Doanh thu quý của Hon Hai (Foxconn) tăng 40% nhờ nhu cầu AI server mạnh mẽ, riêng doanh thu tháng 6 đạt 1,33 nghìn tỷ NDT (~45 tỷ USD). Với vai trò nhà lắp ráp hệ thống AI rack cho Nvidia, Hon Hai chiếm 40% thị phần toàn cầu và dự kiến lượng giao hàng sẽ tiếp tục tăng, Chủ tịch Young Liu kỳ vọng doanh số AI server sẽ tăng gấp đôi vào năm 2026. Công ty cũng đa dạng hóa hợp tác với Intel và SambaNova để phát triển cơ sở hạ tầng AI rackscale dựa trên Xeon.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ tầm quan trọng của AI server trong tương lai công nghệ, từ đó tìm hiểu về các nền tảng xử lý AI mới như Intel Xeon và SambaNova, giúp cập nhật kiến thức về các công nghệ cơ sở hạ tầng cho hệ thống AI đang phát triển mạnh mẽ.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://thenextweb.com/news/hon-hai-sales-surge-ai-servers. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Trong tuần ngắn trước Ngày Độc lập, cổ phiếu chip AI mất 12% trong hai phiên giao dịch liên tiếp do báo cáo về việc SK Hynix chậm mở rộng sản xuất HBM và báo cáo việc làm yếu. Nhà đầu tư chuyển hướng sang các công ty phần mềm doanh nghiệp như ServiceNow, Snowflake và Palantir, kỳ vọng doanh thu thực tế từ AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách thị trường chuyển hướng từ các công ty vật lý AI (chip, bộ nhớ) sang phần mềm AI, giúp xác định những cơ hội mới trong ngành công nghệ và dự đoán xu hướng đầu tư thực sự có lợi cho tương lai.
OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI tùy chỉnh Jalapeño nhằm cạnh tranh với Nvidia Blackwell và Google TPU, nhắm vào workloads inference. Chip này đã được thử nghiệm với mô hình GPT-5.3-Codex-Spark và dự kiến triển khai vào cuối năm 2025, trong khi tình trạng thiếu hụt HBM đang ảnh hưởng đến biên lợi nhuận của Broadcom.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty lớn như OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI chuyên dụng, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các mô hình lớn như GPT-5.3, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng và chi phí của các ứng dụng AI trong tương lai.
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit tích hợp các khả năng khoa học GPU-accelerated (như NVIDIA Parabricks, RAPIDS-singlecell, nvMolKit) vào Claude Science, cho phép các nhà nghiên cứu mô tả nhiệm vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên (như dự đoán cấu trúc protein) để AI orchestrate thực hiện. Toolkit này là mã nguồn mở, framework-agnostic, có sẵn trên GitHub, trong khi Claude Science đang trong giai đoạn public beta.
Lập trình viên chuyên về AI sinh học nên đọc để khám phá cách tích hợp công nghệ GPU cao cấp của NVIDIA vào các pipeline nghiên cứu sinh học sinh thái, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng tự động hóa cho các dự án liên quan đến gen, phân tử và dữ liệu sinh học thông minh.
Các mô hình Claude của Anthropic giờ đây đã sẵn sàng trên Microsoft Foundry, chạy trên GPU NVIDIA GB300 Blackwell Ultra kết nối qua Quantum-X800 InfiniBand trên Azure. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai các tác nhân AI tự động và chuyên biệt với hiệu suất suy luận cải thiện và chi phí sở hữu thấp hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp GPU Blackwell Ultra của NVIDIA với các mô hình AI như Claude của Anthropic, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý và giảm chi phí cho các ứng dụng tự động hóa AI chuyên dụng trong doanh nghiệp.
Vytautas Savickas, CEO của Oxylabs, cho rằng cạnh tranh tiếp theo của AI sẽ dựa vào cơ sở hạ tầng chứ không phải kích thước mô hình. Ông nhấn mạnh rằng hệ thống AI trong kỷ nguyên agent cần truy cập dữ liệu web thời gian thực, xử lý tự động hóa trình duyệt và kết nối thông tin cập nhật, thay vì chỉ tập trung vào mô hình lớn hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI mạnh mẽ không chỉ dựa trên kiến trúc mô hình lớn mà là vào khả năng kết nối với dữ liệu thực thời và cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, giúp ứng dụng hoạt động hiệu quả hơn trong thế giới agentic.
NVIDIA ra mắt NVIDIA Agent Toolkit, một nền tảng mã nguồn mở và mô-đun giúp doanh nghiệp xây dựng các tác nhân AI chuyên biệt đáng tin cậy. Bộ công cụ tích hợp các mô hình Nemotron (tùy chỉnh lý luận), NemoClaw (đảm bảo hành vi an toàn) và OpenShell (thực thi bảo mật), được triển khai trong các lĩnh vực như y tế, an ninh mạng và thiết kế chip.
Lập trình viên chuyên về AI nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các hệ thống agent chuyên dụng, an toàn và có thể kiểm soát được, giúp họ ứng dụng kiến thức về mô hình open-source, bảo mật và tích hợp vào các dự án doanh nghiệp thực tế.
Micron Technology ký thỏa thuận nhiều năm cung cấp HBM, DRAM, SSD cho trung tâm dữ liệu của Anthropic, cùng hợp tác tối ưu kiến trúc bộ nhớ cho AI, và đầu tư chiến lược vào vòng Series H của Anthropic. Thỏa thuận này phản ánh xu hướng ngành khi các nhà sản xuất chip và đám mây vừa là nhà cung cấp vừa là cổ đông của các phòng thí nghiệm AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công nghệ xử lý bộ nhớ (HBM, DRAM) và kiến trúc lưu trữ mới đang định hình hiệu suất, tiết kiệm năng lượng cho các mô hình AI lớn, từ đó tìm hiểu cách tối ưu hóa ứng dụng của mình với những tiến bộ này.
NVIDIA đang upstream Device Tree 901 dòng cho VR-NVL BMC (sử dụng chip ASpeed AST2600) nhằm hỗ trợ OpenBMC cho siêu máy tính Vera Rubin NVL72. Kèm theo là bản vá U-Boot/OpenBMC, khi xu hướng OpenBMC ngày càng phổ biến nhờ ưu điểm bảo mật, minh bạch và linh hoạt.
Lập trình viên phát triển hệ thống OpenBMC sẽ tìm hiểu cách tích hợp Device Tree của NVIDIA VR-NVL vào OpenBMC để mở rộng khả năng quản lý thiết bị cho các hệ thống siêu tính toán, đặc biệt khi cần tối ưu hóa cho các kiến trúc ASpeed AST2600.