According to the World Economic Forum’s Future of Jobs Report, employers highlight resilience, flexibility, and agility as among the most in-demand skills in the workforce, alongside analytical and creative thinking and technological literacy.

Against that backdrop, a set of skills continues to surface across industries that are harder to automate. These two goals reflect the skills that need to be developed in 2026 in order to stay relevant. 

2026 Goal: Develop Public Speaking Skills

Well-composed emails, polished summaries, and detailed proposals are no longer signals of exceptional ability; they are expected, given how AI can help.

What still differentiates people is how they communicate when there is no script.

In a meeting, can you shift the conversation when you notice the client is no longer interested in the current proposal? If one of your teammates goes off-script, can you think on your feet and still participate in the pitch?

AI can help draft an email or clean up a proposal. What it can’t do is notice when a room goes quiet or when a point didn’t land. It can’t adjust mid-thought or mid-speech – only a human who is confident in their speaking and communication skills can handle those situations.

Action steps to build this skill:

• Challenge yourself to speak up once per meeting without preparing your comment in advance
• Practice explaining your work without slides or notes
• Volunteer to summarize discussions verbally instead of in follow-up emails
• Sign up for an improv class and learn to think on your feet

2026 Goal: Build AI Literacy As A Core Skill

AI literacy is not about keeping up with every new tool or release. It’s about developing discernment and understanding when AI is a helpful tool, when it’s misleading, and when to avoid using it.

Right now, many professionals fall into one of two extremes. Some are avoiding AI entirely. Others are trusting outputs too quickly and copying and pasting content as “fact”. Both approaches create risk.

True AI literacy is about knowing how to ask better questions, write effective prompts, evaluate responses critically, and recognizing that just because ChatGPT states something as fact doesn’t mean it is.

Employers expect workers to collaborate with AI while still owning decisions and outcomes. Knowing how to check, challenge, and refine AI output will be as important as generating it.

Action steps to build this skill:

• Cross-check outputs instead of assuming accuracy – do your own research
• Use AI to critique your thinking rather than outsourcing it
• Notice where AI lacks context or nuance in your specific field – pay attention to bias

2026 Goal For Students: Start Building These Skills Now

Students can also work on these goals, even if they aren’t yet in the workforce. Most of the skills can be developed through clubs, sports, part-time work, side hustles, and community volunteering. Find environments that already mirror real workplaces: group projects, shifting expectations, deadlines, and public pressure to perform.

Public speaking can be developed at pitch competitions or in debate clubs. AI literacy starts by learning how to create the most effective prompts and knowing the best questions to ask. Adaptability gets developed when you need to balance work and school. Self-direction shows up when you decide to launch a side hustle to make extra money.

Action steps to build this skill:

• Volunteer to speak first in class discussions or group presentations at least once a week
• Join one activity that forces live communication (debate, theater, student council, mock trial)
• Practice ownership by running one small project end-to-end (school event, fundraiser, club initiative)

Why These 2026 Goals Matter In An AI Economy

While AI can draft proposals, summarize transcripts, and generate answers for you, it cannot walk into the meeting or classroom for you. It cannot notice when the conversation shifts, when the audience stops paying attention, or when a client’s silence signals hesitation. It cannot improvise in a live moment when things aren’t going to plan. That’s where public speaking and effective communication earn their place in 2026.

When it comes to setting your 2026 goals in this AI economy, relevance won’t be determined by who uses AI. It will be determined by who can pair AI-assisted output with human presence, clear thinking, and credible decision-making.

Forbes

The post How AI Can Turn Solo Founders Into Full Teams appeared first on Opus Solution.

But amid this digital transformation, a deeper question looms: What happens to our sense of identity when machines can mirror, augment or outperform distinctly human traits?

This isn’t just a technological revolution—it’s a philosophical reckoning.

From Productivity To Purpose

Our sense of worth has often been tied to what we produce for centuries. We’ve defined ourselves by our jobs, roles and skills. But AI is unbundling those associations.

If a generative model can produce artwork in seconds, write legal briefs or design an app interface at scale, what does it mean to be a designer, a lawyer or a coder?

It’s easy to fall into the trap of techno-pessimism here—the fear that we’re all replaceable. But this moment is less about replacement and more about redefinition. It invites us to shift the basis of our value from output to insight, from repetition to originality and from labor to meaning.

In essence, AI is pushing us to re-anchor our identity not in what we do but in how we think and why we create.

The Emotional Turing Test

We’ve crossed a strange new threshold: AI tools like ChatGPT and Claude can mimic empathy, humor and vulnerability. People are forming bonds with chatbots, delegating administrative tasks and performing emotional labor. Some even turn to AI for companionship or coaching.

While critics fear this will lead to a more isolated or manipulated society, others see it as a prompt for emotional self-awareness. What does it mean to be genuinely heard (or to feel connected) when an algorithm is on the other end?

We may soon find ourselves redefining what intimacy, authenticity and trust mean. This forces us to ask: What do we seek in connection with each other? And what uniquely human traits—like ethics, empathy with accountability or the unpredictability of true love—remain irreplaceable?

Intelligence Is No Longer Ours Alone

For most of human history, intelligence was our superpower. It separated us from other species, enabled innovation and led to the development of civilization. But now, we’re not the only intelligent agents in the room.

With AI, we’ve created something that can simulate cognition, learn at scale and synthesize data faster than any human. And while it lacks consciousness or emotion (for now), it challenges our monopoly on intelligence.

Rather than diminishing us, this should decentralize our ego. Just as the Copernican revolution repositioned Earth in the cosmos, the AI revolution is repositioning human intellect—not as singular but as one node in a broader web of evolving intelligence.

This could be a moment of liberation—from over-identifying with our minds and rediscovering the richness of emotion, intuition and even our limitations.

The Rise Of ‘Human As Curator’

In the age of AI, the value of being human may lie less in creation and more in curation-the ability to guide, contextualize, question and ethically deploy AI tools.

Doctors using AI to aid in diagnosis don’t lose their role; rather, they become more effective stewards of knowledge. A writer collaborating with AI still shapes the narrative, tone and truth. A teacher with AI-powered tutoring platforms can focus more on inspiration than instruction.

The future belongs to those who can navigate nuance, ask better questions and use machines as amplifiers rather than crutches.

Artificial Intelligence processor unit. Powerful Quantum AI component on PCB motherboard with data transfers.

This doesn’t diminish our humanity—it refines it.

Meaning-Making In A Machine Age

If AI can write poetry, solve equations and simulate friendships, we may be tempted to ask: What’s left for us?

The answer: meaning.

AI can process information, but only humans can assign significance. Only we can decide what matters, what we want to protect and what kind of future we want to build. AI may help us live longer or work faster, but it cannot answer key fundamental questions: Why are we here? What does a good life look like?

These aren’t engineering problems. They are human ones.

Becoming More Human, Not Less

There’s a paradox: The more we automate what we once called “human,” the more space we create to rediscover what it means to be human.

Art, ethics, storytelling, community, vulnerability and love are not bugs in our biology. They’re the core features of consciousness. If we use this moment well, AI won’t make us obsolete. It will make us more reflective, more imaginative and more deeply human. But only if we lead, not just with data but with dignity.

We stand at the edge of a cultural tipping point. The tools we’ve built are now reshaping us. However, this won’t end humanity’s story if we stay grounded in our values, remain curious in spirit and remain open to rewriting old definitions.

Forbes

The post You 2.0: How AI Is Rewriting What It Means To Be Human appeared first on Opus Solution.

Each word in an AI prompt is broken down into clusters of numbers called “token IDs” and sent to massive data centers — some larger than football fields — powered by coal or natural gas plants. There, stacks of large computers generate responses through dozens of rapid calculations.

The whole process can take up to 10 times more energy to complete than a regular Google search, according to a frequently cited estimation by the Electric Power Research Institute.

So, for each prompt you give AI, what’s the damage? To find out, researchers in Germany tested 14 large language model (LLM) AI systems by asking them both free-response and multiple-choice questions. Complex questions produced up to six times more carbon dioxide emissions than questions with concise answers.

In addition, “smarter” LLMs with more reasoning abilities produced up to 50 times more carbon emissions than simpler systems to answer the same question, the study reported.

“This shows us the tradeoff between energy consumption and the accuracy of model performance,” said Maximilian Dauner, a doctoral student at Hochschule München University of Applied Sciences and first author of the Frontiers in Communication study published Wednesday.

Typically, these smarter, more energy intensive LLMs have tens of billions more parameters — the biases used for processing token IDs — than smaller, more concise models.

“You can think of it like a neural network in the brain. The more neuron connections, the more thinking you can do to answer a question,” Dauner said.

What you can do to reduce your carbon footprint

Complex questions require more energy in part because of the lengthy explanations many AI models are trained to provide, Dauner said. If you ask an AI chatbot to solve an algebra question for you, it may take you through the steps it took to find the answer, he said.

“AI expends a lot of energy being polite, especially if the user is polite, saying ‘please’ and ‘thank you,’” Dauner explained. “But this just makes their responses even longer, expending more energy to generate each word.”

For this reason, Dauner suggests users be more straightforward when communicating with AI models. Specify the length of the answer you want and limit it to one or two sentences, or say you don’t need an explanation at all.

Most important, Dauner’s study highlights that not all AI models are created equally, said Sasha Luccioni, the climate lead at AI company Hugging Face, in an email. Users looking to reduce their carbon footprint can be more intentional about which model they chose for which task.

“Task-specific models are often much smaller and more efficient, and just as good at any context-specific task,” Luccioni explained.

If you are a software engineer who solves complex coding problems every day, an AI model suited for coding may be necessary. But for the average high school student who wants help with homework, relying on powerful AI tools is like using a nuclear-powered digital calculator.

Even within the same AI company, different model offerings can vary in their reasoning power, so research what capabilities best suit your needs, Dauner said.

When possible, Luccioni recommends going back to basic sources — online encyclopedias and phone calculators — to accomplish simple tasks.

Why it’s hard to measure AI’s environmental impact

Putting a number on the environmental impact of AI has proved challenging.

The post Your AI use could have a hidden environmental cost appeared first on Opus Solution.

Khi trí tuệ nhân tạo trở thành một phần của bàn phím

Buổi chia sẻ mở đầu bằng bức tranh toàn cảnh chuyển đổi số về sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực công nghệ nói chung và phát triển phần mềm nói riêng. Việc AI từng bước “nhúng” vào quy trình lập trình không còn là chuyện của tương lai, mà là thực tại đang diễn ra mỗi ngày thông qua các công cụ như:

• GitHub Copilot: gợi ý mã theo thời gian thực dựa trên ngữ cảnh
• ChatGPT: hỗ trợ phân tích yêu cầu, viết tài liệu, debug code
• Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium…: hỗ trợ tăng tốc phát triển ứng dụng
• Các công cụ hỗ trợ sinh test case, giải thích đoạn mã, tự động refactor…

Người chia sẻ đã nhấn mạnh rằng, AI không thay thế con người, mà giúp con người làm tốt công việc hơn, tập trung vào phần sáng tạo và logic cốt lõi. Từ việc gợi ý dòng code đơn giản, đến xây dựng cả hàm xử lý logic theo yêu cầu – AI đang dần trở thành người cộng sự “thầm lặng” nhưng hiệu quả trong hành trình phát triển phần mềm.

Demo & trải nghiệm thực tiễn: Không chỉ nói, mà còn làm

Để biến lý thuyết thành trải nghiệm thực tế, phần demo ngay tại buổi talk đã mang đến không khí cực kỳ sôi nổi. Những tình huống thường gặp như:

• Viết lại một hàm theo hướng clean code
• Tạo API endpoint từ mô tả logic
• Tạo test case với độ bao phủ cao
• Tối ưu hiệu năng đoạn code xử lý dữ liệu

… đều được thử nghiệm ngay với sự hỗ trợ từ AI, khiến nhiều người tham dự phải gật gù: “Cái này tiết kiệm cả tiếng đồng hồ mỗi ngày thật đấy!”

Không ít thành viên đã chia sẻ những trải nghiệm lần đầu “dám dùng AI”, từ việc ngại sai – đến cảm giác “nghiện” vì tiết kiệm thời gian tra cứu tài liệu, stackoverflow, hoặc gợi ý tên biến… chính xác đến bất ngờ.

Vấn đề không còn là “AI có thông minh không?”, mà là “Dev đã đủ cởi mở chưa?”

Một thông điệp xuyên suốt được truyền đi trong suốt buổi chia sẻ là:

AI có thể giúp bạn tăng tốc – nhưng tư duy vẫn phải là của bạn.

Việc sử dụng AI một cách hiệu quả đòi hỏi:

• Khả năng đánh giá đầu ra
• Tư duy logic và hiểu rõ context
• Tinh thần học hỏi và thử nghiệm
• Khả năng kiểm soát, không lệ thuộc

Bởi nếu chỉ “copy-paste” những gì AI gợi ý, lập trình viên sẽ trở thành người nhập liệu thông minh chứ không còn là người thiết kế giải pháp.

OPUS OPENTALK – Không chỉ là một buổi chia sẻ

Buổi chia sẻ này nằm trong chuỗi Opus OpenTalk – diễn đàn học hỏi định kỳ được tổ chức bởi chính đội ngũ nội bộ nhằm lan tỏa tri thức, mở rộng góc nhìn và nuôi dưỡng văn hóa học tập bền vững tại Opus.

Mỗi buổi OpenTalk là một cơ hội để mọi người cùng nhau:

• Cập nhật công nghệ, kỹ năng và tư duy mới
• Trò chuyện trực tiếp, chia sẻ kinh nghiệm thật
• Tạo cảm hứng để áp dụng vào công việc hàng ngày
• Kết nối, hiểu nhau và học hỏi từ chính đồng đội

Trong bối cảnh AI đang thay đổi cách vận hành của cả ngành phần mềm, việc tổ chức những buổi trao đổi như thế này không chỉ mang tính thời điểm – mà là bước đi chiến lược trong việc xây dựng tổ chức học tập, thích nghi và tiên phong.

 Tổng kết: Con người + AI = Năng suất + Cảm hứng

Buổi OpenTalk khép lại trong không khí hứng khởi. Không còn sự “e ngại” hay nghi ngờ AI sẽ thay thế mình, mà thay vào đó là tinh thần:

Mình sẽ dùng AI để làm tốt hơn, nhanh hơn, vui hơn – và dành thời gian cho những việc thực sự cần đầu óc con người.

Sẽ có những công cụ mới, thuật toán mới, thậm chí là trợ lý lập trình ảo mạnh mẽ hơn nữa. Nhưng tư duy học hỏi và tinh thần khai phá – đó mới là thứ giúp developer tiến xa, dù công cụ có thay đổi thế nào.

The post Opus OpenTalk: AI in Code: Khi Trí Tuệ Nhân Tạo Trở Thành Cộng Sự Của Lập Trình Viên appeared first on Opus Solution.

Hợp tác cùng các nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa, đổi mới của DeepSeek nhằm giải quyết một trong những thách thức lớn nhất trong phát triển AI: dạy cho máy móc hiểu được con người thực sự mong muốn gì từ chúng.

Dạy AI hiểu sở thích của con người

Trọng tâm trong sáng kiến của DeepSeek là cách tiếp cận mới đối với cái mà các chuyên gia gọi là “mô hình thưởng” – về cơ bản là cơ chế phản hồi giúp định hướng cho quá trình học của hệ thống AI. Hãy tưởng tượng mô hình thưởng như những “giáo viên số”. Khi AI đưa ra phản hồi, mô hình sẽ đánh giá phản hồi đó tốt đến đâu, từ đó giúp AI cải thiện theo thời gian. Vấn đề từ trước đến nay là làm sao để tạo ra mô hình thưởng phản ánh chính xác sở thích của con người trong nhiều loại câu hỏi khác nhau. Giải pháp của DeepSeek kết hợp hai kỹ thuật:

1. Mô hình thưởng sinh ngữ (Generative Reward Modeling – GRM): Sử dụng ngôn ngữ để thể hiện phần thưởng, cung cấp phản hồi phong phú hơn so với các phương pháp cũ vốn chỉ dựa trên điểm số đơn giản.

2. Điều chỉnh phản biện dựa trên nguyên tắc nội tại (Self-Principled Critique Tuning – SPCT): Cho phép AI tự động tạo ra các nguyên tắc hướng dẫn và phản biện thông qua học tăng cường trực tuyến.

Zijun Liu, một nhà nghiên cứu đến từ Đại học Thanh Hoa và DeepSeek-AI, đồng tác giả bài báo, giải thích rằng sự kết hợp này cho phép “các nguyên tắc được tạo ra dựa trên truy vấn đầu vào và phản hồi, giúp quá trình sinh phần thưởng điều chỉnh linh hoạt theo ngữ cảnh.”

Làm được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn

Điều khiến phương pháp của DeepSeek trở nên đặc biệt giá trị là kỹ thuật “phóng đại tại thời điểm suy luận” (inference-time scaling). Thay vì yêu cầu thêm sức mạnh tính toán trong giai đoạn huấn luyện, phương pháp này cho phép cải thiện hiệu năng ngay trong lúc AI được sử dụng – tức là tại thời điểm suy luận.

Các nhà nghiên cứu chứng minh rằng phương pháp của họ đạt kết quả tốt hơn khi tăng số lượng mẫu trong quá trình suy luận, từ đó mở ra khả năng để các mô hình nhỏ hơn đạt được hiệu suất tương đương với những mô hình lớn hơn rất nhiều. Bước đột phá về hiệu suất này xuất hiện đúng lúc ngành AI đang đối mặt với những lo ngại ngày càng gia tăng về tính bền vững, chuỗi cung ứng phần cứng, và khả năng tiếp cận công nghệ.

Ý nghĩa đối với tương lai AI

Đổi mới của DeepSeek trong hệ thống phản hồi AI có thể mang lại những tác động sâu rộng:

Phản hồi chính xác hơn: Mô hình thưởng tốt hơn đồng nghĩa với việc AI nhận được phản hồi chính xác hơn, giúp cải thiện chất lượng đầu ra theo thời gian.

Hiệu năng thích ứng: Khả năng tăng cường hiệu suất tại thời điểm suy luận cho phép AI điều chỉnh phù hợp với các điều kiện tính toán khác nhau.

Năng lực đa nhiệm tốt hơn: Việc cải thiện mô hình thưởng trong các lĩnh vực tổng quát giúp AI hoạt động tốt hơn trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Dân chủ hóa nghiên cứu AI: Nếu các mô hình nhỏ có thể đạt hiệu quả tương đương mô hình lớn nhờ phương pháp suy luận thông minh hơn, việc nghiên cứu AI sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn với các tổ chức hoặc nhóm có nguồn lực hạn chế.

Ảnh hưởng ngày càng tăng của DeepSeek

Bước tiến mới này càng củng cố danh tiếng đang lên của DeepSeek trong lĩnh vực AI. Dù chỉ mới thành lập vào năm 2023 bởi doanh nhân Liang Wenfeng, công ty có trụ sở tại Hàng Châu đã gây tiếng vang với mô hình nền tảng V3 và mô hình suy luận R1. Gần đây, họ cũng vừa nâng cấp mô hình V3 (DeepSeek-V3-0324) với các cải tiến về năng lực suy luận, tối ưu hóa phát triển giao diện web và nâng cao khả năng viết tiếng Trung.

DeepSeek cũng cam kết theo hướng mã nguồn mở, khi đã công khai năm kho mã trên GitHub vào tháng 2, cho phép các nhà phát triển xem xét và đóng góp vào quá trình phát triển phần mềm.

Theo bài nghiên cứu, DeepSeek dự định mở mã mô hình GRM, dù chưa đưa ra thời gian cụ thể. Quyết định này có thể thúc đẩy sự tiến bộ của ngành bằng cách mở rộng phạm vi thử nghiệm với các hệ thống phản hồi AI tiên tiến.

Vượt ra ngoài tư duy “càng lớn càng tốt”

Trong bối cảnh AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, công trình của DeepSeek cho thấy rằng đổi mới trong cách các mô hình học tập có thể quan trọng không kém việc mở rộng quy mô mô hình. Bằng cách tập trung vào chất lượng và khả năng mở rộng của phản hồi, DeepSeek đang giải quyết một trong những thách thức cốt lõi để tạo ra AI hiểu và đáp ứng tốt hơn với con người.

Bước đột phá tiềm năng trong hệ thống phản hồi AI này cho thấy: tương lai của trí tuệ nhân tạo có thể không chỉ phụ thuộc vào sức mạnh tính toán thuần túy, mà còn ở những phương pháp thông minh và hiệu quả hơn để nắm bắt sự tinh tế trong sở thích và kỳ vọng của con người.

Đặc biệt, DeepSeek tuyên bố mô hình của họ được đào tạo để xử lý tốt các tác vụ toán học, lập trình và lý luận logic – những mảng mà nhiều AI hiện nay còn khá “vụng về”. Không chỉ dừng lại ở đó, họ mã nguồn mở toàn bộ mô hình theo giấy phép MIT, cho phép cộng đồng sử dụng miễn phí cho cả mục đích thương mại – một nước đi đầy chiến lược để tăng tốc lan tỏa.

AI phát triển – Doanh nghiệp không thể đứng ngoài chuyển đổi số

Sự phát triển bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thời gian gần đây không chỉ là một bước tiến công nghệ, mà còn là một cú hích buộc các doanh nghiệp phải thay đổi. AI không còn là khái niệm xa vời dành riêng cho các tập đoàn công nghệ – nó đang len lỏi vào mọi khía cạnh hoạt động: từ chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu, quản lý nội bộ đến tối ưu chuỗi cung ứng và ra quyết định chiến lược.

Trong bối cảnh đó, chuyển đổi số không còn là lựa chọn, mà là điều kiện sống còn. Doanh nghiệp nếu không nhanh chóng số hóa quy trình, tích hợp công nghệ và xây dựng nền tảng dữ liệu đủ mạnh sẽ đứng trước nguy cơ:

• Tụt hậu về năng suất và hiệu quả
• Mất lợi thế cạnh tranh
• Và quan trọng nhất: không theo kịp tốc độ phát triển của thị trường số hóa

AI càng phát triển mạnh, yêu cầu về dữ liệu, tính linh hoạt và năng lực tự động hóa trong doanh nghiệp càng cao. Điều này đặt ra áp lực, nhưng cũng mở ra cơ hội để tái cấu trúc, tối ưu vận hành và định hình lại mô hình kinh doanh dựa trên công nghệ.

Liên hệ với Việt Nam: Cơ hội và bài toán cần giải

Sự trỗi dậy của các công ty AI như DeepSeek là lời cảnh tỉnh rõ ràng cho hệ sinh thái công nghệ tại Việt Nam. Trong khi các quốc gia lân cận đang đầu tư mạnh vào phát triển AI nội địa, Việt Nam vẫn còn thiếu những mô hình AI có năng lực thực chiến mạnh, đặc biệt là các mô hình hiểu và xử lý tốt tiếng Việt.

Cơ hội:

AI Việt cần bứt phá về ngôn ngữ và văn hóa bản địa. Các ứng dụng hiện nay phần lớn dùng API từ nước ngoài như GPT, Claude hay Gemini, vốn tối ưu cho tiếng Anh. Điều này dẫn đến rào cản chi phí và độ phù hợp ngữ cảnh khi triển khai vào doanh nghiệp nội địa.

Thị trường đang khát những mô hình AI Việt hóa có thể tích hợp sâu vào CRM, HRM, dịch vụ công,… Các doanh nghiệp trong nước rất cần trợ lý ảo, chatbot, hệ thống phân tích dữ liệu thông minh phục vụ khách hàng Việt, không chỉ dịch từ Anh sang Việt.

Thách thức:

Hạ tầng kỹ thuật và nhân lực AI còn mỏng. Các công ty công nghệ Việt Nam – nhất là các công ty vừa và nhỏ – thiếu tài nguyên để huấn luyện các mô hình lớn.

Thiếu chính sách và hỗ trợ rõ ràng cho doanh nghiệp phát triển AI. Hiện vẫn chưa có một hệ sinh thái AI mang tính “quốc gia” như cách Trung Quốc hỗ trợ các công ty như DeepSeek.

Việt Nam cần làm gì?

1. Đầu tư xây dựng mô hình AI tiếng Việt có chiều sâu: Đây là yếu tố then chốt nếu muốn Việt Nam tự chủ công nghệ AI thay vì phụ thuộc vào các nền tảng quốc tế.

2. Hợp tác công – tư để chia sẻ hạ tầng huấn luyện AI: Nhà nước có thể tài trợ máy chủ, GPU hoặc data lake dùng chung cho cộng đồng startup AI.

3. Đẩy mạnh nghiên cứu và thử nghiệm ứng dụng trong lĩnh vực công – doanh nghiệp: Thay vì chỉ chạy theo hình thức, nên có các chương trình thí điểm AI thực chiến tại bệnh viện, trường học, cơ quan công quyền.

Kết luận

Sự xuất hiện của DeepSeek-R1 là minh chứng rằng châu Á hoàn toàn có thể tạo ra những mô hình AI đẳng cấp thế giới. Với Việt Nam, đây là thời điểm để chúng ta chuyển từ vị thế “người dùng AI” sang “người kiến tạo AI”. Nếu biết tận dụng cơ hội, đầu tư đúng hướng và xây dựng chiến lược dài hơi, Việt Nam hoàn toàn có thể sở hữu những “DeepSeek phiên bản Việt” trong tương lai gần.

The post DeepSeek: Khi Trung Quốc tăng tốc trong cuộc đua AI appeared first on Opus Solution.