Hơn 30 bộ, ngành, địa phương đã ban hành kiến trúc Chính phủ điện tử, Chính quyền điện tử

MC Hoàng Oanh là 1 trong 30 nữ nghệ sĩ tham gia chương trình Chị đẹp đạp gió rẽ sóng 2023. Người đẹp 9X cho biết bản thân vốn là người có ít kinh nghiệm trình diễn trên sân khấu nên việc tham gia một chương trình lớn là thử thách đối với cô.

“Tôi phải trình diễn song song cả hát và nhảy. Nhất là khi phải đối diện ca khúc có giai điệu nhanh, tôi gặp đôi chút khó khăn để ghi nhớ ca từ, nhịp điệu và bước nhảy. Tuy nhiên, đây là một cơ hội thú vị, quý báu cũng như một trải nghiệm đáng nhớ nên tôi nhận lời tham gia”, cô chia sẻ. 

Bên cạnh đó, Hoàng Oanh còn sản xuất và làm podcast chương trình Sống một đời rực rỡ - A shiny life. Trong chương trình, cô sẽ giao lưu cùng các khách mời để lắng nghe những câu chuyện chân thực, giản dị nhưng cũng đầy phi thường từ họ. Qua đó, các khán giả, đặc biệt là chị em phụ nữ có thể tìm thấy sự đồng cảm hay nhận được những chia sẻ hữu ích để cùng nhau khích lệ tinh thần, giúp mỗi người tự tin vào chính mình. 

Mùa đầu tiên Chị đẹp đạp gió rẽ sóng 2023 gồm 11 số, với khách mời là các “chị đẹp" như Đoan Trang, Thanh Ngọc, Tú Vi, Diệp Lâm Anh, Phương Vy… và người bạn thân thiết Nhã Phương của nữ MC. 

Bên cạnh đó, cô cũng mở lớp dạy "Kỹ năng giao tiếp, ứng xử, thuyết trình thành công" cũng như khả năng diễn thuyết, phát biểu trước công chúng một cách tự tin, rõ ràng và có sức lan tỏa. Nữ MC tự hào vì có một số học trò đạt thành công bước đầu như: Hiền Trần – Quán quân SuperModel World 2023 và Như Vân - Á quân 1 The New Mentor 2023. 

Hoàng Oanh từng có quãng thời gian bế tắc vì đổ vỡ với chồng ngoại quốc. Nữ MC từng cố gắng hết sức để níu kéo, gìn giữ hạnh phúc cho tổ ấm, đặc biệt là con. Song khi thấy không thể cứu vãn được nữa, cô đã lựa chọn đánh thức chính mình. 

“Tôi không thể ru ngủ mình, rằng “gia đình thì phải trọn vẹn mới hạnh phúc”. Nếu con cứ ở trong một bầu không khí u ám, bé cũng không hạnh phúc. Lúc đầu tôi muốn cứu vãn hôn nhân vì con nhưng sau tôi lại muốn thoát ra vì con”, cô chia sẻ. 

Sau biến cố hôn nhân, Hoàng Oanh dần cân bằng lại cuộc sống. Nữ MC cũng chăm chút vẻ ngoài, thời trang và được khen nhan sắc ngày càng thăng hạng. Dù đã chia tay nhưng Hoàng Oanh và chồng cũ đều giữ mối quan hệ tốt đẹp. Cả hai luôn hỗ trợ nhau trong việc chăm con.

Nữ nghệ sĩ mong muốn bản thân vững vàng về tinh thần lẫn thể chất để có thể cho con trai một cuộc sống đầy đủ hạnh phúc nhất.

MC Hoàng Oanh trong trailer Chị đẹp đạp gió rẽ sóng 2023:

Nguyễn Minh Quang từng là học sinh chuyên Toán của Trường Phổ thông Năng khiếu (ĐH Quốc gia TP.HCM).

Ở thời điểm đó, Minh Quang cùng lúc giành được học bổng từ một số ngôi trường tại Mỹ và Singapore. Tuy nhiên, thay vì lựa chọn trường đại học Mỹ, cậu lại quyết định theo học ngành Khoa học máy tính tại ngôi trường ĐH Quốc gia Singapore (NUS), cũng là trường đại học hàng đầu về lĩnh vực kỹ thuật.

“Nhiều người từng hỏi tại sao em không lựa chọn Mỹ, nhưng những trải nghiệm tại Singapore đã khiến em tin rằng, sự lựa chọn của mình là đúng đắn”.

Thứ quý giá mà theo Quang, ĐH Quốc gia Singapore đã cho mình chính là nền tảng kiến thức vững chắc và sự cởi mở - điều giúp sinh viên có thể vượt qua giới hạn của bản thân và sẵn sàng thích nghi trong những môi trường mới.

Vì thế, vào năm thứ hai đại học, ngay trước kỳ nghỉ hè, Minh Quang đã “apply” vào một số vị trí trợ lý nghiên cứu cho các giáo sư đại học. Mặc dù chưa có nhiều kinh nghiệm nghiên cứu, nhưng chàng trai 19 tuổi khi ấy “vẫn sẵn sàng bước ra bên ngoài thế giới và đón nhận tất cả”.

Cũng chính sự chủ động đó đã giúp Quang nhận được lời đề nghị làm trợ lý nghiên cứu cho một giáo sư tại Đại học Queensland (Úc) trong quãng thời gian 2 tháng hè. Đây cũng là thời điểm Quang bắt đầu được tiếp xúc nhiều hơn với việc làm nghiên cứu.

“Mảng mà em tham gia vào liên quan tới Siêu máy tính và hệ thống rời rạc. Chuyến đi này đã khiến em cảm thấy hiểu hơn về chính con người mình. Em có cơ hội gặp được một người thầy tốt. Thầy luôn cởi mở, khích lệ, động viên em trong việc nghiên cứu. Mỗi khi em đưa ra ý tưởng gì, thầy cũng đều lắng nghe và sẵn sàng phản biện. Điều đó đã khiến em thoải mái tìm tòi và bước đầu có thêm động lực muốn được làm nghiên cứu”.

Nhờ nền tảng có được trong kỳ thực tập hè tại Đại học Queensland, đến học kỳ 2 năm 3, Quang tiếp tục tìm kiếm cơ hội để tới Thụy Sĩ, tham gia học trao đổi trong vòng một kỳ tại Học viện Công nghệ liên bang Thụy Sĩ (Eth Zurich) – ngôi trường đào tạo về kỹ thuật hàng đầu châu Âu. Tại đây, Quang đã xin được vào lab của một vị giáo sư trong khoa, tiếp tục làm về chủ đề Siêu máy tính và hệ thống rời rạc.

Nhưng quãng thời gian tại Thụy Sĩ vẫn khiến cậu “chưa cảm thấy thỏa”. Mùa hè năm thứ 4, Minh Quang tiếp tục nộp đơn để được tới thực tập tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) trong vòng 3 tháng. Thay vì lựa chọn tới các công ty, doanh nghiệp, Quang cho rằng, “việc giải quyết các bài toán nghiên cứu khiến em cảm thấy thích thú hơn. Nhờ đó, em đã học được cách tiếp cận vấn đề sâu và rộng mở”.

3 tháng “thoả sức” trong môi trường học thuật cũng đã tạo cho Quang nhiều cảm hứng và phần nào chắc chắn hơn về con đường đi của mình. Vì thế, vừa tham gia nghiên cứu tại lab, cậu vừa chuẩn bị hồ sơ “apply” học bổng tiến sĩ tại Mỹ.

Khi trở về, Quang cũng đã kịp hoàn thành bài báo được công bố tại IEEE International Symposium on Information Theory- Hội thảo chuyên đề quốc tế hàng đầu về mảng Lý thuyết thông tin với vai trò là tác giả chính.

“Mục tiêu lớn là ngày càng đi xa”

Học viện Công nghệ Massachusetts chính là một trong những ngôi trường mà Minh Quang mong muốn đặt chân tới trong quãng thời gian học tiến sĩ. Với một ngôi trường hàng đầu như MIT, theo Quang, “hồ sơ tốt rất nhiều và những người có kinh nghiệm làm nghiên cứu muốn ứng tuyển cũng không thiếu”.

Chuyện cần có bài đăng trên các tạp chí, hội nghị uy tín là điều hiển nhiên, nhưng điều trường muốn tìm kiếm vẫn là những người có “chất riêng”, tiềm năng và có khả năng nghiên cứu độc lập”. Những tố chất này, nếu xuất hiện trong thư giới thiệu của các giáo sư cũng sẽ là điều đắt giá.

Vị giáo sư hướng dẫn Quang tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) từng nói rằng, 9X có khả năng làm việc độc lập và luôn chủ động với ý tưởng của mình.

“Sau thành công của bài báo nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon, thầy nói rằng em đã rất chủ động từ quá trình hình thành bài toán, đến việc đưa ra các hướng tiếp cận mới và hoàn thành công trình nghiên cứu mà ít phụ thuộc vào thầy. Do vậy, em tin mình đã nhận được lá thư giới thiệu tốt”, Quang nói. Đây cũng chính là động lực thôi thúc cậu tiếp tục nghiên cứu và tìm ra những hướng đi mới cho lĩnh vực mà mình đang theo đuổi.

Đến khi bước chân vào khoa Khoa học máy tính của MIT, Quang đã cảm nhận được sự may mắn và hạnh phúc khi được làm việc cùng nhiều người giỏi và được học từ những giáo sư đầu ngành. Theo Quang, việc học hay nghiên cứu ở MIT thường đòi hỏi rất cao. Môi trường ở MIT cởi mở và mang nhiều tính cộng tác để mọi người cùng nhau phát triển.

Các buổi “seminar” cũng được diễn ra hàng tuần để sinh viên và giáo sư có thể thoải mái thuyết trình về công trình nghiên cứu của mình và cả những kết quả chưa được công bố. 

“Tuy nhiên, bên cạnh việc chia sẻ với nhau trong công việc, thì mỗi người tại đây cũng đều luôn tìm kiếm hướng đi riêng cho mình và rất tự trọng trong nghiên cứu. Cho nên, dù môi trường cởi mở, mọi người vẫn nghiên cứu rất độc lập.

Bản thân em cũng đã từng phải mất 9 tháng để tìm đc hướng nghiên cứu cho mình. Và câu chuyện đã tìm ra hướng đi, sau đó lại phải chuyển sang một hướng mới cũng không thiếu, do bất kỳ người làm nghiên cứu nào cũng đều mong muốn những kết quả của mình đưa ra phải thực sự có ý nghĩa”.

Một điều may mắn, Minh Quang cho rằng, bản thân vốn là người thích ứng nhanh nên khi cơ hội đến đều sẵn sàng nắm bắt một cách chủ động.

“Em nghĩ rằng, sự chủ động, dám thử cái mới là điều rất quan trọng. Ngoài việc có được nền tảng đa dạng, mình cũng sẽ hiểu bản thân thích gì và giỏi về lĩnh vực gì. Giống như khi ở Singapore, em từng khá khó khăn trong việc tìm kiếm mảng nghiên cứu. Trong lúc ấy, em đã cố gắng tận dụng mọi cơ hội để được đi tới “những vùng đất mới”. Em cho rằng đó là động lực đầu tiên và cũng là động lực lớn nhất để em có thể đi xa hơn”, 9X chia sẻ.

Thúy Nga

Nam sinh Hà Nội từ cử nhân vào thẳng bậc tiến sĩ ở MIT

Từng giành huy chương Olympic quốc tế, tốt nghiệp cử nhân tại viện nghiên cứu hàng đầu Hàn Quốc,… là tiền đề quan trọng giúp Khôi apply thành công lên thẳng bậc học tiến sĩ tại MIT (Mỹ).

Diện tích phòng sạch tại cơ sở đã được mở rộng 60% kể từ mùa hè năm 2022. Sony cũng có kế hoạch xây dựng một nhà máy cảm biến hình ảnh mới ở tỉnh Kumamoto, Nhật Bản.

Công ty dự báo lợi nhuận ròng hợp nhất sẽ giảm 13% xuống còn 880 tỷ yên (6,1 tỷ USD) cho năm tài chính kết thúc vào tháng 3/2024. Lợi nhuận hoạt động của mảng bán dẫn sẽ giảm 8% xuống còn 195 triệu yên.

Dù vậy, trong năm tài chính 2019, chất bán dẫn đã tạo ra tỷ suất lợi nhuận hoạt động là 22%, cao nhất trong số sáu mảng kinh doanh của Sony. Chỉ số đó dự kiến đạt 12,3% trong năm tài chính này.

Một yếu tố dẫn đến sụt giảm lợi nhuận ở mảng bán dẫn là nguồn cung cảm biến hình ảnh cho Huawei giảm mạnh. Từng là nhà sản xuất điện thoại thông minh lớn nhất thế giới tính theo doanh số, Huawei là một trong những khách hàng quan trọng của Sony.

Tuy nhiên, doanh số bán điện thoại của công ty lao dốc sau khi bị cuốn vào các xung đột thương mại Mỹ - Trung và tác động lan sang cả Sony.

Trong khi đó, Apple - khách hàng cảm biến hình ảnh lớn nhất của Sony - tiếp tục đặt các lô hàng lớn, khiến nỗ lực gia tăng đơn hàng cho khách hàng khác trở nên khó hơn.

Sony đã mở rộng công suất tại Nagasaki với mục tiêu đảm bảo bán nhiều hàng hơn cho các nhà sản xuất smartphone Trung Quốc trong dài hạn. Xiaomi và Oppo là hai mục tiêu như vậy.

Năm ngoái, Sony đã ra mắt thương hiệu cảm biến hình ảnh Lytia nhắm vào thị trường Trung Quốc và chỉ định Nagasaki là trung tâm cung cấp.

Theo chuyên gia Yasuo Nakane đến từ hãng chứng khoán Mizuho Securities, Sony "đang thúc đẩy doanh số bán hàng tập trung vào camera chính và nhấn mạnh vào lợi nhuận".

Tập đoàn cũng đang bận rộn cải thiện năng suất, chuyển các kỹ sư từ các nhà máy khác đến Nagasaki kể từ mùa xuân năm nay để thúc đẩy sản xuất.

Các kỹ sư được giao nhiệm vụ cải thiện năng suất cảm biến hình ảnh mới, bắt đầu sản xuất hàng loạt tại trung tâm Nagasaki trong năm 2023.

Công nghệ này cải thiện chất lượng hình ảnh chụp vào ban đêm nhưng gặp vấn đề trong việc mở rộng quy mô sản xuất.

Với việc thị trường điện thoại thông minh trở nên bão hòa, Sony dự định phát triển lĩnh vực hậu cần như một nguồn doanh thu mới.

Tháng trước, công ty đã ra mắt dịch vụ quản lý kho hàng hiệu quả, sử dụng cảm biến hình ảnh với các chức năng trí tuệ nhân tạo.

Nền tảng tự động theo dõi xe tải ra vào và phân tích thời gian bốc dỡ hàng hóa. Dịch vụ này dự kiến sẽ ghi nhận nhu cầu ngày càng tăng khi Nhật Bản đưa ra các hạn chế làm thêm giờ cứng rắn hơn đối với tài xế xe tải vào năm tới.

(Theo Nikkei)

Khi thế giới liên tục chạy theo cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI), ít ai dừng lại để xem xét cái giá môi trường mà nhân loại đang phải trả cho công nghệ này. Sự tiện lợi của các công cụ AI đi kèm với một cái giá rất đắt. Chúng có thể đang đẩy hành tinh của chúng ta đến gần bờ vực thảm họa khí hậu.

Thử tưởng tượng bạn đang cân nhắc đến việc nâng cấp lên một chiếc laptop mới. Thiết bị này có hiệu năng mạnh mẽ, với những tính năng tuyệt vời, nhưng đi kèm là một bất lợi khổng lồ:

Đó là nó tiêu thụ lượng điện gấp nhiều lần so với thiết bị hiện tại và cần phải bổ sung nước liên tục để làm mát. Ví dụ này nghe có vẻ vô lý, nhưng lại là một phép so sánh phù hợp với viễn cảnh của AI ngày nay - mạnh mẽ, tốn tài nguyên và đầy rẫy góc khuất.

Những “quái vật” tiêu tốn năng lượng khổng lồ

Mức tiêu thụ năng lượng của AI là một bí mật được bảo vệ nghiêm ngặt giữa các ông lớn công nghệ như Google, Microsoft và OpenAI. Dù cố gắng tạo lập một hình tượng đầy trách nhiệm với môi trường, các công ty này rất ít khi cung cấp thông tin về dấu chân carbon (carbon footprint) của các mô hình AI.

Do đó, chi phí thực sự về lượng khí thải CO2 cho mỗi câu lệnh AI, chưa kể đến lượng nước ngầm được sử dụng để làm mát hàng nghìn máy chủ xử lý các câu lệnh đó, vẫn còn là một ẩn số.

Các trung tâm dữ liệu cần lượng nước khổng lồ để làm mát, đặc biệt là trong quá trình huấn luyện các mô hình AI lớn như GPT-4. Ảnh:Nikkei.

Sasha Luccioni, nhà nghiên cứu AI kỳ cựu tại Hugging Face, cho biết: “Không có công ty lớn nào công bố thông tin về mức sử dụng năng lượng hay lượng khí thải carbon của các công cụ AI”. Bởi nếu chúng ta biết cái giá phải trả cho môi trường cho một lần sử dụng AI, chúng ta sẽ bắt đầu chỉ trích lẫn nhau, Mashablenhận định.

Kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT vào năm 2022, nhu cầu năng lượng sử dụng cho AI đã tăng đột biến. Theo báo cáo bền vững năm 2024 của Google, lượng phát thải khí nhà kính của công ty đã tăng 48% từ năm 2019-2023, chủ yếu là do AI gây ra. Lượng phát thải của Microsoft cũng tăng 29,1% kể từ năm 2020.

Cả 2 công ty đều đổ lỗi cho các bên thứ 3. Đặc biệt là những công ty xây dựng các trung tâm dữ liệu tối ưu hóa cho AI.

Những trung tâm dữ liệu này, tuy thiết yếu cho việc xử lý các câu lệnh AI, lại là những “quái vật” tiêu tốn năng lượng khổng lồ. Cơ quan Năng lượng Quốc tế ước tính rằng một câu lệnh của ChatGPT tiêu thụ gần 3 Wh điện, gấp 10 lần so với một lần tìm kiếm Google truyền thống.

Khi các công cụ AI ngày càng tích hợp nhiều vào tác vụ hàng ngày, tác động môi trường của chúng chỉ có thể tăng lên, không thể dừng lại. Goldman Sachs dự đoán rằng nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu có thể tăng 160% từ năm 2022-2030, với lượng phát thải carbon có thể tăng hơn gấp đôi trong cùng khoảng thời gian.

Mỗi người sử dụng AI đều là một phần của vấn đề

Bên cạnh việc tiêu tốn năng lượng, AI còn để lại “dấu chân nước” (water footprint) khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu cần lượng nước khổng lồ để làm mát, đặc biệt là trong quá trình huấn luyện các mô hình AI lớn.

Đơn cử như khi OpenAI trong giai đoạn nước rút để huấn luyện GPT-4 tại một trung tâm dữ liệu của Microsoft ở Iowa, hãng đã tiêu tốn 11,5 triệu gallon (hơn 43 triệu lít) nước chỉ trong một tháng. Con số này tương đương 6% tổng lượng nước trên toàn bộ khu vực.

Việc tiêu thụ một lượng nước quá lớn đã gây ra mâu thuẫn với người dân địa phương, bao gồm Iowa, Arizona và Oregon. Tại đây, cơ quan địa phương đã yêu cầu các công ty công nghệ hạn chế mở rộng quy mô, trừ khi họ có thể giảm tiêu thụ nước.

Mặc dù các công ty nỗ lực sử dụng nước không uống được và triển khai các hệ thống làm mát hiệu quả hơn, quy mô tiêu thụ nước của AI vẫn là một mối lo ngại. Ngay cả khi các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời trở nên phổ biến hơn, chúng vẫn không thể chạy theo AI.

Chi phí thực sự về lượng khí thải CO2 cho mỗi câu lệnh AI, chưa kể đến lượng nước ngầm được sử dụng để làm mát hàng nghìn máy chủ xử lý các lời nhắc đó, vẫn còn là một ẩn số. Ảnh: A-Team.

Sasha Luccioni nhận định: “Năng lượng tái tạo chắc chắn đang phát triển. Vấn đề là nó không phát triển đủ nhanh để theo kịp sự phát triển của AI”. Sự mất cân bằng này đặt ra câu hỏi liệu chi phí môi trường của AI có vượt quá lợi ích mà nó mang lại hay không?

Mặc dù AI có tiềm năng thúc đẩy nghiên cứu khí hậu và nhiều lĩnh vực quan trọng, việc sử dụng AI của người dùng phổ thông không liên quan đến các mục tiêu tốt cho nhân loại.

Từ việc sinh viên sử dụng ChatGPT để viết bài luận đến người dùng Facebook đăng hình ảnh bằng AI, phần lớn đều không tận dụng AI để giải quyết vấn đề nóng lên toàn cầu hay các vấn đề cấp bách khác. Thay vào đó, chính họ cũng là một phần của vấn đề, nhưng lại không nhận ra điều đó.

Sự thiếu minh bạch từ các công ty AI khiến người tiêu dùng khó đưa ra quyết định sáng suốt về thói quen sử dụng AI của họ. Nếu chi phí môi trường thực sự của AI được nhiều người biết đến, điều đó có thể dẫn đến một sự thay đổi lớn. Nhiều người sẽ lựa chọn các giải pháp thay thế thân thiện với môi trường hơn.

Nói với Mashable, chuyên gia Sasha Luccioni khuyến nghị những người quan tâm đến lượng khí thải nên chuyển sang các công cụ tìm kiếm không sử dụng AI như Ecosia.

Đã đến lúc các công ty công nghệ phải minh bạch hơn về tác động môi trường thực sự của các công cụ AI của họ. Ngược lại, người dùng cũng cần yêu cầu các giải pháp thay thế, thân thiện với môi trường hơn. Chỉ có làm như vậy, con người mới có thể đảm bảo rằng cuộc cách mạng AI không phải trả giá bằng hành tinh ta đang sống.

Dùng ChatGPT thế nào để không tạo ra nội dung vô tri

Sự phát triển của AI mở ra nhiều tiềm năng nhưng cũng có không ít mối lo đối với ngành xuất bản, đặc biệt là nhóm tác giả viết sách.

Các tác giả sách cần phải chấp nhận sự vươn lên của AI, sử dụng chúng như một "siêu trợ lý" thay vì chối bỏ trào lưu. Chia sẻ với Tri thức - Znews, nhiều cây viết cho rằng người làm sách vẫn có thể đứng vững trong thời đại AI nếu biết cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.

Động thái của Apple nhằm tuân thủ phán quyết của Ủy ban Thương mại quốc tế (ITC)  hồi tháng 10, trong đó cảm biến đo nồng độ oxy trong máu của thiết bị đã vi phạm tài sản sở hữu trí tuệ của Masimo, một công ty sản xuất thiết bị y tế bán cho các bệnh viện. Apple bị cấm nhập khẩu Apple Watch, vốn được lắp ráp và sản xuất ở Trung Quốc.

Nó đồng nghĩa Apple không được bán các mẫu đồng hồ mới nhất tại thị trường lớn nhất của mình trong thời điểm bận rộn nhất năm. Không chỉ như vậy, theo Bloomberg, những chiếc Apple Watch quá hạn bảo hành cũng không thể đem sửa.

Tổng thống Mỹ Joe Biden có thể lật ngược lệnh cấm của ITC trước Giáng sinh. Tuy nhiên, người phát ngôn của Nhà Trắng cho biết quyết định sẽ thuộc về Đại diện thương mại Mỹ Katherine Tai. Thư ký báo chí Nhà Trắng Karine Jean-Pierre nói với các phóng viên rằng sẽ theo sát vụ việc và thời hạn 25/12.

Theo Jean-Pierre, Đại diện thương mại Mỹ được Tổng thống ủy quyền để ra quyết định. Bà Tai đang “xem xét thận trọng mọi yếu tố trong trường hợp này”.

Ngoài cáo buộc Apple vi phạm bản quyền, CEO Masimo Joe Kiani còn tố Apple đánh lừa công ty của mình khi tham gia vào các cuộc đàm phán mua lại, hợp tác trước khi tiếp cận nhân viên kỹ thuật một cách có hệ thống.

Ông chia sẻ Apple vẫn chưa liên lạc để giải quyết. Trong khi đó, phát ngôn viên Apple tuyên bố hãng sẽ “thực hiện mọi biện pháp”để đưa Apple Watch trở lại thị trường Mỹ.

(Theo CNBC)