2026-08-09 Chủ Nhật

Tin tức tiền kỹ thuật số - Trang 387

Luôn dẫn đầu thị trường tiền kỹ thuật số. Tin tức theo thời gian thực, thông tin chuyên sâu, giá, chủ đề thịnh hành và phân tích từ chuyên gia - tất cả đều ở một nơi.

Bị Google 'sa thải' vì một bài báo 14 trang, hơn 4000 người lên tiếng ủng hộ, 6 năm sau nhìn lại: Khi ấy bà ấy gần như đã dự đoán toàn bộ kỷ nguyên AI

Năm 2020, Timnit Gebru, trưởng nhóm AI đạo đức tại Google, đã bị sa thải sau một cuộc tranh cãi về bài báo học thuật “On the Dangers of Stochastic Parrots” do bà đồng tác giả. Bài báo cảnh báo về những rủi ro của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào thời điểm GPT-3 vừa ra mắt, và giờ đây nhiều cảnh báo đó đã thành hiện thực. Bài báo dài 14 trang đã dự báo chính xác hàng loạt vấn đề mà ngành AI hiện đang đối mặt: “Ảo giác” (Hallucination) khi mô hình tạo ra thông tin sai lệch; việc khuếch đại thành kiến xã hội có sẵn trong dữ liệu huấn luyện; tác động môi trường lớn từ việc tiêu thụ năng lượng; sự thiếu minh bạch về nội dung trong dữ liệu huấn luyện; và nguy cơ “sụp đổ mô hình” (Model Collapse) khi nội dung do AI tạo ra tràn ngập internet và lại trở thành dữ liệu đầu vào cho thế hệ AI tiếp theo. Vụ việc dẫn đến làn sóng phản đối từ hơn 4000 nhân viên và chuyên gia. Sau khi rời Google, Gebru thành lập Viện Nghiên cứu AI Phân tán (DAIR) để tiếp tục điều tra các vấn đề về công bằng, đạo đức và quyền lực tập trung trong AI. Sáu năm sau, bài báo từng gây tranh cãi của bà được ghi nhận vì đã tiên tri chính xác những thách thức cốt lõi của kỷ nguyên AI ngày nay.

marsbit06/08 10:32

Bị Google 'sa thải' vì một bài báo 14 trang, hơn 4000 người lên tiếng ủng hộ, 6 năm sau nhìn lại: Khi ấy bà ấy gần như đã dự đoán toàn bộ kỷ nguyên AI

marsbit06/08 10:32

Từ Hunyuan đến WeChat AI, Tốc độ chậm của Tencent đã đến giai đoạn chuyển giao

Ngày 8/6/2026, nền tảng phát triển WeChat thông báo AI WeChat bước vào giai đoạn thử nghiệm nội bộ. Trợ lý AI tích hợp này hỗ trợ người dùng gọi, truy cập và vận hành tiểu trình (mini-program) thông qua đối thoại ngôn ngữ tự nhiên. Nền tảng mở cung cấp hai chế độ tích hợp: Chế độ tự động cho phép đọc mã nguồn tiểu trình để AI trực tiếp thao tác; Chế độ phát triển cho phép nhà phát triển tự xây dựng kỹ năng. Đây là lần đầu tiên WeChat mở cửa hệ sinh thái tiểu trình ở lớp đối thoại, đánh dấu bước tiến mới nhất của Tencent từ dự trữ công nghệ, xác thực sản phẩm độc lập đến việc triển khai trên siêu ứng dụng. AI WeChat cần một nền tảng Agent có thể hiểu cấu trúc trang và thực thi lệnh chính xác, chính là mô hình lớn Hunyuan của Tencent. Hunyuan xếp hạng nhất về năng lực ứng dụng tại Trung Quốc trong báo cáo SuperCLUE, phù hợp với nhu cầu của AI WeChat. Dù tốc độ cập nhật mô hình chậm hơn đối thủ, Tencent tập trung vào ổn định và độ trễ thấp, phù hợp với các thao tác nhạy cảm như thanh toán. Ứng dụng độc lập Yuanbao đã đạt hơn 100 triệu MAU nhờ chiến dịch lì xì Tết Nguyên đán 2026, chứng minh khả năng tiếp cận người dùng quy mô lớn thông qua mạng xã hội WeChat. Tuy nhiên, DAU thường nhật sau Tết giảm mạnh, cho thấy thách thức về tỷ lệ giữ chân người dùng. Điều này giải thích lý do Tencent chọn tích hợp nguyên bản AI vào siêu ứng dụng WeChat để giữ chân người dùng thông qua kịch bản sử dụng. Tầm nhìn của Chủ tịch Ma Hóa Đằng là mọi tiểu trình đều có thể trở thành "Agent tôm hùm" thông minh, tự động hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, ông cũng thừa nhận mâu thuẫn tiềm ẩn: điều phối tập trung hiệu quả có thể làm suy yếu chủ quyền lưu lượng truy cập và khả năng hiển thị thương hiệu của nhà cung cấp dịch vụ. Cân bằng giữa hiệu quả trung tâm và bảo vệ lưu lượng truy cập phi tập trung là thách thức cốt lõi chưa có lời giải rõ ràng. Ba tuyến Hunyuan, Yuanbao và AI WeChat đã sẵn sàng, tạo thành một lộ trình logic: Hunyuan cung cấp nền tảng ổn định, Yuanbao xác thực thói quen người dùng, AI WeChat giao trải nghiệm cuối cùng. Thành công phụ thuộc vào việc giải quyết các vấn đề về niềm tin mã nguồn từ nhà phát triển, cân bằng lợi ích hệ sinh thái với nhà cung cấp dịch vụ, và đảm bảo độ chính xác thao tác để người dùng tin tưởng. Cuộc đua AI của Tencent mới chỉ ở một cột mốc giữa đường, còn nhiều thử thách phía trước.

marsbit06/08 10:26

Từ Hunyuan đến WeChat AI, Tốc độ chậm của Tencent đã đến giai đoạn chuyển giao

marsbit06/08 10:26

Cạnh tranh trên đường đua thanh toán AI, các tổ chức thẻ truyền thống đối đầu với Coinbase

Khi các tác nhân AI ngày càng xử lý nhiều giao dịch thương mại, một cuộc chiến về kênh thanh toán cơ bản đã nổ ra. Hai giải pháp chính đang cạnh tranh: một dựa trên mạng lưới thẻ truyền thống (Visa, Mastercard) và một dựa trên stablecoin thông qua giao thức mở như x402 của Coinbase. Các tổ chức thẻ truyền thống (Visa, Mastercard) đã nhanh chóng ra mắt dịch vụ thanh toán cho tác nhân AI, tận dụng công nghệ mã thông báo hóa và mạng lưới rộng khắp, phù hợp với giao dịch bán lẻ cá nhân nhờ các cơ chế bảo vệ người tiêu dùng và chống gian lận mạnh mẽ. Trong khi đó, giải pháp stablecoin (do Coinbase dẫn đầu) sử dụng giao thức x402, tối ưu cho các giao dịch tần suất cao, giá trị nhỏ giữa các máy (M2M), như thanh toán API hay dữ liệu, với chi phí thấp và tốc độ nhanh. Hiện tại, các ứng dụng hướng đến người tiêu dùng (như tính năng của ChatGPT, Amazon) chủ yếu sử dụng kênh thẻ. Ngược lại, stablecoin chiếm ưu thế trong thị trường giao dịch máy-móc (ví dụ: trong dịch vụ Bedrock của Amazon). Đáng chú ý, Visa và Mastercard không chỉ bám vào kênh truyền thống mà còn đầu tư mạnh vào stablecoin (ví dụ: Visa mở rộng thanh toán stablecoin, Mastercard thâu tóm BVNK). Điều này cho thấy chiến lược của họ là trở thành điểm thu phí cho mọi luồng thanh toán, bất kể công nghệ nền tảng. Trong ngắn hạn, cả hai giải pháp sẽ cùng tồn tại, phục vụ các phân khúc khác nhau. Tương lai dài hạn sẽ phụ thuộc vào việc giao dịch thương mại do AI thúc đẩy sẽ thiên về mô hình bán lẻ truyền thống hay mạng lưới giao dịch vi mô khổng lồ giữa các máy. Bằng cách đặt cược vào cả hai cuộc đua, các tổ chức thẻ truyền thống đang tự bảo vệ mình trước mọi kịch bản.

marsbit06/08 10:01

Cạnh tranh trên đường đua thanh toán AI, các tổ chức thẻ truyền thống đối đầu với Coinbase

marsbit06/08 10:01

AI Làm Giả Thành Thật, Người Dùng Mã Hóa Làm Sao Để Phòng Tránh Các Loại Lừa Đảo Mới?

Trong quá khứ, người dùng có thể nhận diện lừa đảo qua các lỗi chính tả, ngữ pháp và định dạng văn bản bất thường. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI đã thay đổi hoàn toàn cục diện này. Các công cụ AI tiên tiến giờ đây cho phép tin tặc tạo ra email trôi chảy, cuộc trò chuyện hỗ trợ khách hàng giả mạo, trang web trông chính thống và nội dung mạng xã hội có tính thuyết phục cao, làm cho các biện pháp nhận biết cũ trở nên kém hiệu quả. Trong lĩnh vực tiền mã hóa, rủi ro càng đặc biệt nghiêm trọng do tính chất không thể đảo ngược của giao dịch blockchain. Kẻ lừa đảo không cần đánh cắp khóa riêng tư mà chỉ cần lừa người dùng ủy quyền cho giao dịch độc hại hoặc cấp quyền ví nguy hiểm. Các hình thức lừa đảo phổ biến bao gồm trang web nhận token giả, sự kiện đúc NFT giả, trang đăng nhập sàn giao dịch giả mạo và tin nhắn mạo danh hỗ trợ khách hàng. Để tự bảo vệ mình, người dùng tiền mã hóa cần chuyển trọng tâm từ việc đánh giá bề ngoài sang thực hiện xác minh độc lập một cách có hệ thống. Các phương pháp xác minh cốt lõi bao gồm: 1. **Kiểm tra kỹ tên miền:** Luôn nhập thủ công URL hoặc sử dụng bookmark đã lưu. Cảnh giác với các tên miền giả mạo có thêm ký tự, dấu gạch nối hoặc phần mở rộng lạ. 2. **Sử dụng liên kết từ kênh chính thức:** Chỉ truy cập liên kết từ trang web chính thức của dự án hoặc các kênh thông tin chính thức đã được xác nhận. Không nhấp vào liên kết trong tin nhắn riêng tư lạ hoặc bài đăng quảng cáo. 3. **Hiểu rõ quyền ví trước khi ủy quyền:** Kiểm tra cẩn thận các chi tiết như loại token, số tiền có thể chuyển, địa chỉ hợp đồng và loại hành động trước khi phê duyệt bất kỳ yêu cầu nào, đặc biệt là ủy quyền không giới hạn. 4. **Kiểm tra chi tiết giao dịch trước khi ký:** Luôn xem xét kỹ lưỡng địa chỉ nhận, số lượng token, blockchain, thông tin tương tác hợp đồng và phí. Không bao giờ vội vàng vì áp lực khẩn cấp. 5. **Xác minh địa chỉ hợp đồng, không chỉ tên token:** Sử dụng trình khám phá khối chính thống hoặc trang web chính thức của dự án để xác nhận địa chỉ hợp đồng chính xác của token, vì tên và biểu tượng có thể dễ dàng bị sao chép. 6. **Cảnh giác với tin nhắn hỗ trợ khách hàng đáng ngờ:** Hỗ trợ chính thức hầu như không bao giờ chủ động liên hệ qua tin nhắn riêng tư. Không bao giờ tiết lộ cụm từ khôi phục (seed phrase) hoặc khóa riêng tư. 7. **Nhận biết áp lực khẩn cấp là dấu hiệu cảnh báo:** Các thủ đoạn lừa đảo thường tạo ra cảm giác cấp bách (ví dụ: "ví của bạn đã bị xâm nhập", "token sắp hết hạn"). Hãy dừng lại và xác minh kỹ lưỡng. Tóm lại, trong kỷ nguyên AI, vẻ ngoài chuyên nghiệp và văn bản trôi chảy không còn là dấu hiệu của sự an toàn. Bảo mật trong tiền mã hóa giờ đây là một cuộc chiến dựa trên sự xác minh liên tục. Nguyên tắc cốt lõi là: luôn xác minh trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào với ví hoặc tài sản của bạn.

marsbit06/08 09:41

AI Làm Giả Thành Thật, Người Dùng Mã Hóa Làm Sao Để Phòng Tránh Các Loại Lừa Đảo Mới?

marsbit06/08 09:41

Tắt AI rồi mới phỏng vấn: Anthropic đang tuyển chọn kiểu người nào

Bỏ phần thuê ngoài bộ não. Anthropic, công ty khởi nghiệp AI với định giá 9650 tỷ USD, đang trở thành điểm đến mơ ước nhưng cũng nổi tiếng với quy trình tuyển dụng nghiêm ngặt và độc đáo. Điểm then chốt là họ yêu cầu ứng viên **tắt AI trong suốt các vòng phỏng vấn**. Vòng phỏng vấn quan trọng nhất là "**Phỏng vấn Văn hóa**", tập trung vào **giá trị, thế giới quan và quan điểm về rủi ro AI** của ứng viên, thay vì kỹ năng kỹ thuật. Các câu hỏi mang tính cá nhân sâu sắc, như "Bạn có niềm tin bất thường nào?" hay các tình huống khó xử về đạo đức nghề nghiệp. Ứng viên được khuyến khích thể hiện sự không thoải mái thực sự và thậm chí dám chất vấn chính Anthropic. Mục tiêu là tìm kiếm những người có tư duy độc lập và giữ vững lập trường, không chỉ quan tâm đến rủi ro ở cấp độ sản phẩm mà còn ở quy mô lớn hơn, căn bản hơn. Cách tiếp cận này tương phản hoàn toàn với các công ty như Google, nơi cho phép sử dụng AI trong phỏng vấn để đánh giá mức độ thành thạo với công cụ. Anthropic tin rằng, khi AI làm cho việc thực thi trở nên rẻ mạt, thứ trở nên quý giá chính là **khả năng tư duy nội tại, những niềm tin được hình thành từ chính trải nghiệm và suy ngẫm của con người**. Họ tìm kiếm những cá nhân vẫn còn "thứ gì đó" đáng giá sau khi tắt AI đi. Việc đầu tư mạnh vào văn hóa này giúp Anthropic có tỷ lệ giữ chân nhân viên sau 2 năm lên tới 80%, cao nhất trong ngành. Đó là minh chứng cho triết lý của họ: trong kỷ nguyên AI, điều thực sự khan hiếm không phải là người biết dùng AI, mà là người vẫn có giá trị khi không có nó.

marsbit06/08 09:37

Tắt AI rồi mới phỏng vấn: Anthropic đang tuyển chọn kiểu người nào

marsbit06/08 09:37

Tạm biệt thị trường bò gấu truyền thống, bước vào kỷ nguyên bong bóng luân chuyển

Tác giả Smac, đối tác tại Compound VC, sử dụng ẩn dụ khí tượng để phân tích sự thay đổi cấu trúc thị trường tài chính hiện đại. Ông so sánh thị trường truyền thống với hệ thống thời tiết tầng, diễn biến chậm với các chu kỳ bò/gấu kéo dài. Ngược lại, thị trường ngày nay giống như một chuỗi các cơn bão đối lưu (hệ thống đối lưu trung bình), nơi các bong bóng/bùng nổ theo chủ đề (AI, tiền mã hóa, robot, năng lượng hạt nhân...) nối tiếp nhau hình thành, đạt đỉnh và tan vỡ. Bài viết chỉ ra 8 yếu tố cốt lõi dẫn đến sự chuyển đổi vĩnh viễn này: 1. **Đại chúng hóa đầu cơ:** Giao dịch hoa hồng bằng 0 và ứng dụng di động đã đưa số lượng lớn nhà đầu tư bán lẻ, thường sử dụng đòn bẩy và quyền chọn, vào thị trường. 2. **Dòng tiền mua vĩnh viễn:** Sự chuyển dịch từ quỹ hưu trí xác định lợi ích (DB) sang xác định đóng góp (DC) tạo ra dòng tiền tự động, bất chấp giá cả, chảy vào thị trường mỗi kỳ trả lương. 3. **Đối tác giao dịch thiếu linh hoạt:** Đầu tư thụ động theo chỉ số mua bán dựa trên vốn hóa, làm trầm trọng thêm hiệu ứng động lượng và thiếu cơ chế chốt lời tự nhiên. 4. **Sự trỗi dậy của quỹ đa chiến lược & giao dịch tần suất cao:** Chúng thay thế các quỹ đầu cơ truyền thống, tạo ra cấu trúc thị trường mong manh nơi nhiều người chơi có rủi ro và quy tắc quản lý giống nhau, dẫn đến sự sụp đổ thanh khoản đột ngột. 5. **Biến động bị kìm nén nhân tạo:** Các sản phẩm bán khống biến động và quyền chọn trong ngày tạo ra sự bình yên kéo dài, nhưng tích tụ rủi ro để rồi bùng phát dữ dội. 6. **Cấu trúc chỉ số thay đổi:** Chỉ số ngày nay chứa nhiều công ty định hướng tương lai, dài hạn, được định giá bởi câu chuyện thị trường hơn là dòng tiền ổn định, làm tăng năng lượng tiềm ẩn cho biến động. 7. **Độ trễ thông tin biến mất:** Thông tin, đặc biệt là về danh mục đầu tư, lan truyền tức thì, thúc đẩy tâm lý bầy đàn và sợ bỏ lỡ. 8. **Môi trường tài khóa & tiền tệ thay đổi:** Lãi suất thấp, nới lỏng định lượng và thâm hụt ngân sách lớn hỗ trợ định giá tài sản. Kết luận, thị trường "bong bóng luân phiên" này là trạng thái bình thường mới. Các nhà đầu tư nên đứng ở góc độ vĩ mô để nhìn thấy toàn bộ chuỗi bùng nổ thay vì bị cuốn vào từng cơn bão riêng lẻ. Lợi thế thuộc về những người nghiên cứu chuyên sâu về ngành và những người quan sát xu hướng giỏi, trong khi nhà đầu tư bán lẻ linh hoạt cũng có cơ hội nếu kiểm soát rủi ro tốt.

marsbit06/08 09:27

Tạm biệt thị trường bò gấu truyền thống, bước vào kỷ nguyên bong bóng luân chuyển

marsbit06/08 09:27

2 phút cuối trước giờ mở cửa của SK Hynix, TradeXYZ đưa giá chính xác đến mức chỉ còn chênh lệch 0.13%

Trong quá khứ, thị trường tài chính truyền thống ngừng hoạt động thường đồng nghĩa với việc tạm dừng khám phá giá. Tuy nhiên, thị trường phái sinh trên chuỗi (on-chain) do Hyperliquid dẫn đầu đang thay đổi cấu trúc này. Với việc Hyperliquid HIP-3 cho phép các bên xây dựng triển khai hợp đồng vĩnh viễn cho tài sản thực (RWA) như cổ phiếu, hàng hóa, chỉ số, một số tài sản truyền thống như thị trường XYZ giờ đây có thể giao dịch liên tục 24/7 trên chuỗi. Cuối tuần vừa qua, diễn biến trên chuỗi của SK Hynix (SK Hynix) đã cung cấp một ví dụ rõ ràng. Hợp đồng xyz:SKHX trên Hyperliquid không chỉ giao dịch nhỏ lẻ trong thời gian thị trường Hàn Quốc (KRX) đóng cửa, mà còn chứng kiến khối lượng trao đổi lớn giữa hai phe mua và bán. Vào ngày 5/6, giá đóng cửa của SK Hynix trên KRX là 2.070.000 KRW. Sau đó, thị trường Hàn Quốc bước vào cuối tuần. Theo dữ liệu biểu đồ 1 phút của Hyperliquid, giá tham chiếu trên chuỗi duy trì ở mức 1336.5 USDC. Sáng thứ Hai trước giờ mở cửa KRX, giá trên chuỗi biến động mạnh: Vào lúc 08:56 KST, giá xyz:SKHX giảm xuống mức thấp nhất 1200.0 USDC, tương ứng mức giảm -10.21%. Ba phút sau, KRX chính thức mở cửa với giá 1.856.000 KRW, tương ứng mức giảm -10.34%. Chênh lệch giữa hai mức giảm này chỉ là 0.13%. Điều này cho thấy, chỉ 3 phút trước khi KRX mở cửa, thị trường trên chuỗi đã gần như dự báo chính xác mức giảm giá mở cửa của SK Hynix. Trong 120 giây cuối trước giờ mở cửa (08:58-08:59 KST), xyz:SKHX xuất hiện khối lượng giao dịch bất thường, đạt phân vị 99.85%, và giá phục hồi +2.31% từ 1201.1 lên 1228.8 USDC. Giá cuối cùng trên chuỗi lúc này cao hơn khoảng 2% so với giá mở cửa thực tế trên KRX. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là dự báo thất bại, mà có lẽ thị trường trên chuỗi đã giao dịch trước phản ứng mua vào ở mức thấp dự kiến ngay sau khi cổ phiếu chính thức mở cửa. Thật vậy, sau khi mở cửa, cổ phiếu SK Hynix trên KRX đã phục hồi khoảng +2.64% vào lúc 09:03 KST.

marsbit06/08 09:25

2 phút cuối trước giờ mở cửa của SK Hynix, TradeXYZ đưa giá chính xác đến mức chỉ còn chênh lệch 0.13%

marsbit06/08 09:25

Cách đúng đắn để mở khóa Skill: 5 bài học từ phương pháp nội bộ được Anthropic công bố

Bài viết này chia sẻ 5 bài học chính từ bài viết "Lessons from building Claude Code: How we use skills" của Anthropic về cách thiết kế và sử dụng Skill hiệu quả: 1. **Tránh lời thừa, tập trung vào "Gotchas"**: Skill nhằm lưu trữ kiến thức ẩn (kinh nghiệm "lão làng") như các lỗi hay gặp hoặc thông tin đặc thù hệ thống, thay vì lặp lại kiến thức chung đã có. 2. **Skill là "Context Engineering"**: Cấu trúc Skill nên là một thư mục với các file riêng biệt (hướng dẫn, tài liệu tham khảo, script, ví dụ). Cách tiếp cận "tiết lộ dần" này giúp quản lý ngữ cảnh tốt hơn, tránh làm quá tải mô hình bằng thông tin không cần thiết trong mọi lần gọi. 3. **Ưu tiên sử dụng Script**: Những công việc lặp lại, có quy trình cố định nên được đóng gói thành script. Điều này giúp tiết kiệm token, tăng độ chính xác và cho phép mô hình tập trung vào suy luận thay vì thực thi các bước cơ bản. 4. **Mô tả Skill phải như một quy tắc định tuyến**: Phần mô tả nên nêu rõ *khi nào* thì Skill nên được kích hoạt (dựa trên ý định của người dùng), thay vì chỉ liệt kê chức năng của nó. Điều này giúp mô hình định tuyến và lựa chọn Skill chính xác. 5. **Quản lý và phân phối Skill linh hoạt**: Khi số lượng Skill tăng lên, nên có cơ chế quản lý nhẹ nhàng. Anthropic khuyến khích để Skill mới được thử nghiệm và lan truyền tự nhiên trong nhóm nhỏ trước. Những Skill nào thực sự hữu ích và được nhiều người dùng sẽ được đưa vào kho chung (Marketplace) một cách tự nhiên.

marsbit06/08 09:08

Cách đúng đắn để mở khóa Skill: 5 bài học từ phương pháp nội bộ được Anthropic công bố

marsbit06/08 09:08

Cạnh tranh trên làn đua thanh toán AI, các tổ chức thẻ truyền thống đối đầu với Coinbase

Khi các tác nhân AI ngày càng đảm nhận nhiều giao dịch thương mại, một cuộc chiến giành quyền kiểm soát kênh thanh toán cơ bản đã nổ ra, tập trung vào hai giải pháp chính. Một bên là các tổ chức thẻ truyền thống như Visa và Mastercard. Họ mở rộng công nghệ mã thông báo hóa thẻ để cho phép các tác nhân AI được ủy quyền thực hiện thanh toán thay mặt người dùng trong các kênh hiện có. Giải pháp này phù hợp với tiêu dùng cá nhân, tận dụng lợi thế về mạng lưới, công cụ chống gian lận và cơ chế giải quyết tranh chấp đã có từ lâu. Bên kia, do Coinbase dẫn đầu, đề xuất giao thức x402 dựa trên stablecoin (như USDC) để thanh toán trực tiếp trên internet. Phương thức này được thiết kế cho giao dịch máy-máy với tần suất cao, giá trị nhỏ, chi phí thấp và tốc độ nhanh, phù hợp với việc AI thanh toán cho các dịch vụ như API, dữ liệu hay điện toán. Mỗi con đường có điểm mạnh riêng: hệ thống thẻ phù hợp với bán lẻ cá nhân, trong khi stablecoin vượt trội trong giao dịch tự động quy mô nhỏ. Một thách thức chung là xác minh danh tính tác nhân AI và xử lý các giao dịch sai sót. Đáng chú ý, Visa và Mastercard không chỉ bám vào kênh truyền thống mà còn tích cực đầu tư vào stablecoin (như Visa mở rộng giải quyết bằng stablecoin, Mastercard thâu tóm nền tảng BVNK). Chiến lược này cho thấy họ muốn trở thành cổng thu phí cho mọi loại luồng thanh toán trong tương lai. Hiện tại, các ứng dụng đã phân hóa rõ ràng: dịch vụ mua sắm cho người tiêu dùng (như ChatGPT, Amazon) chủ yếu dùng thẻ; còn giao dịch máy-máy (như trên Amazon Bedrock) lại chiếm lĩnh bởi stablecoin. Trong ngắn hạn, hai mô hình này sẽ cùng tồn tại. Tuy nhiên, cuộc cạnh tranh thực sự nằm ở khu vực giao thoa giữa hai loại hình giao dịch. Kết quả cuối cùng sẽ phụ thuộc vào việc nền thương mại do AI thúc đẩy sẽ nghiêng về mô hình bán lẻ truyền thống hay phát triển thành một mạng lưới khổng lồ các giao dịch tự động vi mô.

Foresight News06/08 09:06

Cạnh tranh trên làn đua thanh toán AI, các tổ chức thẻ truyền thống đối đầu với Coinbase

Foresight News06/08 09:06

活动图片