¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares.

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

Tóm tắt

El desarrollo de chips es un proceso extremadamente complejo y costoso. Un pequeño error en una unidad de división de coma flotante en un chip Intel Pentium provocó un gasto de 475 millones de dólares en su retirada global en los años 90. Esto ilustra la dificultad central: un chip debe funcionar correctamente desde el primer intento, a diferencia del software que puede parchearse posteriormente. Según estudios, solo el 24% de los proyectos de chips tienen éxito en el primer "tape-out" (fabricación). Más del 70% del ciclo de diseño se dedica a la verificación, un proceso crucial para detectar errores. Verificar exhaustivamente un núcleo de CPU con las tecnologías actuales más avanzadas podría llevar miles de años, lo que es inviable. El campo de la verificación de chips se enfrenta a un "triángulo de imposibilidad" entre alto rendimiento, buena capacidad de depuración y bajo coste. A pesar de ser un trabajo arduo y menos glamuroso que áreas como la IA, es fundamental. El autor, investigador y divulgador, lidera un equipo que desarrolla la plataforma ágil de verificación ENCORE, basada en FPGAs, para mejorar la eficiencia. También realiza divulgación científica para hacer esta compleja tecnología más accesible, argumentando que vale la pena perseverar en tareas difíciles y a largo plazo como la investigación en verificación y la divulgación técnica.

Hola a todos, soy Shi Kan del Instituto de Tecnología de la Computación de la Academia China de Ciencias, un "profesional de la tecnología con múltiples facetas". Tengo más de diez años de experiencia en la industria de los chips, y actualmente me dedico a la investigación académica relacionada con los chips en la Academia China de Ciencias; pero al mismo tiempo, también soy un creador de contenido tecnológico en Bilibili llamado "Lao Shi Tan Xin" (El viejo Shi habla de chips), y mis espectadores me llaman "Lao Shi".

Chips: La piedra angular de la sociedad moderna

Cuando se mencionan los chips, todos sabemos lo importantes que son.

Ya sea la inteligencia artificial, que está muy de moda, o la medicina, la conducción autónoma, las comunicaciones por red, etc., prácticamente todas las tecnologías modernas que puedas imaginar dependen de los chips, una tecnología fundamental de la era de la información.

Llevo mucho tiempo trabajando en el desarrollo de chips, y el proceso es realmente interesante, principalmente por dos razones.

En primer lugar, los chips tienen aplicaciones muy amplias. Si te dedicas a esta industria, es poco probable que te preocupes por quedarte sin trabajo, ya que muchas industrias necesitan tecnología de chips.

La segunda razón puede ser más importante: el desarrollo de chips es algo extremadamente difícil. Como ingenieros de chips, necesitamos seguir aprendiendo y enriqueciéndonos constantemente para enfrentar y aprovechar esta era llena de oportunidades y desafíos.

Entonces surge la pregunta: ¿en qué radica exactamente la dificultad de la tecnología de chips?

¿Por qué son tan difíciles los chips?

Completado: 10% //////////

Quizás sepan que el proceso de fabricación de un chip es, en esencia, el viaje de evolución de un grano de arena. La arena es probablemente uno de los recursos más abundantes e inagotables del planeta; pero convertir la arena de bajo valor en un chip de alto valor añade únicamente la sabiduría humana.

A partir de la arena, necesitamos purificarla para obtener obleas (wafers). Luego, las obleas pasan por una serie de etapas como fotolitografía, implantación iónica, grabado, empaquetado, etc., para convertirse finalmente en un pequeño chip a partir de la arena abundante e inagotable.

Después de todo esto, con tantos pasos, la fabricación de chips es solo una parte de todo el proceso de desarrollo de chips, no es lo mismo que el desarrollo de chips en sí.

Hay otro eslabón muy importante: el diseño de chips. Se refiere a completar el diseño del circuito según los requisitos y hacer que funcione correctamente. Luego, entregamos el circuito diseñado al fabricante de chips para que realice la fabricación posterior y finalmente obtenga la entidad física del chip.

Pero aquí hay otro problema: ¿cómo asegurar que la funcionalidad del chip sea la misma que la del diseño inicial?

Aquí hay una pequeña historia interesante. En 1947, una programadora muy famosa, Grace Hopper, descubrió que su computadora no funcionaba. Después de una investigación y exploración cuidadosa, descubrió que una polilla se había metido en un relé de la computadora. Así que, con unas pinzas, extrajo cuidadosamente la polilla y la pegó en un papel.

Este podría ser el primer "bug" (insecto), o sea, fallo, descubierto en toda la historia del desarrollo de la computación.

Si el ejemplo anterior es demasiado antiguo, en realidad tenemos más ejemplos. Les planteo un problema matemático: ¿cuál es el resultado final de esta expresión? En realidad, este problema es muy simple, porque en la expresión posterior, el numerador y el denominador son iguales y se cancelan; y el número antes del signo menos y después también son iguales, por lo que al restar números iguales, la respuesta final debería ser 0. Sin embargo, en una computadora y chip reales, es posible que el resultado obtenido no sea así.

Por ejemplo, en un chip Pentium de Intel, el resultado obtenido fue 255.00000000. ¿Qué pasó? Resulta que un científico estadounidense, mientras realizaba investigaciones científicas, al ejecutar esta expresión, no obtenía el resultado correcto. Finalmente descubrió que en la unidad de división de punto flotante de este chip había un error de diseño que no se había detectado.

No subestimen este error de diseño, sus consecuencias fueron muy graves. En la década de 1990, Intel gastó 475 millones de dólares para retirar globalmente todos los chips Pentium que presentaban este problema.

Volviendo a la pregunta anterior: ¿en qué radica exactamente la dificultad de la tecnología de chips?

En mi opinión, la dificultad de los chips radica en que necesitan tener éxito a la primera. Hacer chips no es como el software, donde puedes corregir diversos problemas posteriormente mediante parches. En contraste, una vez que un chip ha completado su viaje evolutivo desde la arena hasta el chip, es posible que ya hayas gastado decenas o cientos de millones, e incluso miles de millones, para completar el tape-out y fabricación del chip, y es muy difícil modificarlo después.

Entonces, la siguiente pregunta es: ¿cuántos proyectos de chips pueden lograr el éxito a la primera?

La verificación de chips: Un cuello de botella

Completado: 40% //////////

Según los datos de resultados de la investigación, solo el 24% de los proyectos de chips logran tener éxito a la primera. Es decir, 3/4 de los proyectos de chips, debido a la existencia de diversos errores de diseño, grandes y pequeños, no detectados, necesitan al menos realizar un tape-out adicional, lo que consume mucho tiempo y dinero.

Por lo tanto, la clave del problema es: ¿cómo podemos asegurar, en la medida de lo posible, que el chip tenga la menor cantidad posible, o idealmente ninguno, de bugs o errores de diseño antes del tape-out y fabricación? Esta es precisamente la dirección en la que he estado investigando durante los últimos años.

De acuerdo con estos mismos datos de investigación, en todo el proceso de desarrollo de chips, especialmente con el desarrollo actual de la inteligencia artificial y diversas tecnologías de vanguardia, los chips se están volviendo cada vez más complejos. La verificación de chips se ha convertido así en un eslabón que ocupa una proporción muy alta en el ciclo de desarrollo total de los chips, incluso superando la mitad, alcanzando el 70% del ciclo total de diseño de chips.

Pero lamentablemente, la verificación de chips también es algo muy difícil. Aquí enumero algunos números astronómicos, como la circunferencia de la Tierra, la cantidad posible de estrellas en la Vía Láctea o la longitud de un año luz.

En la verificación de chips, también existe un número astronómico: la cantidad de ciclos necesarios para verificar completamente un núcleo de CPU. ¿Qué representa este número astronómico?

Si usamos la tecnología de simulación de software más avanzada actual para verificar completamente un núcleo de CPU, se necesitan al menos 15,000 años. Usando la tecnología de emulación de hardware más avanzada actual, podemos acortar este tiempo ligeramente a 30 años. Pero todos sabemos que desarrollar un chip no puede esperar 15,000 años, ni 30 años.

Entonces, ¿cuál es la esencia del problema? En realidad, lo hemos estado investigando en los últimos años. Descubrimos que en la verificación de chips existe un llamado "triángulo imposible", es decir, el alto rendimiento de la verificación, una buena capacidad de depuración y el bajo costo; y estos tres factores cruciales para la verificación de chips no pueden satisfacerse simultáneamente. Para los métodos o investigaciones principales actuales, como máximo se pueden lograr dos de los tres, y esta es precisamente la razón fundamental por la cual la eficiencia de la verificación de chips es muy baja.

Alguien tiene que hacer algo diferente

Completado: 60% //////////

Debido a estas razones, la verificación de chips no ha tenido un gran desarrollo en el pasado.

En las empresas de chips, los ingenieros de chips pueden estar más enfocados en escribir casos de prueba y ejecutar regresiones de verificación. En esencia, es un trabajo duro y tedioso. Lo mismo ocurre en el ámbito académico: hay muy pocos académicos dedicados a la investigación en verificación de chips, especialmente en comparación con áreas candentes como la inteligencia artificial, la investigación relacionada con la verificación de chips es muy escasa.

Por eso, un académico destacado me dijo que en el mismo tiempo, podría publicar tres o incluso más artículos en el campo de la inteligencia artificial, pero en verificación de chips, quizás no publique ni uno.

Lamentablemente, tenía razón.

Sin embargo, alguien tiene que hacer algo diferente.

Por lo tanto, durante los últimos años, he dirigido a un equipo dedicado a la investigación relacionada con la verificación de chips, y hemos construido desde cero un sistema de investigación de verificación ágil. El núcleo de este sistema de investigación es una plataforma de verificación llamada ENCORE, basada en un chip especial: las matrices de puertas programables en campo (FPGA). ENCORE puede mejorar significativamente la eficiencia de la verificación y lograr una buena capacidad de depuración.

Para construir este sistema de investigación de verificación ágil, por un lado, necesitamos optimizar constantemente la eficiencia de la detección, depuración y corrección de errores a nivel algorítmico; por otro lado, también esperamos construir una plataforma de aceleración de verificación ágil de extremo a extremo basada en chips de lógica programable (FPGA). A nivel de aplicación, esperamos que esta plataforma sea aplicable tanto para la verificación de procesadores de propósito general, como CPU o GPU, como para la verificación de chips de aplicación específica, como los aceleradores de IA, muy populares en la actualidad.

En el pasado, hemos realizado mucho trabajo de exploración de vanguardia en este campo, incluyendo el mencionado ENCORE y muchas nuevas investigaciones. También hemos publicado estos resultados de investigación en muchas conferencias académicas internacionales reconocidas.

Posteriormente, también hemos estado realizando trabajos muy interesantes, pero como aún no se han publicado, no los compartiré por ahora.

Hacer que más personas comprendan mejor los chips

Completado: 80% //////////

Sin embargo, durante el proceso de investigación, gradualmente descubrí que estos resultados científicos o académicos están dirigidos principalmente a un pequeño círculo de personas que solo entienden la verificación de chips y campos relacionados. Entonces, ¿cómo hacer que más personas vean nuestro trabajo, comprendan nuestra investigación científica e incluso participen en él?

Naturalmente, se me ocurrió la divulgación científica sobre chips, lo que también me parece muy interesante. Llevo cuatro o cinco años dedicándome a la divulgación, desde textos al principio, hasta luego hacer videos en Bilibili. La divulgación sobre chips no solo me ha traído muchos aprendizajes, sino que también me ha ayudado a conocer a muchos amigos afines, así como a espectadores que me aprecian y apoyan.

Sin embargo, hacer videos de divulgación sobre chips no es algo simple, especialmente en la actualidad con la proliferación de videos cortos. Otro destacado creador de contenido científico también me dijo que en el mismo tiempo que yo hago un video largo y profundo sobre divulgación de chips, él podría hacer 10, o incluso más videos cortos relacionados con temas candentes, y su audiencia podría ser muchas veces mayor.

Lamentablemente, también tenía razón.

Pero sobre esta base, creo que aún necesitamos personas que insistan en hacer cosas difíciles. Espero poder combinar la divulgación sobre chips y la verificación de chips, dos cosas igualmente difíciles pero interesantes, y mostrarles a través de videos y textos lo que hacemos, los artículos que hemos publicado y contenidos como los chips de código abierto que nuestro gran equipo está investigando.

Además de los chips, también compartiré con ustedes tecnología dura como la inteligencia artificial y la informática, así como mis experiencias de crecimiento, los libros que he leído y el conocimiento que he adquirido. Sé que en realidad no soy un genio, ni un experto omnisciente y todopoderoso. Más bien, espero poder ser una especie de "guía" para todos, compartiendo el camino que he recorrido.

Así que, volviendo a la pregunta que quería compartir hoy: la investigación científica sobre chips y la divulgación sobre chips, ¿cuál es más interesante? Por supuesto, para mí ambas son igualmente interesantes. La razón es simple: porque ambas son igualmente difíciles. Al mismo tiempo, ambas requieren que las mantenga a largo plazo, de manera persistente.

Mucha gente dice que debemos hacer cosas difíciles pero correctas. Pero el problema real es: ¿cómo juzgas si algo es correcto antes de hacerlo? Si algo es considerado por otros como sentarse en un banco frío, como hacer trabajo duro y tedioso, ¿seguirías insistiendo en hacerlo?

Por lo tanto, prefiero hacer cosas difíciles y a largo plazo, como la investigación académica en verificación de chips, como hacer videos largos y profundos de divulgación sobre chips. Porque si algo es difícil y requiere persistencia a largo plazo, es muy probable que sea correcto.

Esto es todo lo que quería compartir con ustedes hoy. Soy Lao Shi, ¡gracias a todos!

Este artículo proviene del WeChat Official Account: Gezhi Lundao Jiangtan (Foro de Ciencia) , autor: Shi Kan, título original: 《¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares | Shi Kan》

Câu hỏi Liên quan

Q¿Por qué es tan difícil el desarrollo de chips y cuál es un ejemplo de las graves consecuencias de un error en el diseño?

AEl desarrollo de chips es difícil principalmente porque requiere un éxito inmediato. A diferencia del software, los chips no pueden ser corregidos fácilmente después de la fabricación. Un ejemplo es el error en la unidad de división de punto flotante del chip Pentium de Intel, que llevó a un costo de 475 millones de dólares para retirar todos los chips afectados en los años 90.

Q¿Cuál es el porcentaje de proyectos de chips que logran el éxito en el primer intento según los datos presentados en el artículo?

ASegún los datos de la investigación mencionada en el artículo, solo el 24% de los proyectos de chips logran el éxito en el primer intento. Esto significa que tres cuartas partes de los proyectos requieren al menos una nueva iteración de fabricación, lo que conlleva enormes costos adicionales de tiempo y dinero.

Q¿Qué es el 'triángulo imposible' en la verificación de chips y por qué es un problema fundamental?

AEl 'triángulo imposible' en la verificación de chips se refiere a la imposibilidad de satisfacer simultáneamente tres factores cruciales: alto rendimiento, buena capacidad de depuración y bajo costo. Los métodos actuales solo pueden lograr dos de estos tres a la vez, lo que limita fundamentalmente la eficiencia del proceso de verificación.

Q¿Qué es la plataforma ENCORE desarrollada por el autor y su equipo, y cuál es su objetivo principal?

AENCORE es una plataforma de verificación de chips desarrollada por el autor y su equipo. Está basada en FPGA (Field-Programmable Gate Array) y forma el núcleo de un sistema de investigación de verificación ágil. Su objetivo principal es aumentar drásticamente la eficiencia de la verificación mientras mantiene una buena capacidad de depuración, abordando así los desafíos del 'triángulo imposible'.

QSegún el autor, ¿por qué combina la investigación en verificación de chips con la divulgación científica (como hacer videos en Bilibili)?

AEl autor combina la investigación en verificación de chips con la divulgación científica porque cree que ambas son 'cosas difíciles y a largo plazo' que vale la pena hacer. La divulgación le permite compartir su trabajo, investigaciones (como los chips de código abierto) y conocimientos sobre tecnología con un público más amplio, más allá del pequeño círculo académico, actuando como una guía para los interesados.

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.

bitcoinist43 phút trước

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

bitcoinist43 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 CHIP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP) của BạnSau khi mua USD.AI (CHIP), 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 USD.AI (CHIP)Giao dịch USD.AI (CHIP) 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 426Xuất bản vào 2026.04.21Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CHIP

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 CHIP (CHIP) được trình bày dưới đây.

活动图片