IBM

Tính giá IBM

Đã đóng
IBM
₫5.347.370,98
+₫20.745,90(+0,38%)

*Dữ liệu cập nhật lần cuối: 2026-04-26 05:36 (UTC+8)

Tính đến 2026-04-26 05:36, IBM (IBM) đang giao dịch ở ₫5.347.370,98, với tổng vốn hóa thị trường là ₫5025,91T, tỷ lệ P/E là 26,06 và tỷ suất cổ tức là 2,89%. Giá cổ phiếu hôm nay biến động trong khoảng ₫5.186.475,00 và ₫5.364.889,74. Giá hiện tại cao hơn 3,10% so với mức thấp nhất trong ngày và thấp hơn 0,32% so với mức cao nhất trong ngày, với khối lượng giao dịch là 8,97M. Trong 52 tuần qua, IBM đã giao dịch trong khoảng từ ₫5.088.508,25 đến ₫7.489.269,90 và giá hiện tại cách mức cao nhất trong 52 tuần -28,59%.

Các chỉ số chính của IBM

Đóng cửa hôm qua₫5.326.740,33
Vốn hóa thị trường₫5025,91T
Khối lượng8,97M
Tỷ lệ P/E26,06
Lợi suất cổ tức (TTM)2,89%
Số lượng cổ tức₫38.956,19
EPS pha loãng (TTM)11,45
Thu nhập ròng (FY)₫244,17T
Doanh thu (FY)₫1556,74T
Ngày báo cáo thu nhập2026-07-22
Ước tính EPS2,98
Ước tính doanh thu₫410,50T
Số cổ phiếu đang lưu hành943,52M
Beta (1 năm)0.685
Ngày giao dịch không hưởng quyền2026-05-08
Ngày thanh toán cổ tức2026-06-10

Giới thiệu về IBM

Tập đoàn Máy tính Quốc tế (International Business Machines Corporation - IBM) cung cấp các giải pháp và dịch vụ tích hợp trên toàn thế giới. Công ty hoạt động qua bốn lĩnh vực kinh doanh: Phần mềm, Tư vấn, Hạ tầng và Tài chính. Lĩnh vực Phần mềm cung cấp nền tảng đám mây lai và các giải pháp phần mềm, như Red Hat, các giải pháp mã nguồn mở doanh nghiệp; phần mềm tự động hóa kinh doanh, AIOps và quản lý, tích hợp và máy chủ ứng dụng; các giải pháp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo; và phần mềm cùng dịch vụ bảo mật cho các mối đe dọa, dữ liệu và danh tính. Lĩnh vực này cũng cung cấp phần mềm xử lý giao dịch hỗ trợ các khách hàng trong các công việc quan trọng và tại chỗ trong ngành ngân hàng, hàng không và bán lẻ. Lĩnh vực Tư vấn cung cấp dịch vụ chuyển đổi kinh doanh, bao gồm chiến lược, thiết kế và vận hành quy trình kinh doanh, dữ liệu và phân tích, cùng dịch vụ tích hợp hệ thống; dịch vụ tư vấn công nghệ; và dịch vụ ứng dụng cùng nền tảng đám mây. Lĩnh vực Hạ tầng cung cấp các giải pháp máy chủ và lưu trữ tại chỗ và dựa trên đám mây cho các công việc quan trọng và có quy định của khách hàng; cùng các dịch vụ hỗ trợ và giải pháp cho hạ tầng đám mây lai, cũng như dịch vụ tái chế và bán lại thiết bị đã qua sử dụng. Lĩnh vực Tài chính cung cấp dịch vụ thuê, trả góp, vay vốn và tài trợ vốn lưu động ngắn hạn. Công ty trước đây được biết đến với tên gọi Công ty Ghi chép, Đo lường và Ghi lại (Computing-Tabulating-Recording Co.). Tập đoàn Máy tính Quốc tế được thành lập vào năm 1911 và có trụ sở chính tại Armonk, New York.
Lĩnh vựcCông nghệ
Ngành nghềDịch vụ Công nghệ Thông tin
CEOArvind Krishna
Trụ sở chínhArmonk,NY,US
Trang web chính thứchttps://www.ibm.com

Tìm hiểu thêm về IBM (IBM)

Bài viết Gate Learn

Gate Research: Vốn hóa thị trường token hệ sinh thái x402 vượt 840 triệu USD | IBM ra mắt nền tảng quản lý tài sản số

Báo cáo hàng ngày Gate Research: Trước khi các đợt cắt giảm lãi suất chính thức có hiệu lực, Bitcoin dự kiến sẽ tiếp tục tích lũy trong vùng giá $113,792–$116,388. Ethereum gặp lực cản khi nỗ lực vượt qua mốc $4,200 và có thể sẽ tiếp tục điều chỉnh ngắn hạn hoặc đi ngang. Hoạt động và tăng trưởng người dùng trên nền tảng Clanker vẫn duy trì mạnh mẽ, với CLANKER tăng 14,72% trong 24 giờ qua. Việc niêm yết trên sàn giao dịch ngày 21 tháng 10 đã thúc đẩy thanh khoản, giúp RECALL tăng 11,21% trong 24 giờ. Quá trình phát triển hạ tầng của x402 diễn ra nhanh chóng, vốn hóa thị trường token hệ sinh thái đã vượt mốc $840 triệu với mức tăng 384,1% trong 24 giờ. Việc tập đoàn công nghệ IBM ra mắt nền tảng IBM Digital Asset Haven tiếp tục mở rộng sự hiện diện của hãng trong lĩnh vực tài sản số.

2025-10-28

Gate Research: Vitalik đã bán 10.700 ETH trong tháng này | IBM lao dốc 11% do AI làm thay đổi các mô hình kinh doanh truyền thống

Báo cáo hàng ngày Gate Research: Các yếu tố như đề xuất áp thuế toàn cầu 15% của Trump đã khiến Bitcoin thiếu động lực tăng giá mạnh. Ethereum tiếp tục đi ngang gần mức thấp nhất trong 20 ngày, nhiều chỉ báo động lượng vẫn cho thấy cấu trúc thị trường yếu. PIPPIN tăng 16,62%, chủ yếu nhờ lực mua đầu cơ mạnh và sự hỗ trợ từ cộng đồng. POWER tăng 12,05%, phần lớn nhờ hoạt động giao dịch sử dụng đòn bẩy. Anthropic thông báo về việc tự động hóa hiện đại hóa hệ thống COBOL, khiến giá cổ phiếu IBM giảm 11%. ZachXBT sẽ công bố một cuộc điều tra lớn, dự kiến các thị trường dự đoán và dự án liên quan đến Trump sẽ bị giám sát chặt chẽ. Vitalik đã bán 10.700 ETH trong tháng này với giá trung bình 2.027 USD, thu hút sự chú ý của thị trường.

2026-02-24

Nghịch lý Joule: Làm thế nào năng lượng ảnh hưởng đến giá trị Bitcoin và Bitcoin ảnh hưởng đến sử dụng năng lượng

Bài viết này khám phá mối quan hệ liên kết giữa bitcoin và năng lượng. Năng lượng được sử dụng trong quá trình đào bitcoin đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập giá trị của bitcoin, và ngược lại, giá trị của bitcoin ảnh hưởng đến cách mà năng lượng được tiêu thụ. Hiểu đúng mối quan hệ này là quan trọng để nắm bắt vai trò của bitcoin trong cả hai thị trường tài chính và năng lượng.

2025-01-02

Câu hỏi thường gặp về IBM (IBM)

Giá cổ phiếu IBM (IBM) hôm nay là bao nhiêu?

x
IBM (IBM) hiện đang giao dịch ở mức ₫5.347.370,98, với biến động 24h qua là +0,38%. Phạm vi giao dịch 52 tuần là từ ₫5.088.508,25 đến ₫7.489.269,90.

Mức giá cao nhất và thấp nhất trong 52 tuần của IBM (IBM) là bao nhiêu?

x

Tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E) của IBM (IBM) là bao nhiêu? Nó chỉ ra điều gì?

x

Vốn hóa thị trường của IBM (IBM) là bao nhiêu?

x

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) hàng quý gần đây nhất của IBM (IBM) là bao nhiêu?

x

Bạn nên mua hay bán IBM (IBM) vào thời điểm này?

x

Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu IBM (IBM)?

x

Làm thế nào để mua cổ phiếu IBM (IBM)?

x

Cảnh báo rủi ro

Thị trường chứng khoán tiềm ẩn rủi ro cao và biến động giá mạnh. Giá trị khoản đầu tư của bạn có thể tăng hoặc giảm, và bạn có thể không thu hồi được toàn bộ số tiền đã đầu tư. Hiệu suất hoạt động trong quá khứ không phải là chỉ báo đáng tin cậy cho kết quả tương lai. Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào, bạn nên đánh giá cẩn thận kinh nghiệm đầu tư, tình hình tài chính, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của mình, đồng thời tự mình nghiên cứu. Nếu cần thiết, hãy tham khảo ý kiến của một cố vấn tài chính độc lập.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin và không cấu thành tư vấn đầu tư, tư vấn tài chính hoặc khuyến nghị giao dịch. Gate sẽ không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào phát sinh từ các quyết định tài chính đó. Hơn nữa, xin lưu ý rằng Gate có thể không cung cấp đầy đủ dịch vụ tại một số thị trường và khu vực pháp lý nhất định, bao gồm nhưng không giới hạn ở Hoa Kỳ, Canada, Iran và Cuba. Để biết thêm thông tin về các Khu vực bị hạn chế, vui lòng tham khảo Thỏa thuận người dùng.

Thị trường giao dịch khác

Tin tức mới nhất về IBM (IBM)

2026-04-22 20:28

Cổ phiếu IBM giảm 8% trong phiên giao dịch ngoài giờ

Tin tức Cổng Thông Tin, ngày 22 tháng 4 — Cổ phiếu IBM giảm 8% trong phiên giao dịch ngoài giờ vào chiều thứ Ba.

2026-03-19 02:01

Giải thưởng Turing 2025 được công bố: Nhà phát triển giao thức phân phối khóa lượng tử BB84 nhận giải thưởng

Tin tức Gate, ngày 19 tháng 3, Giải thưởng Turing 2025 đã được trao cho Charles H. Bennett, viện sĩ của IBM Mỹ, và Gilles Brassard, giáo sư tại Khoa Khoa học Máy tính và Quản lý Hành chính tại Đại học Montreal, Canada. Hai người được công nhận là những người sáng lập lĩnh vực khoa học thông tin lượng tử, thành tựu nổi bật nhất của họ là giao thức BB84, là giao thức phân phối khóa lượng tử (QKD) đầu tiên trên thế giới, đánh dấu sự ra đời của mật mã lượng tử. Sự hợp tác của hai người bắt đầu từ năm 1979, khi Brassard đề xuất ý tưởng sử dụng cơ học lượng tử để tạo ra "tiền giấy không thể giả mạo". Cùng với sự phát triển nhanh chóng của tính toán lượng tử, hệ thống mã hóa khóa công truyền thống đang đối mặt với những thách thức nghiêm trọng, giao thức truyền thông lượng tử (QKD) và mật mã hậu lượng tử (PQC) đã trở thành hai con đường cốt lõi song song để đảm bảo an toàn cho truyền thông số trong tương lai.

2026-03-16 09:09

a16z đồng sáng lập: Elon Musk có thể đã tìm ra phương pháp quản lý tối ưu, thực hiện 120 cuộc xem xét thiết kế của kỹ sư mỗi ngày

Gate News tin tức, ngày 16 tháng 3, đồng sáng lập a16z Andreessen trong một cuộc phỏng vấn đã đánh giá cách quản lý công ty của Elon Musk, cho rằng có thể đã phá vỡ mô hình quản lý tối ưu nhất trong 100 năm tới. Phương pháp này trung tâm là hoàn toàn bỏ qua tầng quản lý trung gian, CEO trực tiếp liên hệ với kỹ sư tuyến đầu. Musk hàng ngày thực hiện khoảng 120 cuộc kiểm tra thiết kế của kỹ sư, mỗi lần 5 phút, 12 lần mỗi giờ, kéo dài khoảng 10 giờ, mục tiêu là xác định các điểm nghẽn sản xuất quan trọng nhất hiện tại và tự mình phối hợp với kỹ sư để giải quyết trong ngày. Andreessen so sánh phương pháp này với mô hình quản lý "đám mây xám" mà ông từng thấy khi thực tập tại IBM: các quản lý cấp cao của IBM hoàn toàn cách ly CEO với công việc kỹ thuật thực tế, chỉ nhận được thông tin đã qua chỉnh sửa. Bản chất của việc Tesla liên tục dẫn đầu các nhà sản xuất ô tô truyền thống là do Musk mỗi năm tự tay khắc phục 52 điểm nghẽn sản xuất quan trọng, trong khi các công ty truyền thống thường mất nhiều tháng để giải quyết cùng một vấn đề. Phương pháp này còn tạo ra vòng tuần hoàn nhân tài tích cực: các kỹ sư hàng đầu toàn cầu tranh nhau gia nhập công ty của Musk, vì ông là CEO duy nhất có thể làm việc cùng các đồng nghiệp kỹ thuật tuyến đầu như một đồng nghiệp kỹ thuật. Andreessen thừa nhận phương pháp này gần như không thể sao chép, ông dùng đơn vị giả định "milli-Elon" để đo lường độ sáng tạo của người sáng lập: đa số các nhà sáng lập nằm trong khoảng 0.1 đến 1 milli-Elon, những người đạt 500 milli-Elon sẽ nhận được sự hỗ trợ toàn diện.

2026-03-11 03:32

IBM hợp tác với Signal và Threema thiết kế hệ thống tin nhắn mã hóa chống lại các cuộc tấn công lượng tử

Tin tức Gate, ngày 11 tháng 3, các nhà nghiên cứu của IBM đang hợp tác với các ứng dụng nhắn tin mã hóa Signal và Threema để thiết kế hệ thống tin nhắn có khả năng chống lại các cuộc tấn công bằng máy tính lượng tử. Nhà mật mã học Ethan Heilman chỉ ra rằng, do khả năng tấn công "lưu trữ trước, giải mã sau", rủi ro lượng tử gần đây đối với các nền tảng nhắn tin mã hóa có thể lớn hơn cả Bitcoin — kẻ tấn công hiện đang chặn và lưu trữ dữ liệu mã hóa để chờ đến khi máy tính lượng tử phát triển đủ mạnh để giải mã. Signal đã ra mắt bản nâng cấp PQXDH vào năm 2023 để bảo vệ các cuộc trò chuyện mới, và vào năm 2025, thông qua nâng cấp bằng giao thức SPQR, hệ thống sẽ mở rộng khả năng bảo vệ hậu lượng tử cho các tin nhắn liên tục, cuộc gọi và phương tiện truyền thông. Threema đang hợp tác với IBM để tích hợp thuật toán ML-KEM tiêu chuẩn của NIST vào hệ thống của họ. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc bảo vệ siêu dữ liệu, nhưng việc thay thế đơn giản các thành phần hiện có có thể dẫn đến tăng đáng kể băng thông, do đó cần thiết kế lại các giao thức từ nền tảng cơ bản.

2026-02-26 07:58

CZ cảnh báo trí tuệ nhân tạo mới là mối đe dọa thực sự của Phố Wall, sau khi Claude ra mắt, giá cổ phiếu IBM giảm 13% trong một ngày

Theo tin tức ngày 26/2, CZ, một nhân vật trong ngành công nghiệp tiền điện tử, mới đây cho biết Phố Wall từ lâu đã tập trung vào rủi ro của tài sản tiền điện tử, nhưng sức mạnh đột phá thực sự có thể đến từ trí tuệ nhân tạo. Bình luận của họ được đưa ra khi Anthropic thông báo rằng công cụ Claude của họ đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa các hệ thống cũ của COBOL, làm dấy lên lo ngại về các mô hình dịch vụ CNTT truyền thống và giá cổ phiếu của IBM đã giảm hơn 13% trong một ngày vào thứ Hai. COBOL là ngôn ngữ lập trình lâu đời vẫn được sử dụng rộng rãi bởi các ngân hàng lớn và hệ thống lõi doanh nghiệp, và mảng kinh doanh hiện đại hóa hệ thống từ lâu đã đóng góp hàng tỷ USD cho IBM. Tuyên bố của Anthropic rằng trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành công việc di chuyển liên quan hiệu quả hơn và với chi phí thấp hơn được các nhà đầu tư hiểu là tác động tiềm ẩn đối với các doanh nghiệp tư vấn và gia công công nghệ truyền thống, do đó làm trầm trọng thêm tâm lý bán tháo. CZ chỉ ra trong một bài đăng trên các nền tảng xã hội rằng các tổ chức tài chính truyền thống thường xuyên cảnh báo về rủi ro tiền điện tử trong nhiều năm, nhưng có thể đã đánh giá thấp tác động sâu sắc của trí tuệ nhân tạo đối với cấu trúc kinh doanh. Quan điểm này cũng phản ánh sự phân chia nhận thức đang diễn ra giữa ngành công nghiệp tiền điện tử và tài chính truyền thống. Các giám đốc điều hành Phố Wall như Jamie Dimon từ lâu đã thận trọng về Bitcoin, trong khi một số người thực hành tiền điện tử tin rằng các tổ chức truyền thống đang phải đối mặt với áp lực thay đổi mô hình công nghệ. Đồng thời, tự động hóa trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trọng tâm thảo luận rủi ro mới trên thị trường vốn. Công ty nghiên cứu Citrini Research đã mô phỏng các kịch bản trong báo cáo rằng tự động hóa do AI điều khiển có thể ảnh hưởng đến cấu trúc công việc cổ cồn trắng và ảnh hưởng hơn nữa đến tiêu dùng và kỳ vọng kinh tế vĩ mô. Mặc dù báo cáo là một mô hình giả định, nhưng nó đã phản ánh sự tập trung mạnh mẽ của cộng đồng tài chính vào cuộc cách mạng năng suất AI. Cho đến nay, IBM vẫn chưa phản hồi trực tiếp về sự tham gia của Claude vào khả năng hiện đại hóa COBOL. Những người tham gia thị trường tin rằng nếu các công cụ AI tiếp tục thâm nhập vào các lĩnh vực nâng cấp phần mềm doanh nghiệp, chuyển đổi hệ thống cũ và bảo trì cơ sở hạ tầng tài chính, logic định giá của các công ty dịch vụ công nghệ truyền thống có thể phải đối mặt với việc định giá lại và ai sẽ trở thành mối quan tâm cốt lõi của Phố Wall giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ mã hóa cũng đang trở thành vấn đề quan trọng trong giao điểm giữa công nghệ và tài chính vào năm 2026.

Bài viết hot về IBM (IBM)

TechubNews

TechubNews

6 tiếng trước
Tổ chức "Google Cloud Next" diễn ra tại Las Vegas, Mỹ là một sự kiện tiếp tục trình diễn hướng đi cạnh tranh trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp năm nay. Google đã ra mắt toàn diện chiến lược "toàn bộ lớp" bao gồm bán dẫn, mô hình ngôn ngữ lớn, quản lý dữ liệu, mạng lưới đến an ninh, đồng thời nhấn mạnh vai trò của mình như một "hệ điều hành đại lý AI". Giám đốc điều hành Google Cloud Thomas Kurian cho biết: "Chúng tôi rõ ràng đã bước vào thời đại 'AI đại lý'", và nói rằng "mỗi nhân viên của mỗi tổ chức đều có thể trở thành nhà phát triển". Mặc dù lời lẽ hoa mỹ, nhưng thông tin rất rõ ràng: ý tưởng của Google là để doanh nghiệp sử dụng AI như phần mềm tự trị thực thi công việc, chứ không chỉ đơn thuần là chatbot. Trong sự kiện này, Google đã ra mắt nhiều nền tảng đại lý doanh nghiệp dựa trên Gemini, TPU mới, công nghệ mạng siêu lớn, chức năng Workspace AI, công cụ truy cập dữ liệu và đại lý vận hành an ninh. Google cũng công bố hợp tác với Salesforce, Oracle, Atlassian và các công ty khác, thúc đẩy mở rộng hệ sinh thái. Điều này được hiểu như một chiến lược: cung cấp dịch vụ một cửa cho khách hàng doanh nghiệp khi triển khai AI, bao gồm mô hình, hạ tầng, dữ liệu và an ninh. Điều cốt lõi là "AI đại lý" có thể thay đổi vai trò của phần mềm SaaS hiện tại. Người dùng không cần chuyển đổi thao tác giữa nhiều ứng dụng nữa, mà chuyển sang cấu trúc các AI đại lý giao tiếp và phối hợp xử lý nhiệm vụ với nhau. Phó chủ tịch dữ liệu đám mây Google Andy Guttmann giải thích: "Người dùng chính sẽ không còn là con người, mà là các đại lý", và chỉ ra rằng nền tảng dữ liệu cũng cần được thiết kế lại từ "hướng tới con người" thành "hướng tới đại lý quy mô". Thay đổi này đòi hỏi hạ tầng lớn hơn nhiều. Phó chủ tịch Google Cloud Mark Rummels cho biết, token cần cho một đại lý có thể gấp 20 đến 50 lần so với chatbot thông thường. Điều này bởi vì một yêu cầu có thể kích hoạt một chuỗi nhiệm vụ liên kết. Do đó, mạng lưới, lưu trữ, tài nguyên tính toán, thậm chí là điện năng, từng phần của hệ AI đều có thể trở thành điểm nghẽn. Đây cũng là lý do gần đây Google liên tục nhấn mạnh tối ưu mạng và nâng cấp TPU. Niềm tin đầu tư AI phục hồi… Hiệu suất doanh nghiệp phân hóa rõ rệt Tuần này, xu hướng cổ phiếu công nghệ Mỹ cho thấy kỳ vọng về AI vẫn còn mạnh mẽ. Intel tăng khoảng 24% trong ngày thứ Sáu nhờ kết quả vượt kỳ vọng. Texas Instruments cũng hưởng lợi từ nhu cầu chip mô phỏng trung tâm dữ liệu AI, tăng 19%. SAP cũng báo cáo kết quả ổn định dựa trên hiệu quả kinh doanh AI tốt. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng nhận được đánh giá tích cực như nhau. IBM dù có kết quả vượt kỳ vọng, nhưng không đáp ứng đủ kỳ vọng của thị trường về mảng AI, cổ phiếu giảm khoảng 21%. ServiceNow do lo ngại hợp đồng lớn có thể bị trì hoãn do xung đột Trung Đông, thể hiện qua hiệu suất yếu. Điều này cho thấy, mặc dù tâm lý lạc quan về AI đã trở lại, nhưng phản ứng thị trường sẽ phân hóa rõ rệt dựa trên khả năng chuyển đổi thành doanh thu và đơn hàng thực tế. Đặc biệt, tuần tới sẽ có báo cáo tài chính của các tập đoàn đám mây lớn như Alphabet ($GOOGL), Microsoft ($MSFT), Amazon ($AMZN). Ngoài ra, báo cáo của Apple ($AAPL), Meta ($META), Samsung Electronics, Qualcomm ($QCOM) cũng đã lên lịch, trở thành các điểm quan sát quan trọng về cách chi phí đầu tư lớn vào AI phản ánh trên báo cáo tài chính. Cạnh tranh mô hình ngày càng gay gắt: OpenAI, Anthropic, DeepSeek… Cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực mô hình AI sinh ra ngày càng quyết liệt. OpenAI ra mắt mô hình mới nhằm giành lại thế chủ đạo; trong khi Anthropic nhận được cam kết hỗ trợ thêm tối đa 25 tỷ USD từ Amazon và tối đa 40 tỷ USD từ Google. Tính theo won Hàn Quốc, lần lượt khoảng 36.9375 nghìn tỷ won và 59.1 nghìn tỷ won. Cả hai đều dựa vào nguồn vốn khổng lồ để liên tục cạnh tranh về hiệu suất mô hình và thương mại hóa. Ảnh hưởng của Trung Quốc cũng ngày càng tăng. DeepSeek ra mắt các mô hình mã nguồn mở mới gần như cạnh tranh trực tiếp, mở rộng ảnh hưởng không ngừng. Trong bối cảnh cạnh tranh chủ yếu xoay quanh các tập đoàn công nghệ Mỹ, các doanh nghiệp AI Trung Quốc đang nhanh chóng bắt kịp là một biến số thu hút sự chú ý của thị trường. Ngoài ra, việc Cohere hợp nhất với Aleph Alpha cho thấy xu hướng xây dựng các liên minh độc lập tại châu Âu và Canada. Mặt khác, việc phổ biến AI cũng mang lại rủi ro an ninh. Có dấu hiệu cho thấy, mô hình giới hạn Mythos của Anthropic bị truy cập trái phép, khiến ngành an ninh mạng lo ngại kẻ tấn công có thể lợi dụng để khai thác lỗ hổng hoặc phát động tấn công tự động. Khi ứng dụng AI doanh nghiệp ngày càng rộng rãi, "kiểm soát" và "quản trị" cùng với "hiệu suất" trở thành các yếu tố cạnh tranh cốt lõi. Chuyển đổi tổ chức và đầu tư dựa trên AI… Nỗi lo về hiệu ứng khóa chặt ngày càng tăng Thời đại AI đại lý cũng đòi hỏi cấu trúc doanh nghiệp phải thay đổi. Meta đã bắt đầu cắt giảm quy mô lớn, Microsoft cũng triển khai kế hoạch nghỉ việc tự nguyện đầu tiên cho một số nhân viên Mỹ. Liệu đây là xu hướng AI trực tiếp thay thế nhân lực, hay là phân bổ lại chi phí để mở rộng đầu tư AI, vẫn cần theo dõi thêm. Tuy nhiên, khi Meta ký hợp đồng trị giá hàng tỷ USD với dịch vụ đám mây của Amazon cho hạ tầng AI, rõ ràng dòng vốn hiện tập trung vào thiết bị và hạ tầng hơn là chi phí nhân lực. Vai trò của lưu trữ và quản lý dữ liệu cũng ngày càng quan trọng. Vast Data với định giá doanh nghiệp khoảng 30 tỷ USD (khoảng 44.325 nghìn tỷ won Hàn Quốc), đã huy động thành công 1 tỷ USD (khoảng 1.477,5 nghìn tỷ won). Điều này cho thấy, các nhà đầu tư rất đồng tình với quan điểm rằng, càng phổ biến "AI đại lý", hệ thống truy cập dữ liệu nhanh và hiệu quả càng trở nên thiết yếu. Tuy nhiên, xu hướng này cũng gây ra lo ngại về "hiệu ứng khóa chặt" mới. Google, Amazon Web Services, Microsoft đều đang tăng cường tích hợp từ mô hình đến nền tảng đám mây, dữ liệu và công cụ năng suất. Một khi doanh nghiệp chọn một nhà cung cấp, việc chuyển đổi sau này sẽ trở nên cực kỳ khó khăn. Khi hộp thư công việc, lưu trữ tệp, cơ sở dữ liệu và hệ thống an ninh đều bị ràng buộc chặt chẽ, chi phí chuyển đổi sẽ càng cao hơn. Cuối cùng, thông điệp thị trường tuần này rất rõ ràng. "AI đại lý" không còn là giai đoạn xác nhận ý tưởng nữa, mà đang chuyển sang cuộc cạnh tranh thay đổi đồng thời hạ tầng, vốn và trật tự phần mềm. Google đã thể hiện rõ mong muốn trở thành trung tâm trong sự kiện này, nhưng thắng thua cuối cùng sẽ phụ thuộc vào việc doanh nghiệp chọn nền tảng nào làm tiêu chuẩn. Các báo cáo tài chính sắp tới có thể là tín hiệu sớm cho thấy sự lựa chọn này.
0
0
0
0
SleepTrader

SleepTrader

7 tiếng trước
* * * **Với kế hoạch tốt, liệu Metaverse có thể bền vững không?** ------------------------------------------------------------ Metaverse là một bí ẩn đối với nhiều người trong chúng ta. Nó bị trích dẫn sai, bị hiểu sai, và về cơ bản là bị hiểu lầm. Vấn đề là nó mang nhiều ý nghĩa khác nhau đối với nhiều người khác nhau, và giống như nhiều ý tưởng mới trong công nghệ, chúng ta thấy rằng ý nghĩa này có thể bị mất trong biển các từ khóa tiếp thị và viết tắt đại diện cho các chỉ số hàng đầu của hướng đi tương lai. Cuối cùng, những từ viết tắt và từ khóa này biến thành ngôn ngữ hàng ngày của chúng ta một cách dễ dàng như công nghệ hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Rắc rối là không ai biết chính xác khi nào những ngày hội tụ này sẽ đến. Sự thiếu cấu trúc chính thức này đặt ra một số thách thức lớn. Không chỉ làm cho việc đánh giá thời điểm hiệu quả cho bất kỳ khoản đầu tư nào trở nên khó khăn, mà còn tạo ra thách thức cho bất kỳ hình thức lập kế hoạch hiệu quả nào để chấp nhận rộng rãi. Tuy nhiên, có một điều tốt xuất phát từ tất cả sự không chắc chắn này. Nó mua thời gian cho chúng ta để lập kế hoạch cho một số điều then chốt mà có lẽ mọi người đều hiểu rõ - **làm thế nào để đảm bảo Metaverse thân thiện với môi trường và bền vững?** Trong bài viết này, chúng tôi muốn khám phá mức độ bền vững của Metaverse có khả năng đạt được và xem liệu có những kế hoạch nào chúng ta có thể thực hiện trong khi còn thời gian để đảm bảo rằng thế giới mới mẻ này giúp sửa chữa thế giới hiện tại của chúng ta. **Metaverse là gì?** ------------------- Ở cốt lõi của nó, Metaverse kết hợp nhiều công nghệ lại với nhau. Thực tế ảo (VR), Thực tế tăng cường (AR), và Trò chơi đều sẵn sàng hội tụ, ít nhất là được hỗ trợ bởi các lớp tài chính của blockchain. Tổng thể, chính tại đây chúng ta sẽ thấy phiên bản tiếp theo của internet - web3. Thay vì chúng ta chỉ ở trên internet, chúng ta sẽ ở trong internet. Trong lý thuyết, tất cả chúng ta sẽ đắm chìm trong những trải nghiệm chia sẻ mới. Ban đầu, chúng ta có thể sẽ chia sẻ những trải nghiệm này qua các thiết bị VR rất kín đáo. Trong khi chúng ta đã có thể thấy AR qua điện thoại di động và máy tính bảng, cuối cùng chúng ta sẽ có thể trải nghiệm rộng hơn, nơi chúng ta pha trộn thế giới ảo với hiện thực của mình qua kính AR. Hiện tại, các thiết bị này đang trong quá trình phát triển bởi Apple và dự kiến ra mắt vào khoảng năm 2025. Điều này có nghĩa là trải nghiệm phong phú hơn cho người tiêu dùng và các thương hiệu. **Các điểm áp lực môi trường nằm ở đâu?** ------------------------------------------ Với việc Metaverse kết hợp nhiều công nghệ như vậy, sẽ cần nhiều năng lượng tính toán hơn để vận hành hạ tầng nền tảng của nó. Không chỉ cần thêm năng lượng để các máy chủ phục vụ các trải nghiệm đa người, 3D cùng lúc, mà còn cần năng lượng tăng lên để cung cấp năng lượng cho các thiết bị VR dành cho người tiêu dùng. Chúng ta cũng sẽ chạy các trò chơi đòi hỏi cao trên máy tính để bàn và laptop mạnh hơn. Đặc biệt, chúng ta sẽ thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân về lượng dữ liệu được tạo ra, điều mà các thương hiệu sẽ xem như là chìa khóa để tăng doanh số, thúc đẩy câu chuyện tài chính của Metaverse. Tất cả hoạt động bổ sung này sẽ dẫn đến sự gia tăng theo cấp số nhân về số lượng trung tâm dữ liệu cần thiết để chứa các máy chủ cung cấp hạ tầng cốt lõi của Metaverse. **Nhà cung cấp lưu trữ dữ liệu** ----------------------------- Vào tháng 8 năm 2022, Fortune Business Insights đã công bố một báo cáo dự đoán thị trường lưu trữ đám mây toàn cầu sẽ tăng trưởng với CAGR 24% trong giai đoạn 2022 - 2029, đạt tới 376,37 tỷ USD vào năm 2029. Thách thức là tất cả các công ty lưu trữ đám mây đều cần các trung tâm dữ liệu để chứa các trang trại máy chủ của họ. Tất cả đều cần được cung cấp năng lượng bằng điện, chủ yếu để làm mát nhiệt lượng sinh ra bởi các máy chủ. Việc sử dụng điện này gây áp lực lên tính bền vững. Ngành trung tâm dữ liệu đã rất chủ động trong việc hướng tới tính bền vững. Đến mức họ đã thành lập Hiệp ước Trung tâm Dữ liệu Trung lập Khí hậu. Các nhà vận hành trung tâm dữ liệu và các hiệp hội thương mại đã hợp tác thành một hiệp hội chính thức cam kết với Chương trình Môi trường Châu Âu (European Green Deal). Theo Hiệp ước này, các thành viên đã đồng ý muốn trở thành một phần của tương lai bền vững, với tất cả các thành viên trong hiệp ước đồng ý làm cho trung tâm dữ liệu của họ trung lập khí hậu vào năm 2030. Có thể thấy từ danh sách các thành viên của Hiệp ước, nhiều tên tuổi lớn như AWS, Microsoft, IBM và Google đã tham gia. **Các blockchain và Metaverse** ----------------------------- Blockchain nhằm cung cấp các lớp tài chính của Metaverse, chủ yếu qua các loại tiền điện tử. Trong lĩnh vực blockchain, đã có một sự chuyển dịch lớn hướng tới tính bền vững. Khi Bitcoin ra mắt lần đầu vào năm 2009, đó là một đổi mới thúc đẩy sự phát triển ban đầu của nó. Ban đầu, nó được xem như một tác nhân có khả năng làm gián đoạn hệ thống ngân hàng. Hệ thống bảo mật của nó cũng thưởng cho những người cung cấp hạ tầng, qua việc phát hành Bitcoin. Quá trình khai thác Bitcoin diễn ra qua một cấu trúc gọi là chứng minh công việc (POW). POW yêu cầu các máy tính cạnh tranh trên toàn cầu để giải một câu đố mật mã. Những ai có khả năng tính toán tập thể lớn nhất sẽ là người giải câu đố đầu tiên và nhận thưởng 6,25 bitcoin. Do đó, các thợ đào Bitcoin có kho chứa đầy máy tính cố gắng giải quyết vấn đề này, tạo ra tác động tiêu cực đến môi trường qua việc sử dụng điện quá mức, giống như các trung tâm dữ liệu gặp phải. Bạn có thể xem thêm về chủ đề này trong bài viết của FinTech Weekly về Bitcoin và tính bền vững. Tuy nhiên, không phải tất cả các blockchain đều theo mô hình Bitcoin. Các blockchain mới hơn như Algorand và Solana, cùng nhiều blockchain khác, sử dụng quy trình gọi là Chứng minh cổ phần (PoS), loại bỏ nhu cầu khai thác tiền điện tử bằng các kho chứa máy tính. Do đó, một số blockchain đã tự hào là ít nhất trung hòa carbon, thậm chí có blockchain còn âm carbon. Với Ethereum, đồng tiền điện tử lớn thứ hai, hiện đang chuyển đổi sang mô hình chứng minh cổ phần, phần lớn các loại tiền điện tử và blockchain có thể dùng để cung cấp lớp tài chính cho Metaverse có khả năng sẽ hướng tới các cấu trúc bền vững trong trung hạn. **Rác thải điện tử e-waste** ----------------------------- Rác thải điện tử là một vấn đề liên tục đối với thế giới công nghệ và sẽ là mối đe dọa lớn đối với tính bền vững của Metaverse. Theo World Counts, chúng ta tạo ra 40 triệu tấn rác thải điện tử mỗi năm, chỉ có 12,5% được tái chế, còn 85% bị đổ vào các bãi rác, sau đó bị đốt cháy, phát thải độc tố vào không khí. Chắc chắn, Metaverse sẽ chứng kiến bước nhảy trong sự phát triển công nghệ khi các thiết bị headset, điện thoại, kính AR và các thiết bị công nghệ khác ngày càng nhanh hơn và trở nên dễ vứt bỏ hơn khi các phiên bản mới ra đời. Trong nhiều cách, đây chính là nguồn thách thức lớn nhất đối với tính bền vững của Metaverse. Áp lực gia tăng chắc chắn sẽ đẩy các nhà sản xuất phải thúc đẩy tái chế nâng cao. Điều này đã bắt đầu xảy ra, như Forbes đã đưa tin vào tháng 10 năm 2021. Cả Apple và Microsoft đều chủ động trong việc triển khai các sáng kiến tái chế - thường là bằng cách cung cấp tín dụng cho sản phẩm mới và giúp xử lý công nghệ cũ một cách phù hợp. **Kết luận** ------------ Metaverse vẫn còn rất sơ khai, và rất khó để dự đoán chính xác các vấn đề về tính bền vững sẽ đi đến đâu. Ở mặt tích cực, các trung tâm dữ liệu lớn đã cam kết về tính bền vững với **cam kết trung lập vào năm 2030**. Điều này còn được hỗ trợ bởi sự ngày càng cải thiện của tính bền vững trong hạ tầng blockchain, có khả năng sẽ là một phần của các lớp tài chính thúc đẩy Metaverse. Tuy nhiên, vấn đề rác thải điện tử là mối quan tâm lớn nhất, với chỉ 12,5% rác thải điện tử hiện đang được tái chế. Những con số này cần phải cải thiện để Metaverse thực sự bền vững. Không còn nghi ngờ gì nữa, sẽ có phản ứng dữ dội từ phía người tiêu dùng muốn thấy sự tăng cường tính bền vững. Một số nhà sản xuất đang dẫn đầu bằng cách thể hiện cam kết tăng cường tái chế, và có lẽ cách duy nhất để nâng cao cam kết này hơn nữa là thuyết phục người tiêu dùng bỏ phiếu bằng lương tâm, hành động, và cuối cùng là bằng ví tiền của họ. Tổng thể, đã có nhiều bước tiến trong việc làm cho Metaverse trở nên bền vững để mọi người có thể thưởng thức một cách có trách nhiệm. Tim Lea, là một nhà sáng tạo nội dung chiến lược và tác giả của cuốn sách "Down the RabbitHole", về blockchain bằng tiếng Anh dễ hiểu, là một diễn giả chính quốc tế về các ứng dụng chiến lược của blockchain, và đam mê sâu sắc về tính bền vững.
0
0
0
0
SleepTrader

SleepTrader

9 tiếng trước
* * * _**Anna Schoff** – Tốt nghiệp Thạc sĩ Khoa học về Phát biểu và NLP với chuyên môn về học sâu, khoa học dữ liệu và máy học. Các nghiên cứu của cô bao gồm giải mã thần kinh các ngôn ngữ cổ đại, dịch máy ít tài nguyên, và nhận diện ngôn ngữ. Cô có kinh nghiệm rộng rãi trong lĩnh vực ngôn ngữ tính toán, AI, và nghiên cứu NLP trong cả học thuật và công nghiệp._ _**Bhushan Joshi** – Trưởng nhóm Năng lực cho Ngân hàng ISV, Thị trường Tài chính và Quản lý Tài sản với kinh nghiệm sâu rộng trong ngân hàng số, thị trường vốn, và chuyển đổi đám mây. Ông đã dẫn dắt chiến lược kinh doanh, tư vấn, và triển khai công nghệ tài chính quy mô lớn cho các ngân hàng toàn cầu, tập trung vào vi dịch vụ, tối ưu hóa quy trình, và hệ thống giao dịch._ _**Kenneth Schoff** – Chuyên gia kỹ thuật xuất sắc của Nhóm Mở tại IBM AI Applications với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng, thị trường tài chính, và fintech. Ông chuyên về các giải pháp IBM Sterling, bán hàng kỹ thuật, và tư vấn cho các giám đốc cấp cao về chuyển đổi dựa trên AI trong chuỗi cung ứng và dịch vụ tài chính._ _**Raja Basu** – Nhà lãnh đạo quản lý sản phẩm và đổi mới với chuyên môn về AI, tự động hóa, và bền vững trong thị trường tài chính. Với nền tảng vững chắc trong chuyển đổi công nghệ ngân hàng, ông đã dẫn dắt các dự án tư vấn và triển khai toàn cầu tại Mỹ, Canada, châu Âu, và châu Á. Hiện là học giả tiến sĩ tại XLRI, ông tập trung vào tác động của AI đối với hệ thống tài chính và bền vững._ * * * **Khám phá các tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!** **Đăng ký nhận bản tin hàng tuần của FinTech** **Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa** * * * Phát triển công nghệ AI cho FinTech đang ngày càng lớn mạnh với tiềm năng lớn, nhưng tốc độ phát triển có thể chậm hơn so với các ứng dụng khác do độ phức tạp của vấn đề. **AI có thể nhận diện các mẫu và bất thường mà con người thường bỏ lỡ** nhờ khả năng tiêu thụ lượng dữ liệu rất lớn dưới nhiều dạng cấu trúc và phi cấu trúc. Tuy nhiên, **não người với hơn 600 nghìn tỷ kết nối synapse đã được gọi là vật thể phức tạp nhất mà chúng ta biết đến** – trái đất, hệ mặt trời, và xa hơn nữa.  AI có thể hỗ trợ phân tích của con người qua khả năng xử lý nhiều chi tiết với khối lượng lớn, nhưng nó không thể suy nghĩ. Trong các lớp học về AI tại Yale nhiều năm trước, họ định nghĩa AI là **“nghiên cứu các quá trình nhận thức bằng các mô hình tính toán”.** Định nghĩa này vẫn còn phù hợp.  Thường thì các mô hình tính toán này có thể hữu ích riêng biệt, và chúng đã tiến bộ từ Hệ Thống Chuyên Gia và các Mạng Nơ-ron Nhân tạo nhỏ đến các kỹ thuật Học Sâu được sử dụng để xây dựng Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) và Các Mô Hình Nền tảng dùng trong AI Sinh tạo. Các tiến bộ về phần cứng đã làm cho phần lớn điều này khả thi, và chúng ta chắc chắn còn nhiều điều nữa sẽ đến. Vào những năm 1990, chúng ta đã biết rằng thiếu kiến thức chung trong các hệ thống **AI** là một yếu tố hạn chế lớn, và giờ đây chúng ta có thể cung cấp điều đó trong các mô hình AI lớn.  Công nghệ AI ban đầu chỉ giới hạn trong các nhiệm vụ rất cụ thể, giống như các thiên tài tự kỷ – có khả năng thực hiện tốt một nhiệm vụ rất cụ thể, nhưng vô dụng cho các nhiệm vụ khác. Tuy nhiên, chúng đã và vẫn có thể mang lại giá trị cho các nhiệm vụ đặc thù của mình với chi phí tính toán thấp hơn nhiều.  Vì lý do bền vững, các công nghệ này vẫn có thể đảm nhận vai trò của mình trong cảnh quan AI. Các khả năng **Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Xử lý Giọng nói** do các Mô hình Ngôn ngữ Lớn cung cấp hiện nay có thể nắm bắt chính xác khoảng 90% nội dung của một cuộc trao đổi Ngôn ngữ Tự nhiên, điều này rất có giá trị cho tương tác người-máy. Trong trạng thái hiện tại của công nghệ, các mô hình dùng cho NLP tiêu tốn **chi phí tính toán rất cao** (đọc hóa đơn điện rất cao), điều này đi ngược lại các cân nhắc về bền vững.  Hãy nhớ rằng một thủ thư có kinh nghiệm hoặc chuyên gia tương tự có thể cung cấp kết quả chính xác 100% và chỉ cần bữa trưa.  Chúng ta nên sử dụng nguồn lực phù hợp vào thời điểm phù hợp. Gần đây hơn, với các phát triển như DeepSeek, chúng ta thấy các tối ưu hóa bằng cách xây dựng các ứng dụng nhỏ hơn, chuyên biệt sử dụng cùng công nghệ như các mô hình toàn diện lớn hơn.  **Đây là một chiến thắng đôi bên, cung cấp công nghệ AI mạnh mẽ để giải quyết một lĩnh vực vấn đề trong khi giảm chi phí tính toán.**  Ví dụ, một hệ thống AI fintech hỗ trợ quản lý tài sản không cần có nền tảng về văn học Anh. **Tư vấn Quản lý Tài sản Hỗ trợ Bởi AI** ------------------------------------------ Hãy xem quản lý tài sản như một ví dụ về ứng dụng. Một cuộc phỏng vấn khách hàng để tạo hồ sơ khách hàng có thể được thúc đẩy bởi các kỹ thuật AI cơ bản như cây quyết định hoặc Hệ Thống Chuyên Gia.  **Tuy nhiên, dựa trên kinh nghiệm trước đây của chúng tôi với một số cuộc phỏng vấn dựa trên Hệ Thống Chuyên Gia, một cố vấn có trình độ sẽ đạt được kết quả tốt hơn chỉ qua một cuộc trò chuyện.**  Không có gì thay thế cho những người biết họ đang làm gì.  AI nên hỗ trợ chứ không nên điều khiển. **Phân tích Danh mục Đầu tư** ---------------------- Nếu khách hàng có danh mục hiện tại, cần phân tích, và AI có thể hỗ trợ ở đây.  Các khoản đầu tư đã hoạt động ra sao theo thời gian?  Khách hàng có xu hướng tập trung vào các ngành cụ thể không?  Dự báo về khả năng hoạt động của chúng trong tương lai như thế nào?  Lịch sử các giao dịch của khách hàng ra sao? Dựa trên hồ sơ khách hàng và phân tích danh mục, cố vấn có thể đưa ra các giới hạn cụ thể về những gì phân tích nên xem xét cho danh mục đầu tư đề xuất.  **Những giới hạn này có thể bao gồm sở thích cá nhân, giới hạn rủi ro, giới hạn quỹ có sẵn, và các yếu tố khác có thể hạn chế lựa chọn**. **Tư vấn Quản lý Tài sản Hỗ trợ Bởi AI** ------------------------------------------ Có nhiều công ty sử dụng các mô hình AI để cung cấp hướng dẫn về các cổ phiếu hoặc phân khúc thị trường có khả năng hoạt động tốt hoặc kém.  **Điều này có thể được đặt trong khuôn khổ dự đoán, trong đó xu hướng có thể dự đoán được, hoặc trong phân loại, lĩnh vực mà AI rất xuất sắc**. Một cố vấn có thể sử dụng các dịch vụ này để cung cấp loại thông tin này. Các yếu tố về Môi trường, Xã hội, và Quản trị (ESG) cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả.  Những yếu tố này có thể đã được đưa vào làm dữ liệu đầu vào cho mô hình AI dùng để phân tích.  Cố vấn và khách hàng sẽ cần thảo luận về các chi tiết cụ thể để đưa vào mô hình danh mục. **Kiến trúc Giả định** ------------------------- Một hình dung giả định có thể trông giống như sơ đồ dưới đây. Nhiều biến thể có thể thực hiện được. Một cách triển khai phổ biến là dựa trên một mô hình nền tảng GenAI duy nhất thực hiện tất cả những gì chúng ta mô tả dưới đây, **nhưng chúng tôi nghĩ phân chia nhiệm vụ là một cách tiếp cận tốt hơn.** Mỗi mô hình sẽ xử lý một phần của lĩnh vực vấn đề và do đó có thể nhỏ hơn một mô hình toàn diện.  Một số hệ thống có thể chạy liên tục trong khi các hệ thống khác sẽ chạy theo yêu cầu. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-42aa942c7f-b4fdc4057b-8b7abd-badf29) Trong sơ đồ, chúng ta giả định rằng sẽ có các mô hình AI sinh dự đoán phục vụ như các hệ thống tư vấn cho các mô hình AI mục đích đặc thù khác.  Các mô hình GenAI này sẽ thực hiện phần lớn phân tích thị trường và sẽ được huấn luyện cho các thị trường và công cụ tài chính khác nhau. Chúng sẽ tiêu thụ các nguồn dữ liệu và, kết hợp với dữ liệu từ hồ dữ liệu, tạo ra dự đoán thị trường về tăng trưởng và phát hiện bất thường có thể giảm thiểu rủi ro.  **Chúng tôi chưa tin rằng các hệ thống này đã trưởng thành đủ để đáng tin cậy, nhưng chúng đang tiến bộ trong phát triển**. Kết quả của từng mô hình GenAI dự đoán sẽ được ghi lại trong hồ dữ liệu.  Ngoài ra, các mô hình phân tích có thể gửi thông báo đến các mô hình khác để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.  Các mô hình này có thể chạy định kỳ hoặc liên tục trong thời gian thị trường quan tâm hoạt động. Hệ thống giao dịch tự động có thể sử dụng các nguồn trạng thái từ phân tích thị trường để kích hoạt các giao dịch.  Các hệ thống phân loại sẽ định kỳ đánh giá các tài sản và giữ một lịch sử phân loại tài sản trong hồ dữ liệu. Cuối cùng, chúng ta đến với Trợ lý Danh mục GenAI. **Trợ lý Danh mục sẽ là hệ thống Gợi ý dựa trên AI có quyền truy cập dữ liệu thị trường hiện tại và lịch sử.**  Cố vấn có thể tương tác với trợ lý để cung cấp hồ sơ khách hàng và yêu cầu các đề xuất.  Điều này tốt nhất nên thực hiện khi khách hàng có mặt.  **Tương tác của cố vấn với khách hàng nên được ghi lại và lưu trữ trong hồ dữ liệu như đầu vào cho phân tích**. Việc truy cập của cố vấn vào các hệ thống AI là qua giao diện NLP có thể dựa trên văn bản hoặc giọng nói. Trợ lý Danh mục sẽ phản hồi cho cố vấn dựa trên thông tin trong mô hình, từ hồ dữ liệu, hoặc các truy vấn API vào các mô hình Phân tích Thị trường. Giao diện NLP cung cấp một trợ lý mạnh mẽ nhưng dựa trên kinh nghiệm, cố vấn sẽ cần biết cách đặt câu hỏi để nhận được kết quả hữu ích. **Không có trung gian con người đó**, trải nghiệm tương tác với hệ thống NLP cho một chủ đề phức tạp như vậy có thể gây thất vọng cho người mới bắt đầu. Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn có khả năng vượt xa các công nghệ trước đây trong lĩnh vực này, nhưng chúng vẫn chưa đủ khả năng vượt qua Bài kiểm tra Turing. Bài kiểm tra Turing yêu cầu một con người không thể phân biệt được máy móc với người qua các câu trả lời đặt ra cho cả hai.  Những máy móc này không phải là con người và không thể phản hồi chính xác như con người. **Nhiều công ty thuê người có mô tả công việc là chỉ tương tác với các hệ thống LLM và GenAI qua việc tạo prompts để có phản hồi tốt hơn từ mô hình.** Theo báo cáo của Juniper năm 2021, 40% khách hàng ngân hàng toàn cầu sẽ sử dụng chatbot NLP cho các giao dịch vào năm 2025.  Thêm NLP vào các ứng dụng hướng tới khách hàng thường là bước khởi đầu của một công ty.  Các hệ thống AI khác tập trung vào tự động hóa các nhiệm vụ phổ biến.  Điều này đã thành công rất lớn trong các ứng dụng Chuỗi cung ứng. Tự động hóa dựa trên AI có thể loại bỏ nhiều quy trình thủ công và làm cho quy trình làm việc hiệu quả hơn.  NLP và tự động hóa nhiệm vụ có thể mang lại lợi ích cho hầu hết các ngành công nghiệp.  Phát triển AI cho phân tích Thị trường Tài chính là một nhiệm vụ khá khó khăn. * * * Đại học Cornell đã phát triển Mô hình GenAI StockGPT. Xem “StockGPT: Mô hình GenAI dự đoán và Giao dịch Cổ phiếu” tại https://arxiv.org/abs/2404.05101. * * * **Kết luận** -------------- Phân tích thị trường tài chính phức tạp hơn một chút so với các ứng dụng như Chuỗi cung ứng hoặc thậm chí Ngân hàng.  Có nhiều biến số hơn và các hành vi phức tạp hơn do phần lớn các yếu tố như số liệu thị trường, quy định, và phản ứng cảm xúc của các thành viên tham gia. Một số điều này có thể được nắm bắt bằng thống kê để giảm thiểu rủi ro, nhưng dự đoán thị trường tài chính rơi vào loại bài toán đại số với quá nhiều biến số và không đủ phương trình.  AI có thể tìm kiếm các mẫu và bất thường bên cạnh việc thực hiện các phép tính. Máy tính lượng tử là một công nghệ khác đáng để khám phá.  Công nghệ này đã thể hiện giá trị trong một số ứng dụng trong khoa học. Nó đã được đề xuất để sử dụng trong quản lý rủi ro qua mô phỏng Monte Carlo cho một ví dụ tài chính. **Chúng ta sẽ xem tương lai mang lại điều gì**.
0
0
0
0