Le présentateur « attitré » de la Maison Blanche a gagné plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

marsbitXuất bản vào 2026-07-22Cập nhật gần nhất vào 2026-07-22

Tóm tắt

La Maison Blanche est une fois de plus secouée par un scandale d'initié. Gabriel Perez, opérateur du téléprompteur pour les discours de Donald Trump et proche collaborateur depuis 2016, a utilisé des informations privilégiées pour parier sur les mots que le président mentionnerait lors de ses allocutions. Sur la plateforme de marché prédictif Kalshi, il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars en quelques mois. Perez, qui avait accès aux discours en avance, pariait sur des mots spécifiques. Cependant, les improvisations fréquentes de Trump l'ont parfois contraint à vendre ses positions pour limiter les pertes. Kalshi a détecté ces transactions suspectes, a gelé ses fonds et a signalé l'affaire à la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Bien qu'il ait été suspendu sans salaire par Trump, Perez a échappé à des poursuites pénales. Les procureurs n'ont pas retenu de crime, estimant que ses actes ne menaçaient pas la sécurité nationale. La CFTC devrait conclure un règlement lui demandant de rembourser les gains et de cesser ce type d'activité. Ce cas met en lumière la vulnérabilité des marchés prédictifs sur les "mots mentionnés", facilement manipulables par des initiés ou même les orateurs eux-mêmes, comme l'ont montré des exemples lors des Grammy Awards ou d'un appel aux résultats de Coinbase. Face à cela, Kalshi renforce sa conformité en exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Ce scandale s'inscrit dans une série de récentes affaires d'initiés s...

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Auteur | Golem (@web3_golem)

Récemment, un nouveau scandale de délit d'initié a éclaté à la Maison Blanche américaine.

Un membre du personnel de la Maison Blanche aurait réalisé des dizaines de milliers de dollars de profits en tradant sur des marchés de prédiction grâce à des informations privilégiées. L'initié en question n'était autre qu'un opérateur de téléprompteur de longue date responsable des discours de Trump. Cet employé a été suspendu et privé de salaire.

Cet opérateur de téléprompteur est ainsi devenu la troisième personne révélée par les autorités judiciaires américaines à avoir réalisé des profits substantiels sur des marchés de prédiction en utilisant des informations internes, après un soldat des forces spéciales impliqué dans l'opération de capture de Maduro et un ingénieur en sécurité de Google. (Lectures connexes : «Après 4 mois, Polymarket a aidé Trump à retrouver le divulgateur de l'opération militaire, mais à quel prix...» «Lire les réponses avant l'examen ? Un ingénieur de Google pris dans une affaire de délit d'initié sur Polymarket»)

Signalé par Kalshi, fonds gelés, mais aucune responsabilité pénale in fine

Le protagoniste s'appelle Gabriel Perez. Il est responsable de l'opération du téléprompteur lors des discours de Trump depuis 2016. Son recrutement pour ce poste est assez anecdotique : en 2016, l'équipe de campagne de Trump avait un besoin urgent d'un opérateur de téléprompteur. En cherchant « téléprompteur » sur Google, ils sont tombés sur l'entreprise de Perez, qui a ainsi été embauché par l'équipe de Trump.

Gabriel Perez

Bien qu'embauché par hasard, Perez est progressivement devenu l'un des assistants les plus proches de Trump au cours de cette décennie. Le média américain Politico est allé jusqu'à affirmer que « Perez est devenu la seule personne de confiance de Trump », recevant souvent les modifications de dernière minute de Trump lui-même sur ses discours publics.

Par conséquent, Perez faisait partie du petit nombre de personnes ayant accès aux discours complets de Trump à l'avance et avait pratiquement le dernier mot sur presque tous les textes préparés pour Trump. Ce pouvoir n'est pas négligeable. Son titre officiel à la Maison Blanche était Assistant adjoint du Président et Conseiller technique, avec un salaire annuel de 175 000 dollars, seulement 20 000 dollars de moins que des cadres supérieurs comme la Chef de cabinet Susie Wiles ou la Porte-parole Carolyn Leavitt.

Une telle rémunération le plaçait déjà dans la catégorie des hauts revenus aux États-Unis, mais l'avidité de Perez n'était pas assouvie.

Avec la popularité des marchés de prédiction, où d'innombrables joueurs parient sur les mots spécifiques que Trump « mentionnerait » lors d'un discours donné, Perez a réalisé que son « privilège » pouvait lui rapporter encore plus d'argent.

Les enquêteurs de la CFTC ont découvert que Perez avait parié sur plus d'une douzaine de discours de Trump sur une période d'environ trois mois, réalisant un profit total dépassant 100 000 dollars. Cela incluait le discours de Trump en prime time en décembre dernier, son discours en janvier au Forum économique mondial de Davos en Suisse, le discours sur l'état de l'Union en février et les remarques de Trump en mars lors de la cérémonie de remise de la Médaille d'honneur.

Le salaire annuel officiel du président américain est de 400 000 dollars, auxquels s'ajoutent diverses indemnités, portant le total à environ 569 000 dollars par an. Si Perez n'avait pas été pris, avec son rythme de 100 000 dollars en 3 mois, bien que moins puissant que le président, son revenu annuel aurait dépassé le salaire présidentiel.

Cependant, même en connaissant à l'avance le contenu des discours, Perez ne parvenait pas toujours à prédire avec succès quels mots Trump allait mentionner, car ce dernier s'écartait souvent du texte pour « improviser ». Lorsque Trump sautait un mot sur lequel Perez avait parié, ce dernier vendait immédiatement pour limiter ses pertes. Trump lui-même a reconnu lors d'un discours au Detroit Economic Club en janvier qu'il ne regardait pas le téléprompteur 80 % du temps.

Comme pour le soldat des forces spéciales et l'ingénieur de Google, l'exposition de Perez est également due à une dénonciation proactive de la plateforme de marché de prédiction. Perez utilisait souvent Kalshi pour ses délits d'initiés. À partir de mars de cette année, le système de surveillance de Kalshi a détecté des transactions anormales liées à la mention de mots spécifiques dans les discours de Trump, attirant ainsi l'attention sur Perez.

Après une enquête interne, Kalshi a rapidement gelé plus de 90 000 dollars sur le compte de Perez et a transmis l'affaire à la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine. Apprenant cela, Trump a qualifié l'acte de « méprisable » et a personnellement décidé de suspendre Perez, sans salaire pendant la suspension.

Par cupidité, Perez a finalement tout perdu. Non seulement il ne récupérera pas ses profits sur le marché de prédiction, mais il a également perdu son emploi d'origine. Cependant, comparé au soldat des forces spéciales et à l'ingénieur de Google, Perez a eu de la chance, car les autorités judiciaires américaines ne l'ont pas poursuivi pénalement ; il n'ira pas en prison.

Lors de l'enquête, la CFTC avait informé les procureurs fédéraux de Manhattan, mais ceux-ci ont refusé d'ouvrir une enquête pénale. Selon des sources informées, les régulateurs de la CFTC se sont dits prêts à conclure un règlement avec Perez et ont discuté des conditions avec lui, aboutissant à exiger que Perez restitue les profits et cesse ce type de transactions à l'avenir.

Perez n'est que le début de l'épuration des initiés sur le marché des « mentions »

La raison pour laquelle Perez n'ira pas en prison est que les procureurs estiment qu'il n'a pas commis de crime. Il n'a ni divulgué au préalable des informations gouvernementales importantes, ni porté atteinte à la sécurité nationale. Comme l'a dit Trump, « c'est juste méprisable », portant atteinte à l'image d'intégrité des fonctionnaires gouvernementaux.

En mars de cette année, la Maison Blanche avait mis en garde son personnel contre l'utilisation d'informations non publiques pour parier sur les marchés de prédiction. Le porte-parole de la Maison Blanche, Davis Ingle, a déclaré : « La Maison Blanche a des règles d'éthique strictes, et nous attendons de tous les membres du personnel et des responsables qu'ils les respectent. »

Mais Perez est loin d'être le seul membre du personnel de la Maison Blanche à profiter d'informations privilégiées. Trump, qui vend ouvertement l'accès à des groupes payants, n'est pas en position de critiquer cet opérateur de téléprompteur (lecture connexe :100 000 dollars par mois, Trump commence à vendre de « l'Alpha »).

On ne peut donc pas blâmer Perez d'avoir cédé à la tentation. Le marché des « mentions » dans les marchés de prédiction est effectivement la catégorie de prédiction la plus facile à manipuler. Lorsque le coût de participation pour un initié est extrêmement faible et que le rendement potentiel est très élevé, ce n'est plus une question de morale, mais de conception du mécanisme. Face au profit, même les politiciens à l'apparence respectable et aux positions justes ne peuvent garantir qu'ils ne franchiront jamais cette ligne.

Le fonctionnement du marché des « mentions » est que les utilisateurs parient sur des mots, phrases ou sujets spécifiques qui seront mentionnés dans un discours public. Par rapport à d'autres événements (comme les élections politiques, les événements sportifs, etc.), le coût de la triche sur le marché des « mentions » est extrêmement faible. Cela ne se limite pas aux personnes comme Perez qui connaissent le contenu du discours à l'avance. Pour l'orateur lui-même, tricher est l'affaire d'une phrase, matérialisant l'expression « un mot vaut mille pièces d'or ».

Lors de la cérémonie des Grammy Awards en février dernier, alors que l'animateur Trevor Noah venait de dire « Bienvenue aux Grammy », il s'est soudain exclamé « Potato » (pomme de terre). Alors que tout le monde était perplexe, Trevor Noah a poursuivi en disant « Si vous avez parié sur ce mot sur Polymarket, vous avez fait fortune », et a félicité l'utilisateur « Noah 22 ». En réalité, l'option « potato » n'existait même pas dans le marché de prédiction « Que sera-t-il mentionné lors des Grammy Awards ? » sur Polymarket, et l'utilisateur « noah-22 » était purement fictif.

L'animateur des Grammy prononce « potato » pendant la cérémonie

Certaines analyses ont ensuite suggéré qu'il s'agissait d'une opération marketing de Polymarket, mais cela illustre déjà la capacité de manipulation d'un intervenant sur le marché des « mentions ».

Un exemple plus direct : en octobre 2025, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre de Coinbase, alors que la réunion touchait à sa fin, le PDG Brian Armstrong a déclaré qu'il avait remarqué que beaucoup de gens pariaient sur les marchés de prédiction sur ce qu'il allait mentionner pendant cet appel. Il a alors ouvert Polymarket et a lu tous les mots de la liste, un par un, entraînant finalement une probabilité de résultat de 100 % pour toutes les options sur ce marché, qui s'est soldé par un match nul.

Les exemples ci-dessus ne sont que deux illustrations du contrôle qu'un intervenant peut exercer sur le marché des « mentions ». Bien sûr, il y a certainement de nombreuses autres personnes sous l'eau qui en profitent réellement. Cependant, avec le renforcement progressif de la régulation des marchés de prédiction, peut-être que tous les initiés du marché des « mentions » seront purgés à l'avenir, et Perez n'est qu'un début.

Le mois dernier, Kalshi venait de mettre à jour sa politique, exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Bobby DeNault, responsable de l'application de la réglementation chez Kalshi, a expliqué la raison de cette mesure : « Si, en raison de votre travail ou de votre relation d'emploi, vous avez accès à certaines informations, et que vous avez des obligations légales à leur égard, alors vous avez le devoir de ne pas vous les approprier ni de les utiliser à des fins personnelles. » Polymarket n'a pas encore imposé d'exigences de divulgation aussi strictes à ses utilisateurs, mais dans le secteur des marchés de prédiction de plus en plus concurrentiel et conforme, il est probable que des exigences de conformité plus strictes arriveront bientôt chez Polymarket.

Du soldat des forces spéciales à l'ingénieur de Google, en passant par l'opérateur de téléprompteur de la Maison Blanche, les marchés de prédiction purgent progressivement les délits d'initiés. Simultanément, le marché subit également un désenchantement à l'égard des marchés de prédiction : on pensait qu'ils reflétaient la sagesse des foules, mais en réalité, ils n'étaient que des distributeurs automatiques pour une minorité d'initiés.

Bien que l'épuration des délits d'initiés rende les marchés de prédiction plus conformes, elle les éloigne aussi de la vérité et les rapproche du pur casino.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QQui est Gabriel Perez et quel était son rôle à la Maison Blanche ?

AGabriel Perez était un opérateur de téléprompteur pour les discours de Donald Trump à la Maison Blanche. Son titre officiel était assistant adjoint du président et conseiller technique.

QComment Gabriel Perez a-t-il réalisé des profits sur les marchés de prédiction, et quel était le montant approximatif ?

AIl a utilisé des informations privilégiées, ayant un accès anticipé aux discours de Trump, pour parier sur les mots spécifiques que le président mentionnerait. Il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars sur une période d'environ trois mois.

QPourquoi Gabriel Perez n'a-t-il pas été poursuivi pénalement pour ses activités ?

ALes procureurs fédéraux ont estimé que ses actions ne constituaient pas un crime, car il n'avait pas divulgué d'informations gouvernementales sensibles ni menacé la sécurité nationale. La CFTC a plutôt choisi de négocier un règlement civil.

QQuelle a été la conséquence professionnelle pour Gabriel Perez après la découverte de ses transactions ?

AIl a été suspendu de ses fonctions à la Maison Blanche par décision de Donald Trump lui-même, et il ne percevait plus de salaire pendant sa suspension.

QQuelles mesures les plateformes de marchés de prédiction comme Kalshi prennent-elles pour lutter contre les délits d'initiés ?

AKalshi a récemment mis à jour sa politique pour exiger que les utilisateurs divulguent leur employeur. Cette mesure vise à identifier plus facilement les personnes pouvant avoir accès à des informations privilégiées en raison de leur travail.

Nội dung Liên quan

Bất Ngờ, Google Earth Gấp Rút Rút Lại Tính Năng Tạo Ảnh Nano Banana 2!

Google Earth vừa triển khai tính năng tạo ảnh mới "Nano Banana 2" cho phép người dùng chỉnh sửa cảnh quan thực tế bằng lời nhắc văn bản. Tuy nhiên, chỉ sau một ngày, tính năng này đã bị thu hồi khẩn cấp sau khi cộng đồng mạng "nghịch ngợm" tạo ra những hình ảnh như tượng đài lịch sử Mỹ biến thành phế tích tận thế hay thành phố bị zombie xâm chiếm. Công nghệ mới này sử dụng "ràng buộc không gian địa lý", kết hợp ảnh vệ tinh, dữ liệu độ cao 3D và kiến thức thực tế để tạo ra hình ảnh phù hợp với địa hình thật. Nó hứa hẹn ứng dụng trong giáo dục (tái hiện lịch sử), bất động sản (trực quan hóa dự án) và khám phá. Mặc dù tạo ra hình ảnh chất lượng cao với văn bản chính xác, thời gian xử lý lên tới 2 phút và không khả dụng trong chế độ Street View. Việc tích hợp này đánh dấu chiến lược riêng của Google: tận dụng kho dữ liệu bản đồ độc quyền để tạo ra công cụ AI "hiện thực" dựa trên tọa độ thực, thay vì chỉ cạnh tranh về khả năng nghệ thuật. Tính năng hiện đã được tái triển khai với các biện pháp bảo vệ được tăng cường.

marsbit38 phút trước

Bất Ngờ, Google Earth Gấp Rút Rút Lại Tính Năng Tạo Ảnh Nano Banana 2!

marsbit38 phút trước

Altman thừa nhận: Đã đánh giá quá cao việc AI cướp việc làm! Jensen Huang: Luận điểm mất việc hoàn toàn bị hiểu ngược

OpenAI CEO Sam Altman thừa nhận đã đánh giá quá cao tốc độ AI thay thế các vị trí văn phòng cơ bản, cho rằng "ngày tận thế việc làm" khó xảy ra. Trong một podcast, ông nói mọi người "không thực sự muốn một CEO AI" vì cần một con người cụ thể chịu trách nhiệm cho quyết định. CEO NVIDIA Jensen Huang cũng tuyên bố quan điểm "AI hủy hoại việc làm" là hoàn toàn sai lầm. Ông phân biệt giữa "công việc" và "nhiệm vụ": AI có thể đảm nhận một số nhiệm vụ, nhưng không thay thế toàn bộ công việc đòi hỏi giao tiếp, phán đoán, phối hợp và chịu trách nhiệm. Nghiên cứu từ Đại học Maryland và LinkUp cho thấy, tính đến quý 4/2025, nhu cầu tuyển dụng tổng thể ở Mỹ không bị ảnh hưởng tiêu cực bởi AI. Tỷ lệ vị trí dành cho sinh viên mới tốt nghiệp thậm chí tăng từ 11,7% (cuối 2022) lên 12,6% (cuối 2025). Tuy nhiên, những nhiệm vụ tiêu chuẩn hóa, vốn là bước đệm quan trọng để người mới tích lũy kinh nghiệm, lại đang bị AI tiếp quản nhanh chóng, khiến lối vào thị trường lao động trở nên hẹp hơn. Bài học chung là giá trị công việc của con người đang dịch chuyển lên các khía cạnh như chịu trách nhiệm, xây dựng niềm tin và ra quyết định cuối cùng - những điều AI chưa thể thay thế. Thay vì lo lắng AI sẽ cướp việc, câu hỏi quan trọng hơn là xác định phần việc nào trong công việc của mình đòi hỏi trách nhiệm và sự tin cậy mà chỉ con người mới có thể đáp ứng.

marsbit44 phút trước

Altman thừa nhận: Đã đánh giá quá cao việc AI cướp việc làm! Jensen Huang: Luận điểm mất việc hoàn toàn bị hiểu ngược

marsbit44 phút trước

Fed Có Bước Chuyển Lớn? Tin Tức: Walsh Cân Nhắc Giảm Tần Suất Họp Lãi Suất, Phá Vỡ Thông Lệ 40 Năm

Chủ tịch Fed Jerome Powell đang xem xét cắt giảm số lượng cuộc họp định kỳ hàng năm của Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC), một động thái được cho là thay đổi lớn nhất trong cách vận hành của ngân hàng trung ương này trong nhiều thập kỷ. Theo nguồn tin từ New York Times, đề xuất này được đưa ra trong cuộc họp tuần này và kế hoạch mới có thể được quyết định trước cuộc họp tháng 9, dù các thay đổi cụ thể có thể được thực hiện muộn hơn. Việc cắt giảm tần suất họp, hiện là 8 lần/năm theo thông lệ có từ năm 1981 dưới thời Chủ tịch Paul Volcker, sẽ làm giảm cơ hội bỏ phiếu về lãi suất. Điều này có thể làm suy yếu khả năng phản ứng của Fed trước những biến động về lạm phát và thị trường lao động, đồng thời giảm kênh thông tin cho thị trường, đảo ngược xu hướng tăng cường minh bạch thông tin trong nhiều thập kỷ qua của Fed. Theo luật Ngân hàng năm 1935, FOMC chỉ bắt buộc phải họp ít nhất bốn lần mỗi năm. Điều này cho thấy đề xuất cắt giảm là khả thi về mặt pháp lý. Tuy nhiên, chính Chủ tịch Powell trước đây từng cho rằng bốn cuộc họp là "không đủ", tạo nên một mâu thuẫn nhất định với hướng thảo luận hiện nay. Đề xuất này nằm trong kế hoạch cải tổ thể chế rộng lớn hơn của ông Powell kể từ khi nhậm chức vào tháng 5, bao gồm việc rút ngắn thông cáo chính sách và xem xét giảm các cuộc họp báo sau họp FOMC. Nếu được thông qua, thay đổi về tần suất họp dự kiến sẽ tác động sâu sắc đến dòng thông tin thị trường, tính linh hoạt trong chính sách và cách thức giao tiếp của ngân hàng trung ương.

marsbit59 phút trước

Fed Có Bước Chuyển Lớn? Tin Tức: Walsh Cân Nhắc Giảm Tần Suất Họp Lãi Suất, Phá Vỡ Thông Lệ 40 Năm

marsbit59 phút trước

Tuyển Chọn Biên Tập Hàng Tuần Weekly Editor's Picks(0725-0731)

Dòng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị lu mờ bởi tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập viên Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, giúp bạn lọc nhiễu, giữ lại những hiểu biết sâu sắc. **Bối cảnh vĩ mô:** Cuộc họp Fed đầy bất ổn nhất trong những năm gần đây, giữa lúc dữ liệu lạm phát, việc làm yếu và giá dầu giảm tạo không gian chờ đợi, nhưng áp lực lạm phát và các phát biểu diều hâu vẫn khiến thị trường cảnh giác với rủi ro tăng lãi suất. **Đầu tư & Khởi nghiệp:** Các chuyên gia thảo luận về giá trị dài hạn của tiền mã hóa, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm vững bản chất tài sản và kiên trì vượt qua chu kỳ. Thị trường chứng khoán toàn cầu, đặc biệt là cổ phiếu công nghệ, đang ngày càng có đặc điểm giống thị trường tiền mã hóa: câu chuyện áp đảo định giá, đòn bẩy khuếch đại cảm xúc. Các nền tảng như Hyperliquid và Polymarket gặp khó khăn khi mở rộng sang lĩnh vực mới. Nhiều giao thức kiếm được doanh thu đáng kể nhưng giá token không tăng, do áp lực bán từ token đã mở khóa và các yếu tố khác. **AI & Bộ nhớ:** CDS của Nvidia tăng mạnh, cho thấy thị trường tín dụng đang định giá rủi ro từ việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI. Ngành công nghiệp chip Trung Quốc đang tác động đến logic định giá bộ nhớ toàn cầu. Sự sụt giảm của cổ phiếu bộ nhớ phản ánh khoảng cách giữa cơ bản và kỳ vọng, với thị trường định giá trước nguy cơ dư cung tiềm tăng vào năm 2027. Mặc dù SK Hynix có quý kinh doanh tốt, nhưng thị trường vẫn tập trung vào việc định giá lại không gian tăng trưởng trong tương lai. **Chính sách & Stablecoin:** Đạo luật Clarity vẫn gặp trở ngại ở "vạch một thước" cuối cùng do bất đồng về các điều khoản đạo đức và cạnh tranh thời gian biểu quốc hội. Nếu không được thông qua, tác động đến thị trường tiền mã hóa có thể hạn chế, nhưng sẽ gây khó khăn cho các nỗ lực lập pháp trong tương lai. **CeFi & DeFi:** TradeXYZ thể hiện khả năng định giá chính xác với cổ phiếu A-shares. Động lực tăng giá ngắn hạn của ONDO có liên quan đến các sản phẩm hợp đồng chứng khoán được token hóa. **Ethereum & Mở rộng:** Lido đang lên kế hoạch di chuyển 8 triệu ETH sang kiến trúc trình xác thực mới sau bản nâng cấp Pectra, nhằm quản lý vốn hiệu quả hơn, mặc dù có thể tạm thời làm giảm phần thưởng. **An ninh:** Vụ phá sản của Poolin nhấn mạnh rủi ro khi giữ tài sản trong ví nền tảng thay vì các giải pháp giám sát chuyên nghiệp. **Điểm tin nóng trong tuần:** Fed giữ nguyên lãi suất; MiCA chính thức có hiệu lực tại châu Âu; Quỹ hưu trí Hàn Quốc mua ròng cổ phiếu KOSPI; Trường Tân Khoa học Kỹ thuật lập nhiều kỷ lục khi lên sàn; Sam Altman tuyên bố OpenAI sẽ "làm thế giới kinh ngạc" trong 12 tháng tới; Samsung và SK Hynix sắp ký thỏa thuận chip AI lớn với các đại gia công nghệ Mỹ; Vốn hóa Apple vượt 5 nghìn tỷ USD; SpaceX giảm 20% so với giá phát hành.

marsbit1 giờ trước

Tuyển Chọn Biên Tập Hàng Tuần Weekly Editor's Picks(0725-0731)

marsbit1 giờ trước

Đầu tư ít không phải là lá bài miễn tử của Apple

Bài viết phân tích tình hình tài chính và chiến lược AI của Apple trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ. Mặc dù bị chỉ trích vì chậm trễ trong phát triển AI so với các gã khổng lồ như Meta, Google, Microsoft (vốn đang chi tiêu khổng lồ cho AI), Apple lại được thị trường đánh giá cao nhờ sự kiềm chế trong chi tiêu vốn, giúp dòng tiền hoạt động mạnh mẽ. Gần đây, cổ phiếu Apple tăng mạnh, đưa vốn hóa lên trên 5 nghìn tỷ USD. Báo cáo tài chính quý III năm tài chính 2026 (quý II năm 2026) của Apple cho thấy doanh thu và lợi nhuận kỷ lục, chủ yếu nhờ iPhone và Mac tăng trưởng mạnh (21.7% và 28.7%). Tuy nhiên, dự báo tăng trưởng quý tiếp theo thấp hơn kỳ vọng, dẫn đến giá cổ phiếu giảm mạnh sau giờ giao dịch. Nguyên nhân chính là áp lực từ chuỗi cung ứng, đặc biệt là chip và bộ nhớ, do nhu cầu AI toàn cầu tăng vọt làm tăng chi phí và hạn chế nguồn cung. Điều này buộc Apple phải tăng giá sản phẩm và tích trữ hàng tồn kho. Dù tránh được cuộc đua chi tiêu AI lớn, Apple vẫn bị ảnh hưởng gián tiếp. Trong khi các đối thủ tăng chi tiêu vốn (capex) cho AI, Apple lại tăng mạnh chi phí nghiên cứu & phát triển (R&D) lên 32.5%, nhưng kết quả cụ thể về AI còn hạn chế. Đây là báo cáo cuối cùng của CEO Tim Cook trước khi ông nghỉ hưu vào tháng 9.

marsbit2 giờ trước

Đầu tư ít không phải là lá bài miễn tử của Apple

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.1kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 2.1kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

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 S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片