Hội nghị Thượng đỉnh Thế giới về Trí tuệ Nhân tạo và Hội nghị Cấp cao về Quản trị Toàn cầu AI 2026 (gọi tắt là WAIC) được tổ chức tại Thượng Hải từ ngày 17 đến 20 tháng 7, và chính thức khai mạc vào hôm nay. Chủ tịch nước Tập Cận Bình đã tham dự lễ khai mạc và có bài phát biểu quan trọng.

Đây là lần đầu tiên trong lịch sử Hội nghị Thượng đỉnh Thế giới về Trí tuệ Nhân tạo có sự tham dự và phát biểu quan trọng của Chủ tịch nước, điều này thể hiện rõ quy mô và tầm ảnh hưởng của hội nghị, đồng thời cũng phát đi tín hiệu quan trọng rằng trí tuệ nhân tạo, với tư cách là động lực cốt lõi của cuộc cách mạng khoa học công nghệ và chuyển đổi công nghiệp mới, đã được nâng lên tầm chiến lược quốc gia.

Ngày 18 tháng 7

Bàn tròn WAIC 2026: StepStar và Thượng Hải Qizhi Research Institute đồng thành lập Viện Nghiên cứu Tiên phong về Agent

Ngày 18 tháng 7, StepStar và Thượng Hải Qizhi Research Institute chính thức công bố hợp tác, hai bên sẽ cùng thành lập Viện Nghiên cứu Tiên phong về Agent, tập trung vào nghiên cứu chung về mạng lưới Agent và nguyên lý kinh tế, AI Safety và các hướng đi khác, khám phá các lý thuyết nền tảng, công nghệ cốt lõi, tiêu chuẩn hệ thống và mô hình công nghiệp của kỷ nguyên Agent.

Hai bên cùng đề xuất "Năm vấn đề toàn cầu mới của kỷ nguyên Agent", từ năm khía cạnh: quyền hành động, trật tự trách nhiệm, mô hình an toàn, nền tảng kinh tế và cộng sinh người-máy, nhằm giải quyết các vấn đề cơ bản mà xã hội loài người phải đối mặt khi Agent thâm nhập quy mô lớn vào thế giới thực.

Hướng tới kỷ nguyên Agent, StepStar chính thức ra mắt chương trình nhân tài đỉnh cao StepStar, tuyển dụng nhân tài xuất sắc trong lĩnh vực Agent trên toàn cầu. Chương trình này nhằm tập hợp các lực lượng đổi mới có tầm nhìn dài hạn và tinh thần nguyên bản, hỗ trợ các nhà nghiên cứu tiến hành khám phá lâu dài các vấn đề tiên phong trong lĩnh vực Agent, thúc đẩy nhiều ý tưởng nguyên bản hơn nữa chuyển hóa thành các công nghệ then chốt và ứng dụng thực tế.

Ngày 17 tháng 7

MiniMax ra mắt các mô hình đa phương thức và sản phẩm như M3, H3 tại WAIC 2026

Ngày 17 tháng 7, tại Hội nghị Thượng đỉnh Thế giới về Trí tuệ Nhân tạo 2026 (WAIC2026), MiniMax đã trưng bày mô hình chủ lực MiniMaxM3, cùng với các mô hình đa phương thức và sản phẩm AI nguyên bản, trong đó mô hình sinh đa phương thức thế hệ mới H3 đã được giới thiệu nóng trước thềm WAIC. Thông qua các trường hợp hợp tác hệ sinh thái như robot chó, kính AI, tai nghe thông minh, NAS, dịch vụ tài chính và nội dung phim ảnh, MiniMax đã trình diễn sự phát triển và ứng dụng thực tế của AI từ mô hình nền tảng, sản phẩm Agent đến các ứng dụng cụ thể.

Buổi trưng bày này bao gồm nhiều khía cạnh như năng lực mô hình, nghiên cứu học thuật, công cụ sản phẩm, sáng tạo đa phương thức và ứng dụng ngành. Khách tham quan có thể tìm hiểu khả năng của M3 trong các tác vụ ngữ cảnh dài, Coding và Agentic, cũng như trải nghiệm các ứng dụng cụ thể của mô hình đa phương thức trong quy trình sáng tạo, phần cứng thông minh và dịch vụ ngành, đồng thời nắm bắt tiến trình của MiniMax trong hệ sinh thái mã nguồn mở, hợp tác công nghiệp và toàn cầu hóa.

WAIC 2026 Hội thảo bàn tròn: Trí tuệ nhúng tổng quát cần phải đột phá trước trong các kịch bản chuyên dụng, trọng tâm cạnh tranh trong tương lai chuyển sang thu thập dữ liệu chất lượng cao và xác thực vòng kín kịch bản

Phó hiệu trưởng Đại học Phục Đán Khương Dục Cương, Đối tác của Robot Trí Nguyên Diêu Mão Thanh, CEO của Tha Thạch Trí Hàng Trần Di Luân và CEO của Lượng Nguyên Tân Sáng Khương Húc đã có một cuộc đối thoại bàn tròn tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026, tập trung thảo luận về mô hình thế giới. Các diễn giả đồng thuận rằng, cốt lõi của mô hình thế giới nằm ở việc hiểu các quy luật vận hành của thế giới vật lý và dự đoán trạng thái hoặc hành động tiếp theo, chứ không chỉ đơn thuần là kết xuất hình ảnh; cần phải nắm vững một cách bản địa các khả năng tích hợp đa phương thức, quy luật vật lý, suy luận nhân quả và dự đoán đường dài. Nút thắt lớn nhất hiện tại nằm ở dữ liệu – Trần Di Luân chỉ ra rằng, dữ liệu video thiếu các phương thức quan trọng như lực, xúc giác; dữ liệu huấn luyện lý tưởng cần đáp ứng ba điều kiện: đầy đủ phương thức, tương tác tần suất cao và bắt nguồn từ các kịch bản thực tế. Do độ phức tạp vận hành cao, trí tuệ nhúng có thể cần hàng triệu giờ dữ liệu tương tác thực tế; Diêu Mão Thanh so sánh với khối lượng huấn luyện hàng chục tỷ giờ giọng nói của các mô hình ngôn ngữ lớn, ước tính thế giới vật lý có thể cần "hơn một trăm triệu giờ" dữ liệu thực tế để nắm vững các dự đoán vật lý thông thường. Về mặt kiến trúc, Khương Húc chỉ ra rằng kiến trúc chủ đạo hiện tại xử lý lẫn lộn dự đoán trạng thái và dự đoán hành động, dẫn đến xung đột giữa khả năng sinh tạo và hiểu, khó tối ưu hóa đồng thời.

Về lộ trình ứng dụng, ba diễn giả đều coi ngành sản xuất là kịch bản quy mô hóa chắc chắn nhất trong ba năm tới:

Diêu Mão Thanh tiết lộ Robot Trí Nguyên đã đạt được hoạt động theo đội robot trên dây chuyền sản xuất với 60.000 thao tác trong sáu ngày và tỷ lệ thành công 99,99%;

Trần Di Luân đặt cược vào ngành sản xuất, với lý do bao gồm mật độ dữ liệu cao, nhiệm vụ có tiêu chuẩn hoàn thành rõ ràng và có sẵn lượng lớn dữ liệu trình diễn của con người. Tha Thạch Trí Hàng đã hợp tác với các công ty ô tô để thúc đẩy triển khai cụm robot nhúng công nghiệp quy mô nghìn đơn vị, đồng thời nhấn mạnh ngành sản xuất Trung Quốc tập trung nhất toàn cầu, là bãi thử nghiệm lý tưởng cho AI vật lý;

Khương Húc cho rằng trí tuệ nhúng là phần mở rộng của các mô hình đa phương thức lớn, Internet đã có 10 tỷ giờ dữ liệu video phù hợp cho tiền huấn luyện; bước nhảy vọt về năng lực sẽ xuất hiện đầu tiên trong các kịch bản hàng ngày như gia đình, văn phòng, nhưng thương mại hóa cần đáp ứng điều kiện dung sai lỗi cao; tìm kiếm kịch bản cho mô hình lớn không đơn giản hơn việc huấn luyện mô hình.

Ba bên đồng thuận rằng, hiện tại còn xa mới đạt được trí tuệ nhúng tổng quát; đột phá trong các kịch bản chuyên dụng là giai đoạn tất yếu. Trọng tâm cạnh tranh trong tương lai sẽ chuyển từ kiến trúc mô hình sang thu thập dữ liệu chất lượng cao và khả năng xác thực vòng kín kịch bản.

WAIC 2026 Hội thảo bàn tròn: Các quyết định liên quan đến sinh tử tuyệt đối không thể giao cho AI, con người có thể ủy quyền hành động nhưng không thể ủy quyền trách nhiệm

Viện trưởng Viện Nghiên cứu Quản trị Quốc tế về Trí tuệ Nhân tạo Đại học Thanh Hoa Tiết Lan, Chủ tịch kiêm CEO Viện Hàn lâm Khoa học New York Nicholas B. Dirks, và Giám đốc điều hành Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo Tương thích với Con người thuộc Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đại học California, Berkeley Mark Nitzberg đã có một cuộc đối thoại bàn tròn tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026, tập trung thảo luận về quản trị tác nhân AI. Các diễn giả chỉ ra rằng, AI đang chuyển từ "hỗ trợ phán đoán" sang "hành động tự chủ", trở thành tác nhân thay thế con người làm việc; đây là sự thể hiện hoàn toàn mới của vấn đề ủy quyền-đại diện truyền thống trong thời đại số. Khác với đại diện con người, AI đối mặt với vấn đề không đồng nhất mục tiêu, và với tư cách là hộp đen, không thể chịu trách nhiệm pháp lý; trách nhiệm giải trình phải chuyển sang toàn bộ chuỗi thực thi, chẳng hạn như nhà phát triển, nhà triển khai, cơ quan quản lý, v.v.

Các diễn giả đã đạt được sự đồng thuận cao: những quyết định liên quan đến hậu quả sinh tử, các tình huống không thể sửa chữa nếu xảy ra sai sót, và mọi vấn đề liên quan đến đạo đức và phán đoán giá trị, tuyệt đối không thể để AI chi phối. Con người có thể ủy quyền cho AI hành động, nhưng không thể ủy quyền cho AI chịu trách nhiệm; mỗi lần ủy quyền đều phải có thể thu hồi, mỗi hành động đều phải có thể truy cứu trách nhiệm, và tốc độ nhượng quyền đại diện không bao giờ được vượt quá tốc độ con người kiểm chứng năng lực của AI.

Về mặt cơ chế an toàn, các diễn giả đề xuất xây dựng AI đáng tin cậy cần đáp ứng ba đặc tính kỹ thuật: nền tảng vững chắc, vận hành minh bạch, và có thể kiểm soát trong quá trình sử dụng. Về mặt xây dựng thể chế, cần thiết lập tiêu chuẩn đánh giá an toàn AI thống nhất toàn cầu, hệ thống kiểm thử được công nhận lẫn nhau và cơ chế chia sẻ dữ liệu sự cố, xác định rõ ranh giới đỏ cho sự phát triển của AI và thiết lập cơ chế giám sát cảnh báo sớm, thúc đẩy an toàn AI trở thành hàng hóa công cộng toàn cầu. Ranh giới của quản trị AI không phải là điểm kết thúc của công nghệ, mà là điểm khởi đầu để con người nhận thức lại giá trị, trách nhiệm và hướng đi của nền văn minh.

Người sáng lập Alibaba Cloud: AI giống như toán học, sẽ trở thành công cụ nghiên cứu khoa học cơ bản, chìa khóa cạnh tranh tiếp theo là tích hợp dữ liệu khoa học đa phương thức

Viện sĩ Viện Kỹ thuật Trung Quốc, người sáng lập Alibaba Cloud, Vương Kiên, phát biểu tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026 rằng: thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" cho đến nay vẫn thiếu sự đồng thuận, và hiện tại AI một lần nữa bước vào thời điểm then chốt – dữ liệu khoa học sẽ định nghĩa lại bản chất của trí tuệ nhân tạo, cần để dữ liệu khoa học trở thành "công dân bản địa" của các mô hình nền tảng, thay vì chỉ phụ thuộc vào văn bản của các bài báo khoa học. Vương Kiên chỉ trích việc ứng dụng AI hiện tại trong nghiên cứu khoa học quá tập trung vào văn bản bài báo và mã nguồn, chưa chạm đến bản thân dữ liệu khoa học. Ông đề xuất mô hình nền tảng khoa học không phải là mô hình lĩnh vực dọc, mà là kiến trúc kỹ thuật tổng quát tích hợp văn bản, mã nguồn và dữ liệu khoa học, với nhiệm vụ cốt lõi là token hóa dữ liệu khoa học và nhúng chúng cùng với văn bản, mã nguồn vào cùng một không gian mô hình.

Kết thúc bài phát biểu, Vương Kiên tổng kết rằng AI đang bước vào bước ngoặt – không còn là một lĩnh vực công nghệ độc lập, mà sẽ trở thành công cụ cơ bản cho nghiên cứu khoa học, giống như toán học. Ông dự đoán trong 50 năm tới, vai trò của AI trong khoa học sẽ tương đương với vai trò của toán học trong hàng trăm năm qua, và giai đoạn cạnh tranh tiếp theo của AI nằm ở khả năng tích hợp dữ liệu khoa học đa phương thức.

CEO SenseTime: Sản phẩm AI nên chuyển từ thay thế sang tăng cường, từ định giá theo Token sang định giá theo Task

Từ Lập, Chủ tịch kiêm CEO của SenseTime, đã có bài phát biểu chính tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026, trình bày một cách có hệ thống về hai chủ đề phổ cập và an toàn của AI. Một số ứng dụng AI đã được thị trường kiểm chứng và khai thác triệt để – như phát triển phần mềm, tạo nội dung và trí tuệ nhúng – đang trải qua một quỹ đạo tiến hóa chung: từ các công cụ mô-đun đơn lẻ dành cho chuyên gia, chuyển sang các vòng lặp tác vụ dài hạn khép kín dành cho đại chúng. Thay đổi rõ rệt nhất trong quá trình này là sự dịch chuyển của người dùng; khách hàng mục tiêu ban đầu không còn quan trọng, mà khách hàng thực sự đang tự nhiên xuất hiện từ phía nhu cầu. Từ Lập nhấn mạnh rằng phổ cập AI thực sự không phải là thay thế con người, mà là khuếch đại ranh giới năng lực mà mỗi người vốn không có.

Từ góc độ quản trị an toàn, Từ Lập cho rằng an toàn AI cần xuyên suốt ba cấp độ: triết lý sản phẩm, lộ trình mô hình và ranh giới vật lý. Cụ thể, sản phẩm không nên thay thế mà nên tăng cường, không tạo ra sự phụ thuộc mà giúp cá nhân phát triển; mô hình cần đảm bảo an toàn dữ liệu trong giai đoạn tiền huấn luyện và hậu huấn luyện, đồng thời áp dụng xác thực chéo đa mô hình trong quá trình sử dụng; đối với trí tuệ nhúng (embodied intelligence), cần triển khai dần dần thông qua các hộp cát (sandbox) và giới hạn bối cảnh.

Từ Lập cũng chỉ ra rằng, khi năng lực AI tiến đến cấp độ "siêu cá nhân" (super individual), đơn vị tính toán thực sự trong tương lai sẽ không còn là Token, mà là giá trị hoàn thành nhiệm vụ. Nền kinh tế Task sẽ thúc đẩy AI chuyển từ tiêu thụ sức mạnh tính toán sang giao nhận giá trị, chi phí giảm liên tục sẽ mở rộng ngưỡng tiếp cận phổ cập. Từ Lập dẫn số liệu từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới cho biết, đến năm 2030, AI có thể giảm 90 triệu việc làm, nhưng sẽ tạo ra 170 triệu nghề nghiệp mới, và "siêu cá nhân" sẽ trở thành cốt lõi của hình thái nghề nghiệp mới.

Trí tuệ nhúng tổng quát cần đột phá trước trong các bối cảnh chuyên biệt; cuộc cạnh tranh tương lai tập trung vào thu thập dữ liệu chất lượng cao và xác thực vòng kín bối cảnh

Phó Hiệu trưởng Đại học Phục Đán Khương Dục Cương, đối tác của Zhiyuan Robot Diêu Mão Thanh, CEO của Tashi Zhihang Trần Di Luân, và CEO của Liangyuan Xinchuang Khương Húc đã có một cuộc đối thoại bàn tròn tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026, tập trung thảo luận về mô hình thế giới (world model). Các diễn giả đồng thuận rằng cốt lõi của mô hình thế giới là hiểu các quy luật vận hành của thế giới vật lý và dự đoán trạng thái hoặc hành động tiếp theo, chứ không chỉ đơn thuần là kết xuất hình ảnh. Mô hình cần nắm vững bản địa các khả năng như tích hợp đa phương thức, quy luật vật lý, suy luận nhân quả và dự đoán tầm xa. Rào cản lớn nhất hiện tại là dữ liệu. Trần Di Luân chỉ ra rằng dữ liệu video thiếu các phương thức quan trọng như lực và xúc giác; dữ liệu huấn luyện lý tưởng cần đáp ứng ba điều kiện: đầy đủ phương thức, tương tác tần suất cao và bắt nguồn từ bối cảnh thực tế. Do độ phức tạp vận hành cao, trí tuệ nhúng có thể cần hàng triệu giờ dữ liệu tương tác thực tế. Diêu Mão Thanh so sánh với khối lượng huấn luyện hàng trăm tỷ giờ giọng nói của các mô hình ngôn ngữ lớn, ước tính thế giới vật lý có thể cần "hơn 100 triệu giờ" dữ liệu thực tế để nắm vững các dự đoán vật lý thông thường. Về mặt kiến trúc, Khương Húc chỉ ra rằng các kiến trúc chính thống hiện tại xử lý lẫn lộn dự đoán trạng thái và dự đoán hành động, dẫn đến xung đột giữa khả năng sinh tạo và hiểu, khó tối ưu hóa đồng thời.

Về lộ trình triển khai, ba diễn giả đều coi ngành sản xuất là bối cảnh quy mô hóa chắc chắn nhất trong ba năm tới:

Diêu Mão Thanh tiết lộ rằng Zhiyuan Robot đã đạt được đội hình robot vận hành 60.000 sản phẩm trong sáu ngày trên dây chuyền sản xuất, với tỷ lệ thành công 99,99%;

Trần Di Luân đặt cược vào ngành sản xuất, với lý do bao gồm mật độ dữ liệu cao, nhiệm vụ có tiêu chuẩn hoàn thành rõ ràng và có nhiều dữ liệu mẫu từ con người. Tashi Zhihang đã hợp tác với các công ty ô tô để thúc đẩy triển khai cụm robot công nghiệp nhúng quy mô nghìn đơn vị, đồng thời nhấn mạnh rằng ngành sản xuất Trung Quốc tập trung nhất toàn cầu, là bãi thử nghiệm lý tưởng cho AI vật lý;

Khương Húc cho rằng trí tuệ nhúng là phần mở rộng của các mô hình đa phương thức lớn. Internet đã có 10 tỷ giờ dữ liệu video phù hợp cho tiền huấn luyện; bước nhảy vọt về năng lực sẽ xuất hiện đầu tiên trong các bối cảnh hàng ngày như gia đình và văn phòng, nhưng thương mại hóa cần đáp ứng điều kiện dung sai lỗi cao. Việc tìm kiếm bối cảnh cho các mô hình lớn không dễ hơn việc huấn luyện mô hình.

Sự đồng thuận của ba bên cho rằng, hiện tại còn cách xa trí tuệ tổng hợp thể nhúng (embodied general intelligence), đột phá trong các lĩnh vực chuyên dụng là giai đoạn tất yếu, và trọng tâm cạnh tranh trong tương lai sẽ chuyển từ kiến trúc mô hình sang khả năng thu thập dữ liệu chất lượng cao và xác thực vòng kín trong các tình huống cụ thể.

Giám đốc điều hành Insilico Medicine: AI kết hợp với kiến trúc nghiên cứu Trung Quốc, có thể rút ngắn thời gian phát triển thuốc mới từ 4-5 năm xuống còn 9-12 tháng

Alex Zhavoronkov, người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Insilico Medicine, đã có bài phát biểu chính tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026, trình bày một cách có hệ thống về vai trò biến đổi của AI trong nghiên cứu và phát triển thuốc mới. Quá trình phát triển thuốc mới truyền thống, từ xác nhận mục tiêu đến hợp chất ứng viên, thường mất 4 đến 5 năm. Chỉ riêng việc dựa vào kiến trúc nghiên cứu và tích lũy nhân tài nội địa của Trung Quốc đã có thể nhanh hơn mức trung bình toàn cầu khoảng 2 năm, và khi kết hợp với khả năng AI, chu kỳ này có thể được rút ngắn thêm xuống còn 9 đến 12 tháng – đây là "phép màu mà AI cộng với kiến trúc kiểu Trung Quốc có thể mang lại".

Alex nhắc lại rằng, bài báo của nhóm ông đăng trên tạp chí Nature năm 2019 lần đầu tiên chứng minh rằng học tăng cường (reinforcement learning) và AI có thể tạo ra các phân tử mới trong 46 ngày và xác thực thành công trong phòng thí nghiệm. Kể từ đó, sự phổ biến của AI tạo sinh (generative AI) đã thay đổi hoàn toàn quy trình nghiên cứu, và các mô hình mở như DeepSeek cũng cho phép các nhà khoa học trên toàn thế giới ứng dụng AI vào lĩnh vực y tế công cộng và phát triển thuốc mới.

Alex tiết lộ rằng, công ty đã có thuốc bước vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng thứ ba tại Trung Quốc, bao gồm các loại thuốc nhắm mục tiêu cho các bệnh phức tạp cũng như các hợp chất ứng viên nhắm đồng thời vào bệnh tật và lão hóa. Các kết quả nghiên cứu liên quan đã được công bố trên nhiều bài báo thuộc tạp chí Nature. Ông đặc biệt đề cập đến việc đã xây dựng một nhà máy nghiên cứu thuốc vận hành bằng robot tại Kim Kiều, Phố Đông, Thượng Hải, hoàn thành từ ý tưởng đến cơ sở vật chất trong vòng 18 tháng, lập nhiều kỷ lục. Hiện tại, năng lực "siêu trí tuệ dược phẩm" này đang được chuyển giao cho các công ty dược khác, giúp họ nâng cao chất lượng và hiệu quả trong hơn 1200 nhiệm vụ cần thiết cho việc phát triển thuốc mới.

Kết thúc bài phát biểu, Alex kêu gọi xây dựng một cộng đồng học thuật, để AI có thể mang lại lợi ích cho toàn cầu với tinh thần cởi mở, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế công cộng và kéo dài tuổi thọ khỏe mạnh của con người.

Tập Cận Bình lần đầu tiên tham dự WAIC: Phát triển trí tuệ nhân tạo không nên là bản độc tấu của một quốc gia

Ngày 17 tháng 7, Chủ tịch nước Tập Cận Bình đã tham dự lễ khai mạc Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026 và Hội nghị cấp cao về Quản trị Toàn cầu Trí tuệ Nhân tạo. Trong bài phát biểu quan trọng, ông nhắc đến câu nói của người Trung Quốc: "Một dây đàn không thành tiếng, một cây không thành rừng". Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo không nên là bản độc tấu của một quốc gia nào đó, mà phải là bản giao hưởng của sự hợp tác toàn cầu, khuyến khích mã nguồn mở, cởi mở, hợp tác và chia sẻ, để mọi ngành đều có thể sử dụng AI.

Đồng thời, ông yêu cầu đảm bảo AI luôn nằm dưới sự kiểm soát của con người. Các quốc gia nên thiết lập các hệ thống luật pháp và quy định, giám sát kỹ thuật, cảnh báo rủi ro và ứng phó khẩn cấp để ngăn chặn việc lạm dụng AI.

Tập Cận Bình cũng phản đối việc mở rộng khái niệm an ninh quốc gia một cách tùy tiện, đặt an ninh của nước mình lên trên các nước khác. AI cũng không nên làm tổn hại đến đặc điểm văn hóa của các quốc gia và sự đa dạng của nền văn minh thế giới.

Trung Quốc sẽ hợp tác với châu Á, châu Phi, Mỹ Latinh và các nước BRICS để giúp các nước đang phát triển xây dựng năng lực AI, tránh để AI tạo ra bất bình đẳng toàn cầu mới. Cuộc cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ đang mở rộng từ chip và mô hình sang lộ trình mã nguồn mở và quy tắc toàn cầu.

Tập Cận Bình công bố các biện pháp lớn của Trung Quốc hỗ trợ phát triển AI toàn cầu

Ngày 17 tháng 7, Chủ tịch nước Trung Quốc Tập Cận Bình đã tham dự lễ khai mạc Hội nghị Thượng đỉnh Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026 và Hội nghị Cấp cao về Quản trị AI Toàn cầu tại Thượng Hải World Expo Hall và có bài phát biểu quan trọng.

Tập Cận Bình chỉ ra rằng, với nỗ lực chung của các bên, Tổ chức Hợp tác Trí tuệ Nhân tạo Thế giới đã ra đời tại Thượng Hải. Đây là biện pháp lớn của Trung Quốc nhằm đáp ứng tiếng nói của các nước phương Nam toàn cầu, đoàn kết cộng đồng quốc tế tích cực thúc đẩy phát triển và quản trị AI, và sẽ trở thành một cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển AI.

Tập Cận Bình tuyên bố, để hỗ trợ thêm cho phát triển AI toàn cầu và thúc đẩy xây dựng năng lực AI toàn cầu, trong 5 năm tới, Trung Quốc sẽ cung cấp 5.000 suất đào tạo chuyên đề về AI cho các nước đang phát triển; xây dựng các trung tâm hợp tác ứng dụng AI quốc tế với ASEAN, Liên đoàn Ả Rập, Liên minh châu Phi, Cộng đồng các nước Mỹ Latinh và Caribe, Tổ chức Hợp tác Thượng Hải và BRICS; thúc đẩy giải pháp cảnh báo thông minh khí tượng "Mazu" được triển khai tại 30 quốc gia, bảo vệ ánh đèn của muôn nhà và giữ gìn sự bình yên cho bốn biển.

Trung Quốc dẫn đầu thành lập tổ chức AI toàn cầu, 29 quốc gia tham gia, trụ sở chính tại Thượng Hải

Ngày 17 tháng 7, 29 quốc gia đã ký thỏa thuận thành lập Tổ chức Hợp tác Trí tuệ Nhân tạo Thế giới. Đây là một tổ chức liên chính phủ quốc tế, có trụ sở chính tại Thượng Hải.

Các thành viên sáng lập bao gồm Trung Quốc, Nga, Brazil, Cuba, Serbia và các nước khác. Trong đó có 10 quốc gia châu Phi và 12 quốc gia châu Á.

Tổ chức sẽ thúc đẩy hợp tác quốc tế về AI, xây dựng năng lực và quản trị toàn cầu. Trung Quốc đã đề xuất thành lập tổ chức này vào năm ngoái và nay đã chính thức nhận được sự ủng hộ từ các thành viên đầu tiên.

Trung Quốc hy vọng thông qua các mô hình mã nguồn mở và đào tạo kỹ thuật để giúp các nước phương Nam toàn cầu hạ thấp rào cản sử dụng AI. Cuộc cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ cũng mở rộng từ doanh nghiệp và sản phẩm sang các tổ chức quốc tế và xây dựng quy tắc.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia