Đối thoại cùng Runjian: AI không chỉ là cuộc đua mô hình, mà là khả năng khép kín từ Token đến giá trị thực

Ngày 17 tháng 7, Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026 đã chính thức khai mạc tại Thượng Hải. Là một phần nội dung quan trọng trong chuỗi hoạt động 3 năm liên tiếp 36 có mặt tại hiện trường WAIC, phòng livestream "" (Krypton Talks Future) cũng đã khởi động các cuộc đối thoại trực tiếp ngay trong ngày đầu tiên của hội nghị. Ông Đinh Vĩnh, Thành viên Hội đồng quản trị kiêm Phó chủ tịch của Runjian Co., Ltd., đã tham gia buổi phỏng vấn đặc biệt tại hiện trường WAIC của 36. Xoay quanh các chủ đề như sản xuất Token, triển khai ứng dụng, khép kín chuỗi giá trị và chiến lược vươn ra thị trường quốc tế, ông đã chia sẻ về hành trình của Runjian trong việc xây dựng năng lực dịch vụ toàn diện (full-stack) về Token, nhằm thúc đẩy ứng dụng AI cấp doanh nghiệp.

WAIC năm nay lấy chủ đề "Đối tác thông minh, cùng kiến tạo tương lai". Khi ngành công nghiệp AI bước vào giai đoạn ứng dụng chuyên sâu, trọng tâm của ngành đang dần chuyển dịch từ cạnh tranh năng lực mô hình sang tạo lập giá trị ứng dụng. So với những thảo luận về quy mô tham số, hiệu năng mô hình và đột phá kỹ thuật trong vài năm qua, ngành công nghiệp AI năm 2026 đang tập trung vào một vấn đề cốt lõi hơn: Làm thế nào để AI thực sự đi vào quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp, làm thế nào để hạ thấp ngưỡng cửa ứng dụng và làm thế nào để tạo ra giá trị thông qua kết quả kinh doanh thực tế.

Trong xu thế này, Token trở thành nguồn tài nguyên nền tảng quan trọng kết nối sức mạnh tính toán (computing power), mô hình và ứng dụng. Đối với doanh nghiệp, việc triển khai AI không chỉ cần năng lực mô hình mạnh mẽ hơn, mà còn cần sự hỗ trợ nền tảng chi phí thấp, hiệu quả cao, an toàn, tin cậy, cùng hệ thống dịch vụ ứng dụng có thể đi sâu vào các kịch bản nghiệp vụ. Nói cách khác, cạnh tranh trong ngành AI đang chuyển từ "cạnh tranh năng lực mô hình" sang "cạnh tranh năng lực khép kín giá trị".

Những nỗ lực của Runjian đang tập trung vào hướng đi này: Dựa vào "Nhà máy Token" Wuxiang Yungu, thông qua việc xây dựng năng lực toàn diện về sản xuất, ứng dụng, triển khai và dịch vụ Token, công ty giúp hạ thấp ngưỡng chi phí sử dụng AI cho doanh nghiệp. Đồng thời, thông qua mô hình bàn giao AI FDE (AI Forward Deployed Engineer - Kỹ sư triển khai AI tại chỗ), công ty kết hợp các công cụ, Token với các kịch bản ngành để giúp doanh nghiệp khai thác giá trị ứng dụng AI. Đối với AI cấp doanh nghiệp, chìa khóa thực sự để triển khai thành công không chỉ là cung cấp năng lực kỹ thuật, mà là đưa AI vào hiện trường nghiệp vụ và liên tục tạo ra giá trị thương mại có thể đo lường được.

Dưới đây là nội dung cuộc đối thoại, đã được 36 biên tập:

36kr: Chào ông Đinh, rất vui được đón tiếp ông tại phòng livestream "" của 36. Tại WAIC năm nay, Runjian xuất hiện với chủ đề "Token trỗi dậy, giá trị cộng sinh" cùng bốn khu vực triển lãm chính. Nội dung cốt lõi mà công ty muốn giới thiệu lần này là gì?

Đinh Vĩnh: Bốn khu vực triển lãm này tập trung giới thiệu năng lực toàn diện mà chúng tôi đã xây dựng xoay quanh vòng khép kín giá trị Token, bao gồm các khâu: sản xuất Token, kinh doanh Token, ứng dụng Token và cuối cùng là triển khai thực tế.

Trong đó, những điểm nhấn cốt lõi bao gồm một số khía cạnh sau:

Đầu tiên là Nhà máy Token Wuxiang Yungu. Ở giai đoạn hiện tại, việc tối ưu hóa hiệu năng trong quá trình sản xuất Token là vô cùng quan trọng. Tại triển lãm lần này, chúng tôi cũng đã ra mắt nền tảng "Runchan" của Nhà máy Token Wuxiang Yungu. Thông qua việc tối ưu hóa hiệu suất thông lượng (throughput) của Token, chúng tôi có thể đạt được mức tăng hiệu năng lên tới 700%, từ đó giảm chi phí Token hơn nữa, giúp năng lực AI trở nên phổ cập hơn.

Thứ hai là tối ưu hóa chi phí điện năng. Chi phí điện là một phần quan trọng trong sản xuất Token, và chìa khóa để giảm chi phí này nằm ở thiết kế phối hợp giữa điện toán và điện năng. Dựa trên sự tích lũy của Runjian trong lĩnh vực năng lượng trước đây, thông qua nhà máy điện ảo kết hợp với năng lực lưu trữ năng lượng, chúng tôi có thể điều phối việc sử dụng điện xanh tốt hơn, từ đó giảm chi phí năng lượng trong quá trình sản xuất sức mạnh tính toán.

Ngoài ra, chúng tôi đã được phê duyệt để tự xây dựng trạm biến áp chuyên dụng 220kV tại Trung tâm tính toán Wuxiang Yungu Nam Ninh, cung cấp công suất 480MW thông qua đường dây chuyên dụng, mang lại nguồn năng lượng ổn định cho trung tâm tính toán. Động thái này dự kiến có thể giảm hơn 30% chi phí sử dụng sức mạnh tính toán.

Thông qua việc giảm chi phí sử dụng của hai công nghệ này, chúng tôi có thể đưa chi phí của toàn bộ khâu sản xuất Token đạt đến tiêu chuẩn phổ cập.

Ngoài ra, trong khâu sản xuất Token, cùng với sự phát triển nhanh chóng của máy chủ tính toán và công nghệ GPU, phương thức làm mát cũng dần chuyển từ làm mát bằng không khí truyền thống sang làm mát bằng chất lỏng. Hiện tại, chúng tôi áp dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng vi kênh (micro-channel liquid cooling) kết hợp với công nghệ điện một chiều cao áp 800V, giúp chỉ số PUE giảm xuống dưới 1.1, tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất sản xuất Token và giảm chi phí tính toán Token.

Tiếp theo là khâu ứng dụng Token, chúng tôi nhất định phải đạt được sự khép kín giá trị, điều này quay trở lại vấn đề triển khai ứng dụng AI. Hiện tại, chúng tôi đã đề xuất hệ thống dịch vụ AI FDE và định nghĩa nó là VGE, tức là "Value Growth Engineering" (Kỹ sư tăng trưởng giá trị). Nói một cách đơn giản, chúng tôi sẽ cử đội ngũ FDE đến hiện trường của khách hàng để cùng doanh nghiệp khai thác các kịch bản và giá trị ứng dụng AI.

Tại sao khách hàng sẵn sàng chọn mô hình này? Một mặt, chúng tôi có thể cung cấp Token chi phí thấp; mặt khác, chúng tôi sở hữu chuỗi công cụ phù hợp cho quá trình chuyển đổi AI của doanh nghiệp. Những điều này được trưng bày một phần tại khu vực triển lãm, bao gồm Ququ Yuanji, OPC Team, Apollo 11, v.v. Chúng tôi sẽ mang công cụ và Token đến hiện trường khách hàng, thông qua các kịch bản nghiệp vụ thực tế để giúp doanh nghiệp đạt được sự tăng trưởng giá trị.

Cuối cùng, chúng tôi sẽ định lượng lợi ích kinh tế mà mỗi Token mang lại, để khách hàng có thể nhìn thấy rõ ràng giá trị mà ứng dụng AI tạo ra và thanh toán dựa trên kết quả giá trị, từ đó hình thành một vòng khép kín giá trị hoàn chỉnh.

Tôi lấy ví dụ về Apollo 11, nó là một nền tảng nhận thức (cognitive base) của doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ và doanh nghiệp sản xuất, thiếu một cái nhìn toàn diện trong quá trình vận hành. Apollo 11 có thể trở thành một nền tảng, tích hợp hàng loạt dữ liệu về nhân sự, tài chính, vật tư, sản xuất kinh doanh, quản lý dự án và chuỗi cung ứng của doanh nghiệp.

Nhưng sự tích hợp này không sử dụng cách thức trung tâm dữ liệu truyền thống, mà dựa trên việc xây dựng bản thể luận dữ liệu (data ontology), kết hợp các quy tắc nghiệp vụ, mối quan hệ dữ liệu và ý nghĩa dữ liệu, sử dụng năng lực suy luận của mô hình để hình thành bản thể luận dữ liệu động theo thời gian thực. Như vậy, nhà quản lý doanh nghiệp không chỉ có thể hiểu quá trình vận hành một cách minh bạch hơn, mà còn có thể thực hiện các năng lực như dự báo chuỗi cung ứng, dự báo năng lực sản xuất. Họ cũng có thể phân tích cách đạt được mục tiêu tăng trưởng. Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn tăng 20%-30% năng lực sản xuất, thông qua nền tảng nhận thức này, họ có thể phân tích nên thực hiện các biện pháp nào ở khâu nào để đạt được mục tiêu.

Hiện tại, giải pháp này đã được triển khai tại 7-8 dự án trong ngành sản xuất, phản hồi của khách hàng rất tích cực. Bởi vì nhà quản lý doanh nghiệp có được năng lực kiểm soát mạnh mẽ hơn, đồng thời cũng có thể thanh toán dựa trên giá trị kinh tế thực tế được tạo ra. Trong quá trình này, một vòng khép kín giá trị đã được hình thành.

Điểm nhấn cuối cùng là việc đưa Token ra thị trường quốc tế. Đây cũng là hướng đi mà chúng tôi đang đặc biệt chú trọng.

Trước hết, hiện nay chi phí Token ở nước ngoài khá cao, về cơ bản gấp 10 đến 30 lần so với trong nước. Đồng thời, khoảng cách về năng lực giữa các mô hình lớn mã nguồn mở và đóng của Trung Quốc với nước ngoài đang không ngừng thu hẹp, điều này mang lại cơ hội cho việc đưa Token ra nước ngoài. Ngoài ra, hệ thống dịch vụ VGE mà chúng tôi đề xuất tự thân nó đã có khả năng xuất khẩu giá trị. Khi chúng tôi mang dịch vụ ra nước ngoài, quá trình vận hành sau đó cũng sẽ tạo ra nhu cầu về Token, và Token của chúng tôi còn có lợi thế về chi phí.

Tất nhiên, việc đưa Token ra nước ngoài cần có các điều kiện cơ bản.

Thứ nhất là năng lực về độ trễ (latency). Đối với khách hàng nước ngoài, dịch vụ Token phải đáp ứng được nhu cầu nghiệp vụ thực tế. Hiện tại, dựa trên việc xây dựng Trung tâm tính toán thông minh Wuxiang Yungu Nam Ninh, chúng tôi đã kết nối vào đường truyền của Cổng thông tin liên lạc quốc tế Nam Ninh và đang trong quá trình chạy thử nghiệm. Sau khi chính thức đưa vào sử dụng, độ trễ hướng tới khu vực Đông Nam Á có thể kiểm soát ở mức khoảng 20 mili giây, không chênh lệch nhiều so với trải nghiệm trong nước.

Thứ hai là lợi thế về giá. Như đã đề cập ở khâu sản xuất Token, chúng tôi có thể cung cấp chi phí cạnh tranh hơn.

Thứ ba là năng lực tuân thủ. Với sự hỗ trợ của chính quyền Quảng Tây, chúng tôi đã thông qua các phê duyệt liên quan và đạt được chứng chỉ, có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng nước ngoài về xử lý dữ liệu và tuân thủ. Do đó, trong lĩnh vực đưa Token ra nước ngoài, chúng tôi đã có các điều kiện cơ bản tương ứng, đây cũng là một trong những hướng trọng tâm được trưng bày tại triển lãm lần này.

36kr: Vừa rồi ông Đinh có nhắc đến mô hình AI FDE. Hiện tại mô hình này đang ở giai đoạn nào? Là trình diễn xác thực, hợp tác thí điểm, hay đã đi vào bàn giao thực tế? Xin ông giới thiệu chi tiết hơn.

Đinh Vĩnh: Hiện tại đã bước vào giai đoạn thực thi bàn giao. Trong các trường hợp ngành sản xuất vừa nêu, chúng tôi đã triển khai 7 dự án thông qua mô hình VGE. Cách thức cụ thể là chúng tôi mang Token và công cụ vào doanh nghiệp, cùng khách hàng triển khai xây dựng ứng dụng AI.

Sau khi dự án hoàn thành, chúng tôi sẽ đánh giá lợi ích thực tế được tạo ra và thanh toán dựa trên kết quả giá trị, cung cấp một kết quả minh bạch, có thể định lượng. Hiện tại, các hợp đồng liên quan đã được ký kết, trong đó hai dự án đã hoàn thành bàn giao.

Toàn bộ mô hình AI FDE chính là việc đội ngũ kỹ sư tăng trưởng giá trị đi vào hiện trường khách hàng, thông qua công cụ và Token để giúp doanh nghiệp hiện thực hóa giá trị ứng dụng AI.

36kr: Chúng tôi thấy khu vực Dev Workshop tại triển lãm rất đông khách, cũng cung cấp nhiều công cụ AI cho các nhà phát triển trải nghiệm tại chỗ. Vậy trải nghiệm triển lãm lần này thiên về nâng cao hiệu quả, tối ưu hóa chi phí, đảm bảo an toàn hay trải nghiệm nghiệp vụ?

Đinh Vĩnh: Những công cụ này chủ yếu giải quyết hai vấn đề: nhanh hơn và an toàn hơn. Đầu tiên là nhanh hơn. Lấy Apollo 11 làm ví dụ, khi doanh nghiệp có nền tảng nhận thức, họ có thể xác định rõ ràng nên thực hiện hành động ở khâu nào để tăng năng lực sản xuất. Nhưng doanh nghiệp có thể gặp vấn đề hệ thống thông tin hóa cũ không hoàn thiện, lúc này cần các công cụ phát triển để bổ sung.

Các công cụ trong khu vực triển lãm của chúng tôi, ví dụ như Ququ Yuanji, có thể tạo ra các tác nhân thông minh (agent) đáp ứng yêu cầu của bạn chỉ bằng một câu lệnh và nhúng vào hệ thống thông tin hóa hiện có của doanh nghiệp. OPC Team là một khung phối hợp đa tác nhân (multi-agent), có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, hiện thực hóa việc phát triển phần mềm và Agent nhanh chóng. Phát triển phần mềm truyền thống cần nhiều vai trò như quản lý sản phẩm, quản lý dự án, kỹ sư phát triển, trong khi OPC Team có thể hoàn thành sự phối hợp thông qua Agent kỹ thuật số. Người dùng doanh nghiệp chỉ cần đưa ra nhu cầu nghiệp vụ là có thể nhanh chóng tạo ra giải pháp tương ứng, giảm đáng kể ngưỡng cửa phát triển.

Thứ hai là an toàn hơn. Hiện nay, tất cả các doanh nghiệp đều có yêu cầu ngày càng cao về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Một số dữ liệu có thể đưa lên đám mây, một số dữ liệu bắt buộc phải lưu tại chỗ (on-premise). Tuy nhiên, nếu dữ liệu của doanh nghiệp không được tận dụng đầy đủ, nhiều kịch bản giá trị AI khó có thể thực sự triển khai. Do đó, chúng tôi cung cấp các giải pháp dịch vụ nội địa hóa, đồng thời giải quyết vấn đề triển khai Token, xác định rõ Token nào phù hợp sử dụng trên đám mây, Token nào cần triển khai tại chỗ.

Ngoài ra, khi doanh nghiệp sử dụng năng lực AI trên đám mây, cũng cần các năng lực an toàn AI đi kèm để ngăn chặn các rủi ro như ảo giác mô hình (model hallucination), vượt rào (jailbreak). Hiện tại, chúng tôi cũng trưng bày các sản phẩm an toàn AI liên quan để đảm bảo cho ứng dụng AI của doanh nghiệp.

Nhìn chung, chúng tôi hy vọng thông qua những công cụ này để giúp doanh nghiệp hiện thực hóa việc triển khai ứng dụng AI nhanh hơn và an toàn hơn.

36kr: Tiếp theo, công ty hy vọng đạt được tiến triển ở những khía cạnh nào nhất? Hy vọng bên ngoài có thể tập trung vào những động thái nào tiếp theo?

Đinh Vĩnh: Runjian định vị là nhà cung cấp dịch vụ Token chất lượng cao. Trong tương lai, chúng tôi tập trung vào một vài hướng.

Thứ nhất, nâng cao năng lực sản xuất của Nhà máy Token. Theo xu hướng phát triển hiện nay, tốc độ tăng trưởng năng lực sản xuất của Nhà máy Token rất nhanh. Ở giai đoạn hiện tại, chúng tôi về cơ bản duy trì mức tăng trưởng gấp đôi mỗi tháng. Nhưng nâng cao năng lực sản xuất không chỉ có nghĩa là mỗi giờ có thể cung cấp bao nhiêu Token, mà quan trọng hơn là mức độ phong phú của năng lực mô hình. Trong tương lai, chúng tôi cần cung cấp nhiều tổ hợp mô hình dựa trên các kịch bản cụ thể, đáp ứng nhu cầu ngành hơn là chỉ cung cấp các mô hình lớn đa năng.