Công Nghệ
Máy tính sinh học đầu tiên chạy bằng tế bào não sống

Australia – Máy tính sinh học đầu tiên chạy bằng tế bào não sống nuôi cấy trong phòng thí nghiệm, máy tính CL1 học hỏi rất nhanh, linh hoạt và tiết kiệm năng lượng.
Công ty Australian Cortical Labs ra mắt CL1, máy tính sinh học đầu tiên trên thế giới kết hợp tế bào não người với phần cứng silicon để tạo thành mạng thần kinh nhân tạo chất lưu, mở ra kỷ nguyên mới của công nghệ AI. Theo Cortical Labs, CL1 cung cấp một loại trí thông minh điện toán hoàn toàn mới – năng động hơn, bền vững hơn và tiết kiệm năng lượng hơn bất kỳ AI nào hiện có.
Được gọi là Trí tuệ sinh học tổng hợp (SBI), hệ thống CL1 chính thức trình làng tại Barcelona, Tây Ban Nha, ngày 2/3, dự kiến trở thành bước ngoặt cho nghiên cứu khoa học và y học. Về cơ bản, mạng thần kinh nhân tạo tế bào đặt trên chip silicon là một máy tính hữu cơ liên tục tiến hóa. Nhóm kỹ sư phát triển cho biết, nó học nhanh và linh hoạt vượt trội so với loại chip AI dựa trên silicon dùng để đào tạo các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay như ChatGPT.
Tiềm năng của SBI sẽ được bộc lộ khi hệ thống đến tay người dùng trong những tháng tới, theo Hon Weng Chong, nhà sáng lập kiêm CEO của Cortical Labs. Ông cho biết, khách hàng có thể mua đứt máy tính sinh học CL1, hoặc chỉ cần mua thời gian trên các chip, truy cập chúng từ xa để làm việc với công nghệ tế bào nuôi cấy thông qua đám mây.
Máy tính sinh học tế bào não có thể cách mạng hóa mọi thứ, từ phát hiện thuốc, thử nghiệm lâm sàng đến xây dựng “trí thông minh robot”, cho phép cá nhân hóa theo nhu cầu một cách không giới hạn. CL1 dự kiến được cung cấp rộng rãi vào nửa cuối năm nay.
Trong hệ thống CL1, các tế bào thần kinh nuôi cấy trong phòng thí nghiệm được đặt trên một tấm điện cực phẳng bằng kính và kim loại. Tại đây, 59 điện cực tạo thành cơ sở của một mạng lưới ổn định hơn, cung cấp cho người dùng mức độ kiểm soát cao khi kích hoạt mạng thần kinh. Sau đó, “bộ não” SBI này được đặt vào một hộp hỗ trợ sự sống hình chữ nhật, kết nối với hệ thống phần mềm để hoạt động theo thời gian thực.
“Một cách mô tả đơn giản là nó giống như một cơ thể đặt trong hộp, nhưng có bộ lọc sóng, có nơi lưu trữ dung môi, có máy bơm để duy trì mọi thứ lưu thông, trộn khí và kiểm soát nhiệt độ”, Brett Kagan, giám đốc khoa học tại Cortical Labs, giải thích.
Trong phòng thí nghiệm, Cortical đang lắp ráp các hộp để tạo nên một kệ máy chủ mạng thần kinh sinh học đầu tiên thuộc loại này. Kệ chứa 30 hộp, mỗi hộp chứa nhiều tế bào trên tấm điện cực, dự kiến hoạt động trực tuyến trong vài tháng tới. Nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu có 4 kệ máy chủ để sử dụng thương mại thông qua hệ thống đám mây trước khi năm 2025 kết thúc.
Một kệ chứa các hộp CL1 chỉ sử dụng khoảng 850 – 1.000 W năng lượng. Mỗi hộp có giá khoảng 35.000 USD và cũng không cần máy tính bên ngoài để hoạt động. “Chúng tôi đang đặt mục tiêu giảm đáng kể giá thành và muốn giảm giá xuống trong dài hạn. Trong thời gian đó, chúng tôi sẽ cung cấp quyền truy cập cho mọi người từ bất cứ đâu, bất cứ ngôi nhà nào, thông qua hệ thống đám mây”, Kagan cho biết.
“CL1 là máy tính sinh học thương mại đầu tiên, được thiết kế độc đáo để tối ưu hóa việc liên lạc và xử lý thông tin với tế bào thần kinh nuôi cấy trong ống nghiệm. CL1, với hệ thống hỗ trợ sự sống tích hợp để duy trì sức khỏe cho tế bào, có tiềm năng lớn trong lĩnh vực công nghệ và y học”, nhóm phát triển CL1 cho biết.
“Về bản chất, SBI tự nhiên hơn AI vì sử dụng cùng một vật liệu sinh học – tế bào thần kinh – làm cơ sở cho trí thông minh ở các sinh vật sống. Bằng cách tận dụng tế bào thần kinh làm nền tảng tính toán, SBI có tiềm năng tạo ra những hệ thống bộc lộ các dạng trí thông minh hữu cơ và tự nhiên hơn so với AI dựa trên silicon truyền thống”, Cortical Labs chia sẻ.
Thu Thảo (Theo New Atlas)
Công Nghệ Phần Mềm
6 con hổ AI Trung Quốc hoá mèo

Từ mục tiêu đánh bại Mỹ, vượt qua OpenAI, các start-up AI Trung Quốc chấp nhận thất bại, không thắng nổi DeepSeek, phải tìm lối đi mới.
Vào dịp kỷ niệm hai năm thành lập, Baichuan – một trong 6 con hổ AI Trung Quốc thay đổi định hướng. CEO Wang Xiaochuan nhấn mạnh phải giảm các hoạt động thừa, tập trung vào lĩnh vực y tế. Điều này tương phản hoàn toàn với tầm nhìn ban đầu, xây dựng mô hình nền tảng phiên bản Trung Quốc của OpenAI.
Tương tự, Zero One, một thành viên khác trong nhóm, do Kai-Fu Lee sáng lập, cũng tuyên bố chuyển hướng sang chiến lược “nhỏ mà tinh”. Start-up từ bỏ tham vọng ban đầu, xây dựng nền tảng AI 2.0 và đẩy nhanh sự ra đời của AGI (Trí thông minh Phổ quát). Theo Xpin, xu hướng này phản ánh việc những chú hổ giờ đã “hoá mèo con”.
Cú sốc DeepSeek
Thực tế, sự thay đổi này đã bắt đầu từ trước khi công chúng nhận ra. Theo chuyên gia công nghệ Wang Wenguang, tác giả cuốn Mô hình lớn biểu đồ tri thức, nhiều công ty Trung Quốc đã từ bỏ việc huấn luyện LLM vì chi phí quá cao.
Đến tháng 1, khi DeepSeek R1 ra mắt, hầu hết doanh nghiệp vừa và nhỏ nhận ra họ hoàn toàn không theo kịp. Biến động này khiến 6 con hổ đồng loạt chuyển hướng từ phát triển AGI sang các lĩnh vực khác nhau.
Baichuan và Zero One từ bỏ mô hình tiền huấn luyện, tập trung vào AI y tế. MiniMax thu hẹp mảng B2B, chuyển sang thị trường nước ngoài với các ứng dụng tạo video. Zhipu AI, Moonshot AI và Character AI vẫn hoạt động tích cực trong cộng đồng mã nguồn mở nhưng chưa có công cụ nào vượt qua DeepSeek R1.
Hiện tại, “6 hổ con” tập trung vào thị trường B2B SaaS (Sofware as Service) – được coi là “ít sáng tạo nhất” trong lĩnh vực AI. Tuy nhiên, thị trường này cũng đầy thách thức. Wang Wenguang chỉ ra rằng nền tảng để phát triển mô hình ngôn ngữ lớn có rào cản kỹ thuật không cao.
“Tôi mất khoảng nửa năm để tự mình phát triển nền tảng như vậy. Tôi nghĩ sản phẩm này khó kiếm tiền nếu thông qua công ty, nhưng cá nhân vận hành vẫn có thể thu được nhỏ giọt.
Hiện có khoảng nghìn nền tảng tương tự trên thị trường và rất dễ sao chép. Tôi hợp tác với các doanh nghiệp B2B, cung cấp dịch vụ với giá chỉ 40.000-50.000 NDT – mức các công ty lớn không thể cạnh tranh được”, Wang nói.
Tương lai nào cho AI Trung Quốc
Giới chuyên gia đồng tình với nhận định của Kai-Fu Lee rằng trong tương lai, chỉ còn DeepSeek, Alibaba và ByteDance tiếp tục phát triển mô hình nền tảng ở Trung Quốc.
“Các công ty khởi nghiệp tiếp tục theo đuổi công nghệ LLM đều sẽ thất bại. Triển vọng nhất chắc chắn là DeepSeek, sau là Alibaba, ByteDance. Người đứng đầu dự kiến sẽ chiếm 50-80% thị phần, còn lại có thể chiếm 10%. Cốt lõi là ai làm ra AGI trước, công ty đó là người chiến thắng cuối cùng”, Jiang Shao, chuyên gia AI của một doanh nghiệp tài chính, nhận định.
DeepSeek đang dẫn đầu với lợi thế chủ nghĩa lý tưởng kỹ thuật, đội ngũ nhân tài và nguồn lực đáng kể. Wang Wenguang nhận xét rằng công ty có thể đạt vị trí số một toàn cầu nếu muốn thương mại hóa.
Theo Xpin, khi khó xác định người thắng cuộc, dữ liệu trở thành yếu tố quan trọng nhất. “Muốn tạo lợi thế cạnh tranh, yếu tố quyết định là bạn sở hữu dữ liệu gì, vì ai cũng có thể sử dụng mô hình”, Gao Peng, chuyên gia công nghệ của Alibaba, nhấn mạnh.
Dù phát triển mô hình nền tảng hay tập trung vào B2B, các công ty khởi nghiệp AI đều khó tạo ra kỳ tích. Nếu không có dữ liệu hoặc kinh nghiệm tích lũy nhiều năm, họ không thể tạo ra lợi thế cạnh tranh. Điều này khiến 6 “con hổ AI” Trung Quốc thu hẹp tham vọng, tìm cơ hội tồn tại trong thị trường AI biến động.
Theo ZingNews
Công Nghệ Phần Mềm
AI đang tạo ra loại hình khởi nghiệp mới – kỳ lân một thành viên

Các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) đang định nghĩa lại tinh thần khởi nghiệp, tạo nên sự trỗi dậy của kỳ lân một thành viên.
Trước kia, để xây dựng một công ty khởi nghiệp kỳ lân – một công ty tỷ đô – đòi hỏi một đội quân hùng hậu, tài năng, và hàng triệu đô la vốn đầu tư mạo hiểm. Nhưng một sự thay đổi lớn đang diễn ra nhờ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xuất hiện kỳ lân một thành viên ra đời.
Những tiến bộ trong hệ thống tác nhân AI, OpenAI đang cho phép những người sáng lập đơn lẻ đạt được những gì mà trước đây đòi hỏi sự nỗ lực “chung lưng đấu cật” của cả nhóm cộng sự.
Theo chia sẻ của Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman, ông thường xuyên suy nghĩ về thời điểm xuất hiện một người sáng lập điều hành một công ty đạt mức định giá hàng tỷ USD mà không cần thuê một nhân viên nào.
“Tôi và những người bạn là CEO công nghệ khác, cá cược về ngày sẽ có một người sở hữu công ty tỷ đô với nhân viên duy nhất là họ. Điều mà trước đây và bây giờ là không thể tưởng tượng được nếu không có AI”, ông Sam Altman nói.
Ông Alex Gurevich, Giám đốc điều hành của Javelin Venture Partners cho rằng, dễ dàng chứng kiến AI có thể tự động hóa nhiều quy trình mà trước đây cần nhiều nhân viên hơn. Ưu điểm cố hữu của một công ty khởi nghiệp mới so với một công ty truyền thống là di chuyển nhanh hơn, thử nghiệm nhanh hơn, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
AI “chia nhau” việc
Các cấp độ tác nhân của OpenAI phân loại các hệ thống AI theo tính tự chủ và khả năng ra quyết định của chúng. Ở cấp cơ sở (Cấp độ 1-2), các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ hẹp: soạn thảo email, tạo đoạn mã hoặc tóm tắt tài liệu. Đến Cấp độ 3, chúng xử lý các quy trình làm việc nhiều bước, như tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo hoặc quản lý các kênh hỗ trợ khách hàng.
Ở Cấp độ 4-5, các tác nhân AI phát triển thành các đối tác chiến lược, có khả năng giám sát các phòng ban hoặc thậm chí toàn bộ tổ chức – cân bằng ngân sách, đàm phán hợp đồng và đưa ra các quyết định có tác động cao.
Mặc dù các công cụ AI ngày nay dao động giữa Cấp độ 2 và 3, nhưng quỹ đạo của chúng rất rõ ràng. Dự đoán, đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ chứa các AI tác nhân, cho phép 15% các quyết định công việc hàng ngày được đưa ra một cách tự chủ. Các hệ thống này không chỉ hợp lý hóa công việc mà còn nén hệ thống phân cấp tổ chức thành một giao diện duy nhất.
AI trở thành người đồng sáng lập
Trước kia, trong công ty khởi nghiệp lớn đều có các nhóm chuyên biệt về mã hóa, thiết kế, tiếp thị, vận hành… Nhưng ngày nay, một nhà sáng lập đơn lẻ có thể làm được nhiều hơn thế nữa nhờ có sự hỗ trợ đắc lực từ AI.
Các tác nhân mã hóa có thể được sử dụng để xây dựng kế hoạch kinh doanh chỉ trong một thời gian rất ngắn. Một kỹ sư toàn diện, được hướng dẫn bởi các lập trình viên AI như Github Co-Pilot có thể thiết kế và triển khai các nguyên mẫu chức năng với tốc độ nhanh chưa từng có.
AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo nội dung tức thời. Các công cụ như MidJourney và Runway ML tạo quảng cáo trên mạng xã hội, video UGC và tài sản thương hiệu chỉ trong vài phút.
Các quy trình làm việc do mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp có thể xử lý hỗ trợ khách hàng, SEO và tiếp thị qua email. Các nền tảng như Claude 3 hoặc Gemini Advanced soạn thảo các chiến dịch cá nhân hóa, phân tích tâm lý và giải quyết các truy vấn của người dùng.
Xu hướng trong cách mạng AI
Ba xu hướng chính có thể sẽ chi phối cuộc cách mạng AI trong quá trình khởi nghiệp, đó là:
Dân chủ hóa cơ sở hạ tầng AI: Các nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud, Azure) và các mô hình nguồn mở (DeepSeek R1, Llama 3, Mistral) đã cắt giảm chi phí triển khai AI.
Hệ thống lý luận tự cải thiện: Các mô hình như O1 hoặc DeepSeek R1 của OpenAI cho phép các tác nhân AI cải thiện hiệu suất theo từng bước bằng cách phân tích các kết quả trong quá khứ và điều chỉnh các chiến lược sử dụng kiến trúc Hỗn hợp các chuyên gia (MoE). Các mô hình này sẽ tương tác vào các tập hợp con chuyên biệt trong mạng của chúng để xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp như toán học nâng cao và mã hóa.
Hợp tác tác nhân: Các tác nhân AI hiện có thể chuyển giao các tác vụ cho nhau. Một tác nhân mã hóa có thể xây dựng một tính năng, chuyển nó cho một tác nhân thử nghiệm để đảm bảo chất lượng, sau đó thông báo cho một tác nhân triển khai để đưa nó vào hoạt động – tất cả đều không cần sự giám sát của con người.
Cảnh báo về các mặt trái
Sự trỗi dậy của những kỳ lân một thành viên đang đặt ra một số vấn đề cần lưu ý:
• Trách nhiệm giải trình: Ai phải chịu trách nhiệm khi một tác nhân AI mắc lỗi trong công cụ ghi chép y tế hoặc thuật toán tuyển dụng?
• Phân biệt đối xử: Liệu các tác nhân được đào tạo về dữ liệu thiên vị có phân biệt đối xử nếu chúng không được kiểm toán nghiêm ngặt không?
• Thay thế nhân sự: Nếu AI cho phép những người sáng lập đơn lẻ thay thế các doanh nghiệp vừa và nhỏ truyền thống, thì chúng ta sẽ đào tạo lại những người lao động bị thay thế như thế nào?
Các khuôn khổ pháp lý hiện nay vẫn chưa theo kịp sự phát triển nhanh chóng của AI. Đạo luật AI của EU và Sắc lệnh hành pháp về trí tuệ nhân tạo (Sắc lệnh hành pháp 14110) của cựu Tổng thống Mỹ Joe Biden là những bước đi ban đầu, nhưng các tiêu chuẩn toàn cầu đối với AI vẫn chưa được hệ thống hóa.
Theo VOV
Công Nghệ Phần Mềm
Copy & Paste sắp trở thành chuyện của quá khứ – Một thế hệ mới đang tự tay tạo ra thế giới theo cách chưa từng có!

Copy & Paste sắp trở thành chuyện của quá khứ, thế hệ này hứa hẹn sẽ mang đến những sáng tạo đột phá.
Trong quá khứ, thế hệ Millennials và Gen Z từng sống trong thời kỳ mà việc sao chép nội dung, ý tưởng từ những nguồn có sẵn là điều phổ biến. Internet mang lại kho tàng thông tin khổng lồ, và việc “Copy & Paste” trở thành một cách thức nhanh chóng để học hỏi, làm việc, thậm chí sáng tạo. Tuy nhiên, với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, công nghệ blockchain và xu hướng cá nhân hóa nội dung, Gen Alpha đã chuyển sang một hướng đi mới, nơi họ tạo ra những giá trị nguyên bản thay vì sao chép.
1. Trí tuệ nhân tạo (AI) và sáng tạo hợp tác
Gen Alpha không chỉ sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ mà còn biến nó thành một đối tác sáng tạo. Các nền tảng như DeepSeek, Grok, ChatGPT, DALL·E, hay Runway ML giúp họ hiện thực hóa ý tưởng một cách nhanh chóng. Thay vì sao chép, họ tận dụng AI để nâng cao khả năng sáng tạo của bản thân, biến các ý tưởng từ suy nghĩ thành sản phẩm thực tế.
Ví dụ, một đứa trẻ Gen Alpha có thể sử dụng AI để viết một câu chuyện hoàn toàn mới, sau đó dùng công cụ vẽ AI để biến câu chuyện đó thành hình ảnh sinh động, và cuối cùng đưa vào phần mềm thực tế ảo để tạo nên một thế giới hoàn toàn mới. Đây không còn là sáng tạo đơn thuần, mà là sự kết hợp giữa trí tuệ con người và công nghệ để tạo ra những điều chưa từng có trước đây.
2. Sự phát triển của công nghệ blockchain và quyền sở hữu nội dung
Blockchain không chỉ làm thay đổi ngành tài chính mà còn tạo ra một cuộc cách mạng trong sáng tạo nội dung. Gen Alpha, với sự nhạy bén công nghệ, sớm tiếp cận với NFT (Non-Fungible Token) và hiểu được giá trị của nội dung độc quyền. Một bức tranh, một bài nhạc, hay thậm chí một đoạn mã lập trình do họ tạo ra đều có thể trở thành tài sản số được công nhận và bảo vệ bản quyền. Điều này thúc đẩy họ sáng tạo nhiều hơn, vì mỗi sản phẩm đều mang dấu ấn cá nhân và không thể bị sao chép một cách dễ dàng như trước.
3. Nội dung do cá nhân tự tạo (User-Generated Content – UGC) lên ngôi
Thay vì sao chép những nội dung có sẵn, Gen Alpha tham gia vào các nền tảng sáng tạo như YouTube Kids, Roblox, Minecraft, TikTok… để tự tạo ra nội dung của riêng mình. Họ không đơn thuần là người tiêu thụ nội dung, mà trở thành người sáng tạo chính. Những đứa trẻ 10 – 12 tuổi đã có thể lập trình game, dựng video chuyên nghiệp, sáng tác nhạc hoặc tạo ra những câu chuyện tương tác thú vị.
Điều này khiến việc “Copy & Paste” trở thành lỗi thời. Nếu như trước đây, việc làm nội dung dựa trên nền tảng có sẵn là phổ biến, thì ngày nay, mỗi cá nhân đều muốn tạo ra dấu ấn riêng biệt, không ai giống ai.
Gen Alpha không đơn thuần là người tiêu thụ nội dung, mà trở thành người sáng tạo chính.
Gen Alpha không còn bị giới hạn bởi mô hình giáo dục truyền thống. Họ học tập thông qua các công cụ tương tác, các nền tảng học tập cá nhân hóa như Khan Academy, Duolingo, hay thậm chí là những trò chơi mang tính giáo dục như Minecraft: Education Edition. Việc học không chỉ là ghi nhớ mà là sáng tạo, khám phá và áp dụng thực tế.
Thị trường lao động của thế hệ Alpha từ đó cũng dần thay đổi, lấy tư duy sáng tạo làm cốt lõi. Họ không chấp nhận những công việc rập khuôn, thay vào đó, họ muốn tạo ra những sản phẩm có giá trị và ý nghĩa thực sự. Những lĩnh vực như phát triển nội dung số, công nghệ thực tế ảo, trí tuệ nhân tạo, thiết kế kỹ thuật số, và blockchain sẽ là những ngành nghề chủ chốt dành cho họ. Các công ty cũng sẽ phải thay đổi để thích nghi với phong cách làm việc của thế hệ này – nơi sáng tạo cá nhân được đề cao hơn bao giờ hết.
Gen Alpha không còn bị giới hạn bởi mô hình giáo dục truyền thống.
Tuy nhiên, cùng với sự bùng nổ sáng tạo, Gen Alpha cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. Họ đang sống trong một thời đại mà thông tin bùng nổ, công nghệ thay đổi từng ngày và áp lực đổi mới liên tục trở thành một phần của cuộc sống. Việc có quá nhiều công cụ hỗ trợ sáng tạo đôi khi khiến họ bị quá tải thông tin, loay hoay giữa hàng trăm ý tưởng mà không biết bắt đầu từ đâu. Bên cạnh đó, sáng tạo trong thời đại số cũng đi kèm với những tranh cãi về bản quyền – khi ranh giới giữa “cảm hứng” và “đạo nhái” vẫn chưa thực sự rõ ràng.
Gen Alpha đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi “Copy & Paste” không còn là tiêu chuẩn, mà sự sáng tạo nguyên bản mới là yếu tố quyết định thành công. Với sự hỗ trợ của công nghệ, họ không chỉ tiêu thụ nội dung mà còn là những người tạo ra nó. Điều này không chỉ thay đổi cách chúng ta nhìn nhận về sáng tạo mà còn đặt nền móng cho một tương lai mà mỗi cá nhân đều có thể tự do thể hiện trí tưởng tượng và tài năng của mình.
Theo Đời Sống Pháp Luật
-
Social8 tháng ago
Cách kháng nghị tài khoản facebook bị hạn chế quảng cáo 2023
-
Social8 tháng ago
13 nội dung bị cấm trên Facebook
-
Social7 tháng ago
Giải mã những cơn phẫn nộ tập thể trên Facebook, dưới góc nhìn xã hội học
-
Livestream7 tháng ago
Nghề livestream – Kỳ 5: Nghề hái ra tiền thời bùng nổ thương mại điện tử
-
Thị Trường8 tháng ago
30.000 cửa hàng ăn uống đóng cửa trong nửa đầu năm
-
Social9 tháng ago
Tìm hiểu về Baby Boomers, Gen X, Gen Y, Gen Z và Gen Alpha
-
Social6 tháng ago
Người dùng Facebook sắp thấy thêm nhiều nội dung từ người lạ
-
Livestream8 tháng ago
Rà soát kê khai, nộp thuế sau những phiên livestream bán hàng triệu USD