Startup AI Infinity huy động 15 triệu USD từ Touring Capital, OpenAI và các nhà nghiên cứu của Anthropic, định giá công ty ở mức 100 triệu USD.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các startup AI hiện đại xây dựng hạ tầng công nghệ tiên tiến, từ đó tìm hiểu về các công nghệ mới như mô hình ngôn ngữ lớn, tối ưu hóa chi phí và cách ứng dụng trong thực tế.
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://techcrunch.com/2026/07/20/inference-startup-infinity-raises-15m-from-touring-capital-openai-and-athropic-researchers. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhHơn 600 bài FREE, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — chạy ngay trên trình duyệt.
Từ ngày 1/8/2026, giá của một số GPU sẽ được cập nhật nhằm đáp ứng nhu cầu cao về sức mạnh GPU tiên tiến và mở rộng khả năng truy cập điện toán hiệu năng cao cho khách hàng.
Lập trình viên nên theo dõi cập nhật giá GPU để tối ưu hóa chi phí cho dự án AI, game hoặc rendering chuyên nghiệp mà không bị bất ngờ về biến động giá.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtMột loạt bản vá (patch series) đang trải qua gần chục phiên bản sửa đổi giới thiệu cơ chế khôi phục "cold reset" cho các driver DRM trên Linux, ban đầu nhắm đến driver đồ họa Intel Xe. Cơ chế này xử lý lỗi phần cứng cần khởi động lại toàn bộ thiết bị mà không cần khởi động lại toàn hệ thống, nhằm giải quyết lỗi Power Management Unit (PUNIT) không thể khắc phục bằng reset ấm hay tải lại driver.
Lập trình viên cần đọc để hiểu cách triển khai giải pháp cold reset cho GPU Intel trên Linux, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tránh lỗi liên quan đến PUNIT khi hệ thống gặp sự cố cần khởi động lại thiết bị vật lý mà không cần reboot toàn bộ máy.
FSR 4.1 có thể khiến nâng cấp GPU cầm tay trở nên lỗi thời, điều mà thị trường đang cần.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách FSR 4.1 có thể mở rộng khả năng tương thích của các thiết bị di động với GPU hiện đại, giúp phát triển game cho thiết bị cũ hơn mà vẫn hiệu suất cao, mở rộng thị trường và tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.
Z.AI vừa hoàn thành trung tâm dữ liệu 1GW chạy hoàn toàn bằng chip Trung Quốc để huấn luyện mô hình GLM, không sử dụng bất kỳ sản phẩm nào của Nvidia. Điều này cho thấy sự thay đổi trong chuỗi cung ứng AI khi Trung Quốc đẩy mạnh tự chủ công nghệ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty đang xây dựng hệ sinh thái AI độc lập, từ chip đến mô hình, và cách này có thể ảnh hưởng đến sự phát triển công nghệ AI trong tương lai.
CuspAI khởi động nền tảng AI Materials Foundry với sự tham gia của Nvidia, Meta cùng hơn 45 đối tác, đồng thời huy động thành công 450 triệu USD từ vòng gọi vốn mới, được hậu thuẫn bởi Bezos và chính phủ Anh, định giá công ty lên 2,6 tỷ USD.
Những công nghệ mới trong lĩnh vực vật liệu AI—được Nvidia và Meta hỗ trợ—có thể giúp cải thiện hiệu suất mô hình AI, từ đó mở ra những ứng dụng thực tế như thiết kế vật liệu siêu nhẹ, chống thấm nước hay tăng hiệu suất pin, giúp lập trình viên phát triển các giải pháp sáng tạo và hiệu quả hơn trong tương lai.
Tôi từng học sơ lược về RISC và CISC ở đại học nhưng giờ hầu như quên hết.
Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý dữ liệu lớn, hiểu rõ sự khác biệt giữa kiến trúc RISC và CISC sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và lựa chọn thiết bị (TPU, GPU, CPU) phù hợp với công việc của mình.
Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng tròn, quảng cáo thổi phồng và nhu cầu ảo. Tác giả lập luận rằng AI tạo sinh khác biệt hoàn toàn so với bong bóng Dot Com vì GPU không có giá trị tồn dư, nhu cầu LLM chủ yếu được tạo ra và trợ cấp, trong khi OpenAI/Anthropic đang tiêu tốn hàng trăm tỷ USD mà không có lộ trình sinh lời.
Những lập trình viên muốn tránh rơi vào "sự mê hoặc của công nghệ" và hiểu rõ về rủi ro tài chính, kỹ thuật cũng như thực tế thị trường khi xây dựng dự án AI lớn nên đọc bài này để tránh đầu tư vào những "bong bóng" không có cơ sở thực tế.
Có thể chúng ta đang trong giai đoạn ngắn trước khi giá PC parts tăng trở lại.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật các bộ phận máy tính hiện tại có giá tốt nhất trước khi giá tăng, giúp họ tối ưu hóa chi phí xây dựng hệ thống hiệu quả ngay khi có cơ hội.