Báo cáo Khảo sát Bảng câu hỏi về Quyết định Niêm yết trên Sàn Giao dịch Mã hóa 2026

marsbitXuất bản vào 2026-01-21Cập nhật gần nhất vào 2026-01-21

Tóm tắt

Báo cáo khảo sát từ RootData với 313 phiếu từ các nhà hoạch định niêm yết sàn giao dịch tiền mã hóa cho thấy: 69% người được hỏi trực tiếp tham gia ra quyết định niêm yết, với 50% đánh giá hơn 50 dự án/năm. Độ minh bạch thông tin là yếu tố then chốt, giúp tăng 30% hiệu suất xét duyệt. Thiếu minh bạch dẫn đến điều tra kéo dài hoặc từ chối. Các nền tảng dữ liệu như RootData (được 88.9% sử dụng) trở thành công cụ thiết yếu để xác thực thông tin nhóm, nhà đầu tư, định giá và lộ trình sản phẩm. Trên 80% khẳng định dữ liệu minh bạch ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả niêm yết.

Nguồn: RootData

Gần đây, RootData đã khởi xướng một cuộc khảo sát bảng câu hỏi xoay quanh quyết định niêm yết trên các sàn giao dịch mã hóa, thu về 313 bảng câu hỏi hợp lệ. Những người tham gia khảo sát bao gồm các thành viên BD Listing, nhà nghiên cứu và ủy ban niêm yết, v.v. Hiện nay, kết quả khảo sát đã được tổng hợp thành báo cáo nghiên cứu để tham khảo.

Hồ sơ người được phỏng vấn: Bao phủ nhóm người ra quyết định và người làm việc trực tiếp trong Listing

Hơn 69% người được hỏi trực tiếp tham gia hoặc ra quyết định công việc Listing. Những người tham gia khảo sát chủ yếu tập trung vào các vị trí BD Listing của sàn giao dịch và viện nghiên cứu/phân tích đầu tư. Họ là bộ phận "phát hiện giá trị" và "kiểm soát truy cập" của sàn giao dịch, những người ra quyết định phải đối mặt với áp lực xử lý thông tin khổng lồ.

Điểm khó trong ra quyết định: Dữ liệu phân mảnh và cập nhật chậm trễ

Khoảng 50% người được hỏi đánh giá hơn 50 dự án mỗi năm, những người ra quyết định đang ở trong tình trạng "quá tải thông tin" nghiêm trọng. Trong số vô số dự án, những dự án có thể cung cấp dữ liệu có cấu trúc và minh bạch mới có thể giảm đáng kể chi phí nhận thức của người ra quyết định. Điều này cũng cho thấy "tính minh bạch" đã trở thành một trong những chỉ số quan trọng giúp dự án nổi bật trong cửa sổ đánh giá cực ngắn.

Phân bổ trách nhiệm công việc cốt lõi

Thẩm định và ra quyết định là các chức năng có mức độ trùng lặp cao. Điều này có nghĩa là nền tảng dữ liệu không còn chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đã được tích hợp vào chuỗi ra quyết định.

"Vật cản" đối với hiệu quả ra quyết định

"Chi phí tin cậy" là chi phí ngầm đắt đỏ nhất của sàn giao dịch. Sự không chắc chắn của dữ liệu sẽ dẫn đến quy trình ra quyết định bị lặp lại. Khi xu hướng tuân thủ được tăng cường hơn nữa, độ chính xác và hiệu quả của việc tiết lộ thông tin tài sản sẽ trở thành yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chu kỳ Listing của sàn giao dịch.

"Điểm trừ ngầm" của dữ liệu chậm trễ

Hơn 30% người được hỏi cho rằng sự chậm trễ có ảnh hưởng lớn hoặc rất lớn, có thể dẫn đến quyết định sai lầm, bỏ lỡ cơ hội, thậm chí nghi ngờ tính minh bạch của dự án. Mặc dù 60% người được hỏi bề ngoài nói "có thể chấp nhận", nhưng việc cập nhật thông tin của dự án chậm trễ có thể bị trừ điểm ngầm trong đánh giá Listing.

Cách xử lý thông tin lỗi thời

50% người được hỏi cho biết, nếu dữ liệu của bên dự án không minh bạch,则会触发交易所的“防御性尽调”,将会延长审核的时间,有 16.7% 受访者明确表示会停止审核流程甚至会直接拒绝项目Listing的申请。

"Bài học bắt buộc" trong thẩm định Listing

Lịch sử phát triển của các chiều kích "nhu cầu cứng" như nhà đầu tư tổ chức, định giá, đội ngũ, lộ trình sản phẩm, v.v. tài sản,构成了 Web3 项目的信用基石,而实际上这些信息也非常容易被造假,所以有超过一半的受访者表明他们非常需要第三方的数据平台来帮助其交叉验证信息。

Sở thích về nền tảng dữ liệu thường dùng

88.9% người được hỏi cho biết họ都会选择参考 RootData 的数据,已使其成为交易所 Listing 团队的“桌面必备”工具,这对于代币资本化程度不高的项目(主要为首次 TGE 或未上线全球大型加密交易平台)尤为明显,这种高渗透率标志着 RootData 建立的Web3项目数据结构与品控正在成为行业标准。对于代币资本化程度非常高的项目,有 94.4% 的受访者会选择 Coingecko 或 Coinmarketcap 平台进行数据交叉验证。

Hiệu quả tăng tốc của tài liệu dự án chi tiết

91.4% người được hỏi đều明确表示,项目被 RootData、Crunchbas权威的第三方数据平台收录且有翔实信息将会明显提高Listing效率与好感度,至少可以带来 30% 的审核效率的提升。

Vị trí của nền tảng dữ liệu trong sự phát triển Web3

极速赛车开奖结果查询官网

Chỉ有2.7%的受访者认为项目不需要注重数据透明度Listing作为行业内最神秘的环节,有超过80.6%用户都认同数据平台对自己做Listing决策是非常重要的,这也进一步表明项目是否重视数据信息披露将直接影响其资本化程度的效果与效率。

Tóm tắt

Kết quả khảo sát phản ánh rằng, hơn một nửa nhân viên trong bộ phận niêm yết của sàn giao dịch coi tính minh bạch thông tin của dự án là một khâu quan trọng trong thẩm định niêm yết, đặc biệt là thông tin về nhà đầu tư tổ chức, định giá, đội ngũ, lộ trình sản phẩm, v.v. Tính minh bạch thông tin đầy đủ trên nền tảng dữ liệu của bên thứ ba có thể有效加快审核进度(超过 30%),而低透明度项目的审核周期则会被拉长。

在当前的行业发展状态,大量项目陷入“发币即破发”的窘境,用户丧失了对绝大多数加密项目的信任,其中原因既包括项目自身缺乏亮点与可靠商业模式,也包括许多项目出于信息不透明的“黑箱”状态。项目核心信息的披露状态,已经成为影响其资本化进度与效果的核心因素之一。

Câu hỏi Liên quan

QBáo cáo khảo sát về quyết định niêm yết trên sàn giao dịch tiền mã hóa năm 2026 cho thấy tỷ lệ phần trăm người được hỏi nào trực tiếp tham gia hoặc ra quyết định công việc Listing?

AHơn 69% người được hỏi trực tiếp tham gia hoặc ra quyết định công việc Listing.

QTheo báo cáo, trở ngại chính nào trong quá trình ra quyết định niêm yết được các chuyên gia chỉ ra?

ATrở ngại chính là tình trạng 'quá tải thông tin' với dữ liệu bị phân mảnh và cập nhật chậm trễ, dẫn đến 'chi phí niềm tin' cao - chi phí ngầm đắt đỏ nhất cho các sàn giao dịch.

QTỷ lệ người được hỏi phản ứng thế nào nếu dự án không minh bạch về dữ liệu?

A50% người được hỏi cho biết sẽ kích hoạt 'thẩm định phòng thủ' (kéo dài thời gian xem xét), và 16.7% nói rõ sẽ dừng quy trình thẩm định hoặc thẳng thừng từ chối đơn đăng ký niêm yết.

QNền tảng dữ liệu nào được đa số người được hỏi lựa chọn để tham khảo và được coi là 'công cụ bắt buộc trên bàn làm việc'?

A88.9% người được hỏi cho biết họ chọn tham khảo dữ liệu từ RootData, biến nó thành công cụ 'bắt buộc trên bàn làm việc' của các đội ngũ Listing.

QViệc một dự án có thông tin chi tiết trên các nền tảng dữ liệu uy tín như RootData ảnh hưởng thế nào đến hiệu quả niêm yết?

A91.4% người được hỏi khẳng định điều này sẽ cải thiện rõ rệt hiệu quả và thiện cảm khi niêm yết, ít nhất giúp tăng 30% hiệu suất thẩm định.

Nội dung Liên quan

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

Tác giả: Jae, PANews Dù đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường với các xu hướng khác nhau, từ blockchain hiệu suất cao, phân mảnh đến trừu tượng chuỗi và gần đây là AI Agent, Near luôn có mặt. Được đồng sáng lập bởi Illia Polosukhin, một trong những tác giả của kiến trúc AI Transformer nổi tiếng, Near có nền tảng kỹ thuật vững chắc. Điều ít người biết là Near ban đầu là một công ty khởi nghiệp AI, tập trung vào "tổng hợp chương trình" (dạy máy viết code). Tuy nhiên, họ gặp khó khăn trong việc trả lương xuyên biên giới cho các nhà phát triển toàn cầu do hạn chế của hệ thống thanh toán truyền thống và phí gas cao, tốc độ chậm của các blockchain thời kỳ đầu. Điều này buộc họ tạm dừng giấc mơ AI và tự xây dựng một blockchain riêng - Near - vào năm 2018. Sau một thời gian phát triển công nghệ phân mảnh nhưng gặp khó khăn trong việc thu hút hệ sinh thái, Near tìm thấy cơ hội mới khi làn sóng AI bùng nổ. Danh tiếng của Polosukhin với tư cách là đồng tác giả Transformer được công nhận rộng rãi, đưa Near trở lại ánh đèn sân khấu với tư cách là một dự án có "dòng máu AI" chính thống. Near hiện tập trung vào hai hướng phát triển chính: Near Intents và giao dịch riêng tư (Confidential Transactions). **Near Intents** đơn giản hóa trải nghiệm giao dịch chuỗi chéo. Thay vì thực hiện nhiều thao tác thủ công trên các chuỗi khác nhau, người dùng chỉ cần nêu ý định (ví dụ: "đổi BTC lấy ETH"), và mạng lưới "trình giải quyết" (Solver) sẽ tự động tìm đường đi tối ưu. Cơ chế này đã xử lý hơn 200 tỷ USD khối lượng giao dịch tích lũy, tạo ra hơn 34 triệu USD phí giao dịch, với TVL đạt 85 triệu USD trên 25 blockchain. Tuy nhiên, nguy cơ tập trung hóa trong mạng lưới Solver là một rủi ro tiềm ẩn. **Giao dịch riêng tư** là lợi thế cạnh tranh khác. Tính năng "Hoán đổi Bảo mật" cho phép ẩn số lượng, hướng giao dịch trước khi thanh toán, bảo vệ người dùng khỏi MEV và trượt giá. Trong 30 ngày qua, giao dịch riêng tư chiếm tới 41,63% tổng khối lượng giao dịch trên Near (~87 triệu USD trong tổng số 209 triệu USD), phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ. Tuy nhiên, tỷ lệ cao này cũng có thể thu hút sự giám sát từ các cơ quan quản lý. Tóm lại, sau hành trình đầy biến động, Near đang định vị lại mình ở giao lộ của blockchain và AI, thông qua trừu tượng hóa chuỗi, cơ chế ý định và giao dịch riêng tư. Việc liệu những nỗ lực này có giúp Near xây dựng được hào rào cạnh tranh vững chắc hay không vẫn cần được theo dõi thêm.

marsbit1 giờ trước

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

Bài viết này giải thích khái niệm CROPS, một thuật ngữ được Vitalik Buterin nhấn mạnh nhiều lần gần đây, liên quan đến định hướng phát triển cốt lõi của Ethereum và tương lai của trải nghiệm người dùng trong thời đại AI. CROPS là viết tắt của năm nguyên tắc: Kháng kiểm duyệt (Censorship Resistance), Kháng chiếm đoạt (Capture Resistance), Mã nguồn mở/Mở (Open Source/Openness), Quyền riêng tư (Privacy) và Bảo mật (Security). Đây không chỉ là giá trị cốt lõi của Ethereum mà còn là kim chỉ nam cho Quỹ Ethereum (EF) trong việc phân bổ nguồn lực vào các nhiệm vụ dài hạn, đảm bảo người dùng giữ được quyền kiểm soát tối thượng đối với tài sản và hành động số của họ. Bài viết chỉ ra rằng khi AI, đặc biệt là AI Agent, ngày càng đóng vai trò là "đại lý số" xử lý các tác vụ phức tạp (như giao dịch, quản lý tài sản), CROPS trở thành vấn đề sống còn. Một hệ thống AI tuân thủ CROPS cần chạy cục bộ (local) khi có thể, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trao cho người dùng quyền xác nhận cuối cùng, tránh biến thành một "hộp đen" tập trung. Giao điểm giữa "CROPS Ethereum Access Layer" và "CROPS AI" nằm ở việc giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để người dùng truy cập các dịch vụ từ xa (như mô hình LLM hoặc dữ liệu blockchain) mà không phải hy sinh thông tin cá nhân, ý định hay quyền kiểm soát. Các giải pháp như gọi LLM từ xa thanh toán bằng ZK-proof hay đọc RPC Ethereum riêng tư là những ví dụ điển hình. Tóm lại, trong bối cảnh AI đang định hình lại tương tác kỹ thuật số, CROPS nổi lên như một khuôn khổ quan trọng đảm bảo rằng sự tiện lợi và quyền lực của công nghệ không đi kèm với cái giá phải trả là quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này sẽ định hướng cho sự phát triển của các lớp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là ví tiền điện tử, trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

marsbit1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist1 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist1 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit3 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片