên nhiều máy và cân bằng tải bản sao vẫn còn thiếu.
Điều thú vị hơn cả là danh sách phần cứng. Nvidia được hỗ trợ, nhưng chỉ có kiến trúc SM100 Blackwell, và nền tảng được hỗ trợ ngay từ ngày đầu tiên khác là dòng Ascend 950 của Huawei. Các chip Nvidia cũ hơn như Hopper lại vắng mặt một cách đáng chú ý. Một người bình luận trên Reddit nhận xét: "Một lần nữa Deepseek lại cho thấy các nhà giao dịch tần suất cao giỏi như thế nào trong việc tối ưu hóa hiệu năng."
Mastercard mở quyền truy cập sớm vào dịch vụ thanh toán bằng AI sau các chương trình thử nghiệm với Coinbase, Base và Cloudflare
Mastercard đang cho phép các nhà phát triển tham gia sớm vào Agent Pay for Machines, hệ thống cho phép các tác nhân AI thanh toán cho các phần mềm khác để sử dụng dịch vụ. API dành cho người mua và người bán, bộ công cụ và môi trường thử nghiệm đều có sẵn, sau các dự án thí điểm với Cloudflare, Ant International, BVNK, AIsa, Base và Coinbase. Tuy nhiên, đây vẫn chỉ là dự án thí điểm, chưa được thương mại hóa.
Buổi trình diễn khá chi tiết và ấn tượng. Tại Cloudflare Connect, một tác nhân AI nhận được yêu cầu chuẩn bị chiến dịch ra mắt sản phẩm thanh protein, mua dịch vụ nghiên cứu mạng xã hội từ AIsa và tám hình ảnh từ Cloudflare AI Gateway, và thực hiện chín giao dịch thanh toán trong phạm vi ngân sách đã được phê duyệt. Nó sử dụng giao thức x402, được đặt tên theo mã HTTP 402 "Yêu cầu thanh toán" cũ.
"Internet đã cung cấp cho phần mềm một cách để giao tiếp. API đã cung cấp cho phần mềm một cách để sử dụng các dịch vụ. Giờ đây, các trợ lý AI cần một cách để thanh toán cho chúng," Mastercard cho biết. Trợ lý mua sắm tương lai của bạn, rõ ràng, sẽ mang theo ví riêng của nó.
Cựu giám đốc điều hành của OpenAI đã âm thầm xây dựng một công ty khởi nghiệp trị giá 1,5 tỷ đô la, đặt cược vào khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) vực dậy ngành sản xuất của Mỹ
Bob McGrew, cựu giám đốc nghiên cứu của OpenAI, đã âm thầm xây dựng Arda, công ty đã huy động được 230 triệu đô la với mức định giá 1,5 tỷ đô la. Vòng gọi vốn này được dẫn đầu bởi Altimeter Capital, Accel và Khosla Ventures, và phần mềm này hiện đã được triển khai với Anduril.
Ý tưởng của ông ấy rất hay: "Đây là giao diện người dùng và một hệ thống tự động hóa giúp các kỹ sư sản xuất làm những việc mà Claude hay Cursor làm cho lập trình viên." Vấn đề ông ấy đang theo đuổi là khi thiết kế thay đổi, "bạn có thể đào tạo lại một người trong một ngày - nhưng phải mất từ ba đến sáu tháng để thay đổi hệ thống tự động hóa." Arda muốn làm cho việc xây dựng lại dây chuyền lắp ráp nhanh hơn nhiều.
Công nghệ robot là bước tiếp theo trong lộ trình phát triển. Và McGrew cũng đặt cược lớn vào khía cạnh việc làm, lưu ý rằng "chưa ai từng chế tạo thành công một chiếc điện thoại thông minh ở Mỹ". Khá táo bạo, nhưng rõ ràng các nhà đầu tư thích ý tưởng này.
1000 nhà toán học cam kết không sử dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu của họ
Hơn 1000 nhà toán học đã gia nhập Hiệp hội các nhà toán học nhân loại, cam kết không làm việc cho các công ty trí tuệ nhân tạo và tránh sử dụng các mô hình của họ trong nghiên cứu, ở các mức độ khác nhau. Hiệp hội được thành lập sau một loạt các kết quả toán học về trí tuệ nhân tạo gây tranh cãi, bao gồm việc OpenAI đồng loạt công bố 722 bài báo hồi đầu tháng này.
Điều trớ trêu là, các thành viên lại chia rẽ theo chế độ ăn uống. "Người ăn chay" sẽ không làm việc với các công ty AI hoặc sử dụng chatbot để viết bài báo, ghi chú hay sách, trong khi "người ăn thuần chay" cấm hoàn toàn việc sử dụng AI trong nghiên cứu. Sam Raskin của Đại học Yale, một người ăn chay, cho biết ông liên tục nghe về việc các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực này "được Anthropic hoặc OpenAI trả tiền một cách bí mật" mà không tiết lộ điều đó - "Và tôi nghĩ điều đó rất độc hại."
Tuy nhiên, đây không phải là một nhóm người bảo thủ đang trốn tránh thực tế. Steven Sivek của Imperial, một thành viên ăn chay trường, nói thẳng thắn: "Chúng tôi không phải là những người phủ nhận... điều đó đang xảy ra, nó là có thật. Chúng ta cần tìm cách thích ứng nghề nghiệp với thực tế mới đang nổi lên này."
Liệu đây có phải là khoảnh khắc "Deep Blue" đối với trò chơi ô chữ hóc búa?
Cách đây không lâu, người ta còn đặt câu hỏi liệu trò chơi ô chữ hóc búa có phải là thử thách cuối cùng mà trí tuệ nhân tạo (AI) không thể chinh phục hay không. Và giờ thì khác. Một mô hình có tên Darmok đã giải được câu đố cuối cùng của cuộc thi ô chữ hóc búa thường niên của tờ Times nhanh hơn khoảng ba phút so với Liam Hughes, 29 tuổi, người chiến thắng trẻ nhất (là con người) của cuộc thi.
Được tạo ra bởi Tiến sĩ Sid Chatterjee tại Đại học Texas ở Austin, Darmok được đặt tên theo một tập phim Star Trek về một loài chỉ nói bằng ẩn dụ - một mô tả hoàn hảo cho một trò chơi giải đố khó hiểu. Nó đã giải được một manh mối trực quan khéo léo khiến ba trong số năm người vào chung kết phải bối rối, bao gồm cả nhà vô địch 14 lần Mark Goodliffe: SNARE mất đi dòng cuối cùng của chữ E và trở thành SNARF.
Nó chạy trên Gemini 3.1 Pro và Claude Fable 5, có thể hỗ trợ thêm GPT-5 và GPT-6 Astra nếu cần. Bước tiếp theo là thiết lập một câu đố ô chữ hay, mà Chatterjee gọi là "thử thách Olympus Mons". Những người soạn ô chữ có thể thở phào nhẹ nhõm, ít nhất là hiện tại.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao Anthropic lại báo cáo khoản lỗ ròng 80 tỷ đô la trong nửa đầu năm 2026?
Theo bản dự thảo cáo bạch IPO mà Reuters đã xem xét, Anthropic lỗ ròng 80,7 tỷ đô la trong nửa đầu năm, tăng từ 13 tỷ đô la cùng kỳ năm trước. Phần lớn con số này là do kế toán. Khoảng 72 tỷ đô la phản ánh giá trị ước tính tăng lên của trái phiếu có thể chuyển đổi thành cổ phiếu Anthropic, chứ không phải tiền mặt chảy ra khỏi doanh nghiệp. Tuy nhiên, chi tiêu tiền mặt vẫn tăng lên, với gần 9 tỷ đô la được dành cho điện toán và cơ sở hạ tầng trong nửa đầu năm.
Dự kiến Anthropic sẽ IPO vào thời điểm nào và mức định giá đang được thảo luận là bao nhiêu?
Việc phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) dự kiến diễn ra vào tháng 11, và một số nhà đầu tư được cho là đang cân nhắc mức định giá thấp hơn, khoảng 1,5 nghìn tỷ đô la. Anthropic được cho là đã thông báo với các nhà đầu tư tiềm năng rằng doanh thu quý III đã tăng 45% lên 16,8 tỷ đô la, mặc dù một số người thất vọng khi thấy tốc độ tăng trưởng chậm lại. Thêm vào đó, công ty đã cam kết chi ít nhất 518 tỷ đô la trong vòng một thập kỷ cho điện toán đám mây, máy tính và cơ sở hạ tầng.
Orchestra Bio làm gì và tại sao OpenAI lại mua lại nó?
Orchestra Bio là một công ty khởi nghiệp bốn năm tuổi chuyên xây dựng các tác nhân AI cho khía cạnh vận hành của quá trình khám phá thuốc, bao gồm mọi thứ từ theo dõi tài chính đến lập kế hoạch thử nghiệm lâm sàng. OpenAI giữ kín giá trị thương vụ, nhưng theo báo cáo, Orchestra đã huy động được khoảng 20 triệu đô la từ các nhà đầu tư bao gồm Andreessen Horowitz, Atria và 8VC. Đội ngũ và công nghệ của họ đang được tích hợp vào Rosalind, mô hình khoa học sự sống của OpenAI, cùng với công cụ Rosalind Workbench để lập kế hoạch thí nghiệm và phân tích kết quả.
Tôi có thể chạy DeepSeek DeepInfer trên phần cứng của riêng mình không?
Vâng, trong giới hạn nhất định. DeepSeek đã công khai mã nguồn DeepInfer, công cụ đằng sau API của họ, theo giấy phép Apache 2.0, vì vậy các nhà phát triển có thể chạy Flash V4.1 trên phần cứng của riêng họ với nhiều kỹ thuật tương tự mà DeepSeek sử dụng trong môi trường sản xuất. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hỗ trợ phần cứng khá hạn chế khi ra mắt. Nvidia chỉ được hỗ trợ trên kiến trúc SM100 Blackwell, nền tảng khác được hỗ trợ ngay từ ngày đầu tiên là dòng Ascend 950 của Huawei, và các chip Nvidia cũ hơn như Hopper không có trong danh sách.
Phiên bản DeepInfer mã nguồn mở còn thiếu những tính năng nào?
DeepInfer không phải là toàn bộ hệ thống sản xuất của DeepSeek. Việc quản lý bộ nhớ đệm KV, phân chia các giai đoạn suy luận trên nhiều máy và cân bằng tải bản sao đều bị lược bỏ. Trước đây, DeepSeek từng cho biết việc công khai mã nguồn của công cụ này là không khả thi vì nó quá phức tạp với các hệ thống nội bộ. Giờ đây, công ty cho biết họ đang chia sẻ hệ thống này để giúp cộng đồng giảm chi phí tính toán, giảm tiêu thụ năng lượng và làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn.
Mastercard Agent Pay for Machines hoạt động như thế nào đối với các khoản thanh toán cho đại lý AI?
Agent Pay for Machines là hệ thống của Mastercard cho phép các tác nhân AI thanh toán cho các phần mềm khác để sử dụng dịch vụ. Các nhà phát triển có thể được truy cập sớm vào API của người mua và người bán, bộ công cụ và môi trường thử nghiệm, sau các dự án thí điểm với Cloudflare, Ant International, BVNK, AIsa, Base và Coinbase. Trong một buổi trình diễn tại Cloudflare Connect, một tác nhân đã thực hiện chín khoản thanh toán trong phạm vi ngân sách được phê duyệt bằng giao thức x402. Hệ thống này vẫn đang trong giai đoạn thí điểm và chưa được cung cấp thương mại.
Arda là gì và nó sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như thế nào trong sản xuất?
Arda là một công ty khởi nghiệp do Bob McGrew, cựu giám đốc nghiên cứu của OpenAI, thành lập, và đã huy động được 230 triệu đô la với mức định giá 1,5 tỷ đô la. Altimeter Capital, Accel và Khosla Ventures dẫn đầu vòng gọi vốn, và phần mềm này hiện đã được triển khai với Anduril. McGrew mô tả nó như một giao diện và tác nhân dành cho các kỹ sư sản xuất. Mục tiêu là giúp tự động hóa và dây chuyền lắp ráp thay đổi nhanh hơn mỗi khi thiết kế thay đổi, với robot là mục tiêu tiếp theo trong lộ trình phát triển.
Hiệp hội các nhà toán học nhân loại là gì và cam kết về trí tuệ nhân tạo của hiệp hội có ý nghĩa gì?
Hiệp hội các nhà toán học con người có hơn 1000 thành viên cam kết không làm việc cho các công ty trí tuệ nhân tạo và tránh sử dụng các mô hình của họ trong nghiên cứu, ở các mức độ khác nhau. Các thành viên "ăn chay" sẽ không làm việc với các công ty AI hoặc sử dụng chatbot để viết bài báo, ghi chú hoặc sách, trong khi các thành viên "thuần chay" cấm hoàn toàn AI trong nghiên cứu. Nhóm này được thành lập sau một loạt các kết quả toán học AI gây tranh cãi, bao gồm việc OpenAI công bố 722 bài báo cùng một lúc vào đầu tháng này.