TRON превращается в неформальную долларовую сеть мира

cryptonews.ruXuất bản vào 2023-08-09Cập nhật gần nhất vào 2025-05-09

К 2025 году TRON окончательно закрепился в роли глобальной инфраструктуры для расчетов в стейблкоинах. В этой сети размещено около $70 млрд в USDT. Это более чем в 700 раз превышает показатели USDC и TUSD, которые с 2023 года демонстрируют стремительный спад. Масштаб и устойчивый спрос сделали TRON главной платформой для перевода цифровых долларов, особенно в странах с неразвитой банковской системой, а также в теневом секторе экономики. Об этом заявили специалисты CryptoQuant.

По объёмам транзакций с USDT TRON уже догоняет Ethereum, при этом рост активности обеспечивается не розничными пользователями, а профессиональными участниками. Если в 2020 – 2022 годах доминировали кошельки с балансом до $10 000, то после 2023 года основную долю операций формируют держатели в диапазоне $10 000 – $1 млн. По словам экспертов, это OTC-дески, платежные агрегаторы и сервисы трансграничных переводов. Крупные кошельки свыше $100 млн также сохраняют стабильную активность, обеспечивая ликвидность в сети.

Контрастно на этом фоне выглядит сокращение оборота USDC. После 2022 года предложение на TRON упало ниже $100 млн, транзакционная активность резко снизилась, особенно среди мелких держателей. Причиной стала стратегия со стороны Circle — компании, стремящейся минимизировать комплаенс-риски перед возможным IPO или сделкой по продаже.

TUSD повторил аналогичную траекторию. Несмотря на кратковременный рост числа кошельков летом 2023 года, интерес к активу не закрепился. Обороты среди розничных пользователей снизились, а более крупные когорты остались пассивными.

На фоне этого наблюдается четкое отраслевое распределение функций между основными блокчейнами:

Ethereum + USDC — регуляторно-чистые и модульные финансовые протоколы.
Solana + USDC/USDT — высокоскоростная DeFi-торговля.
TRON + USDT — расчетная сеть для развивающихся рынков и криптоплатежей в серой зоне.

Пока в политически нестабильных регионах сохраняется спрос на быстрые и дешевые долларовые переводы вне банковской системы, роль TRON в глобальной финансовой архитектуре будет только усиливаться. Такое мнение выразили специалисты CryptoQuant. Платформа, возможно, уже стала неформальной версией SWIFT для эпохи цифрового доллара.

Ошибка в тексте? Выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Nội dung Liên quan

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit3 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit3 phút trước

‘Bán…’ – Tìm hiểu kế hoạch của Grayscale nhằm xóa bỏ khoản lỗ chưa thực hiện 14 tỷ USD của Strategy

Kể từ ngày 11 tháng 8 năm 2020, công ty này đã mua 113 lần và chỉ bán một lần, tích lũy được 847.363 Bitcoin với giá trị khoảng 50,9 tỷ USD, nhưng cũng đang chịu khoản lỗ chưa thực hiện khoảng 14 tỷ USD. Để giải quyết các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn và khôi phục niềm tin thị trường, Zach Pandl của Grayscale đề xuất một phương án: bán ít nhất khoảng 3 tỷ USD Bitcoin để trang trải hầu hết nghĩa vụ tiền mặt trong hai năm tới. Mặc dù làm giảm dự trữ BTC, hành động này có thể cải thiện thanh khoản và giảm rủi ro tái cấp vốn. Trong bối cảnh đó, cổ phiếu MSTR đã giảm mạnh, xuống dưới 100 USD lần đầu tiên kể từ tháng 3/2024. Tỷ lệ Giá cổ phiếu/Dự trữ BTC của MicroStrategy cũng giảm đáng kể, cho thấy mức phí bảo hiểm mà nhà đầu tư sẵn sàng trả cho chiến lược kho bạc Bitcoin này đang thu hẹp, phản ánh sự suy giảm niềm tin.

ambcrypto37 phút trước

‘Bán…’ – Tìm hiểu kế hoạch của Grayscale nhằm xóa bỏ khoản lỗ chưa thực hiện 14 tỷ USD của Strategy

ambcrypto37 phút trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit48 phút trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit48 phút trước

Những đồng tiền thắng và thua tuần này trên thị trường Crypto – VELVET, BEAT, WLD, XLM

Thị trường tiền mã hóa tiếp tục chịu áp lực trong tuần với Bitcoin và Ethereum thể hiện hiệu suất yếu. Trong khi các đồng tiền lớn vật lộn, vốn đã chảy vào một số altcoin vốn hóa nhỏ, tạo ra đà tăng mạnh. **Người thắng tuần:** - **Velvet [VELVET]** dẫn đầu với mức tăng 235%, tiến gần mức đỉnh mọi thời đại 1,80 USD. Chỉ số RSI cho thấy quá mua, nhưng động lực vẫn tích cực. - **DeXe [DEXE]** tăng 60%, lấy lại mức 22 USD lần đầu tiên từ cuối năm 2021, cho thấy sự tiếp tục của xu hướng tăng. - **Audiera [BEAT]** tăng 45% sau khi giảm mạnh tuần trước, cho thấy sự phục hồi mạnh mẽ. **Người thua tuần:** - **MemeCore [M]** lao dốc 70% sau báo cáo thao túng nội gián, nhưng có dấu hiệu ổn định quanh 0,65 USD. - **Worldcoin [WLD]** giảm 26%, điều chỉnh sau đà tăng nhiều tuần và đang kiểm tra vùng hỗ trợ. - **Stellar [XLM]** giảm 18,5%, với áp lực bán kéo dài và nguy cơ điều chỉnh sâu hơn. Nhìn chung, tuần này chứng kiến sự biến động mạnh với sự luân chuyển vốn rõ rệt. Các nhà đầu tư được khuyến cáo tiếp tục thận trọng và nghiên cứu kỹ lưỡng.

ambcrypto2 giờ trước

Những đồng tiền thắng và thua tuần này trên thị trường Crypto – VELVET, BEAT, WLD, XLM

ambcrypto2 giờ trước

Sui Hợp Tác Với Token Terminal Để Cung Cấp Dữ Liệu Phân Tích On-Chain Cấp Tổ Chức

Sui Network đã hợp tác với Token Terminal để tích hợp dữ liệu tài chính và phân tích on-chain vào quy trình nghiên cứu của các tổ chức. Mục tiêu của sự hợp tác này là giúp dữ liệu mạng Sui dễ dàng được phân tích hơn cho người dùng chuyên nghiệp, qua đó tăng cường tính minh bạch và hỗ trợ công tác nghiên cứu ở cấp độ thể chế. Điểm quan trọng cần lưu ý là thông tin này nên được xem xét như một bước phát triển về cơ sở hạ tầng và khả năng tiếp cận dữ liệu, thay vì một tín hiệu trực tiếp thúc đẩy giá của SUI hay sự tăng trưởng ngay lập tức của Tổng giá trị bị khóa (TVL). Trong bối cảnh thị trường biến động, các nhà giao dịch có xu hướng tập trung vào những dữ liệu có thể kiểm chứng được như vậy. Để xác thực thông tin, cần tham khảo thông báo chính thức từ Sui Foundation và tài liệu tích hợp từ Token Terminal. Bài viết này dựa trên thông tin từ các nguồn chính thức và dữ liệu thị trường công khai.

bitcoinist4 giờ trước

Sui Hợp Tác Với Token Terminal Để Cung Cấp Dữ Liệu Phân Tích On-Chain Cấp Tổ Chức

bitcoinist4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua TRX

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua TRON (TRX) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua TRON (TRX) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ TRON (TRX) của BạnSau khi mua TRON (TRX), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch TRON (TRX)Giao dịch TRON (TRX) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.8kXuất bản vào 2024.12.10Cập nhật vào 2026.06.02

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến của người dùng về giá của TRX (TRX) được trình bày dưới đây.