How sustainability data is informing customer decisions

Why AI inference is becoming a networking issue

AI inference không chỉ là vấn đề của GPU mà còn là thách thức về mạng. Một báo cáo mới của Cisco chỉ ra rằng độ trễ mạng chính là ranh giới tiếp theo trong lĩnh vực AI.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kết nối mạng trong hệ thống AI, giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu suất khi xử lý các nhiệm vụ inference trên quy mô lớn.

Google and the UK will steer planes around contrails over the Atlantic

Google và Anh hợp tác thí điểm Operation Blue Skies từ mùa đông 2026, sử dụng AI để điều chỉnh lộ trình bay xuyên Đại Tây Dương nhằm tránh tạo ra vệt ngưng tụ (contrails) gây hiệu ứng nóng lên.

Lập trình viên hãy tìm hiểu về cách AI của Google giúp tối ưu hóa lộ trình bay để giảm thiểu tác động môi trường—đây là ví dụ thực tế về cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải quyết vấn đề toàn cầu, từ đó mở rộng kiến thức về công nghệ xanh và ứng dụng AI trong các lĩnh vực thực tế.

Trust and Talent: The Real AI Lessons from a Day at the McLaren Technology Centre

The biggest barrier to AI success isn't tech—it's human. Discover why mindset, not models, is the true winning edge.

Healthcare AI Must Earn Trust Before Adoption

In healthcare, AI adoption requires trust. Learn how Cisco Compatible Solutions for AI combines secure infrastructure with validated partners to help organizations deploy AI with confidence and protect sensitive data.

Creating innovations that scale across borders

“Global by Design,” a book coauthored by MIT Professor Amos Winter, guides readers though stages of the innovation process, from identifying opportunities to designing solutions to scaling locally and globally.

How many cars’ worth of CO2 will US data centres really emit?

Một nghiên cứu mới từ Đại học Cornell dự báo các máy chủ AI tại Mỹ có thể thải ra 24–44 triệu tấn CO₂ mỗi năm vào năm 2030, tương đương lượng khí thải của 5–10 triệu ô tô, nhưng con số này dựa trên nhiều giả định cần xem xét kỹ.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu về tác động thực tế của việc xây dựng và vận hành hệ thống máy chủ AI đến môi trường, giúp họ đánh giá đúng tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất và năng lượng trong thiết kế phần mềm.

I Wasn’t Ready. I Did It Anyway.

Charu P., một thực tập sinh Kỹ sư Tư vấn, đã vượt qua nỗi sợ hãi để dẫn chương trình một sự kiện lớn, nhờ sự hỗ trợ của cộng đồng mà cô ấy tỏa sáng.

Bài viết này sẽ giúp lập trình viên vượt qua những thách thức tâm lý khi bắt đầu thực hành công việc thực tế, từ đó tìm thấy động lực và cộng đồng hỗ trợ để phát triển kỹ năng một cách tự tin và hiệu quả.