Đáng chú ý, khác với các giai đoạn sàng lọc công nghệ thông thường, dòng tiền lần này không đổ dồn về một vài “kẻ thắng cuộc”. Vốn đầu tư đang tỏa ra khắp hệ sinh thái, nâng đỡ cả những cách tiếp cận lượng tử mới mẻ vẫn còn ở giai đoạn đầu chu kỳ phát triển.
Ngày 17-2, công ty nghiên cứu vi tính lượng tử Infleqtion (Mỹ) chính thức giao dịch trên sàn chứng khoán New York thông qua một thương vụ mua lại với mục đích đặc biệt (SPAC) trị giá khoảng 1,8 tỉ USD, huy động thêm hơn 540 triệu USD. Một tháng sau, Horizon Quantum (Singapore) lên sàn Nasdaq qua thương vụ SPAC tương tự, thu về khoảng 120 triệu USD.
Đến cuối tháng 3, đến lượt Xanadu Quantum Technologies (Canada) – công ty từng công bố thương vụ SPAC trị giá 3,6 tỉ USD hồi tháng 11-2025 – chính thức giao dịch trên sàn Nasdaq.
Theo Reuters, cùng thời điểm, IQM Quantum Computers (Phần Lan) công bố nhận khoản tài trợ vốn 50 triệu euro (57,6 triệu USD) từ các quỹ do Tập đoàn BlackRock quản lý, ngay trước thềm thương vụ niêm yết kép tại Mỹ và Helsinki với định giá khởi điểm 1,8 tỉ USD.
Làn sóng đầu tư trên cho thấy khi cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) còn chưa hết nóng, giới đầu tư đã bắt đầu tìm đến những công nghệ “tương lai” hơn nữa.
Ông Velu Sinha – chuyên gia tại công ty tư vấn Bain & Company (Mỹ) – nhận định với CNBC ngày 30-3: “Câu chuyện đã chuyển từ một dự án khoa học sang vấn đề thương mại, và các công ty đang tận dụng đúng cửa sổ thời cơ này”.
Theo ước tính của Bain, quy mô thị trường máy tính lượng tử khi trưởng thành hoàn toàn có thể đạt 100 – 250 tỉ USD – đủ lớn để thuyết phục dòng vốn “kiên nhẫn” bỏ qua những biến động ngắn hạn.
Cơn sốt trên thị trường vốn không phải vô cớ. Trong 18 tháng qua, công nghệ máy tính lượng tử đã chứng kiến hàng loạt đột phá kỹ thuật, đặc biệt ở mảng sửa lỗi lượng tử – rào cản vốn được xem là gai góc nhất của ngành.
Tháng 4-2024, Microsoft và Quantinuum (Mỹ) công bố chạy thành công hơn 14.000 thí nghiệm liên tiếp không lỗi, tạo ra 4 qubit logic đáng tin cậy từ chỉ 30 qubit vật lý. Thành tựu này được giới chuyên môn mô tả là “những qubit logic đáng tin cậy nhất từng được ghi nhận”. Ông Ilyas Khan, Giám đốc sản phẩm Quantinuum, khẳng định kỹ thuật này “đã rút ngắn lộ trình ít nhất hai năm”.
Cuối năm 2024, chip Willow của Google trở thành hệ thống đầu tiên chứng minh nguyên lý “sửa lỗi dưới ngưỡng”: càng tăng số qubit vật lý thì tỉ lệ lỗi của qubit logic càng giảm thay vì tăng lên như trước. Đến tháng 11-2025, IBM công bố chip Loon, khẳng định thiết kế này đã vạch ra con đường để có máy tính lượng tử đưa vào thực tiễn vào năm 2029.
Những tiến bộ kỹ thuật đó đang bắt đầu thẩm thấu vào ứng dụng thực tế. Tháng 9-2025, Ngân hàng HSBC công bố kết quả thử nghiệm dùng máy tính lượng tử IBM Heron để dự đoán xác suất khớp lệnh trong giao dịch trái phiếu doanh nghiệp châu Âu. Kết quả cho thấy cho độ chính xác cải thiện đến 34% so với phương pháp cổ điển.
Trong lĩnh vực y dược, theo phân tích của McKinsey, máy tính lượng tử có thể mô phỏng cấu trúc phân tử ở cấp độ mà siêu máy tính cổ điển chỉ có thể tính gần đúng, hứa hẹn rút ngắn quy trình sàng lọc thuốc từ nhiều năm xuống còn vài tháng.
Các hãng dược lớn như Roche, Boehringer Ingelheim và Moderna đã hợp tác với các công ty lượng tử như IBM hoặc PsiQuantum để thăm dò mô phỏng phân tử, phản ứng hóa học và các bài toán liên quan đến phát triển thuốc, bao gồm cả các ứng dụng cho bệnh Alzheimer và mRNA.
Dù mới ở giai đoạn nghiên cứu, McKinsey cho rằng các bước thử nghiệm này đang định hình “điểm khởi đầu” của ngành dược lượng tử trong thập niên tới.
Tuy vậy máy tính lượng tử vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Ông Sinha cảnh báo ngưỡng để chứng minh “lợi thế lượng tử thương mại” đầu tiên là khoảng 100 qubit logic – mức mà toàn ngành dự kiến chỉ đạt được trong giai đoạn 2028 – 2029.
“Để có tác động quy mô lớn như khám phá thuốc mới hay tối ưu logistics toàn cầu, chúng ta cần 1.000 đến 10.000 qubit logic, nhiều khả năng phải đến giữa thập niên 2030”, ông Sinha chỉ ra.
Phản ứng thị trường cũng cho thấy tiềm năng ngành vẫn còn phải “chứng minh bản thân”. Hầu hết cổ phiếu các công ty lượng tử đều biến động mạnh sau khi mới niêm yết, có mã giảm hai con số chỉ vài tuần sau ngày lên sàn.
Ông Marc Einstein, Giám đốc nghiên cứu tại Counterpoint Research, cho rằng viễn cảnh mỗi gia đình sở hữu một máy tính lượng tử trên bàn làm việc “có lẽ còn cách xa nhiều thập niên”. Trong bối cảnh đó, mô hình lượng tử dưới dạng dịch vụ (Quantum-as-a-Service) có thể là bước đầu tiên để người dùng “chạm” đến công nghệ này.
Mô hình này tương tự cách hầu hết người dùng AI hiện nay không tự vận hành các trung tâm dữ liệu tại nhà. Thay vào đó, các tập đoàn lớn sở hữu hạ tầng lượng tử và cho doanh nghiệp, nhà nghiên cứu khác truy cập từ xa.
Cuộc đua máy tính lượng tử, vì thế, chưa phải là cuộc đua tốc độ, mà là cuộc đua bền bỉ. Những diễn biến nóng đầu năm 2026 chỉ là vạch khởi đầu của một hành trình rất dài phía trước.
Theo Gizmodo, sau nhiều năm chờ đợi dưới dạng tin đồn, chiếc iPhone gập đang tiến gần hơn bao giờ hết tới ngày ra mắt chính thức dự kiến vào tháng 9.2026. Những hình ảnh rò rỉ từ chuỗi cung ứng được chia sẻ bởi chuyên gia rò rỉ kỳ cựu Sonny Dickson cho thấy Apple đã chọn một hướng đi riêng biệt với thiết kế màn hình ngắn và rộng hơn so với các đối thủ hiện nay.
Theo các thông số rò rỉ, thiết bị sẽ sở hữu màn hình ngoài 5,5 inch giúp người dùng dễ dàng thao tác bằng một tay. Tuy nhiên, khi mở ra, chiếc iPhone này sẽ để lộ màn hình trong lên tới 7,8 inch, biến nó thành một chiếc máy tính bảng thực thụ trong lòng bàn tay.
Đặc biệt, giới chuyên môn đang đổ dồn sự chú ý vào cái tên 'iPhone Studio'. Việc từ bỏ hậu tố 'Ultra' quen thuộc để chọn 'Studio' được cho là bước đi chiến lược, giúp Apple định vị chiếc điện thoại gập như một công cụ sáng tạo chuyên nghiệp, tách biệt hoàn toàn với dòng Galaxy S26 Ultra của đối thủ Samsung.
Dù khả năng cao sẽ được trình làng vào tháng 9 cùng dòng iPhone 18 Pro, nhưng các tín đồ 'táo khuyết' có thể phải kiên nhẫn hơn để chạm tay vào siêu phẩm này. Một số báo cáo từ chuỗi cung ứng chỉ ra rằng Apple vẫn đang trong quá trình đàm phán giá linh kiện phức tạp, điều này có thể đẩy ngày lên kệ thực tế sang tháng 11 hoặc tháng 12.2026.
Tuy nhiên, các chuyên gia từ Bloomberg vẫn lạc quan cho rằng Apple sẽ nỗ lực để đưa máy đến tay người dùng sớm nhất có thể, tránh việc lặp lại kịch bản mở bán muộn như thời iPhone X.
Đây được xem là sự thay đổi mang tính lịch sử về kiểu dáng của iPhone kể từ khi ra mắt lần đầu năm 2007. Với sự kết hợp giữa hệ điều hành iOS tối ưu cho màn hình lớn và độ bền vật liệu mới, Apple không giấu tham vọng chiếm lĩnh phân khúc smartphone siêu cao cấp, nơi các dòng máy gập đang dần trở thành tiêu chuẩn mới của sự sang trọng.
Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ hiện nay, đây là một thói quen sạc pin lỗi thời mà người dùng điện thoại nên ngừng lại. Nguyên nhân chính của vấn đề nằm ở việc các điện thoại hiện đại sử dụng pin lithium-ion, loại pin hoạt động khác biệt so với pin nickel-cadmium (Ni-Cd) cũ.
Pin Ni-Cd trước đây yêu cầu người dùng phải xả hoàn toàn để tránh hiện tượng "hiệu ứng bộ nhớ", vốn khiến pin giảm dung lượng nếu không được xả hết. Ngược lại, pin lithium-ion không bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng này, cho phép người dùng sạc và xả mà không lo mất dung lượng. Chúng có khả năng giữ lại 80% dung lượng ngay cả sau vài năm sử dụng, đồng thời có mật độ năng lượng cao gấp đôi so với pin Ni-Cd, nhẹ hơn và sạc nhanh hơn.
Mặc dù đã có một số điện thoại bắt đầu sử dụng pin silicon-carbon, nhưng lithium-ion vẫn là công nghệ phổ biến được sử dụng trên hầu hết điện thoại hiện nay. Tiêu biểu là Apple khi công ty áp dụng công nghệ pin lithium-ion cho tất cả sản phẩm của mình, từ iPhone, iPad, đến MacBook và AirPods.
Đặc biệt, iPhone còn tích hợp tính năng sạc pin được tối ưu hóa bằng cách học thói quen sạc pin của người dùng, sau đó tạm dừng sạc ở mức 80% vào ban đêm và hoàn tất sạc trước khi họ thức dậy. Nhờ vậy, tuổi thọ pin của iPhone được bảo vệ khi tránh giữ pin ở mức 100% trong thời gian dài.
Để bảo vệ pin trên điện thoại nói chung, người dùng nên rút sạc khi pin đã đầy, sử dụng bộ sạc chính hãng và tránh sạc ở nhiệt độ quá cao hoặc quá thấp. Nếu vẫn còn tin vào quy tắc sạc đầy lần đầu, hãy từ bỏ thói quen này. Pin lithium-ion đã được hiệu chỉnh sẵn tại nhà máy và sẵn sàng sử dụng ngay lập tức. Thay vào đó, hãy tập trung vào thói quen sạc thông minh để kéo dài tuổi thọ pin của thiết bị.
Một dự án có tên "colleague.skill" đang lan truyền trong giới công sở Trung Quốc. Đây là công cụ AI dùng dấu vết kỹ thuật số của một nhân viên như lịch sử chat, email, tài liệu cùng với các mô tả trong prompt để tạo thành một tác nhân AI (AI Agent) với kỹ năng tương tự.
"Colleague.skill" được chia sẻ miễn phí trên GitHub bởi một người Trung Quốc có biệt danh titanwings. Đầu tháng 4, dự án được 2.000 lượt đánh dấu sao trên Github, tương tự nút like trên mạng xã hội. Đến 9/4, con số này đạt gần 11.000.
Dự án được mô tả giúp mọi người hoàn thiện các công việc mà đồng nghiệp, đối tác nghỉ việc để lại, hoặc giúp nhân viên dễ tiếp quản từ người tiền nhiệm. Dù vậy, một số lo ngại công cụ có thể được các "sếp" tận dụng để tạo AI Agent thay thế lực lượng lao động, trong bối cảnh nhiều công ty Trung Quốc yêu cầu nhân viên lưu lại chi tiết công việc, từ quy trình làm việc, ra quyết định đến quá trình giao tiếp.
"Colleague.skill" gây lo ngại vì có thể tạo ra bản sao kỹ thuật số của một người nơi công sở khi chưa cho phép. Trên mạng xã hội Trung Quốc, điều này được gọi là "chưng cất kỹ năng", ám chỉ việc biến con người thành một bộ kỹ năng để lưu trữ và sử dụng.
Ngày 3/4, nhà sáng tạo nội dung Deng Xiaoxian đăng video phản đối "chưng cất kỹ năng" và chia sẻ công cụ "anti-distillation skill" (kỹ thuật chống chưng cất).
"Không ai muốn bị biến thành một tệp kỹ năng rồi mất việc. Vậy nên tôi tạo ra cái này", cô nói. "Anti-distillation skill" lấy tệp kỹ năng - dữ liệu chi tiết công việc và giao tiếp mà nhiều nhân viên công sở ở Trung Quốc bị yêu cầu nộp cho cấp quản lý - rồi xử lý để biến thông tin này thành vô giá trị.
Tệp kỹ năng sau khi xử lý sẽ loại bỏ hoặc thay thế các thông tin quan trọng như kinh nghiệm khi ra quyết định, khả năng phán đoán theo ngữ cảnh và các tri thức về công việc - những thông tin AI sẽ tập trung vào để hiểu cách làm việc của một người.
"Anti-distillation.skill" tạo ra hai phiên bản đầu ra. Một bản "sạch" để nộp với cấu trúc chuyên nghiệp, cố tình mơ hồ ở những chỗ quan trọng, và một bản sao lưu riêng tư với tri thức thật để người dùng có thể tự lưu trữ.
Deng Xiaoxian giải thích, phiên bản làm sạch có ba mức độ: nhẹ, trung bình và nặng. Mức nhẹ dành cho những công ty kiểm tra kỹ. Mức nặng dành cho môi trường mà cấp quản lý chỉ muốn hoàn thành thủ tục. "Nếu công ty của bạn chỉ làm cho có, chỉ kiểm tra xem bạn có nộp hay chưa thôi, hãy dùng mức làm sạch dữ liệu nặng", Deng nói.
Công cụ này cũng đang lan truyền mạnh trên GitHub những ngày qua, "đối đầu với "colleague.skill" và cho thấy giới công sở đang quan tâm và bắt đầu tìm cách chống lại quá trình trích xuất tri thức.
Nỗi sợ bị AI thay thế đang phổ biến trong lực lượng lao động Trung Quốc. Chủ đề #AIAnxiety (lo ngại về AI) trên nền tảng Xiaohongshu đã thu hút khoảng 2,6 triệu lượt xem. Người dùng chia sẻ những lo lắng như: "Cố gắng theo kịp AI còn mệt hơn cả công việc", hay "Sếp tôi yêu cầu tôi viết mã AI để thay thế một số nhân viên, bao giờ sẽ đến lượt tôi?".
"Cảm giác như đang chơi Squid Game vậy, bạn có thể bị loại bất cứ lúc nào", Lambert Li, nhân viên văn phòng ở Thượng Hải, nói với Rest of World. Li cho biết công ty của mình đã sa thải 30% lực lượng lao động năm 2025, trong đó có những người không thích nghi đủ nhanh với AI.
Theo phân tích của Đại học Bắc Kinh dựa trên hơn một triệu tin tuyển dụng, nhu cầu tìm người ở các vị trí có thể bị AI thay thế như lập trình, biên tập, bán hàng đã giảm mạnh ở Trung Quốc trong giai đoạn 2018-2024.
Trước đó vào tháng 3, AI được đề cập là nguyên nhân hàng đầu gây sa thải ở Mỹ, chiếm một phần tư trong hơn 60.000 trường hợp cắt giảm nhân sự được công bố. Trên toàn cầu, theo khảo sát của Đại học Duke và Cục Dự trữ Liên bang Mỹ trên 750 giám đốc tài chính (CFO), số vụ sa thải được gán cho AI trong năm 2026 được dự báo cao gấp 9 lần so với 2025.
Tuy nhiên, không phải mọi vụ "sa thải vì AI" đều thực sự liên quan đến AI, tức một số trong đó là những đợt điều chỉnh nhân sự vì những lý do khác, nhưng vẫn được gán cho công nghệ này. Ngoài ra, năng lực phán đoán, xác định ngữ cảnh và trực giác là những yếu tố mà đến nay AI vẫn khó sao chép.
