Mua Crypto
Thanh toán bằng
USD
USD
Mua & Bán
Hot
Hỗ trợ Visa, MasterCard, SEPA...
P2P tiền (P2P)
0 Fees
Giao dịch linh hoạt, không phí
Thẻ Gate
Thanh toán tiền điện tử trên khắp thế giới
Thị trường
Giao dịch
Cơ bản
Nâng cao
Futures
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Kiếm tiền
Launch
CandyDrop
tag
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Square
Trung tâm
Khám phá giá trị của tiền điện tử
Live
moments live
Livestream phân tích thịtrường mỗi ngày
Chat
Giao Lưu Với Các Nhà Giao Dịch Khác
Tin nhanh
Tin tức tiền điện tử mớinhất
flower_head
Thêm
Khuyến mãi
AI
Khác
TradFi
Phần thưởng
ABNB

Tính giá Airbnb

Đã đóng
ABNB
₫2.944.995,76
+₫40.339,25(+1,38%)

*Dữ liệu cập nhật lần cuối: 2026-04-08 02:07 (UTC+8)

Tính đến 2026-04-08 02:07, Airbnb (ABNB) đang giao dịch ở ₫2.944.995,76, với tổng vốn hóa thị trường là ₫1727,00T, tỷ lệ P/E là 33,13 và tỷ suất cổ tức là 0,00%. Giá cổ phiếu hôm nay biến động trong khoảng ₫2.845.876,46 và ₫2.959.517,89. Giá hiện tại cao hơn 3,48% so với mức thấp nhất trong ngày và thấp hơn 0,49% so với mức cao nhất trong ngày, với khối lượng giao dịch là 2,66M. Trong 52 tuần qua, ABNB đã giao dịch trong khoảng từ ₫2.545.752,44 đến ₫3.316.347,37 và giá hiện tại cách mức cao nhất trong 52 tuần -11,19%.

Các chỉ số chính của ABNB

Đóng cửa hôm qua₫2.923.097,31
Vốn hóa thị trường₫1727,00T
Khối lượng2,66M
Tỷ lệ P/E33,13
Lợi suất cổ tức (TTM)0,00%
EPS pha loãng (TTM)4,09
Thu nhập ròng (FY)₫57,88T
Doanh thu (FY)₫282,16T
Ngày báo cáo thu nhập2026-05-07
Ước tính EPS0,30
Ước tính doanh thu₫60,34T
Số cổ phiếu đang lưu hành590,81M
Beta (1 năm)1.16

Giới thiệu về ABNB

Airbnb, Inc., cùng với các công ty con của mình, vận hành một nền tảng cho phép chủ nhà cung cấp chỗ ở và trải nghiệm cho khách du lịch trên toàn thế giới. Mô hình thị trường của công ty kết nối chủ nhà và khách qua mạng hoặc thiết bị di động để đặt chỗ và trải nghiệm. Công ty chủ yếu cung cấp phòng riêng, nhà chính hoặc nhà nghỉ dưỡng. Trước đây, công ty được biết đến với tên gọi AirBed & Breakfast, Inc. và đã đổi tên thành Airbnb, Inc. vào tháng 11 năm 2010. Airbnb, Inc. được thành lập vào năm 2007 và có trụ sở chính tại San Francisco, California.
Lĩnh vựcChu kỳ tiêu dùng
Ngành nghềDịch vụ du lịch
CEOBrian Chesky
Trụ sở chínhSan Francisco,CA,US
Trang web chính thứchttps://www.airbnb.com
Nhân sự (FY)8,20K
Doanh thu trung bình (1 năm)₫34,41B
Thu nhập ròng trên mỗi nhân viên₫7,05B

Câu hỏi thường gặp về Airbnb (ABNB)

Giá cổ phiếu Airbnb (ABNB) hôm nay là bao nhiêu?

x
Airbnb (ABNB) hiện đang giao dịch ở mức ₫2.944.995,76, với biến động 24h qua là +1,38%. Phạm vi giao dịch 52 tuần là từ ₫2.545.752,44 đến ₫3.316.347,37.

Mức giá cao nhất và thấp nhất trong 52 tuần của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E) của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu? Nó chỉ ra điều gì?

x

Vốn hóa thị trường của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) hàng quý gần đây nhất của Airbnb (ABNB) là bao nhiêu?

x

Bạn nên mua hay bán Airbnb (ABNB) vào thời điểm này?

x

Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Airbnb (ABNB)?

x

Làm thế nào để mua cổ phiếu Airbnb (ABNB)?

x

Cảnh báo rủi ro

Thị trường chứng khoán tiềm ẩn rủi ro cao và biến động giá mạnh. Giá trị khoản đầu tư của bạn có thể tăng hoặc giảm, và bạn có thể không thu hồi được toàn bộ số tiền đã đầu tư. Hiệu suất hoạt động trong quá khứ không phải là chỉ báo đáng tin cậy cho kết quả tương lai. Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào, bạn nên đánh giá cẩn thận kinh nghiệm đầu tư, tình hình tài chính, mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của mình, đồng thời tự mình nghiên cứu. Nếu cần thiết, hãy tham khảo ý kiến của một cố vấn tài chính độc lập.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin và không cấu thành tư vấn đầu tư, tư vấn tài chính hoặc khuyến nghị giao dịch. Gate sẽ không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào phát sinh từ các quyết định tài chính đó. Hơn nữa, xin lưu ý rằng Gate có thể không cung cấp đầy đủ dịch vụ tại một số thị trường và khu vực pháp lý nhất định, bao gồm nhưng không giới hạn ở Hoa Kỳ, Canada, Iran và Cuba. Để biết thêm thông tin về các Khu vực bị hạn chế, vui lòng tham khảo Thỏa thuận người dùng.

Thị trường giao dịch khác

ABNB
CFD
Giao dịch

Bài viết hot về Airbnb (ABNB)

CodeZeroBasis

CodeZeroBasis

22 phút trước.
AI của Mỹ đã bắt đầu cất tiếng trong giọng nam trầm hùng tráng của sứ mệnh quốc gia đang bùng nổ. Nhưng nó lại đang vẫy cờ rất nhiều cho một ngành công nghiệp liên tục cho phép các mô hình của Trung Quốc vào trong tòa nhà. Những lời chào hàng “yêu nước” của Mỹ hiện ở khắp nơi — “thống trị AI toàn cầu,” “sứ mệnh quốc gia,” “cuộc đua chiến lược,” các giá trị “dân chủ,” và toàn bộ thứ ngôn ngữ “hào hùng khoe cơ bắp” quen thuộc mà ngành AI đã bắt đầu mượn từ Washington. Nhưng đằng sau lớp thương hiệu đỏ-trắng-xanh, các nhà phát triển và nền tảng vẫn tính toán ra một kết quả khác: các mô hình của Trung Quốc tốt, rẻ, cởi mở, và ngày càng khó để tránh né. Trong khi gương mặt công khai của AI ở Mỹ vẫn trông như là hoàn toàn nội địa, công nghệ Trung Quốc hơn nữa cứ âm thầm len vào “phần ruột” của cỗ máy — các công cụ lập trình, các chợ dịch vụ đám mây, và những mảnh ghép của ngăn xếp mà đa số người không bao giờ thấy. Lời lẽ về sao và sọc đang ngày càng khó khớp. Gắn nhãn kiểu yêu nước thì dễ. Thứ gây khó chịu là mua sắm kiểu yêu nước. Washington đã được cảnh báo rằng dòng di cư ngày càng tăng này không phải là một câu chuyện phụ mang tính ngách dành cho các kỹ sư, những người đang mở tab trên Hugging Face. Vào giữa tháng 3, Ủy ban Đánh giá Kinh tế và An ninh Mỹ-Trung đã cảnh báo rằng các mô hình mở trọng số của Trung Quốc đã trở nên khó mà “gạt đi” được. Báo cáo cho biết Trung Quốc đã “đi all-in” vào AI mã nguồn mở, việc áp dụng rộng rãi đang thúc đẩy vòng lặp lặp lại nhanh hơn, và kết quả tạo ra “những con đường thay thế để giành vị thế dẫn đầu AI.” Hệ sinh thái mở, theo báo cáo, “cho phép Trung Quốc đổi mới sát với “mặt trận” dù có những ràng buộc đáng kể về năng lực tính toán” — và hiện nay “các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã thu hẹp khoảng cách hiệu năng so với các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu của phương Tây.”  Đó là rất nhiều ngôn ngữ quan liêu bóng bẩy cho một vấn đề cực kỳ đơn giản: Mỹ thì không ngừng khoác lên mình màn kịch về một sứ mệnh quốc gia, trong khi Trung Quốc thì liên tục đưa ra một sản phẩm chạy rất “ngon” khi triển khai.  Cách tiếp cận cởi mở của Trung Quốc đã gần như tạo ra một vòng lặp phản hồi: áp dụng thúc đẩy lặp lại, rồi lại áp dụng thêm — “lợi thế cạnh tranh tự củng cố,” như USCC đã nói; một số ước tính hiện cho rằng các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc nằm trong khoảng 80% các startup AI ở Mỹ. Tài liệu DigiChina của Stanford HAI cho biết các mô hình mở trọng số do Trung Quốc tạo ra nay đã “không thể tránh khỏi” trong bối cảnh AI cạnh tranh và ngày càng được áp dụng ở Mỹ. Washington đang bán “chủ quyền.” Thị trường thì mua bất cứ thứ gì hoạt động. **Các mô hình Trung Quốc đã đang len vào ngăn xếp** ----------------------------------------------------- Cách dễ nhất để bỏ lỡ những gì đang xảy ra là nhìn chằm chằm vào các ứng dụng dành cho người tiêu dùng và tự khen mình vì đã nhận ra điều hiển nhiên. Ở bề mặt đó, Mỹ vẫn có thể cảm thấy mình “vẫn oai” và chủ quyền. SSRS cho biết trong tháng này, 52% người Mỹ sử dụng các nền tảng AI hằng tuần, với ChatGPT ở 36%, Gemini ở 26% và Copilot ở 14%. Bảng xếp hạng của Similarweb ở Mỹ vẫn nghiêng mạnh về Mỹ, với ChatGPT, Gemini, Claude, Grok và OpenAI nằm trong top 5. Cửa hàng trông đủ nội địa để giữ cho việc gắn nhãn gọn gàng và thần kinh yên ổn. Sự thay đổi quan trọng hơn đang diễn ra ở hậu trường, nơi các kỹ sư chọn các mô hình nền tảng, các công ty chọn công cụ, và các quyết định mua sắm biến thành kiến trúc trước khi ai đó bận gọi đó là chiến lược. Theo Hugging Face, Trung Quốc đã vượt Mỹ cả về lượt tải hằng tháng lẫn tổng lượt tải trên nền tảng của mình, với các mô hình Trung Quốc chiếm 41% lượt tải trong năm qua. Tài liệu DigiChina của Stanford HAI cho biết từ tháng 8/2024 đến tháng 8/2025, các nhà phát triển mô hình mở của Trung Quốc chiếm 17,1% trong tổng số lượt tải trên Hugging Face, nhỉnh hơn chút so với các nhà phát triển ở Mỹ ở mức 15,8%. Tuần trước, 7 trong số 10 mô hình phổ biến nhất trên OpenRouter là của Trung Quốc. Nghiên cứu 100 nghìn tỷ token của OpenRouter cho thấy các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc tăng từ một nền gần như bằng 0 vào cuối năm 2024 lên gần 30% tổng mức sử dụng trong một số tuần, trung bình khoảng 13% tổng khối lượng token theo tuần trong suốt năm mà họ nghiên cứu. DeepSeek là bên đóng góp mã nguồn mở lớn nhất tính theo khối lượng trên nền tảng, với Qwen xếp thứ hai. Bản thân công việc đó cũng đang thay đổi. OpenRouter nói rằng các mô hình mở của Trung Quốc giờ không còn chủ yếu để đóng vai và mày mò kiểu sở thích; lập trình và công nghệ cùng nhau giờ chiếm 39% tổng mức sử dụng mã nguồn mở của Trung Quốc trên nền tảng. Cursor, một trong những công ty AI của Mỹ nóng bỏng nhất hiện nay, đã thừa nhận trong tháng này rằng mô hình lập trình Composer 2 của họ, trong một thỏa thuận cấp phép, được xây dựng dựa trên Kimi K2.5 của Moonshot AI trước khi chồng thêm quá trình huấn luyện riêng. Moonshot, một trong những startup AI đầy hứa hẹn nhất của Trung Quốc, có trụ sở tại Bắc Kinh — và được định giá khoảng 18 tỷ USD, cao hơn gấp hơn 4 lần giá trị trong vòng ba tháng. “Việc nhìn thấy mô hình của chúng tôi được tích hợp hiệu quả thông qua quá trình pretraining tiếp tục & huấn luyện RL tính toán cao của Cursor chính là hệ sinh thái mô hình mở mà chúng tôi rất muốn hỗ trợ,” Moonshot viết trên X $TWTR 0.00%. Các lãnh đạo Cursor cho biết Kimi hoạt động tốt nhất trong các đánh giá của công ty, và Business Insider báo cáo rằng sản phẩm tạo ra có giá vào khoảng một phần mười so với Opus 4.6 của Anthropic.  Các công ty từ Airbnb $ABNB -1.45% đến Siemens đều đã công khai sử dụng các mô hình của Trung Quốc. Vì thế, cả những startup AI “đầy chất cưng” lẫn các công ty đã thành danh đều ngày càng chuyển từ các mô hình đắt đỏ độc quyền của Mỹ sang các mô hình rẻ hơn của Trung Quốc, vốn đã thu hẹp đáng kể khoảng cách hiệu năng. Thị trường bắt đầu coi “quốc tịch của mô hình” là thứ yếu — và phần lớn không liên quan — đến việc thứ đó có chạy tốt, triển khai nhanh và chi phí thấp hay không. **“Mở” đã trở thành một mô hình kinh doanh mang tính địa chính trị** --------------------------------------------------- Chính Nhà Trắng cũng đã nói rằng hệ thống mã nguồn mở và mở trọng số rất quan trọng vì các startup cần sự linh hoạt, và vì các công ty có dữ liệu nhạy cảm không phải lúc nào cũng có thể gửi dữ liệu cho một nhà cung cấp mô hình đóng. Điều đó đúng. Và chính xác cũng vì vậy mà các mô hình mở trọng số của Trung Quốc trở thành một “đầu đau” cho câu chuyện chủ nghĩa dân tộc AI ở Mỹ. Việc chính phủ Mỹ thừa nhận điều này đến sau nhiều năm mà uy tín AI của Mỹ gắn chặt với các API đóng, các gói đăng ký mô hình “hạng tinh hoa,” và ý tưởng rằng các hệ thống tốt nhất phải được kiểm soát chặt bởi chỉ một vài công ty. Cách làm đó có thể vẫn thắng ở “tuyến đầu” nhất, nhưng lại kém phù hợp hơn để thắng ở lớp bên dưới — nơi các nhà phát triển chọn và chắt lọc những gì họ thực sự đủ tiền để sử dụng.  Bắc Kinh ngày càng khung các mô hình AI mở trọng số như một phần của các nỗ lực chào mời ngoại giao và thương mại rộng hơn — một mô hình phát triển công nghệ được chia sẻ, đối lập với các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, các hạn chế chuỗi cung ứng và các hệ thống đóng. Mô hình mở như một sản phẩm quyền lực mềm. Họ nói với các quốc gia rằng AI Trung Quốc có thể được chỉnh sửa và không bị khóa phía sau một “cổng thu phí API” của Mỹ. Các nhà nghiên cứu Stanford đã cảnh báo rằng việc áp dụng rộng các mô hình mở trọng số của Trung Quốc có thể làm thay đổi các “mô hình phụ thuộc” trên toàn cầu, tạo ra những phụ thuộc công nghệ mới ngay cả khi chính trọng số mô hình vẫn có thể tải về. Họ Qwen của Alibaba đã xây dựng hệ sinh thái mô hình lớn nhất trên Hugging Face, với hơn 18Bô hình phái sinh, hoặc hơn 200.000 nếu tính tất cả những thứ gắn thẻ Qwen — vượt Llama của Meta $META +0.35% về lượt tải tích lũy trên nền tảng. RAND phát hiện vào tháng 1 rằng lưu lượng truy cập tới các LLM có trụ sở ở Trung Quốc đã tăng 460% trong hai tháng, và thị phần toàn cầu của các mô hình Trung Quốc tăng từ 3% lên 13% trong khoảng thời gian đó. RAND cũng cho biết các mô hình Trung Quốc — như DeepSeek, Qwen và ChatGLM của Zhipu — có thể chạy với chi phí khoảng một phần sáu đến một phần tư so với các đối thủ của Mỹ. Tổ hợp khó chịu này là đòn đánh mạnh vào bất kỳ công ty Mỹ nào đang cố gắng bán “đức hạnh yêu nước” với giá cao. Câu chuyện cũ là Mỹ xây dựng công cụ còn phần còn lại của thế giới đi thuê quyền truy cập. Câu chuyện mới thì là các phòng thí nghiệm Trung Quốc trở thành “nền” cho các công cụ, dù phía bề mặt có thể vẫn mang thương hiệu của Mỹ. Hơn một tá tổ chức Trung Quốc đang công khai phát hành các mô hình mạnh mẽ. Hugging Face cho biết số lượng kho lưu trữ từ các tổ chức Trung Quốc nổi tiếng đã bùng nổ trong năm 2025, với ByteDance và Tencent tăng mạnh số lần phát hành, và các công ty trước đây nghiêng về mô hình đóng nay chuyển dần sang các đợt phát hành mở. Trung Quốc đang xuất khẩu một lý thuyết mạch lạc về sự lan tỏa. Mỹ thì xuất khẩu một nền kinh tế pha trộn giữa các mô hình đóng cao cấp, gắn nhãn mở-trọng-số, và các tranh luận nội bộ về “mở” thậm chí có nghĩa là gì. “Sân chơi mở” của Mỹ bị chia thành gắn nhãn mở-trọng-số, nghiên cứu thực sự cởi mở, các “dòng” nhẹ gọn dễ mang theo, và các ngăn xếp tập trung vào tác tử — xem: Llama của Meta vừa mở-trọng-số nhưng bị hạn chế, dòng OLMo thực sự cởi mở của Ai2, họ Gemma “nhẹ hơn” của Google $GOOGL +1.82%, và ngăn xếp tác tử của NVIDIA — giúp hệ sinh thái mạnh hơn ở một số điểm nhưng ít thống nhất như một học thuyết. Ngay cả thị trường nội bộ của Trung Quốc cũng bắt đầu coi “mở” ít như một hệ tư tưởng hơn là một kế hoạch “go-to-market.” Tháng 2, Baidu — lâu nay là một trong những nhà bảo vệ ồn ào nhất cho mô hình đóng — nói rằng họ sẽ làm cho mô hình Ernie thế hệ tiếp theo của mình trở thành mã nguồn mở, một sự đảo chiều chiến lược lớn. DeepSeek đã làm xáo trộn cả lĩnh vực, và CEO Baidu nói rằng việc mở ra sẽ giúp công nghệ lan nhanh hơn. “Mở” trong cuộc đua này ngày càng có nghĩa là phân phối có thể mở rộng, áp dụng nhanh hơn, và khóa chân nhà phát triển nhiều hơn. **Các “ông lớn” đám mây của Mỹ đang bình thường hóa các mô hình Trung Quốc** ---------------------------------------------------- Nếu các mô hình mở của Trung Quốc vẫn chỉ sống trên internet như những hiện vật “kỳ lạ” mơ hồ cho người chơi nghiệp dư, thì mọi chuyện đã khác. Khi đó, vấn đề lòng yêu nước có thể quản lý được. Nhưng chúng không phải vậy. Các siêu nền tảng (hyperscalers) đã đưa chúng vào bên trong. Amazon $AMZN +0.46% Bedrock nói rằng họ hỗ trợ hơn 100 mô hình nền tảng, bao gồm DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax và OpenAI. AWS cũng đã triển khai các gói DeepSeek và Qwen cụ thể, và việc quảng bá quanh DeepSeek của họ là bảo mật chuẩn doanh nghiệp, hạ tầng thống nhất, và dữ liệu khách hàng “không được chia sẻ với các nhà cung cấp mô hình.” Microsoft $MSFT -0.16% đang làm điều tương tự theo một “giọng” doanh nghiệp gọn gàng hơn. Danh mục của Azure Foundry bao gồm DeepSeek và Kimi của Moonshot trong số các mô hình được Azure bán trực tiếp, và các bản cập nhật Foundry do Microsoft tự công bố đã ca ngợi khả năng suy luận của Kimi như một phần trong danh sách ngày càng mở rộng của nền tảng. Mô hình từ nước ngoài đi vào, sản phẩm doanh nghiệp đáng kính đi ra. Lợi thế địa chính trị bị làm mòn bởi sự tiện lợi trong mua sắm, hóa đơn thống nhất, và mong muốn chung của doanh nghiệp là giả vờ rằng mọi lựa chọn khó chịu chỉ là một “tính năng.” Một mô hình mở của Trung Quốc nằm trong một đám mây Mỹ, được tính phí trên một hóa đơn Mỹ, được bọc trong các cơ chế kiểm soát doanh nghiệp của Mỹ — không còn trông giống một sự kiện địa chính trị và bắt đầu giống như vấn đề mua sắm. Vertex AI của Google Cloud cũng đi theo con đường tương tự. Tài liệu DeepSeek của họ nói rằng các mô hình có sẵn dưới dạng các API được quản lý hoàn toàn, không máy chủ, và Google cũng khuyến nghị rõ ràng việc ghép DeepSeek R1 với Model Armor để đảm bảo an toàn cho sản xuất. Ở những nơi khác trong Vertex AI, Google liệt kê các mô hình mở với hỗ trợ endpoint toàn cầu, bao gồm DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen và GLM, ngay cạnh các mô hình gpt-oss của OpenAI. Mọi lợi thế địa chính trị lại bị làm mòn ngay bởi thiết kế sản phẩm: cùng bảng điều khiển, cùng logic endpoint, cùng ngôn ngữ của dịch vụ được quản lý, cùng những lời trấn an theo kiểu doanh nghiệp.  Nvidia $NVDA +0.26% liệt kê DeepSeek trong danh mục mô hình của mình. Databricks cũng đã nhập cuộc. Tháng này, họ đưa Qwen3-Embedding-0.6B vào bản xem trước công khai cho các tác vụ retrieval và agent, quảng bá nó như một mô hình embedding đa ngôn ngữ tiên tiến được tối ưu cho vector search và các tác nhân AI. Đó là cách những sự phụ thuộc “định hình” dần dần. Một đội dùng nó cho tìm kiếm. Một đội khác gắn nó vào tác tử. Vài quý sau, vấn đề chiến lược đã trở thành release notes và chu kỳ gia hạn.  Có hai vấn đề “Trung Quốc” khác nhau ẩn trong câu chuyện AI. Một là vấn đề ứng dụng do Trung Quốc vận hành. Chính sách quyền riêng tư của DeepSeek nói rằng họ trực tiếp thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cá nhân tại Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Cái còn lại là vấn đề mô hình có nguồn gốc từ Trung Quốc — các trọng số và họ mô hình bị kéo vào các đám mây của Mỹ, các sản phẩm của Mỹ và các luồng công việc của Mỹ. Một dự án “quốc gia” bắt đầu trông bớt “quốc gia” đi rất nhiều khi những phần hữu ích nhất của nó cứ tiếp tục xuất hiện từ nơi khác. AI của Mỹ muốn sự trình diễn của chủ quyền và sự tiện lợi của một hành lang mua sắm toàn cầu. Nó muốn Washington đối xử với họ như một “nhà vô địch quốc gia,” và muốn các nhà phát triển coi mọi mô hình nước ngoài như một món hời vô hại. Nhưng thị trường thì có vẻ khá lạ. Nó cứ tiếp tục mua thứ hoạt động. Chạy một mô hình mở tại chỗ hoặc trên hạ tầng đáng tin cậy có thể giảm bớt một số rủi ro về dữ liệu và quản trị. Đó là lý do vì sao các hyperscalers lại quan trọng ở đây. Họ biến một sự phụ thuộc đầy rủi ro chính trị thành thứ có cảm giác “quản lý được” và mang màu sắc doanh nghiệp. Kết quả là nhiều người mua doanh nghiệp có thể có hiệu năng của mô hình Trung Quốc mà không phải trải qua cảm giác đáng lo rằng mình đang rời khỏi ngăn xếp của Mỹ. Điều đó để lại cho Mỹ một vị thế khá kỳ lạ. Vẫn có những lợi thế to lớn của Mỹ trong chip, hạ tầng đám mây, thị trường vốn và các phòng thí nghiệm tuyến đầu. Nhưng ngôn ngữ chính trị của nước này về AI cứ tiếp tục giả định rằng năng lực lãnh đạo kỹ thuật sẽ tự nhiên chuyển thành lòng trung thành ở tầng dưới. Không phải vậy. Không phải với các mô hình mở — và cũng không phải với phần mềm nói chung. Nhà phát triển thì “ưa đổi,” đội mua sắm thì thực dụng, không nhiều cảm xúc. Nền tảng đám mây thì vô tư cho đến khi hóa đơn được thanh toán. Nếu Washington muốn “giá trị Mỹ” được coi trọng trong việc mua AI, họ sẽ cần nhiều hơn các bài phát biểu về định kiến và sự thống trị. Họ sẽ cần các mô hình của Mỹ đủ mở, đủ rẻ, và đủ phổ biến để việc chọn chúng không giống như một sự hy sinh vì yêu nước. Hiện tại, thị trường dường như ngày càng ít sẵn sàng trả mức chênh lệch đó. 📬 Đăng ký nhận Bản tin Hằng ngày ------------------------------ ### Bản tin miễn phí, nhanh và vui vẻ của chúng tôi về nền kinh tế toàn cầu, được gửi mỗi sáng vào các ngày trong tuần. Đăng ký ngay
0
0
0
0
CodeZeroBasis

CodeZeroBasis

04-07 01:34
Cuộc đua điểm chuẩn của AI đã có người chiến thắng. Chỉ là không phải bạn. Cứ vài tháng lại có một mô hình mới ra mắt và một bảng xếp hạng mới được sắp xếp lại. Các lab cạnh tranh để lý giải tốt hơn, viết code tốt hơn và trả lời tốt hơn lẫn nhau trong các bài test được thiết kế để đo lường trí tuệ của máy móc. Sự phủ sóng theo sau. Và cả nguồn vốn. Điều ít được chú ý hơn là liệu bất kỳ điều gì trong số này có phải là điều tất yếu hay không. Các bài benchmark, cuộc chạy đua vũ trang, cách đóng khung AI là “cứu rỗi” hay “thảm họa” — tất cả đều là những lựa chọn, không phải định luật của vật lý. Chúng phản ánh ngành công nghiệp đã quyết định tối ưu cho điều gì, và đã quyết định tài trợ cho điều gì. Công nghệ cần hàng chục năm để phát huy theo những cách bình thường và hữu ích không thể nào gom được hàng tỷ đô trong quý này. Những câu chuyện cực đoan thì có thể. Một số nhà nghiên cứu cho rằng mục tiêu đó vốn đã sai. Không phải là AI không quan trọng, mà là “quan trọng” không nhất thiết phải đồng nghĩa với “chưa từng có tiền lệ”. Máy in đã thay đổi thế giới. Điện cũng vậy. Cả hai đều làm điều đó dần dần, thông qua việc áp dụng lộn xộn, tạo cho các xã hội thời gian để phản ứng. Nếu AI đi theo mô hình đó, thì những câu hỏi đúng đắn không phải là về siêu trí tuệ. Mà là về ai được hưởng lợi, ai bị gây hại, và liệu những công cụ chúng ta đang xây dựng có thực sự hoạt động cho những người đang sử dụng chúng hay không. Nhiều nhà nghiên cứu đã đặt những câu hỏi đó theo những hướng rất khác nhau. Dưới đây là ba trong số họ. **Hữu ích, không phải tổng quát** ----------------------- Ruchir Puri đã xây dựng AI tại IBM $IBM -0.57% từ trước khi phần lớn người ta nghe nói đến học máy. Ông đã chứng kiến Watson đánh bại những người chơi Jeopardy giỏi nhất thế giới vào năm 2011. Ông cũng đã theo dõi vài chu kỳ cơn sốt hype dâng cao rồi lắng xuống kể từ đó. Khi làn sóng hiện tại xuất hiện, ông có một bài kiểm tra đơn giản cho nó: nó có hữu ích không? Không ấn tượng. Không tổng quát. Hữu ích. “Thực sự tôi không quan tâm đến trí tuệ nhân tạo tổng quát,” ông nói. “Tôi quan tâm phần hữu ích của nó.” Cách đóng khung đó đặt ông vào thế đối đầu với hình ảnh tự nhận của phần lớn ngành công nghiệp. Các lab đua hướng tới AGI đang tối ưu cho sự bao phủ, xây dựng các hệ thống có thể làm bất cứ điều gì, trả lời bất cứ điều gì, suy luận về bất cứ điều gì. Puri cho rằng đó là đích sai, và ông có một bài benchmark mà ông muốn ngành công nghiệp thực sự cố gắng đạt tới. Não người sống trong 1.200 centimet khối, tiêu thụ 20 watt — năng lượng của một bóng đèn — và như Puri chỉ ra, vận hành bằng bánh sandwich. Một GPU Nvidia $NVDA +0.14% đơn lẻ tiêu thụ 1.200 watt, nhiều hơn 60 lần toàn bộ năng lượng của não, và bạn cần hàng nghìn chiếc trong một trung tâm dữ liệu khổng lồ để làm được bất cứ điều gì có ý nghĩa. Nếu não là benchmark, thì ngành công nghiệp không hề tiến gần đến hiệu quả. Nó đang đi sai hướng. Phương án thay thế của ông là thứ ông gọi là kiến trúc lai: các mô hình nhỏ, vừa và lớn cùng làm việc với nhau, mỗi mô hình được giao cho nhiệm vụ mà nó xử lý tốt nhất. Một mô hình frontier lớn đảm nhiệm việc suy luận và lập kế hoạch phức tạp. Các mô hình nhỏ hơn, được xây dựng đúng mục đích, đảm nhiệm phần thực thi. Một tác vụ đơn giản như soạn một email không cần một hệ thống được huấn luyện trên “một nửa internet”. Nó cần thứ gì đó nhanh, rẻ và tập trung. Cứ khoảng chín tháng một lần, Puri nhận xét, mô hình nhỏ của thế hệ trước sẽ tương đương một cách gần như chính xác với thứ trước đây từng được xem là “lớn”. Trí tuệ đang ngày càng rẻ hơn. Câu hỏi là liệu có ai đang xây dựng để phù hợp với thực tại đó hay không. Cách tiếp cận này có sự hậu thuẫn ngoài đời thực. Airbnb $ABNB +1.49% dùng các mô hình nhỏ để giải quyết một phần đáng kể các vấn đề dịch vụ khách hàng nhanh hơn so với các đại diện con người của họ. Meta $META -0.25% không dùng các mô hình lớn nhất của mình để chạy quảng cáo; họ chưng cất kiến thức đó vào các mô hình nhỏ hơn được xây dựng chỉ cho đúng tác vụ này. Mẫu hình đó đủ nhất quán đến mức các nhà nghiên cứu bắt đầu gọi đó là dây chuyền lắp ráp tri thức: dữ liệu chảy vào, các mô hình chuyên biệt xử lý các bước rời rạc, và thứ hữu ích sẽ được tạo ra ở đầu ra. IBM đã xây dựng dây chuyền lắp ráp đó lâu hơn hầu hết. Một tác nhân lai kết hợp các mô hình từ nhiều công ty đã cho thấy mức cải thiện năng suất 45% trên một lực lượng kỹ sư lớn. Các hệ thống chạy trên các mô hình nhỏ, được xây dựng đúng mục đích hiện đang giúp các kỹ sư — những người đảm bảo 84% các giao dịch tài chính của thế giới diễn ra đúng — có được thông tin đúng lúc. Đây không phải là những ứng dụng hào nhoáng. Chúng cũng không hỏng. Không cái nào trong số đó đòi hỏi một hệ thống có thể viết thơ hoặc giải bài toán về nhà của con bạn. Chúng cần thứ hẹp hơn, và vì thế đáng tin cậy hơn. Một mô hình được huấn luyện để làm tốt một việc sẽ biết khi nào câu hỏi nằm ngoài phạm vi của nó. Nó nói như vậy. Mức độ không chắc chắn đã được hiệu chuẩn — biết mình không biết gì — thứ đó đến nay các mô hình frontier lớn vẫn còn khó làm. “ Tôi muốn xây dựng các tác nhân và hệ thống cho những quy trình đó,” Puri nói. “Không phải thứ trả lời hai triệu thứ.” Công cụ, không phải tác nhân ----------------- Ben Shneiderman có một bài kiểm tra đơn giản để biết liệu một hệ thống AI có được thiết kế tốt hay không. Người dùng nó có cảm thấy như họ đã làm được điều gì, hay họ cảm thấy như có thứ gì đó được làm thay cho họ? Sự khác biệt đó quan trọng hơn vẻ ngoài của nó. Shneiderman, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Maryland, người đã giúp đặt nền tảng cho thiết kế giao diện hiện đại, đã dành hàng chục năm để tranh luận rằng mục tiêu của công nghệ phải là khuếch đại năng lực của con người, chứ không thay thế họ. Các công cụ tốt sẽ tạo nên thứ ông gọi là “tự hiệu lực của người dùng” — tức là sự tự tin đến từ việc biết rằng bạn có thể tự làm được một việc gì đó. Các công cụ tệ thì lặng lẽ chuyển quyền chủ động đó đi chỗ khác. Ông cho rằng phần lớn ngành công nghiệp AI đang xây các công cụ tệ, và ông nghĩ bước chuyển sang “tác nhân” càng làm tệ hơn. “Pitch” cho các tác nhân AI là chúng hành động thay bạn, xử lý nhiệm vụ trọn gói mà không cần sự can dự của bạn. Với Shneiderman, đó không phải là một tính năng. Đó là vấn đề. Khi có thứ gì đó trục trặc — và sẽ có — thì ai chịu trách nhiệm? Khi mọi thứ diễn ra đúng, ai đã học được điều gì? Cái bẫy ông đã chiến đấu suốt một thời gian dài có một cái tên. Nhân hình hóa (anthropomorphism) — xung lực biến công nghệ trông như con người — là thứ luôn thắng và cũng luôn thất bại. Vào những năm 1970, các ngân hàng thử nghiệm ATM gặp khách hàng với “Tôi có thể giúp gì cho bạn?” và tự đặt tên cho mình như Tilly the Teller và Harvey the World Banker. Chúng được thay thế bởi các máy chỉ hiển thị ba lựa chọn. Số dư, tiền mặt, tiền gửi. Tỷ lệ sử dụng tăng vọt. Citibank có mức sử dụng cao hơn đối thủ 50%. Con người không muốn một mối quan hệ mang tính giả lập. Họ muốn lấy tiền của mình. Mẫu hình tương tự đã lặp lại qua nhiều thập kỷ, từ Microsoft $MSFT -0.16% “Bob”, chiếc ghim AI từ Humane, và các đợt robot hình người. Mỗi lần, phiên bản nhân hình thất bại và bị thay bằng thứ giống “công cụ” hơn. Shneiderman gọi đó là một ý tưởng zombie. Nó không chết, nó chỉ tiếp tục quay trở lại. Điểm khác biệt bây giờ là quy mô và mức độ tinh vi. Thế hệ AI hiện tại đúng là rất ấn tượng, ông thừa nhận, theo một cách bất ngờ. Nhưng “ấn tượng” và “hữu ích” không phải là thứ giống nhau, và các hệ thống được thiết kế để trông có vẻ con người — để nói “tôi”, để mô phỏng mối quan hệ — lại đang tối ưu cho chất lượng sai. Câu hỏi đơn giản mà ông muốn các nhà thiết kế đặt ra là: cái này đem lại cho mọi người nhiều quyền lực hơn hay ít hơn? “Không có chữ I trong AI,” ông nói. “Hoặc ít nhất, không nên có.” **Con người, không phải benchmark** -------------------------- Karen Panetta có câu trả lời đơn giản cho lý do việc phát triển AI trông như nó đang diễn ra. Theo tiền. Panetta, một giáo sư kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại Tufts University và là thành viên IEEE, nghiên cứu đạo đức AI và có cái nhìn rõ ràng về nơi công nghệ nên hướng tới. Thú cưng hỗ trợ cho người bệnh Alzheimer, các công cụ học tập thích ứng cho trẻ em với các kiểu nhận thức khác nhau, giám sát nhà thông minh cho người cao tuổi đang “sống tại chỗ”. Công nghệ để làm tốt điều đó, bà nói, phần lớn đã tồn tại. Còn khoản đầu tư thì không. “Con người không quan tâm đến benchmark,” bà nói. “Họ quan tâm là: nó có chạy khi tôi mua nó không, và nó có thực sự làm cuộc sống của tôi dễ hơn không?” Vấn đề là những người sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ một AI hỗ trợ được thiết kế tốt lại chính là những người khó thuyết phục nhất đối với một nhà đầu tư mạo hiểm. Một hệ thống biến đổi quy trình sản xuất, giảm tai nạn nơi làm việc và cắt giảm chi phí y tế cho nhân viên của công ty thì có lợi nhuận hiển nhiên. Một “người bạn” robot giữ cho bệnh nhân Alzheimer bình tĩnh và được kết nối đòi hỏi một kiểu toán hoàn toàn khác. Thế nên tiền sẽ đi nơi tiền đi, còn những cộng đồng có nhiều thứ để được lợi nhất thì tiếp tục phải chờ. Panetta nói rằng điều đã thay đổi là: các bài toán kỹ thuật đắt đỏ rốt cuộc đang được giải quyết ở quy mô lớn. Cảm biến rẻ hơn. Pin nhẹ hơn. Các giao thức không dây phổ biến ở khắp nơi. Chính khoản đầu tư từng tạo ra robot công nghiệp cho dây chuyền nhà máy giờ đã âm thầm làm cho robot tiêu dùng trở nên khả thi theo một cách mà năm năm trước chưa thể. Từ kho hàng đến phòng khách ngắn hơn những gì nó trông. Nhưng bà có một lo ngại rằng sự háo hức xung quanh bước chuyển đó thường bỏ qua phần quan trọng. Robot vật lý có những ràng buộc tự nhiên. Bạn biết giới hạn lực. Bạn biết động học. Bạn có thể dự đoán, mô phỏng, và thiết kế để vượt qua các cách nó có thể thất bại. AI tạo sinh không đi kèm các bảo đảm như vậy. Nó phi định thức. Nó “ảo giác”. Không ai đã lập bản đồ đầy đủ được điều gì xảy ra khi bạn đặt nó vào một hệ thống có hiện diện vật lý trong nhà của một người mắc chứng sa sút trí tuệ, hoặc trong nhà của một đứa trẻ không thể nhận ra khi nào mọi thứ đã xảy ra sai. Bà đã thấy điều gì xảy ra khi một cảm biến bị bẩn và robot mất nhận thức về không gian. Bà cũng đã nghĩ về việc xây dựng thứ gì đó học những chi tiết thân mật về cuộc sống của một người, các thói quen của họ, trạng thái nhận thức của họ, những khoảnh khắc họ hoang mang, rồi hành động tự động dựa trên thông tin đó. Bà nói rằng các cơ chế dự phòng an toàn đã không theo kịp. “Tôi không lo về robot,” bà nói. “Tôi lo về AI.” 📬 Đăng ký nhận Bản tin hàng ngày ------------------------------ ### Bản tin miễn phí, nhanh và vui vẻ của chúng tôi về kinh tế toàn cầu, được gửi mỗi sáng vào các ngày trong tuần. Đăng ký
0
0
0
0
SelfRugger

SelfRugger

04-06 14:59
Đây là một thông cáo báo chí trả phí. Vui lòng liên hệ trực tiếp với đơn vị phân phối thông cáo báo chí để biết mọi thắc mắc. Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb ủng hộ giáo dục “Kế hoạch B” và kiến thức tài chính cho vận động viên =============================================================================================== Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Thứ Sáu, ngày 27 tháng 2 năm 2026 lúc 2:00 AM GMT+9 4 phút đọc Trong bài viết này: * StockStory Lựa chọn hàng đầu ABNB +3.23% _**Doanh nhân tại Dallas, Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb đang kêu gọi tăng cường giáo dục kinh doanh và kế hoạch chuyển tiếp cho các vận động viên hiện tại và đã từng thi đấu.**_ **DALLAS, TX / ACCESS Newswire / Ngày 26 tháng 2 năm 2026 / **Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb đang nâng cao nhận thức về một vấn đề ngày càng gia tăng ảnh hưởng đến hàng nghìn vận động viên mỗi năm: điều gì xảy ra sau khi trận đấu kết thúc. Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Là một cựu cầu thủ bóng rổ vô địch bang và vô địch quốc gia, Limbada hiểu trực tiếp vì sao một sự nghiệp thể thao có thể thay đổi nhanh chóng. Sau khi từ chối một hợp đồng chuyên nghiệp ở nước ngoài ngay trước thời kỳ COVID, anh chuyển sang lĩnh vực tài chính và sau đó xây dựng nhiều doanh nghiệp tư vấn và bất động sản có quy mô lên tới hàng triệu đô la. Hôm nay, anh đang sử dụng nền tảng của mình để vận động cho tư duy mà anh gọi là “Kế hoạch B” dành cho vận động viên ở mọi cấp độ. “Có quá nhiều vận động viên tài năng gặp khó khăn khi mùa giải kết thúc,” Limbada nói. “Chúng tôi được đào tạo nhiều năm để chiến thắng trên sân, nhưng rất ít người huấn luyện chúng tôi để chiến thắng trong kinh doanh hay trong cuộc sống sau thể thao.” **Vấn đề chuyển tiếp mà vận động viên phải đối mặt** Theo dữ liệu của NCAA, ít hơn 2% vận động viên đại học tiếp tục thi đấu ở cấp độ chuyên nghiệp. Ngay cả trong số đó, phần lớn sự nghiệp thể thao chuyên nghiệp chỉ kéo dài vài năm. Trung bình, sự nghiệp NBA kéo dài khoảng 4 đến 5 năm. Ở nhiều môn thể thao khác, thời gian còn ngắn hơn. Trong khi đó, nghiên cứu từ NCAA và các quỹ thể thao độc lập cho thấy nhiều vận động viên cũ báo cáo gặp khó khăn khi thích nghi với các thay đổi trong sự nghiệp, mất đi bản sắc, và áp lực tài chính sau khi rời khỏi thi đấu cạnh tranh. Với Limbada, những con số đó không phải chỉ là lý thuyết. “Thể thao mang lại cho bạn kỷ luật, cấu trúc và sức bền tinh thần,” anh nói. “Nhưng nếu bạn không kết hợp điều đó với giáo dục tài chính và kỹ năng kinh doanh, thì bạn đang để tương lai của mình cho may rủi.” **Từ vận động viên đến CEO** Sau khi rời khỏi một sự nghiệp bóng rổ chuyên nghiệp tiềm năng, Limbada trở thành Cố vấn Tài chính được Chứng nhận tại một công ty thuộc Fortune 100. Đến năm 23 tuổi, anh đã xây dựng và dẫn dắt một tổ chức quốc gia với hơn 15.000 thành viên trên 23 quốc gia. Sau đó, anh khởi động một doanh nghiệp cho thuê xe quy mô hàng trăm nghìn đô la và mở rộng danh mục cho thuê ngắn hạn từ 1 đơn vị lên 20Mất động sản trong chưa đầy ba năm. Trong các công ty tư vấn của mình, anh đã giúp khách hàng huy động được hơn $20 triệu và hỗ trợ hơn 1.000 lần ra mắt Airbnb và các mô hình cho thuê ngắn hạn. Nhưng anh nói rằng bài học thực sự không nằm ở quy mô. Mà nằm ở sự chuẩn bị. “Những chức vô địch được giành trong quá trình luyện tập,” Limbada giải thích. “Kinh doanh cũng không khác gì. Bạn phải phát triển kỹ năng trước khi bạn cần chúng.” Câu chuyện tiếp tục **Vì sao Kiến thức về Vốn (Capital Literacy) lại quan trọng** Ngoài việc chuyển tiếp sau sự nghiệp thể thao, Limbada còn vận động cho kiến thức về vốn vững chắc hơn ở nhóm doanh nhân trẻ và các chuyên gia. Một khảo sát của Cục Dự trữ Liên bang năm 2023 cho thấy nhiều chủ doanh nghiệp nhỏ cho biết việc tiếp cận vốn là một trong những thách thức hàng đầu của họ. Đồng thời, các nghiên cứu về kiến thức tài chính tiếp tục cho thấy một tỷ lệ lớn người Mỹ thiếu sự tự tin khi hiểu về tín dụng, cho vay và kế hoạch dài hạn. “Vốn là một công cụ,” Limbada nói. “Nếu bạn hiểu nó vận hành thế nào, bạn có thể tạo đòn bẩy. Nếu không, nó sẽ kiểm soát bạn.” Thông qua các nền tảng tư vấn của mình, Limbada tập trung vào giáo dục về nguồn vốn cho kinh doanh, hệ thống vận hành và việc mua tài sản. Anh nhấn mạnh rằng nhận thức và sự chuẩn bị là yếu tố then chốt. “Không phải đây là chuyện thổi phồng,” anh nói. “Mà là về cấu trúc. Mà là việc biết tiền di chuyển như thế nào và triển khai nó với chủ ý ra sao.” **Một cộng đồng được xây dựng cho vận động viên** Để thu hẹp khoảng trống này, Limbada đã ra mắt một cộng đồng giáo dục miễn phí nhằm giúp vận động viên xây dựng kỹ năng kinh doanh trong khi họ vẫn đang thi đấu. Sáng kiến này tạo cơ hội tiếp cận với tinh thần khởi nghiệp, chiến lược và các tình huống thực tiễn ngoài đời. Nó khuyến khích vận động viên suy nghĩ vượt ra khỏi các hợp đồng và hoạt động chứng thực. “Bạn không cần phải đợi đến khi sự nghiệp kết thúc mới chuẩn bị,” Limbada nói. “Kế hoạch B của bạn phải làm vững Kế hoạch A.” Anh tin rằng nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho các doanh nhân trẻ. “Xây chồng kỹ năng là sức mạnh,” anh nói thêm. “Bạn học được cách kinh doanh vận hành càng sớm, bạn tạo ra càng nhiều lựa chọn cho bản thân.” **Lời kêu gọi hành động** Limbada đang khuyến khích vận động viên, phụ huynh, huấn luyện viên và các chuyên gia trẻ thực hiện các bước chủ động: * Bắt đầu học sớm về những kiến thức nền tảng của kinh doanh và tài chính. * Tìm người hướng dẫn bên ngoài thể thao. * Xây dựng các kỹ năng tạo thu nhập không gắn với hiệu suất thể chất. * Phát triển hệ thống và kỷ luật có thể chuyển hóa vượt ra ngoài thi đấu. “Bạn không cần từ bỏ ước mơ của mình,” Limbada nói. “Bạn chỉ cần xây dựng chiều sâu xung quanh nó.” Anh nhấn mạnh rằng sự ổn định dài hạn bắt đầu từ trách nhiệm cá nhân. “Không ai quan tâm về tương lai của bạn hơn chính bạn,” anh nói. “Nếu bạn nắm quyền sở hữu sớm, bạn sẽ thay đổi quỹ đạo cuộc đời mình.” Để đọc toàn bộ cuộc phỏng vấn, hãy truy cập trang web tại đây. **Về Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb** Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb là một doanh nhân và CEO có trụ sở tại Dallas, Texas, tập trung vào khả năng tiếp cận vốn, chiến lược bất động sản và tư vấn kinh doanh. Là một cựu cầu thủ bóng rổ vô địch, ông đã chuyển từ dịch vụ tài chính sang khởi nghiệp, mở rộng nhiều mảng kinh doanh và hỗ trợ hơn 1.000 lần ra mắt cho thuê ngắn hạn. Ông là người ủng hộ giáo dục chuyển tiếp cho vận động viên và kiến thức tài chính dài hạn. Liên hệ: Info@waseem-limbada.com **NGUỒN: **Waseem Limbada Tư vấn viên, Airbnb Xem thông cáo báo chí gốc trên ACCESS Newswire Điều khoản và Chính sách Quyền riêng tư Bảng điều khiển Quyền riêng tư Thông tin thêm
0
0
0
0