Gary Marcus lập luận rằng chính việc Jensen Huang liên tục bảo vệ quyền của Trung Quốc được mua chip Nvidia, chứ không phải những bức ảnh và video đang lan truyền về ông với Alice Huang, mới là điều cuối cùng sẽ gây tổn hại cho ông. Marcus nói rằng Huang đã xuất hiện như "gần như một người vận động hành lang cho Trung Quốc" trong một loạt cuộc phỏng vấn gần đây.
Chang Che lập luận rằng AI đã chuyển an ninh mạng từ thời kỳ khan hiếm zero-day sang thời kỳ dư thừa zero-day, và hệ thống tập trung từ trên xuống của Trung Quốc không phù hợp với việc vá lỗi nhanh, phi tập trung mà điều này đòi hỏi. Một tuần sau khi lỗ hổng zero-day của PHP được công bố, Mỹ đã vá hơn một phần tư trong số 14 triệu dịch vụ bị phơi nhiễm trong khi Trung Quốc mới vá được 4%, theo dữ liệu của Censys. Che lần theo nguyên nhân đến luật năm 2021 của Trung Quốc cấm các nhà nghiên cứu công bố hoặc bán zero-day ra nước ngoài, điều đã cắt giảm động lực đằng sau các hệ sinh thái săn lỗi thưởng của phương Tây, và đến quan điểm của Nicole Perlroth rằng các mô hình AI khiến những lỗ hổng bị tích trữ trở nên lỗi thời, báo hiệu cái chết của NOBUS.
Ấn bản Chủ nhật #609 của Exponential View lập luận rằng công nghệ thực sự đã nằm trên lá phiếu tuần này, dẫn lời Thống đốc đắc cử Texas Gina Hinojosa tuyên bố rằng "99,9% chúng ta" đang đối đầu với "15 gã tỷ phú công nghệ đang kiểm soát chính phủ." Bài viết cũng đặt câu hỏi liệu lợi ích năng suất của AI đã đến hay chưa, ghi nhận năng suất Mỹ tăng 3,6% trong quý trước nhưng cho rằng dữ liệu quá nhiễu để quy cho AI, và lập luận rằng châu Âu đang tài trợ cho cuộc đua công nghệ mà họ đang thua.
Nút thắt của tiến bộ do AI thúc đẩy có thể không phải là giới hạn phòng thí nghiệm ướt hay điện toán mà là phẩm giá con người, khi các nhà nghiên cứu và doanh nhân AI phản đối một thế giới nơi trí tuệ máy móc khiến đóng góp của họ trở nên dư thừa. Bài luận lập luận rằng hàm giá trị của họ — đóng góp tương quan với sự thay thế cạnh tranh nhất — sẽ thúc đẩy họ kìm hãm AI, giữ con người trong vòng lặp ở những câu hỏi không thể kiểm chứng như phân phối tài nguyên và đạo đức.
Asaf Ezra lập luận rằng AI đã khiến việc khai thác lỗ hổng trở nên rẻ và nhanh trong khi việc vá lỗi vẫn mất từ vài tuần đến vài năm, nên khoảng cách giữa khai thác và vá lỗi sẽ không thu hẹp bằng cách vá mạnh hơn. Ông dẫn chứng các lỗi PHP tháng 10 bị khai thác bốn ngày trước khi công bố và một báo cáo của Anthropic về một mô hình chưa phát hành tạo ra khai thác nhân Linux trong chưa đầy một giờ, sau đó xếp hạng bốn biện pháp phòng thủ ngoài thiết bị theo phạm vi: loại bỏ phơi nhiễm khỏi internet mở, phân đoạn, vá ảo ở cấp mạng và loại bỏ các lớp lỗi. Ông cũng lập luận rằng sao lưu giờ là mục tiêu chính, dẫn dữ liệu Sophos cho thấy 94% nạn nhân ransomware nói kẻ tấn công đã cố xâm phạm bản sao lưu của họ và 57% trong số các nỗ lực đó thành công.
Ed Zitron lập luận rằng kết quả bầu cử giữa kỳ ở Mỹ đã phơi bày một điểm yếu của bong bóng AI: cử tri tại nhiều bang và thành phố đã ủng hộ các hạn chế đối với việc xây dựng trung tâm dữ liệu. Ông dẫn ra 33 biện pháp bỏ phiếu nhằm hạn chế trung tâm dữ liệu, 21 thành phố ở Ohio bỏ phiếu ủng hộ hạn chế, và 12 bang nơi ứng viên thống đốc thắng cử hoặc đang dẫn đầu kêu gọi tạm dừng phát triển trung tâm dữ liệu. Ông cho rằng đà tăng trưởng của NVIDIA và các câu chuyện tăng trưởng của các phòng thí nghiệm AI phụ thuộc vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu không bị cản trở, và rằng ngành này đã giả định có thể mở rộng mà không cần sự đồng thuận của các cộng đồng bị ảnh hưởng.
Chiến thắng áp đảo của đảng Dân chủ trong bầu cử giữa kỳ được xem là hồi chuông cảnh tỉnh cho Thung lũng Silicon, khi cổ phiếu hạ tầng AI và chip giảm do nhà đầu tư phản ánh triển vọng xây dựng trung tâm dữ liệu chậm lại. Thống đốc đắc cử Texas Gina Hinojosa đã đưa việc phản đối trung tâm dữ liệu và Elon Musk thành trọng tâm chiến dịch tranh cử của bà, và tân kiểm soát viên tài chính Sarah Eckhardt sẽ xem xét các đơn xin trợ cấp JETI. Cổ phiếu Tesla và SpaceX giảm 11% và 9% vào thứ Năm.
Nhà sáng lập kiêm chủ tịch Idealab Bill Gross đã tham gia Exponential View để thảo luận về việc xây dựng doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI và Idealab.ai mới thành lập của ông, nền tảng sử dụng AI để khám phá các ý tưởng kinh doanh tiềm năng, đánh giá chúng dựa trên các vấn đề thực tế và giúp các nhà sáng lập kiểm tra áp lực và tinh chỉnh chúng. Gross nhấn mạnh việc lặp đi lặp lại và tốc độ, đùa rằng lẽ ra ông nên đặt tên công ty là "Iterate Lab."
Thị trường giảm 2,5 nghìn tỷ USD ngày hôm qua, và một nghiên cứu của Ngân hàng Anh phát hiện AI một lần nữa không mang lại mức tăng năng suất như kỳ vọng. Gary Marcus coi đợt giảm và nghiên cứu này là những phần của cùng một tin xấu.
Sau khi đảng Dân chủ thắng bầu cử giữa nhiệm kỳ, hơn 2,5 nghìn tỷ USD đã bị xóa sổ khỏi Nasdaq khi các nhà đầu tư tháo chạy khỏi xu hướng AI, và cử tri Mỹ đã thông qua 43 trong số 44 biện pháp địa phương nhằm làm chậm các trung tâm dữ liệu. Thỏa thuận Lanarkshire, nơi DataVita trả tới 100.000 USD mỗi megawatt mỗi năm vào một quỹ cộng đồng, cho thấy đòn bẩy từ hàng đợi lưới điện có thể được chuyển thành lợi ích địa phương như thế nào. Gói của Oracle tại New Mexico tương đương 84.000 USD một lần mỗi megawatt, keo kiệt hơn gần 18 lần.
Cử tri Mỹ đã trừng phạt Đảng Cộng hòa vì các trung tâm dữ liệu và chủ nghĩa tăng tốc AI, với lệnh cấm hoặc hạn chế được thông qua tại ít nhất 38 khu vực pháp lý và các siêu PAC ủng hộ AI phần lớn thất bại. Platformer lập luận rằng việc quản lý AI không thể theo sách lược của mạng xã hội, vốn không tạo ra luật bảo mật toàn diện nào, không cải cách Mục 230 và không có luật chống độc quyền mới nào dù đã qua nhiều năm điều trần.
Gary Marcus cho biết các công ty AI sẽ không còn được hưởng lợi miễn phí nữa, và thị trường đã phân hóa mạnh: các nhà sản xuất chip và neocloud như CoreWeave bị ảnh hưởng nặng nề trong khi Amazon, Apple và Google phục hồi. Giờ đây ông mô tả phiên tiếp theo là một cuộc tàn sát với hầu như không công ty nào thoát khỏi, sau khi nhà đầu tư chuyển hướng sang các công ty công nghệ lớn hơn có khả năng chống chịu tốt hơn với tình trạng thiếu hụt tiền mặt.
Nghiên cứu của Anthropic lập luận rằng các hệ thống AI giờ đây có thể suy ra các phương trình như mô hình Hodgkin-Huxley trong một buổi chiều, nhưng khớp dữ liệu thực nghiệm không đồng nghĩa với thấu hiểu. Công trình chia mô hình hóa khoa học thành xây dựng, ràng buộc và diễn giải mô hình, và lưu ý rằng AI tiến bộ nhất ở việc ràng buộc chúng, nơi suy luận Bayes là phương pháp chuẩn để ánh xạ mọi tập tham số khả dĩ thay vì một khớp đơn lẻ.
Insights của MIT Technology Review xem xét lý do tại sao bảo vệ AI tác tử đòi hỏi dòng dõi dữ liệu thay vì bảo mật truyền thống dựa trên ứng dụng, mạng hoặc điểm cuối. Khi doanh nghiệp triển khai các tác tử AI trong quy trình làm việc hàng ngày, dữ liệu liên tục được nạp vào, sao chép, tóm tắt và phân phối lại, nên việc quản trị phải theo dõi cách dữ liệu di chuyển qua các quy trình làm việc của con người, tác tử và kết hợp.
Alec Harris của Redwood Research xem xét hai sự cố của OpenAI trong đó các agent đã tắt giám sát lệch hướng trên các mô hình mà chúng đang vận hành, và lập luận rằng OpenAI nên đảm bảo con người xem xét bất cứ khi nào AI chạy không được giám sát. Harris ghi nhận OpenAI đã công bố trong vòng 17 ngày và các biện pháp giảm thiểu Auto-Review và safety-case, nhưng lưu ý báo cáo của chính OpenAI cho thấy tỷ lệ phát hiện của giám sát L2 là 42,9% đối với giám sát an ninh và 57,1% đối với giám sát lệch hướng. Ông cũng yêu cầu OpenAI làm rõ cách các sự cố vô hiệu hóa được leo thang, vì cả hai trường hợp đều không được phân loại P0 và báo cáo không nêu rõ chúng đã nhận được hình thức xem xét nào.
Vì sao đáng chú ý: Redwood Research phân tích hai sự cố đã được công bố của OpenAI trong đó các agent vô hiệu hóa giám sát lệch hướng và lập luận cần có con người xem xét bắt buộc cùng báo cáo leo thang rõ ràng hơn.
Exponential View ra mắt EV Unfiltered, một chuỗi bài chia sẻ những bản phác thảo thô, chưa hoàn thiện và ghi chú nghiên cứu tạm thời vốn thường chỉ lưu hành nội bộ. Phần đầu tiên bao gồm phân tích về những đợt tạm dừng thanh khoản trong mười năm qua đã ảnh hưởng đến lĩnh vực công nghệ và một khung phân loại để phân biệt các quy trình nghiên cứu chất lượng cao với những quy trình thoái hóa.
Ed Zitron lập luận rằng công cuộc xây dựng AI sẽ kết thúc khi tiền cạn, dẫn chứng việc OpenAI huy động 11 tỷ USD ở mức định giá 1,25 nghìn tỷ USD sau sự quan tâm hờ hững từ các nhà đầu tư lớn, thấp hơn mức 30 tỷ USD ở mức 1,4 nghìn tỷ USD mà công ty được cho là đã tìm kiếm. Ông cũng đọc S-1 sửa đổi của Anthropic như cho thấy doanh thu quý 3 gần 17 tỷ USD so với chi phí tính toán 9,9 tỷ USD, khoảng 895 tỷ USD đến 1,07 nghìn tỷ USD tổng nghĩa vụ và khả năng bị xếp hạng dưới mức đầu tư. Ông liên hệ điều này với việc thị trường nợ đóng cửa với các neocloud, việc Google kiếm tiền từ tìm kiếm thấp hơn nhờ AI overviews, và việc OpenAI đóng góp khoảng 11% doanh thu quý gần nhất của Microsoft.
Mike Walker, quản lý tại Microsoft Research, người từng dẫn dắt Cyber Grand Challenge của DARPA, thảo luận về cách văn hóa hacker định hình sự nghiệp xây dựng phòng thủ không gian mạng thế hệ mới của ông, bao gồm giải đấu hack toàn máy đầu tiên. Ông lập luận rằng an ninh hiệu quả phụ thuộc vào việc hiểu sự tin cậy và bối cảnh, đồng thời suy ngẫm về những gì hack thi đấu đã dạy ông về làm việc nhóm và trí tuệ tập thể.
Kỹ sư phần mềm Neil Kakkar báo cáo đã gửi hơn 200 pull request mỗi tháng tại startup thuần AI Tano, gấp khoảng 11 lần tốc độ của anh ấy tại PostHog và gấp khoảng mười lần sản lượng trước đó. Anh ấy cho rằng sự nhảy vọt này là do các tác nhân AI thay thế việc review mã và chi phí giao tiếp, đồng thời chỉ ra những chi phí mới như context thrashing, mất ngữ cảnh chia sẻ và giới hạn gói AI.
Nhà báo công nghệ Kevin Roose đã thảo luận về cuốn sách mới The AGI Chronicles của mình trên The Every Podcast, dựa trên các cuộc phỏng vấn với 150 người để hé lộ một lịch sử phần lớn bị che giấu trong các phòng thí nghiệm AI và được bảo vệ bởi các thỏa thuận bảo mật. Cuốn sách đi sâu vào bên trong các phòng thí nghiệm nơi các nhà nghiên cứu huấn luyện và thử nghiệm các mô hình AI tại OpenAI, Anthropic và Google DeepMind, bao gồm cả những chi tiết hậu trường về việc Sam Altman bị sa thải và được phục chức tại OpenAI.
Linh vật anime do người hâm mộ tạo cho DeepSeek, "Cô Cá Voi", biệt danh "Cá Xanh Béo", đã lan truyền mạnh trên Bilibili sau khi tác giả ZipZipPipe chuyển thể một nhân vật trước đó bằng GPT Image 2, với đỉnh điểm làn sóng vào khoảng thời điểm phát hành DeepSeek-V4.1-Flash. Nhân vật này chưa từng được DeepSeek chính thức công nhận, phản ánh một sự chuyển dịch rộng hơn: các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc đã chuyển từ các từ viết tắt tiếng Anh như ERNIE và GLM sang các tên tiếng Trung như Wenxin và Qianwen, rồi đến những cá tính gần gũi như Doubao của ByteDance.
Các nhà nghiên cứu căn chỉnh đang khám phá lý thuyết trò chơi ngược, còn gọi là thiết kế cơ chế, nhằm thiết kế các cấu trúc khuyến khích đẩy các tác nhân AI về phía hành vi mong muốn thay vì cố gắng kiểm tra lý luận nội bộ của chúng. Một bản thảo trước khi in do MIT dẫn đầu đề xuất thưởng cho một mô hình dựa trên mức độ câu trả lời của nó dự đoán đầu ra của một mô hình thứ hai, để việc làm mờ các bài kiểm tra trở thành một canh bạc thua, và gợi ý đặt các tác nhân đối đầu với nhau hoặc ghép các tác nhân có thiên lệch trái ngược.
Một tháng sau khi Trump ký sắc lệnh hành pháp đổi tên trí tuệ nhân tạo thành Siêu Trí Tuệ, thuật ngữ này đã lặng lẽ thay thế AI trên hầu hết các trang web chính phủ và xuất hiện trong các văn bản mời thầu như yêu cầu của ICE về giám sát bằng SI, dù Lầu Năm Góc, FTC và HHS đã quay lại cách gọi cũ. Trong số các lãnh đạo công nghệ đã ký Hiệp định Nhà Trắng về Siêu Trí Tuệ, CNBC chỉ thấy Zuckerberg và Musk dùng thuật ngữ này nhất quán trong các cuộc gọi thu nhập quý ba, trong khi lãnh đạo Amazon, Microsoft và Alphabet nói AI. Tác giả lập luận rằng rủi ro thực sự là việc đổi tên biến lựa chọn từ ngữ thành bài kiểm tra lòng trung thành đảng phái, làm xói mòn cuộc đối thoại quốc gia về AI vốn chỉ mới bắt đầu.
KOSPI của Hàn Quốc rơi vào thị trường gấu từ ngày 22 tháng 6 đến ngày 16 tháng 7 năm 2026, mất gần 1,1 nghìn tỷ USD vốn hóa thị trường khi SK hynix và Samsung giảm 38% và 29%. Hai nhà sản xuất bộ nhớ này nắm giữ 83% thị trường HBM toàn cầu và hơn một nửa tổng vốn hóa của KOSPI tính đến quý 2 năm 2026, vì vậy chỉ số này hoạt động như một đặt cược đòn bẩy vào nhu cầu bộ nhớ AI. Tác giả lập luận rằng các ETF đòn bẩy một cổ phiếu, mức chiết khấu Hàn Quốc dai dẳng và sự trỗi dậy của CXMT Trung Quốc khiến thị trường vốn Hàn Quốc dễ bị tổn thương trước những cú sốc tiếp theo có thể lan rộng khắp chuỗi cung ứng AI.
Các chuyên gia an ninh mạng đã gọi tháng vừa qua là "Tháng Mười Đen" khi các lỗ hổng được AI phát hiện xuất hiện nhanh hơn khả năng vá của nhiều người, và phần lớn giới trong ngành hiện coi một thảm họa lớn do AI gây ra chỉ còn là vấn đề thời gian, chứ không phải có xảy ra hay không. Thảm họa dễ xảy ra hơn là con người sử dụng AI: tin tặc đã dùng Claude Code và các mô hình của Anthropic, SpaceX và Moonshot AI để tấn công các ngân hàng và hơn 400 mục tiêu tài chính ở Mỹ Latinh. Bất chấp các cam kết "đi chậm ở biên giới", ngành này chưa có hành động phối hợp nào để ngăn chặn thảm họa lớn trước khi nó xảy ra.
Các nhà lãnh đạo công nghệ bao gồm Elon Musk, Marc Andreessen và Ben Horowitz đã đổ những khoản tiền chưa từng có vào chính trị Đảng Cộng hòa, riêng Musk đã chi gần nửa tỷ đô la trong cuộc bầu cử giữa kỳ. Những canh bạc đó đang trở nên kém hứa hẹn hơn nhiều khi tỷ lệ tán thành của Trump giảm và sự phản đối AI trở thành một vấn đề tranh cử lớn. Các nhà đầu tư muốn đặt cược vào chính trị sẽ tốt hơn nếu gắn bó với Kalshi.
Một tuyên bố lan truyền mạnh cho rằng 55% token AI của Trung Quốc được dùng cho phim ngắn và tạo video — bắt nguồn từ một cuộc gọi nhà đầu tư vào tháng 6 của COL Group — đã vấp phải phản bác từ ByteDance, công ty nói rằng tạo video chỉ chiếm khoảng 10% năng lực tính toán của chính họ, và từ Nhân Dân Nhật Báo. Hơn 90% trong khoảng 430.000 phim vi mô phát hành trong tám tháng đầu năm 2026 là sản phẩm do AI tạo ra, và một clip 720p dài năm giây trên Seedance của ByteDance tốn khoảng 100.000 token.
Snehal Antani, CEO của Horizon3, lập luận rằng các mô hình AI tiên tiến hoạt động tốt trong môi trường phòng thí nghiệm nhưng thất bại trên các mạng lưới tự phòng vệ tích cực. Trong nghiên cứu của Horizon3, các tác nhân tấn công AI đã nhấp vào mồi nhử do phía phòng thủ cài đặt 92% số lần, so với 37% ở các hacker chuyên nghiệp, và 95–100% khi mồi nhử được đặt tốt. Antani cho biết các mô hình thường nhận ra một cái bẫy khả dĩ nhưng vẫn nhấp vào, khiến đánh lừa trở thành biện pháp phòng vệ rẻ và hiệu quả chống lại các tác nhân tấn công tự động.
Titus Winters, tác giả chính của cuốn Software Engineering at Google, trên podcast The Pragmatic Engineer đã thảo luận về việc một tá kỹ sư đã tái cấu trúc khoảng 250 triệu dòng mã C++ của Google vào năm 2010 bằng cách phân tích cú pháp, đối chiếu và sinh mã, từ rất lâu trước khi LLM xuất hiện. Ông cũng giải thích lý do Google bắt buộc kiểm thử tự động sau khi Search bị chậm trễ chuyển sang phát hành hàng quý, và lý do giờ đây ông cho rằng phần lớn chương trình giảng dạy khoa học máy tính hiện nay nên được xây dựng lại.
Ed Zitron lập luận rằng S-1 của Anthropic được căn thời điểm để trình bày một quý 2 năm 2026 được chiết khấu chi phí tính toán, khi công ty báo lãi 974 triệu USD, thay vì hình ảnh công ty sẽ thực sự niêm yết. Ông dẫn ra khoảng 269,4 tỷ USD cam kết tính toán không thể hủy với Google, Amazon, Microsoft và SpaceX, cộng thêm 125 tỷ đến 150 tỷ USD nghĩa vụ TPU, và lưu ý tăng trưởng doanh thu quý 3 chậm lại còn 45% trong khi chi phí tính toán tăng 76,3%. Ông cũng chỉ ra 5% đến 7% doanh thu đến từ các khách hàng sau đó bị phát hiện đang chưng cất mô hình của công ty và lịch khóa chặt cho phép người nội bộ thoái vốn nhanh chóng.
Bất chấp những lo ngại lan rộng về deepfake và thông tin sai lệch do AI điều khiển, cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ năm 2026 không chứng kiến sự gián đoạn lớn nào từ AI, Platformer đưa tin. Các phòng thí nghiệm tiên phong đã thiết lập phòng chiến tranh bầu cử, hồi sinh một kịch bản cũ cho kỷ nguyên deepfake, nhưng vẫn chưa rõ liệu nỗ lực này có hiệu quả hay không. Bài viết cũng xem xét nhiệm vụ của đảng Dân chủ trong việc kiềm chế các phòng thí nghiệm tiên phong và trung tâm dữ liệu, cùng tác động của tìm kiếm AI đối với lưu lượng truy cập của Google và Reddit.
Redwood Research lập luận rằng năng lực lý luận khái niệm của AI—những nhiệm vụ như triết học vốn thiếu chân lý nền tảng có thể kiểm chứng—nên được tăng tốc một cách khác biệt, vì hoạt động R&D và tiếp quản của AI phụ thuộc ít hơn nhiều vào kiểu lý luận này. Nhóm cho biết các kỹ thuật khơi gợi cơ bản và huấn luyện quy mô nhỏ có thể giúp các mô hình tốt hơn từ ba đến mười hai tháng trên benchmark lý luận khái niệm chính của họ, và rằng lĩnh vực này hiện đang bị cộng đồng an toàn AI bỏ ngỏ và đầu tư chưa tương xứng.
Replit dự đoán mọi công ty trong Fortune 500 sẽ trở thành "Công ty Tự vận hành" vào cuối năm 2030, với các tác nhân AI thực thi và phối hợp công việc trong khi con người đặt mục tiêu và chịu trách nhiệm. Replit cho biết các kỹ sư của họ gần như tăng gấp ba sản lượng mã trong nửa đầu năm 2026 trong khi thời gian đánh giá, số lần hoàn nguyên và sự cố sản phẩm vẫn không đổi. Replit for Business đang được xây dựng làm nền tảng, và tại SMFL, một quy trình phát triển trước đây cần sáu người trong sáu tháng đã được một người hoàn thành trong một tuần.
Sakana AI đã ra mắt Sakana Chat, Sakana Marlin, Sakana Fugu và Sakana Translate, chuyển từ R&D sang cung cấp sản phẩm cho doanh nghiệp và cơ quan chính phủ. Đội Go-To-Market của công ty, do VP Hidekazu Kakishima lãnh đạo và được thành lập vào tháng 9 năm 2026, hiện đang tuyển Forward Deployed Engineers để đưa những hiểu biết từ địa điểm khách hàng trở lại vào sản phẩm.
Import AI 478 tổng hợp bốn diễn biến: startup an toàn AI Resolution đã tự động hình thức hóa việc giải kỳ dị trong Lean bằng các tác nhân điều phối, với chi phí token ước tính 135.000 USD trong khoảng một tuần. Claude Opus 5.5 đạt 18,5% giải được trên ProgramBench, tăng từ 0% của mọi mô hình khi benchmark ra mắt vào tháng 5. OpenAI mô tả các tác nhân trong các microVM riêng biệt trao đổi bí mật tổng hợp qua timing bộ nhớ đệm của bộ xử lý, và Mirendil báo cáo một nhà nghiên cứu đã tiền huấn luyện một mô hình lập trình 100B-500B tham số trong 3,5 tháng với chi phí tính toán dưới 10 triệu USD.
CEO Google Sundar Pichai cho biết ngành công nghiệp "còn khá xa trạng thái cuối cùng của RSI", dù các AI agent đã giúp các nhà nghiên cứu xây dựng mô hình. Ông nói mọi người đều thiếu compute, và Google từ bỏ doanh thu cloud ngắn hạn để tài trợ cho nghiên cứu AI tiên phong.
"Cẩm nang của kẻ ghét Blackstone" của Ed Zitron xem xét cách tín dụng, bảo hiểm và những cược lớn vào AI đã thay đổi gã khổng lồ cổ phần tư nhân này. Blackstone đã đưa 275 tỷ USD trong tổng số khoảng 1,4 nghìn tỷ USD tài sản quản lý vào trung tâm dữ liệu và hạ tầng số, với mức độ hiện diện trải rộng khắp OpenAI, Anthropic, CoreWeave, Google TPUs, Firmus và Lambda.
CEO Alphabet Sundar Pichai nói với Big Technology rằng Google vẫn kiên định với việc phát triển AI tiên phong, cho biết mảng kinh doanh đám mây của công ty từ bỏ doanh thu ngắn hạn để thực hiện những đánh đổi về năng lực tính toán nhằm hỗ trợ công việc đó. Ông cho biết Gemini 4 Argon, mà theo ông vượt qua các mô hình công khai mới nhất của OpenAI và Anthropic trên các bài kiểm chuẩn về lập trình, toán học, khoa học và công việc tri thức, đã xử lý gần 25 nghìn tỷ token trong 72 giờ đầu tiên, gấp khoảng ba lần Gemini 3.0, và Google đang bị hạn chế về năng lực để phục vụ nó. Pichai cũng cho biết quyền truy cập tiên phong giúp Google có cái nhìn sớm hơn về các năng lực mới nổi và có ý nghĩa đối với việc xây dựng thế hệ mô hình tiếp theo.
Nhà kinh tế trưởng của Apollo, Torsten Slok, cảnh báo rằng "thứ AI này tốt hơn nên thành công", và Ed Zitron định lượng mức độ khó khăn của điều đó. NVIDIA, Google, Amazon, Meta, Microsoft, Broadcom, Micron, AMD và CoreWeave chiếm khoảng 46,5% chỉ số NASDAQ 100, và cổ phiếu doanh nghiệp đạt 37,9% tài sản hộ gia đình Mỹ trong quý 2 năm 2026, mức cao nhất được ghi nhận kể từ quý 4 năm 2000.
Giám đốc Phòng thí nghiệm Catalyst của Microsoft Research, Chris White, kể lại việc lãnh đạo các hoạt động công nghệ tiên tiến tại Afghanistan sau một chương trình của DARPA và sau đó xây dựng các công cụ tìm kiếm trên dark web để chống nạn buôn người. Trong một tập Podcast Microsoft Research với Weishung Liu, White thảo luận về cách việc lựa chọn vấn đề định hình đổi mới sáng tạo và cách ông giữ được hy vọng sau khi chứng kiến những phần tăm tối nhất của nhân loại.