Trong suốt nhiều thập kỷ, robot chỉ tập trung vào các nhiệm vụ chuyên biệt, chủ yếu thực hiện công việc lặp đi lặp lại trong môi trường nhà máy có cấu trúc chặt chẽ. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo bước chuyển mình cho lĩnh vực robot – trao khả năng cho robot hiểu và thực hiện chỉ dẫn từ con người, đồng thời thích nghi với môi trường linh hoạt, biến động không ngừng.

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên tăng trưởng thần tốc mới: Citi dự báo 1,3 tỷ robot sẽ triển khai trên toàn cầu đến năm 2035, vượt ra khỏi phạm vi nhà máy và tiến vào đời sống gia đình, dịch vụ. Morgan Stanley cũng nhận định riêng thị trường robot dạng người có thể đạt tới 5 nghìn tỷ USD vào năm 2050.

Sự bùng nổ này mở ra tiềm năng thị trường khổng lồ, đồng thời đặt ra những thách thức không nhỏ: tập trung hóa, niềm tin, bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và khả năng mở rộng. Công nghệ Web3 mang đến giải pháp mang tính cách mạng, giúp xây dựng mạng lưới robot phi tập trung, xác thực, bảo vệ quyền riêng tư và hợp tác – trực tiếp xử lý các vấn đề trên.

Bài viết lần này sẽ phân tích chuỗi giá trị robot AI đang chuyển mình, đặc biệt nhấn mạnh về robot hình người và những cơ hội hấp dẫn xuất hiện khi kết hợp AI robotics với công nghệ Web3.

Chuỗi giá trị Robot AI

Chuỗi giá trị robot AI gồm 4 lớp trọng yếu: Phần cứng, Trí tuệ, Dữ liệu và Tác nhân. Mỗi lớp bổ trợ nhau, tạo nền tảng cho robot nhận biết, suy luận và hành động trong môi trường thực phức tạp.

Thời gian gần đây, tầng phần cứng đã ghi nhận những bước tiến lớn, dẫn đầu bởi các doanh nghiệp tiên phong như Unitree và Figure AI. Tuy nhiên, các lớp ngoài phần cứng vẫn còn nhiều vấn đề – đặc biệt là thiếu nguồn dữ liệu chất lượng cao, vắng bóng mô hình nền tảng tổng quát, khả năng chuyển giao giữa các dạng robot còn kém và yêu cầu hạ tầng xử lý biên tin cậy. Vì vậy, cơ hội đột phá lớn nhất đang nằm ở các lớp Trí tuệ, Dữ liệu và Tác nhân.

Tầng phần cứng: “Cơ thể”

Hiện tại, việc chế tạo và triển khai “cơ thể robot” hiện đại dễ dàng hơn bao giờ hết. Đã có hơn 100 mẫu robot hình người trên thị trường, gồm Tesla Optimus, Unitree G1, Agility Robotics Digit, Figure AI Figure 02.

Nguồn: Morgan Stanley, The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain.

Thành tựu này dựa trên 3 thành phần then chốt:

• Bộ truyền động (Actuators): Được ví như “cơ bắp” của robot, truyền động chuyển lệnh kỹ thuật số thành chuyển động vật lý chuẩn xác. Đột phá gồm động cơ điện hiệu suất cao cho chuyển động nhanh, chính xác, và Bộ truyền động đàn hồi điện môi (DEA) dành cho nhiệm vụ tinh vi – tất cả góp phần nâng cao độ uyển chuyển thao tác. Rõ nét nhất là ở Tesla Optimus Gen 2 với 22 bậc tự do (DoF), và Unitree G1, cùng đạt độ linh hoạt gần tương đương con người, di chuyển vượt trội.

Nguồn: Robot hình người mới nhất của Unitree so tài tại WAIC 2025

• Cảm biến: Các loại cảm biến hiện đại cho phép robot nhận biết, phân tích môi trường qua tín hiệu hình ảnh, LIDAR/RADAR, tiếp xúc và âm thanh, góp phần lái robot an toàn, điều khiển vật thể chuẩn xác và xây dựng sự nhận diện tình huống.

• Điện toán nhúng: CPU, GPU, bộ tăng tốc AI tích hợp (TPU, NPU) xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thực, vận hành mô hình AI cho quyết định tự động. Kết nối độ trễ thấp giúp phối hợp mạch lạc, trong khi kiến trúc lai biên–đám mây cho phép robot chuyển giao xử lý nặng khi cần thiết.

  Tầng Trí tuệ: “Bộ não”

  Khi phần cứng tiến hóa, trọng tâm chuyển sang phát triển “bộ não robot”: mô hình nền tảng vững vàng và chính sách kiểm soát tiên tiến.

  Trước khi kết hợp AI, robot vận hành theo các quy tắc tự động hóa được lập trình sẵn, thiếu sự thông minh thích nghi.

Các mô hình nền tảng đang được ứng dụng mạnh mẽ vào lĩnh vực robot. Tuy nhiên, chỉ riêng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ chưa đủ, do robot cần năng lực nhận thức, suy luận và hành động trong môi trường vật lý biến động. Ngành hiện xây dựng mô hình nền tảng đầu–cuối dựa trên chính sách cho robot. Các mô hình này cho phép robot:

• Nhận thức: Tiếp nhận dữ liệu cảm biến đa dạng, thô, đa phương tiện (hình ảnh, âm thanh, tiếp xúc)
• Lập kế hoạch: Tự xác định trạng thái, xây dựng bản đồ môi trường, hiểu chỉ dẫn phức tạp – chuyển đổi nhận thức thành hành động, giảm tối đa lập trình thủ công

• Hành động: Lên kế hoạch chuyển động, xuất lệnh kiểm soát cho vận hành thời gian thực

  Mô hình học chính sách tổng quát này giúp robot ứng biến linh hoạt với nhiều loại nhiệm vụ và hoạt động thông minh, tự chủ thực sự. Mô hình nâng cao còn dùng phản hồi liên tục, giúp robot học từ kinh nghiệm thực tế, tăng khả năng thích nghi môi trường biến động.

  

  Kiến trúc chủ đạo của các mô hình nền tảng robot hiện nay là Vision-Language-Action Model (VLA). VLA chuyển trực tiếp dữ liệu cảm biến – chủ yếu hình ảnh và chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên – thành hành động, giúp robot phản hồi chính xác với những gì “nhìn thấy”, “nghe được”. Một số ví dụ nổi bật có RT-2 của Google, Isaac GR00T N1 của NVIDIA và π0 của Physical Intelligence (π).

  Để tăng cường hiệu quả, nhiều giải pháp bổ trợ thường được tích hợp, bao gồm:

• Mô hình Thế giới (World Model): Xây dựng mô phỏng nội bộ môi trường vật lý giúp robot học hành vi phức tạp, dự đoán kết quả, lên kế hoạch. Đáng chú ý, Google vừa giới thiệu Genie 3 – mô hình thế giới đa năng tạo môi trường tương tác cực kỳ đa dạng.

• Deep Reinforcement Learning: Giúp robot học hành vi bằng thử–sai.
• Điều khiển từ xa (Teleoperation): Cho phép thao tác từ xa, cung cấp dữ liệu huấn luyện.

• Học từ thao tác mẫu (LfD) / Học bắt chước (Imitation Learning): Truyền đạt kỹ năng mới cho robot bằng cách mô phỏng hành động của con người.

  Minh họa sau trình bày cách các cách tiếp cận này đóng góp vào mô hình nền tảng robot.

Nguồn: World models: the physical intelligence core driving us toward AGI

Các đột phá nguồn mở gần đây – như π0 của Physical Intelligence (π) và Isaac GR00T N1 của NVIDIA – đã đánh dấu tiến bộ ấn tượng. Tuy nhiên, đa số mô hình nền tảng robot vẫn tập trung hóa và đóng mã nguồn. Các doanh nghiệp như Covariant, Tesla,... vẫn giữ mã nguồn và dữ liệu độc quyền vì chưa đủ động lực mở rộng cộng đồng.

Sự thiếu minh bạch này cản trở hợp tác và khả năng tích hợp đa nền tảng – cho thấy cần giải pháp chia sẻ mô hình an toàn, minh bạch, quy chuẩn cộng đồng trên chuỗi, tầng tích hợp đa hình thái. Điều này sẽ xây dựng niềm tin, hợp tác và phát triển mạnh mẽ hơn cho lĩnh vực.

Tầng dữ liệu: “Tri thức” cho Bộ não

Bộ dữ liệu robot tối ưu dựa trên 3 yếu tố: số lượng, chất lượng, đa dạng.

Dù đã có nhiều tiến bộ, bộ dữ liệu robot hiện nay vẫn chưa đủ về quy mô. Ví dụ, GPT-3 của OpenAI huấn luyện trên 300 tỷ token, trong khi bộ dữ liệu mở lớn nhất – Open X-Embodiment – chỉ có hơn 1 triệu chuỗi vận động thực tế trên 22 loại robot. Mức này còn cách xa chuẩn tổng quát hóa mạnh mẽ.

Các chiến lược độc quyền – như sử dụng “nhà máy dữ liệu” của Tesla với nhân viên mặc suit ghi động tác để tạo dữ liệu huấn luyện – giúp thu thập nhiều dữ liệu chuyển động thực, nhưng vẫn đắt đỏ, khó đa dạng và không dễ mở rộng.

Để khắc phục, ngành robot khai thác 3 nguồn dữ liệu chính:

• Dữ liệu Internet: Khối lượng lớn, dễ mở rộng nhưng chủ yếu mang tính quan sát, thiếu tín hiệu cảm biến chuyển động. Huấn luyện trước các mô hình thị giác–ngôn ngữ lớn (GPT-4V, Gemini) bằng dữ liệu Internet giúp bổ sung tri thức ngữ nghĩa, thị giác nền tảng. Bổ sung: Gán nhãn động học vào video biến dữ liệu thô thành nguồn huấn luyện hữu ích.
• Dữ liệu tổng hợp: Tạo qua mô phỏng, cho phép thử nghiệm quy mô rộng đa dạng nhưng không phản ánh hoàn toàn phức tạp thực tế – gọi là “lệch sim–thực”. Các nhà nghiên cứu dùng kỹ thuật thích nghi miền dữ liệu (augmentation, randomization, adversarial learning) và chuyển giao sim–thực, tinh chỉnh mô hình bằng dữ liệu thực và thử nghiệm thực tế.

• Dữ liệu thực tế: Dù hiếm, đắt đỏ, dữ liệu thực là yếu tố then chốt để mô hình nền tảng bám sát thực tiễn, rút ngắn lệch sim–thực. Dữ liệu chuẩn thường bao gồm góc nhìn chủ thể (egocentric) – ghi lại robot “thấy gì” trong thao tác và dữ liệu chuyển động thực tế. Dữ liệu này thu qua thao tác mẫu của con người, điều khiển từ xa VR, thiết bị ghi chuyển động, dạy tiếp xúc – đảm bảo mô hình học từ ví dụ thực chính xác.

  Nghiên cứu xác nhận rằng kết hợp dữ liệu Internet, thực tế, tổng hợp vào huấn luyện robot mang lại hiệu quả cao hơn nhiều so với dùng đơn lẻ một nguồn.

  Song song, tăng số lượng dữ liệu chỉ là điều kiện cần, nhưng đa dạng dữ liệu càng quan trọng – nhất là với nhiệm vụ mới và dạng robot khác biệt. Để đạt đa dạng, cần xây dựng nền tảng dữ liệu mở, chia sẻ hợp tác, phát triển trường dữ liệu đa hình thái cho nhiều loại robot, tạo cơ sở cho mô hình nền tảng mạnh hơn.

Tầng Tác nhân: “Tác nhân AI vật lý”

Quá trình chuyển đổi sang tác nhân AI vật lý – tức robot tự chủ vận hành ngoài đời thực – ngày càng nhanh. Đột phá tầng này dựa trên mô hình tinh chỉnh, học liên tục, thích nghi thực tế phù hợp đặc điểm từng mẫu robot.

Một số xu hướng đang mở rộng tiềm năng phát triển của tác nhân AI vật lý:

• Hạ tầng học liên tục, thích nghi: Hệ thống cho phép robot liên tục cải thiện qua vòng phản hồi thực tế và chia sẻ kinh nghiệm trong vận hành
• Kinh tế tác nhân tự chủ: Robot vận hành như thực thể kinh tế độc lập – giao dịch tài nguyên như tính toán, cảm biến trên thị trường robot, tạo doanh thu qua dịch vụ token hóa
• Đội đa tác nhân: Nền tảng và thuật toán mới cho phép nhóm robot phối hợp, hợp tác, tối ưu hóa hiệu quả tập thể

Sự hội tụ giữa Robot AI và Web3: Khơi mở thị trường tỷ đô

Khi robot AI tiến từ nghiên cứu sang ứng dụng thực tế, các nút thắt cố hữu – kho dữ liệu/mô hình tập trung, thiếu minh bạch nguồn gốc, thách thức bảo mật, rào cản tích hợp – đang làm chậm sáng tạo và hạn chế hệ sinh thái robot quy mô lớn, đa dạng, hiệu quả kinh tế.

Những trở ngại lớn của Robot AI

• Kho dữ liệu & mô hình tập trung

  Robot cần bộ dữ liệu quy mô lớn, phong phú. Quy trình phát triển dữ liệu, mô hình hiện nay tập trung, phân mảnh, chi phí cao, gây ra các hệ thống rời rạc, khó thích nghi. Hệ robot triển khai ngoài thực tế thường hoạt động kém do thiếu dữ liệu, mô hình không đủ bền vững.

• Tin cậy, nguồn gốc, độ ổn định

  Thiếu hồ sơ xác thực, kiểm toán cho nguồn dữ liệu, quy trình huấn luyện, vận hành robot làm giảm niềm tin, trách nhiệm – tạo rào cản lớn cho người dùng, nhà quản lý, doanh nghiệp.

• Bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ

  Những ứng dụng nhạy cảm – ví dụ y tế, nhà ở – cần bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, tuân thủ quy định gắt gao, đặc biệt tại Châu Âu (GDPR). Hạ tầng tập trung khó tạo môi trường hợp tác AI an toàn, bảo vệ dữ liệu, từ đó kìm hãm sáng tạo ở khu vực pháp lý chặt chẽ.

• Khả năng mở rộng & tích hợp

  Hệ thống robot gặp khó khăn chia sẻ tài nguyên, đồng bộ học tập và tích hợp đa nền tảng, đa hình thái. Các hạn chế này phân mảnh hiệu ứng mạng, làm chậm chuyển giao kỹ năng giữa các loại robot.

  Robot AI x Web3: Giải pháp cấu trúc mở ra cơ hội đầu tư thực tiễn

  Công nghệ Web3 khắc phục triệt để các vấn đề trên, kiến tạo mạng lưới robot phi tập trung, xác thực, bảo mật, hợp tác – qua đó khơi mở thị trường đầu tư thực chất:

• Phát triển hợp tác dân chủ hóa: Mạng lưới kích thích robot chia sẻ dữ liệu, cùng phát triển mô hình, tác nhân thông minh

• Xác thực nguồn gốc & trách nhiệm: Blockchain lưu trữ dữ liệu, mô hình, nhận diện robot, lịch sử vận hành vĩnh viễn – nền tảng niềm tin, tuân thủ.
• Hợp tác bảo vệ quyền riêng tư: Công nghệ mật mã tiên tiến cho phép robot đào tạo mô hình, chia sẻ tri thức mà không công khai dữ liệu độc quyền hoặc nhạy cảm
• Quản trị cộng đồng: DAO xây dựng quy tắc, chính sách minh bạch trên chuỗi, giám sát hoạt động robot
• Tích hợp đa hình thái: Khung blockchain mở giúp phối hợp liền mạch giữa các nền tảng robot, giảm chi phí, thúc đẩy chuyển giao kỹ năng
• Kinh tế tác nhân tự chủ: Hạ tầng Web3 biến robot thành thực thể kinh tế độc lập, giao dịch ngang hàng, thương lượng, tham gia chợ token hóa không cần con người

• Mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN): Chia sẻ tính toán, cảm biến, lưu trữ, kết nối ngang hàng trên blockchain giúp mở rộng, tăng cường mạng lưới robot

  Dưới đây là một số dự án tiêu biểu thể hiện sáng tạo và động lực của lĩnh vực. Lưu ý: Thông tin chỉ để tham khảo, không phải khuyến nghị đầu tư.

• Phát triển dữ liệu & mô hình phi tập trung

  Nền tảng Web3 dân chủ hóa quy trình này bằng cách khuyến khích người đóng góp dữ liệu – qua bộ ghi chuyển động, chia sẻ cảm biến, tải hình ảnh, gán nhãn hoặc tạo dữ liệu tổng hợp cho mô phỏng và đào tạo. Nhờ đó, xây dựng bộ dữ liệu, mô hình đa dạng, đại diện vượt xa khả năng một doanh nghiệp đơn lẻ. Khung phi tập trung cũng tăng vùng bao phủ trường hợp đặc biệt, rất quan trọng với robot ở môi trường khó dự đoán.

  Ví dụ:

• Frodobots: Giao thức thu thập dữ liệu thực qua trò chơi robot. Họ đã cho ra mắt Earth Rovers, robot trên vỉa hè và game “Drive to Earn” quy mô toàn cầu. Kết quả, nhóm tạo ra FrodoBots 2K Dataset – bộ dữ liệu đa dạng gồm hình ảnh, GPS, âm thanh, dữ liệu điều khiển người dùng từ ~2.000 giờ vận hành robot ở hơn 10 thành phố.

• BitRobot: Đồng phát triển bởi FrodoBots Lab và Protocol Labs, là nền tảng crypto khuyến khích toàn cầu xây dựng trên Solana, kiến trúc subnet mở. BitRobot biến mỗi subnet thành thử thách mở; người dùng nộp mô hình hoặc dữ liệu để nhận token thưởng, thúc đẩy hợp tác và liên tục cải tiến.
• Reborn Network: Nền tảng mở cho hệ sinh thái robot AGI. Reborn cung cấp suit ghi chuyển động Rebocap, cho phép mọi người ghi lại, kiếm tiền từ thao tác thực. Hướng đi này giúp hình thành tập dữ liệu mở, then chốt cho robot hình người phức tạp.

• PrismaX: Hạ tầng phi tập trung giúp bảo đảm đa dạng, xác thực dữ liệu nhờ cộng đồng toàn cầu. PrismaX xây dựng quy trình kiểm chứng, cơ chế thưởng cho dữ liệu hình ảnh quy mô lớn, giúp bộ dữ liệu robot mở rộng tối ưu.

• Kiểm chứng nguồn gốc & độ tin cậy

  Blockchain mang đến minh bạch, trách nhiệm toàn chuỗi cho hệ sinh thái robot. Nó xác thực nguồn gốc dữ liệu, mô hình, danh tính robot, địa điểm thực, lưu trữ lịch sử vận hành và đóng góp rõ ràng. Cơ chế xác minh cộng đồng, hệ thống uy tín trên chuỗi và xác thực bằng stake bảo vệ chất lượng dữ liệu, mô hình, ngăn chặn dữ liệu/mô hình sai lệch hoặc gian lận.

  Ví dụ:

• OpenLedger: Hạ tầng AI-blockchain cho huấn luyện, triển khai mô hình chuyên biệt bằng dữ liệu sở hữu cộng đồng. OpenLedger sử dụng Proof of Attribution để đảm bảo người đóng góp dữ liệu chất lượng được trả thưởng xứng đáng.

• Sở hữu hóa, cấp phép, kiếm tiền qua token hóa

  Công cụ IP Web3 cho phép cấp phép token hóa bộ dữ liệu, năng lực robot, mô hình, tác nhân thông minh. Chủ sở hữu có thể cài đặt điều khoản cấp phép bằng smart contract, tự động trả bản quyền khi dữ liệu/mô hình được sử dụng lại hoặc thương mại hóa. Giải pháp này thúc đẩy thị trường dữ liệu, mô hình robot minh bạch, mở và bình đẳng.

  Ví dụ:

• Poseidon: Lớp dữ liệu phi tập trung toàn diện, dựa trên giao thức IP-centric Story Protocol do nhóm Story phát triển, cung cấp dữ liệu AI được cấp phép hợp pháp.

• Giải pháp bảo vệ quyền riêng tư

  Dữ liệu chất lượng cao thu thập tại bệnh viện, khách sạn, hộ gia đình khó lấy qua nguồn công khai nhưng rất giàu thông tin, nâng cao hiệu năng mô hình nền tảng. Chuyển đổi dữ liệu riêng tư thành tài sản trên chuỗi kết hợp công nghệ mật mã giúp truy vết, kết hợp, kiếm tiền mà vẫn bảo vệ riêng tư. Công nghệ như Trusted Execution Environments (TEE), Zero-Knowledge Proofs (ZKP) cho phép tính toán, xác minh kết quả mà không cần lộ dữ liệu gốc. Các doanh nghiệp có thể huấn luyện AI trên dữ liệu phân tán, nhạy cảm mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo tuân thủ pháp luật.

  Ví dụ:

• Phala Network: Cho phép nhà phát triển triển khai ứng dụng AI, xử lý dữ liệu mật vào môi trường TEE bảo mật.

• Quản trị minh bạch, trách nhiệm

  Huấn luyện robot hiện chủ yếu dùng hệ thống độc quyền, đóng, thiếu minh bạch, khó tùy chỉnh. Quản trị xác thực, minh bạch là chìa khóa giảm rủi ro, xây dựng niềm tin với người dùng, nhà quản lý, doanh nghiệp. Web3 mở đường giám sát cộng đồng trên chuỗi, hợp tác phát triển trí tuệ robot nguồn mở.

  Ví dụ:

• Openmind: Bộ phần mềm AI gốc mở cho phép robot tự suy nghĩ, học tập, phối hợp. Nhóm vừa đề xuất ERC7777 – tiêu chuẩn mới cho hệ sinh thái robot đảm bảo bảo mật, minh bạch, mở rộng. ERC7777 thiết lập giao diện quản lý danh tính người–robot, thực thi quy tắc xã hội, quản lý đăng ký, loại thành viên, quyền và nghĩa vụ liên quan.

Kết luận
Khi nhìn về phía trước, sự hội tụ AI robotics và Web3 đang mở ra kỷ nguyên hệ thống tự chủ có khả năng hợp tác quy mô lớn. Với tốc độ phát triển phần cứng chưa từng có, 3–5 năm tới sẽ là giai đoạn vàng để phát triển mô hình AI mạnh mẽ dựa trên dữ liệu thực phong phú và thuận lợi cho phối hợp phi tập trung. Chúng ta sẽ chứng kiến sự xuất hiện của các tác nhân AI chuyên biệt trong nhiều ngành như khách sạn, logistics,... tạo ra những cơ hội thị trường vượt trội.

Tuy nhiên, sự hội tụ robot AI–crypto cũng mang tới thách thức mới. Thiết kế cơ chế thưởng công bằng, hợp lý vẫn là vấn đề phức tạp, cần tiếp tục cải tiến nhằm vừa khuyến khích đóng góp, vừa ngăn ngừa lạm dụng. Kỹ thuật tích hợp đa hình thái đòi hỏi giải pháp quy mô lớn, bền vững. Công nghệ bảo vệ quyền riêng tư phải thực sự đáng tin cậy để bảo vệ lợi ích các bên, nhất là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm. Thêm vào đó, khung pháp lý liên tục đổi mới, buộc các tổ chức chủ động tuân thủ mọi quy định, khu vực. Giải quyết các rủi ro và xây dựng giá trị dài hạn là chìa khóa cho phát triển bền vững và phổ cập.

Hãy cùng theo sát, đóng góp vào tiến trình này – hợp tác là con đường duy nhất để khai thác triệt để tiềm năng và nắm bắt thời cơ lớn của thị trường.

Đổi mới trong lĩnh vực robot là hành trình chỉ thành công khi có sự đồng hành :)

Xin gửi lời cảm ơn tới Chain of Thought Robotics & The Age of Physical AI đã cung cấp thông tin quan trọng hỗ trợ nghiên cứu.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết được đăng lại từ nguồn [merakiki.eth]. Mọi bản quyền thuộc tác giả gốc [@merakikieth">merakiki]. Nếu có ý kiến về việc đăng lại, vui lòng liên hệ đội ngũ Gate Learn để được xử lý kịp thời.
2. Miễn trừ trách nhiệm: Quan điểm, ý kiến trong bài viết chỉ phản ánh nhận định của tác giả, không phải lời khuyên đầu tư dưới bất kỳ hình thức nào.
3. Bản dịch sang tiếng Việt và các ngôn ngữ khác do nhóm Gate Learn thực hiện. Nếu không có ghi chú riêng, mọi hành vi sao chép, phân phối hoặc sử dụng trái phép các bản dịch đều bị nghiêm cấm.