emi

Bitcoin News trên nền tảng X cho biết, công ty năng lượng và công nghệ Nhật Bản Remixpoint đã bán toàn bộ ETH, SOL, XRP và DOGE mà họ nắm giữ vào ngày 1 tháng 9 năm 2026, với tổng giá trị giao dịch khoảng 5.6 triệu USD, tổng lợi nhuận khoảng 757,000 USD.Hiện tại, Remixpoint nắm giữ khoảng 1506 BTC và đã chuyển chiến lược dự trữ tài sản số sang chỉ nắm giữ Bitcoin. Công ty cũng đã thu được khoảng 14.92 BTC từ việc cho vay Bitcoin, và số tiền thu được từ việc bán altcoin có thể được sử dụng để mở rộng hoạt động kinh doanh năng lượng.

Vào ngày 4 tháng 9, nền tảng B.AI thông báo rằng mô hình Gemini 3.8 Flash mới nhất của Google DeepMind đã chính thức kết nối với API. Mô hình này là thế hệ chính của gia đình Gemini 3, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M Token và đầu vào đa phương thức nguyên bản.Theo thông tin từ nền tảng này, Gemini 3.8 Flash trong khi giữ lại đặc điểm độ trễ thấp của dòng Flash, đã có những cải tiến trong kỹ thuật phần mềm, nhiệm vụ tác nhân và suy luận đa bước trong các lĩnh vực chuyên môn, cũng như có sự thể hiện trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính và pháp luật, hướng tới suy luận phức tạp và quy trình làm việc của Agent lâu dài. Kết nối API chính thức hiện đã được mở.

Theo dõi của Catcher Predict, dự đoán trên thị trường Polymarket về sự kiện "Counter-Strike: Iberian Soul đối đầu với Nemiga", tỷ lệ thắng của lựa chọn "Nemiga" trong thị trường con "Chia điểm 3 vòng: Nemiga (-3.5) đối với Iberian Soul (+3.5)" đã có sự biến động mạnh, từ 50% một giờ trước tăng vọt lên 90% hiện tại (biến động lên tới 40%). Xin lưu ý ảnh hưởng của các tin tức đột xuất liên quan.

Công ty niêm yết tại Nhật Bản Remixpoint cho biết, đã bán toàn bộ vị thế tiền điện tử, bao gồm khoảng 901,45 ETH, 13.920 SOL, 1.191.200 XRP và 2.802.300 DOGE, thu về khoảng 5,54 triệu USD và đạt được lợi nhuận khoảng 743.300 USD.Sau khi hoàn thành giao dịch trên, Bitcoin trở thành tài sản tiền điện tử duy nhất mà Remixpoint nắm giữ, công ty hiện đang nắm giữ khoảng 1.506 BTC và có kế hoạch cấu hình và phát triển các hoạt động kinh doanh tiếp theo xung quanh Bitcoin. Tính đến cuối tháng 8, công ty trước đó đã thu được khoảng 188.100 USD từ việc staking ETH và Solana.

Theo Ai dì theo dõi, hợp đồng thực tế của Binance đã có chủ mới trong bảng xếp hạng thông minh trong 30 ngày, nhà giao dịch Semisemi đã thu lợi hơn 10.78 triệu USD trong 30 ngày qua. Trong đó, vị thế mua BTC của họ đã thực hiện lợi nhuận hơn 8.06 triệu USD, vị thế mua ETH đã thực hiện lợi nhuận hơn 3.91 triệu USD, lợi nhuận chủ yếu đến từ giao dịch BTC và ETH.Hiện tại, Semisemi vẫn nắm giữ vị thế mua BTC và ETH trị giá 95.59 triệu USD, tổng cộng lỗ khoảng 1.885 triệu USD.

Theo dõi của Catcher Predict, dự đoán trên thị trường Polymarket về sự kiện "Counter-Strike: BIG đối đầu với Nemiga - IEM Bắc Kinh vòng loại toàn cầu", tỷ lệ thắng của tùy chọn "BIG" trong tiểu thị trường "Người chiến thắng trận đấu" đã xảy ra biến động mạnh, từ 85.5% một giờ trước giảm xuống còn 62.75% hiện tại (biến động lên tới 22.75%). Xin lưu ý rằng các tin tức đột xuất liên quan có ảnh hưởng.

Theo thông tin từ ngành vật liệu, vào ngày 2 tháng 9, TSMC dự kiến sẽ tiếp tục sử dụng công nghệ vi chóp truyền thống trong thời gian ngắn thay vì liên kết hỗn hợp, để kết nối bộ nhớ băng thông cao HBM với bộ tăng tốc AI trong các gói tiên tiến. Xét đến chu kỳ phát triển vật liệu liên quan, vi chóp với khoảng cách nhỏ hơn dự kiến sẽ được sử dụng cho đến giai đoạn cuối của HBM4 và giai đoạn đầu của HBM5. TSMC đã yêu cầu các đối tác vật liệu và thiết bị phát triển giải pháp liên kết và lấp đầy đáy cho chóp khoảng 5 micromet, các nhà cung cấp Hàn Quốc và Nhật Bản đã bắt đầu phát triển, sản xuất hàng loạt chóp 5μm dự kiến sẽ bắt đầu vào nửa cuối năm 2028.Hiện tại, chiều cao chóp của HBM thế hệ thứ ba, tức HBM3E, khoảng 15--25μm, HBM4 gần khoảng 10μm. Các nhà cung cấp vật liệu Nhật Bản trước đó đã cho biết khó đảm bảo chất lượng dưới 15μm. Việc rút ngắn và tinh chỉnh chóp là do giới hạn chiều cao của khối HBM và nhu cầu về mật độ kết nối cao hơn. JEDEC quy định chiều cao tối đa của chồng HBM là 775μm. Trong gói CoWoS tiên tiến của TSMC, các chồng HBM đã được lắp ráp bởi nhà cung cấp GPU và bộ nhớ được lắp đặt vào lớp trung gian silicon thông qua vi chóp, chồng 16 lớp DRAM được hoàn thành trong gói HBM bởi SK hynix và Samsung Electronics.Thế hệ đầu tiên và thứ hai của HBM sử dụng chóp hàn lớn hơn, vi chóp đã trở thành xu hướng chính khoảng thế hệ HBM3. SK hynix sử dụng quy trình MR-MUF, Samsung Electronics sử dụng TC-NCF. Liên kết hỗn hợp có thể đạt được kết nối mỏng hơn và dày hơn thông qua việc liên kết trực tiếp các pad đồng, TSMC đã sử dụng trên nền tảng SoIC cho chồng chip logic, nhưng HBM vẫn được kết nối với lớp trung gian bằng vi chóp.

Công ty niêm yết tại Nhật Bản Remixpoint đã công bố, để thúc đẩy việc lựa chọn và tập trung danh mục đầu tư, đã bán tất cả các đồng tiền điện tử mà họ nắm giữ. Trong tương lai, họ sẽ tập trung vào việc nắm giữ và vận hành tài sản Bitcoin duy nhất.Tính đến cuối tháng 8, công ty nắm giữ khoảng 14.92 BTC (khoảng 1.0258 triệu USD), ETH đã thế chấp khoảng 68,400 USD, SOL đã thế chấp khoảng 118,500 USD. Tài sản đã bán bao gồm 901 ETH, 13,920 SOL, 1,190,000 XRP và 2,800,000 DOGE, tổng giá trị bán ra khoảng 5.5 triệu USD, tổng lợi nhuận khoảng 736,800 USD.

Google DeepMind đã phát hành tính năng hiểu video của trí tuệ nhân tạo Gemini, hiện đã mở cho các mô hình Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash và 3.5 Flash-Lite. Tính năng này có thể nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích video dài thông qua việc tìm kiếm động, quét và kiểm tra các đoạn video.So với phương pháp xử lý khung hình cố định truyền thống, nó có thể giảm tới 88% tiêu thụ token, giảm 66% chi phí phân tích và nâng cao độ chính xác lên tới 7%. Tính năng này hiện đã có sẵn thông qua Gemini API trong Google AI Studio và Gemini Enterprise Agent Platform, và trong tương lai sẽ được áp dụng cho các ứng dụng Gemini và tính năng "Hỏi YouTube" của YouTube.

Theo thông tin từ ChainCatcher, phóng viên Erin Woo của 《华尔街日报》 dẫn nguồn tin từ nhân viên cho biết, bộ phận nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google sẽ phát hành mô hình mới Gemini 3.8 Flash, với khả năng lập trình được cải thiện đáng kể. Mô hình này có mã nội bộ là "Skimaki", có thể sẽ được ra mắt sớm nhất vào thứ Tư (ngày 2 tháng 9). Trong các bài kiểm tra so sánh với công cụ lập trình nội bộ của Google là Jetski, các kỹ sư của công ty đã thể hiện sự ưa thích đối với mô hình mới này hơn cả Opus của Anthropic.

Tin tức từ ChainCatcher, hệ thống thanh toán X Money đã thông báo rằng dịch vụ của họ đã mở cho tất cả các thuê bao Premium và Premium+ có tài khoản tại Mỹ.

Tin tức từ ChainCatcher, theo CNBC đưa tin, Gemini Space Station đã thắng kiện vào tháng 8, trọng tài đã phán quyết rằng nền tảng giao dịch tiền điện tử này không đã gây hiểu lầm cho người dùng và không chịu trách nhiệm về sự sụp đổ của chương trình cho vay Earn. Khiếu nại này được một người dùng của chương trình cho vay tài sản số Earn đưa ra vào cuối năm 2024. Theo kết quả phán quyết, không có đủ bằng chứng để chứng minh rằng Gemini đã nói dối khách hàng, hoặc có sự sơ suất trong quá trình thẩm định với đối tác cho vay chính của họ là Genesis Global Capital.Chương trình Earn được ra mắt vào năm 2021, cho phép người dùng kiếm được lợi suất hàng năm lên đến 7.4% bằng cách cho vay tiền điện tử. Dưới chương trình này, Gemini cho các tổ chức vay mượn tài sản và sử dụng Genesis làm trung gian. Tuy nhiên, vào tháng 11 năm 2022, Gemini đã tạm dừng việc rút tiền từ chương trình Earn, khiến một số trong hơn 300,000 người dùng của họ tức giận. Hành động này diễn ra không lâu sau khi Genesis tạm dừng phát hành khoản vay mới và hoàn trả do cuộc khủng hoảng thanh khoản gây ra bởi sự suy thoái của thị trường tiền điện tử trong năm đó. Sau khi việc rút tiền từ Earn bị đóng băng, nhiều khách hàng đã kiện Gemini. Tổng chưởng lý bang New York cũng đã kiện Gemini vì chương trình Earn và đã đạt được thỏa thuận 50 triệu đô la với công ty vào năm 2024.Vào tháng 2 năm 2024, Gemini thông báo rằng công ty đã đạt được "thỏa thuận nguyên tắc" với Genesis và các chủ nợ khác về vụ phá sản của Genesis. Ba tháng sau, người dùng Earn đã nhận được 2.18 tỷ đô la tài sản số dưới dạng hiện vật, tương đương với 97% số tài sản số mà họ còn nợ, nhiều hơn 1 tỷ đô la so với thời điểm Genesis tạm dừng rút tiền vào năm 2022.

Tin tức từ ChainCatcher, SemiAnalysis đã phát hành tập podcast mới nhất, trong đó chỉ ra rằng SK Hynix và Micron đang gặp khó khăn trong việc đạt được tốc độ HBM4 cao nhất. Đặc biệt, SK Hynix đã phải thiết kế lại chip nền của mình, dẫn đến việc giao hàng HBM4 cho nền tảng NVIDIA Rubin bị trì hoãn.Samsung hiện đang sở hữu công nghệ HBM4 tốt nhất. Broadcom truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào Samsung để cung cấp HBM. Hiệu suất của Samsung trong thế hệ HBM3E không tốt, điều này đã tạo ra bất lợi cho ASIC của Broadcom. Tuy nhiên, hiện tại Samsung đang dẫn đầu đối thủ của mình với HBM4, mối quan hệ chuỗi cung ứng tương tự đã trở thành lợi thế của Jalapeño.

Tin tức từ ChainCatcher, cơ quan nghiên cứu độc lập về bán dẫn và AI SemiAnalysis đã phát hành báo cáo sâu về an ninh Neocloud (đám mây mới), tiết lộ nhiều loại lỗ hổng an ninh xuyên thuê bao được phát hiện trong quá trình thử nghiệm ClusterMAX 3. Trong bốn tháng thử nghiệm, bao gồm 25 nhà cung cấp và 32 cụm, nhóm chỉ sử dụng các lỗ hổng đã biết công khai và kiểm tra cấu hình cơ bản, đã thực hiện nhiều cuộc tấn công thực thi mã từ xa (RCE) xuyên thuê bao, các thực thể bị ảnh hưởng bao gồm ngân hàng, công ty viễn thông, trường đại học, cơ quan nghiên cứu, phòng thí nghiệm AI, thậm chí là cơ quan tình báo của một quốc gia.Các vấn đề điển hình bao gồm: chia sẻ mặt phẳng điều khiển Kubernetes dẫn đến việc nhìn thấy dữ liệu của các thuê bao, thoát khỏi container, mạng quản lý BMC/IPMI bị lộ, khóa an ninh InfiniBand (P_Key, SA_Key, M_Key) không được cấu hình đúng, chế độ tin cậy mặc định của BlueField DPU không được củng cố, bảng điều khiển giám sát Grafana sử dụng khóa API cấp thần thánh, mạng phía trước thiếu sự cách ly VXLAN, v.v. Báo cáo đặc biệt chỉ ra một trường hợp lỗ hổng chuỗi: cấu hình vCluster chia sẻ sai và phiên bản phần mềm lạc hậu hai năm, cuối cùng đã hoàn thành xác thực POC RCE xuyên thuê bao trong thời gian ngắn.Đáng chú ý là báo cáo đã đặt câu hỏi về câu chuyện chính thống rằng "AI đã thay đổi căn bản nhịp điệu an ninh mạng": thống kê CVE về trình điều khiển GPU của Nvidia, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker và nhân Linux cho thấy, sau khi mô hình mã hóa AI trở nên phổ biến, không có sự gia tăng lỗ hổng đáng kể, hầu hết dữ liệu đều "không thể từ chối giả thuyết không thay đổi". Báo cáo cũng chi tiết về sự kiện OpenAI huấn luyện tác nhân tấn công Hugging Face, tác nhân AI đã thực hiện nâng cao quyền hạn cấp cụm thông qua bảng tin được thiết lập bởi Artifactory, kéo dài từ tháng 5 đến tháng 7 mới bị phát hiện hoàn toàn. Trong quá trình xây dựng xác thực POC cho các lỗ hổng đã có, nhóm phát hiện Claude Fable và GPT-5.6 Sol thường xuyên từ chối các yêu cầu liên quan đến an ninh, cuối cùng chủ yếu dựa vào các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek V4, Kimi K3 và GLM-5.2 để hoàn thành.SemiAnalysis cho biết vấn đề cốt lõi của ngành Neocloud (đám mây mới) không phải là rủi ro mới do AI mang lại, mà là sự thiếu hụt lâu dài trong quản lý bản vá, cách ly thuê bao và thiết kế an ninh cơ bản, khuyến nghị các nhà cung cấp thiết lập hệ thống giám sát thông báo an ninh tự động và sửa chữa mô hình kiến trúc có điểm lỗi đơn lẻ có thể làm lộ toàn bộ người dùng.

Tin tức từ ChainCatcher, nhà phát hành stablecoin USDC Circle đã trở thành nhà tài trợ chính cho áo đấu mới của câu lạc bộ Premier League Chelsea, đây là lần đầu tiên thương hiệu của công ty dịch vụ tài chính tiền điện tử xuất hiện ở vị trí nhà tài trợ chính của một câu lạc bộ Premier League. Hai bên không tiết lộ các điều khoản tài chính, nhưng các báo cáo hồi đầu năm cho thấy Chelsea đã đặt mục tiêu giá cho vị trí tài trợ này là 65 triệu bảng mỗi năm (khoảng 88,3 triệu đô la Mỹ).Chelsea sẽ lần đầu tiên mặc áo đấu mới có in logo USDC trong trận đấu trên sân nhà vào Chủ nhật với Brighton. Trước đó, các sàn giao dịch tiền điện tử như OKX và Kraken đã lần lượt giữ vị trí tài trợ tay áo cho Manchester City và Tottenham Hotspur, nhưng vị trí tài trợ chính chưa bao giờ được chiếm giữ bởi một công ty tiền điện tử.Vào tháng 6 năm nay, Cơ quan Quản lý Hành vi Tài chính Vương quốc Anh (FCA) đã cảnh báo các câu lạc bộ Premier League rằng việc hợp tác với các công ty tiền điện tử không được cấp phép có thể vi phạm các quy tắc quảng bá tài chính. Circle đã được FCA cấp phép thông qua giấy phép tiền điện tử mà họ có được vào năm 2016, do đó, sự hợp tác này đã được thúc đẩy.

Theo thông tin từ ChainCatcher, theo báo cáo của Business Insider, Google vừa phát hành mô hình AI mới trong tháng này, một số nhân viên đã bắt đầu thử nghiệm phiên bản xem trước Gemini 3.8 Flash trên nền tảng mã hóa nội bộ Jetski. Một nhân viên thử nghiệm cho biết mô hình này rõ ràng vượt trội hơn 3.7 Flash, nhưng nhấn mạnh rằng hiện tại còn quá sớm để đánh giá toàn diện. Google từ chối bình luận về vấn đề này.Trong bối cảnh 3.5 Pro vẫn chưa được phát hành và Anthropic cùng OpenAI đang tăng tốc, Google không còn sở hữu mô hình tiên tiến, mà chuyển sang tập trung vào dòng mô hình Flash "chủ lực" với tốc độ nhanh hơn và chi phí thấp hơn, được sử dụng để mã hóa và vận hành các tác nhân thông minh. Gemini 3.6 Flash được phát hành vào tháng 7, và 3.7 Flash chỉ ba tuần sau đó. CEO Sundar Pichai đã cho biết trong cuộc họp báo cáo tài chính Q2 rằng mục tiêu của công ty là phát hành gần như mỗi tháng một lần.Việc nhân viên xem trước gợi ý rằng việc phát hành công khai Gemini 3.8 Flash có thể không còn xa, nhưng không có gì đảm bảo. Một số nhà quan sát AI cho rằng đã phát hiện dấu vết của mô hình này trên trang web kiểm tra chuẩn Arena AI, Google trước đó đã sử dụng nền tảng này để thử nghiệm các phiên bản sắp ra mắt. Google cũng đã phát hành Gemini Spark, một tác nhân thông minh, vào đầu năm nay.

Tin tức từ ChainCatcher, các nhà nghiên cứu P Equity Research và SemiAnalysis, bao gồm Nick Doyle, đã thảo luận về bộ nhớ flash băng thông cao HBF tại X Space. Nick cho biết, hiện tại vẫn còn quá sớm để xác định mức chênh lệch chi phí của HBF so với HBM có thể thu hẹp bao nhiêu, dữ liệu hiện có chủ yếu là từ các nhà sản xuất, chẳng hạn như Sandisk cho biết chi phí mỗi bit khoảng một phần tám so với HBM. Tỷ lệ sản xuất, thử nghiệm, v.v. sẽ cải thiện theo quy mô, nhưng chi phí cấu trúc như TSV, xếp chồng và chế độ pSLC sẽ tồn tại vĩnh viễn, độ bền là yếu tố chưa biết chính, nếu hao mòn vượt quá dự kiến sẽ đẩy chi phí lên cao.Ứng dụng của HBF rất hạn chế, chỉ hướng tới suy diễn AI, đặc biệt là các mô hình MoE với batch thấp và ngữ cảnh dài, không phải là sản phẩm thay thế HBM. Mục tiêu băng thông thực tế khoảng 1.6 TB/s, thuộc cấp độ HBM3E, phù hợp cho việc đọc tuần tự để tải trọng số mô hình, phù hợp hơn với nhu cầu dung lượng của một số GPU tại chỗ hoặc doanh nghiệp tư nhân, không phải là các tình huống băng thông quy mô lớn. Độ tin cậy tản nhiệt vẫn chưa được giải quyết, bộ nhớ flash bên cạnh GPU ở nhiệt độ cao sẽ tăng tốc độ suy giảm, các biện pháp giảm thiểu như tách UCIe và làm mới hàng ngày vẫn chưa được xác minh.Về sản xuất, Sandisk/Kioxia có kinh nghiệm về 3D NAND, SK Hynix bổ sung khả năng xếp chồng kiểu HBM, nhưng sản xuất hàng loạt vẫn cần được xác nhận. Nhìn chung, thị trường lưu trữ đang chuyển sang phân khúc chuyên môn hóa theo tầng, tình trạng thiếu hụt NAND dự kiến sẽ kéo dài đến năm 2028, HBF có thể ảnh hưởng thêm đến cung cầu.

ChainCatcher tin tức, theo báo cáo của DIGITIMES, chuỗi cung ứng bán dẫn Đài Loan tiết lộ rằng công nghệ đóng gói tiên tiến đang hướng tới sự đa dạng hóa, EMIB của Intel trở thành lựa chọn then chốt. Google TPU đã xác định sẽ áp dụng đóng gói EMIB, thế hệ TPU đầu tiên sử dụng công nghệ này đã đạt tiêu chuẩn, bao gồm công nghệ, chi phí và hiệu suất sản xuất đều phù hợp với tiêu chuẩn ban đầu của Google, khả năng các thế hệ TPU trong tương lai tiếp tục sử dụng EMIB đã tăng lên đáng kể.Trong bối cảnh năng lực sản xuất CoWoS của TSMC tiếp tục căng thẳng, chỉ cần tỷ lệ đạt tiêu chuẩn và công nghệ EMIB duy trì, Google sẽ tiếp tục áp dụng. MediaTek, với tư cách là đối tác ASIC liên quan, đội ngũ quản lý một phần của họ tại Mỹ có nền tảng từ Intel, sự hợp tác giữa hai bên trở nên thuận lợi hơn; mặc dù MediaTek vẫn dựa vào TSMC là lực lượng chính, nhưng thành công với Intel trong TPU sẽ giúp củng cố niềm tin của Google, thu hút thêm nhiều dự án và cung cấp các giải pháp đóng gói đa dạng cho khách hàng đám mây.Trước đó, TSMC đã kêu gọi nhiều nhà cung cấp hơn tham gia vào đóng gói tiên tiến để chia sẻ áp lực, chuỗi cung ứng nhìn chung cho rằng việc mở rộng sản xuất của họ sẽ không vô hạn, do đó việc đa dạng hóa các con đường đóng gói như Intel trở thành hướng đi cần thiết, các thiết bị thử nghiệm liên quan và nhà cung cấp giao diện cũng có khả năng được hưởng lợi.

Tin tức từ ChainCatcher, người sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel dự đoán trong podcast mới nhất rằng đến năm 2028, OpenAI và Anthropic có thể chiếm tới 70% đến 80% sức mạnh tính toán AI mới toàn cầu, với quy mô sức mạnh tính toán có thể vượt quá 100GW. Patel cho biết, hai công ty hiện đang chiếm khoảng 30% sức mạnh tính toán mới hàng năm toàn cầu, và tỷ lệ này vẫn đang tăng nhanh.Patel chỉ ra rằng mô hình kinh doanh của các phòng thí nghiệm AI tiên tiến đang thay đổi, hiệu suất sản xuất sức mạnh tính toán AI đã tăng đáng kể, doanh thu tương ứng với mỗi megawatt sức mạnh tính toán của Anthropic hiện đã đạt khoảng 50 triệu USD và có thể tăng lên 100 triệu USD. Điều này cho phép OpenAI và Anthropic mua hoặc thuê sức mạnh tính toán với giá cao từ 25 triệu đến 50 triệu USD mỗi megawatt.Patel dự đoán rằng từ năm 2024 đến 2029, chi tiêu vốn liên quan đến AI toàn cầu sẽ đạt khoảng 11 nghìn tỷ USD, trong đó hơn 5 nghìn tỷ USD cần được hoàn thành thông qua tài trợ nợ. Do tỷ suất lợi nhuận tiềm năng của cơ sở hạ tầng AI cao hơn nhiều so với các ngành truyền thống, các gã khổng lồ công nghệ có thể chấp nhận chi phí tài trợ cao hơn, từ đó đẩy lãi suất tín dụng tổng thể lên cao và gây áp lực lên định giá tài sản truyền thống cũng như các nền kinh tế có nợ cao. Ngoài ra, Patel cho rằng sức mạnh tính toán mới trong tương lai có thể không chủ yếu được sử dụng để cung cấp dịch vụ suy diễn mô hình ra bên ngoài, mà có thể nhiều hơn sẽ được chuyển đến nghiên cứu và phát triển nội bộ của các phòng thí nghiệm AI và cải tiến tự động của mô hình.