Tại sao một quốc gia cần phần mềm mã nguồn mở?
Tháng trước, mô hình lớn Kimi K3 chính thức ra mắt. Có thể bạn chưa biết, phản ứng của dư luận Mỹ trước sự kiện này còn lớn hơn cả ở Trung Quốc.
Tại sao một quốc gia cần phần mềm mã nguồn mở?
Ảnh bìa
Một quán cà phê ven suối tại Công viên Ngoại ô Phố Giang, Thượng Hải. (via)
Tại sao một quốc gia cần phần mềm mã nguồn mở?
Tháng trước, mô hình lớn Kimi K3 chính thức ra mắt. Có thể bạn chưa biết, phản ứng của dư luận Mỹ trước sự kiện này còn lớn hơn cả ở Trung Quốc.
Hiệu năng của nó tuy kém hơn đôi chút so với các mô hình hàng đầu của Mỹ, nhưng điểm mấu chốt là nó mở hoàn toàn, bất kỳ ai cũng có thể tự triển khai được. Điều này cực kỳ hấp dẫn đối với các doanh nghiệp lớn.
Sự tăng trưởng kinh tế hiện tại của Mỹ gần như phụ thuộc hoàn toàn vào các khoản đầu tư khổng lồ vào AI, các ngành khác thực tế không tăng trưởng mấy. Một khi phần lớn doanh nghiệp quyết định tự chạy mô hình mã nguồn mở (điều này gần như chắc chắn sẽ xảy ra), các khoản đầu tư khổng lồ kia sẽ đứng trước nguy cơ không thể thu hồi vốn.
Chính phủ Mỹ lập tức đứng ngồi không yên, lên tiếng cảnh báo rằng các mô hình của Trung Quốc có hành vi ‘vi phạm quy định’ và cân nhắc hạn chế các mô hình mã nguồn mở.
Tuyên bố này vừa đưa ra đã gây ra làn sóng hoang mang. Trong lịch sử, chưa từng có quốc gia nào tìm cách phong tỏa một dự án mã nguồn mở.
Hai ngày sau, hàng loạt công ty Internet tại Mỹ đã liên kết lại và công bố một bức thư ngỏ mang tiêu đề “Mô hình trọng số mở và vị thế dẫn đầu AI của Mỹ”.
Thư ngỏ kêu gọi không hạn chế các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc. Những cái tên lớn trong ngành như Microsoft, Nvidia, Cisco, Cloudflare đều đã đặt bút ký.
Tôi nghĩ đây là một bức thư xuất sắc, rất đáng để đọc qua.
Quan điểm cốt lõi của nó là mã nguồn mở mang lại lợi ích cho nước Mỹ, vì thế cần phải để nó tồn tại. Dưới đây là những câu then chốt:
Việc đánh giá vị thế dẫn dắt của chúng ta trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không phụ thuộc vào bất kỳ một mô hình AI tiên phong nào, mà phụ thuộc vào việc nước Mỹ có thể xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ, cởi mở và đưa nó len lỏi vào mọi lĩnh vực hay không.
Điều này có ý nghĩa sống còn để tạo ra cơ hội đổi mới sáng tạo và thịnh vượng trên quy mô toàn quốc. Việc này đòi hỏi chúng ta phải phổ cập trí tuệ nhân tạo rộng rãi hơn, khuyến khích cạnh tranh, xây dựng tầng ứng dụng mạnh mẽ, đồng thời trao cho người dân Mỹ quyền kiểm soát lớn hơn đối với công nghệ mà họ phụ thuộc vào.
Các mô hình trọng số mở (các mô hình AI mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống, kiểm tra, sửa đổi và vận hành trên cơ sở hạ tầng của chính mình) là một phần cấu thành quan trọng của nền tảng này, bởi vì chúng giúp trí tuệ nhân tạo tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn, linh hoạt hơn và được áp dụng rộng rãi hơn.
Ý của đoạn này rất rõ ràng: nếu nước Mỹ muốn duy trì thế dẫn đầu thì cần có một hệ sinh thái mở, và cách tốt nhất để xây dựng hệ sinh thái mở chính là khuyến khích mã nguồn mở.
Suy cho cùng, không phải quốc gia cần mã nguồn mở, mà là quốc gia cần sự đổi mới và cạnh tranh, và mã nguồn mở chính là chất xúc tác cho những điều đó. Nếu hạn chế các mô hình mã nguồn mở, kết quả cuối cùng sẽ là trí tuệ nhân tạo bị thao túng bởi một vài tập đoàn lớn, công chúng không thể tham gia, đổi mới và cạnh tranh cũng biến mất. Trí tuệ nhân tạo quá quan trọng để có thể phó mặc vào tay một số ít người.
Dù mục đích của bức thư là bảo vệ lợi ích quốc gia của Mỹ, nhưng những đạo lý mà nó nêu ra đều mang tính phổ quát. Ở Trung Quốc cũng vậy, đó là lý do tại sao chúng ta nên thúc đẩy mạnh mẽ các dự án mã nguồn mở.
Lợi thế cạnh tranh lớn nhất của Trung Quốc là gì? Đó chính là quy mô dân số 1,4 tỷ người. Chúng ta cần phát huy tối đa lợi thế nguồn nhân lực này, thu hút nhiều người nhất có thể tham gia vào công cuộc phát triển khoa học giáo dục đất nước để tạo nên một hệ sinh thái khổng lồ. Phần mềm mã nguồn mở là một trong những con đường phát triển tốt nhất và dễ dàng nhất.
Nói thật lòng, nếu chính phủ Mỹ thực sự cấm các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc thì chưa chắc đã là chuyện xấu. Họ không chỉ tự trói chân mình mà còn vô tình thúc đẩy các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc phát triển mạnh mẽ hơn.
Bạn có thể tập trung trong bao lâu?
Có quan điểm cho rằng, sự chú ý của con người là một nguồn tài nguyên quý giá.
Chỉ cần chiếm được sự chú ý của người khác, bạn sẽ có người dùng, có lưu lượng truy cập và từ đó làm chủ thị trường.
Sự chú ý của mỗi người (thực chất là thời gian) luôn có hạn và là tài nguyên không thể tái tạo. Mọi công ty đều đang tranh giành nó.
Mặt khác, sự tập trung liên quan trực tiếp đến năng suất của bạn. Lúc bạn tập trung cao độ cũng chính là lúc hiệu suất làm việc đạt đỉnh. Tập trung càng lâu, bạn càng dễ đạt được thành quả.
Vậy thì, khả năng tập trung của một người là bao nhiêu? Nói cách khác, khi làm một việc gì đó, bạn có thể duy trì trong bao lâu mà không bị xao nhãng?
Đại học California tại Irvine (Mỹ) từng thực hiện một cuộc khảo sát bằng cách yêu cầu mọi người nhìn vào màn hình máy tính trong thời gian dài và ghi lại khoảng thời gian giữa các lần họ chuyển đổi màn hình.
Nghiên cứu này được theo dõi liên tục suốt 20 năm, và kết quả cho thấy thời gian tập trung của con người ngày càng ngắn lại.
- Năm 2004: 150 giây
- Năm 2012: 75 giây
- Năm 2016: 47 giây
- Năm 2025: 47 giây
Kết quả này hoàn toàn dễ hiểu. Các kênh tranh giành sự chú ý xuất hiện ngày càng nhiều, từ video ngắn, trò chơi điện tử, các giải đấu thể thao cho đến các buổi hòa nhạc…
Thời gian bạn duy trì sự chú ý chắc chắn sẽ ngày càng ngắn đi. Điều này đồng nghĩa với việc ngồi xuống học tập hay làm việc một cách tập trung sẽ trở nên gian nan hơn bao giờ hết.
Khi mà tư duy của một người cứ trung bình 47 giây lại bị gián đoạn một lần, liệu chúng ta có thể tiến triển được bao nhiêu trong khoảng thời gian ngắn ngủi ấy?
Mà một khi đã xao nhãng thì việc quay lại guồng quay không hề đơn giản. Cuộc khảo sát còn đưa ra một số liệu khác: để quay lại trạng thái tập trung ban đầu, người ta cần trung bình tới 25 phút 26 giây.
Bài học rút ra ở đây là, mỗi khi bạn đã bước vào trạng thái tập trung sâu (thường gọi là flow - trạng thái cực kỳ đắm chìm), hãy trân trọng nó, cố gắng tránh mọi nguồn gây xao nhãng và giữ trạng thái đó càng lâu càng tốt. Hãy nhớ rằng thời gian tập trung trung bình của bạn chỉ có 47 giây, và số lần bạn thực sự bước vào trạng thái làm việc hiệu quả cao trong một ngày có lẽ tối đa cũng chỉ được năm đến sáu lần.
Tin tức công nghệ
Khóa kéo thông thường chúng ta hay thấy chỉ là sự khớp nối giữa hai mặt phẳng. Tuy nhiên, vào năm 1985, một kỹ sư người Mỹ đã phát minh ra loại khóa kéo khớp nối cả ba mặt với nhau.
Ông đã nộp bằng sáng chế, tiếc là thời điểm đó nó không được đưa vào ứng dụng thực tế mà bị cất kỹ trong ngăn kéo suốt nhiều năm.
Mãi đến năm nay, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), với sự trợ giúp của công nghệ in 3D, đã đánh giá lại vai trò của loại khóa kéo đặc biệt này.
Loại khóa kéo này có ba cạnh khóa, không chỉ giúp liên kết ba bề mặt lại với nhau mà còn có khả năng chịu lực rất tốt.
Hơn nữa, hình dáng của nó có khả năng tùy biến cao, có thể là đường thẳng, đường cong, đường xoắn ốc kiểu lò xo hoặc các đường xoắn đan xen vào nhau.
Nhờ vậy, phạm vi ứng dụng của nó cực kỳ rộng rãi. Nó vừa có thể kết nối nhiều bề mặt lại với nhau, vừa đóng vai trò như một cấu trúc nâng đỡ.
Đồng thời, độ bền của nó cũng vượt trội hơn. Khi bạn cần một cấu trúc vừa có độ cứng cáp vừa có độ linh hoạt thì đây là giải pháp lý tưởng. Hình ảnh dưới đây minh họa việc sử dụng loại khóa kéo này để thay thế khung kim loại làm cột chống cho lều.
2. Tính năng bù giờ chờ đèn đỏ
Meituan cùng với Công an thành phố Tô Châu đã phối hợp triển khai thử nghiệm tính năng “bù giờ chờ đèn đỏ” dành cho các tài xế công nghệ giao đồ ăn, hiện đang được chạy thử nghiệm thực tế tại Tô Châu.
Theo đó, khoảng thời gian tài xế dừng chờ đèn đỏ sẽ được tự động cộng thêm vào tổng thời gian giao hàng dự kiến.
Giải pháp này nhằm giảm bớt áp lực thời gian cho các tài xế, giúp họ hạn chế việc vượt đèn đỏ nguy hiểm. Tuy nhiên, tính năng này đòi hỏi cơ quan quản lý giao thông phải cung cấp dữ liệu đèn tín hiệu giao thông chính xác theo thời gian thực.
Bóng tennis có tốc độ tiêu thụ cực kỳ lớn, với sản lượng toàn cầu đạt khoảng 400 triệu quả mỗi năm. Do được làm từ cao su, việc tái chế và xử lý loại bóng này gặp rất nhiều khó khăn.
Một nhà thiết kế người Anh đã đưa ra ý tưởng biến những quả bóng tennis đã qua sử dụng thành giày dép.
Đầu tiên, ông cắt các quả bóng tennis thành các dải dài.
Sau đó, các dải bóng này được trộn cùng cao su tự nhiên để đúc thành đế giày, rồi lắp ráp hoàn thiện thành đôi giày ôm sát bàn chân.
Hiện tại đây mới chỉ là một dự án thử nghiệm và dự báo sẽ rất khó để đưa vào sản xuất thương mại hàng loạt. Lý do là vì quy trình sản xuất quy mô lớn đòi hỏi hệ thống phân loại và cắt lọc chuyên dụng khiến giá thành khó lòng ở mức rẻ, đồng thời việc người tiêu dùng có sẵn sàng đón nhận những đôi giày làm từ chất liệu nỉ kết hợp cao su này hay không vẫn còn là một câu hỏi lớn.
4. Loài chim sợ phụ nữ hơn nam giới
Một nhóm nghiên cứu châu Âu đã thực hiện một nghiên cứu khá kỳ lạ: con người tiếp cận ở khoảng cách bao xa thì chim sẽ giật mình bay đi.
Khoảng cách này được gọi là “khoảng cách cất cánh”.
Họ đã cố gắng lựa chọn những người có cùng độ dài tóc, thể hình, chiều cao tương đương nhau, đi bộ với cùng một dáng đi để tiếp cận đàn chim. Kết quả bất ngờ chỉ ra rằng phụ nữ khiến đàn chim giật mình bay đi ở khoảng cách xa hơn so với nam giới.
Điều này có nghĩa là, so với nam giới, loài chim có vẻ e sợ phụ nữ hơn. Nhóm nghiên cứu chưa thể giải thích chắc chắn kết quả này nhưng đã đưa ra một vài giả thuyết.
Giả thuyết thú vị nhất cho rằng, trong quá trình tiến hóa, nam giới có thể đảm nhận việc săn bắt những con mồi lớn, trong khi phụ nữ chịu trách nhiệm săn bắt những con mồi nhỏ hơn như chim chóc. Do đó, loài chim dần tiến hóa để trở nên cảnh giác và sợ hãi phụ nữ hơn.
Bài viết
1. Trình duyệt Chrome chính thức hỗ trợ ARM64 Linux (tiếng Anh)
Trước đây, Google chỉ cung cấp phiên bản x86 của trình duyệt Chrome cho Linux. Tuần này, họ đã chính thức phát hành phiên bản tải về dành cho kiến trúc ARM64 Linux.
Trong tương lai, mức độ phổ biến của các bản phân phối Linux chạy trên kiến trúc ARM64 rất có thể sẽ vượt qua x86 Linux.
2. Phân tích chuyên sâu về thị trường trung gian AI Token (tiếng Anh)
Hiện nay tại Trung Quốc có rất nhiều dịch vụ định tuyến (routing) cho các mô hình lớn của nước ngoài, với giá API thậm chí còn rẻ hơn cả nhà cung cấp gốc. Bài viết này mổ xẻ những bí mật đằng sau loại hình dịch vụ này.
3. SwiftUI sau 7 năm: Câu chuyện về sự bình thường (tiếng Anh)
SwiftUI từng gây chấn động lớn khi ra mắt vào năm 2019 và nhận được rất nhiều kỳ vọng. Mọi người đều nghĩ nó sẽ trở thành giải pháp UI đa nền tảng tối ưu cho tất cả các thiết bị Apple. Tuy nhiên, ngay cả khi đã bước sang năm 2026, SwiftUI vẫn giống như một phiên bản thử nghiệm kéo dài vô tận. Bài viết này phân tích các vấn đề tồn tại của nó.
Tác giả cũng cho rằng, bên cạnh vấn đề kỹ thuật, văn hóa làm việc của Apple cũng là một nguyên nhân. Apple dường như đã dịch chuyển từ sự tinh tế, chỉn chu đến từng chi tiết trong kỷ nguyên ban đầu của Cocoa, Aqua và tự động bố cục (Auto Layout), sang một văn hóa sản phẩm kiểu “chỉ cần vừa đủ tốt” như hiện nay.
4. Ví cứng Coldcard bị hack như thế nào (tiếng Anh)
Chìa khóa bảo mật của tiền mã hóa chính là chiếc ví. Nếu khóa riêng tư (private key) của ví bị bẻ khóa, mọi thứ sẽ mất sạch. Vì vậy, ví cứng ngoại tuyến (không kết nối Internet) ra đời và được mệnh danh là an toàn nhất.
Tuần trước, ví cứng Coldcard đã bị hack. Kẻ tấn công đã tính toán ra khóa riêng tư dựa trên khóa công khai (public key) của ví, từ đó chuyển toàn bộ số tiền bên trong đi với thiệt hại lên tới hơn 100 triệu USD. Bài viết này sẽ giải thích cách họ đã làm điều đó.
5. Tại sao xe tăng hầu như không bao giờ sử dụng Windows? (tiếng Trung)
Xe tăng chiến đấu chủ lực của các quốc gia rất hiếm khi sử dụng hệ điều hành Windows (bao gồm cả phiên bản nhúng Windows Embedded). Nguyên nhân do đâu? (Đóng góp từ @zuzuAndroid)
6. Cách tự vận hành máy chủ email vào năm 2026 (tiếng Anh)
Thông thường, bạn không nên tự vận hành (self-host) máy chủ email cá nhân. Tuy nhiên, nếu bạn thực sự muốn thử sức, bài viết này sẽ chia sẻ chi tiết cách làm của tác giả.
Công cụ
1. Gander
Ứng dụng Android mã nguồn mở giúp xem nội dung của nhiều loại tệp tin khác nhau, dung lượng khoảng 15MB và hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến.
2. StatLite
Một bảng điều khiển (dashboard) máy chủ dành cho các ứng dụng Spring Boot mã nguồn mở, phù hợp cho nhu cầu vận hành cá nhân.
3. presenterm
Một chương trình dòng lệnh giúp trình chiếu các slide từ tệp Markdown ngay trong Terminal.
4. Reconya
Công cụ tự vận hành hỗ trợ quét tất cả các thiết bị và cổng kết nối đang mở trong mạng nội bộ thông qua giao diện Web, có thể tham khảo bài viết giới thiệu này.
5. Quickdraw
Bộ SDK bảng vẽ (whiteboard) không giới hạn kích thước, dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng React, React Native hoặc JavaScript thuần. (Đóng góp từ @nmndwivedi)
6. Rubik’s Snake (Rắn Rubik)
Công cụ thiết kế tạo hình 3D mã nguồn mở, cho phép thiết kế rắn Rubik 3D trực tiếp trên trình duyệt, trải nghiệm trực tuyến. (Đóng góp từ @regomne)
7. LiteSnap
Công cụ chụp ảnh màn hình mã nguồn mở dành cho Windows. (Đóng góp từ @HuibingLin)
8. MetasequoiaIme (Bộ gõ Thủy Sam)
Bộ gõ chữ mã nguồn mở dành cho Windows. (Đóng góp từ @fanlusky)
9. rime vim
Một plugin cho Vim/Neovim hỗ trợ gõ tiếng Trung trực tiếp mà không cần phụ thuộc vào bộ gõ của hệ điều hành, từ đó cho phép tự động hoàn thành (autocomplete) từ vựng. (Đóng góp từ @TSalmon3)
10. history4feed
Công cụ tự động cào toàn bộ nội dung bài viết từ Feed RSS/Atom, yêu cầu người dùng tự triển khai máy chủ. Bản thân công cụ chỉ cung cấp API, xem thêm hướng dẫn tại đây.
Liên quan đến AI
Công cụ dòng lệnh chính thức do OpenAI phát triển dùng để quét lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn, hoạt động dựa trên mô hình Codex.
2. Palmier Pro
Trình biên tập video AI mã nguồn mở, hỗ trợ chỉnh sửa video thông qua các câu lệnh (prompt).
Tài nguyên
1. Cuộc thi thiết kế tiền giấy Euro
Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB) đang kêu gọi các ý tưởng thiết kế mới cho tiền giấy Euro. Trang web này trưng bày các tác phẩm lọt vào vòng chung khảo. Bạn có nhận ra ba nhân vật lịch sử trên không?
2. Bản đồ pixel thành phố Los Angeles
Một bản đồ pixel mô phỏng thành phố Los Angeles theo phong cách trò chơi “SimCity”, hiển thị vị trí trụ sở của các công ty công nghệ lớn.
Trang web sưu tầm và tổng hợp hình ảnh các quán mì Ramen Nhật Bản từ khắp nơi trên thế giới.
4. Seinfeld
Trang web trực quan hóa dữ liệu về bộ phim truyền hình hài kịch (sitcom) nổi tiếng của Mỹ mang tên “Seinfeld”.
Hình ảnh
Các công trình công cộng tại Paris rất chú trọng đến yếu tố bảo vệ môi trường, luôn tìm mọi cách lồng ghép mảng xanh tự nhiên vào thiết kế.
Chẳng hạn như, các cột trụ ở nhà chờ xe buýt được bao phủ bởi các loại dây leo xanh mướt.
Phần mái của các nhà chờ này cũng được trồng đầy cây xanh.
Các cột đèn đường và ki-ốt báo chí cũng được phủ xanh tương tự.
Nói thật thì ý tưởng này rất hay, nhưng vấn đề là các vị trí này không hề thích hợp cho thực vật sinh trưởng bình thường. Chúng hoặc là héo úa, hoặc phát triển um tùm trông chẳng khác nào cỏ dại, nhìn vào đôi khi lại phản tác dụng.
Trích đoạn
Sự phát triển của lập trình thực chất là một quá trình liên tục trừu tượng hóa, và có thể được chia thành ba kỷ nguyên chính.
Kỷ nguyên thứ nhất, kéo dài từ cuối thập niên 1940 đến thập niên 1970, là kỷ nguyên của thuật toán. Sự xuất hiện của ngôn ngữ lập trình bậc cao và trình biên dịch đã trừu tượng hóa đi các logic tầng vật lý của máy tính.
Kỷ nguyên thứ hai, từ thập niên 1970 đến đầu thế kỷ 21, đánh dấu sự ra đời của các ngôn ngữ lập trình hiện đại, đưa lập trình tiến lên mức trừu tượng hóa hướng đối tượng.
Kỷ nguyên thứ ba, từ đầu thế kỷ 21 cho đến nay, là kỷ nguyên mang tính hệ thống. Với sự bùng nổ của các thư viện, nền tảng và API, việc lập trình giờ đây được trừu tượng hóa thành việc kết hợp và lắp ghép các thành phần cũng như các phân hệ con lại với nhau.
Việc lập trình bằng AI hiện tại không mở ra một kỷ nguyên mới nào cả. Phương pháp luận cốt lõi vẫn giữ nguyên, AI chỉ đơn giản là đang đẩy nhanh tiến trình của kỷ nguyên thứ ba mà thôi.
Trích dẫn
1.
Nguyên tắc đầu tiên của bạn là không được tự lừa dối bản thân, bởi vì bạn chính là người dễ bị bản thân mình lừa gạt nhất.
— Nhà vật lý nổi tiếng Richard Feynman, bài phát biểu tại Lễ tốt nghiệp Viện Công nghệ California năm 1974
2.
Tôi chắc chắn rằng năm 2026 sẽ là lần cuối cùng con người độc chiếm giải thưởng Fields. Những người đoạt giải tiếp theo đều sẽ hợp tác với AI để viết luận văn của họ.
3.
Tôi đã đổi chiếc router Asus của mình sang router Ubiquiti. Ôi, sự khác biệt thật quá lớn! Giao diện UI/UX của Ubiquiti được thiết kế cực kỳ thân thiện với người dùng, tạo cảm giác họ thực sự chào đón tôi sử dụng sản phẩm, chứ không phải bắt tôi phải đi tra cứu hướng dẫn sử dụng mới thao tác được.
— 《Cải tạo toàn diện phòng thí nghiệm tại nhà của tôi》
4.
Đối với các tác vụ thông thường, việc sử dụng các mô hình AI mạnh mẽ nhất và đắt đỏ nhất giống như việc bạn lái xe Lamborghini đi siêu thị chỉ để mua một hộp sữa.
5.
Giờ đây chỉ cần vài giây, AI đã có thể tìm thấy lỗi trong mã nguồn hoặc đọc toàn bộ sách hướng dẫn sử dụng. Điều này giúp tiết kiệm được lượng lớn thời gian trước đây từng bị lãng phí vào việc học tập vô nghĩa hay nhập liệu thủ công.
Tuy nhiên, AI cũng khiến chúng ta mất đi một vài thứ, đó chính là sự đắm mình cần thiết để đọc kỹ và thấu hiểu từng dòng code. Một khi đã có đường tắt để đi, người ta sẽ không còn muốn bỏ công sức ra nghiên cứu sâu nữa.