Siapa Saja yang Sebenarnya Direkrut oleh Anthropic? 1.680 CV Memberikan Jawabannya

marsbitXuất bản vào 2026-06-15Cập nhật gần nhất vào 2026-06-15

Tóm tắt

Analisis terhadap 1.680 riwayat hidup insinyur di Anthropic mengungkap gambaran tak terduga: perusahaan ini lebih mengutamakan "pembangun" (builder) berpengalaman daripada "peneliti" murni. Berdasarkan data LinkedIn, tim teknik Anthropic berkembang pesat dalam 18 bulan terakhir, dengan lebih dari separuh insinyurnya baru bergabung kurang dari setahun. Rekrutan baru umumnya sangat senior, dengan pengalaman kerja rata-rata 12,2 tahun, dan banyak berasal dari perusahaan dengan reputasi teknik kuat seperti Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, dan Palantir. Latar belakang insinyur cenderung pada infrastruktur, sistem backend, sistem terdistribusi, database, dan keamanan. Hanya 13,7% yang bergelar PhD. Sumber rekrutan terbesar adalah Google, bukan laboratorium AI pesaing. Untuk kandidat awal karir (kurang dari 6 tahun pengalaman), jalan masuk biasanya melalui magang di perusahaan top, prestasi kompetisi, publikasi makalah, atau pengalaman di proyek keselamatan/alignment AI. Intinya, Anthropic beroperasi lebih seperti perusahaan infrastruktur yang sangat terengineering. Saran bagi pelamar: soroti pengalaman membangun dan mengembangkan sistem berskala besar, bukan hanya keahlian riset.

Catatan Editor: Dunia luar sering membayangkan Anthropic sebagai laboratorium AI yang terdiri dari doktor, peneliti, dan pakar model mutakhir. Namun, analisis terhadap riwayat hidup 1.680 insinyur ini memberikan jawaban yang lebih realistis: inti dari Anthropic bukan hanya "penelitian", melainkan "pembangunan".


Artikel ini menganalisis 5.306 profil LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai perusahaan tempat kerja saat ini, dan kemudian menyaring 1.680 riwayat hidup insinyur di antaranya, menghasilkan kesimpulan yang kontra-intuitif: profil talenta inti Anthropic bukanlah "peneliti" seperti yang dibayangkan dunia luar, melainkan sekelompok "pembangun" (builder) yang berpengalaman—orang-orang yang benar-benar mampu membangun, menjalankan, dan mengembangkan sistem berskala besar.

Data menunjukkan bahwa tim teknik Anthropic hampir seluruhnya terbentuk dalam 18 bulan terakhir: lebih dari setengah insinyur saat ini telah bergabung kurang dari setahun. Namun, karyawan baru umumnya sangat senior, dengan pengalaman kerja median sebelum bergabung mencapai 12,2 tahun, dan banyak berasal dari perusahaan-perusahaan yang terkenal dengan kemampuan teknik dan infrastrukturnya seperti Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir.

Ini juga menjelaskan fokus sebenarnya dari organisasi teknik Anthropic: dibandingkan dengan penelitian model yang menjadi sorotan publik, perusahaan ini lebih mirip perusahaan infrastruktur yang sangat terrekayasa (highly engineered). Latar belakang insinyurnya terutama terkonsentrasi pada infrastruktur, backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan; hanya 13,7% yang bergelar doktor, mayoritas adalah insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister.

Peluang untuk karier awal bukan tidak ada sama sekali, tetapi ambang batasnya juga sangat tinggi: magang di perusahaan teknologi papan atas, prestasi kompetisi, publikasi makalah, atau pengalaman proyek keamanan/penyelarasan AI (AI safety/alignment) sering menjadi sinyal seleksi pengganti pengalaman kerja.

Saran penulis di akhir juga cukup langsung: jika ingin bergabung dengan Anthropic, jangan tulis resume Anda seperti yang ditujukan untuk laboratorium penelitian, melainkan soroti sistem berskala besar yang benar-benar pernah Anda bangun, kembangkan, dan rawat. Kompetisi AI mutakhir di lapisan dasarnya semakin mendekati kompetisi kemampuan teknik dan kemampuan infrastruktur.

Berikut adalah teks aslinya:

Pembangun, Bukan Peneliti

Saya mengambil (scrape) semua profil LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai pemberi kerja saat ini, total 5.306 orang. Kemudian, saya menyaring 1.680 orang yang benar-benar berada di posisi teknik, dan selanjutnya melihat 7.986 catatan dalam deskripsi pekerjaan masa lalu mereka, menganalisis apa yang mereka lakukan sebelum bergabung dengan Anthropic.

Berikut hasilnya.

Organisasi Ini Hampir Mengembang dalam Semalam

Hanya ada 15 insinyur yang bergabung dengan Anthropic sebelum tahun 2021 dan masih bekerja hingga sekarang. Pada tahun 2025, tim teknik organisasi ini hampir meluas tiga kali lipat, dengan penambahan 686 insinyur baru tahun itu; kecepatan perekrutan tahun 2026 juga diperkirakan setara, dengan penambahan 455 orang hingga Juni.

Di tim teknik saat ini, separuh orang memiliki masa kerja di Anthropic kurang dari setahun. 53% orang bergabung dalam 12 bulan terakhir. Masa kerja median: 10 bulan.

Ini adalah organisasi berskala besar, tetapi hampir seluruhnya dibangun dalam waktu sekitar 18 bulan.

Hampir Hanya Merekrut Insinyur Senior

Pengalaman kerja median sebelum bergabung dengan Anthropic adalah 12,2 tahun. 50% di tengah memiliki pengalaman 8,8 hingga 16,5 tahun. Dari 1.680 orang ini, hanya 50 orang yang pengalaman kerjanya kurang dari 3 tahun. 44% orang memiliki pengalaman kerja 13 tahun atau lebih. Rekrutmen lulusan baru pada dasarnya tidak ada.

Dengan kata lain, karyawan baru tipikal Anthropic adalah seorang insinyur dengan pengalaman 12 tahun, tetapi hanya bekerja di Anthropic selama 10 bulan.

Jelas Lebih Condong ke Infrastruktur, Daripada Penelitian dalam Arti Tradisional

Latar belakang infrastruktur muncul dalam riwayat hidup 40% insinyur. Backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan masing-masing menyumbang sekitar 20%. Pembelajaran penguatan (reinforcement learning/RL), yang merupakan "RL" dalam RLHF, hanya muncul dalam riwayat hidup 3,3% orang.

Insinyur tipikal Anthropic biasanya membangun sistem produksi berskala besar selama satu dekade terakhir di penyedia layanan cloud berskala sangat besar, atau di startup yang berfokus pada infrastruktur.

Keterampilan yang mereka cantumkan juga menunjukkan hal yang sama: Python 585 orang, Java 566 orang, C++ 443 orang, JavaScript 376 orang, SQL 302 orang, Linux 230 orang, Sistem Terdistribusi 189 orang, AWS 154 orang. Pekerjaan pelatihan model yang terdengar lebih "seksi" tentu ada, tetapi proporsinya rendah.

Sumber Talenta Terbesar Bukan Laboratorium, Melainkan Google

Banyak yang mengira Anthropic terutama merekrut orang dari OpenAI dan DeepMind. Namun, saluran talenta terbesarnya, dengan selisih jauh, adalah Google. Laboratorium pesaing itu hanyalah dua pilar kecil di tengah grafik.

Anthropic jelas lebih menyukai perusahaan-perusahaan yang terkenal dengan ketelitian rekayasanya (engineering rigor): Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Jika melihat di mana insinyur-insinyur ini pernah bekerja sebelumnya, peringkatnya adalah: Google 405 orang, Meta 273 orang, Amazon 197 orang, Microsoft 171 orang, Stripe 124 orang, Apple 87 orang, Stanford 68 orang, DeepMind 62 orang, Airbnb 51 orang, OpenAI 48 orang. Separuh dari tim teknik saat ini, yaitu 50%, memiliki setidaknya satu kali pengalaman kerja di FAANG dalam riwayat hidupnya.

Tentu saja, mereka juga merekrut dari laboratorium AI lainnya. OpenAI adalah salah satu dari lima sumber langsung terbesar, DeepMind adalah salah satu dari enam sumber langsung terbesar. Sekitar 94 insinyur pindah langsung dari laboratorium AI mutakhir lainnya ke Anthropic.

Mitos tentang Doktor

Hanya 13,7% orang yang memiliki gelar doktor. Sekitar satu dari tujuh orang.

Target rekrutan tipikal Anthropic bukanlah ilmuwan peneliti, melainkan insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister. Bayangan "seluruh laboratorium adalah doktor" pada tingkat tim teknik pada dasarnya salah.

Distribusi latar belakang pendidikan juga sepenuhnya sesuai dengan gambaran organisasi "tipe pembangun": Ilmu Komputer 819 orang, diikuti Matematika 78 orang, Fisika 70 orang, Teknik Komputer 69 orang. Filsafat juga masuk 20 besar, total 13 orang, mungkin terkait dengan bidang keamanan.

Stanford Jelas Memimpin sebagai Sumber Rekrutan

Dari sisi institusi pendidikan, peringkat kumulatif historis adalah: Stanford 144 orang, Berkeley 118 orang, MIT 80 orang, CMU 73 orang, Harvard 42 orang, Cambridge 39 orang, UW 36 orang, Waterloo dan Cornell masing-masing 35 orang, Oxford 33 orang, Princeton 32 orang. Empat institusi teratas ini menggabungkan seperempat dari seluruh tim teknik.

80% orang memiliki jabatan yang sama.

"Member of Technical Staff" (Anggota Staf Teknis/MoTS).

Seorang mantan CTO Instagram, beberapa mantan pendiri Adept, dan staf pengajar Stanford, jabatan mereka di Anthropic hanyalah "MoTS". Rataannya (flattening) jabatan ini jelas disengaja. Senioritas dan fungsi spesifik sengaja disembunyikan dalam desain.

Di Mana Satu-Satunya Jalur Masuk ke Anthropic bagi Orang di Tahap Karier Awal?

Ada 172 insinyur dengan pengalaman kerja kurang dari 6 tahun, 50 di antaranya kurang dari 3 tahun. Namun, mereka bukan lulusan baru dalam arti biasa. Mereka secara kasar terbagi menjadi dua kategori, hampir tidak ada insinyur menengah biasa di antaranya.

Dibandingkan dengan seluruh tim teknik, mereka menunjukkan karakteristik yang jelas berbeda: proporsi doktor lebih tinggi, mencapai 19%, sedangkan keseluruhan 13,7%; proporsi jabatan produk/SWE tiga kali lipat dari keseluruhan, mencapai 15%, sedangkan keseluruhan hanya 5%; kemungkinan mereka memiliki riwayat FAANG juga jauh lebih rendah, hanya 32%, sedangkan keseluruhan 50%.

Pengganti tahun pengalaman mereka adalah modal prestise jenis lain:

Saluran magang. 50% di antaranya mencantumkan pengalaman magang di perusahaan-perusahaan berikut: Meta 16 orang, Google 10 orang, DeepMind 6 orang, Microsoft 5 orang, Amazon 5 orang, ditambah Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Dari perdagangan kuantitatif ke laboratorium AI. 9% orang pernah berada di lembaga perdagangan (trading) papan atas, termasuk Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Ini adalah sekelompok talenta muda bertipe kompetisi matematika/komputer, yang masuk ke laboratorium AI melalui industri perdagangan frekuensi tinggi (high-frequency trading).

Fellowship arah penyelarasan (Alignment). 6% orang pernah terlibat dengan MATS, SERI, Redwood, atau ARC. Ini adalah pintu masuk yang hampir hanya terbuka untuk talenta awal, dan hampir tidak ada di kalangan senior.

Gambaran yang sangat jelas adalah: MIT, medali perak IOI, peringkat Codeforces 2900+, langsung masuk ke bidang reinforcement learning dan keamanan setelah bekerja empat tahun. Dasar seleksi mereka bukanlah lama bekerja, melainkan peringkat kompetisi dan publikasi makalah.

Insinyur muda ini juga lebih internasional dibandingkan insinyur senior. Sumber institusi untuk insinyur berpengalaman rendah termasuk: Berkeley 15 orang, Stanford 14 orang, Cambridge 10 orang, MIT 7 orang, Tsinghua 7 orang, Oxford 6 orang, ditambah Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong University, ETH Zürich.

Lantas, Bagaimana Anda Harus Memahami Informasi Ini?

Jika Anda ingin bergabung dengan Anthropic sebagai insinyur, jangan tulis resume Anda seperti yang ditujukan untuk laboratorium penelitian, tulis seperti yang ditujukan untuk perusahaan infrastruktur. Tunjukkan sistem yang benar-benar pernah Anda bangun dan kembangkan. Inilah resume yang diterima.

Tahap karier awal adalah satu-satunya pengecualian. Pada tahap ini, ambang batasnya bukan pengalaman kerja biasa, melainkan magang papan atas, peringkat kompetisi, atau makalah.

Jika Anda sedang bersaing merebut orang dengan Anthropic, target Anda bukanlah "doktor" atau "latar belakang laboratorium" itu sendiri, melainkan para Pembangun senior dari penyedia layanan cloud berskala sangat besar atau perusahaan dengan reputasi teknik yang sangat kuat: mereka memiliki sekitar 12 tahun pengalaman, mungkin berasal dari Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic telah aktif memancing di kolam talenta ini.

Câu hỏi Liên quan

QApa kesimpulan utama dari analisis profil 1.680 insinyur di Anthropic?

AAnalisis menunjukkan inti talenta Anthropic bukanlah peneliti, tetapi 'builder' atau pembangun — insinyur berpengalaman yang mampu membangun, menjalankan, dan mengembangkan sistem skala besar. Tim lebih menyerupai perusahaan infrastruktur yang sangat termekanisasi daripada lab penelitian AI.

QBerapa tahun pengalaman kerja median yang dimiliki insinyur sebelum bergabung dengan Anthropic?

APengalaman kerja median sebelum bergabung dengan Anthropic adalah 12.2 tahun. 44% insinyur memiliki 13 tahun atau lebih pengalaman. Hanya 50 dari 1.680 insinyur memiliki pengalaman kurang dari 3 tahun.

QLatar belakang teknis apa yang paling dominan di kalangan insinyur Anthropic?

ALatar belakang infrastruktur adalah yang paling dominan, muncul di 40% profil. Bidang seperti backend, sistem terdistribusi, database, dan keamanan masing-masing muncul di sekitar 20% profil. Keterampilan yang paling sering disebut adalah Python, Java, C++, JavaScript, SQL, Linux, dan sistem terdistribusi.

QPerusahaan apa yang menjadi sumber talenta terbesar bagi Anthropic?

ASumber talenta terbesar adalah Google, jauh melampaui sumber lainnya. Perusahaan lain yang menjadi sumber utama termasuk Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, dan Palantir — perusahaan yang terkenal dengan kemampuan rekayasa dan infrastrukturnya.

QBagaimana seseorang dengan pengalaman karir awal dapat bergabung dengan Anthropic?

AJalur utama untuk kandidat berpengalaman rendah (kurang dari 6 tahun) adalah melalui prestasi luar biasa, bukan pengalaman kerja biasa. Ini termasuk magang di perusahaan top seperti FAANG atau lab AI, peringkat tinggi dalam kompetisi pemrograman (seperti IOI, Codeforces), publikasi penelitian, atau pengalaman dalam program fellowship keselamatan/penyelarasan AI (seperti MATS, SERI).

Nội dung Liên quan

AGI không phải là điểm kết thúc, nghiên cứu mới của DeepMind: Hướng tới ASI, tiến bộ AI thực sự mới chỉ bắt đầu

DeepMind mới đây công bố nghiên cứu cho rằng AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) không phải là điểm cuối. AI sẽ tiếp tục phát triển vượt qua khả năng của các nhóm chuyên gia con người hàng đầu, hướng tới ASI (Trí tuệ siêu nhân tạo). Báo cáo phân biệt ba khái niệm: AGI (năng lực nhận thức tương đương mức trung bình của con người), ASI (vượt trội con người trong hầu hết lĩnh vực quan tâm), và UAI (giới hạn lý thuyết tối thượng). Nghiên cứu đề xuất bốn con đường tiềm năng để chuyển từ AGI sang ASI: 1. Mở rộng quy mô tính toán, mô hình và dữ liệu. 2. Tiến hóa thuật toán, có thể thay đổi mô hình mới. 3. Tự cải thiện đệ quy, tạo phản hồi tích cực. 4. Điều phối đa tác tử và trí tuệ tập thể. Đồng thời, báo cáo chỉ ra sáu điểm nghẽn chính: giới hạn dữ liệu chất lượng cao, áp lực tài nguyên và kinh tế, hạn chế của mô hình mạng nơ-ron hiện tại, nghiên cứu ngày càng khó khăn, rào cản trừu tượng, cùng các vấn đề quản lý và phản ứng xã hội. Khi AI vượt con người, các phương pháp đánh giá truyền thống sẽ mất ý nghĩa. Cần xây dựng hệ thống đánh giá mới cho thời kỳ hậu AGI. ASI không phải là hệ thống toàn năng, vẫn chịu ràng buộc bởi các quy luật vật lý, độ phức tạp tính toán, dữ liệu, tài nguyên và tốc độ phản hồi thực tế. Tương lai phát triển của AI vẫn chứa nhiều bất định, đòi hỏi một nỗ lực liên ngành quy mô lớn để theo dõi và ứng phó.

marsbit36 phút trước

AGI không phải là điểm kết thúc, nghiên cứu mới của DeepMind: Hướng tới ASI, tiến bộ AI thực sự mới chỉ bắt đầu

marsbit36 phút trước

Kraken Ra Mắt Hợp Đồng Perpetual Trước IPO Cho OpenAI Và Anthropic Với Đòn Bẩy Lên Đến 5x

Kraken đã ra mắt hợp đồng tương lai vĩnh viễn (perps) tiền IPO cho hai công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu là OpenAI và Anthropic. Các hợp đồng này cho phép các nhà giao dịch đủ điều kiện mở vị thế mua (long) hoặc bán (short) đối với các công ty tư nhân được theo dõi sát sao này trước khi họ lên sàn chứng khoán, với đòn bẩy lên tới 5x. Sản phẩm này đánh dấu một bước tiến trong việc mở rộng cơ sở hạ tầng phái sinh tiền mã hóa sang các tài sản ngoài chuỗi, cung cấp cho các nhà giao dịch một cách tiếp cận thay thế để có thể tiếp xúc với các công ty tư nhân vốn thường khó tiếp cận. Tuy nhiên, hợp đồng tiền IPO có những rủi ro đặc thù. Khác với các hợp đồng vĩnh viễn cho tiền mã hóa có giá cả minh bạch, định giá công ty tư nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố như các vòng gọi vốn, giao dịch thứ cấp và kỳ vọng về thời điểm IPO. Điều này khiến việc định giá và quản lý rủi ro trở nên phức tạp hơn. Việc sử dụng đòn bẩy cao có thể khuếch đại lợi nhuận nhưng cũng làm gia tăng đáng kể rủi ro thua lỗ và thanh lý. Do đó, các nhà giao dịch cần hiểu rõ bản chất của sản phẩm mới và các rủi ro độc đáo của thị trường tư nhân trước khi tham gia.

bitcoinist42 phút trước

Kraken Ra Mắt Hợp Đồng Perpetual Trước IPO Cho OpenAI Và Anthropic Với Đòn Bẩy Lên Đến 5x

bitcoinist42 phút trước

Các giao dịch M&A trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra sôi động bất thường

Thị trường mua bán và sáp nhập (M&A) trong lĩnh vực tiền mã hóa đang trở nên sôi động bất thường. Theo số liệu từ RootData, trong tháng này, số vụ M&A đã lên tới 10, trong khi số vòng gọi vốn chỉ là 14. Tỷ lệ M&A trong tổng số giao dịch thị trường sơ cấp đã đạt khoảng 42%, mức cao nhất từ trước đến nay. Hiện tượng này phản ánh trước hết là sự suy giảm kéo dài của thị trường gọi vốn. Kể từ tháng 11/2024, số lượng giao dịch M&A hàng tháng duy trì ở mức 10-20 vụ, trong khi giao dịch gọi vốn giảm mạnh từ khoảng 100 xuống còn khoảng 50 vụ. Điều này có nghĩa là M&A không thay thế cho sự sôi động của thị trường vốn, mà trở thành hình thức giao dịch ổn định hơn khi thị trường vốn thu hẹp. Các công ty lớn như Coinbase, Kraken, Ripple, MoonPay... đang tận dụng thời kỳ giá trị định thấp để mua lại các đội ngũ, giấy phép, công nghệ với chi phí thấp hơn, ít cạnh tranh hơn và có thêm quyền thương lượng. Bốn lý do chính thúc đẩy M&A là: định giá đủ rẻ, tiết kiệm chi phí thời gian và thử sai, tiếp cận nguồn lực giấy phép/tuân thủ, và hợp nhất chuỗi giá trị thượng-nhượng nguồn. Các lĩnh vực trọng tâm của M&A hiện nay bao gồm: cơ sở hạ tầng giao dịch (đặc biệt là phái sinh), thanh toán & stablecoin, giấy phép tuân thủ, và phát hành/phân phối tài sản (RWA). Làn sóng M&A này đang viết lại logic thoái vốn cho thị trường sơ cấp, cung cấp một lối thoát khác ngoài việc phụ thuộc vào phát hành token. Nó buộc các dự án phải chú trọng hơn vào giá trị sản phẩm, doanh thu thực và khả năng tích hợp chiến lược thay vì chỉ đóng gói câu chuyện để gọi vốn. Tuy nhiên, xu hướng này cũng cho thấy ngành công nghiệp tiền mã hóa đang trở nên tập trung hơn. Các nền tảng lớn dần nắm giữ tài sản, thanh khoản và giấy phép, khiến việc gia nhập thị trường của các startup mới ngày càng khó khăn, đánh dấu sự kết thúc của thời kỳ khởi nghiệp dễ dàng.

链捕手1 giờ trước

Các giao dịch M&A trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra sôi động bất thường

链捕手1 giờ trước

Giao dịch mua lại và sáp nhập trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra cực kỳ sôi động

Thị trường M&A trong lĩnh vực tiền mã hóa đang hoạt động sôi động một cách bất thường, với tỷ lệ giao dịch mua lại chiếm khoảng 42% tổng số giao dịch thị trường sơ cấp, mức cao nhất từ trước đến nay. Điều này phản ánh xu hướng suy giảm rõ rệt của thị trường gọi vốn. Các giao dịch M&A không thực sự thay thế sự sôi động của thị trường vốn, mà trở thành hình thức giao dịch ổn định khi thị trường gọi vốn thu hẹp. Các công ty hàng đầu như Coinbase, Kraken, Ripple, MoonPay đang tích cực mua lại để bổ sung năng lực cốt lõi với chi phí thấp hơn. Động lực chính bao gồm: định giá mục tiêu rẻ hơn, tiết kiệm thời gian và chi phí thử sai, tiếp cận giấy phép/tài nguyên tuân thủ, và tích hợp chuỗi giá trị. Các lĩnh vực trọng tâm của M&A là: cơ sở hạ tầng giao dịch (đặc biệt là phái sinh), thanh toán & stablecoin, RWA & phát hành tài sản. Điều này cho thấy các gã khổng lồ đang mở rộng từ sản phẩm đơn lẻ sang mô hình tập đoàn tài chính. Sự gia tăng M&A đang viết lại logic thoát vốn cho thị trường sơ cấp, cung cấp một lối thoát thay thế ngoài việc phụ thuộc vào token, khuyến khích các startup tập trung vào giá trị sản phẩm và năng lực tích hợp thực tế. Tuy nhiên, nó cũng cho thấy ngành công nghiệp đang trở nên tập trung hơn, với rào cản gia nhập ngày càng cao do yếu tố tuân thủ và sức mạnh của các nền tảng lớn.

marsbit1 giờ trước

Giao dịch mua lại và sáp nhập trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra cực kỳ sôi động

marsbit1 giờ trước

Bức tranh toàn cảnh về hệ sinh thái bảo mật Solana: Chồng bảo mật hoàn chỉnh từ Máy tính đến AI

Solana vẫn đang ở giai đoạn đầu trong việc phát triển hệ sinh thái bảo mật, tập trung vào các lĩnh vực như Ngân hàng mới (Neobanks) và DeFi riêng tư. Bài viết cung cấp cái nhìn toàn cảnh về hệ sinh thái này, từ cơ sở hạ tầng tính toán đến các ứng dụng AI. **Cơ sở hạ tầng Tính toán Riêng tư:** Hai dự án chính là Arcium (sử dụng MPC - Tính toán Đa bên) và Magic Block (sử dụng TEE - Môi trường Thực thi Tin cậy) cung cấp nền tảng cho tính toán bảo mật trên Solana. Chúng cho phép tạo lập sổ lệnh, nhóm thanh khoản kín và các giao thức DeFi riêng tư. **Chuyển khoản & Số dư Riêng tư:** Các ứng dụng như Umbra (trên Arcium), Privacy Cash và Hush cung cấp giải pháp cho giao dịch và số dư riêng tư thông qua các kỹ thuật như mã hóa, nhóm che giấu (shielding pools) và bằng chứng không kiến thức (ZK-proof). **Giao dịch không để lại dấu vết:** Các giao thức như encifherio và VanishTrade bảo vệ chiến lược giao dịch khỏi front-running và MEV bằng cách ẩn chi tiết đặt lệnh thông qua mã hóa hoặc định tuyến thanh khoản được che giấu. Darklake phát triển cơ sở hạ tầng thanh khoản và nhóm giao dịch kín (dark pool) dựa trên ZK. **Ứng dụng Nâng cao:** Các thị trường dự đoán riêng tư (ví dụ: Melee Markets) sử dụng cơ sở hạ tầng như của Arcium để mã hóa sổ lệnh, bảo vệ chiến lược của người tham gia. Trong lĩnh vực AI, Loyal tạo ra các giao thức thông minh bảo mật, lưu trữ dữ liệu người dùng (hội thoại, truy vấn) ở dạng mã hóa trên Solana với các quy tắc truy cập nghiêm ngặt. Tầm nhìn cuối cùng là một "ngăn xếp bảo mật hoàn chỉnh" nơi các công nghệ như ZK và FHE (Mã hóa Đồng cấu hình Đầy đủ) kết hợp để mang lại tính bảo mật mạnh mẽ và có thể kết hợp trên quy mô lớn.

Foresight News1 giờ trước

Bức tranh toàn cảnh về hệ sinh thái bảo mật Solana: Chồng bảo mật hoàn chỉnh từ Máy tính đến AI

Foresight News1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) của BạnSau khi mua ConstitutionDAO (PEOPLE), 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 ConstitutionDAO (PEOPLE)Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 708Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua PEOPLE

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 PEOPLE (PEOPLE) được trình bày dưới đây.

活动图片