Dự đoán của AI đến năm 2027 đã hoàn thành 65%, tốc độ phát triển phần mềm chậm lại ở mức 17%, theo đồng sáng lập Google Docs

Theo Steve Newman, đồng sáng lập kiêm chủ tịch của Golden Gate Institute tại Google Docs, AI đã hoàn thành khoảng 65% các dự đoán đã lượng hóa được nêu trong kịch bản dự báo năm 2027 công bố vào năm ngoái. Tuy nhiên, chỉ số quan trọng nhất—việc AI thúc đẩy quá trình phát triển phần mềm của chính nó—mới đạt 17% so với giá trị dự kiến tính đến Q2 2026.

Newman cho biết mức hoàn thành 65% chủ yếu được thúc đẩy bởi điểm số các bài kiểm tra benchmark và tiến độ xây dựng trung tâm dữ liệu, chứ không phản ánh các bước đột phá năng lực thực sự trong các ứng dụng ngoài đời. Ngược lại, doanh thu hằng năm của Anthropic đã tăng gần 10 lần vào năm 2025 và gấp 3 lần lên 30 tỷ USD trong ba tháng đầu năm 2026, trong khi SemiAnalysis ước tính giá trị định giá 40 tỷ USD vào tháng 4.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.

Bài viết liên quan

Thành tích đa lĩnh vực của DeepMind AlphaEvolve: phép nhân ma trận 4×4 làm mới kỷ lục Strassen 1969, quá trình huấn luyện của Gemini nhanh hơn 1%

Google DeepMind ngày 7 tháng 5 (giờ Mỹ) công bố báo cáo kết quả đa lĩnh vực của AlphaEvolve. Blog chính thức của DeepMind đã tổng hợp các tiến triển cụ thể của AlphaEvolve kể từ khi ra mắt: tìm ra phương pháp nhân ma trận phức 4×4 tốt hơn thuật toán Strassen năm 1969 (48 lần nhân vô hướng), hợp tác với các nhà toán học như Terence Tao để giải quyết nhiều bài toán nan giải về số Erdős (艾狄胥), tiết kiệm 0,7% tổng tài nguyên tính toán toàn cầu cho các trung tâm dữ liệu của Google, tăng tốc 23% các kernel then chốt được dùng để huấn luyện Gemini, và giảm 1% thời gian huấn luyện Gemini tổng thể. Kiến trúc: Gemini Flash thăm dò theo bề rộng + Gemini

ChainNewsAbmedia5phút trước

OpenAI Codex ra mắt tiện ích mở rộng cho Chrome: có thể thử Web App ngay trong trình duyệt, lấy Context qua nhiều trang, chạy song song

OpenAI ngày 7 tháng 5 (giờ Mỹ) công bố tiện ích mở rộng Chrome của Codex, cho phép các Codex coding Agent hoạt động trực tiếp trong trình duyệt Chrome trên macOS và Windows. Tài liệu chính thức của OpenAI về Codex cho biết tiện ích mở rộng giúp Codex có thể kiểm thử web app mà không tiếp quản trình duyệt của người dùng, lấy context trên nhiều tab, sử dụng Chrome DevTools và tiến hành các công việc khác song song. OpenAI cũng công bố người dùng hoạt động theo tuần của Codex đã vượt 4 triệu, tăng gấp 8 lần so với đầu năm. Những việc có thể làm trong trình duyệt: kiểm thử web app, lấy context qua các trang, dùng DevTools Tiện ích mở rộng Chrome

ChainNewsAbmedia8phút trước

OpenAI ra mắt GPT-Realtime-2: mang suy luận GPT-5 vào voice agent, nâng context lên 128K

OpenAI ngày 7 tháng 5 (theo giờ Mỹ) tại hội nghị dành cho nhà phát triển đã công bố ba mô hình giọng nói Realtime mới: GPT-Realtime-2, GPT-Realtime-Translate và GPT-Realtime-Whisper, tất cả đều được mở cho các nhà phát triển thông qua Realtime API. Thông báo chính thức của OpenAI cho biết, GPT-Realtime-2 là mô hình đầu tiên của OpenAI có khả năng GPT-5

ChainNewsAbmedia9phút trước

Đi thực địa tại các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc: Nhà nghiên cứu tiết lộ “khoảng trống về chip và dữ liệu” là chìa khóa tạo nên chênh lệch giữa Trung Quốc và Mỹ

Trong chuyến thâm nhập nhiều phòng thí nghiệm AI ở Trung Quốc, Nathan Lambert cho biết lợi thế cốt lõi của Trung Quốc nằm ở văn hóa, nhân tài và tinh thần thực dụng. Nghiên cứu được ưu tiên để nâng chất lượng mô hình, trong đó học sinh là nhóm đóng góp nòng cốt, và tổ chức ít xảy ra mâu thuẫn nội bộ; tuy nhiên vẫn có khoảng trống về chip, dữ liệu và sự sáng tạo. Năng lực tính toán từ bên ngoài bị Mỹ kiểm soát, trong khi chất lượng dữ liệu thấp đã thúc đẩy việc tự xây dựng môi trường huấn luyện. Doanh nghiệp có mở mã nguồn nhưng giữ lại công nghệ cốt lõi để tự tinh chỉnh; nếu Mỹ siết chặt hệ sinh thái mở, có thể ảnh hưởng đến vị trí dẫn đầu toàn cầu.

ChainNewsAbmedia18phút trước

a16z dẫn đầu vòng $16M cho Pit, startup AI Thụy Điển

Theo Bloomberg, startup AI Thụy Điển Pit đã huy động 16 triệu USD trong một vòng gọi vốn do Andreessen Horowitz dẫn dắt, với sự tham gia của Lakestar và các lãnh đạo từ các công ty AI và công nghệ lớn. Các gia đình Stena và Lundin của Thụy Điển cũng tham gia vào vòng này. Pit đã sẵn sàng các dự án thí điểm với Voi,

GateNews22phút trước

Lộ nội dung thảo luận cơ chế thẩm tra AI của Nhà Trắng; Phát biểu của Hassett bị cơ quan chức năng phủ nhận vào ngày hôm sau

Chủ tịch Ủy ban Kinh tế Quốc gia (NEC) Nhà Trắng Kevin Hassett cho biết trong một cuộc phỏng vấn với Fox Business vào ngày 7 tháng 5 rằng chính quyền Trump đang cân nhắc yêu cầu các mô hình AI thông qua một lệnh hành pháp, theo đó phải trải qua thẩm định an ninh của chính phủ trước khi được công bố công khai, đồng thời ông ví quy trình này như cơ chế FDA phê duyệt trước khi đưa thuốc ra thị trường. Tuy nhiên, theo Politico vào ngày 8 tháng 5, các quan chức cấp cao của Nhà Trắng sau đó đã nói rằng phát biểu này “bị cắt xén khỏi ngữ cảnh”.

MarketWhisper27phút trước
Bình luận
0/400
Không có bình luận