障碍、银行和突破

marsbitXuất bản vào 2026-04-30Cập nhật gần nhất vào 2026-04-30

撰文:Prathik Desai

编译:Block unicorn

我喜欢探讨加密货币如何改变资金流动方式。这种感觉很棒,但现实远比这复杂。只要看看过去十年大型机构的资金流动方式,就能明白个中缘由。

跨大西洋的银行电汇仍然需要一到两天。它需要经过中间银行,每一步都会生成对账记录,客户需要支付大约 25 到 45 美元的费用。这套系统和 20 世纪 70 年代的架构几乎一样,只不过电子邮件取代了电话通信,SWIFT 系统取代了错综复杂的电缆。当然,数据库的运行速度也提升了。但仅此而已。时间并没有相应缩短。

你可能认为这是一个技术问题,但我认为这更多的是一个协调问题。

区块链和稳定币已经存在十多年了。然而,它们从未一次性解决所有问题。有些区块链和稳定币提供了机构所需的速度,却以「透明度」为名将所有数据公开。另一些则兼顾了速度和隐私,但却创建了彼此无法通信的孤立系统。

新技术的问题在于,它们很容易吓退那些在高度监管行业运营的大型机构,比如银行。要让它们迁移到新技术,就必须确保所有痛点都能提前得到解决。任何「迁移之后再解决」的问题都行不通。

虽然经历了一段时间,但这种情况终于开始改变。具有讽刺意味的是,银行现在正转向区块链技术,以避免在数字资产面前败下阵来。

上个月,五家美国银行联合推出了 Cari Network,这些银行的总资产超过 7500 亿美元。该系统会将普通存款转换为可即时结算、全天候运行且受联邦存款保险公司(FDIC)承保的数字代币。

在今天的深度解析中,我将向大家介绍区块链开发者过去是如何尝试为机构构建解决方案的,以及这次的情况有何不同。

挥棒落空

大约十年前,像 R3 和 Hyperledger 这样的联盟为机构构建了私有区块链,这些机构拥有雄心勃勃的发展路线图,其成员名单包括法国巴黎银行、花旗集团和巴克莱银行等世界顶级金融机构。尽管这些区块链运行正常,账本更新也准确无误,但它们彼此孤立,无法与封闭基础设施之外的任何事物进行交互。

这类努力最终逐渐消亡。另一些努力则转向了其他方法。

随后,银行开始尝试公共区块链——主要是以太坊。它立即解决了可组合性问题。一个所有人都能访问的共享、中立的账本使得银行能够在各自的生态系统内进行互动。然而,解决一个问题又会引发另一个问题。在公共链上,任何知道如何查找的人,只需使用浏览器,就能看到每一个交易对手、每一笔交易、每一个余额。

银行需要的是一个能够提供隐私、合规、速度和连接性的单一系统。

发生了哪些变化

2025 年出现了两项突破:一项是技术上的突破,另一项是需求上的突破。

首先,我们来了解一下这项技术。零知识证明(ZK 证明)因其独特的优势而备受关注。零知识证明是一种加密方法,它允许你在不泄露交易细节的情况下证明交易的有效性。

虽然这项技术已经存在多年,但直到最近才变得更便宜、更快捷。过去,生成这些证明的成本非常高昂,从商业角度来看,整个系统的部署并不实际。

每秒处理的交易数量已从最低的 400 笔跃升至至少 15,000 笔。交易最终完成所需的时间已缩短至一秒以内。所有这一切都是在确保交易及其相关方隐私的前提下实现的。作为对比,传统的金融基础设施处理这些交易至少需要一天时间。

ZK 证明也解决了企业认为的另一个障碍。

2018 年,一家银行在评估区块链技术时,不得不聘请工程师,从零开始构建区块链,弄清楚如何生成证明,运行自己的服务器,然后还要验证这一切是否能转化为商业收益。要知道,他们当时甚至都不确定这套系统是否可行。

ZKsync 是由 Matter Labs 开发的以太坊扩容平台,它通过为企业提供区块链版的 AWS 服务来解决这个问题。其机构产品组合(包括 Prividium、Connect、Gateway 等)提供链部署、交易处理、证明生成、合规工具(包括 KYC 检查、基于角色的访问控制、登录控制)以及与其他区块链的连接。

该技术栈允许企业定制配置并开始部署。可以将其理解为购买区块链即服务。

ZKsync 并非唯一一家提供此类解决方案的公司。由高盛、DTCC、Citadel 和贝莱德支持的 Canton Network 则采用了不同的方法。它不使用零知识证明,而是使用许可模型,由经授权的验证者协调已知交易对手之间的私密交易。

它们都在构建机构所需的连接层。但它们在信任应该通过加密证明还是通过已知参与方之间的契约治理来建立这一问题上存在分歧。

依我看,目前来看,许可式和非许可式方法之间几乎没有区别。两者都旨在为机构解决同一个问题。事实上,Canton 的机构合作伙伴甚至比 ZKsync 更优秀。

然而,ZKsync 的某些特性可能会促使机构转向使用。只要资金的互动和流动发生在熟悉的司法管辖区内的已知参与方之间,Canton 的许可网络就能正常运行。但当企业想要跨司法管辖区扩张,并与 Canton 封闭管辖区之外的参与方进行交易时,ZKsync 就能帮助企业实现跨司法管辖区的可组合性。

正是这项技术突破促使银行采用区块链技术。

但是,银行为什么要放弃他们沿用已久、久经考验的系统,即使这些系统速度很慢?仅仅因为有更便宜、速度更快的替代方案吗?

你真的认为银行会因为一项他们原本知之甚少的技术突然变得经济可行,就从「区块链有趣但不实用」转变为「区块链具有商业意义」吗?有趣的是,每当企业开始亏损时,每项技术都会被赋予「战略重要性」。

矿藏遭受围攻

过去十年,稳定币市场规模已达 3000 亿美元。它们做到了银行多年来一直拒绝做的事情:快速转移资金。如今,流通中的每一份数字美元都曾离开过银行系统。

我上面提到的基础设施,例如 ZKsync 的 Prividium 和 Canton 的许可型支付系统,正是帮助这些银行重新夺回数字资产市场份额的关键所在。借助这些区块链即服务(BaaS),银行可以像转移稳定币一样转移现有存款,并以同样的速度和最终性处理和结算交易。此外,还有一个额外的好处:银行在实现所有这些目标的同时,还能为储户提供只有银行才能提供的监管保护和资产负债表优势。

这种情况已经在现实生活中发生了。

由五家美国地区性银行(亨廷顿银行、第一地平线银行、M&T 银行、KeyCorp 银行和老国民银行)上个月推出的 Cari Network,正在 ZKsync 的 Prividium 平台上对银行存款进行代币化。这些存款保留在银行的资产负债表上,受联邦存款保险公司(FDIC)承保,并在几秒钟内完成结算。

Cari Network 并非孤立事件。

2026 年 2 月,阿联酋中央银行批准了 DDSC,这是一种以迪拉姆为支撑的稳定币,运行在 ADI Chain 上,采用 ZKsync 的证明引擎构建。

2025 年 6 月,德意志银行开始在 ZKsync 支持的链上构建代币化平台,将设立新基金的时间从数月缩短到数周。

机构金融的未来

我在撰写金融文章时,经常会思考一个核心问题:「未来资金将如何流动?」这是一个值得思考的问题,因为它能揭示个人和企业的财务行为。

我认为,无论属于哪个群体,大多数人都不太关心加密货币所代表的核心原则。银行就更不在乎了。我敢肯定,银行的领导团队不会坐在会议室里争论去中心化与中心化孰优孰劣。他们肯定不会在意自己的交易是在以太坊、Solana,还是在某个位于廷巴克图的私有网络上处理。

他们最看重的是隐私、可组合性和速度。如果一个系统能够帮助企业节省几美元,同时又能满足这些需求,那么就能吸引他们的注意力。如果采用新技术还有「战略意义重大」的理由(比如一场可能颠覆你业务的稳定币革命),那就更有帮助了。

因此,我预计 Web2 和 Web3 金融的融合将围绕能够更高效地转移资金的技术展开。这可能通过 ZKsync 或 Canton 支持的区块链来实现,这些区块链可以转移法定货币的代币化版本。或者,也可能通过 Circle 的 Arc、Stripe 的 Tempo 和 Stable 等支付公司正在构建的专用支付区块链来实现。

我认为这两种方案难分伯仲。因为对于那些不想采用稳定币的银行来说,ZKsync 的区块链即服务(BaaS)显然是更理想的演进选择。而那些已经在支付系统中集成稳定币的银行则会选择支持数字美元的区块链。

但我确信最大的输家会是谁:那就是那些坚持使用仍然根据日期和时间进行资金转移和结算的技术的人。

Nội dung Liên quan

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit33 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit33 phút trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit45 phút trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit45 phút trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán với giá 600 tỷ USD cho Elon Musk. Bạn tự hỏi: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hầu hết các nhà sáng lập đều bắt đầu từ đây, nhưng cũng chính tại đây, họ thường bị mắc kẹt. Họ nhìn thấy AI, tiền điện tử, hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã được tài trợ và kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt. Họ từ bỏ. Đây là lý do nhiều ý tưởng thất bại - không phải do năng lực, mà do họ nghĩ trò chơi đã kết thúc. Hãy nhìn Cursor. Năm 2022, trước cả ChatGPT, họ bắt đầu với niềm tin rằng AI sẽ thay đổi công việc tri thức. Họ tập trung vào ba điều: lĩnh vực họ đam mê (AI), trở thành khách hàng của chính sản phẩm, và tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng. Đây không phải là câu chuyện duy nhất. Stripe, Figma, Shopify đều đi theo mô hình tương tự: bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về tương lai, kiên trì xây dựng nhiều năm trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả. Câu hỏi quan trọng: Bạn đang ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ? Nếu tham gia sớm như Coinbase hay Cursor, cơ hội nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên khả dụng cho người dùng nặng. Nếu tham gia ở giai đoạn sau, cơ hội thường là tìm ra "mặt âm" - điểm mù mà thế hệ đầu tiên bỏ sót, giống như Stripe so với PayPal hay Shopify so với Amazon. Vậy bạn làm gì khi chưa có sự hiểu biết sâu sắc? Hãy đắm mình vào thị trường. Dùng mọi sản phẩm trong lĩnh vực. Trở thành người dùng nặng. Nói chuyện với khách hàng. Khi làm điều này đủ lâu, bạn sẽ ngừng tìm kiếm ý tưởng và bắt đầu nhận thấy chúng ở khắp mọi nơi. Khi có ý tưởng, hãy tự hỏi: Đây có phải là cải tiến gấp mười lần hoặc một "cơn đau nhức nhối" cần giải quyết ngay lập tức? Nếu không, đừng phí công. Mọi người chỉ chuyển đổi khi thứ gì đó tốt hơn rất nhiều hoặc nỗi đau đủ lớn. Khi xây dựng MVP, hãy tập trung vào câu hỏi cốt lõi: Tại sao ai đó từ bỏ công cụ hiện tại để dùng sản phẩm của bạn? Các công ty khởi nghiệp vĩ đại hiếm khi bắt người dùng học hành vi mới. Họ tìm cách cải thiện đáng kể quy trình quen thuộc. Chuyển đổi càng ít ma sát, giá trị tạo ra càng cao, thì tốc độ áp dụng càng nhanh. Đừng đánh giá thấp kênh phân phối. Kênh phân phối thường là hào rào cạnh tranh. Trước khi đạt được Sự Phù Hợp Sản Phẩm-Thị Trường (PMF), bạn cần Sự Phù Hợp Kênh Phân Phối-Thị Trường. Các nhà sáng lập giỏi không chỉ xây sản phẩm, họ xây dựng cỗ máy phân phối. Cuối cùng là sự kiên cường, khả năng thích ứng và không bao giờ bỏ cuộc. Không ai có thể dạy bạn điều này. Nó chỉ đến từ trải nghiệm. Cursor, Airbnb, Nvidia, Rain - tất cả đều trải qua những giai đoạn khó khăn tưởng chừng như vô vọng. Bài học không phải là họ thông minh hơn, mà là họ kiên trì đủ lâu để sự hiểu biết của họ sinh lãi kép. Vậy, hãy tìm kiếm sự chuyển đổi chu kỳ công nghệ. Nuôi dưỡng những hiểu biết độc đáo. Ám ảnh với thị trường của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tìm ra những cơn đau nhức nhối. Tạo điểm tiếp cận đơn giản nhất có thể. Chinh phục kênh phân phối của riêng bạn. Và quan trọng nhất, đừng bao giờ bỏ cuộc khi mọi thứ trở nên khó khăn. Không có bí mật nào cả. Hầu hết mọi người không thể làm những điều này một cách nhất quán và lâu dài. Một số ít những người làm được, cuối cùng sẽ xây dựng nên những công ty vĩ đại mà thế hệ nhà sáng lập tiếp theo sẽ nghiên cứu. Thế giới là của bạn. Hãy ra ngoài và sáng tạo.

marsbit47 phút trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

marsbit47 phút trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

**Tóm tắt biên tập hàng tuần (13/06-19/06)** Luồng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị chìm trong tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, lọc nhiễu, để lại những hiểu biết sâu sắc. **Bức tranh vĩ mô:** Eo biển Hormuz mở cửa trở lại, thị trường đang đặt cược vào các giao dịch nào? Thị trường đang chuyển từ "cú sốc chiến tranh" sang "phục hồi nguồn cung". **Đầu tư & Khởi nghiệp:** * **Ray Dalio** cảnh báo khi các gã khổng lồ AI thống trị thị trường chứng khoán Mỹ: đừng đặt cược vào một hướng, hãy đa dạng hóa danh mục. * **Chu kỳ Crypto 2029:** Dự đoán đến năm 2029, sản phẩm cốt lõi còn lại của ngành sẽ là thị trường giao dịch tài sản. * **Dữ liệu BTC:** Ba tín hiệu đáy chính cùng sáng, Q4/2024 có thể là cửa sổ bước ngoặt then chốt? * **SpaceX niêm yết** với vốn hóa 2,1 nghìn tỷ USD. Bài viết phân tích sự không phù hợp giữa định giá và doanh thu thực tế, tỷ lệ IPO cho nhà đầu tư nhỏ lẻ lớn, và rủi ro hệ thống tiềm ẩn như "gamma squeeze". * **Robinhood (HOOD)** đang giảm dần sự phụ thuộc vào doanh thu crypto, phát triển các mảng kinh doanh mới. * Các sàn giao dịch Hàn Quốc, do hạn chế quy định, bị đẩy vào việc niêm yết các token "meme" có tính đầu cơ cao để cứu doanh số. **Web3 & AI:** * Cảnh báo về "khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn phiên bản AI": 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng có thể là quả bom hẹn giờ. * Các mô hình AI lớn như ChatGPT, Claude... tham gia dự đoán kết quả World Cup. * Phân tích chuỗi cung ứng đằng sau chi phí 20 USD/tháng cho một gói đăng ký AI. **Thị trường dự đoán:** Robinhood phát triển nền tảng dự đoán riêng (Rothera), báo hiệu cuộc chiến giành kênh phân phối trong ngành. **CeFi & DeFi:** * Cơ chế hợp đồng vĩnh cửu Pre-IPO được thử nghiệm với SpaceX, nổi bật vai trò của trade.xyz. * Token STRC (liên kết với MicroStrategy) mất giá so với mệnh giá, phản ánh lo ngại về mô hình vốn hóa và thanh khoản của công ty. * Quỹ Bitcoin sinh lời BITA của BlackRock ra mắt, nhắm đến các nhà đầu tư ưa thích dòng tiền ổn định. **Ethereum & Mở rộng:** CEO Sharplink nhấn mạnh lợi thế cốt lõi của Ethereum là cộng đồng nhà phát triển lớn nhất và khả năng kết hợp. **Điểm tin tuần:** Mỹ-Iran đạt thỏa thuận, Fed giữ lãi suất, Anthropic hạn chế truy cập mô hình với người nước ngoài, SpaceX mua lại Cursor, cổ phiếu "溜溜梅" (LLM) tăng mạnh nhờ trùng tên viết tắt với AI, cùng các quan điểm từ Arthur Hayes, a16z.

marsbit53 phút trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

marsbit53 phút trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

Tác giả: Nancy, PANews Các công ty khai thác tiền mã hóa đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn do thị trường tiền mã hóa suy yếu. Để tìm kiếm đường tăng trưởng mới, nhiều công ty đang đẩy nhanh việc chuyển hướng sang lĩnh vực AI, một câu chuyện chuyển đổi nhanh chóng thu hút sự quan tâm của thị trường vốn và đẩy giá cổ phiếu tăng mạnh, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Tuy nhiên, dù kinh doanh AI mang lại triển vọng tăng trưởng mới, nhưng nó cũng đồng nghĩa với nhu cầu vốn đầu tư khổng lồ, chi phí vận hành liên tục và chu kỳ hoàn vốn dài, đẩy các công ty vào một cuộc chiến tiêu hao tài chính mới. Biểu hiện cổ phiếu của 11 công ty khai thác trung bình tăng 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Các công ty như Bitfarms, Hut 8, Terawulf và Riot Platforms nổi bật nhất. Về vốn hóa thị trường, CoreWeave dẫn đầu với 628,55 tỷ USD, trong khi các công ty khác hình thành các nhóm giá trị khác nhau, phản ánh sự định giá khác biệt của thị trường dựa trên lợi thế tiên phong, năng lực thực thi chiến lược AI và tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu. Về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Chi phí vốn lớn cho xây dựng cơ sở hạ tầng khiến nhiều công ty vẫn thua lỗ, nhưng thị trường hiện tập trung vào không gian tăng trưởng tiềm năng với tư cách là nhà khai thác hạ tầng điện toán mới hơn là lợi nhuận ngắn hạn. Lợi nhuận khai thác Bitcoin đang thu hẹp, với tỷ suất lợi nhuận của thợ đào giảm mạnh. Áp lực buộc các công ty vừa và nhỏ phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền, dẫn đến sự tập trung nguồn lực vào các công ty hàng đầu. Tuy nhiên, sự bùng nổ nhu cầu về trung tâm dữ liệu AI đang khiến thị trường định giá lại các công ty khai thác, coi các nguồn lực như điện, đất đai và cơ sở hạ tầng là tài sản có giá trị nhất. Theo báo cáo, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI đã công bố vượt 900 tỷ USD. Các công ty khai thác Bitcoin kiểm soát hơn 27GW công suất điện, trở thành địa điểm quan trọng cho việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI. Tuy nhiên, chuyển đổi AI đòi hỏi đầu tư vốn khổng lồ, với khoảng cách tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD và nhu cầu dài hạn có thể lên tới 2210 tỷ USD. Để giải quyết áp lực tài chính, nhiều công ty đang huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán Bitcoin dự trữ hoặc ký kết các hợp đồng AI/HPC dài hạn để khóa doanh thu tương lai và giảm rủi ro. Tóm lại, AI mở ra con đường phát triển đầy hứa hẹn cho các công ty khai thác, nhưng cuộc chuyển đổi này là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh khả năng tài chính, nguồn lực và năng lực thực thi.

链捕手1 giờ trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片