Informe detallado sobre el robo de criptomonedas: a la venta en la dark web por solo 105 dólares

marsbitXuất bản vào 2025-12-29Cập nhật gần nhất vào 2025-12-29

Tóm tắt

En un informe detallado sobre el robo de criptomonedas, se revela que los datos robados a través de ataques de phishing se venden por tan solo 105 dólares en la dark web. El análisis rastrea el flujo de estos datos, desde su recolección mediante métodos como correos electrónicos, bots de Telegram y paneles de administración automatizados, hasta su venta y uso en nuevos ataques. Los ciberdelincuentes buscan credenciales de cuentas en línea (88.5% de los casos), información personal (9.5%) y datos bancarios (2%). Estos datos se empaquetan, validan y venden en mercados clandestinos, donde su valor varía según su antigüedad, saldos asociados y nivel de seguridad. El informe enfatiza la importancia de usar contraseñas únicas, habilitar la autenticación multifactor y monitorear la huella digital para protegerse contra ataques dirigidos y robo de identidad.

Autor: Olga Altukhova Editor: far@Centreless

Compilación: Centreless X(Twitter)@Tocentreless

Un ataque de phishing típico generalmente implica que un usuario haga clic en un enlace fraudulento e ingrese sus credenciales en un sitio web falso. Sin embargo, el ataque está lejos de terminar en este punto. Una vez que la información confidencial cae en manos de los ciberdelincuentes, inmediatamente se convierte en una mercancía, entrando en la "línea de producción" de los mercados de la dark web.

En este artículo, rastrearemos la ruta de circulación de los datos robados: desde su recolección a través de varias herramientas (como bots de Telegram y paneles de administración avanzados), hasta la venta de los datos y su uso posterior en nuevos ataques. Exploraremos cómo los nombres de usuario y contraseñas alguna vez filtrados se integran en vastos perfiles digitales, y por qué incluso los datos de filtraciones de hace años aún pueden ser utilizados por los criminales para llevar a cabo ataques dirigidos.

Mecanismos de recolección de datos en ataques de phishing Antes de rastrear el destino posterior de los datos robados, primero necesitamos entender cómo estos datos salen de la página de phishing y llegan a manos de los cibercriminales.

Analizando páginas de phishing reales, identificamos las siguientes formas más comunes de transmisión de datos:

  • Envío a una dirección de correo electrónico
  • Envío a un bot de Telegram
  • Subida a un panel de administración

Vale la pena mencionar que los atacantes a veces utilizan servicios legítimos para la recolección de datos, con el fin de dificultar la detección de sus servidores. Por ejemplo, pueden usar servicios de formularios en línea como Google Forms, Microsoft Forms, etc. Los datos robados también pueden almacenados en GitHub, servidores de Discord u otros sitios web. Sin embargo, para facilitar este análisis, nos centraremos en los métodos principales de recolección de datos mencionados anteriormente.

Correo electrónico

Los datos que la víctima ingresa en el formulario HTML de la página de phishing se envían a través de un script PHP al servidor del atacante, que luego los reenvía a una dirección de correo electrónico controlada por el atacante. Sin embargo, debido a las numerosas limitaciones de los servicios de correo electrónico—como retrasos en la entrega, la posibilidad de que el proveedor de alojamiento bloquee el servidor remitente, y la inconveniencia operativa al manejar grandes volúmenes de datos—este método está disminuyendo.

Contenido del kit de phishing

Por ejemplo, analizamos una vez un kit de phishing (phishing kit) dirigido a usuarios de DHL. Allí, el archivo index.php contenía un formulario de phishing para robar datos del usuario (en este caso, dirección de correo y contraseña).

Formulario de phishing que imita el sitio web de DHL

La información ingresada por la víctima luego se envía, a través de un script en el archivo next.php, a la dirección de correo especificada en el archivo mail.php.

Contenido de los scripts PHP

Bot de Telegram

A diferencia del método anterior, los scripts que utilizan bots de Telegram especifican una URL de la API de Telegram que contiene un token de bot (bot token) y un ID de chat (Chat ID) correspondiente, en lugar de una dirección de correo electrónico. En algunos casos, este enlace incluso está codificado directamente en el formulario HTML de phishing. Los atacantes diseñan plantillas de mensajes detalladas que se envían automáticamente al bot tras un robo de datos exitoso. Un ejemplo de código es el siguiente:

Fragmento de código para el envío de datos

En comparación con el envío de datos por correo electrónico, el uso de bots de Telegram ofrece a los phishers capacidades más potentes, por lo que este método está ganando popularidad. Los datos se transmiten al bot en tiempo real y notifican inmediatamente al operador. Los atacantes suelen utilizar bots desechables, que son más difíciles de rastrear y prohibir. Además, su rendimiento no depende de la calidad del servicio de alojamiento de la página de phishing.

Paneles de administración automatizados

Los ciberdelincuentes más experimentados utilizan software especializado, incluyendo frameworks comerciales como BulletProofLink y Caffeine, a menudo proporcionados en forma de "Plataforma como Servicio" (PaaS). Estos frameworks proporcionan una interfaz web (panel de control) para las campañas de phishing, facilitando la gestión centralizada.

Todos los datos recopilados por las páginas de phishing controladas por el atacante se consolidan en una base de datos unificada y pueden visualizarse y gestionarse a través de su interfaz de cuenta.

Envío de datos al panel de administración

Estos paneles de administración se utilizan para analizar y procesar los datos de las víctimas. Las funciones específicas varían según las opciones de personalización del panel, pero la mayoría de los paneles de control suelen tener las siguientes capacidades:

  • Estadísticas en tiempo real y clasificación: ver el número de ataques exitosos por tiempo, país, y soporte para filtrar datos
  • Verificación automática: algunos sistemas pueden verificar automáticamente la validez de los datos robados, como información de tarjetas de crédito o credenciales de inicio de sesión
  • Exportación de datos: soporte para descargar datos en múltiples formatos, facilitando su uso o venta posterior

Ejemplo de un panel de administración

Los paneles de administración son herramientas clave para los grupos de cibercrimen organizado.

Es importante destacar que una campaña de phishing a menudo emplea múltiples métodos de recolección de datos simultáneamente.

Tipos de datos codiciados por los ciberdelincuentes

Los datos robados en ataques de phishing tienen diferentes valores y usos. En manos de los criminales, estos datos son tanto un medio de lucro como una herramienta para llevar a cabo ataques complejos de múltiples etapas.

Según su uso, los datos robados se pueden clasificar en las siguientes categorías:

  • Monetización inmediata: venta directa de datos en bruto al por mayor, o robo inmediato de fondos de las cuentas bancarias o monederos electrónicos de las víctimas
  1. Información de tarjetas bancarias: número de tarjeta, fecha de caducidad, nombre del titular, código CVV/CVC
  2. Cuentas de banca online y monederos electrónicos: nombre de usuario, contraseña, y códigos de verificación de autenticación de dos factores (2FA) de un solo uso
  3. Cuentas vinculadas a tarjetas bancarias: credenciales de inicio de sesión para tiendas online, servicios de suscripción o sistemas de pago como Apple Pay/Google Pay
  • Para ataques posteriores y mayor monetización: uso de datos robados para lanzar nuevos ataques y obtener más ganancias
  1. Credenciales de varias cuentas online: nombre de usuario y contraseña. Es importante destacar que incluso sin la contraseña, solo el correo electrónico o número de teléfono utilizado como nombre de usuario tiene valor para los atacantes
  2. Números de teléfono móvil: utilizados para estafas telefónicas (como engañar para obtener códigos 2FA) o para realizar phishing a través de aplicaciones de mensajería instantánea
  3. Información de identificación personal: nombre completo, fecha de nacimiento, dirección, etc., a menudo utilizada en ataques de ingeniería social
  • Para ataques dirigidos, extorsión, suplantación de identidad y deepfakes
  1. Datos biométricos: voz, imágenes faciales
  2. Escaneos de documentos personales y sus números: pasaporte, licencia de conducir, tarjeta de seguridad social, número de identificación fiscal, etc.
  3. Selfies con documentos: utilizados para solicitudes de préstamos online y verificación de identidad
  4. Cuentas corporativas: utilizadas para ataques dirigidos contra empresas

Analizamos los ataques de phishing y estafas ocurridos entre enero y septiembre de 2025 para determinar los tipos de datos más frecuentemente buscados por los criminales. Los resultados mostraron: el 88.5% de los ataques tenían como objetivo robar credenciales de varios tipos de cuentas online, el 9.5% se dirigía a información de identificación personal (nombre, dirección, fecha de nacimiento), y solo el 2% se centraba en robar información de tarjetas bancarias.

Venta de datos en mercados de la dark web

Además de ser utilizados para ataques en tiempo real o monetización inmediata, la mayoría de los datos robados no se usan de inmediato. Profundicemos en su ruta de circulación:

1. Venta de datos empaquetados

Los datos se consolidan y venden en mercados de la dark web en forma de "paquetes de datos" (dumps)—estos archivos comprimidos suelen contener millones de registros de varios ataques de phishing y filtraciones de datos. Un paquete de datos puede venderse por tan solo 50 dólares. Los compradores principales a menudo no son estafadores activos, sino analistas de datos de la dark web, que son el siguiente eslabón en la cadena de suministro.

2. Clasificación y verificación

Los analistas de datos de la dark web filtran los datos por tipo (cuentas de correo, números de teléfono, información de tarjetas bancarias, etc.) y ejecutan scripts automatizados para su verificación. Esto incluye comprobar la validez de los datos y su potencial de reutilización—por ejemplo, si un conjunto de nombre de usuario y contraseña de Facebook también puede iniciar sesión en Steam o Gmail. Dado que los usuarios suelen utilizar la misma contraseña en múltiples sitios web, los datos robados hace años de un servicio aún pueden ser aplicables hoy en otros servicios. Las cuentas verificadas, que aún pueden iniciar sesión normalmente, se venden a un precio más alto.

Los analistas también correlacionan e integran datos de usuarios de diferentes incidentes. Por ejemplo, una contraseña antigua filtrada de redes sociales, unas credenciales de inicio de sesión obtenidas de un formulario de phishing que imitaba un portal gubernamental, y un número de teléfono dejado en un sitio web de estafa, pueden ser compilados en un perfil digital completo sobre un usuario específico.

3. Venta en mercados especializados

Los datos robados generalmente se venden a través de foros de la dark web y Telegram. Este último se utiliza a menudo como "tienda online", mostrando precios, evaluaciones de compradores, etc.

Ofertas de datos de redes sociales, como se muestran en Telegram

El precio de las cuentas varía enormemente, dependiendo de varios factores: antigüedad de la cuenta, saldo, métodos de pago vinculados (tarjeta bancaria, monedero electrónico), si tiene habilitada la autenticación de dos factores (2FA), y la notoriedad de la plataforma de servicio a la que pertenece. Por ejemplo, una cuenta de comercio electrónico vinculada a un correo, con 2FA habilitado, un historial de uso prolongado y un gran número de registros de pedidos, tendrá un precio de venta más alto; para cuentas de juegos como Steam, los costosos registros de compras de juegos aumentan su valor; y los datos de banca online, si involucran cuentas con saldos altos y de bancos de buena reputación, tienen una prima significativa.

La siguiente tabla muestra ejemplos de precios de venta de varios tipos de cuentas encontrados en foros de la dark web hasta 2025*.

4. Selección de objetivos de alto valor y ataques dirigidos

Los criminales prestan especial atención a los objetivos de alto valor—es decir, usuarios que poseen información importante, como ejecutivos de empresas, contables o administradores de sistemas de TI.

He aquí un posible escenario de un ataque de "pesca de ballenas" (whaling): La empresa A sufre una filtración de datos que incluye información de un empleado que alguna vez trabajó allí y que ahora es un ejecutivo en la empresa B. Los atacantes, mediante análisis de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT), confirman que dicho usuario trabaja actualmente en la empresa B. Luego, elaboran cuidadosamente un correo electrónico de phishing que parece provenir del CEO de la empresa B y se lo envían al ejecutivo. Para aumentar la credibilidad, el correo incluso cita algunos hechos sobre el usuario en su anterior empresa (por supuesto, las técnicas de ataque no se detienen ahí). Al reducir la vigilancia de la víctima, los criminales tienen la oportunidad de infiltrarse aún más en la empresa B.

Es importante destacar que este tipo de ataques dirigidos no se limitan al ámbito empresarial. Los atacantes también pueden apuntar a individuos con saldos bancarios altos, o usuarios que poseen documentos personales importantes (como los necesarios para solicitudes de microcréditos).

Conclusiones clave

La circulación de datos robados es como una línea de producción que funciona de manera eficiente, donde cada pieza de información se convierte en una mercancía con un precio claro. Los ataques de phishing actuales han adoptado ampliamente sistemas diversificados para recopilar y analizar información sensible. Una vez robados, los datos fluyen rápidamente hacia bots de Telegram o paneles de administración de los atacantes, para luego ser clasificados, verificados y monetizados.

Debemos ser conscientes: una vez que los datos se filtran, no desaparecen. Por el contrario, se acumulan y consolidan constantemente, y pueden ser utilizados meses o incluso años después para llevar a cabo ataques dirigidos, extorsión o suplantación de identidad contra las víctimas. En el panorama digital actual, mantenerse alerta, establecer contraseñas únicas para cada cuenta, habilitar la autenticación multifactor y monitorear regularmente nuestra huella digital ya no es una sugerencia, sino una necesidad de supervivencia.

Si desafortunadamente es víctima de un ataque de phishing, tome las siguientes medidas:

  1. Si se filtró información de su tarjeta bancaria, comuníquese inmediatamente con su banco para reportarla y bloquearla.
  2. Si sus credenciales de cuenta fueron robadas, cambie inmediatamente la contraseña de esa cuenta, y modifique también las contraseñas de todos los demás servicios en línea que utilicen la misma contraseña o una similar. Asegúrese de establecer una contraseña única para cada cuenta.
  3. Habilite la autenticación multifactor (MFA/2FA) en todos los servicios que lo admitan.
  4. Revise el historial de inicios de sesión de sus cuentas y finalice cualquier sesión sospechosa.
  5. Si su cuenta de mensajería instantánea o red social es robada, notifique inmediatamente a sus amigos y familiares, advirtiéndoles sobre mensajes fraudulentos enviados en su nombre.
  6. Utilice servicios profesionales (como Have I Been Pwned u otros) para verificar si sus datos aparecen en filtraciones de datos conocidas.
  7. Manténgase extremadamente alerta ante cualquier correo, llamada telefónica o información sobre ofertas recibida inesperadamente—puede parecer creíble porque los atacantes están utilizando sus datos filtrados.

Câu hỏi Liên quan

Q¿Cuáles son los tres mecanismos más comunes de recolección de datos en ataques de phishing según el artículo?

ALos tres mecanismos más comunes son: envío a direcciones de correo electrónico, envío a bots de Telegram y carga a paneles de administración.

Q¿Por qué el uso de bots de Telegram para recoger datos se está volviendo más popular entre los atacantes?

APorque los datos se envían al bot en tiempo real, notificando inmediatamente a los operadores. Los bots desechables son más difíciles de rastrear y prohibir, y su rendimiento no depende de la calidad del servicio de alojamiento de la página de phishing.

QSegún el análisis de ataques de phishing en 2025, ¿qué tipo de datos fueron el objetivo principal de los ciberdelincuentes?

AEl 88.5% de los ataques tuvieron como objetivo robar credenciales de cuentas en línea.

Q¿Qué hacen los analistas de datos en la dark web con la información robada antes de venderla?

AFiltran los datos por tipo, ejecutan scripts automatizados para verificar su validez y potencial de reutilización, y correlacionan información de diferentes ataques para crear perfiles digitales completos de usuarios específicos.

Q¿Qué se recomienda hacer inmediatamente si la información de la tarjeta bancaria ha sido comprometida en un ataque de phishing?

ASe recomienda llamar inmediatamente al banco para reportar el robo y bloquear la tarjeta.

Nội dung Liên quan

Mô hình "Ox Alpha" bí ẩn gây sốt, miễn phí có hạn

Vào tháng 8, cộng đồng mô hình lớn (LLM) xuất hiện một trò chơi đoán tên đầy thú vị. Một mô hình ẩn danh tên "Ox Alpha" (được người dùng Trung Quốc gọi vui là "Ngưu Lai" - "Trâu đến") đột ngột xuất hiện trên OpenRouter, gây chú ý với khả năng lập trình ấn tượng. Mô hình này sở hữu ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, hỗ trợ đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), có thể gọi công cụ và hiện đang miễn phí. Trong các bài kiểm tra năng lực kỹ thuật phần mềm thực tế DeepSWE, Ox Alpha đạt tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ từ 63% đến 80%, cho thấy tiềm năng mã hóa tầm xa, sánh ngang các mô hình hàng đầu hiện tại. Nguồn gốc của "Ngưu Lai" hiện vẫn là bí ẩn. Nhiều bằng chứng gián tiếp, như tokenizer văn bản và cách mã hóa video tương đồng, hướng đến khả năng đây là phiên bản GLM-5.3 Flash hoặc phiên bản đa phương thức chưa công bố của công ty Trí Phổ (Zhipu AI). Tuy nhiên, chưa có xác nhận chính thức. Cùng thời điểm, một mô hình ẩn danh khác tên "korrine" xuất hiện trên Code Arena càng khiến bức tranh thêm phần hấp dẫn, với nhiều phỏng đoán liên quan đến Kimi, Qwen hay MiMo. Việc các hãng công nghệ "giấu mặt" khi thử nghiệm mô hình giúp thu thập đánh giá khách quan từ người dùng, thực hiện các bài kiểm tra áp lực trước khi chính thức ra mắt, và đồng thời cũng tạo ra hiệu ứng marketing thu hút sự chú ý và thảo luận từ cộng đồng.

marsbit49 phút trước

Mô hình "Ox Alpha" bí ẩn gây sốt, miễn phí có hạn

marsbit49 phút trước

Matt Hougan, CIO của Bitwise: Nếu bạn hiện tại có 0% cấu hình crypto, đồng nghĩa với việc chủ động bán khống thị trường

Matt Hougan, Giám đốc đầu tư (CIO) của Bitwise Asset Management, nhận định rằng việc cấu hình danh mục đầu tư 0% tiền mã hóa hiện nay tương đương với việc chủ động kỳ vọng thị trường giảm sâu. Ông chỉ ra rằng trong bối cảnh tổng tài sản toàn cầu là 670 nghìn tỷ USD, với vốn hóa thị trường crypto khoảng 2,5 nghìn tỷ USD, một tỷ trọng trung lập sẽ rơi vào khoảng 2%. Do đó, cấu hình 0% là một lựa chọn cực kỳ bi quan. Hougan nêu bật sự nghịch lý: thị trường crypto đã giảm 50% từ đỉnh, nhưng các tổ chức Phố Wall như BlackRock, Morgan Stanley, Wells Fargo, UBS lại đang tăng cường tham gia. Họ xem đây là một lớp tài sản hình thành trong 10 năm tới, không quan tâm nhiều đến biến động ngắn hạn. Bằng chứng là BlackRock công bố quỹ mã hóa trên Ethereum ngay khi Đạo luật CLARITY bị trì hoãn, còn Morgan Stanley phê duyệt ETF Solana ngay trong đợt suy giảm thị trường. Ông cho rằng thị trường gấu kết thúc trong sự thờ ơ, và Bitcoin hiện không còn phản ứng với tin xấu (như AI stocks lao dốc, Saylor bán BTC hay xác suất thông qua CLARITY giảm). Điều này cho thấy những người muốn bán đã bán xong, số còn lại là những người tin tưởng lâu dài. Sự đi ngang của BTC hiện tại là tích cực, vì độ biến động bị nén và có thể bùng nổ mạnh khi tăng trở lại. Về chiến lược đầu tư, Hougan đề xuất mức cấu hình 5% cho crypto. Ở tỷ trọng này, danh mục nhận được lợi ích đa dạng hóa rõ rệt, cải thiện lợi nhuận mà hầu như không làm tăng thêm rủi ro tổng thể (biến động vẫn chủ yếu do cổ phiếu chi phối). Ông nhấn mạnh rằng con số 5% này dựa trên phân tích lợi nhuận/rủi ro, chứ không phải vì lợi ích kinh doanh của Bitwise. Cuối cùng, Hougan lạc quan về triển vọng dài hạn. Ông dự báo giá ETH có thể đạt 8.000 USD, được thúc đẩy bởi làn sóng mã hóa tài sản thế giới thực (RWA) và stablecoin, đồng thời cho rằng không gian quản lý tài sản trên chuỗi sẽ phát triển mạnh mẽ trong 3-6 tháng tới.

marsbit55 phút trước

Matt Hougan, CIO của Bitwise: Nếu bạn hiện tại có 0% cấu hình crypto, đồng nghĩa với việc chủ động bán khống thị trường

marsbit55 phút trước

Ngay lúc này, trận đấu quần vợt đầu tiên trên thế giới giữa người và máy bắt đầu, robot cứu bóng cực hạn khiến Trịnh Khiết sửng sốt

"Lần đầu tiên trên thế giới: Trận đấu quần vợt người-máy trực tiếp với sự tham gia của robot hình người Trung Quốc Ngày 22/8, tại Đại hội Thể thao Robot hình người Thế giới lần thứ hai, một khoảnh khắc lịch sử đã diễn ra: trận đấu quần vợt đơn đầu tiên trên thế giới giữa huyền thoại quần vợt Trịnh Khiết và robot hình người 'Ngân Hà Tinh Tử' do Ngân Hà Thông Dụng phát triển. Robot đã thể hiện khả năng ấn tượng: di chuyển linh hoạt, thực hiện các cú đánh thuận tay, trái tay, phát bóng với tốc độ trên 100km/h, và thậm chí tự đứng dậy sau khi ngã. Đặc biệt, trong trận đấu đôi hỗn hợp, robot đã phối hợp nhịp nhàng với đối tác con người. Đằng sau màn trình diễn đột phá này là mô hình trí tuệ thể hiện 'Ngân Hà Tinh Não' (AstraBrain). Khác với kiến trúc phân tầng truyền thống (não bộ ra lệnh, tiểu não điều khiển vận động), AstraBrain tích hợp cả tư duy chiến thuật và điều khiển vận động toàn thân vào trong một mô hình thống nhất, giúp giảm thiểu độ trễ và tổn thất thông tin. Mô hình được huấn luyện qua hai giai đoạn chính: đầu tiên học từ dữ liệu chuyển động không hoàn hảo của con người để có hiểu biết cơ bản, sau đó tiến vào thế giới ảo để hàng triệu trí tuệ nhân tạo tự đấu với nhau, tiến hóa và 'tự nảy sinh' các kỹ năng phức tạp như cứu bóng hay đứng dậy sau ngã, trước khi được chuyển giao nguyên vẹn sang robot thật. Trận đấu không đơn thuần là một màn trình diễn thể thao. Nó đánh dấu một bước tiến lớn trong trí tuệ thể hiện, nơi AI không chỉ tư duy trong thế giới số như AlphaGo mà còn có thể hoạt động, ra quyết định và thích nghi trong môi trường vật lý đầy biến động và áp lực thời gian thực. Khoảnh khắc 'AstraTennis' này chứng minh sức mạnh công nghệ của Trung Quốc trong kỷ nguyên mới, nơi carbon và silicon cùng tồn tại."

marsbit1 giờ trước

Ngay lúc này, trận đấu quần vợt đầu tiên trên thế giới giữa người và máy bắt đầu, robot cứu bóng cực hạn khiến Trịnh Khiết sửng sốt

marsbit1 giờ trước

Bất ngờ, DeepSeek thông báo áp dụng giá thấp cả ngày cuối tuần, từ nay làm việc cuối tuần sẽ có lợi hơn?

Sáng nay, DeepSeek thông báo điều chỉnh quy tắc tính phí API theo giờ cao điểm và giờ thấp điểm. Từ 00:00 ngày 23/8 theo giờ Bắc Kinh, các ngày cuối tuần (Thứ Bảy và Chủ Nhật) sẽ không còn phân biệt giờ cao điểm, mà toàn bộ thời gian sẽ được tính theo mức giá thấp điểm. Thông báo này lập tức gây xôn xao trong cộng đồng nhà phát triển. Với các nhà phát triển, đây là tin tốt vì họ có thể yên tâm chạy các tác vụ hàng loạt vào cuối tuần để tiết kiệm chi phí, do giá cao điểm trước đây cao gấp đôi giá thấp điểm. Một số người dùng thậm chí nói rằng họ có thể hoàn thành công việc cả tuần trong hai ngày cuối tuần và hóa đơn giảm một nửa. Tuy nhiên, người lao động bắt đầu lo ngại rằng các công ty có thể điều chỉnh lịch làm việc theo khung giờ tính phí này, chẳng hạn như bố trí làm việc vào cuối tuần và nghỉ bù vào ngày thường. Trên thực tế, xu hướng này đã xuất hiện trong ngành công nghiệp phim ngắn, nơi các nhiệm vụ kết xuất tốn kém thường được lên lịch vào ban đêm để tận dụng giá tính toán rẻ hơn. Gần đây, một lập trình viên đã chia sẻ rằng công ty của họ áp dụng chế độ chấm công mới, yêu cầu làm việc một ngày cuối tuần và điều chỉnh giờ nghỉ trưa theo khung giờ tính phí token, nhằm mục đích tiết kiệm chi phí. Có nhiều suy đoán về lý do điều chỉnh. Một số cho rằng giá cao điểm có thể tương ứng với thời gian DeepSeek huấn luyện mô hình nội bộ, và cuối tuần nhân viên nghỉ làm nên chuyển sang giá thấp điểm. Những người khác nghi ngờ lý do này, cho rằng quá trình huấn luyện mô hình hoàn toàn tự động. Dù nguyên nhân là gì, quy tắc tính phí mới đã chính thức có hiệu lực.

marsbit1 giờ trước

Bất ngờ, DeepSeek thông báo áp dụng giá thấp cả ngày cuối tuần, từ nay làm việc cuối tuần sẽ có lợi hơn?

marsbit1 giờ trước

Con ngựa ô lớn nhất của AI thanh toán, có lẽ là Coinbase đã cho Agent một chiếc ví

Trong lĩnh vực thanh toán AI, mọi người thường chú ý đến các gã khổng lồ như Visa hay OpenAI, nhưng Coinbase đã âm thầm trở thành nền tảng vận hành thực tế lớn nhất cho giao dịch Agent. Dữ liệu cho thấy hơn 90% giao dịch Agent trên chuỗi xảy ra trên Base - mạng lưới Layer 2 của Coinbase, 99% giao dịch thương mại Agent sử dụng USDC và hơn 97% sử dụng giao thức x402. Điểm khác biệt then chốt: Coinbase không chỉ cung cấp giao thức thanh toán, mà tạo ra "ví riêng" cho Agent. Vào tháng 2/2026, họ ra mắt Agentic Wallets - cơ sở hạ tầng ví được thiết kế riêng để Agent có thể tự nắm giữ tài sản, chuyển tiền và thực hiện giao dịch một cách tự chủ dưới sự kiểm soát rủi ro được lập trình. Điều này giải quyết các vấn đề của thanh toán thẻ thông thường trong các giao dịch vi mô, tần suất cao giữa các máy với nhau: phí cao, cần xác nhận thủ công và khó truy vết. Coinbase sở hữu một vòng tròn khép kín hiếm có: ví (Agentic Wallets), chuỗi (Base), giao thức (x402) và tài sản (USDC, cbBTC). Điều này cho phép trải nghiệm thanh toán hoàn chỉnh trong hệ sinh thái của họ. Vị thế dẫn đầu này hình thành một phần do sự chuẩn bị sẵn có từ trước: Base ban đầu được xây dựng để mở rộng hệ sinh thái on-chain, x402 là giao thức thanh toán máy-máy, và chúng tình cờ phù hợp hoàn hảo cho nhu cầu của nền kinh tế Agent khi nó bùng nổ. Bài học rút ra là: việc triển khai thanh toán AI không chỉ phụ thuộc vào tiêu chuẩn nào hợp lý nhất, mà còn vào việc cơ sở hạ tầng nào đã sẵn sàng ngay khi nhu cầu xuất hiện. Coinbase có thể không phải là người chiến thắng cuối cùng, nhưng hiện tại họ là người dẫn đầu nhờ nắm bắt được làn sóng nhu cầu đầu tiên này.

marsbit2 giờ trước

Con ngựa ô lớn nhất của AI thanh toán, có lẽ là Coinbase đã cho Agent một chiếc ví

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片