6000 CEO thừa nhận AI 'chưa làm được gì', nhưng Q1 năm nay đã dùng nó để cắt giảm 40.000 nhân sự

marsbitXuất bản vào 2026-04-20Cập nhật gần nhất vào 2026-04-20

Tóm tắt

Một cuộc khảo sát của NBER với 6000 CEO từ 4 quốc gia cho thấy gần 90% doanh nghiệp thừa nhận AI không tạo ra tác động đo lường được đối với năng suất hoặc việc làm trong 3 năm qua, dù đã đầu tư 250 tỷ USD. Trái ngược hoàn toàn, 47,9% trong số 78.557 lao động ngành công nghệ bị sa thải trong quý I/2026 được cho là do AI. Các nhà kinh tế gọi đây là "Nghịch lý Solow" phiên bản AI: công nghệ có mặt khắp nơi nhưng vắng bóng trong số liệu thống kê năng suất. Lý do được chỉ ra bao gồm: CEO sử dụng AI trung bình chỉ 1,5 giờ/tuần, dùng quá nhiều công cụ AI gây "quá tải", và đặc biệt là hiện tượng "rửa tội" (AI washing) - các công ty đổ lỗi sa thải lên AI để che giấu tình trạng tuyển dụng quá mức hoặc nhu cầu yếu. Tuy nhiên, một số tín hiệu tích cực xuất hiện: IBM tăng gấp ba tuyển dụng đầu vào, Cognizant từ chối sa thải để đào tạo nhân sự làm việc cùng AI. Các chuyên gia kỳ vọng năng suất sẽ tăng theo đường cong J sau một giai đoạn chuyển đổi đau đớn, dự báo trong 6-12 tháng tới.

Tác giả: Claude, Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Khảo sát của Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Mỹ (NBER) với 6000 lãnh đạo cấp cao tại bốn quốc gia cho thấy, gần 90% doanh nghiệp cho rằng AI trong ba năm qua "không có tác động gì" đến việc làm và năng suất, nhưng Q1/2026 ngành công nghệ đã cắt giảm 78.557 người, trong đó 47,9% được cho là do AI. Dữ liệu năng suất trống rỗng, nhưng làn sóng sa thải nhân danh AI lại ập đến dữ dội, các nhà kinh tế so sánh mâu thuẫn này như một phiên bản AI của "Nghịch lý Solow" do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel năm 1987 Robert Solow đưa ra.

250 tỷ USD đổ vào, gần chín doanh nghiệp nói AI không mang lại bất kỳ cải thiện năng suất nào. Trong khi đó, các công ty công nghệ lại đang sa thải quy mô lớn nhân danh AI.

Đây là cảnh tượng phi lý nhất của ngành AI hiện tại.

Theo tạp chí Fortune ngày 19/4, một nghiên cứu của NBER công bố tháng 2 năm nay bao phủ 6000 lãnh đạo doanh nghiệp tại Mỹ, Anh, Đức và Australia phát hiện, gần 90% doanh nghiệp được khảo sát cho biết, AI trong ba năm qua không có tác động có thể đo lường được nào đến việc làm và năng suất của họ. Mặc dù hai phần ba lãnh đạo có sử dụng AI, nhưng thời gian sử dụng trung bình mỗi tuần chỉ 1,5 giờ, 25% người được hỏi nói hoàn toàn không sử dụng AI trong công việc.

Mặt khác, theo Nikkei Asia trích dẫn dữ liệu RationalFX, từ ngày 1/1/2026 đến đầu tháng 4, ngành công nghệ đã cắt giảm 78.557 người, trong đó 37.638 người (47,9%) được quy rõ ràng là do triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc. Hơn 76% vụ sa thải xảy ra tại Mỹ.

Nhà kinh tế trưởng Apollo Torsten Slok trực tiếp trích dẫn luận điểm kinh điển của Robert Solow, người đoạt giải Nobel năm 1987, tổng kết tình hình hiện tại là phiên bản "Nghịch lý Solow" của AI. Nguyên văn câu nói của Solow năm đó là: "Thời đại máy tính có mặt ở khắp mọi nơi, trừ trong số liệu thống kê năng suất."

Đánh giá của Slok gần như ánh xạ nguyên văn đến ngày nay. AI không thấy bóng dáng trong dữ liệu việc làm, dữ liệu năng suất và dữ liệu lạm phát.

Chín doanh nghiệp không thấy hiệu quả AI, lợi tức đầu tư 2500 tỷ bị nghi ngờ

Dữ liệu nghiên cứu này của NBER khá chắc chắn. Trong bốn quốc gia, 69% doanh nghiệp ở mức độ nào đó sử dụng AI, Mỹ cao nhất (78%), Đức thấp nhất (65%). Nhưng sử dụng là một chuyện, hiệu quả là chuyện khác: hơn 90% nhà quản lý cho biết AI không ảnh hưởng đến quy mô việc làm của doanh nghiệp họ, 89% nói không ảnh hưởng đến năng suất lao động (đo bằng doanh số bán hàng trên đầu người).

Theo Báo cáo Chỉ số AI năm 2025 của Đại học Stanford, đầu tư toàn cầu vào AI năm 2024 đã vượt quá 2500 tỷ USD. Khảo sát CEO toàn cầu năm 2026 của PwC cho thấy, chỉ 12% CEO nói AI đồng thời mang lại giảm chi phí và tăng doanh thu, 56% CEO nói không thấy bất kỳ lợi ích tài chính đáng kể nào.

Slok chỉ ra trong bài viết blog của mình, ngoài "bảy đại gia", AI không có tác động nào có thể nhìn thấy đến tỷ suất lợi nhuận và kỳ vọng lợi nhuận.

Đây không phải là ý kiến của một mình. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 dự đoán AI trong thập kỷ tới chỉ có thể nâng cao năng suất 0,5%. Tác giả nghiên cứu, người đoạt giải Nobel Daron Acemoglu thừa nhận: "0,5% tốt hơn không. Nhưng so với cam kết của giới công nghiệp và truyền thông công nghệ, điều này thực sự đáng thất vọng."

Một nghiên cứu của Boston Consulting Group (BCG) công bố tháng 3 năm nay còn tiết lộ một hiện tượng phản trực giác: khi nhân viên sử dụng dưới ba công cụ AI, năng suất có cải thiện; nhưng sau khi sử dụng bốn công cụ trở lên, năng suất tự đánh giá lại giảm mạnh, nhân viên báo cáo xuất hiện "sương mù não" và nhiều lỗi nhỏ hơn. BCG gọi đây là "Quá tải não do AI".

Bản tin Nhân tài Toàn cầu năm 2026 của ManpowerGroup thì cho thấy, trong gần 14000 nhân viên tại 19 quốc gia, tỷ lệ sử dụng AI thường quy năm 2025 tăng 13%, nhưng niềm tin vào tính hữu dụng của AI lao dốc 18%.

Sa thải gần 80.000 người Q1, AI thành "vật tế thần" hay thủ phạm thực sự?

Trong khi dữ liệu năng suất trống rỗng, làn sóng sa thải lại tiến triển với tốc độ đáng kinh ngạc.

Theo Nikkei Asia, Q1/2026 ngành công nghệ sa thải 78.557 người, 47,9% được quy là do triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc. Oracle gần đây lặng lẽ sa thải hơn 10.000 người, số tiền tiết kiệm được chuyển sang đầu tư xây dựng trung tâm dữ liệu. CEO Anthropic Dario Amodei và CEO Ford Jim Farley đều công khai tuyên bố, AI sẽ xóa sổ một nửa vị trí nhân viên văn phòng cấp đầu vào của Mỹ trong vòng năm năm tới. Nghiên cứu của Đại học Stanford cũng cho thấy, các vị trí lập trình và dịch vụ khách hàng sơ cấp đã chịu tác động, số vị trí tuyển dụng liên quan trong ba năm giảm 13%.

Một nghiên cứu mô phỏng của MIT còn đưa ra con số kinh hoàng: AI có thể thay thế 11,7% lực lượng lao động Mỹ, liên quan đến khoảng 1,2 nghìn tỷ USD tổng tiền lương.

Nhưng rốt cuộc bao nhiêu trong số các vụ sa thải này thực sự được AI thúc đẩy?

Giám đốc AI Cognizant Babak Hodjat nói thẳng với Nikkei Asia: "Tôi không chắc những vụ sa thải này có liên quan trực tiếp đến việc nâng cao năng suất thực tế hay không. Đôi khi, AI trên phương diện tài chính chính là một vật tế thần - công ty tuyển quá nhiều người, muốn thu nhỏ quy mô, rồi đổ lỗi cho AI."

CEO OpenAI Sam Altman cũng thừa nhận sự tồn tại của hiện tượng "rửa tiền AI" tại Hội nghị thượng đỉnh Tác động AI Ấn Độ, "Có một tỷ lệ nhất định 'rửa tiền AI', người ta đổ lỗi cho AI về những nhân viên vốn dĩ đã định sa thải, nhưng quả thực cũng có một số công việc đang bị AI thay thế thật."

Nhà phân tích Deutsche Bank thậm chí trực tiếp đặt tên cho hiện tượng này là "rửa tiền dư thừa AI" (AI redundancy washing), cho rằng doanh nghiệp quy việc sa thải cho AI là vì "việc này truyền tín hiệu tích cực hơn cho nhà đầu tư so với thừa nhận nhu cầu yếu hoặc tuyển dụng quá mức trước đó".

IBM tăng cường tuyển dụng cấp đầu vào ngược xu hướng, Cognizant từ chối sa thải

Không phải tất cả công ty đều xuôi theo dòng chảy.

IBM năm 2026 đã mở rộng số lượng tuyển dụng cấp đầu vào lên gấp ba lần, logic của Giám đốc nhân sự Nickle LaMoreaux là: Mặc dù AI có thể hoàn thành nhiều công việc cấp đầu vào, nhưng cắt bỏ các vị trí này sẽ phá hủy bậc thang nhân tài bồi dưỡng nhà quản lý cấp trung tương lai, đe dọa kho dự trữ lãnh đạo dài hạn của công ty.

Cognizant - một gã khổng lồ gia công quy trình kinh doanh phụ thuộc cao vào nhân lực - cũng tuyên bố sẽ không sa thải vì AI. Công ty này thành lập phòng thí nghiệm AI tại San Francisco và Bangalore, phát triển tác nhân thông minh AI tùy chỉnh cho khách hàng (vì sản phẩm AI thông dụng có sẵn không hoạt động tốt trong môi trường doanh nghiệp, tồn tại vấn đề hiệu suất và an ninh), nhưng nhân viên của họ sẽ được đào tạo để phối hợp làm việc với AI, chứ không bị AI thay thế.

Hodjat nhấn mạnh: "Sẽ có lượng lớn thanh niên mới tốt nghiệp không tìm được việc làm, lại thiếu kiến thức chuyên môn lĩnh vực. Bạn phải tuyển họ vào, để họ học trong công việc cách sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau."

Dữ liệu của Ngân hàng Trung ương châu Âu cũng chứng minh quan điểm này từ một góc độ khác: những doanh nghiệp triển khai và đầu tư AI quy mô lớn, ngược lại càng có khả năng mở rộng tuyển dụng.

Đường cong J hay ảo ảnh: Điểm ngoặt năng suất AI khi nào đến?

Kinh nghiệm lịch sử cho một số hy vọng.

Đầu tư CNTT những năm 1970 đến 80 trông cũng không có hiệu quả, nhưng đến giai đoạn 1995 đến 2005, tăng trưởng năng suất do CNTT thúc đẩy đạt 1,5%. Giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế số Stanford Erik Brynjolfsson viết trên Financial Times chỉ ra, điểm ngoặt năng suất của AI có lẽ đã bắt đầu xuất hiện: năng suất Mỹ năm ngoái tăng trưởng 2,7%, Q4 GDP theo dõi tăng 3,7%, nhưng cùng kỳ việc làm mới chỉ tăng 181.000 người - sự tách rời giữa tăng trưởng việc làm và tăng trưởng GDP, có lẽ chính là tín hiệu AI bắt đầu phát huy tác dụng. Cựu CEO Pimco Mohamed El-Erian cũng chú ý đến hiện tượng tách rời tương tự.

Một nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Chính sách Kinh tế Stanford sử dụng dữ liệu duyệt web của 200.000 hộ gia đình Mỹ phát hiện, AI trong các nhiệm vụ trực tuyến như tìm việc, lập kế hoạch du lịch và mua sắm đã nâng cao hiệu suất 76% đến 176%. Nhưng các nhà nghiên cứu phát hiện, người dùng dùng thời gian tiết kiệm được để giao tiếp xã hội và xem TV, chứ không phải để làm việc hoặc học kỹ năng mới.

Slok của Apollo mô tả tác động tương lai của AI là một "đường cong J": trải qua một thời kỳ hiệu suất suy giảm trước, sau đó đón nhận bước nhảy vọt cấp số nhân. Nhưng ông cũng chỉ ra, khác với thời đại CNTT những năm 80, những người đổi mới sáng tạo thời đó có quyền định giá độc quyền, còn công cụ AI ngày nay vì cạnh tranh khốc liệt nên giá liên tục giảm. Vì vậy, giá trị tạo ra của AI không nằm ở bản thân sản phẩm, mà ở chỗ "AI tạo sinh được sử dụng và triển khai vào các bộ phận kinh tế như thế nào".

Đánh giá của Hodjat có lẽ thực tế nhất: sau 6 đến 12 tháng nữa, doanh nghiệp mới bắt đầu thấy được việc nâng cao năng suất thực sự do AI mang lại, và "thời kỳ chuyển tiếp này sẽ đau đớn với tất cả chúng ta".

Câu hỏi Liên quan

QTheo nghiên cứu của NBER, tỷ lệ phần trăm doanh nghiệp cho rằng AI không có tác động đến năng suất lao động là bao nhiêu?

ATheo nghiên cứu của Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Mỹ (NBER), 89% doanh nghiệp được khảo sát cho biết AI không có bất kỳ tác động nào có thể đo lường được đến năng suất lao động (đo bằng doanh số bán hàng trên mỗi nhân viên) trong ba năm qua.

QTrong quý I năm 2026, có bao nhiêu người trong ngành công nghệ bị sa thải được cho là do AI và tự động hóa quy trình làm việc?

ATheo dữ liệu từ RationalFX được trích dẫn bởi Nikkei Asia, trong quý I năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 người, trong đó 37.638 người (tương đương 47,9%) được quy cho việc triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc.

QHiện tượng các công ty đổ lỗi cho AI cho các đợt sa thải vốn có lý do khác được gọi là gì?

AHiện tượng này được các nhà phân tích của Deutsche Bank gọi là 'rửa tội dư thừa AI' (AI redundancy washing). Các công ty quy kết việc sa thải là do AI vì điều này tạo ra tín hiệu tích cực hơn cho các nhà đầu tư so với việc thừa nhận nhu cầu yếu hoặc đã tuyển dụng quá mức trước đó.

QCông ty nào đã mở rộng tuyển dụng cấp đầu vào gấp ba lần vào năm 2026 bất chấp làn sóng sa thải, và lý do là gì?

AIBM là công ty đã mở rộng tuyển dụng cấp đầu vào (entry-level) gấp ba lần vào năm 2026. Lý do được Giám đốc Nhân sự Nickle LaMoreaux đưa ra là: việc cắt giảm các vị trí đầu vào do AI có thể đảm nhận sẽ phá hủy đường dẫn nhân tài để đào tạo các nhà quản lý cấp trung trong tương lai, gây nguy hiểm cho nguồn lực lãnh đạo lâu dài của công ty.

QNghiên cứu của BCG chỉ ra hiện tượng gì xảy ra khi nhân viên sử dụng quá nhiều công cụ AI?

ANghiên cứu của Boston Consulting Group (BCG) chỉ ra một hiện tượng phản trực giác: khi nhân viên sử dụng ba công cụ AI trở xuống, năng suất được cải thiện. Tuy nhiên, khi sử dụng bốn công cụ trở lên, năng suất tự đánh giá lại giảm mạnh, nhân viên báo cáo xuất hiện 'sương mù não' (brain fog) và mắc nhiều lỗi nhỏ hơn. BCG gọi đây là hiện tượng 'quá tải AI' (AI brain overloading).

Nội dung Liên quan

Hướng Dẫn Mua Vàng Đáy: Theo Dõi Lãi Suất, Đừng Chỉ Nhìn Vào Chiến Tranh

**Hướng dẫn Mua Vàng Khi Giảm: Theo Dõi Lãi Suất, Đừng Chỉ Nhìn Vào Chiến Tranh** Cơn sốt vàng hồi tháng 1 đã đạt đỉnh và đảo chiều ngay cả trước khi chiến tranh Mỹ-Iran nổ ra một tháng, chứng tỏ động lực chính là chính sách tiền tệ, không phải xung đột. Việc Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đề cử chủ tịch có quan điểm diều hâu đã khiến giá vàng lao dốc. Bài học lặp lại trong 4 tháng qua: xung đột đẩy giá dầu lên, kéo theo kỳ vọng lạm phát cao và áp lực Fed thắt chặt chính sách. Vàng không sinh lãi, nên lãi suất càng cao, chi phí cơ hội nắm giữ càng lớn. Kỳ vọng chuyển từ giảm lãi suất sang tăng lãi suất sau chiến tranh đã phá hủy nền tảng của phe mua. Đợt giảm giá này còn mang đặc điểm của việc giảm đòn bẩy toàn thị trường. Các nhà đầu tư buộc phải bán tài sản thanh khoản tốt (như vàng, Bitcoin, thậm chí cổ phiếu Nasdaq) để bù ký quỹ, khiến chúng biến động cùng chiều bất thường. Lịch sử cho thấy đáy của vàng không liên quan đến ngừng bắn, mà liên quan đến điểm ngoặt chính sách (như Fed ngừng tăng lãi suất hoặc chuyển sang nới lỏng). So sánh với các đợt giảm năm 2022 và 2008, đợt giảm hiện tại mới kéo dài 4 tháng. **Các tín hiệu cần theo dõi để xác định điểm đáy tiềm năng:** 1. **Kỳ vọng tăng lãi suất đạt đỉnh:** Theo dõi tín hiệu từ Fed. 2. **Eo biển Hormuz thông trở lại:** Giảm áp lực lạm phát từ giá dầu. 3. **Dòng tiền ETF vàng chuyển từ ròng rút sang ròng mua:** Cho thấy áp lực bán ép đã kết thúc. **Gợi ý cách tiếp cận (quan điểm cá nhân):** Không thể dự đoán chính xác đáy. Có thể cân nhắc phân bổ vốn thành nhiều đợt trong phạm vi mục tiêu giảm từ 4000 đến 3500 USD/ounce, với tổng vốn ban đầu không quá 30% kế hoạch. Chỉ tăng mạnh vị thế khi ít nhất 2 trong 3 tín hiệu trên xuất hiện, chấp nhận đánh đổi một phần lợi nhuận để lấy tính xác định cao hơn. Tóm lại, trong môi trường hiện tại, theo dõi lãi suất và động thái của Fed có ý nghĩa then chốt hơn là chỉ tập trung vào diễn biến chiến sự khi đưa ra quyết định với vàng.

marsbit6 phút trước

Hướng Dẫn Mua Vàng Đáy: Theo Dõi Lãi Suất, Đừng Chỉ Nhìn Vào Chiến Tranh

marsbit6 phút trước

Tổng kết trên chuỗi thời gian gần đây: Sự biến động không có chủ đạo dưới tác động của thị trường chứng khoán Mỹ

Trong bối cảnh thị trường ETH chính chậm lại, các nhà đầu tư "degen" đang quay trở lại Solana. Tuy nhiên, thị trường Solana hiện thiếu một chủ đề chính rõ ràng, có thể được mô tả là sự giằng co giữa "cạnh tranh thu hút sự chú ý" và "sự trở lại của cộng đồng". **Cạnh tranh thu hút sự chú ý (Attention PvP):** Các meme coin như $JOTCHUA và $WORLDCUP trên Solana chứng kiến biến động giá mạnh nhờ vào sự ủng hộ của người nổi tiếng, sự kiện nóng hoặc phân tích của KOL, bất chấp việc chúng có thể thiếu tính "hữu cơ" hoặc cộng đồng thực sự. Trong khi đó, các dự án tương tự trên các chain khác như $PITCH trên Base lại gặp khó khăn. Nền tảng pump.fun gần đây ra mắt tính năng "pump fun GO" cho phép tạo nhiệm vụ trả phí để thu hút sự chú ý, dẫn đến những sự việc gây tranh cãi như việc thưởng SOL cho người xăm hình token lên trán hay ăn côn trùng, khiến thị trường mang tính chất giải trí và đầu cơ cao. **Sự trở lại của cộng đồng:** Mặt khác, một số dự án dựa vào cộng đồng bền vững đang được chú ý. KOL Ansem nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có cộng đồng gắn bó lâu dài thay vì chỉ phụ thuộc vào một người nổi tiếng. Các token như $neet (với thông điệp phản đối văn hóa làm việc quá mức), $troll, $buttcoin và $triplet được đề cao nhờ khả năng tồn tại và sự ủng hộ vững chắc từ cộng đồng. Một ví dụ điển hình là $KINS, token của game MMORPG Kintara. Dự án này xây dựng niềm tin thông qua việc cập nhật nội dung game nhất quán, tích hợp các yếu tố cộng đồng và tập trung vào trải nghiệm người chơi thay vì chỉ tập trung vào tài chính. Cách tiếp cận này đã thu hút được một cộng đồng người chơi trung thành và cả sự chú ý của các KOL. Bài viết kết luận với câu hỏi về bản chất thị trường: liệu chúng ta đang tham gia vào một trò chơi xây dựng sự tin tưởng hay một trò chơi lừa dối lẫn nhau, và hy vọng sự suy ngẫm này sẽ dẫn đến một thị trường lành mạnh hơn.

marsbit6 phút trước

Tổng kết trên chuỗi thời gian gần đây: Sự biến động không có chủ đạo dưới tác động của thị trường chứng khoán Mỹ

marsbit6 phút trước

Thiếu Niên Bị Tố Thực Hiện Vụ Lừa Đảo Tiền Mã Hóa 13 Triệu USD Để Tài Trợ Cuộc Sống Xa Xỉ Ở Miami

Một thiếu niên Canada, Trenton Richard David Johnston, 19 tuổi, bị cáo buộc điều hành một âm mưu lừa đảo tiền mã hóa trị giá hơn 13 triệu USD từ khu vực Miami. Công tố viên liên bang cho biết Johnston và các đồng phạm giả danh đại diện hỗ trợ của một công cụ tìm kiếm lớn và các công ty liên quan đến tiền mã hóa để đánh cắp quyền truy cập vào ví và tài khoản của nạn nhân. Số tiền bị đánh cắp sau đó bị cáo buộc được rửa thông qua các giao dịch tài chính. Hơn 1 triệu USD trong số này được cho là đã được dùng để thuê xe sang, mua trang sức cao cấp và tài trợ cho lối sống giải trí xa hoa. Một người khác, Brandon Michael Tardibone, 28 tuổi, ở Miami, bị cáo buộc tham gia rửa tiền và chứa chấp Johnston khi Johnston ở Mỹ bất hợp pháp. Johnston bị cáo buộc tội âm mưu gian lận chuyển tiền và âm mưu rửa tiền, trong khi Tardibone bị cáo buộc âm mưu rửa tiền và chứa chấp người nước ngoài trái phép. Vụ việc đang được điều tra và một thỏa thuận nhận tội của Johnston đã được đệ trình vào tháng 6. Nếu bị kết tội, họ có thể đối mặt với án tù lên đến 20 năm.

bitcoinist12 phút trước

Thiếu Niên Bị Tố Thực Hiện Vụ Lừa Đảo Tiền Mã Hóa 13 Triệu USD Để Tài Trợ Cuộc Sống Xa Xỉ Ở Miami

bitcoinist12 phút trước

Ngày khai mạc trên chuỗi: 20 tỷ USD đã đặt cược, hợp đồng trên chuỗi biết ai thắng bằng cách nào

Ngày khai mạc World Cup, hai sự kiện nổi bật cùng diễn ra: khối lượng giao dịch của các hợp đồng dự đoán vô địch trên Polymarket và Kalshi đã vượt 20 tỷ USD, và Kraken trở thành nhà tài trợ tiền mã hóa chính thức của FIFA. Bài viết đi sâu vào cơ chế vận hành thực tế của các hợp đồng dự đoán phi tập trung này khi giải đấu bắt đầu. Nó giải thích cách giá cả (tính bằng xu) phản ánh xác suất ẩn và cơ chế "về không" khi một đội bị loại. Vấn đề cốt lõi được đặt ra là: làm thế nào một hợp đồng trên blockchain "biết" kết quả trận đấu ngoài đời thực? Câu trả lời nằm ở "oracle" (cơ chế tiên tri), với hai mô hình chính: 1. **Oracle lạc quan của UMA** (được Polymarket sử dụng chủ yếu): Một người đề xuất trong danh sách trắng gửi kết quả, sau đó có một cửa sổ 2 giờ để bất kỳ ai cũng có thể đặt cọc và thách thức. Nếu không có thách thức, thị trường sẽ tự động thanh toán. 2. **Oracle tổng hợp đa nguồn của Chainlink**: Tự động tổng hợp kết quả từ nhiều nguồn dữ liệu đáng tin cậy, nhằm mục đích thanh toán ngay lập tức và không có tranh chấp. Bài viết cũng đặt câu hỏi quan trọng về tính xác thực của khối lượng giao dịch 20 tỷ USD, dẫn đến một nghiên cứu ước tính một phần đáng kể có thể là giao dịch ảo (wash trading), đồng thời lưu ý các nền tảng như Kalshi đang nỗ lực chống giao dịch nội gián. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh sự khác biệt pháp lý quan trọng: cùng một hành vi dự đoán, nhưng trên các nền tảng dự đoán thị trường (hợp đồng sự kiện) và cá cược thể thao truyền thống lại có tư cách pháp lý hoàn toàn khác nhau tùy theo khu vực pháp lý.

marsbit21 phút trước

Ngày khai mạc trên chuỗi: 20 tỷ USD đã đặt cược, hợp đồng trên chuỗi biết ai thắng bằng cách nào

marsbit21 phút trước

Cuộc Trò Chuyện Giữa Sequoia Và Jensen Huang: Mô Hình Tính Toán Trải Qua Sự Thay Đổi Lớn Sau 60 Năm, Bạn Sẽ Không Bị AI Thay Thế, Nhưng Sẽ Bị Người 'Giỏi Sử Dụng AI' Đánh Bại Một Cách Khác Biệt

Trong cuộc đối thoại với Konstantine Buhler của Sequoia Capital, CEO NVIDIA Jensen Huang đã thảo luận về sự thay đổi lớn trong mô hình tính toán sau 60 năm: từ truy xuất thông tin sang tạo lập thông minh thời gian thực. Ông mô tả "nhà máy AI" là cơ sở hạ tầng quan trọng, tạo ra các token thông minh, tương tự như máy phát điện trong cuộc cách mạng năng lượng. Tương lai sẽ có một mạng lưới thông minh bao trùm Trái đất, phục vụ cả tỷ người và hàng trăm tỷ tác nhân AI. Huang đề xuất khung đầu tư 5 tầng cho kỷ nguyên AI: Năng lượng, Chip/Máy tính, Cơ sở hạ tầng, Mô hình và Ứng dụng. Ông nhấn mạnh đây là cơ hội thị trường khổng lồ, thu hút hàng nghìn tỷ USD đầu tư. Về tác động việc làm, Huang bác bỏ quan điểm AI gây thất nghiệp hàng loạt. Ông phân biệt giữa "công việc" (mục đích) và "nhiệm vụ" (công cụ). AI tự động hóa các nhiệm vụ, giúp con người nâng cao hiệu suất và mở rộng kỹ năng, từ đó tạo ra nhiều việc làm hơn và nâng cấp giá trị nghề nghiệp (ví dụ: bác sĩ X-quang, kỹ sư phần mềm). Thông điệp then chốt: "Bạn có thể không mất việc vì AI, nhưng bạn có thể bị thay thế bởi người biết sử dụng AI." Ông kêu gọi mọi người chủ động tiếp thu và sử dụng AI như một công cụ tăng cường năng lực.

marsbit1 giờ trước

Cuộc Trò Chuyện Giữa Sequoia Và Jensen Huang: Mô Hình Tính Toán Trải Qua Sự Thay Đổi Lớn Sau 60 Năm, Bạn Sẽ Không Bị AI Thay Thế, Nhưng Sẽ Bị Người 'Giỏi Sử Dụng AI' Đánh Bại Một Cách Khác Biệt

marsbit1 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 697Xuất 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

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow