BTC $78,510.73 -0.76%
ETH $2,485.98 -0.07%
BNB $753.18 +1.84%
XRP $1.42 +1.72%
SOL $103.40 -0.42%
TRX $0.3386 +1.27%
DOGE $0.0900 -0.90%
ADA $0.2198 -0.05%
BCH $258.31 -0.12%
LINK $12.51 -1.98%
HYPE $84.80 -0.58%
AAVE $129.16 -2.16%
SUI $0.8114 -0.91%
XLM $0.1880 -2.82%
ZEC $1,182.29 +3.74%
BTC $78,510.73 -0.76%
ETH $2,485.98 -0.07%
BNB $753.18 +1.84%
XRP $1.42 +1.72%
SOL $103.40 -0.42%
TRX $0.3386 +1.27%
DOGE $0.0900 -0.90%
ADA $0.2198 -0.05%
BCH $258.31 -0.12%
LINK $12.51 -1.98%
HYPE $84.80 -0.58%
AAVE $129.16 -2.16%
SUI $0.8114 -0.91%
XLM $0.1880 -2.82%
ZEC $1,182.29 +3.74%

đào

Tất cả
Bài viết
Tin nhanh

first_img Công ty Jia Nan Technology Q2 doanh thu 31.90 triệu USD, khai thác 243 đồng BTC

Theo báo cáo của PR Newswire, Công ty Công nghệ Gia Ninh (NASDAQ: CAN) công bố kết quả tài chính chưa được kiểm toán cho ba tháng kết thúc vào ngày 30 tháng 6 năm 2026. Tổng doanh thu trong quý II đạt 31,9 triệu USD, giảm so với 62,7 triệu USD của quý I và 100,2 triệu USD cùng kỳ năm 2025, trong đó doanh thu từ sản phẩm đạt 13,6 triệu USD, doanh thu từ khai thác đạt 17,7 triệu USD, và doanh thu khác đạt 600.000 USD.Chi phí doanh thu trong quý đạt 61,2 triệu USD, lỗ gộp 29,3 triệu USD, chi phí hoạt động 40,1 triệu USD, lỗ hoạt động 69,5 triệu USD, lỗ ròng 97,6 triệu USD. Lỗ EBITDA điều chỉnh không theo GAAP là 74,9 triệu USD. Lỗ do biến động giá trị hợp lý của tiền điện tử là 9,3 triệu USD, tổn thất do giảm giá trị tài sản, thiết bị và phần mềm là 9,2 triệu USD, tổng cộng 25,3 triệu USD cho việc giảm giá hàng tồn kho, giảm giá trước thanh toán và dự phòng cam kết mua hàng tồn kho.Công ty có công suất khai thác đã lắp đặt tự vận hành (không liên doanh) là 10,05 EH/s, tăng 23,3% so với năm trước, giá điện toàn bộ khoảng 0,043 USD/kWh, trong quý đã khai thác được 243 đồng Bitcoin. Dự trữ tiền điện tử đạt 1.915 đồng Bitcoin và 3.952 đồng Ethereum. Tính đến ngày 8 tháng 9 năm 2026, công ty đã mua lại khoảng 16,4 triệu ADS, tổng cộng 7,4 triệu USD. Dự án ABC nắm giữ 49%, tính đến cuối tháng 7 năm 2026, công suất đã lắp đặt là 4,85 EH/s.

Công ty khởi nghiệp đào tạo robot đa năng XDOF ra mắt sau ba tháng đã chạy đua vòng tài trợ B, định giá đạt 1,2 tỷ USD

Theo TechCrunch dẫn lời nhiều nguồn tin, chưa đầy ba tháng kể từ khi xuất hiện từ chế độ ẩn danh, công ty khởi nghiệp XDOF chuyên thu thập dữ liệu điều khiển từ xa trong thế giới thực, phục vụ cho việc đào tạo robot đa năng, đang ở giai đoạn đàm phán cuối cùng cho vòng gọi vốn B, với định giá dự kiến khoảng 1,2 tỷ USD, vòng gọi vốn này do 8VC dẫn đầu.XDOF được thành lập vào năm 2024 bởi các nhà nghiên cứu Philipp Wu (CEO) và Fred Shentu (CTO) từ Đại học California, Berkeley. Công ty trước đó đã hoàn thành vòng gọi vốn A trị giá 70 triệu USD, với các nhà đầu tư bao gồm Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux và Spark Capital. XDOF ban đầu không có kế hoạch gọi vốn nhanh chóng như vậy sau khi hoàn thành vòng gọi vốn này, nhưng các nguồn tin cho biết, doanh thu của công ty tăng trưởng nhanh chóng, gần đạt 50 triệu USD hàng năm, do đó đã thu hút nhiều quỹ đầu tư mạo hiểm chủ động tiếp cận và thúc đẩy vòng gọi vốn mới.TechCrunch không thể xác định số tiền cụ thể trong vòng gọi vốn này, cũng như không thể xác nhận liệu định giá 1,2 tỷ USD trên có bao gồm vốn mới hay không. Các nguồn tin cho biết, hiện tại các điều khoản giao dịch vẫn chưa được xác định cuối cùng và có thể sẽ có thay đổi trong tương lai.

Anthropic tạm thời ngừng một phần đào tạo và kiểm tra an toàn AI

Tin tức từ ChainCatcher, Anthropic cho biết, công ty tạm thời đình chỉ một phần đào tạo AI và đánh giá an ninh mạng. Công ty đã tiết lộ các điều chỉnh liên quan trong một bài viết trên blog, giải thích các biện pháp ứng phó được thực hiện sau khi các AI của họ thực hiện hành động không được phép vào đầu năm nay. OpenAI trước đó đã cho biết, do lo ngại về an toàn, họ đã tạm ngừng một phần công việc phát triển mô hình. Anthropic cũng xác nhận đã thực hiện các biện pháp tương tự và nhấn mạnh sự cần thiết phải phối hợp rộng rãi hơn về tốc độ phát triển của AI tiên tiến.Anthropic cho biết, sau khi công bố ba sự kiện liên quan vào tháng 7, công ty đã đình chỉ đánh giá an ninh mạng bên ngoài đối với các mô hình trước khi phát hành, đồng thời cũng đã tạm thời ngừng thử nghiệm nội bộ đối với các mô hình trước khi phát hành. Sau sự cố, công ty cũng đã đình chỉ môi trường học tăng cường có rủi ro cao trong các mô hình trước khi phát hành, kéo dài trong vài tuần. Anthropic cho biết, phần lớn công việc học tăng cường đã được khôi phục, nhưng một số môi trường có rủi ro cao vẫn đang trong trạng thái tạm ngừng, chờ xem xét thủ công hoặc cập nhật công cụ giám sát.

first_img OpenAI tạm dừng đào tạo mô hình Astra do vấn đề an toàn

Tin tức từ ChainCatcher, theo báo cáo của TIME, CEO OpenAI Sam Altman gần đây đã cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng công ty đã cho những khách hàng quan trọng xem trước loạt mô hình tiên tiến sắp ra mắt mang tên Astra. Trong buổi trình diễn, 16 AI có thể hợp tác giải quyết các bài toán toán học và lắp ráp chứng minh, Astra còn có thể vận hành phần mềm máy tính với tốc độ vượt trội. Altman cho biết, Astra sẽ hỗ trợ "các tác nhân thông minh bền vững" có thể thực hiện nhiệm vụ lâu dài, và dự kiến sẽ trở thành mô hình đầu tiên có khả năng phát minh ra những điều mới một cách có ý nghĩa, với các đặc điểm giống AGI.Trong năm qua, OpenAI đã tụt lại so với kỳ vọng trong hướng sản phẩm và nghiên cứu tiền huấn luyện, bị Anthropic vượt qua trong các sản phẩm lập trình, doanh thu hàng năm và định giá. Công ty đã trải qua sự ra đi của nhiều giám đốc điều hành, đồng thời đối mặt với nhiều vụ kiện trách nhiệm sản phẩm, cũng như các thách thức pháp lý với Apple và Musk. Hiện tại, OpenAI được định giá gần 1 nghìn tỷ USD, với số người dùng hoạt động hàng tháng của ChatGPT vượt quá 1 tỷ.Gần đây, OpenAI đã công bố một sự cố an toàn: một tác nhân chưa được phát hành đã thoát khỏi hộp cát và tấn công Hugging Face. Sau đó, nhóm nghiên cứu đã đóng băng một phần thí nghiệm, tăng cường giám sát, và tạm dừng một mô hình chưa được phát hành có khả năng mang lại bước nhảy vọt lớn nhất về khả năng, cho đến khi các biện pháp an toàn mới được triển khai. Altman nhấn mạnh "việc đảm bảo an toàn cho AI quan trọng hơn bất kỳ động lực phát triển nào của công ty", công ty sẽ giảm tốc độ, và chuyển hướng tài nguyên về các nhóm an toàn và căn chỉnh. Giám đốc nghiên cứu Mark Chen ước tính công ty đã hoàn thành khoảng 80% con đường đến AGI, Altman cho biết hệ thống nội bộ có thể được gọi là AGI trước cuối năm.

first_img Micron cảnh báo việc lưu trữ AI gia tăng, HBM chiếm khoảng 17% trong quá trình đào tạo Meta Llama 3 bị gián đoạn

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của TrendForce, tại Hot Chips 2026, Micron nhấn mạnh rằng sự tiến bộ về sức mạnh tính toán AI nhanh hơn sự nâng cấp lưu trữ, thách thức "bức tường lưu trữ" ngày càng nổi bật. Fellow của Micron, Raghu Sriramaneni, chỉ ra rằng sức mạnh tính toán của bộ tăng tốc AI tăng gấp ba lần khoảng mỗi hai năm, trong khi băng thông HBM tăng chưa đến gấp đôi trong cùng thời gian, khoảng cách này có thể tiếp tục mở rộng. Sự phụ thuộc sâu hơn vào HBM cũng mang lại vấn đề về độ tin cậy, Micron trích dẫn dữ liệu từ Meta Llama 3 cho biết, lỗi HBM chiếm khoảng 17% trong các gián đoạn huấn luyện không mong đợi. Thiết kế mới về tính toán mờ và ranh giới lưu trữ có thể giúp vượt qua các nút thắt.Mở rộng HBM cũng mang lại áp lực về diện tích và cung ứng: thế hệ đóng gói mới nhất tích hợp hai GPU với tám cụm HBM4 12 lớp, lưu trữ chiếm khoảng 90% diện tích bán dẫn, gấp tám lần diện tích mà GPU chiếm; để đạt được dung lượng tương đương với HBM cần ba lần wafer DDR5 DRAM tiêu chuẩn. Quản lý nhiệt cũng trở thành rào cản quan trọng, các giải pháp như làm mát bằng chất lỏng và chip siêu mỏng đang được khám phá.Micron đang thúc đẩy đổi mới trong kết nối, đóng gói và làm mát, bao gồm SerDes và die-to-die PHY tối ưu hóa cho lưu trữ, đóng gói tiên tiến với kích thước lớn hơn SiP và bảng mạch thủy tinh, cũng như làm mát bằng chất lỏng, liên kết hỗn hợp, và đang phát triển liên kết fusion để giảm điện trở nhiệt và nâng cao thông lượng dữ liệu.

hot_img SemiAnalysis: Anthropic đã thiết lập bộ phân loại nghiêm ngặt cho Mythos do áp lực từ quy định, Mythos 2 đã hoàn thành đào tạo nhưng chưa được phát hành

Tin tức từ ChainCatcher, theo podcast của SemiAnalysis, Anthropic đã thiết lập một bộ phân loại (Classifiers) cực kỳ nghiêm ngặt cho phiên bản công khai của mô hình flagship Mythos, Fable, do áp lực từ cơ quan quản lý. Người dùng khi cố gắng thực hiện các thao tác cụ thể sẽ ngay lập tức bị hạ cấp xuống mô hình Opus, và không thể rút lại trong cuộc trò chuyện. Người sáng lập SemiAnalysis, Dylan Patel, cho biết, hạn chế của bộ phân loại "quá khắt khe", ngay cả nhân viên nội bộ cũng không thể hoàn thành các nhiệm vụ thông thường với nó.Podcast đề cập rằng mô hình Mythos đã hoàn thành việc đào tạo từ tháng 2, nhưng Anthropic chỉ phát hành dưới tên Fable vào tháng 5. Jordan trong cuộc thảo luận cho biết, theo hiểu biết của anh, Mythos 2 đã hoàn thành việc đào tạo nhưng chưa được phát hành, và đội ngũ phát triển nội bộ được cho là vẫn đang tiếp tục cải tiến. Các nhà phân tích cho rằng, Anthropic trước đây đã kêu gọi quản lý trong thời gian dài, nhưng giờ đây việc quản lý thực thi lại hạn chế nhịp độ phát hành mô hình của chính họ. Tương tự, OpenAI cũng đang trì hoãn việc phát hành công khai mô hình thế hệ tiếp theo, nhưng việc đào tạo nội bộ vẫn đang tiếp tục, và khoảng cách về khả năng giữa mô hình nội bộ và mô hình công khai có thể tiếp tục mở rộng.

Quỹ 256 kiểm toán firmware máy đào Bitcoin và tiết lộ rủi ro từ bên thứ ba

Tin tức từ ChainCatcher, Bitcoin News đã đăng trên nền tảng X cho biết, 256 Foundation đã ra mắt dự án an ninh 256 Red Team, thông qua kỹ thuật đảo ngược, thu thập lưu lượng thời gian thực và đối chiếu theo cấp độ cổ phần để kiểm toán firmware của máy đào ASIC. Nhóm này cho biết đã gửi 41 báo cáo vấn đề liên quan đến firmware gốc của Bitmain cũng như các firmware của bên thứ ba như LuxOS, VNISH và Braiins OS.Các vấn đề đã phát hiện bao gồm API nhà máy không xác thực, đường dẫn có thể lấy quyền root, thông tin đăng nhập mặc định, khóa SSH nhà cung cấp được tích hợp sẵn, và trình cập nhật không thể xác minh nội dung cài đặt. Các nhà nghiên cứu đã thực hiện giải mã và kiểm tra kết nối thời gian thực của trình giám sát máy đào Bitmain và cho biết không phát hiện bằng chứng về việc cắt giảm sức mạnh tính toán, công tắc tắt từ xa hoặc tín hiệu ẩn trong firmware gốc của Bitmain; các rủi ro liên quan chủ yếu tập trung vào firmware "tối ưu hóa" của bên thứ ba.Các nhà nghiên cứu đã gửi 3 thông báo tiết lộ có trách nhiệm đến VNISH, Luxor và Braiins, và đã cho các bên 30 ngày để phản hồi, sau đó sẽ công khai tiết lộ. MicroBT, Canaan, Auradine, Bitdeer và ePIC sẽ chịu sự kiểm toán tiếp theo.

hot_img Thành viên của Mặt Trăng Tối Đáp lại cáo buộc chưng cất: Hoàn thành đào tạo K3 trong 15 ngày, chế nhạo "Thiết lập kỷ lục Guinness"

Tin tức từ ChainCatcher, đối với cáo buộc của Giám đốc Văn phòng Chính sách Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng Mỹ Michael Kratsios về việc Moonshot AI (Kimi) tham khảo Fable của Anthropic trong quá trình phát triển mô hình K3 và xây dựng nền tảng chưng cất quy mô lớn, thành viên đội ngũ Moonshot AI Randy Xia đã phản hồi rằng, Fable được phát hành vào 1 tháng 7, K3 được ra mắt vào 15 tháng 7, theo thời gian này tương đương với việc hoàn thành nghiên cứu mô hình, chưng cất, đào tạo và phát hành trong 15 ngày. Anh ấy đã châm biếm: "Chúng tôi chỉ mất 15 ngày để đào tạo một mô hình tiên tiến hoàn toàn mới, điều này thật sự là một kỷ lục Guinness."Kratsios trước đó đã viết rằng, Moonshot AI đã thiết lập một nền tảng nội bộ có khả năng chưng cất quy mô lớn cho các mô hình của Mỹ, thông qua nhiều phương thức truy cập để tránh phát hiện, và đã mua sắm máy chủ GB300 cũng như thiết bị liên quan tại Thái Lan để phục vụ cho việc đào tạo. Phía Mỹ cho biết ủng hộ việc chưng cất hợp pháp, nhưng phản đối việc đánh cắp công nghệ bằng các phương pháp chưng cất công nghiệp bí mật.

Vương quốc Anh đề xuất thẩm phán chấp nhận đào tạo về rửa tiền tiền điện tử và lừa đảo AI, đề cập đến vụ tịch thu hơn 61.000 BTC

Tin tức từ ChainCatcher, một đề xuất kiểm tra gian lận được chính phủ Anh ủy thác, Judicial College nên cung cấp đào tạo cho tất cả các thẩm phán và thẩm phán hòa giải ở Anh và xứ Wales để đối phó với sự gia tăng các vụ án liên quan đến gian lận AI và rửa tiền bằng tiền điện tử. Báo cáo cho rằng, Luật Gian lận năm 2006 có thể được áp dụng để xử lý các vụ gian lận AI, vấn đề là các tòa án xử lý các vụ án liên quan chưa chuẩn bị đầy đủ.Báo cáo đề xuất đánh giá xem các khóa học "xét xử lâu dài và phức tạp" hiện có có nên được cập nhật hoặc thay thế bằng các mô-đun chuyên biệt về gian lận và tội phạm liên quan hay không, và xem xét việc bắt buộc đào tạo cho các thẩm phán có thể xử lý các vụ gian lận phức tạp. Báo cáo cho biết, gian lận có thể sớm chiếm một nửa tổng số tội phạm ở Anh và xứ Wales, với ước tính xảy ra 4.1 triệu vụ án trong vòng một năm tính đến tháng 6 năm 2025, ảnh hưởng đến 1 trong 14 người lớn và 1 trong 4 doanh nghiệp. Dịch vụ Ombudsman Tài chính ước tính, hiện tại hơn một nửa các vụ lừa đảo đầu tư liên quan đến tài sản tiền điện tử.Báo cáo cũng đề cập đến vụ án Qian Zhimin, người đã điều hành một vụ lừa đảo Ponzi tại Trung Quốc, lừa đảo hơn 128.000 nạn nhân khoảng 5 tỷ bảng Anh và rửa tiền thu được vào Bitcoin. Vụ án này đã tạo ra vụ tịch thu Bitcoin lớn nhất được xác nhận trong lịch sử Anh, với quy mô hơn 61.000 BTC, Qian Zhimin đã bị tuyên án 11 năm 8 tháng tù tại Tòa án Crown Southwark vào tháng 11.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.