Bàn chân trước còn đang trong mùa Tết marketing lập kỷ lục ngành, thì nhóm sáng lập cốt lõi đã lần lượt rời đi: Gần đây, Alibaba Qianwen, cốt truyện đã quay ngoắt rất nhanh.

Ngày 4 tháng 3, Lin Junyang, người phụ trách công nghệ mô hình lớn Qianwen và là P10 trẻ nhất của Alibaba, đã thông báo từ chức trên mạng xã hội, gây ra cuộc thảo luận rộng rãi trong giới AI. Thật khéo, chỉ hai ngày trước, Alibaba vừa mới mở mã nguồn Qwen3.5, mô hình mới còn nhận được đánh giá công khai từ Elon Musk, nhưng người phụ trách công nghệ lại rời đi ngay lúc này, thời điểm này trở nên đặc biệt nhạy cảm.

Hiện tại, trong cộng đồng đang lưu truyền hai giả thuyết chính.

Một là sự khác biệt trong lộ trình công nghệ và cấu trúc tổ chức. Nhóm của Lin Junyang trước đây đã dẫn dắt mô hình phát triển "tích hợp dọc", cố gắng kết nối từ huấn luyện trước, đa phương thức đến cơ sở hạ tầng, đây cũng là lý do quan trọng giúp Qianwen có tốc độ lặp lại cực nhanh. Nhưng vào năm 2026, phòng thí nghiệm Tongyi đã thực hiện điều chỉnh cấu trúc, bắt đầu chia thành nhiều nhóm mô-đun, gần gũi hơn với hệ thống phát triển dây chuyền của các công ty lớn, xung đột ý tưởng có thể dần dần mở rộng.

Một giả thuyết khác là áp lực chỉ tiêu sản phẩm. Có tin cho biết nhóm Qianwen được yêu cầu chịu trách nhiệm về nhiều mục tiêu hoạt động hàng ngày của người tiêu dùng hơn, trong khi nhóm mô hình cơ bản vốn thiên về công nghệ và lộ trình mã nguồn mở, căng thẳng giữa hai mục tiêu dần dần trở nên rõ ràng.

Thực ra, những mâu thuẫn như vậy ngày càng trở nên phổ biến trong ngành AI:

Rất khó để duy trì sự cân bằng lâu dài giữa lý tưởng công nghệ, hiện thực thương mại và hiệu quả tổ chức.

Và khi hệ thống AI, thiết bị tự động thậm chí robot bắt đầu tham gia ngày càng nhiều vào sản xuất thế giới thực, một vấn đề cơ bản hơn cũng dần dần nổi lên:

Giá trị do máy tạo ra, nên được ghi nhận và phân phối như thế nào?

Đây chính là lý do tôi gần đây quan tâm đến Fabric Foundation.

Fabric cố gắng thiết lập một hệ thống kinh tế chuỗi cho lao động máy móc, cho phép thiết bị hoặc robot có danh tính trên chuỗi, thông qua xác minh nhiệm vụ và cơ chế thanh toán mã thông báo, đưa công việc máy móc trong thế giới thực vào một hệ thống mạng có thể xác minh.

Hiểu một cách đơn giản là:

Khi ngày càng nhiều "công việc" trong tương lai được hoàn thành bởi máy móc, Fabric hy vọng xây dựng một cơ sở hạ tầng phân phối giá trị mới.

Cuộc cạnh tranh AI đang tăng tốc, nhưng về lâu dài, điều thực sự quyết định cục diện thường không phải là mô hình bản thân, mà là các quy tắc kinh tế và cơ sở hạ tầng đứng sau. @Fabric Foundation $ROBO #ROBO #robo