4AIVN
Back to News

OpenAI mở cửa AI với GPT-OSS tham gia cuộc đua mã nguồn mở

Published on 13 August, 2025
OpenAI mở cửa AI với GPT-OSS tham gia cuộc đua mã nguồn mở

Quick Summary

OpenAI đã gây bất ngờ lớn khi phát hành hai mô hình mã nguồn mở mới, GPT-OSS-120B và GPT-OSS-20B, dưới giấy phép Apache 2.0, đánh dấu sự tái gia nhập vào 'cuộc đua mô hình mở' sau sáu năm gián đoạn. Các mô hình 'open-weight' này cung cấp hiệu suất mạnh mẽ, các khả năng nâng cao như kiến trúc MoE và suy luận CoT, đồng thời hỗ trợ fine-tune và gọi hàm. Động thái này không chỉ thúc đẩy quyền riêng tư, tiết kiệm chi phí mà còn khuyến khích đổi mới trong cộng đồng AI, mặc dù vẫn còn tranh cãi về định nghĩa 'mã nguồn mở' thực sự.

Có vẻ như đổ vỡ với Microsoft đã khiến OpenAI điều chỉnh đáng kể chiến lược tiếp cận rộng rãi tới người dùng AI khi họ đã công bố phát hành 2 model mã nguồn mở mới là gpt-oss-120b và gpt-oss-20b với kích thước lần lượt là 20 tỷ và 120 tỷ tham số (parameter chứ hoàn toàn không phải neuron).

Đặc biệt là 2 mô hình này đều có mã nguồn mở với giấy phép Apache 2.0 rất tự do. Vậy thì giấy phép Apache 2.0 là gì? Có thể nhiều người vẫn chưa biết về giấy phép mở này thực sự rất dài nhưng tóm gọn lại là với giấy phép Apache 2.0 này người dùng hoàn toàn được tự do dùng và chỉnh sửa, phân phối lại cũng không cần mở mã nguồn, kể cả kiếm tiền với GPT-OSS cũng được thậm chí không cần trả khoản phí gì cho Open AI, chỉ cần giữ nguyên bản quyền tác giả là được.

Như vậy với động thái này báo hiệu việc OpenAI tái gia nhập "cuộc đua mô hình mở" sau sáu năm gián đoạn, sánh vai cùng các đối thủ như Meta, Deepseek và Mistral.

GPT-OSS là gì? Hiểu rõ về "Open-Weight"

Thuật ngữ "GPT-OSS" dùng để chỉ hai mô hình ngôn ngữ mới này, với kích thước lần lượt là 20 tỷ và 120 tỷ tham số. Quan trọng là, OpenAI đã phát hành chúng dưới dạng các mô hình "open-weight", nghĩa là các trọng số đã được huấn luyện của mô hình AI được công khai cho phép tải về và sử dụng trực tiếp trên máy của người dùng. Điều này cho phép các nhà phát triển kiểm tra và tinh chỉnh cách các mô hình hoạt động.

Tuy nhiên, đây không phải là một bản phát hành "mã nguồn mở" đầy đủ theo nghĩa truyền thống, vì OpenAI chưa công bố công khai mã code huấn luyện gốc hoặc các tập dữ liệu thô được sử dụng để huấn luyện các mô hình này. Ngược lại, một mô hình thực sự mã nguồn mở sẽ cung cấp toàn bộ mã nguồn, tài liệu huấn luyện, trọng số và đôi khi cả tập dữ liệu, cho phép cộng đồng xem, sửa đổi và thậm chí huấn luyện lại mô hình. Mặc dù sự khác biệt này còn gây tranh cãi trong cộng đồng mã nguồn mở, OpenAI nhấn mạnh rằng bản phát hành này là một bước đi tiếp theo sau sáu năm hướng tới việc làm cho lợi ích của AI trở nên dễ tiếp cận rộng rãi.

Hiệu suất vượt trội và khả năng nâng cao

Dù "mở", hiệu năng của GPT-OSS vẫn rất đáng gờm. Các bài kiểm tra (benchmark) cho thấy nó có thể cạnh tranh với mô hình đóng của Open AI :

  • GPT-OSS-120B: Gần tương đương với o4-mini trong các tác vụ suy luận cốt lõi, mô hình này yêu cầu GPU 80GB trở lên.
  • GPT-OSS-20B: Tương tự o3-mini, có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng với 16GB bộ nhớ.

So sánh hiệu suất GPT-OSS

GPQA diamond

Câu hỏi khoa học cấp tiến sĩ (không dùng tools)

MMLU

Câu hỏi lĩnh vực học thuật

AIME 2025

Câu hỏi toán thi đấu

Các điểm nổi bật về kiến trúc và khả năng chính bao gồm:

  • Kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE): Cả hai mô hình đều sử dụng thiết kế MoE, kích hoạt ít tham số hơn trên mỗi token (5,1 tỷ cho 120B và 3,6 tỷ cho 20B) để xử lý hiệu quả truy vấn.
  • Suy luận Chain-of-Thought (CoT): GPT-OSS hỗ trợ khả năng suy luận nâng cao, cho phép các nhà phát triển cấu hình các mức độ nỗ lực suy luận khác nhau (thấp, trung bình hoặc cao) để cân bằng tốc độ và độ chính xác. Các mô hình có thể hiển thị toàn bộ chuỗi suy luận nội bộ của chúng, điều này có thể hỗ trợ gỡ lỗi logic của chúng.
  • Sử dụng công cụ và đầu ra có cấu trúc: Các mô hình được thiết kế cho các trường hợp sử dụng nâng cao bao gồm sử dụng công cụ, chẳng hạn như công cụ duyệt web để tương tác web và công cụ Python để thực thi mã trong môi trường sổ ghi chép Jupyter.
  • Huấn luyện chuyên sâu: Được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ token chỉ bằng văn bản tập trung vào STEM, mã hóa và kiến thức tổng quát, sử dụng GPU NVIDIA H100 và PyTorch. Thời điểm cắt dữ liệu kiến thức của các mô hình là tháng 6 năm 2024.
  • Định dạng OpenAI Harmony: Một dự án mã nguồn mở mới từ OpenAI, Harmony, cung cấp một định dạng phản hồi mới lạ cho các mẫu lời nhắc, giới thiệu các vai trò như system, developer, user, assistant, và tool, cùng với các kênh đầu ra riêng biệt cho final (hướng tới người dùng), analysis (chuỗi suy luận), và commentary (liên quan đến công cụ). Cấu trúc này nâng cao khả năng của mô hình trong việc quản lý các tương tác phức tạp.

Ý nghĩa và lợi ích đối với hệ sinh thái AI

Quyết định phát hành các mô hình GPT-OSS miễn phí được xem là một động thái chiến lược của OpenAI nhằm lấy lại vị thế trong bối cảnh AI đang ngày càng cạnh tranh. Bằng cách cung cấp các mô hình "open-weight" mạnh mẽ, OpenAI không chỉ thúc đẩy đổi mới mà còn trao quyền cho các nhà phát triển và doanh nghiệp.

Điều này mang lại nhiều lợi ích đáng kể:

  • Tăng cường quyền riêng tư: Các doanh nghiệp, đặc biệt trong các ngành yêu cầu bảo mật cao như y tế hay tài chính, có thể triển khai mô hình cục bộ (on-premise) để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
  • Tiết kiệm chi phí: Việc triển khai cục bộ giúp giảm độ trễ và chi phí sử dụng API thương mại.
  • Thúc đẩy đổi mới: Cộng đồng có thể tự do tinh chỉnh và phát triển các giải pháp AI tiên tiến dựa trên các mô hình này.

Có hỗ trợ tinh chỉnh (Fine-Tune) và gọi hàm (Function Calling)

Các mô hình GPT-OSS được thiết kế hoàn toàn có thể tinh chỉnh (fine-tune), mặc dù không có mã code huấn luyện gốc. Chúng đã được tích hợp vào thư viện transformers của Hugging Face và hỗ trợ các kỹ thuật fine-tune tiết kiệm tài nguyên như LoRA, PEFT, và QLoRA.

Tất nhiên là GPT-OSS có hỗ trợ function calling cho phép mô hình gọi và xử lý kết quả từ các hàm hoặc API bên ngoài trong quá trình hội thoại. Thật sự đây là thứ mà không thể thiếu đối với các mô hình hiện nay để tăng tính kết nối.

Mặc dù việc sử dụng fine-tune mà không có script huấn luyện gốc có thể phức tạp hơn, hoàn toàn không dễ dàng với người thiếu kinh nghiệm nhưng các nhà phát triển nên thử các nền tảng như Unsloth đã phát triển các giải pháp tùy chỉnh và kỹ thuật offloading để làm cho mọi việc dễ dàng hơn đôi chút, cho phép huấn luyện LoRA GPT-OSS-20b trên VRAM 14GB và GPT-OSS-120b trên VRAM 65GB.

Cách tiếp cận và triển khai:

  • Hugging Face: Thông qua dịch vụ Inference Providers mà họ đã cung cấp bản demo chính thức của OpenAI.
  • Triển khai trên chính máy của người dùng (Local Inference): Được hỗ trợ bởi các thư viện như transformers, vLLM, llama.cpp, và ollama. Ví dụ, mô hình 20B có thể chạy trên Macbook, Mac mini chỉ với RAM 32GB.
  • Có thể chạy thông qua Docker.
  • Nền tảng cloud : Có sẵn trên các nền tảng như Azure AI Model Catalog và Dell Enterprise Hub cho các triển khai doanh nghiệp an toàn.

Các nhà phát triển có thể sử dụng nhiều tối ưu hóa khác nhau để tăng tốc độ suy luận, bao gồm lượng tử hóa MXFP4 cho GPU Hopper hoặc Blackwell, Flash Attention 3 và MegaBlocks MoE kernels.

Cam kết mạnh mẽ và tranh cãi xoay quanh GPT-OSS

Mặc dù mô hình được cộng đồng đón nhận tích cực, nhưng đã không còn tính wow khi nói về "tính mở" của nó. Sự khác biệt giữa "open-weight" và "open-source" vẫn là một điểm gây tranh cãi đối với một số người ủng hộ sự minh bạch hoàn toàn, mà còn ở những đối thủ của Open AI đã làm trước đây rất lâu rồi.

Ngoài ra, trong quá trình thử nghiệm, một số trường hợp mô hình gpt-oss-20b "rò rỉ" thông tin chuỗi suy luận nội bộ đã được quan sát, mặc dù OpenAI đã chỉ ra rằng đây là một hành vi được mong đợi để cho phép giám sát và tránh các mô hình che giấu dấu vết của chúng.

Tóm lại, các mô hình GPT-OSS của OpenAI với quá trình thể hiện chắc chắn vẫn chưa hoàn hảo mà chỉ để thể hiện cam kết mạnh mẽ đối với việc làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn.

Discussion (0)

Log in to join the discussion.

No comments yet. Be the first!

Related Articles

Codex là gì? Công cụ đang là ngôi sao mới nổi của Open AI

Ba triệu người dùng Codex mỗi tuần, tăng gấp 6 lần chỉ trong 3 tháng đầu năm 2026. Con số đó nói lên một điều Codex chính là ngôi sao đang lên. OpenAI đang biến nó thành công cụ gom tất cả trong một điều đó làm cho Codex sẽ không chỉ là sân chơi của mỗi riêng lập trình viên thôi. Codex là gì? Đây là công cụ không chỉ dành cho lập trình viên Hãy thử nghĩ đến tình huống này: bạn muốn tạo một bảng theo dõi chi tiêu tự động cập nhật mỗi tuần, hoặc một trang web nhỏ để nhận đặt lịch từ khách hàng, hoặc đơn giản hơn là muốn có một công cụ tự tổng hợp email báo cáo mỗi sáng mà không cần mở hàng chục tab. Trước đây, những việc này cần một developer. Với Codex, bạn chỉ cần gõ yêu cầu bằng tiếng Anh hoặc tiếng Việt và chờ kết quả. Codex là AI agent của OpenAI, ra mắt tháng 5/2025 và được tích hợp rất sâu vào hệ sinh thái của ChatGPT. Điểm khác biệt cốt lõi so với ChatGPT thông thường là Codex không chỉ trả lời, nó thực sự làm việc thông qua môi trường code. Bạn giao một nhiệm vụ, Codex tự lên kế hoạch, tự thực hiện từng bước, tự kiểm tra kết quả và trả về sản phẩm hoàn chỉnh để bạn dùng ngay. Không cần bạn hiểu code là gì, không cần bạn giám sát từng dòng lệnh. Codex đã có thể hoạt động qua ứng dụng desktop riêng, có sẵn cho cả Windows và macOS hoặc mới đây Codex đã có thể mở rộng sang Android và iOS trên điện thoại, tất nhiên bạn có thể sử dụng ngay tài khoản ChatGPT hiện có để đăng nhập. Codex hiện có trong các gói ChatGPT Plus,Pro, Business và Enterprise tuy nhiên người dùng gói Free và Go cũng được dùng thử với hạn mức giới hạn. Những việc Codex có thể làm thay bạn Tạo ứng dụng hoặc trang web nhỏ từ mô tả Bạn không cần biết HTML hay JavaScript. Chỉ cần mô tả: "Tạo cho tôi một trang đặt lịch hẹn đơn giản, có ô nhập tên, số điện thoại và chọn ngày giờ, gửi thông báo về email khi có người đặt." Codex sẽ tự tạo toàn bộ giao diện, logic xử lý và hướng dẫn bạn đưa lên internet. Một nhóm startup ở Mỹ từng chia sẻ rằng họ hoàn thành trong một cuối tuần những gì trước đây mất cả quý, và đó không phải nhóm toàn developer. Tự động hóa các tác vụ lặp lại Đây là phần nhiều người dùng không phải lập trình viên sẽ thấy hữu ích nhất. Ví dụ: mỗi tuần bạn phải tổng hợp doanh thu từ ba file Excel khác nhau, gộp lại và gửi báo cáo cho sếp. Codex có thể tạo một quy trình tự động làm việc này cho bạn, lên lịch chạy định kỳ và gửi kết quả mà không cần bạn mở máy tính. Với tính năng Automations ra mắt trong bản cập nhật tháng 4/2026, Codex có thể nhận task dài hạn, tạm dừng, tiếp tục và hoàn thành trong nhiều ngày mà không cần bạn nhắc lại từ đầu. Tạo ảnh và prototype trực tiếp trong app Codex tích hợp khả năng tạo ảnh bằng mô hình GPT Image 2.0 cực kì mạnh mẽ trực tiếp trong app luôn. Bạn có thể yêu cầu Codex tạo mockup giao diện, banner sản phẩm, hay hình ảnh minh họa cho tài liệu ngay trong cùng một luồng làm việc mà không cần chuyển sang công cụ khác. Với người làm nội dung, marketer hay founder solo, đây là điểm cộng thực sự vì toàn bộ quy trình từ ý tưởng đến sản phẩm có thể xảy ra trong một cửa sổ duy nhất. Điều khiển máy tính để làm việc trong nền Từ tháng 4/2026, Codex có thể vận hành các ứng dụng trên Mac bằng con trỏ riêng của nó, nhìn màn hình, click và gõ phím để hoàn thành tác vụ trong khi bạn vẫn đang dùng máy bình thường. Hình dung đơn giản hơn: bạn đang họp online, còn Codex đang mở Figma, chỉnh sửa thiết kế và lưu file theo yêu cầu bạn đặt ra từ trước. Hai việc diễn ra song song, không ai cản trở ai. Tính năng điều khiển máy tính (computer use) hiện chỉ khả dụng trên macOS và chưa có ở EU, UK. Bạn cần cấp quyền Accessibility và Screenshot cho ứng dụng Codex khi cài lần đầu. Cách bắt đầu dùng Codex Codex yêu cầu cài đặt ứng dụng desktop trên Windows hoặc macOS, không chạy trực tiếp trên trình duyệt web. Quá trình cài đặt khá đơn giản và chỉ mất vài phút. Bước 1: Truy cập openai.com/codex, tải về bản phù hợp với hệ điều hành của bạn. Với macOS, có hai bản riêng cho chip Apple Silicon (M1 trở lên) và chip Intel. Với Windows, chỉ có một bản duy nhất. Bước 2: Cài đặt ứng dụng và đăng nhập bằng tài khoản ChatGPT hoặc API key OpenAI hiện có của bạn. Bước 3: Chọn thư mục dự án bạn muốn Codex làm việc trong đó có thể chọn liên kết với Github, hoặc bỏ qua bước này nếu bạn chỉ muốn giao task độc lập như tạo file, tạo ảnh hay tự động hóa quy trình. Bước 4: Gõ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, càng cụ thể càng tốt. Thay vì "làm cho tôi một cái gì đó về báo cáo", hãy gõ "Tạo file Excel tổng hợp doanh thu theo tháng từ dữ liệu tôi cung cấp, thêm biểu đồ cột so sánh từng tháng và tô màu tháng có doanh thu cao nhất." Yêu cầu càng cụ thể, kết quả càng tốt. Codex hoạt động tốt nhất khi bạn mô tả rõ đầu vào, đầu ra mong muốn và bất kỳ ràng buộc nào bạn cần, ví dụ như định dạng file, ngôn ngữ hiển thị hay quy tắc tính toán. So sánh Codex với Claude Code, Antigravity và Cursor dưới góc nhìn người dùng phổ thông Nếu bạn không phải developer, câu hỏi thực tế không phải là "công cụ nào mạnh hơn về mặt kỹ thuật" mà là "công cụ nào tôi có thể dùng ngay mà không cần học thêm gì". Dưới góc nhìn đó, bốn công cụ này khác nhau rõ rệt. Codex và Claude Code Claude Code của Anthropic là đối thủ trực tiếp và đáng gờm nhất của Codex. Về chất lượng đầu ra thuần kỹ thuật, Claude Code hiện đứng đầu trong nhóm này, tạo ra code sạch hơn, logic chặt chẽ hơn và xử lý tốt hơn với các codebase lớn và phức tạp. Tuy nhiên, Claude Code được thiết kế rõ ràng cho developer: giao diện terminal, cần cài đặt qua dòng lệnh và đặc biệt không có khả năng tạo ảnh . Nếu bạn không quen với terminal, Claude Code sẽ là rào cản ngay từ bước đầu. Ngược lại, Codex có giao diện desktop thân thiện hơn, tích hợp khả năng tạo ảnh ngay trong cùng một luồng làm việc và dễ tiếp cận hơn rõ rệt với người dùng không chuyên kỹ thuật. Codex và Antigravity Cả hai đều yêu cầu cài ứng dụng desktop, nhưng triết lý sử dụng lại khác nhau hoàn toàn. Codex được thiết kế theo mô hình "giao việc và chờ kết quả": bạn mô tả yêu cầu, agent chạy trong cloud sandbox riêng biệt và trả về sản phẩm hoàn chỉnh mà không ảnh hưởng gì đến máy bạn đang dùng. Phù hợp với người muốn tự động hóa quy trình, tạo file hay xây dựng sản phẩm mà không cần theo dõi từng bước. Antigravity hoạt động theo hướng ngược lại: agent chạy trực tiếp trên máy bạn, nhìn màn hình, mở ứng dụng và phối hợp với bạn theo thời gian thực trong khi bạn đang làm việc. Nếu bạn muốn một đồng nghiệp AI làm việc song song cùng mình, quan sát và phản ứng với những gì đang xảy ra trên màn hình, Antigravity phù hợp hơn. Codex và Cursor Cursor được xây dựng trên nền VS Code và hướng đến developer muốn giữ nguyên môi trường làm việc quen thuộc. Với người không biết code, Cursor gần như không phù hợp vì toàn bộ trải nghiệm xoay quanh việc chỉnh sửa code trong editor. Cursor mạnh ở khả năng hiểu toàn bộ codebase và linh hoạt trong việc chọn model AI, nhưng đó là lợi thế dành cho developer, không phải cho người dùng phổ thông cần tự động hóa quy trình hay tạo sản phẩm từ đầu. Tóm lại theo góc nhìn người dùng không chuyên kỹ thuật: Codex: Giao diện desktop thân thiện trên Windows và macOS, tạo được ảnh, phù hợp với người muốn dùng AI như một công cụ workflow tự động. Claude Code: Chất lượng đầu ra kỹ thuật tốt nhất, nhưng thiên về developer và không tạo được ảnh. Antigravity:Agent làm việc trực tiếp trên máy theo thời gian thực, phù hợp với người muốn phối hợp cùng AI trong lúc đang làm việc . Cursor: Tốt nhất cho developer giữ nguyên workflow VS Code, không phù hợp với người dùng phổ thông. Codex phù hợp nhất với ai? Nếu bạn là người làm nội dung muốn tự tạo landing page cho chiến dịch thì Codex khá phù hợp. Nếu bạn là marketer cần tự động hóa báo cáo hàng tuần từ nhiều nguồn dữ liệu, Codex phù hợp. Nếu bạn là founder solo đang cần ra sản phẩm nhanh mà chưa có team kỹ thuật, Codex phù hợp. Nếu bạn là giáo viên muốn tạo một ứng dụng trắc nghiệm nhỏ cho học sinh mà không muốn học lập trình, Codex phù hợp. Ngược lại, nếu bạn là developer cần kiểm soát chi tiết từng dòng code trong một codebase lớn và phức tạp, Claude Code sẽ cho chất lượng đầu ra tốt hơn. Codex là công cụ tối ưu cho những người muốn kết quả nhanh mà không cần hiểu cách nó hoạt động bên trong. Một giới hạn thực tế cần biết: Codex hiện chỉ hỗ trợ đầy đủ với Python, JavaScript, TypeScript và Ruby. Với các tác vụ không liên quan đến code như tạo ảnh, tự động hóa quy trình hay tạo tài liệu, giới hạn ngôn ngữ này không ảnh hưởng gì đến bạn. Ranh giới biết code đang mờ dần Câu hỏi "bạn có biết lập trình không" đang dần mất đi sức nặng khi các công cụ như Codex tiếp tục phát triển. Điều quan trọng hơn bây giờ là bạn có thể mô tả rõ ràng những gì mình muốn không, vì đó chính xác là kỹ năng về mặt tư duy khi bạn muốn làm việc với Codex hay các công cụ khác AI Agent tương tự. Nếu muốn thử ngay hôm nay, hãy bắt đầu bằng một tác vụ nhỏ và cụ thể: yêu cầu Codex tạo một file Excel tổng hợp dữ liệu bạn đang làm thủ công mỗi tuần. Đó là bài kiểm tra nhanh nhất để bạn tự đánh giá xem Codex có thực sự tiết kiệm thời gian cho mình hay không.

Nam
15 May, 2026
Anthropic Increases Claude Usage Limits After SpaceX Partnership

Anthropic has just announced a partnership with SpaceX to access over 220,000 NVIDIA GPUs and will immediately use this new computing power to increase usage limits for both Claude Code and API. Here's what's changing and why it matters to users. Why Did Anthropic Partner with SpaceX? In recent months, Anthropic has continuously signed large-scale computing agreements with Amazon, Google, Microsoft, and NVIDIA. This time, the company has added another unexpected name: SpaceX. According to the announcement on May 6, Anthropic signed an agreement to use the entire computing capacity at SpaceX's Colossus 1 data center, equivalent to over 300 megawatts of power and more than 220,000 NVIDIA GPUs. This entire capacity will be put into use within one month and will directly improve the experience for Claude Pro and Claude Max users. Colossus 1 is SpaceX's AI data center, currently one of the largest GPU clusters in the world. Anthropic is the sole tenant of its entire capacity. Specific Changes to Usage Limits Thanks to the new computing resources, Anthropic has implemented three changes effective immediately from the announcement date Doubling Hourly Claude Code Limits The 5-hour rate limit for Claude Code is doubled for Pro, Max, Team, and Enterprise plans. If you previously could only run 10 complex Claude Code commands, this is now doubled to 20, which will be significantly helpful. However, it's important to note that the weekly limit remains unchanged, so while increasing the 5-hour limit allows for more intensive work in a short period, it might cause you to hit the weekly cap faster. Removing Peak Hour Limits Previously, Claude Code automatically reduced usage limits during peak hours (typically from 9 AM to 3 PM) for Pro and Max accounts. This limit has been completely removed, so users can now use Claude Code at full speed regardless of the time of day. For users who often work in the evening (which coincides with US peak hours), this change is likely to have the most noticeable impact. Significantly Increasing API Limits for Claude Opus Models The API rate limit for Claude Opus models has been significantly increased. Details of the multiplier increase are published by Anthropic in the following table: This change is particularly important for developers building applications on the Claude Code platform Anthropic's Overall Computing Strategy The agreement with SpaceX is not an isolated move. In recent months, Anthropic has built a remarkable infrastructure portfolio: An agreement for up to 5 gigawatts with Amazon, with nearly 1 GW operational before the end of 2026 A 5 GW agreement with Google and Broadcom, expected to be operational from 2027 Strategic partnerships with Microsoft and NVIDIA, including $30 billion in Azure capacity A $50 billion investment in AI infrastructure in the US with Fluidstack And now, over 300 megawatts from SpaceX's Colossus 1 data center Anthropic runs Claude on various hardware platforms — AWS Trainium, Google TPUs, and NVIDIA GPUs — and states that it continues to seek additional computing power sources. Notably, within the framework of the agreement with SpaceX, both parties also expressed interest in developing orbital AI computing capabilities, i.e., placing GPUs on satellites. This is still a very early-stage idea, but if realized, it would be a major turning point for global AI infrastructure. Expanding to International Markets A portion of the expanded computing capacity will be used to serve international enterprise customers, especially in sectors requiring local data storage such as finance, healthcare, and government. The agreement with Amazon also includes additional inference capacity in Asia and Europe. Anthropic also emphasized that it only expands to countries with democratic legal frameworks and secure hardware supply chains, demonstrating a cautious stance amid increasingly fierce geopolitical competition in AI. What Does This Mean for Claude Users in Vietnam? From a practical perspective, the three changes to usage limits directly benefit those who use Claude Code daily — especially programmers and individuals who work continuously with Claude Code. The removal of peak hour limits also means that the experience for users in Vietnam (whose time zone often coincides with peak load periods in the US) will be more stable. In the long term, greater computing power often means the ability to deploy more powerful models at lower costs. This is the foundation for Anthropic to continue competing with OpenAI and Google in the 2026 AI race. Anthropic is Always Evolving Anthropic is seriously investing in infrastructure, and the partnership with SpaceX is the latest step in that strategy. The most immediate result users can feel is that Claude Code will be less restricted, and API speeds will certainly improve. In the long run, the computing race among major AI companies promises many more interesting developments in 2026.

Nam
8 May, 2026
Google Antigravity công cụ AI thay đổi quy trình làm việc

Bạn gõ một câu lệnh, AI tự lên kế hoạch, mở terminal, viết code, mở trình duyệt web kiểm tra rồi báo lại kết quả, Antigravity làm tất cả trong khi bạn đang uống cà phê. Đó không phải viễn cảnh tương lai, đó là cách Google Antigravity hoạt động và nó vừa thay đổi hoàn toàn cách mình tiếp cận việc xây dựng sản phẩm và quy trình tự động. Google Antigravity là gì? Antigravity là IDE thế hệ mới do Google ra mắt cuối tháng 11 năm 2025 cùng lúc với Gemini 3, được xây dựng trên nền VS Code nhưng với kiến trúc hoàn toàn khác: thay vì AI ngồi ở sidebar gợi ý từng dòng code, AI trong Antigravity làm việc như một agent thực sự một khi đã được cấp quyền thì chúng ta có thể giao task và Antigravity tự hoàn thành task đó để cho ra kết quả rất giống với Manus và Flowith nhưng ở đây Antigravity thiên về màn hình làm việc với code hơn. Điểm khác biệt lớn nhất so với Cursor hay GitHub Copilot là Antigravity không hỏi bạn từng bước mà hoạt động bất đồng bộ đó là khi bạn giao task, agent chạy ngầm trong nền trong khi bạn làm việc khác rồi quay lại xem kết quả. Antigravity hoàn thành một feature Next.js + Supabase điển hình trong 42 giây so với 68 giây của Cursor, và độ chính xác khi refactor đạt 94% so với 78% của Cursor. Antigravity đã có phần mềm hỗ trợ macOS, Windows và Linux nên mọi người không lo về vấn dề phần mềm mà chỉ nên lo về chi phí gọi API. Ngoài sử dụng Gemini 3 và Gemini 3 pro mặc định, Antigravity còn hỗ trợ Claude Sonnet, Claude Opus và GPT-OSS thật tốt khi không bị khoá vào nền tảng của Google khi mà Claude Sonnet, Claude Opus đang dẫn đầu thị trường. Các tính năng tiêu biểu của Antigravity IDE Chỉnh sửa trực tiếp với sự hỗ trợ của AIVới giao diện quen thuộc như VS Code, nơi các lập trình viên có thể chỉnh sửa code tay hoặc nhờ AI hỗ trợ từng đoạn cụ thể. Phù hợp khi bạn muốn kiểm soát từng bước hoặc xử lý những đoạn code cần sự chú ý cao. Điều phối agent chạy song song Đây là điểm khác biệt thực sự của Antigravity thực sự với "mission control" bạn không cần viết code ở đây mà điều phối nhiều agent chạy song song. Ví dụ một agent đang refactor module A, agent khác đang viết test cho module B, agent thứ ba đang debug lỗi UI trên trình duyệt web. Bạn theo dõi tiến độ, để lại comment như trên Google Docs và agent tự điều chỉnh mà không cần dừng lại chờ. Truy cập và điều khiển trình duyệt web Đây là tính năng mình thấy ấn tượng nhất khi mới dùng khi mà Antigravity có thể mở trình duyệt web như Chrome, Firefox,... khi được cấp quyền từ đó nó có thể điều hướng trang web, điền form và kiểm tra giao diện hoàn toàn tự động. Tuy nhiên cần lưu ý rằng Antigravity hoạt động giống hệt như Puppeteer nên chỉ tương tác được với các tác vụ trên trình duyệt và khi cần có thể xử lý ảnh và chụp ảnh màn hình và tất nhiên chưa hoạt động được với những trang web đã cài đặt chặn bot truy cập. Logic của Antigravity rất rõ ràng Đây là tính năng mình thích nhất khi làm việc với Antigravity đó là thay vì đổ raw code ra màn hình, agent tạo ra các deliverable có thể đọc được như task list, implementation plan, screenshot màn hình app đang chạy để bạn kiểm tra logic của agent cả trước và sau khi hoàn thành task, điều này giúp bạn luôn nắm được agent đang làm gì để đánh giá. Antigravity đang được dùng để làm những gì trong thực tế? Nhiều người nghe đến Antigravity và nghĩ ngay đây là công cụ dành riêng cho lập trình viên chuyên nghiệp. Thực tế thì không phải vậy vì phạm vi ứng dụng rộng hơn nhiều so với vẻ ngoài kỹ thuật của nó. Xây dựng và triển khai website Đây là use case phổ biến nhất. Bạn mô tả trang web muốn xây — stack kỹ thuật, tính năng, phong cách thiết kế — agent tự viết code, tự kiểm tra trên browser và tự sửa lỗi. Kết hợp với Google Stitch qua MCP, bạn có thể đi từ thiết kế UI đến sản phẩm chạy thực sự mà không cần chuyển qua lại giữa nhiều công cụ. Ví dụ prompt dùng trong Antigravity: "Xây cho mình một landing page bằng Next.js và Tailwind CSS cho sản phẩm SaaS quản lý công việc nhóm. Có section hero, bảng giá 3 gói và form đăng ký email. Deploy lên localhost và chụp screenshot kết quả." Tự động hóa quy trình lặp lại Một trong những điểm mạnh thực tế nhất. Bạn có thể nhờ Antigravity tự động crawl dữ liệu từ nhiều nguồn, tổng hợp và gửi báo cáo theo lịch, hoặc tự động điền form và thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại trên trình duyệt — những việc trước đây cần viết script riêng hoặc dùng công cụ automation phức tạp. Ví dụ prompt: "Mỗi sáng 8 giờ, vào trang thống kê của website mình tại [URL], lấy số liệu pageview và top 5 bài viết và xem thông tin 5 bài viết của trang fanpage Facebook của mình ở trang [URL], tổng hợp thành file markdown và lưu vào thư mục /reports/daily." Lưu ý: Facebook hoàn toàn không thích bot truy cập vào trang của họ cho nên hãy làm sao để bot thao tác gần như con người trên trình duyệt để không bị dính lỗi checkpoint của Facebook có thể dẫn đến khóa tài khoản. Xây dựng hệ thống AI agent Đây là use case mà Antigravity thực sự vượt trội so với các công cụ khác. Thay vì chỉ viết một đoạn code đơn lẻ, bạn có thể mô tả cả một pipeline — ví dụ "tạo hệ thống phân tích review sản phẩm từ nhiều nguồn, phân loại sentiment và tự động tag vào database" — rồi để Antigravity thiết kế kiến trúc agent, phân chia nhiệm vụ và triển khai từng bước. Ví dụ prompt: "Tạo một hệ thống gồm 3 agent: agent 1 crawl review sản phẩm từ Shopee và Lazada mỗi ngày, agent 2 phân tích sentiment và phân loại theo chủ đề, agent 3 tổng hợp thành báo cáo tuần và lưu vào Google Sheets." Refactor và cải thiện codebase có sẵn Nếu bạn có một dự án cũ cần nâng cấp, Antigravity đặc biệt hữu ích khi cần refactor quy mô lớn có thể thay đổi toàn bộ cấu trúc file, cập nhật dependencies, viết test coverage cho code chưa có test. Agent đọc toàn bộ codebase, hiểu ngữ cảnh và thực hiện thay đổi nhất quán trên nhiều file cùng lúc thay vì sửa từng chỗ một. Ví dụ prompt: "Đọc toàn bộ codebase trong thư mục /src, đóng vai chuyên gia bảo mật xem có dính lỗi SQL injection, các lỗ hổng owasp không đề xuất chỉnh sửa sao cho vẫn giữ nguyên logic và đảm bảo không có lỗi sau khi refactor." Nghiên cứu và tổng hợp thông tin từ web Vì Antigravity có thể điều khiển trình duyệt, bạn có thể dùng nó để tự động truy cập nhiều trang web, trích xuất thông tin theo cấu trúc bạn định sẵn và tổng hợp lại thành báo cáo hoặc database — phù hợp với các tác vụ research cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn mà làm thủ công sẽ rất tốn thời gian. Ví dụ prompt: "Vào 10 trang web tin tức AI này [danh sách URL] và các trang fanpage [danh sách URL] tìm các bài đăng trong 7 ngày qua, trích xuất tiêu đề, tóm tắt 2 câu và link gốc, lưu vào file CSV theo thứ tự mới nhất trước." Các câu hỏi thường gặp khi sử dụng Antigravity Antigravity có miễn phí không? Có cả gói miễn phí và trả phí. Gói miễn phí có quota reset theo tuần với rate limit hạn chế, đủ để thử nghiệm và làm project nhỏ. Gói Pro/Ultra có quota reset mỗi 5 giờ và được ưu tiên cao nhất rất phù hợp nếu bạn dùng Antigravity hàng ngày cho công việc thực tế. Antigravity có làm được việc với file Word, Excel, PDF không? Antigravity cài Puppeteer nên hoạt động chủ yếu qua trình duyệt web và chưa thể tác động trực tiếp vào các loại file như Word, Excel hay PDF. Nếu cần xử lý những file này, bạn phải thêm vào workflow và mention trong phần cấu hình để agent biết cách tiếp cận đúng. AI không phản hồi hoặc bị treo phải làm gì?Đây là lỗi khá phổ biến, đặc biệt vào giờ cao điểm khi nhiều người dùng đồng thời. Trong hầu hết trường hợp, chỉ cần restart lại Antigravity là được hoàn toàn không cần lo mất dữ liệu hay phải thiết lập lại từ đầu. Ngoài ra, nên dùng git và commit thường xuyên trước khi giao task lớn để tránh mất code nếu agent bỏ dở giữa chừng. Antigravity thực sự là công cụ quá mạnh mẽ vì sao chúng ta không thử ngay. Người dùng có thể tải về tại antigravity.google/download và bắt đầu với một project nhỏ — không phải để thử tính năng mà để hiểu tư duy làm việc mới này trước khi đưa vào dự án thực tế.

An
30 Mar, 2026
WordPress.com chính thức cho phép AI tự động hóa nội dung

Wordpress.com vừa làm điều mà nhiều người chờ đợi 43% số website trên toàn cầu đang chạy trên Wordpress và giờ đây AI có thể tự mình quản lý tất cả chúng. Wordpress.com vừa chính thức cho phép AI agent truy cập, chỉnh sửa và xuất bản nội dung trực tiếp trên website của người dùng thông qua giao thức MCP. Đây chắc chắn phải là thay đổi cực lớn kể từ khi Wordpress đã mở MCP nhưng chỉ cho phép phân tích và báo cáo về website năm 2025. Trước đây để cập nhật, viết mới một bài viết, bạn phải dùng quá nhiều thao tac đăng nhập - tìm đúng bài- chỉnh sửa từng trường rồi nhấn lưu, hoặc nếu dùng AI thì phải kết nối qua các công cụ bên thứ ba phải cài đặt khá rắc rối. Giờ thì bạn chỉ cần nhắn cho AI một câu: "Cập nhật tiêu đề bài mới nhất thành X và thêm đoạn trích này vào." AI sẽ chỉnh sửa trực tiếp ở Wordpress và thực hiện hết phần còn lại mà không phải chuyển qua các nền tảng khác. MCP là gì và nó là thứ đứng sau toàn bộ kết nối? MCP viết tắt của Model Context Protocol là giao thức giúp AI nhìn thấy và tương tác với các ứng dụng bên ngoài. MCP được ông lớn Anthropic tạo ra và hậu thuẫn cho nên nó đã và đang trở thành chuẩn chung cho rất nhiều nhà phát triển AI cho nên mọi người rất yên tâm về sự lâu dài của nó. MCP khác với API ở chỗ nếu API là cái cổng để lập trình viên kết nối hai hệ thống với nhau thì MCP là cái cổng được thiết kế riêng cho AI, giúp mô hình ngôn ngữ hiểu được ngữ cảnh của từng ứng dụng thay vì chỉ nhận dữ liệu thô. WordPress.com đã triển khai MCP từ cuối năm ngoái và tính năng AI agent lần này được xây dựng hoàn toàn trên nền tảng đó. Điểm mạnh là bạn không bị gắn chặt với một AI cụ thể mà có thể kết nối Claude, ChatGPT, Cursor hoặc bất kỳ AI client nào hỗ trợ MCP với cùng một tài khoản WordPress.com. Để kích hoạt, chỉ cần truy cập wordpress.com/mcp và phải bật các tính năng MCP mong muốn rồi các AI như Claude, Gemini, ChatGPT mới có thể kết nối được vào MCP. AI agent làm được gì trên Wordpress Danh sách tính năng Wordpress hỗ trợ chắc chắn dài hơn bạn nghĩ khá nhiều đấy. Tất nhiên sau khi kết nối, bạn có thể ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện hầu hết mọi tính năng trong phần cập nhật MCP mới này. Quản lý nội dung: Bạn có thể yêu cầu AI tạo bài viết mới, chỉnh sửa tiêu đề hoặc thêm đoạn trích hoặc chuyển bản nháp sang trạng thái đã xuất bản và ngược lại. AI thậm chí có thể viết một bài blog theo phong cách thường thấy của bạn rồi lưu dưới dạng bản nháp chờ duyệt trước khi đăng chính thức. Quản lý bình luận: Bạn có thể duyệt các bình luận đang chờ xử lý, đánh dấu spam, xóa comment không phù hợp và thậm chí trả lời bình luận mới nhất trên một bài cụ thể, tất cả chỉ bằng một câu lệnh. Tổ chức nội dung: AI có thể tạo danh mục mới, thêm tag vào bài viết và sắp xếp lại cấu trúc phân loại nội dung mà không cần bạn phải mò mẫm qua từng menu trong dashboard. Cập nhật media: Sửa alt text cho ảnh vừa tải lên hoặc cập nhật chú thích theo tên ảnh là những việc nhỏ nhặt nhưng tốn thời gian nếu làm thủ công trên hàng chục bài viết, và AI xử lý điều này chỉ trong vài giây. Theo dõi và khám phá: Bạn có thể hỏi trang nào có lượng truy cập nhiều nhất hoặc đơn giản là yêu cầu tóm tắt các bình luận gần đây hoặc đề xuất 10 chủ đề bài viết tiếp theo dựa trên nội dung hiện có của blog. Dọn dẹp hàng loạt: Xóa tất cả bản nháp đã để quá một năm hoặc chuyển một loạt bài từ trạng thái này sang trạng thái khác là những việc mà trước đây cần plugin hoặc phải làm tay từng bài một. Cần lưu ý gì trước khi dùng AI cho Wordpress? Mặc dù nghe có vẻ tiện lợi, trao quyền cho AI chỉnh sửa trực tiếp website vẫn là việc cần suy nghĩ kỹ. Wordpress.com đã xây dựng một số rào chắn cơ bản đó là bài viết do AI tạo mặc định được lưu dưới dạng bản nháp và không tự xuất bản, trong khi mọi thay đổi đều được ghi lại trong Activity Log để bạn có thể kiểm tra lại bất cứ lúc nào. Tuy nhiên với một số tác vụ như xóa bài hàng loạt hay chuyển trạng thái bài viết lại không có cơ chế hoàn tác đơn giản, vì vậy bạn cần kiểm tra kĩ trước khi ra lệnh tất nhiên phải rõ ràng và có chủ đích. Về chất lượng nội dung, AI có thể viết bài theo phong cách của bạn dựa trên các bài cũ, nhưng "theo phong cách" không có nghĩa là đạt chất lượng tương đương. Bài nháp do AI tạo vẫn cần một lượt đọc lại của con người trước khi đăng, đặc biệt với những chủ đề chuyên sâu hoặc cần độ chính xác cao. Ngoài ra, tính năng xem danh sách người dùng và kiểm tra trạng thái plugin chỉ khả dụng cho tài khoản quản trị viên, đây là giới hạn hợp lý để tránh rủi ro bảo mật không đáng có. Bức tranh rộng hơn khi các nền tảng mở cửa cho AI agent Wordpress.com hiện ghi nhận 20 tỷ lượt xem trang và 409 triệu khách truy cập mỗi tháng. Khi nền tảng chiếm 43% web toàn cầu chính thức mở cửa cho AI agent, câu hỏi không còn là liệu AI có thay đổi cách nội dung được tạo ra không? mà là nội dung do AI tạo sẽ chiếm bao nhiêu phần trăm web trong 2 năm tới ?. Xu hướng này đang diễn ra đồng thời ở nhiều nơi như Meta mua lại Moltbook là mạng xã hội nơi AI agent có thể đăng bài và tương tác, trong khi Anthropic cũng thử nghiệm cho AI viết blog dưới sự giám sát của con người. Wordpress.com không phải người tiên phong về ý tưởng, nhưng họ là người đầu tiên triển khai nó ở quy mô đủ lớn để tạo ra tác động thực sự. Với người dùng phổ thông động thái của Wordpres giúp rào cản vận hành một website đang tiến gần về 0 và bạn không cần biết Wordpress hoạt động như thế nào mà chỉ cần biết mình muốn gì rồi nói ra điều đó. Tuy nhiên chính vì rào cản thấp, nội dung kém chất lượng cũng sẽ xuất hiện tràn lan và khả năng phân biệt nội dung đáng đọc sẽ ngày càng trở thành kỹ năng quan trọng của người dùng web. Nếu bạn đang dùng Wordpress.com, hãy thử truy cập Wordpress và bắt đầu sử dụng các skils viết bài của mình để kết nối tới Wordpress ngay.

An
21 Mar, 2026