Chủ đề hôm nay là vốn và hạ tầng: DeepSeek được cho là đã đóng khoảng 15 tỷ USD, trong khi OpenAI đàm phán vòng gọi vốn tới 30 tỷ USD trước khả năng IPO. Về sản phẩm, Google giới thiệu Agent Compute Engine cho tác nhân, Microsoft công bố bộ điều phối chẩn đoán MAI-DxO trên Science, còn iFLYTEK ra mắt Spark X2.6 — huấn luyện trên điện toán nội địa hoàn toàn — tại Global 1024 Developer Festival.

1. DeepSeek được cho là huy động khoảng 15 tỷ USD

Theo Bloomberg, TechCrunch và Reuters, phòng thí nghiệm AI Trung Quốc DeepSeek đã huy động khoảng 15 tỷ USD (khoảng 100 tỷ nhân dân tệ). Hơn 15 nhà đầu tư tham gia, gồm CATL, Tencent, Meituan, Geely, GigaDevice, Midea và NetEase, cùng Boyu, CPE, Legend Capital và IDG; CATL và Tencent được xem là các bên lớn nhất. Vòng gọi vốn diễn ra khoảng hai ngày sau khi Mỹ yêu cầu các cơ quan dân sự liên bang gỡ công nghệ DeepSeek. Tháng 6 công ty đã gọi hơn 7 tỷ USD ở định giá khoảng 50 tỷ USD; vốn mới sẽ mở rộng hạ tầng và mô hình mở, trước đó cũng từng có bàn về IPO tại Trung Quốc.

Điểm đáng chú ý: Trong bối cảnh địa chính trị thắt chặt và cuộc đua mô hình frontier toàn cầu, DeepSeek lại dùng siêu vòng gọi vốn để khóa chặt điện toán và đầu tư mô hình.

Nguồn: TechCrunch; Bloomberg; Reuters qua KSL

2. OpenAI đàm phán tới 30 tỷ USD ở định giá pre-money 1,25 nghìn tỷ

CNBC và TechCrunch cho biết OpenAI đang làm việc cho vòng gọi vốn tới 30 tỷ USD ở định giá pre-money 1,25 nghìn tỷ USD, dẫn dắt bởi nhà đầu tư UAE và Coatue. Đây được xem là cầu nối trước khả năng IPO, nhằm có chữ ký vào cuối tuần tới; quy mô vẫn linh hoạt và có thể gắn với thỏa thuận công suất điện toán UAE. OpenAI đã nộp IPO bảo mật hồi tháng 6, CFO nói hướng tới niêm yết năm 2027. Định giá post-money tháng 3 khoảng 852 tỷ USD; Bloomberg trước đó từng nói điều khoản quanh 1,4 nghìn tỷ. Để so sánh, Anthropic đang tìm định giá IPO 1,5–2 nghìn tỷ và tháng 5 đã gọi 65 tỷ USD ở định giá 965 tỷ USD.

Điểm đáng chú ý: Quy mô gọi vốn của các lab hàng đầu tiếp tục tăng, và cuộc đua định giá trước IPO ngày càng gắn với thỏa thuận điện toán.

Nguồn: CNBC; TechCrunch

3. Google ra mắt Agent Compute Engine và mở rộng quản trị tác nhân

Tại AGNTCon+MCPCon, Google Cloud công bố Agent Compute Engine: lớp điện toán dành riêng cho tác nhân, đã hỗ trợ tác vụ tác nhân Gemini, sẽ mở bản xem trước trong vài tháng tới. Mỗi tác nhân chạy trong microVM cô lập phần cứng (Cloud Hypervisor + Titanium), khởi động nhanh, chia sẻ bộ nhớ copy-on-write và tạm dừng/tiếp tục khi rảnh; trạng thái có thể lưu trên Hyperdisk. Agent Substrate mã nguồn mở trên GKE tuyên bố mật độ tới 10× và suspend/resume dưới 500 ms trong thử nghiệm khoảng 200.000 tác nhân. Google cũng mở rộng quản trị tác nhân trên các runtime Cloud — Gateway, Registry, Identity và quan sát.

Điểm đáng chú ý: Tác nhân chuyển từ «chạy được» sang «chạy quy mô lớn dưới quản trị», điện toán và kiểm soát được đóng gói cùng nhau.

Nguồn: Google Cloud Blog

4. MAI-DxO của Microsoft lên Science: điều phối chẩn đoán nhiều bước

Nghiên cứu về AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) của Microsoft và Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench) được đăng ngày 22 tháng 10 trên Science. Bắt đầu từ mô tả ngắn, hệ thống mô phỏng hội đồng bác sĩ hỏi và chỉ định xét nghiệm theo vòng. Trên ca NEJM phức tạp đạt khoảng 83% độ chính xác so với khoảng 36% bác sĩ có tài liệu tham khảo và khoảng 22% không có; trên ca cấp cứu MIMIC-IV-ED khoảng 80% so với khoảng 47%. Ở cấu hình hạn chế chi phí, hệ thống cũng có thể giảm đáng kể chi phí thăm dò. Các tác giả nhấn mạnh đây là benchmark văn bản có kiểm soát, không chứng minh vượt bác sĩ chuyên khoa hay thực hành thật; sẽ mã nguồn mở một phần SDBench và đánh giá thực tế với Beth Israel Deaconess.

Điểm đáng chú ý: AI y tế chuyển từ trả lời một phát sang điều phối chẩn đoán nhiều lượt — xác thực thực tế vẫn là bắt buộc.

Nguồn: Microsoft AI; Science

5. iFLYTEK ra mắt Spark X2.6: mô hình edge–cloud trên điện toán nội địa

Tại Global 1024 Developer Festival 2026, iFLYTEK phát hành Spark X2.6 — mô hình lớn edge–cloud huấn luyện trên điện toán nội địa hoàn toàn — mạnh hơn về mã, tác nhân và nhiệm vụ phức tạp. Báo cáo hiệu quả huấn luyện ngữ cảnh dài tăng khoảng 4 lần, suy luận dài hạn khoảng 4,5 lần; đồng thời có Spark X2.6-4B nhẹ trên thiết bị, độ chính xác định tuyến edge–cloud được cho là 96,1%, kèm ứng dụng như nhân viên số WinWork.

Điểm đáng chú ý: Mô hình edge–cloud trên stack điện toán nội địa tiếp tục sản phẩm hóa, trọng tâm là mã, tác nhân và nhiệm vụ dài hạn.

Nguồn: 21st Century Business Herald; Sina Finance; Phoenix Finance

---

Tóm lại: Các lab hàng đầu Mỹ–Trung tiếp tục đổi siêu vòng gọi vốn lấy điện toán và thời gian, trong khi hạ tầng tác nhân và điều phối chẩn đoán y tế tiến tới các bước có thể mở rộng và kiểm chứng.