Bài viết mới nhất của Bill Gates: Điều thực sự rắc rối với AI, là chúng ta chưa sẵn sàng cho nó

marsbitXuất bản vào 2026-08-28Cập nhật gần nhất vào 2026-08-28

Tóm tắt

Bill Gates đã chia sẻ quan điểm mới về AI: Lợi ích lâu dài của AI có thể rất lớn, nhưng giai đoạn chuyển tiếp từ nay tới đó có thể là một trong những biến chuyển xã hội dữ dội nhất lịch sử nhân loại, và chúng ta hầu như chưa chuẩn bị gì. Ông nhấn mạnh rằng AI khác với các cuộc cách mạng công nghệ trước đây vì nó thay thế lao động nhận thức, không chỉ lao động chân tay. Điều này đe dọa làm giảm số lượng việc làm mới. Rủi ro không chỉ ở tương lai xa, mà đang diễn ra: AI đã vượt qua nhiều ngưỡng rủi ro trong các lĩnh vực như mã hóa (tạo công cụ tấn công mạng mạnh), y sinh, ảnh hưởng xã hội và thị trường lao động. Mối lo không chỉ là mất việc mà còn là "thay thế chi phí thấp": AI sẽ rẻ hơn và tốt hơn cho nhiều công việc văn phòng có quy trình rõ ràng. Gates đề xuất ý tưởng "Lĩnh vực dành riêng cho con người" (Human Reserved) – những việc như chăm sóc sức khỏe hoặc giáo dục, dù AI có thể làm, vẫn nên do con người đảm nhận vì giá trị nhân văn. Để quản lý giai đoạn chuyển tiếp, ông kêu gọi: 1. Thiết lập hệ thống quản trị mới cho chuyển đổi AI. 2. Chủ động quản lý tác động việc làm: củng cố mạng lưới an sinh, đào tạo lại, điều chỉnh thuế (như đánh thuế robot/AI tokens). 3. Phối hợp quốc tế, trong đó Mỹ và Trung Quốc không thể vắng mặt. Trọng tâm của Gates là câu hỏi: Nếu AI cuối cùng tạo ra sự dư dả, thì ai sẽ được hưởng thành quả đó và làm thế nào để xã hội thích ứng một cách công bằng trong giai đoạn chuyển đổi đầy thách thức? Ông tin AI có thể trở thành công cụ bình đẳng ...

Văn bản | Đăng Đỉnh Khả Tuyển

Ngày 26 tháng 8, Bill Gates đã đăng một bài viết dài về AI trên Gates Notes:

Thời đại AI hỗn loạn đã đến. Những lựa chọn chúng ta đưa ra bây giờ là vô cùng quan trọng.

Bài gốc trên Gates Notes của Bill Gates:

Dẫn nhập trọng tâm bài gốc: AI vừa có thể trở thành công cụ bình đẳng mạnh mẽ nhất, vừa có thể trở thành nguồn bất công nghiêm trọng. Gates cho rằng chúng ta cần bắt đầu lập kế hoạch cho sự chuyển đổi này ngay bây giờ.

Bài viết này có tính khả đọc rất cao. Gates không trở thành một người bi quan về AI, cũng không phủ nhận giá trị dài hạn của AI. Ông vẫn tin rằng AI sẽ thúc đẩy những tiến bộ to lớn trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, nông nghiệp, năng lượng, nghiên cứu khoa học.

Nhưng trọng tâm mà ông quan tâm đã thay đổi.

Những năm gần đây, ông nói nhiều hơn về việc cuối cùng AI có thể tạo ra cái gì. Lần này, ông dành rất nhiều dung lượng để thảo luận một vấn đề khác:

Từ hôm nay bước đến tương lai đó, điều gì sẽ xảy ra ở giữa?

Nếu nén toàn bộ bài viết thành một câu, có lẽ sẽ là:

Lợi ích dài hạn của AI có thể cực kỳ lớn. Nhưng "giai đoạn chuyển tiếp" từ bây giờ đến tương lai đó, có thể trở thành một trong những sự chuyển đổi xã hội dữ dội nhất trong lịch sử loài người. Và chúng ta hầu như chưa xây dựng thể chế cho nó.

Gates vẫn tin vào giá trị dài hạn của AI. Điều khiến ông lo ngại bây giờ là: Chúng ta sẽ trải qua hơn chục năm ở giữa này như thế nào.

Trong bài viết gốc, ông trực tiếp viết: "Đáng tiếc, hiện tại chúng ta không đang chuẩn bị cho việc này."

Tầng thứ nhất: Gates cho rằng, lần này không thể đơn giản so sánh với Cách mạng Công nghiệp

Đây là quan điểm tôi cho rằng rất quan trọng trong toàn bài, và cũng rất dễ bị các tiêu đề tin tức bỏ sót.

Trước đây khi đối mặt với câu hỏi "AI có cướp mất việc làm không", một câu trả lời tiêu chuẩn là: Động cơ hơi nước đã tiêu diệt một số công việc, nhưng tạo ra công việc mới; Internet cũng vậy, nên cuối cùng AI cũng sẽ tạo ra công việc mới.

Gates giờ đây đã có sự nghi ngờ rõ ràng với cách so sánh này. Công nghệ trước đây chủ yếu thay thế lao động chân tay, hoặc một năng lực cụ thể nào đó. Công việc mới cuối cùng vẫn cần nhận thức của con người.

Điểm đặc biệt của AI là: Bản thân nó đang thay thế lao động nhận thức.

Vòng lặp mặc định trong hai trăm năm qua

Công việc cũ mất đi → Công việc mới xuất hiện → Con người chuyển sang đó

Gates trong bài gốc đã chỉ trực tiếp đến các công việc luật, dịch vụ khách hàng, y tế, phần mềm, sản xuất, sau đó lại liệt kê các công việc như bán hàng, kỹ sư phần mềm, trợ lý luật sư, thẩm định cho vay, phân tích dữ liệu, phân loại bệnh nhân.

Phán đoán của ông là: Công việc mới vẫn sẽ xuất hiện, nhưng nếu thiếu chính sách phù hợp, số lượng vị trí trong tương lai có thể ít hơn nhiều so với ngày nay.

Phán đoán này suy xét sâu hơn so với điều thường được gọi là "AI cướp việc làm". Hai trăm năm qua, chúng ta mặc định tiến bộ kỹ thuật cuối cùng sẽ tạo ra nhiều công việc mới hơn, phức tạp hơn, và cũng cần nhiều nhận thức của con người hơn.

Nhưng nếu thứ được quy mô hóa, bị hạ thấp chi phí, lại chính là bản thân "năng lực nhận thức" thì sao? Kinh nghiệm lịch sử này còn có thành lập hay không, bắt đầu trở nên không chắc chắn.

Tác động lớn nhất của AI đối với việc làm, cũng chưa chắc là một ngày nào đó đột nhiên xuất hiện thất nghiệp hàng loạt. Biến đổi có khả năng hơn là cùng một công ty, cùng một nghiệp vụ, trong tương lai chỉ cần ít người hơn.

Một người cộng thêm vài Agent, có thể hoàn thành công việc mà trước đây phải một nhóm nhỏ mới làm xong.

Vị trí công việc sẽ không biến mất qua một đêm, nhưng vị trí mới tăng thêm sẽ giảm, đội ngũ sẽ mỏng đi, doanh nghiệp ngày càng không muốn trả giá như trước cho "lao động nhận thức có thể được AI hoàn thành".

Tầng thứ hai: Rủi ro không còn là vấn đề sau AGI, mà đang diễn ra

Sự thay đổi thái độ lần này của Gates còn có một bối cảnh quan trọng.

Ông giải thích lý do tại sao đứng ra lúc này trong cuộc phỏng vấn với MIT Technology Review.

Ông cho rằng mấy "ngưỡng nguy hiểm" từng được thảo luận trong quá khứ, trên thực tế đã bắt đầu bị vượt qua, bao gồm: năng lực sinh học, năng lực tấn công mạng, ảnh hưởng tâm lý và xã hội, phá hoại thị trường lao động, và tính kiểm soát của AI.

Đặc biệt là Coding. Sự tiến bộ của Claude Code, ngữ cảnh dài và Agentic Coding, khiến ông nhận ra AI vượt qua không chỉ là một ngưỡng năng lực lập trình.

Một Agent có thể viết code quy mô lớn, đồng thời cũng có thể trở thành công cụ tấn công mạng mạnh mẽ.

Năng lực AI càng mạnh, khả năng phòng thủ phát hiện lỗ hổng, sửa chữa hệ thống sẽ tăng lên. Nhưng chi phí để kẻ tấn công sử dụng cùng năng lực đó tìm kiếm lỗ hổng, phát động tấn công cũng đang giảm xuống.

Gates trong bài gốc cũng đề cập vấn đề này. Năng lực mới mà kẻ tấn công đạt được đang nhanh chóng tăng lên, trong khi phía phòng thủ không thể đồng thời vá tất cả điểm yếu.

Năng lực đang vượt qua đường kẻ, quản trị vẫn dừng lại ở giai đoạn thảo luận.

Tầng thứ ba: Ông lo ngại không chỉ là thất nghiệp, mà còn là "Thay thế Thông minh Chi phí Thấp"

Trong cuộc phỏng vấn MIT có một câu, tôi thấy còn đáng suy ngẫm hơn cả văn bản chính:

Đối với công việc được định nghĩa rõ ràng, AI rẻ hơn, và cũng sẽ làm tốt hơn.

Ví dụ ông đưa ra rất bình thường: bán hàng qua điện thoại, dịch vụ khách hàng, bộ phận tài chính, kết toán cuối tháng, phán đoán chiết khấu... Rất nhiều công việc cổ cồn trắng có quy trình rõ ràng, quy tắc minh bạch, có thể mô tả bằng số hóa, sẽ ngày càng dễ dàng được AI chi phí thấp hoàn thành.

Từ khóa then chốt nhất ở đây có lẽ không phải là "thay thế", mà là: rẻ hơn.

Thực tế rất có thể sẽ không xuất hiện sự chuyển đổi đột ngột AI = 1, con người = 0. Có thể chỉ là một bộ phận trước đây cần 10 người, giờ chỉ cần 6 người.

Công việc xử lý thông tin mà vị trí sơ cấp vốn cần, trước tiên do Agent hoàn thành phần lớn. Thời gian làm việc của một người từng quyết định tốc độ mở rộng nghiệp vụ, giờ phần mềm có thể xử lý song song lượng lớn nhiệm vụ.

Hạt nhân của biến đổi là chi phí biên của lao động và trí thông minh.

Dọc theo vấn đề này tiếp tục đi xuống, Gates đưa ra một giả tưởng hiếm khi xuất hiện từ miệng ông: Một số công việc, dù AI có thể hoàn thành, xã hội có lẽ vẫn nên để nó cho con người.

Tầng thứ tư: Một khái niệm mới rất thú vị – Human Reserved

Có thể dịch là: "Lĩnh vực được bảo lưu cho con người". Gates dùng một phép so sánh rất hình tượng: khu bảo tồn thiên nhiên.

Khu bảo tồn thiên nhiên đương nhiên có thể sửa đường, xây nhà. Chúng ta chọn không làm vậy, vì cái giá mất nó quá lớn. Human Reserved cũng là logic tương tự: Dù AI có thể làm, chúng ta vẫn quyết định để con người làm.

Ý tưởng này đến từ trải nghiệm cuối đời của cha ông.

Cha của Gates mắc bệnh Alzheimer. Cuối đời, có một nhóm nhân viên chăm sóc chăm sóc ông 24/24. Đôi khi, cha ông đã không thể biểu đạt mình đói, nhưng nhân viên chăm sóc vẫn có thể hiểu ông.

Gates viết, trong sự chăm sóc này có một thứ "tính người không thể thay thế". Giáo dục và sức khỏe tâm thần có thể áp dụng cách "người + AI", do con người đảm nhận trách nhiệm cuối cùng, AI mở rộng năng lực con người.

Trong y tế còn có một ví dụ: Về mặt kỹ thuật, robot đương nhiên có thể nói với một người "bạn mắc bệnh không thể chữa khỏi". Gates cho rằng, nó không nên làm vậy.

Ý nghĩa của "công việc con người" trong tương lai, có thể không còn hoàn toàn do hiệu suất quyết định.

Tầng thứ năm: Do đó phải thiết kế lại thuế và an sinh xã hội

Nếu AI và robot tiếp tục giảm nhu cầu lao động, thể chế hiện tại sẽ gặp một vấn đề rất thực tế.

Cơ sở thuế hiện tại

Người làm việc → Doanh nghiệp trả lương → Lương nộp thuế

Nếu ngày càng nhiều lao động trở thành: AI / Robot làm việc → Doanh nghiệp thu được lợi nhuận năng suất, cơ sở thuế cũ có thể bị ảnh hưởng.

Gates do đó một lần nữa đề xuất robot tax (thuế robot), và nói rất trực tiếp:

"Tôi tin chúng ta nên đánh thuế vào AI tokens và robot."

Doanh nghiệp thuê một người, cần đóng payroll tax dựa trên lương. Mua robot, nhưng thường có thể ngay lập tức khấu trừ như chi phí nghiệp vụ.

Gates cho rằng, chế độ thuế hiện hành trên thực tế sẽ thúc đẩy doanh nghiệp nhanh chóng dùng máy móc thay thế con người.

Đánh thuế một mặt có thể hơi làm chậm tốc độ doanh nghiệp nhanh chóng rời xa lao động con người, mặt khác có thể huy động vốn cho đào tạo lại và hệ thống an sinh xã hội mạnh hơn.

Điều này giống như hai mặt của một đồng xu với vấn đề tôi quan tâm khi viết "Hóa đơn AI, không chỉ do công ty công nghệ trả".

Nếu những đầu tư này cuối cùng thực sự tạo ra lợi nhuận năng suất khổng lồ, lợi nhuận đó rồi sẽ chảy về ai?

Tầng thứ sáu: AI có thể đồng thời trở thành "công cụ bình đẳng lớn nhất" và "cỗ máy tạo bất bình đẳng lớn nhất"

Đây là đề mục tổng thể của toàn bài.

"AI sẽ hoặc là công cụ bình đẳng vĩ đại nhất từng được phát minh, hoặc là nguồn bất công tồi tệ nhất."

Nếu chi phí biên của AI y tế, AI giáo dục, AI nông nghiệp, AI nghiên cứu khoa học đủ thấp, năng lực trước đây chỉ khu vực giàu có mới có thể có được, sẽ có cơ hội phủ rộng đến nhiều người bình thường hơn.

Cùng một công nghệ cũng có thể khuếch đại khoảng cách vốn có.

Quyền sở hữu AI tập trung vào một số ít công ty.

Vốn lấy đi lợi nhuận năng suất chính.

Giá trị lao động của người bình thường giảm xuống.

Khu vực giàu có đầu tiên nhận được lợi ích từ AI.

Nhóm thu nhập thấp đầu tiên gánh chịu cú sốc việc làm.

Vậy vấn đề không chỉ còn là: "AI có tạo ra của cải không?", mà còn là: "Của cải AI tạo ra cuối cùng thuộc về ai?"

Cuối cùng, ba hướng hành động ông đưa ra

Thứ nhất, thiết lập hệ thống quản trị chuyển đổi AI mới.

Cơ quan chính phủ hiện tại không được thiết kế cho một công nghệ trải dài như vậy qua việc làm, an ninh quốc gia, giáo dục, y tế, thuế, năng lượng, tài chính và an ninh mạng.

Thứ hai, chủ động quản lý cú sốc việc làm.

Bao gồm tăng cường mạng lưới an toàn xã hội, đào tạo lại nghề nghiệp, điều chỉnh chế độ thuế, và những phương án phi thường như Human Reserved.

Thứ ba, cần phối hợp quốc tế, Mỹ và Trung Quốc không thể vắng mặt.

An ninh mạng, rủi ro sinh học và phổ biến mô hình đều sẽ vượt qua biên giới quốc gia. Gates viết rõ ràng, cần một mức độ hợp tác nhất định giữa Mỹ và Trung Quốc.

Quan điểm thu hút tranh luận nhất trong bài viết này là dự đoán của ông về tương lai

Gates thảo luận một vấn đề giai đoạn chuyển đổi AI:

Đích đến của AI có thể là sự sung túc dồi dào, nhưng giữa "xã hội sung túc dồi dào" và hiện tại, không tồn tại một con đường tự động trơn tru.

Xã hội sung túc dồi dào ít nhất còn sau mười năm nữa. Toàn bộ quá trình chuyển đổi, có thể kéo dài 10-20 năm tới.

Sam Altman, Dario Amodei và những người khác thường mô tả cuối cùng AI có thể đẩy năng suất đến đâu. Lần này Gates thảo luận về một khoảng thời gian khác:

Từ bây giờ đến xã hội sung túc dồi dào đó giữa chừng, rốt cuộc sẽ xảy ra chuyện gì?

Vấn đề này thực tế hơn với người bình thường so với "AGI khi nào đến", công ty không còn tuyển nhiều nhân sự mới nữa. Một bộ phận bắt đầu dùng Agent hoàn thành công việc của vài người. Một số dịch vụ chuyên nghiệp nào đó trở nên rất rẻ.

Lợi nhuận năng suất mới nhiều hơn chảy về phía sở hữu mô hình, năng lực tính toán và vốn. Nhưng chế độ thuế, giáo dục, an sinh xã hội và việc làm, vẫn vận hành theo cách cũ.

Những biến đổi này không cần đợi đến khi AGI xuất hiện, một phần đã bắt đầu xảy ra. Phần khó nhất của AI, có lẽ cũng không chỉ là làm mô hình đủ mạnh.

Sau khi công nghệ bước vào xã hội, còn có một vấn đề chậm hơn, khó hơn:

Chúng ta có năng lực để xã hội thích ứng với nó hay không.

  • Tài liệu tham khảo:Bill Gates / Gates Notes; MIT Technology Review phỏng vấn chuyên sâu; tài liệu Anthropic Claude Code.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QTại sao Bill Gates cho rằng việc so sánh cuộc cách mạng AI với cuộc Cách mạng Công nghiệp có thể không chính xác?

AÔng cho rằng công nghệ trong quá khứ chủ yếu thay thế lao động chân tay hoặc một kỹ năng cụ thể, cuối cùng vẫn cần đến nhận thức của con người cho công việc mới. Tuy nhiên, AI lại có khả năng thay thế chính lao động nhận thức. Do đó, vòng lặp mặc định 'công việc cũ mất đi → công việc mới xuất hiện → con người chuyển sang' trong 200 năm qua có thể không còn đúng đắn. Số lượng việc làm mới có thể ít hơn nhiều nếu không có chính sách phù hợp.

QBill Gates đã đề xuất khái niệm mới nào liên quan đến việc làm trong tương lai dưới tác động của AI?

AÔng đề xuất khái niệm 'Human Reserved' (Lĩnh vực dành riêng cho con người). Ý tưởng này tương tự như khu bảo tồn thiên nhiên: ngay cả khi AI có thể làm được, xã hội vẫn nên quyết định để con người thực hiện những công việc đó, vì chúng mang tính nhân văn không thể thay thế, như chăm sóc sức khỏe tâm thần, giáo dục, hoặc thông báo tin xấu trong y tế.

QTheo Bill Gates, tại sao cần phải thiết kế lại hệ thống thuế và an sinh xã hội trong kỷ nguyên AI?

AHệ thống thuế hiện tại chủ yếu dựa trên thu nhập từ lao động của con người (lương). Khi AI và robot ngày càng thay thế lao động con người, cơ sở thuế này có thể bị ảnh hưởng. Hơn nữa, chi phí cho robot/AI thường được khấu trừ ngay lập tức, trong khi thuê người lại phải chịu thuế, điều này vô tình khuyến khích doanh nghiệp thay thế lao động bằng máy móc nhanh hơn. Việc đánh thuế robot và AI token có thể giúp làm chậm quá trình này và gây quỹ cho đào tạo lại, an sinh xã hội.

QBill Gates cảnh báo AI có thể trở thành nguồn gốc của sự bất bình đẳng như thế nào?

AÔng chỉ ra rằng AI có thể khuếch đại khoảng cách hiện có nếu: quyền sở hữu AI tập trung vào một số ít công ty; lợi nhuận từ năng suất tăng lên chủ yếu thuộc về tư bản; giá trị lao động của người bình thường giảm; các khu vực giàu có được hưởng lợi từ AI trước; và các nhóm thu nhập thấp là đối tượng đầu tiên chịu tác động về việc làm.

QBa hướng hành động chính mà Bill Gates đề xuất để chuẩn bị cho kỷ nguyên AI là gì?

AThứ nhất, xây dựng hệ thống quản trị chuyển đổi AI mới, vì các cơ quan chính phủ hiện tại không được thiết kế cho một công nghệ đa ngành như vậy. Thứ hai, chủ động quản lý tác động đến việc làm thông qua mạng lưới an sinh xã hội mạnh hơn, đào tạo lại nghề nghiệp, điều chỉnh thuế và các giải pháp như 'Human Reserved'. Thứ ba, cần có sự phối hợp quốc tế, đặc biệt là sự hợp tác nhất định giữa Mỹ và Trung Quốc, để giải quyết các rủiro xuyên biên giới như an ninh mạng và rủi ro sinh học.

Nội dung Liên quan

Từ hợp đồng đến thanh toán tiền điện tử: Sberbank trình diễn sơ đồ tính toán hợp pháp với người nước ngoài

Sber sẽ ra mắt dịch vụ thanh toán quốc tế bằng tiền kỹ thuật số cho doanh nghiệp thông qua ứng dụng SberBusiness trước cuối năm 2026. Cơ sở hạ tầng cần thiết đã sẵn sàng và phương thức thanh toán mới này sẽ được tích hợp vào các giao dịch ngoại thương quen thuộc. Dịch vụ được triển khai nhờ Luật Liên bang số 282-FZ "Về tiền tệ kỹ thuật số và quyền kỹ thuật số", có hiệu lực chính từ ngày 1/9/2026, cho phép thanh toán xuất nhập khẩu bằng tiền mã hóa thông qua các trung gian được cấp phép. Quy trình đã được SberBusiness Live công bố, bao gồm các bước: ký hợp đồng với đối tác nước ngoài, liên hệ trung gian được cấp phép, chuyển tiền đồng Rúp cho họ để mua và gửi tiền mã hóa cho người nhận, sau đó lập báo cáo cho cơ quan quản lý. Đối với doanh nghiệp Nga, đây được coi là kênh thay thế cho các giao dịch đối ngoại, đặc biệt trong bối cảnh chuyển khoản ngân hàng truyền thống gặp khó khăn do các lệnh trừng phạt. Việc tích hợp vào SberBusiness nhằm biến thanh toán tiền mã hóa thành một công cụ tiêu chuẩn, dễ sử dụng, thay vì một thủ tục kỹ thuật phức tạp. Tuy nhiên, đây là bước tích hợp dần vào các kịch bản hiện có, chứ không phải chuyển đổi hoàn toàn. Từ góc độ rộng hơn, dịch vụ này có thể đối mặt với rủi ro về các biện pháp trừng phạt thứ cấp nhắm vào các trung gian được cấp phép, giống như việc Anh đưa một số sàn giao dịch tiền mã hóa vào danh sách trừng phạt vào mùa hè 2026. Sự thành công và tính bền vững của mô hình này sẽ phụ thuộc nhiều vào động thái chính trị hơn là yếu tố công nghệ thuần túy.

cryptonews.ru33 phút trước

Từ hợp đồng đến thanh toán tiền điện tử: Sberbank trình diễn sơ đồ tính toán hợp pháp với người nước ngoài

cryptonews.ru33 phút trước

Nhà kinh tế học nổi tiếng chỉ trích gay gắt chính sách gần đây của Fed: 'Họ đang đi sai hướng'

Nhà kinh tế học James E. Thorn chỉ trích chính sách tiền tệ thắt chặt của Cục Dự trữ Liên bang (Fed) nhằm đối phó với lạm phát, cho rằng việc tăng lãi suất có thể không đủ để giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của áp lực giá hiện nay. Thorn lập luận rằng lạm phát cao hiện nay không chỉ do cầu tiêu dùng mạnh, mà còn bởi các cú sốc về phía cung như chi phí năng lượng, thiếu hụt nhà ở và gián đoạn sản xuất. Do đó, việc tiếp tục tăng lãi suất có thể làm suy yếu tiềm năng sản xuất của nền kinh tế thay vì kiềm chế lạm phát. Ông chỉ ra rằng dữ liệu việc làm toàn thời gian giảm cho thấy dấu hiệu chuyển đổi cấu trúc của thị trường lao động, chứ không phải là bằng chứng về một nền kinh tế "quá nóng". Tương tự, áp lực trong lĩnh vực nhà ở phản ánh tác động của chính sách thắt chặt chứ không phải là nguồn gây lạm phát. Thorn cho rằng tăng trưởng kinh tế Mỹ gần đây chủ yếu nhờ vào các chính sách thúc đẩy cung và chu kỳ đầu tư dài hạn vào các lĩnh vực như AI, cơ sở hạ tầng, chứ không phải do bùng nổ tín dụng. Ông nhấn mạnh rằng các cú sốc cung (như giá dầu, thuế quan) thường chỉ gây ra đợt tăng giá một lần, chứ không tạo ra lạm phát liên tục và tự duy trì. Việc Fed tiếp tục thắt chặt khi việc làm toàn thời gian giảm và lĩnh vực nhà ở chịu áp lực có thể là một đánh giá sai lầm, dẫn đến việc đàn áp cầu một cách không cần thiết thay vì kiểm soát lạm phát một cách thận trọng.

cryptonews.ru2 giờ trước

Nhà kinh tế học nổi tiếng chỉ trích gay gắt chính sách gần đây của Fed: 'Họ đang đi sai hướng'

cryptonews.ru2 giờ trước

Đừng tin, hãy kiểm tra: Các liên kết độc hại từ AI đang lộ ra thực tế kinh hoàng cho người lao động trong ngành tiền mã hóa

Trí tuệ nhân tạo (AI) sinh ra ngày càng phổ biến, nhưng cũng trở thành công cụ cho tin tặc nhắm vào các chuyên gia tiền mã hóa. Gần đây, đồng sáng lập Refi Hub Numa Lunah đã bị tấn công thông qua một liên kết độc hại được gửi từ chatbot Claude. Liên kết này dẫn đến một trang web giả mạo chứa phần mềm độc hại, ngay lập tức cố gắng đánh cắp dữ liệu của ông. Mặc dù không có thông tin nhạy cảm nào bị rò rỉ và máy tính đã được khôi phục sạch sẽ, Numa sau đó phát hiện một tập tin cấu hình SKILL.md bị nhiễm độc trong bản sao lưu. Tập tin này, trông giống hướng dẫn viết code thông thường, thực chất chứa lệnh để tải lại phần mềm độc hại và đánh cắp thông tin đăng nhập mỗi khi AI đọc nó. Đây không phải là trường hợp duy nhất. Các chuyên gia bảo mật cảnh báo về sự tiến hóa của các cuộc tấn công, từ SEO poisoning sang "đầu độc" câu trả lời của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini, Claude, Copilot và ChatGPT. Các hình thức bao gồm liên kết tải xuống độc hại, mã nguồn bị nhiễm và giả mạo các bộ cài đặt ứng dụng AI. Mối đe dọa đặc biệt nghiêm trọng với giới tiền mã hóa vì họ thường lưu trữ các dữ liệu bí mật không thể thu hồi như cụm từ khôi phục ví (seed phrase), khóa riêng tư, khóa API sàn giao dịch... Bài học rút ra là lỗ hổng nguy hiểm nhất có thể chính là sự tin tưởng và thói quen của con người. Văn hóa bảo mật cần thay đổi: phải xem xét mọi đề xuất từ AI với thái độ hoài nghi, kiểm tra kỹ lưỡng trước khi thực thi. Sự cẩn trọng này không phải là thái quá, mà là vấn đề sinh tồn trong môi trường số hiện nay.

cryptonews.ru2 giờ trước

Đừng tin, hãy kiểm tra: Các liên kết độc hại từ AI đang lộ ra thực tế kinh hoàng cho người lao động trong ngành tiền mã hóa

cryptonews.ru2 giờ trước

Grayscale chỉ ra ba loại tiền điện tử có thể được hưởng lợi từ sự gia tăng nợ công của Mỹ

Theo phân tích của Grayscale công bố ngày 26/8, nợ công Mỹ tăng nhanh có thể thúc đẩy nhu cầu đối với Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) và Zcash (ZEC) như các tài sản thay thế để bảo toàn giá trị. Lý do là sự mở rộng nợ làm suy yếu niềm tin vào tiền pháp định. Trong ba loại tiền mã hóa này, Bitcoin có lập luận mạnh mẽ nhất về tính khan hiếm, Ethereum là mạng lưới giải quyết phi tập trung, còn Zcash cung cấp tính năng bảo mật. Bối cảnh được nêu bật bởi việc Bộ Tài chính Mỹ mở rộng chương trình mua lại trái phiếu dài hạn để hỗ trợ thanh khoản, cùng lúc tổng nợ liên bang vượt mốc 40 nghìn tỷ USD lần đầu tiên. Grayscale xem các động thái này là phản ứng với lợi suất tăng chứ không giải quyết được thâm hụt ngân sách cấu trúc. Cơ quan Quản lý Ngân sách Quốc hội dự báo thâm hụt liên bang sẽ tăng từ 1,9 nghìn tỷ USD năm 2026 lên 3,1 nghìn tỷ USD vào năm 2036. Sự kết hợp giữa thâm hụt dai dẳng, chi phí vay mượn tăng và nhu cầu vay từ khu vực tư nhân có thể làm trầm trọng thêm lo ngại về ổn định ngân sách và củng cố lý thuyết đầu tư vào các tài sản như tiền mã hóa để phòng ngừa mất giá.

cryptonews.ru2 giờ trước

Grayscale chỉ ra ba loại tiền điện tử có thể được hưởng lợi từ sự gia tăng nợ công của Mỹ

cryptonews.ru2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua BILL

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) của BạnSau khi mua Billions Network (BILL), 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 Billions Network (BILL)Giao dịch Billions Network (BILL) 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 755Xuất bản vào 2026.05.07Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua BILL

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 BILL (BILL) được trình bày dưới đây.

活动图片