Bức thư nội bộ dài bốn trang, OpenAI đang chơi bài gì?

marsbitPublished on 2026-04-14Last updated on 2026-04-14

Abstract

Trong một bức thư nội bộ dài 4 trang, OpenAI đã công khai phân tích và so sánh mình với đối thủ Anthropic trên ba khía cạnh chính: doanh thu, thị phần doanh nghiệp và năng lực điện toán. Về doanh thu, OpenAI chỉ trích Anthropic sử dụng phương pháp kế toán "gộp" (gross) để báo cáo doanh thu hàng năm 30 tỷ USD, trong khi nếu tính theo cách "ròng" (net) như OpenAI, con số thực của Anthropic chỉ là 22 tỷ USD. OpenAI tự báo cáo doanh thu 24 tỷ USD. Trên thị trường doanh nghiệp, dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang tăng trưởng rất nhanh, thu hẹp khoảng cách với OpenAI và thậm chí dẫn đầu trong các ngành công nghệ, tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp. OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế về khả năng lập trình. Về năng lực điện toán, hiện tại OpenAI sở hữu 1.9 GW, nhiều hơn Anthropic (1.4 GW). Tuy nhiên, kế hoạch đến năm 2030 của OpenAI là đạt 30 GW, trong khi Anthropic dự kiến đạt 7-8 GW vào cuối năm 2027, tạo ra một khoảng cách lớn. Bức thư cũng tiết lộ sự thay đổi chiến lược của OpenAI khi chuyển sang hợp tác với Amazon sau khi thừa nhận mối quan hệ độc quyền với Microsoft đã "hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng". Điều thú vị là Amazon cũng là nhà đầu tư chiến lược lớn nhất của Anthropic, khiến họ trở thành nền tảng chung cho cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa hai gã khổng lồ AI này.

Theo sổ sách của Anthropic, doanh thu hàng năm của họ là 30 tỷ USD, nhưng theo cách tính của OpenAI, cùng một bộ số liệu bán hàng đó chỉ trị giá 22 tỷ USD. Cả hai con số đều không gian lận. Đây là nhát dao đầu tiên mà Giám đốc Doanh thu OpenAI, Denise Dresser, tung ra trong bức thư nội bộ dài bốn trang bị rò rỉ cho giới truyền thông vào ngày 13 tháng 4.

Mọi chuyện bắt đầu từ một bản ghi nhớ nội bộ của nhân viên được The Information thu thập được. Trong thư, Dresser đồng thời làm ba việc: ca ngợi hợp tác mới với Amazon là "có nhu cầu lớn đến kinh ngạc", thừa nhận hợp tác với Microsoft "đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng của chúng tôi", và dành một phần đáng kể để phân tích các con số doanh thu của Anthropic. Thời điểm bức thư này rò rỉ trùng khớp với một tuần sau khi Anthropic công bố cột mốc doanh thu hàng năm đạt 30 tỷ USD.

Bề ngoài là giao tiếp nội bộ công ty, nhưng thực chất là một cuộc chiến thông tin được xây dựng tinh vi. Để hiểu được nó, cách trực tiếp nhất là tiếp cận từ ba khía cạnh riêng biệt: phương pháp tính doanh thu, cạnh tranh ở phân khúc doanh nghiệp và lộ trình chạy đua sức mạnh tính toán, sau đó đặt chúng vào chung một bức tranh về cấu trúc hợp tác đám mây.

Khoảng cách kế toán 8 tỷ USD đến từ đâu

Anthropic báo cáo doanh thu hàng năm là 30 tỷ USD, OpenAI nói con số thực tế là 22 tỷ. 8 tỷ USD chênh lệch là kết quả của hai lựa chọn hoàn toàn khác biệt trong phương pháp ghi nhận doanh thu của hai công ty.

Anthropic sử dụng phương pháp kế toán theo doanh thu gộp (Gross): Khi một doanh nghiệp mua hạn mức sử dụng Claude thông qua AWS, Anthropic ghi nhận toàn bộ số tiền này vào doanh thu hàng đầu (top-line revenue), sau đó xử lý phần hoa hồng trả cho Amazon như một chi phí. OpenAI thì ngược lại, họ chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, phần hoa hồng của Microsoft không được tính vào doanh thu hàng đầu.

Cả hai cách đều tuân thủ Nguyên tắc Kế toán được Chấp nhận Chung của Hoa Kỳ (GAAP). Logic của Anthropic là họ là "bên giao dịch chính" (principal) trong giao dịch với khách hàng, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chỉ là kênh phân phối. Logic của OpenAI là họ coi Microsoft là "đại lý" (agent), và chỉ ghi nhận phần thực nhận. Nguồn gốc của sự khác biệt không nằm ở việc ai gian lận, mà ở việc ai chủ động khẳng định vị thế chủ đạo của mình trong chuỗi bán hàng một cách tích cực hơn.

Dresser viết trong bản ghi nhớ, Anthropic "đã sử dụng phương pháp kế toán làm cho con số doanh thu trông lớn hơn", bao gồm việc ghi nhận toàn bộ số tiền hoa hồng từ AWS và Google vào doanh thu gộp. Hàm ý của câu nói này không khó hiểu: khi Anthropic nộp bản cáo bạch S-1 cho SEC, các kiểm toán viên sẽ đưa ra phán quyết về phương pháp tính này, và khi đó có thể cần phải điều chỉnh và công bố lại để thống nhất phương pháp. Tính theo cùng một phương pháp, Anthropic là 22 tỷ, OpenAI là 24 tỷ, vị trí dẫn đầu đã đổi chỗ.

Cần lưu ý rằng, tốc độ tăng trưởng doanh thu của bản thân Anthropic đã ở cấp độ lịch sử. Theo dữ liệu từ Bloomberg và Sacra, doanh thu hàng năm của họ từ khoảng 9 tỷ USD vào cuối quý IV/2025 đã tăng lên 30 tỷ USD hiện nay, tăng gấp ba lần trong chưa đầy năm tháng, và điều này chủ yếu được thúc đẩy bởi nhu cầu mua hàng thực tế của khách hàng, không thể giải thích chỉ bằng việc điều chỉnh phương pháp tính toán. Cốt lõi của tranh cãi kế toán này không phải là Anthropic đang bị thu hẹp, mà là OpenAI đang dùng con dao "phương pháp tính" để vẽ lại ranh giới.

Tốc độ đuổi kịp ở phân khúc doanh nghiệp, nhanh hơn dự đoán của hầu hết mọi người

Nền tảng Ramp theo dõi hành vi chi tiêu AI thực tế của hàng nghìn doanh nghiệp, là nguồn dữ liệu đầu tay để đánh giá lựa chọn thực sự ở phân khúc doanh nghiệp.

Dữ liệu tháng 4 từ Ramp AI Index: Tỷ trọng của Anthropic trong số khách hàng doanh nghiệp trả phí đã tăng lên 30.6%, OpenAI là 35.2%, khoảng cách thu hẹp từ 11 điểm phần trăm trong tháng 2 xuống còn 4.6 điểm phần trăm. Với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng tháng +6.3 điểm phần trăm của Anthropic trong hai tháng qua (bản thân đây đã là mức tăng kỷ lục hàng tháng của chỉ số này), họ sẽ vượt mặt OpenAI trong chỉ số này sau khoảng hai tháng.

Đáng chú ý hơn là những tín hiệu cấu trúc. Trong ba ngành có sức mua cao, sự dẫn đầu của Anthropic đã trở thành hiện thực: Công nghệ thông tin/Phần mềm (63% so với 54%), Dịch vụ tài chính (52% so với 46%), Dịch vụ chuyên nghiệp (47% so với 44%) đều vượt OpenAI. Ba ngành này trùng khớp với những lĩnh vực tập trung ngân sách AI doanh nghiệp lớn nhất và có quyết định mua sắm chuyên nghiệp nhất. Điều này có nghĩa là những công ty có tiếng nói lớn nhất trong chuỗi mua sắm AI, đã bắt đầu nghiêng về Anthropic một cách tập thể.

Dresser trong bản ghi nhớ hiếm hoi thừa nhận, Anthropic "có lợi thế dẫn đầu đáng kể trong khách hàng doanh nghiệp", lý do là khả năng lập trình. Câu nói này xuất phát từ nội bộ OpenAI có sức nặng hoàn toàn khác với đánh giá bên ngoài; đây là một công ty đang nói với nhân viên của chính họ rằng đối thủ đã thắng ở mặt trận then chốt. Cô đồng thời thêm một cảnh báo: "You do not want to be a single-product company in a platform war." ("Trong một cuộc chiến nền tảng, bạn sẽ không muốn trở thành một công ty chỉ có một sản phẩm.") Đây là lời nhắc nhở nhân viên rằng lợi thế về lập trình của Claude nếu không thể mở rộng lên tầng nền tảng, cuối cùng chỉ là một tấm vé tham dự chứ không phải là tấm vé lên thuyền.

Khoảng cách sức mạnh tính toán: Hôm nay gần nhau, năm 2030 gấp bốn lần

Dung lượng sức mạnh tính toán là khía cạnh cạnh tranh khó thu hẹp nhất trong ngắn hạn giữa các công ty AI, vì chu kỳ xây dựng của nó tính bằng năm, và ngưỡng vốn tính bằng hàng trăm tỷ.

Những con số hiện tại có vẻ chênh lệch không lớn: OpenAI khoảng 1.9 Gigawatt (GW), Anthropic khoảng 1.4 GW, chênh lệch khoảng 35%. Dresser trong bản ghi nhớ mô tả Anthropic là "đang vận hành với một đường cong nhỏ hơn đáng kể" (operating on a meaningfully smaller curve), nhưng cách nói này trong so sánh dung lượng hiện tại không phải là phóng đại, khoảng cách là có thật, chỉ là chưa đến mức mang tính quyết định.

Điểm rẽ thực sự nằm sau năm 2027. OpenAI lên kế hoạch đạt 30 GW sức mạnh tính toán vào năm 2030, dựa vào hợp đồng điện toán đám mây 30 tỷ USD trong năm năm với Oracle, toàn bộ dự án cơ sở hạ tầng Stargate, và cam kết xây dựng tổng cộng 1.4 nghìn tỷ USD.

Lộ trình của Anthropic phụ thuộc vào một thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom, dung lượng 3.5 GW, được triển khai thông qua Google Cloud, có hiệu lực từ năm 2027, cộng với cụm đào tạo hiện có trên AWS, mục tiêu cuối năm 2027 là 7-8 GW.

Ngay cả khi Anthropic hoàn toàn đạt được mục tiêu năm 2027, vẫn có một khoảng cách gấp bốn lần so với kế hoạch năm 2030 của OpenAI. Vực thẳm này về mặt kỹ thuật không phải là không thể lấp đầy, nếu hiệu suất mô hình được cải thiện đủ để mỗi đơn vị sức mạnh tính toán tạo ra nhiều lợi nhuận hơn, Anthropic có thể tạo ra sản phẩm đủ tốt với ít sức mạnh tính toán hơn.

Nhưng họ phải duy trì đà của Claude ở phân khúc doanh nghiệp, thông qua doanh thu thuê bao liên tục để trang trải chi phí mua sắm sức mạnh tính toán: Theo ước tính của Sacra, chi phí Anthropic trả cho các đối tác đám mây năm nay sẽ vào khoảng 1.9 tỷ USD, và sẽ tăng lên khoảng 6.4 tỷ USD vào năm 2027.

Amazon, đồng thời đặt cược vào hai đối thủ

Câu nói đáng suy ngẫm nhất trong bản ghi nhớ này, là nhận định trực tiếp của Dresser về mối quan hệ hợp tác với Microsoft, cô viết rằng sự hợp tác này "cũng đã hạn chế khả năng tiếp cận khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi tại nơi họ hiện diện".

Động thái chuyển hướng sang Amazon của OpenAI đã rất rõ ràng: Theo CNBC đưa tin, vào tháng 2 năm nay, Amazon thông báo đầu tư 50 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời giành được quyền phân phối đám mây của bên thứ ba độc quyền cho nền tảng quản lý Agent doanh nghiệp Frontier của OpenAI.

Đây là sự chuyển đổi chủ động từ quỹ đạo Microsoft sang quỹ đạo Amazon, logic đằng trực tiếp là cơ sở hạ tầng AI của nhiều khách hàng doanh nghiệp đã được xây dựng trên nền tảng Bedrock của AWS, các điều khoản loại trừ của Microsoft khiến OpenAI khó có thể bán hàng trực tiếp ở đó.

Nhưng mặt khác của Amazon trong cuộc cạnh tranh này cũng đáng chú ý không kém, họ hiện là đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất và nhà đầu tư chiến lược của Anthropic, với tổng khoản đầu tư tích lũy 8 tỷ USD, cụm Project Rainier do hai bên hợp tác triển khai khoảng 500,000 chip Trainium 2. Tổng cược của Amazon trong toàn bộ cuộc đua AI là 58 tỷ USD, đồng thời chảy về hai đối thủ đang giao tranh trực diện trên thị trường doanh nghiệp.

Đây không phải là một sự đặt cược đa dạng của một nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, mà là một cấu trúc chính xác hơn: Amazon vừa là "đồng minh chiến lược và nhà tài trợ lớn nhất" của Anthropic, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI dùng để "thay thế Microsoft".

Khi hai công ty tranh giành cùng một nhóm khách hàng doanh nghiệp, kênh tranh giành lại chính là nền tảng Bedrock của Amazon, nền tảng này đồng thời phân phối mô hình của cả hai công ty. Dù tỷ lệ chuyển đổi trên Bedrock của ai cao hơn, Amazon đều kiếm được tiền, nhưng OpenAI và Anthropic đều mất đi đối với nhau.

Dưới áp lực thị phần doanh nghiệp liên tục bị xói mòn và sự rạn nứt cấu trúc trong hợp tác với Microsoft, OpenAI đã chọn cách xây dựng lại tường thuật bằng một cuộc chiến số được tính toán kỹ lưỡng, đồng thời tận dụng Amazon để bố trí lại các kênh phân phối. Ba nhóm con số khi được tách ra cho thấy cuộc cạnh tranh này phức tạp hơn bất kỳ bên nào muốn bạn thấy.

Trending Cryptos

Related Questions

QSự khác biệt 80 tỷ đô la trong doanh thu hàng năm giữa Anthropic và OpenAI đến từ đâu?

ASự khác biệt 80 tỷ đô la xuất phát từ cách thức ghi nhận doanh thu khác nhau. Anthropic sử dụng phương pháp ghi nhận tổng (Gross), tính toàn bộ số tiền khách hàng trả qua AWS vào doanh thu, sau đó trừ đi phần chia sẻ cho Amazon như một chi phí. Ngược lại, OpenAI chỉ ghi nhận số tiền thực nhận từ Microsoft, không tính phần chia sẻ của Microsoft vào doanh thu. Cả hai cách đều tuân thủ Chuẩn mực Kế toán Hoa Kỳ (GAAP).

QTại sao OpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp?

AOpenAI thừa nhận Anthropic có lợi thế vượt trội trong khách hàng doanh nghiệp chủ yếu dựa trên khả năng lập trình vượt trội của Claude. Dữ liệu từ Ramp AI Index cho thấy Anthropic đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách thị phần và thậm chí dẫn đầu trong các ngành có sức mua cao như công nghệ thông tin/phần mềm, dịch vụ tài chính và dịch vụ chuyên nghiệp.

QKế hoạch về năng lực điện toán (compute) của OpenAI và Anthropic đến năm 2030 khác nhau như thế nào?

AOpenAI có kế hoạch đạt 30 gigawatt (GW) năng lực điện toán vào năm 2030 thông qua hợp đồng điện toán đám mây 300 tỷ đô la với Oracle và dự án cơ sở hạ tầng Stargate. Anthropic nhắm đến mục tiêu 7-8 GW vào cuối năm 2027 thông qua thỏa thuận chip tùy chỉnh với Broadcom được triển khai trên Google Cloud, cùng các cụm huấn luyện hiện có trên AWS. Điều này tạo ra một khoảng cách gấp bốn lần giữa hai bên vào năm 2030.

QVai trò của Amazon trong cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và Anthropic là gì?

AAmazon đóng vai trò kép: vừa là nhà đầu tư chiến lược và đối tác cơ sở hạ tầng đám mây lớn nhất của Anthropic với khoản đầu tư 80 tỷ đô la, vừa là nền tảng đám mây mới mà OpenAI chuyển sang sử dụng (sau Microsoft) thông qua thỏa thuận đầu tư 500 tỷ đô la và phân phối độc quyền nền tảng Frontier. Cả hai công ty đều cạnh tranh để phân phối model trên nền tảng Bedrock của Amazon, mang lại lợi nhuận cho Amazon bất kể bên nào thắng.

QBức thư nội bộ của OpenAI tiết lộ những mối quan ngại nào về mối quan hệ với Microsoft?

ABức thư nội bộ của OpenAI, thông qua Giám đốc Doanh thu Denise Dresser, thừa nhận rằng mối quan hệ hợp tác độc quyền với Microsoft 'đã hạn chế khả năng của chúng tôi trong việc tiếp cận khách hàng doanh nghiệp tại nơi họ hiện diện'. Điều này ám chỉ các điều khoản độc quyền đã ngăn OpenAI bán sản phẩm trực tiếp cho nhiều khách hàng tiềm năng vốn đã xây dựng cơ sở hạ tầng AI trên nền tảng AWS Bedrock của Amazon, dẫn đến việc OpenAI chuyển hướng sang hợp tác với Amazon.

Related Reads

Gate Research Institute: Analysis of Chart Patterns and Breakout Trading Strategies

Gate Research Institute: Chart Pattern Analysis and Breakout Trading Strategies Chart patterns are crucial tools in technical analysis for observing market supply and demand shifts, trend continuations, and reversals. This analysis involves a comprehensive evaluation of trend, volume, support/resistance, time cycles, and breakout validity, not just rote pattern recognition. Patterns are broadly categorized into reversal patterns (e.g., Double Tops/Bottoms, Head and Shoulders) and continuation patterns (e.g., Flags, Triangles, Rectangles). An effective breakout, key for trading, requires clear support/resistance, prolonged consolidation, a prevailing trend backdrop, and volume confirmation. However, breakouts are not guaranteed, as false breakouts are common. Risk must be managed through position sizing, stop-loss orders, pullback confirmations, and profit-taking in stages. Key pattern types discussed include: * **Rectangle Patterns:** Indicate market indecision within parallel support and resistance, with breakouts projecting a move equal to the pattern's width. * **Flag & Pennant Patterns:** Short-term continuation patterns following sharp price moves ("flagpoles"). * **Triangle Patterns:** Symmetrical, Ascending (bullish bias), and Descending (bearish bias) triangles, representing consolidation before a directional move. * **Head and Shoulders Patterns:** Major reversal patterns signaling trend exhaustion. The article details breakout trading strategies, defining valid breakouts by price closing beyond a key level with increased volume and minimal immediate re-entry into the prior range. It contrasts range trading with breakout trading and outlines entry methods (immediate entry, pullback entry, scaling in), stop-loss placement (based on pattern failure), and profit-taking techniques (target-based, structure-based, trend-following). It further classifies breakout outcomes: 1. **Valid Breakouts:** Strong, sustained moves in the breakout direction. 2. **Pullback Breakouts:** Price breaks out, retests the breakout level as support/resistance, then resumes the trend—offering a lower-risk entry. 3. **False Breakouts:** Price briefly breaches a level but quickly reverses back into the prior range, a common risk managed by strict stop-losses. Key validation tools for breakouts include volume analysis, the principle of support/resistance role reversal, and momentum indicators like ATR, Moving Averages, Bollinger Bands, and RSI. In conclusion, while chart patterns and breakout analysis provide a structured framework, their effectiveness relies on multiple confirming factors—trend context, volume, and proper risk management. They should be integrated into a broader trading system rather than used as standalone signals.

marsbit14m ago

Gate Research Institute: Analysis of Chart Patterns and Breakout Trading Strategies

marsbit14m ago

Joseph Chalom: Ethereum is Becoming the "Settlement Layer of Trust" for Global Finance

In a speech titled "The Industrialization of Trust," Sharplink CEO Joseph Chalom (former BlackRock digital assets head) discussed the future transformation of global finance. Drawing from 20 years at BlackRock, where he led the launch of Bitcoin/ETH ETFs and tokenized funds, Chalom highlighted the immense hidden costs of establishing trust in traditional finance—estimated at over $9.3 trillion annually in the US alone due to fragmented systems, multi-day settlements, and countless reconciliations. He argued that Ethereum is emerging as the global financial "settlement layer for trust," with its robust, decentralized infrastructure securing over $300 billion in on-chain assets and most stablecoins and tokenized assets. The future, he stated, will be driven by three accelerating pillars: stablecoins (evolving beyond crypto gateways to become efficient cross-border payment rails), tokenized assets (enabling 24/7 trading and reshaping capital markets), and DeFi (providing automated, accessible financial services). A potential game-changer, Chalom added, is the fourth pillar: "Agentic Finance," where AI agents autonomously execute programmable financial transactions via smart contracts and stablecoins. He envisions individuals soon having AI-powered "CFOs in their pockets" to optimize idle capital and manage tokenized portfolios. This shift, facilitated by Ethereum's trustless settlement, could multiply on-chain transaction volume 1000x within a year, moving finance toward a seamless, digitized future.

marsbit15m ago

Joseph Chalom: Ethereum is Becoming the "Settlement Layer of Trust" for Global Finance

marsbit15m ago

STRC Severely Unpegged, What Risks Is the Market Pricing In?

The article analyzes the recent significant de-pegging of Strategy's perpetual preferred stock, STRC, whose price fell to approximately $89, far below its $100 face value. This discount has pushed its simple yield to around 12.9%, creating a paradox. The stock was designed as a high-yield instrument trading near par, and Strategy maintains an 11.5% annual dividend, even recently switching to semi-monthly payments to support the price. The author explores several reasons why the high yield hasn't attracted enough buying pressure to restore the par value. A key factor is potential reverse deleveraging from carry trades, where leveraged investors may be forced to sell due to margin calls as the price falls, creating a self-reinforcing downward spiral. Additionally, the tokenization and integration of STRC into DeFi protocols (like Apyx, Saturn, Pendle) have introduced faster, more transparent, and potentially more volatile price adjustment mechanisms through leverage and yield-splitting products. The emergence of a competing product, Strive's SATA, offering a 13% yield with daily dividends, has also changed the yield benchmark, challenging STRC's unique high-yield narrative. Furthermore, the market is questioning the distinction between Strategy's substantial Bitcoin reserves, which provide long-term balance sheet coverage, and the certainty of stable near-term cash flow for dividends. Ultimately, the price dip represents a stress test for this type of BTC-backed, high-yield financing tool. The future path of STRC depends on whether Strategy acts to reinforce the $100 peg (e.g., by adjusting dividends), whether DeFi-related leverage unwinds further, and how investors ultimately price the risks of leverage, competition, and cash flow uncertainty against the offered yield.

marsbit26m ago

STRC Severely Unpegged, What Risks Is the Market Pricing In?

marsbit26m ago

LIT Token Hits Six-Month High: How Long Can the Buyback Flywheel Keep Burning Fuel?

The LIT token of decentralized perpetual exchange Lighter surged to a six-month high above $1.90 on June 18th, with a market cap of $425 million. After a price correction earlier this year, the recent rebound is attributed to its core "buyback flywheel" mechanism. All protocol fee revenue is used for programmatic, hourly market buybacks of LIT. Since its TGE in December 2025, approximately 15 million LIT (6% of circulating supply) has been repurchased for around $21 million. Additional price support comes from the LLP (Lighter Liquidity Pool), where providers must stake LIT worth 10% of their deposited USDC, locking significant token supply. However, challenges persist. Trading volume has declined amidst a sluggish market, with total volume at $1.68 trillion, significantly lower than leading competitor Hyperliquid's $4.37 trillion. While Lighter focuses on perpetual contracts, RWA, and Pre-IPO markets, Hyperliquid has expanded into prediction markets and boasts a U.S. spot ETF, attracting institutional investment and influencer endorsements like from Arthur Hayes. In contrast, LIT currently lacks similar high-profile backing. With 75% of LIT's total 1 billion supply still locked (team and investor tokens begin a 3-year linear unlock in December 2026), there is no immediate unlock selling pressure. The token's future performance hinges on sustaining trading volume growth, successful product iteration, and executing its transparent buyback strategy against a dominant competitor.

Foresight News45m ago

LIT Token Hits Six-Month High: How Long Can the Buyback Flywheel Keep Burning Fuel?

Foresight News45m ago

Trading

Spot
Futures

Hot Articles

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 S (S) are presented below.

活动图片