Advertise on podcast: CEO LAB

🔍 Mùa xuân năm nay, khoản phạt cho mỗi ngày bàn giao trễ một trung tâm dữ liệu AI là 1 triệu đô la. Chỉ vài tháng sau, các hợp đồng mới đã đòi hơn 5 triệu đô la mỗi ngày. Một lãnh đạo mảng hạ tầng số của quỹ KKR đặt cược rằng tiền phạt trễ hạn sẽ khiến nhiều công ty xây trung tâm dữ liệu phá sản hơn cả lãi suất. Còn ngành bảo hiểm, nơi theo một lãnh đạo của Marsh cả trăm năm chỉ "nhích được năm phút", đang phải chạy theo những rủi ro chưa từng có giá. 🔥 Khách thuê mất gì khi một trung tâm dữ liệu chậm một ngày, mà họ dám đòi tới 5 triệu đô la tiền phạt? 🔥 Điện về chậm, chip mất giá, thiếu người xây: những rủi ro nào trước nay không ai bảo hiểm, và giờ đang được định giá ra sao? 🔥 Từ bão ở vùng vịnh Texas tới một con chuột mê sợi cáp màu cam: khi trung tâm dữ liệu đã chạy, rủi ro còn nằm ở đâu? Các công ty đang bỏ hàng chục tỷ đô la để xây trung tâm dữ liệu AI. Khi công trình chậm trễ, ai sẽ phải trả giá? #CEOLABTech #TrungTamDuLieu #DataCenter #AI #BaoHiem #HaTang #KinhDoanh #DauTu #RuiRo #CongNghe

Số giới thiệu TS Phạm Hy Hiếu, người từng làm việc trực tiếp với Elon Musk, đã thu hút hơn 250K lượt xem trong vòng chưa đến 1 tuần. CEO LAB tuần này tiếp tục trò chuyện với Hiếu xoay quanh chủ đề giáo dục: “Liệu trường học sẽ thay đổi như thế nào trong thời đại A.I. sắp tới?” Hẳn mọi người còn nhớ trong số lần trước, Từ Google DeepMind đến làm việc với Elon Musk, Hiếu đã thẳng thắn chia sẻ, nếu được làm lại, bạn sẽ học ĐH tại Singapore, thay vì mất một năm gap year luyện tiếng Anh, SAT để trúng tuyển vào ĐH Stanford. Dù ĐH Stanford đã mở ra cánh cửa cho Hiếu đến thung lũng Silicon, bạn tin là việc giữ “đà” trong việc học quan trọng hơn là những “thương hiệu” của các trường, thậm chí tấm bằng ĐH hay sau ĐH trong thời đại A.I. cũng đã không còn nhiều ý nghĩa, ít nhất là đối với trải nghiệm của Hiếu. Là cha mẹ, khi nghĩ về tương lai ở thời đại A.I., liệu chúng ta nên chuẩn bị gì cho các con? 🔥 Làm sao để con thích học hơn thích chơi game? Hầu hết những kỹ sư công nghệ ai cũng bắt đầu bằng… ghiền game. Bố mẹ nên đối diện với sở thích này của con như thế nào trong thời đại công nghệ? 🔥 Tấm bằng ĐH từ các trường top trên thế giới có giá như thế nào? Với những ngôi trường danh giá, “người ngoài thì ước ao, người trong thì ước out”. Hiếu nói có một nơi duy nhất mình không bao giờ muốn “ước out”, đó là cuộc đời của chính mình. 🔥A.I. sẽ thay đổi trường học và hệ thống giáo dục như thế nào? Khi các công ty công nghệ hàng đầu đã không nhìn vào bảng điểm, thậm chí không nhìn đến bằng cấp từ các trường danh giá, vậy họ nhìn vào điều gì? Và trong bối cảnh đó, trường học trong tương lai sẽ thay đổi như thế nào để thực hiện sứ mệnh “dạy” và “học”? Còn bạn, điều gì đang giữ bạn tiếp tục học mỗi ngày? Chia sẻ cùng CEO LAB bên dưới nhé! Bài tuần này sẽ mở màn cho một chuỗi các podcast mới của CEO LAB, tập trung về đề tài Giáo Dục, được gọi là EDULAB. Nếu từ trước đến này, các số CEO LAB xoay quanh các câu chuyện, đề tài về phát triển cá nhân chủ yếu cho hành trình sự nghiệp, các số EDULAB sắp tới sẽ tập trung về đề tài GIÁO DỤC, giúp các bố mẹ định hướng việc học cho con cũng như giúp các bạn trẻ định hướng việc học, và trau dồi năng lực học tập của mình. Chương trình hy vọng các khán giả của CEO LAB sẽ tiếp tục ủng hộ EDULAB và gợi ý cho mình những đề tài về giáo dục mà các bạn quan tâm và muốn thảo luận nhé!

🔍 Theo một agency ở Mỹ, với nhóm khách hàng bán phần mềm cho doanh nghiệp mà họ phục vụ, mỗi cú nhấp vào quảng cáo trên ChatGPT có giá khoảng 5 đô la, so với 30 tới 50 đô la trên Google. Một agency khác nói khách hàng của họ đang có kết quả tốt hơn cả Facebook lẫn Google. Vậy mà phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa dám chi nhiều. Mới bắt đầu bán quảng cáo từ tháng Hai, OpenAI đang phải học một việc rất khác với làm ra một chatbot thông minh: biến những cuộc trò chuyện thành nơi doanh nghiệp dám bỏ tiền thật. 🔥 OpenAI đang tuyển người từ chính Meta và Google. Họ mang theo những gì, và vì sao đội quảng cáo cứ phải sắp xếp lại liên tục? 🔥 Kết quả ban đầu hấp dẫn tới mức có doanh nghiệp đã dồn tới 40% ngân sách quảng cáo vào ChatGPT. Vậy vì sao đa số vẫn chỉ dám thử? 🔥 Nhà quảng cáo đang gọi ChatGPT là "một chiếc hộp đen". Vì sao họ không biết quảng cáo của mình xuất hiện ở đâu, và chuyện gì có thể xảy ra khi quảng cáo hiện sai chỗ? Rẻ và đông người dùng, đã đủ để ChatGPT lấy được tiền quảng cáo của Google chưa? #CEOLABTech #OpenAI #ChatGPT #QuangCao #Marketing #Google #Meta #KinhDoanh

Khi còn học Stanford, một sinh viên người Việt được Evan Spiegel rủ nghỉ học để làm Snapchat. Anh từ chối, vì lúc ấy chỉ muốn đi thi lập trình. Rồi Travis Kalanick của Uber cũng mời anh về làm. Anh lại từ chối. Con đường anh chọn thay vào đó dẫn tới Google Brain (giờ là Google AI), xAI của Elon Musk, rồi OpenAI. Đó là TS. Phạm Hy Hiếu, khách mời của CEO LAB tuần này. Mình cùng Hiếu nhìn lại hành trình từ lớp chuyên Toán Phổ thông Năng khiếu, làm Tiến sĩ tại Carnegie Mellon, xong chuyển sang startup, đến quyết định đưa gia đình về Việt Nam để theo đuổi ước mơ xây dựng AI cho Việt Nam. Điều gì đưa một kỹ sư Việt vào lõi của những nơi tập trung nhân tài công nghệ hàng đầu thế giới? Câu trả lời của Hiếu nghe rất đơn giản: phải thật sự giỏi, và phải khiến người có thể trao cơ hội biết mình giỏi. Từ những trải nghiệm của Hiếu ở Silicon Valley, có ba câu hỏi mình thấy đặc biệt đáng suy ngẫm: 🔥 Giỏi thực sự được đo bằng gì? Từ trải nghiệm ở xAI, Hiếu chia sẻ định nghĩa rất ngắn của Elon Musk về người giỏi, và cách suy nghĩ ngược từ mục tiêu để rèn luyện năng lực. 🔥 Làm kỹ thuật, lại hướng nội, làm sao để được biết đến, để đi vào lõi của ngành công nghệ tại Silicon Valley?  🔥 Người giỏi và người xuất sắc khác nhau ở đâu? Trong những cái tên nổi tiếng của cộng đồng công nghệ Silicon Valley mà Hiếu đã từng làm việc chung, họ gặp nhau ở điểm gì?  Mình nghĩ đây là cuộc trò chuyện rất đáng nghe, đặc biệt là với cộng đồng trí thức trẻ Việt Nam đang làm việc và sinh sống tại nước ngoài.  Với bạn, điều nào khó hơn: trở nên thật sự giỏi, hay khiến những người giỏi nhận ra năng lực của mình? Chia sẻ cùng CEO LAB bên dưới nhé!

Microsoft có mô hình AI riêng, đang làm chip AI riêng, còn bắt nhân viên dùng ít Claude đi. Vậy mà riêng khoản trả Anthropic để phục vụ khách hàng Copilot vẫn đang trên đà ít nhất 2 tỷ đô la mỗi năm. Từ tầng hầm của một cựu lãnh đạo Microsoft, nơi bảy con chip Nvidia chạy vì "tôi muốn sở hữu, không muốn đi thuê", tới Meta và các hãng Trung Quốc, nhiều bên đang muốn kéo AI về tay mình. Nhưng tự làm không hề rẻ, và chưa chắc đã thoát được phụ thuộc. Ba câu hỏi đáng chú ý nhất của tuần này: 🔥 Muốn bớt phụ thuộc vào OpenAI, việc đầu tiên Microsoft làm lại là trả tiền cho thêm một hãng AI nữa. Vì sao? 🔥 Một hãng game, một hãng điện thoại và một hãng giao đồ ăn ở Trung Quốc cùng tự làm mô hình AI. Vì sao họ không mua lại nhau? 🔥 Khi khách hàng tự dựng AI để lấy dữ liệu từ phần mềm họ đang thuê, nhà cung cấp phần mềm còn thu tiền được ở đâu? Nếu là bạn, phần nào bạn sẽ tự làm, phần nào vẫn đi thuê? #CEOLABTech #AI #Microsoft #Anthropic #Claude #Meta #Workday #Xiaomi #TuDongHoa #DoanhNghiep

Ứng viên dùng A.I. viết CV, nhà tuyển dụng dùng A.I. lọc CV. Vậy ai thật sự đọc hồ sơ của bạn? Một vị trí tuyển dụng ở Mỹ bây giờ có thể nhận 500, 600, thậm chí 1.000 hồ sơ. Người tuyển dụng không đọc hết. Họ đọc một, hai trăm hồ sơ đầu tiên, tìm đủ người phù hợp rồi dừng lại. Trong khi đó, nhiều bạn trẻ nộp vài trăm hồ sơ mỗi tháng mà vẫn không nhận được một cuộc gọi phỏng vấn. Giữa hàng trăm hồ sơ ngày càng giống nhau, làm thế nào để một người thực sự được chú ý? Đó là điều mình muốn tìm hiểu trong Panel 3: Tìm việc thời A.I. đã khác tại MIT CEO LAB Conference 2026. Lần này, mình muốn nghe cả hai phía của cùng một tờ đơn xin việc: ba bạn trẻ vừa trải qua quá trình tìm việc ở Mỹ và một người trực tiếp làm công tác tuyển dụng. 🎓Mỹ Khê, tốt nghiệp từ St. Olaf College đến MIT Sloan MBA, bắt đầu chuẩn bị hồ sơ McKinsey từ ba tháng trước khi nhập học.  🎓Minh Khuê, tốt nghiệp Đại học Rochester, một trường không thuộc Ivy League, đi phỏng vấn Wall Street từ năm nhất và hiện làm tại Bank of America.  🎓Còn Dương, tốt nghiệp Đại học Purdue, sau hơn một năm co-op tại hãng hàng không Delta, vẫn bị rút lại job offer đúng lúc chuẩn bị đi làm, phải tiếp tục nộp hồ sơ trước khi đến với một công ty bán dẫn ở Houston. 🎓Ngồi ở phía bên kia bàn tuyển dụng là chị Jessie, hiện là Global HR Business Partner tại QIAGEN, với 11 năm kinh nghiệm làm tuyển dụng và nhân sự tại Mỹ. Trong phiên này, có ba điều mình thấy đặc biệt đáng suy nghĩ: 🔥 Giữa 1.000 hồ sơ, làm sao để nhà tuyển dụng chọn bạn? Recruiter thường chỉ đọc 100–200 hồ sơ đầu tiên rồi dừng. Vậy CV cần viết thế nào để vượt qua vòng lọc, và điều gì khiến một ứng viên thực sự nổi bật khi bước vào phỏng vấn? 🔥 Thời A.I., vì sao networking lại càng quan trọng? Chị Jessie tiết lộ: một hồ sơ được đồng nghiệp giới thiệu thì “100%” sẽ được đọc. Nhưng làm sao để khi cần, có người sẵn sàng giới thiệu mình? 🔥 A.I. đang khiến những công việc nào biến mất? Từ chỗ cần 10 kỹ sư phần mềm, giờ nhiều công ty chỉ cần hai, ba người cùng AI. Khi đó, những kỹ năng nào sẽ quyết định ai còn được tuyển dụng? Cuộc tìm việc chưa bao giờ bắt đầu vào ngày mình bấm ứng tuyển. Nếu bạn cũng đang trên hành trình ấy, bạn đang ở chặng nào, và ở đâu? 🎬 Mời các bạn cùng CEO LAB theo dõi Panel 3: Tìm việc thời AI đã khác từ MIT CEO LAB Conference 2026. Tham gia FB Group của CEO LAB để đóng góp và chia sẻ ý kiến của bạn với các thành viên khác của cộng đồng CEO LAB: https://www.facebook.com/groups/2025798917845852 Đăng ký tham gia Chương trình CEO LAB Cross Mentorship để kết nối với Diễn giả và các thành viên khác trong cộng đồng CEO LAB tại: https://cmms.ceolab.vn/login #CEOLAB #MITCEOLABConference #TimViec #TuyenDung #AI #Networking #DuHocSinh #NguoiVietTaiMy #SuNghiep

🤝 Buổi sáng còn ngồi bàn chiến lược với bạn, vài ngày sau đã sang làm cho đối thủ. Đó là nhảy việc, hay là phản bội? Câu hỏi ấy vừa khiến hai startup AI tỷ đô lời qua tiếng lại công khai. Nhưng tuần này còn nhiều chuyện khác đáng nghe: từ một đám cưới ở Hawaii, một xưởng drone ở California, tới những trang web nhận tiền từ Google và một đợt lên sàn bị hoãn vào phút chót. Bản tin tuần này đi qua năm câu chuyện. Ba câu hỏi mình thấy đáng chú ý nhất: 🔥 Một cựu vận động viên trượt tuyết người Thụy Sĩ, nay là con rể của Jensen Huang, đã làm gì để ông chủ Nvidia nói: "Muốn việc gì xong, hãy nói chuyện với Nico"? 🔥 Drone Bandit của Neros mới bay hơn 300 km/h, trong khi drone phản lực Geran-4 của Nga bay nhanh hơn 480 km/h. Vậy chiếc chậm hơn định đánh chặn chiếc nhanh hơn bằng cách nào? 🔥 Có trang web được Google trả hơn 1 triệu đô la mỗi năm, có trang nhận chưa tới 1.000 đô la sau vài tháng. Ai quyết định nội dung của họ đáng giá bao nhiêu? Năm câu chuyện khá khác nhau. Chuyện nào bạn muốn CEO LAB Tech theo dõi tiếp? #CEOLABTech #Nvidia #Neros #Drone #Google #Oura #IPO #Cognition #Startup #DiemTinTuan

Nếu bạn có 1000 giờ (nghĩa mỗi ngày 1 tiếng trong suốt 3 năm), bạn có nên đầu tư học ngoại ngữ hay học một kỹ năng nào khác có ích hơn trong thời đại AI này? Mùa hè vừa rồi mình dẫn mẹ 75 tuổi đi châu Âu. Mẹ không biết tiếng Anh, nhưng có ChatGPT trong điện thoại, dùng voice, trò chuyện hỏi đáp trực tiếp được bằng tiếng Việt. Đi đến đâu, mẹ mình hỏi đường, hỏi thời tiết, xếp lộ trình ở Paris đâu ra đó. Khi tham quan Toà Thánh Vatican hay các địa điểm du lịch khác nhau, ChatGPT kể chuyện về lịch sử, về văn hoá, cuộc sống ở từng nơi, và trả lời những điều mẹ mình thắc mắc không thua gì một hướng dẫn viên du lịch. Mẹ mình kết luận có A.I. là đủ sống rồi, giờ đâu cần học tiếng Anh nữa. Thật sự là như vậy, A.I. đã xoá khoảng cách giữa những người không cùng ngôn ngữ. Nhưng trong học tập và sự nghiệp, khi đã có A.I., ngoại ngữ có còn quan trọng không? Trong số CEO LAB tuần này, mình hãy cùng thảo luận ba câu hỏi: 🔥 A.I. đã thay thế ngoại ngữ đến đâu? Dịch văn bản ngày càng dễ dàng và gần như miễn phí. Nhưng như vậy có đủ để đi học, đi làm, nhất là làm trong môi trường quốc tế?  🔥Có phải đầu tư cho con cái học ngoại ngữ, vi tính đã lỗi thời, khi A.I. đã thay thế con người lập trình, và kết nối con người với thông tin trong bất kỳ ngôn ngữ nào? Vậy nên đầu tư chuyện học cho con cái như thế nào? 🔥 Sử dụng công cụ A.I. để thay đổi cách học ngoại ngữ như thế nào? Cách học nào với A.I. sẽ giúp bạn tiến bộ? Cách học nào với A.I. sẽ kéo bạn vào “bẫy”?  Và cuối podcast, mình sẽ chia sẻ câu trả lời của mình “Nếu có 1.000 giờ, tức mỗi ngày một tiếng trong ba năm, mình sẽ học tiếng Anh hay một kỹ năng khác?” Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn cùng CEO LAB bên dưới nhé! ================================================= Tham gia FB Group của CEO LAB để đóng góp và chia sẻ ý kiến của bạn với các thành viên khác của cộng đồng CEO LAB: https://www.facebook.com/groups/2025798917845852  Đăng ký tham gia Chương trình CEO LAB Cross Mentorship để kết nối với Diễn giả và các thành viên khác trong cộng đồng CEO LAB tại: https://cmms.ceolab.vn/login #CEOLAB #LeDiepKieuTrang #AI #HocNgoaiNgu #TiengAnh #ThoiDaiAI #KyNangTuongLai #PhatTrienBanThan

Nếu AI thật sự đang có những dấu hiệu của một bong bóng, tại sao Steve Eisman — người nổi tiếng nhờ những giao dịch trong khủng hoảng tài chính năm 2008 — vẫn chưa dám đặt cược rằng bong bóng này sẽ vỡ? Eisman nhìn thấy những định giá rất cao, những công ty đốt tiền liên tục và lượng nợ ngày càng lớn. Nhưng ông không phải người duy nhất đứng ngoài cuộc. Trên Phố Wall, nhiều nhà bán khống vẫn cho rằng đặt cược chống lại AI lúc này có thể quá sớm — và quá đắt. Bản tin tuần này đi theo những người đang thật sự đặt tiền để tìm câu trả lời: 🔥 Vì sao một bản báo cáo bán khống có thể nhìn đúng điểm yếu của CoreWeave nhưng người đặt cược vẫn thua tiền? 🔥 Oracle có gì khác, để phe bán khống kiếm được khoảng 2,3 tỷ đô la trong năm nay? 🔥 Nếu điểm đứt gãy không phải nằm ở một cổ phiếu riêng lẻ, thì nó có thể nằm ở đâu trong dòng nợ đang tài trợ cho công cuộc xây dựng AI? Một người có thể đúng về rủi ro bong bóng nhưng vẫn sai về thời điểm. Và chừng nào doanh thu Nvidia còn tăng rất nhanh, câu hỏi mà phe bi quan phải trả lời vẫn là: điều gì sẽ thực sự khiến cỗ máy đổi chiều? Còn bạn, nếu phải chọn một tín hiệu để theo dõi, bạn sẽ nhìn vào doanh thu Nvidia, một đợt IPO của phòng lab AI, hay thị trường nợ? #CEOLABTech #AI #Nvidia #Oracle #CoreWeave #PhoWall #BongBongAI #DauTu #TaiChinh

Việt Nam may quần áo cho rất nhiều thương hiệu lớn trên thế giới. Nhưng tại sao chúng ta vẫn chưa tạo ra một SHEIN? Đây cũng là lý do mình chọn câu chuyện SHEIN cho số CEOLAB tuần này. Bởi đằng sau một thương hiệu thời trang là một câu chuyện lớn hơn nhiều: công nghệ có thể thay đổi hoàn toàn vị thế của một ngành sản xuất truyền thống như thế nào? Trung Quốc từ lâu đã là công xưởng may mặc của thế giới, nhưng phần lớn giá trị lại nằm trong tay những thương hiệu toàn cầu. SHEIN đã thử thay đổi bài toán ấy: dùng dữ liệu, thuật toán và công nghệ để xây dựng một thương hiệu toàn cầu trên chính năng lực sản xuất mà Trung Quốc đã tích lũy hàng chục năm. Trong “SHEIN: Thời trang hay công nghệ?”, mình muốn tìm hiểu ba câu hỏi: 🔥SHEIN đã dùng công nghệ như thế nào để thay đổi ngành may mặc? Và rốt cuộc, SHEIN là công ty sản xuất, thời trang hay công nghệ? 🔥Nếu SHEIN làm được, tại sao những quốc gia có thế mạnh may mặc khác lại chưa làm được? 🔥Và cuối cùng, điều gì đứng sau sự trỗi dậy rồi  thoái trào của SHEIN? Một câu chuyện về thời trang, nhưng có lẽ cũng không hề xa lạ với các ngành sản xuất khác của Việt Nam. Còn bạn, bạn nghĩ người làm công nghệ có thể mang đến đột phá cho những ngành sản xuất truyền thống của Việt Nam không? Chia sẻ cùng mình bên dưới nhé!

🔍 Bạn hỏi một chatbot Trung Quốc, nhưng câu trả lời có thể đã được tạo ra trên một máy chủ Mỹ. Ít nhất, đó là điều Anthropic đang cáo buộc. Trong báo cáo dài 154 trang công bố ngày 10/9, Anthropic cho rằng Moonshot và DeepSeek đã âm thầm chuyển hàng chục triệu lượt trao đổi của khách hàng sang Claude. Washington lo công nghệ Mỹ bị dùng để huấn luyện mô hình Trung Quốc. Bắc Kinh lại lo ngại dữ liệu quân sự, cảnh sát và doanh nghiệp nhà nước của mình có thể đã chảy sang Mỹ. Bản tin tuần này bóc tách bốn lớp phía sau vụ việc: 🔥 Hơn 23 triệu lượt trao đổi của Moonshot và hơn 12 triệu lượt của DeepSeek được cho là đã đi qua Claude mà người dùng không hề hay biết. 🔥 Mô hình mở tốt nhất đã tiến rất gần nhóm mô hình đóng dẫn đầu. Vậy vì sao một công ty Trung Quốc vẫn cần Claude, và dùng Claude có nhất thiết nghĩa là mô hình của họ yếu hơn? 🔥 Công nghệ không chỉ chảy từ Mỹ sang Trung Quốc. Một số công ty Mỹ cũng đang xây trên những mô hình và kiến trúc do các phòng lab Trung Quốc phát triển. 🔥 50.000 chip Nvidia hay 200.000 chip Huawei: vì sao DeepSeek muốn thoát Nvidia nhưng hiện vẫn chưa thể cắt sợi dây đó? Và khi hai phía dựng thêm hàng rào quanh chip, dữ liệu và nhân tài, điều gì vẫn có thể vượt qua những hàng rào ấy? #CEOLABTech #AI #TrungQuoc #DeepSeek #Kimi #Claude #Anthropic #Huawei #ChipAI #MyTrung #CongNghe

Nhắc đến Marketing, nhiều người thường nghĩ tới ý tưởng, hình ảnh và sự sáng tạo. Nhưng có một nhánh trong Marketing mà phần lớn công việc lại là làm với con số, dữ liệu và bài toán phân bổ ngân sách: nên quảng cáo ở đâu, chi bao nhiêu và làm sao biết mỗi đồng bỏ ra có thực sự hiệu quả? Đó là Media Buying. Khách mời của CEO LAB Talks tuần này là bạn Võ Minh Hoàng, vừa tốt nghiệp MBA tại Harvard và trước đó đã có gần chín năm làm trong ngành Marketing tại Việt Nam. Hoàng bén duyên với Media Buying khá tình cờ khi bắt đầu tại Havas. Từ vị trí ở Agency, Hoàng dần chuyển sang phía Client, lần lượt làm việc tại Unilever và Mercedes-Benz Việt Nam. Mỗi chặng đường lại mở thêm một lớp khác của nghề: từ chạy và tối ưu chiến dịch, đến hiểu vì sao doanh nghiệp đưa ra quyết định, rồi trực tiếp chịu trách nhiệm với ngân sách và đội ngũ của mình. Nhưng gần tuổi 30, khi công việc đang khá ổn và con đường phía trước cũng tương đối rõ, Hoàng lại quyết định nghỉ việc để đi học MBA tại Mỹ. Hoàng chọn nộp vào những trường mình thực sự muốn, và cuối cùng được nhận vào Harvard. Trong cuộc trò chuyện này, có ba câu hỏi mình đặc biệt muốn cùng Hoàng làm rõ: 🔥 Marketing có chỉ dành cho người sáng tạo? Với Media Buying, Hoàng ước tính khoảng 80% công việc là hiểu hệ thống, tính toán và xử lý dữ liệu. Nếu bạn giỏi số nhưng vẫn nghĩ Marketing không dành cho mình, đây có thể là một góc nghề khá bất ngờ. 🔥 Nên bắt đầu ở Agency hay Client? Agency cho Hoàng đi rộng qua hơn mười ngành hàng. Sang Client, Hoàng mới được nghe lý do phía sau mỗi quyết định, như lúc lãnh đạo Unilever chốt chuyện có nên lên TikTok hay không bằng một câu: "Khách hàng ở đâu, mình ở đó." 🔥 Đang có một công việc tốt, vì sao lại bỏ đi học MBA? Hoàng không đi học vì bế tắc. Nhưng gần tuổi 30, đứng giữa một thế hệ đi trước đã rất vững và một thế hệ sau lớn lên cùng smartphone, Hoàng bắt đầu nhìn chặng đường tiếp theo của mình khác đi. Mình nghĩ tập này sẽ gần với cả những bạn mới vào Marketing đang tìm hiểu Media Buying, Agency hay Client, lẫn những người đã đi làm vài năm và bắt đầu tự hỏi một câu khó hơn: Nếu con đường hiện tại vẫn đang ổn, khi nào mình biết đã đến lúc nên rẽ?  Hãy chia sẻ cùng CEO LAB bên dưới nhé! Tham gia FB Group của CEO LAB để đóng góp và chia sẻ ý kiến của bạn với các thành viên khác của cộng đồng CEO LAB: https://www.facebook.com/groups/2025798917845852 Đăng ký tham gia Chương trình CEO LAB Cross Mentorship để kết nối với Diễn giả và các thành viên khác trong cộng đồng CEO LAB tại: https://cmms.ceolab.vn/login #CEOLAB #CEOLABCareers #MediaBuying #Marketing #HarvardMBA #Agency

Anthropic đang chuẩn bị cho một IPO có thể định giá công ty tới 2.000 tỷ đô la, đúng lúc chính người bên trong công khai cảnh báo AI có thể “xóa sổ” tất cả loài người. Hôm thứ Ba vừa qua, Jacob Coxon giải thích vì sao ông rời Anthropic: ông không còn muốn góp phần vào thế hệ mô hình tiếp theo. Vài giờ sau, Evan Hubinger — người phụ trách mảng khoa học alignment của công ty — công khai xác nhận rằng nỗi lo ấy không chỉ tồn tại bên ngoài ngành AI. Chỉ trong vài ngày, câu chuyện đi từ những người đang trực tiếp xây mô hình, sang Washington, cuộc tranh luận về việc các hãng AI có nên tự đặt tiêu chuẩn an toàn, rồi tới câu hỏi mà Wall Street sắp phải trả lời. 🔥 Vì sao Jacob Coxon chọn rời đi, còn Anna Wang lại chọn ở lại để giảm rủi ro từ bên trong? 🔥 Dario Amodei muốn các hãng AI cùng đặt tiêu chuẩn an toàn — nhưng ai cho họ quyền viết luật chơi? 🔥 Nếu Anthropic vừa cảnh báo về rủi ro của AI vừa tiến tới IPO, Wall Street sẽ định giá niềm tin kiểm soát công nghệ này ra sao? Ai sẽ có đủ quyền quyết định cuộc đua AI nên chạy nhanh tới đâu? #CEOLABTech #AI #Anthropic #OpenAI #AISafety #IPO #WallStreet #CongNghe

Học giỏi có nên lên tiếp Tiến sĩ? Trong nhiều gia đình Việt Nam, nếu một bạn học giỏi, lời khuyên nghe rất quen là: học được thì cứ học tiếp. Đại học xong học Thạc sĩ. Hoàn thành Thạc sĩ tốt thì tại sao không làm luôn Tiến sĩ? Nghe rất hợp lý. Nhưng Tiến sĩ lại là con đường hoàn toàn khác. Liệu năm, sáu năm đó thực sự đổi lấy điều gì? Một tấm bằng danh giá. Nhưng liệu con đường đó có “đóng gói” các bạn trong lĩnh vực nghiên cứu và học thuật? Mình đã chọn 3 khách mời chia sẻ đề tài “PhD: Học thuật hay sự nghiệp đa chiều?” tại MIT CEO LAB Conference 2026, với một điểm chung: mỗi khách mời đều không gói gọn mình trong con đường học thuật. 🎓TS. Hồ Đắc Nguyên Ngã, từ kỹ sư xây dựng chuyển sang ngành Marketing và hiện là giáo sư tại Đại học bang San Francisco 🎓ThS. BS. Phạm Ngọc Đoan Trang, từ bác sĩ sản khoa đi tiếp vào Ngành Y tế công cộng và hiện làm Nghiên cứu sinh sau Tiến sĩ tại Trường Y Harvard;  🎓TS. Vũ Ngọc Tâm, từ Bách Khoa Hà Nội, tốt nghiệp TS tại ĐH Rutgers, là giảng viên ĐH tại  ĐH Colorado, ĐH Oxford và hiện là Giáo Sư Công Nghệ Máy Tính tại Dartmouth, song song với việc xây startup công nghệ Earable Neuroscience. Đến với phiên thảo luận này, các bạn sẽ nghe được những chia sẻ đặc biệt thú vị: 🔥 “Làm PhD”, chứ không phải “học PhD”. Theo Tâm, câu hỏi quan trọng không chỉ là mình có đủ giỏi, mà là mình có thật sự tận hưởng quá trình làm PhD hay chỉ thích kết quả, bởi PhD không đi theo một chương trình có sẵn, mà là cùng thầy đặt ra những câu hỏi chưa có đáp án rồi tự tìm cách trả lời. 🔥 Không có một công thức apply PhD chung cho mọi ngành. Bạn có lẽ đã nghiên cứu rất kỹ tiêu chí tuyển sinh PhD tại các trường, nhưng mỗi năm các trường chỉ tuyển một vài người cho cấp bậc PhD, bạn sẽ bước qua cánh cửa hẹp đó như thế nào? Hãy nghe chia sẻ từ 2 giáo sư từ ĐH Dartmouth, và ĐH San Francisco State University, trong khối ngành Marketing và Công Nghệ Máy Tính. 🔥 Đi rất sâu không có nghĩa sau đó chỉ còn một con đường. Anh Ngã mở công ty tư vấn, Trang theo đuổi các dự án y tế cộng đồng, còn Tâm từng rời trường để xây startup rồi quay lại làm giáo sư tại Đại học Dartmouth. Nghe ba khách mời chia sẻ, câu mình nhớ nhất là cách Tâm phân biệt rất gọn: “Đại học là học cách học. Cao học là học kiến thức. Còn PhD là học cách tạo ra kiến thức mới”. Nếu nhìn PhD như vậy, có lẽ câu hỏi quan trọng không chỉ là “mình có đủ giỏi để học tiếp không?”, mà là “đây có phải cách mình muốn dành vài năm để phát triển bản thân hay không?” Và không quên chia sẻ với các bạn, chương trình “Tư Vấn Tuyển Sinh Cao Học” do CEO LAB phát động, hoàn toàn miễn phí, hạn chót ngày 12/10, xin mời các bạn tham khảo tại: https://www.facebook.com/share/p/14shNqiVZrj/  Tham gia FB Group của CEO LAB để đóng góp và chia sẻ ý kiến của bạn với các thành viên khác của cộng đồng CEO LAB: ⁠https://www.facebook.com/groups/2025798917845852⁠  Đăng ký tham gia Chương trình CEO LAB Cross Mentorship để kết nối với Diễn giả và các thành viên khác trong cộng đồng CEO LAB tại: ⁠https://cmms.ceolab.vn/login⁠ 🎬 Mời các bạn cùng CEO LAB theo dõi Panel 2: PhD — Học thuật hay sự nghiệp đa chiều? từ MIT CEO LAB Conference 2026. #CEOLAB #MITCEOLABConference #PhD #HocThuat #DuHoc #NguoiVietTaiMy #SuNghiep

AI không cướp việc theo một đường thẳng: cùng một cơn sốt công nghệ, nơi này đang cắt người, nơi khác lại thiếu người tới mức phải hỏi khách có thể lên chạy dây chuyền giúp không. Trong khi nhiều doanh nghiệp Mỹ đang thu gọn bộ máy quanh AI, nhu cầu xây trung tâm dữ liệu, hệ thống điện và hạ tầng lại kéo thêm việc làm mới. Còn trong giới lập trình, AI đã đi xa hơn hẳn: ở một số startup Silicon Valley, kỹ sư chỉ cần nói yêu cầu vào micro rồi để máy viết code. Ba câu hỏi mình thấy đáng chú ý nhất: 🔥 AI đang thật sự lấy đi bao nhiêu việc — và tạo ra bao nhiêu việc mới? 🔥 Vì sao lập trình viên giao được nhiều việc cho AI nhanh hơn banker, luật sư hay nhân viên chăm sóc khách hàng? 🔥 Một nghề chưa thay đổi vì AI chưa đủ giỏi — hay vì chưa có ai xây đúng công cụ cho nghề đó? Một nghiên cứu mới đã thử soi 923 nghề tại Mỹ bằng cách nhìn vào những công cụ AI người ta thực sự đang xây. Và điều đáng chú ý là với rất nhiều nghề, ô đó vẫn còn trống. Vậy nghề nào sẽ trở thành nghề tiếp theo bị AI thâm nhập? #CEOLABTech #AI #ViecLam #LapTrinh #TuDongHoa #CongNghe #DoanhNghiep #DataCenter