Crypto và AI, Cần Nữ Quản Lý Cấp Cao

marsbitPublished on 2026-01-21Last updated on 2026-01-21

Abstract

Bài viết phân tích hiện tượng ngày càng nhiều nữ lãnh đạo cấp cao xuất hiện trong lĩnh vực AI và Crypto, nhấn mạnh vai trò quan trọng của họ trong việc kết nối công nghệ với thị trường. Các ví dụ nổi bật bao gồm: CZ Chen (COO của Manus, được Meta mua lại với giá 2 tỷ USD),贠烨祎 (COO 31 tuổi của MiniMax, từng làm tại Shang Tang, hiện sở hữu khối tài sản 4,8 tỷ HKD), Daniela Amodei (đồng sáng lập Anthropic), Lila Ibrahim (COO của DeepMind) và Mira Murati (cựu CTO của OpenAI). Trong Crypto, các nữ lãnh đạo như He Yi (đồng sáng lập Binance), Lisa Loud (cựu CMO của BitMEX) và Cynthia Wu (COO của Matrixport) từng đóng vai trò then chốt trong giai đoạn vàng 2017-2021. Tác giả chỉ ra điểm tương đồng giữa AI và Crypto: công nghệ tiên tiến nhưng đội ngũ sáng lập thường thiếu kỹ năng marketing và quan hệ công chúng. Các nữ COO/CMO trở thành cầu nối quan trọng, sở hữu khả năng đồng cảm, kể chuyện và xây dựng lòng tin với người dùng. Sự xuất hiện của họ báo hiệu ngành chuyển từ giai đoạn công nghệ sang thương mại hóa. AI đang trải qua giai đoạn này, trong khi Crypto đang mất dần nhân tài "biết nói tiếng người", dẫn đến tình trạng trì trệ. Dòng chảy nhân tài phản ánh sự trưởng thành của ngành.

Tác giả: Alice, Shenchao TechFlow

Gần đây tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị trong giới AI: ngày càng nhiều nữ quản lý cấp cao bắt đầu xuất hiện trên sân khấu.

Ngày 30 tháng 12, Meta thông báo sẽ mua lại Manus với giá cao 2 tỷ USD, COO CZ Chen sinh năm 90 bắt đầu lộ diện trước công chúng, tốt nghiệp đại học Thượng Hải Tài Chính, thạc sĩ Đại học Columbia, bắt đầu làm việc từ năm 2018, lần lượt làm việc tại Vanke, cơ quan FA, năm 2024 nhảy việc cuối cùng vào Manus, trực tiếp đạt được tự do tài chính.

Ngày 9 tháng 1, tại buổi lễ khai trương lên sàn của MiniMax, đứng cùng người sáng lập 36 tuổi Yan Junjie là một cô gái sinh năm 1994, Yun Yeyi.

Vị COO mới 31 tuổi này, giờ đây giá trị tài sản đã đạt 4,8 tỷ HKD.

Yun Yeyi có xuất thân như thế nào?

Đại học Johns Hopkins ngành Kỹ thuật Điện, phụ tá Kinh tế học và Toán học; tốt nghiệp năm 2017 vào làm tại SenseTime, từ quản lý gọi vốn trở thành trợ lý của CEO Xu Li, rồi đến giám đốc bộ phận kinh doanh đổi mới, trải qua toàn bộ quá trình SenseTime từ kỳ lân đến lên sàn Hong Kong.

Năm 2022, Yan Junjie quyết định rời SenseTime để thành lập MiniMax, Yun Yeyi gần như không do dự mà đi theo.

Giá trị của cô ấy không chỉ là đi theo.

Sách trắng của MiniMax cho thấy, Yun Yeyi gần như đảm nhiệm mọi việc của công ty ngoài nghiên cứu và phát triển kỹ thuật: sản phẩm, thương mại hóa, hội đồng quản trị, vận hành, quản lý...... Mức lương hàng năm của cô là 1,479 triệu USD, nhiều hơn tổng lương của tất cả các giám đốc điều hành khác, con số này đủ nói lên tất cả.

Không chỉ Trung Quốc, nhìn ra toàn cầu, sức mạnh nữ giới trong giới AI đều không thể xem thường.

Daniela Amodei, xuất thân từ chuyên ngành văn học Anh, sau khi làm việc tại Stripe và OpenAI, năm 2021 cùng anh trai Dario đồng sáng lập Anthropic, giữ chức chủ tịch, tập trung vào vận hành hàng ngày và thương mại hóa, thúc đẩy thị trường hóa sản phẩm Claude.

Lila Ibrahim, cựu quản lý cấp cao của Intel, năm 2018 gia nhập DeepMind trở thành COO đầu tiên, phụ trách vận hành hàng ngày, quan hệ đối tác, tác động xã hội, công việc đối ngoại và quan hệ chính phủ.

Mira Murati, cựu CTO người gốc Albania của OpenAI, 16 tuổi nhận học bổng đến Mỹ, từ đội Tesla Model X đến OpenAI, cuối cùng từ chức thành lập Thinking Machines Lab, định giá 9 tỷ USD......

Cảnh tượng này thật quen thuộc.

2017-2021, thời kỳ hoàng kim của crypto với nhiều ngôi sao tụ hội, trong đó một điểm nhấn tươi sáng chính là các nữ CMO và COO.

Người được biết đến nhiều nhất chắc chắn là đồng sáng lập kiêm CMO của Binance He Yi (giờ đã là đồng CEO), từ Thượng Hải đến Tokyo, rồi từ Malta đến Paris rồi đến Dubai, mỗi lần chuyển dịch chiến lược đều có bóng dáng cô, giúp công ty trở thành sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất toàn cầu.

Lisa Loud, từ kỹ sư Apple đến người phụ trách thị trường Canada của PayPal, năm 2017 nhảy việc sang BitMEX giữ chức CMO, sau đó BitMEX từng trở thành sàn giao dịch phái sinh tiền mã hóa lớn nhất toàn cầu.

Cynthia Wu, COO của Matrixport, cựu phó chủ tịch phát triển sản phẩm của Sở giao dịch chứng khoán Hong Kong, mang kinh nghiệm tài chính truyền thống vào dịch vụ tài chính tiền mã hóa, giúp công ty trở thành nền tảng dịch vụ tài sản số lớn nhất châu Á.

......

Từng có thời, crypto là tiêu điểm tài sản của toàn thế giới, đèn sân khấu tự nhiên cũng chiếu vào những nữ quản lý cấp cao đứng giữa sân khấu này.

Nhưng thủy triều rút, nhân vật chính thay đổi.

Giờ đây, AI mới là tiêu điểm của ánh đèn, vì vậy chúng ta thấy Daniela Amodei lên bảng xếp hạng giàu có Forbes, thấy Yun Yeyi tại hiện trường khai trương lên sàn của MiniMax phấn chấn.

Về bản chất, Crypto và AI có điểm tương đồng đáng kinh ngạc, “vừa tiên phong vừa thô”.

Tiên phong thể hiện ở bản thân công nghệ, blockchain tái cấu trúc cơ chế tin cậy, AI tái cấu trúc năng suất, đều là công nghệ nền tảng có thể thay đổi thế giới.

Thô thể hiện ở chân dung người sáng lập, đa số có nền tảng kỹ thuật, am hiểu code, nhưng lại xa lạ với marketing, đặc biệt là quan hệ chính phủ, quan hệ công chúng.

Đây chính là giá trị của nữ COO/CMO, họ là cầu nối giữa thiên tài kỹ thuật và thế giới bên ngoài, có thể trò chuyện sâu với đội kỹ thuật, cũng có thể kể câu chuyện cảm động cho nhà đầu tư và người dùng.

Daniela Amodei chuyển hóa triết lý an toàn AI thành chiến lược thương mại khả thi, để Claude thoát ra từ bóng tối của ChatGPT; Yun Yeyi đưa MiniMax từ phòng thí nghiệm ra thị trường C; He Yi lâu nay đảm nhiệm khách hàng trưởng, tự mình giải đáp thắc mắc cho người dùng, xây dựng niềm tin.

Khi một sản phẩm thoát khỏi giai đoạn thuần kỹ thuật, càng cần hướng đến người dùng C, ưu thế của nữ quản lý cấp cao càng rõ rệt.

Xét cho cùng, quan hệ công chúng và sản phẩm cần không phải tư duy đối kháng, mà là khả năng đồng cảm.

Từ một góc độ khác, nữ quản lý cấp cao có năng lực sẽ dùng chân để bỏ phiếu, họ đến những nơi có thể phát huy tài năng, tạo ra giá trị. Nếu họ bắt đầu rời khỏi một ngành nào đó, chứng tỏ tính xác định thương mại của ngành đó đang biến mất.

Vấn đề của ngành crypto hiện nay rất rõ ràng, thiếu nhân tài có thể chuyển hóa công nghệ thành sản phẩm được đại chúng chấp nhận, Mass adoption và tác động ngoại lai tích cực vẫn là nói suông. Quan sát bất kỳ ngành mới nổi nào đều có thể phát hiện quy luật này, khi những nữ quản lý cấp cao vừa có khả năng hiểu biết kỹ thuật, nhạy cảm thương mại và năng lực kể chuyện bắt đầu trỗi dậy, ngành mới thực sự chuyển từ động lực kỹ thuật sang thương mại hóa và đại chúng hóa.

Sự xuất hiện của họ đánh dấu sự trưởng thành thực sự của ngành.

Giới AI đã trải qua bước ngoặt này, những nữ quản lý cấp cao như Daniela Amodei và Yun Yeyi đang thúc đẩy sản phẩm hóa công nghệ, đưa AI từ thuật toán phòng thí nghiệm vào cuộc sống hàng ngày và thế giới thương mại.

Còn ngành crypto, nếu không giữ chân được “tinh anh biết nói lời người”, thì đáng bị tiếp tục vật lộn trong vũng bùn PVP.

Dòng chảy nhân tài chính là chỉ báo hướng đi của ngành.

Họ đi đâu, giá trị được tạo ra ở đó; nơi họ rời đi, thường là nơi bong bóng vỡ tung.

Trending Cryptos

Related Questions

QTại sao các nữ lãnh đạo cấp cao như COO và CMO lại trở nên nổi bật trong ngành AI và Crypto?

ACác nữ lãnh đạo cấp cao như COO và CMO nổi bật trong AI và Crypto vì họ đóng vai trò cầu nối giữa đội ngũ kỹ thuật và thế giới bên ngoài. Họ có khả năng hiểu sâu về công nghệ, đồng thời sở hữu kỹ năng tiếp thị, xây dựng quan hệ công chúng và quản lý thương mại hóa, giúp biến các sản phẩm phức tạp thành giải pháp dễ tiếp cận cho người dùng và nhà đầu tư.

QNhững ví dụ cụ thể nào về nữ lãnh đạo thành công trong ngành AI được đề cập trong bài viết?

ABài viết đề cập đến một số nữ lãnh đạo thành công trong AI, bao gồm Daniela Amodei (Đồng sáng lập và Chủ tịch Anthropic), Lila Ibrahim (COO của DeepMind), Mira Murati (cựu CTO của OpenAI và người sáng lập Thinking Machines Lab), cùng các nhân vật như CZ Chen (COO của Manus) và贠烨祎 (COO của MiniMax).

QSự tương đồng cốt lõi giữa ngành Crypto và AI là gì theo quan điểm của bài viết?

ATheo bài viết, Crypto và AI có sự tương đồng cốt lõi là 'vừa tiên phong vừa mộc mạc'. Tiên phong ở khía cạnh công nghệ: blockchain định hình lại cơ chế tin cậy, trong khi AI định hình lại năng suất. Mộc mạc ở hình mẫu nhà sáng lập, thường xuất thân từ nền tảng kỹ thuật, giỏi về mã hóa nhưng có thể thiếu kinh nghiệm trong tiếp thị và quan hệ công chúng.

QTại sao bài viết cho rằng sự xuất hiện của nữ lãnh đạo cấp cao đánh dấu sự trưởng thành của một ngành công nghiệp?

ABài viết lập luận rằng sự xuất hiện của các nữ lãnh đạo cấp cao, những người có khả năng hiểu công nghệ, nhạy bén thương mại và kể chuyện, đánh dấu sự chuyển đổi của một ngành từ giai đoạn thúc đẩy bởi công nghệ sang thương mại hóa và phổ cập đại chúng. Sự hiện diện của họ cho thấy ngành đó đã đủ chín chắn để tạo ra giá trị thực tế và thu hút nhân tài đa dạng.

QBài viết đưa ra cảnh báo nào cho ngành Crypto liên quan đến nhân tài?

ABài viết cảnh báo rằng nếu ngành Crypto không thể giữ chân được những 'tinh anh biết nói tiếng người' – những nhà lãnh đạo tài năng có khả năng kết nối công nghệ với thị trường đại chúng – thì nó sẽ tiếp tục vật lộn trong việc đạt được 'mass adoption' (sự chấp nhận rộng rãi) và tạo ra tác động tích cực, thay vào đó có nguy cơ bị mắc kẹt trong các cuộc chiến nội bộ (PVP).

Related Reads

The "Impossible Triad" Is Fundamentally a Pseudo-Problem

The article argues that blockchain's fundamental limitation is not the scalability trilemma (decentralization, scalability, security), which has been largely solved, but the lack of **privacy** and, until recently, clear **legitimacy**. Blockchain is described as a slow, expensive, globally shared computer whose core value is censorship resistance and verifiability. While ideal for native digital assets like money (e.g., stablecoins), its default transparency acts as a **tax**, exposing all transactions and enabling MEV extraction, which deters serious institutional capital. Simultaneously, its permissionless nature created regulatory ambiguity. The piece contends that **privacy** is the missing critical feature. It rejects the false choice between total transparency and complete anonymity. Modern cryptography (like zero-knowledge proofs) enables **compliant privacy**: users can prove facts (solvency, KYC status, compliance) without revealing the underlying sensitive data (specific holdings, identities). This preserves auditability for regulators and eliminates the leak of financial information. With recent regulatory progress (e.g., the GENIUS Act) addressing legitimacy, adding default, provably compliant privacy becomes a pure upgrade. It transforms blockchain from a costly, public ledger into a confidential settlement layer, finally bridging the gap to mainstream institutional and individual adoption of on-chain finance.

链捕手40m ago

The "Impossible Triad" Is Fundamentally a Pseudo-Problem

链捕手40m ago

Optical Chips: Collective Capacity Expansion

The global optical chip industry is experiencing a massive wave of expansion driven by surging AI data center demand. Major players across the US, Japan, Europe, and China are aggressively investing to ramp up production capacity. In the US, Coherent is expanding its 6-inch Indium Phosphide (InP) semiconductor fab in Texas, supported by CHIPS Act funding and a $2 billion strategic investment from NVIDIA. Lumentum is building a new factory for InP optical devices, and Nokia is scaling its advanced photonic chip packaging and testing capabilities. NVIDIA's investments aim to secure future supply of critical lasers and optical interconnect products for AI infrastructure. Japan's JX Advanced Metals, a leading InP substrate supplier, plans a multi-billion yen investment to increase its capacity 7-10 times, strengthening its grip on the crucial upstream materials market. In Europe, IQE and Tower Semiconductor settled a patent dispute and signed a multi-year InP epitaxial wafer supply agreement, highlighting that next-generation silicon photonics platforms will integrate high-performance InP components. STMicroelectronics and Sivers Semiconductors are also expanding silicon photonics production and partnerships. China is rapidly building out its domestic supply chain. Dongshan Precision's subsidiary, Source Photonics, announced a $12 billion project to expand optical chip and module production. Companies like Sanan Optoelectronics and Yunnan Germanium are scaling up InP chip manufacturing and substrate production, moving towards vertical integration from materials to modules. While debate continues around the exact future architecture—whether CPO (Co-Packaged Optics), NPO, or pluggables will dominate—analysts like Morgan Stanley argue the underlying driver is unchangeable: the explosive growth in bandwidth demand. This will inevitably increase the volume of optical engines, lasers, and related content per GPU, regardless of the final technical path. The competition for "more light" in the AI era has intensified into a global, full-chain capacity race.

marsbit3h ago

Optical Chips: Collective Capacity Expansion

marsbit3h ago

Stablecoins Finally Find Real Yield: An In-Depth Look at On-Chain Reinsurance Re | A Conversation with Re Founder Karan Saroya

Stablecoin Real Yield Found: A Deep Dive into On-Chain Reinsurance with Re's Karan Saroya As stablecoin supply exceeds $170 billion, the search for sustainable, non-speculative yield intensifies. Re, an on-chain reinsurance platform, provides an answer: connecting stablecoin capital to the trillion-dollar traditional reinsurance market. Re operates as a regulated reinsurer, accepting stablecoin deposits as collateral to back US insurance companies. These insurers pay premiums, generating yield that flows back to on-chain depositors. Currently supporting 35 insurers and underwriting $500 million, Re projects scaling to over $1 billion soon. Key insights from a Bankless podcast with founder Karan Saroya and investor Avichal of Electric Capital: 1. **Uncorrelated, Real-World Yield:** Re offers stablecoin holders access to reinsurance returns (targeting 12-14%+), an asset class entirely separate from crypto or equity markets. 2. **Operational Efficiency via Smart Contracts:** Re replaces traditional, labor-intensive capital fundraising with smart contracts, allowing a ~12-person team to compete with industry giants. 3. **Regulatory Leverage:** For every $1 of collateral, regulations allow backing $5-7 in written premiums. This leverage amplifies returns from the underlying risk-free rate. 4. **DeFi Integration:** Depositors receive receipt tokens, which can be used in protocols like Morpho for "looping," potentially pushing yields to 18-20%+. 5. **The "DeFi Mullet" Model:** A compliant front-end (regulated reinsurer) paired with a decentralized back-end (smart contracts, DeFi capital markets). 6. **RE Governance Token:** Modeled on Lloyd's of London, the token governs the central capital pool's allocation, counterparty acceptance, and parameters. 7. **Real Economic Impact:** Capital funds real-world productivity (factories, clinics, businesses) via insurance, moving beyond crypto's internal loops. The discussion highlights a pivotal moment: DeFi's supply-side infrastructure is now met by real demand for productive yield, potentially kickstarting a flywheel where vast on-chain stablecoin capital seeks these real-world returns.

链捕手4h ago

Stablecoins Finally Find Real Yield: An In-Depth Look at On-Chain Reinsurance Re | A Conversation with Re Founder Karan Saroya

链捕手4h ago

1996 or 1999? Walsh's First Test is 'How to View AI'

"1996 or 1999? Wall's First Big Test Is 'How to View AI'" Federal Reserve Chairman Wall's initial challenge is not whether to raise or cut rates, but a more fundamental judgment: what kind of boom is the current AI boom? This will determine the Fed's policy path and define his legacy. Economics is split between two opposing views, according to reporter Nick Timiraos. One sees imminent productivity gains that will increase supply and cool inflation, allowing the Fed to hold steady. The other argues that while productivity benefits are distant, demand shocks are here now, and waiting for data confirmation risks missing the intervention window, forcing sharper rate hikes later. Wall has signaled a leaning toward the first view, echoing 1996-era Alan Greenspan, who embraced strong, productivity-driven growth without fear of inflation. However, Wall faces a different macro environment than Greenspan did, with tariff pressures, expanding fiscal deficits, and diminishing globalization benefits, which could force more significant inflation pressures even if AI benefits materialize. Wall's logic, expressed before taking office, is that AI-driven productivity gains won't show in official data for years. If the Fed waits for confirmation, it might mistakenly tighten policy and choke off the very growth that could suppress inflation. This argues for using forward-looking narratives over lagging data. Chicago Fed President Austan Goolsbee presents a key counter-argument. He distinguishes between expected and unexpected productivity booms. A widely anticipated boom, like the current AI wave, can cause people to spend future wealth gains in advance, overheating the economy before productivity actually rises, thus requiring preemptive rate hikes. He cites rising costs for AI data centers as evidence of such overheating. Fed Governor Christopher Waller offers a rebuttal to Goolsbee, noting the "expected spending" mechanism only works if people can borrow against future income, which many households cannot do due to borrowing constraints. Wall also faces a paradox related to his desire to reduce the Fed's use of "forward guidance" (pre-announcing policy moves). This practice was established in 1999 when Greenspan began signaling hikes to avoid market shocks. If the economy follows a less optimistic path, Wall may be forced to choose between using the guidance he wants to abolish or risking market volatility by staying silent. The ultimate question defining Wall's first major test remains: Is this 1996 or 1999?

marsbit5h ago

1996 or 1999? Walsh's First Test is 'How to View AI'

marsbit5h ago

Trading

Spot
Futures

Hot Articles

How to Buy ALICE

Welcome to HTX.com! We've made purchasing My Neighbor Alice (ALICE) simple and convenient. Follow our step-by-step guide to embark on your crypto journey.Step 1: Create Your HTX AccountUse your email or phone number to sign up for a free account on HTX. Experience a hassle-free registration journey and unlock all features.Get My AccountStep 2: Go to Buy Crypto and Choose Your Payment MethodCredit/Debit Card: Use your Visa or Mastercard to buy My Neighbor Alice (ALICE) instantly.Balance: Use funds from your HTX account balance to trade seamlessly.Third Parties: We've added popular payment methods such as Google Pay and Apple Pay to enhance convenience.P2P: Trade directly with other users on HTX.Over-the-Counter (OTC): We offer tailor-made services and competitive exchange rates for traders.Step 3: Store Your My Neighbor Alice (ALICE)After purchasing your My Neighbor Alice (ALICE), store it in your HTX account. Alternatively, you can send it elsewhere via blockchain transfer or use it to trade other cryptocurrencies.Step 4: Trade My Neighbor Alice (ALICE)Easily trade My Neighbor Alice (ALICE) on HTX's spot market. Simply access your account, select your trading pair, execute your trades, and monitor in real-time. We offer a user-friendly experience for both beginners and seasoned traders.

3.3k Total ViewsPublished 2024.03.29Updated 2026.06.02

How to Buy ALICE

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of ALICE (ALICE) are presented below.

活动图片