美联储终降息,市场拐点是否即将到来?

深潮Xuất bản vào 2024-09-26Cập nhật gần nhất vào 2024-09-26

流动性正在迅速增长,但加密市场仍在等待从风险规避转向风险偏好的情绪。

作者:Crypto, Distilled

编译:深潮TechFlow

全球 M2 货币供应量达到了历史新高,然而,BTC 的价格依然低迷。

流动性并没有流入加密货币市场,因为投资者更倾向于选择黄金等安全资产。

这种情况会发生变化吗?(感谢 @BittelJulien

当前,BTC 在一个明确的区间内波动了 6 个月。

波动性正在收窄,宛如一个紧绷的弹簧。

实际上,只有 2023 年 8 月和 2016 年 5 月的 BTC 价格范围更紧缩,持续了 180 天。

(感谢 @glassnode

自 8 月以来,稳定币的主导地位不断上升,反映出这种规避风险的心态。

投资者在宏观不确定性中寻求安全资产的避风港。

稳定币主导交易对,充当投资者需求的替代品。

整体稳定币供应量接近历史最高水平 $1604 亿。

这表明加密生态系统内美元资本的积累。

然而,这些资本尚未流入风险资产,表明投资者仍持谨慎态度。

随着中央银行降低利率,这种谨慎可能会逐步减弱。

转向风险偏好的情绪可能促使资本从稳定币流入山寨币。

这将为加密市场注入流动性,并可能推动价格上涨。

这样的转变可能会重新激发交易的活跃度。

与此同时,黄金与 M2 存在显著相关性,进一步巩固了其作为经济衰退对冲工具的角色。

随着货币供应量的增加,黄金需求也随之上升,巩固了其避险资产的地位。

在 8 月,黄金因衰退担忧而上涨,而风险资产则表现疲软。

有趣的是,BTC 和黄金常常交替波动,一方上涨时另一方则在盘整。

本月黄金价格上涨超过 5%。

当黄金的上升趋势暂停时,这可能暗示风险偏好情绪的转变,进而触发 BTC 的上涨。

尽管常被称为“数字黄金”,但 BTC 的走势与 $NDX 一致。

它的走势类似于高风险科技股。

BTC 和 $NDX 之间的相关性一直很强,最近有所增强。

(感谢 @AxelAdlerJr

然而,贝莱德最近的一份报告提出了不同的看法。

在重大事件发生时,BTC 通常对短期不确定性有负面反应。

然而,即使黄金和标准普尔 500 指数表现不佳,BTC 的 60 天收益仍然为正。

尽管存在短期波动性,BTC 在较长时间内可能表现出韧性。

然而,由于其作为机构资产的历史较短,需要更多的数据。

要全面评估 BTC 在不确定性期间的表现,还需进一步分析。

不过,BTC 一直跟随流动性,随着货币宽松而上涨。

已有 43% 的中央银行开始实施宽松政策,流动性正在增加。

这可能会很快推动对 BTC 等风险资产的投资。

总结

流动性正在迅速增长,但加密市场仍在等待从风险规避转向风险偏好的情绪。

中央银行的政策可能引发这一变化,将闲置资本注入加密市场。

上涨可能会非常迅猛,但衰退的担忧依然存在(非财务建议)。

Nội dung Liên quan

Bằng chứng không thể chối cãi: GPT-5.5 bị bắt quả tang 'hạ trí', tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận

**Sự thật: GPT-5.5 bị bắt quả tang "giảm trí", tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận** Người dùng phát hiện GPT-5.5, đặc biệt là chế độ "Suy nghĩ mở rộng" (Extended Thinking), có biểu hiện giảm chất lượng đột ngột sau một thời gian sử dụng ngắn (1-2 giờ), trả lời nhanh nhưng kém thông minh trong khi giao diện vẫn hiển thị nhãn cũ. Các khiếu nại trên diễn đàn OpenAI cho thấy mô hình mất khả năng tuân theo chỉ dẫn, xử lý tác vụ kém hơn trước. Một số thử nghiệm tiết lộ: dù chọn GPT-5.5 Thinking, hệ thống thực tế lại chạy phiên bản Instant (dựa trên ngày cắt dữ liệu huấn luyện); hoặc yêu cầu GPT-5.3 Codex nhưng nhận về kết quả từ GPT-5.2. Quan trọng nhất, tài liệu Trung tâm Trợ giúp chính thức của OpenAI xác nhận cơ chế: sau khi người dùng gói Plus dùng hết 160 tin nhắn GPT-5.5/3 giờ, hệ thống sẽ **chuyển thầm (silent switch)** sang mô hình mini mà không có cảnh báo hay thay đổi nhãn giao diện. Người dùng gói Pro cũng có thể bị giới hạn dung lượng ở chế độ Heavy khi máy chủ quá tải. Sự cố "giảm cấp thầm lặng" này không mới, đã từng xảy ra với GPT-5.3 Codex vào tháng 2/2026 và là một mô hình lặp lại qua các bản cập nhật từ GPT-5 đến 5.5. Dù OpenAI từng đánh dấu sự cố "đã giải quyết", các báo cáo mới nhất vẫn tiếp tục xuất hiện. Phân tích cho rằng động cơ có thể là để tiết kiệm chi phí điện toán. Trong khi người dùng vật lộn với trải nghiệm không ổn định của GPT-5.5, thì GPT-5.6 đã xuất hiện trong nhật ký backend, dự kiến ra mắt sớm. Điều này làm dấy lên lo ngại về cuộc đua phát triển AI siêu trí tuệ (ASI) có thể đang hy sinh độ ổn định và minh bạch của dịch vụ hiện tại để theo đuổi các mẫu mới.

marsbit39 phút trước

Bằng chứng không thể chối cãi: GPT-5.5 bị bắt quả tang 'hạ trí', tài liệu chính thức của OpenAI thừa nhận

marsbit39 phút trước

Dù được đưa vào chỉ số Russell, các công ty DAT vẫn không thể cứu được Ethereum

Tập đoàn FTSE Russell đã công bố danh sách sơ bộ cho chỉ số Russell 3000 năm 2026, bao gồm nhiều cổ phiếu liên quan đến tiền mã hóa như CoreWeave, Iren Limited, Galaxy Digital Holdings, BitMine, Sharplink và Forward Industries. Việc được đưa vào chỉ số này dự kiến sẽ thu hút hàng nghìn tỷ USD vốn đầu tư thụ động phải mua vào các cổ phiếu này, bất kể quan điểm cá nhân của các quản lý quỹ. Đối với các công ty DAT (công ty nắm giữ tài sản kỹ thuật số), dòng vốn bắt buộc này có thể thúc đẩy giá cổ phiếu, tạo điều kiện thuận lợi để họ huy động vốn và mua thêm tiền mã hóa. Tuy nhiên, lợi ích có thể không mở rộng đến chính các tài sản cơ bản như Ethereum (ETH). Một phân tích gần đây chỉ ra nghịch lý: trong khi mạng lưới Ethereum phát triển mạnh với tư cách là cơ sở hạ tầng công cộng phi lợi nhuận, giá trị thành công này không nhất thiết chuyển hóa thành áp lực mua đối với đồng ETH. Các lớp ứng dụng và Rollup (L2) đang thu giữ phần lớn giá trị được tạo ra. Ví dụ, dù BitMine đã mua hàng triệu ETH trong đợt giá giảm gần đây, điều này vẫn không ngăn được đà sụt giảm giá của ETH. Tóm lại, sự chấp nhận ngày càng tăng từ tài chính truyền thống là tín hiệu tích cực cho các công ty trong ngành, nhưng nó không trực tiếp giải quyết được thách thức về định giá đối với các đồng tiền mã hóa gốc như ETH. Tương lai của chúng có thể phụ thuộc vào việc xây dựng các luận điểm định giá mới, vượt ra ngoài kỳ vọng đơn thuần vào doanh thu mạng lưới và hoạt động mua lại.

marsbit39 phút trước

Dù được đưa vào chỉ số Russell, các công ty DAT vẫn không thể cứu được Ethereum

marsbit39 phút trước

Hệ điều hành Agent hóa: Không phải cạnh tranh AI, mà là nền tảng

Bài viết phân tích xu hướng "Hệ điều hành đầu cuối chuyển sang Agent hóa" (Agentic OS), nổi bật từ sau các sự kiện như Google I/O 2026, với sự tham gia của Android, iOS, HarmonyOS và Windows. Tác giả nhấn mạnh rằng, điểm cạnh tranh thực sự không nằm ở các tính năng AI được trưng bày, mà ở ba tầng "bệ đỡ" nền tảng bên dưới: 1. **Hệ thống thời gian chạy AI cấp hệ thống (System-level AI Runtime)**: Đóng vai trò trung tâm điều phối, cung cấp năng lực suy luận chia sẻ và dịch vụ ổn định cho ứng dụng, biến Agent thành một dịch vụ thường trú của hệ điều hành. Các ví dụ điển hình là Google AICore, Apple Foundation Models và Huawei HMAF. 2. **Chip khả chủ (Controllable Chip)**: Là điểm tựa cho sự phối hợp phần cứng-phần mềm. Việc tự chủ thiết kế chip (như Apple Silicon, Google Tensor, Huawei Kirin) cho phép tối ưu hóa kiến trúc sâu, quyết định hiệu suất, mức tiêu thụ năng lượng và trải nghiệm tối đa của Agent phía đầu cuối. 3. **Ma trận mô hình đầu cuối-đám mây (End-Cloud Model Matrix)**: Là nguồn "trí tuệ" của Agent. Các mô hình phía đầu cuối (như Gemini Nano, Phi Silica, mô hình nền tảng của Apple) được nhúng sâu vào hệ điều hành và NPU, đảm bảo độ trễ thấp, quyền riêng tư và khả năng hoạt động ổn định. Tự nghiên cứu mô hình phía đầu cuối là lựa chọn mặc định để tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết chỉ ra rằng sự kết hợp chặt chẽ giữa ba tầng này càng sâu, không gian khác biệt hóa và lợi thế cạnh tranh của các nhà phát triển hệ điều hành càng lớn, thể hiện qua khả năng giảm độ trễ/tiêu thụ điện, bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp ngữ cảnh hệ thống và độ tin cậy như một dịch vụ hệ thống. Apple, Google và Huawei là những ví dụ điển hình cho mô hình phối hợp này. Ngoài ra, các yếu tố dài hạn khác như khả năng tương tác của Agent với ứng dụng (thông qua API như AppFunctions, App Intents) và hệ thống bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ cũng là những biến số quan trọng củng cố hào cạnh tranh. Cuối cùng, xu hướng này không chỉ giới hạn ở điện thoại và PC mà sẽ mở rộng sang ô tô, thiết bị đeo (XR) và hệ sinh thái IoT thông qua các khung phân tán, định hình lại phân phối lưu lượng truy cập đầu cuối. Thành công phụ thuộc vào sự tích lũy lâu dài qua nhiều thế hệ chip, mô hình và hệ thống thời gian chạy.

marsbit1 giờ trước

Hệ điều hành Agent hóa: Không phải cạnh tranh AI, mà là nền tảng

marsbit1 giờ trước

Tại sao lập luận "AI như điện nước" của Sam Altman lại châm ngòi tranh cãi bản quyền

Tuần này, CEO OpenAI Sam Altman đưa ra phép loại suy tại hội nghị cơ sở hạ tầng của BlackRock: "Tương lai chúng tôi thấy là trí tuệ sẽ trở thành tiện ích công cộng như điện hay nước, mọi người sẽ mua từ chúng tôi theo lượng sử dụng." Dù khái niệm "AI như tiện ích công cộng" đã có từ lâu, tuyên bố của Altman tập trung vào mô hình kinh doanh "mua theo token" từ OpenAI. Điều này ngay lập tức gây ra làn sóng chỉ trích trên mạng xã hội, với lập luận rằng các mô hình AI được đào tạo bằng dữ liệu sáng tạo của cộng đồng mà không được phép hoặc bồi thường, giờ đây lại được bán lại chính họ. Bài viết phân tích ba điểm nứt gãy chính trong phép loại suy "AI là tiện ích công cộng": 1. **Vết nứt sở hữu**: Trong khi các tiện ích như điện, nước tạo ra nguồn cung mới, AI chủ yếu tổ chức lại "kho tàng" sáng tạo sẵn có của con người mà phần lớn chưa được trả phí. 2. **Vết nứt định giá**: Các tiện ích công cộng thực sự tuân thủ nguyên tắc "dịch vụ phổ cập" với giá cả phi phân biệt và được kiểm soát. Ngược lại, định giá theo token của AI mang tính thị trường, phân tầng và có sự chênh lệch lớn giữa token đầu vào và đầu ra. 3. **Vết nứt quản trị**: Ngành AI hiện thiếu khung quản trị công khai, cơ chế giám sát độc lập và minh bạch về chi phí so với các ngành tiện ích công cộng truyền thống. Mặc dù vậy, về mặt pháp lý, các công ty AI vẫn phần nào được bảo vệ bởi học thuyết "sử dụng hợp lý" (Fair Use). Tuy nhiên, việc chính họ bắt đầu chi trả để mua dữ liệu có bản quyền đào tạo (như thỏa thuận của OpenAI với Reddit) lại làm suy yến luận điểm "sử dụng miễn phí là hợp lý". Tóm lại, xu hướng AI trở thành cơ sở hạ tầng là có thật, nhưng để được coi là một "tiện ích công cộng" thực sự, ngành công nghiệp này cần giải quyết các vấn đề căn bản về nguồn dữ liệu, cơ chế định giá công bằng và quản trị minh bạch, thay vì chỉ tập trung vào quy mô tính toán và mô hình tính phí theo token.

marsbit1 giờ trước

Tại sao lập luận "AI như điện nước" của Sam Altman lại châm ngòi tranh cãi bản quyền

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片