Vừa rồi, Nhà đoạt giải Nobel trở thành nhân viên mới của Anthropic

marsbitXuất bản vào 2026-06-20Cập nhật gần nhất vào 2026-06-20

Tóm tắt

Chỉ vừa qua, nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học John Jumper, linh hồn của AlphaFold, đã chính thức rời Google DeepMind sau gần 9 năm để gia nhập Anthropic. Đây được coi là một sự kiện gây chấn động giới công nghệ, đánh dấu việc Anthropic chiêu mộ thành công một tài năng hàng đầu. Jumper, người có nền tảng toán học, vật lý và hóa học lý thuyết, đã được Demis Hassabis giao lãnh đạo dự án AlphaFold chỉ 6 tháng sau khi nhận bằng tiến sĩ. Dưới sự dẫn dắt của anh, AlphaFold đã cách mạng hóa ngành sinh học cấu trúc, giải quyết bài toán gập protein và tạo ra cơ sở dữ liệu cấu trúc protein khổng lồ, đóng góp đưa anh và Hassabis đến giải Nobel Hóa học 2024. Sự ra đi của Jumper diễn ra chỉ 2 ngày sau khi Noam Shazeer, đồng tác giả của Transformer và cựu lãnh đạo Gemini, rời Google để đến OpenAI. Việc liên tiếp mất đi hai nhân vật then chốt đặt ra câu hỏi lớn về chiến lược giữ chân nhân tài của Google. Một số ý kiến cho rằng các công ty AI tiên phong như Anthropic hay OpenAI đang cung cấp một thứ Google khó có thể cho các nhà nghiên cứu: cảm giác một cá nhân có thể thay đổi lộ trình của cả công ty. Động thái này là một bước đi chiến lược rõ ràng của Anthropic trong cuộc đua AI cho khoa học sự sống. Công ty trước đó đã mua lại Coefficient Bio, xây dựng phòng thí nghiệm và ra mắt các sản phẩm như Claude for Life Sciences. Việc có Jumper dẫn dắt sẽ tăng cường đáng kể năng lực này. Mặt trận này đang nóng lên khi cả OpenAI (với GPT-Rosalind) và Google DeepMind (qua Isomorphic Labs) cũng ...

Nhà đoạt giải Nobel, đã chính thức gia nhập Anthropic!

Hôm nay, người lãnh đạo cốt lõi của AlphaFold John Jumper chính thức thông báo: Rời khỏi Google DeepMind sau gần 9 năm làm việc, gia nhập Anthropic.

Người đoạt giải Nobel đã dùng một mô hình AI viết lại toàn bộ ngành sinh học cấu trúc, giờ đây đang rời đi.

Hassabis nhanh chóng phản hồi: "Cảm ơn John vì mối quan hệ đối tác phi thường trong 9 năm qua! Những thành tựu chúng ta đạt được với AlphaFold đã thay đổi thế giới."

Hợp tác 9 năm, cùng chia sẻ giải Nobel, đây có lẽ là lời chia tay lịch sự nhất trong giới công nghệ.

Và chỉ hai ngày trước, đồng tác giả huyền thoại của bài báo Transformer, đồng phụ trách Gemini Noam Shazeer vừa thông báo rời Google, đến với OpenAI.

Chưa đầy 72 giờ, Google mất liên tiếp hai lá bài chủ.

Một người dù bỏ 2,7 tỷ USD mua về cũng không giữ được, một người dù có 9 năm tình cảm cũng không giữ được.

Tốt nghiệp tiến sĩ 6 tháng, trực tiếp dẫn dắt AlphaFold

Trong giới khoa học sự sống, John Jumper có thể nói là hiện thân của "dùng AI viết lại toàn bộ ngành học".

Năm 1985, Jumper sinh ra tại Little Rock, Arkansas, một thị trấn nhỏ miền Nam nước Mỹ bình thường.

Đại học lấy bằng kép Toán và Vật lý tại Vanderbilt, sau đó vào Đại học Chicago học liên tục đến tiến sĩ, hướng nghiên cứu là hóa học lý thuyết. Cụ thể, là dùng phương pháp tính toán mô phỏng động lực học hành vi của protein.

Toán học cho anh trực giác về mô hình hóa, vật lý cho anh hiểu biết về hệ thống phức tạp, hóa học lý thuyết khiến anh hiểu vấn đề protein hơn bất kỳ nhà nghiên cứu AI thuần túy nào.

Ba hướng hợp lại với nhau, tình cờ là tổ hợp kiến thức khan hiếm nhất để giải bài toán gập protein.

Năm 2017 sau khi nhận bằng tiến sĩ, Jumper trực tiếp gia nhập DeepMind.

Đáng chú ý là, lúc đó anh hầu như không có kinh nghiệm về deep learning, điểm nổi bật trên CV không phải là nắm vững mạng neural, mà là hiểu biết về vật lý protein.

Nhưng điều Hassabis coi trọng chính xác là điểm này.

Ngay sau đó, anh đã đưa ra một quyết định mà không ai ngờ tới - để thanh niên trẻ này mới tốt nghiệp chỉ 6 tháng, thậm chí phải vừa làm vừa học deep learning, trực tiếp lãnh đạo đội ngũ AlphaFold.

Không có thời gian chuyển tiếp, không có "làm vài năm nghiên cứu viên tích lũy kinh nghiệm trước".

Hassabis đặt cược vào việc, để giải bài toán gập protein này, hiểu protein quan trọng hơn hiểu AI. Và Jumper nhận lấy, là ván cược lớn nhất trong lĩnh vực sinh học tính toán.

Một người nhân số lượng sinh học lên 1000 lần

Những việc xảy ra trong vài năm tiếp theo, chỉ có thể dùng từ "kỳ lạ" để hình dung —

2018, AlphaFold lần đầu xuất hiện tại cuộc thi dự đoán cấu trúc protein CASP, áp đảo phương pháp truyền thống.

2020, AlphaFold 2 ra đời chấn động, vấn đề gập protein làm đau đầu các nhà sinh học 50 năm, bị một mô hình AI trực tiếp "giải quyết".

2021, Jumper dẫn đầu tính toán ra cấu trúc 3D của gần như tất cả hơn 5 vạn loại protein của con người. Và cuối cùng đạt được việc tạo ra cấu trúc của gần 200 triệu loại protein đã biết thuộc khoảng 1 triệu loài.

Trước AlphaFold, nhân loại mất mấy chục năm, dùng phương pháp thực nghiệm như tinh thể học tia X, kính hiển vi điện tử lạnh, tổng cộng mới giải được khoảng 20 vạn cấu trúc protein.

Đội ngũ của Jumper, một lần nhân lên 1000 lần.

Không ngoa chút nào, việc mà các nhà sinh học trăm năm qua chưa làm xong, AlphaFold vài tháng đã làm xong.

Tháng 5/2024, AlphaFold 3 ra mắt — không chỉ dự đoán protein nữa, tương tác giữa DNA, RNA, phân tử thuốc nhỏ, đều có thể tính. Độ chính xác ghép protein-phối tử đạt 76,4%, tăng 1,8 lần so với phương pháp thế hệ trước.

5 tháng sau tại Stockholm, John Jumper và Demis Hassabis cùng bước lên bục nhận giải Nobel Hóa học.

Năm đó Jumper 39 tuổi, là nhà khoa học trẻ nhất đoạt giải Nobel Hóa học trong 70 năm.

Từ một nghiên cứu sinh tiến sĩ phải vừa làm vừa học deep learning, đến đứng dưới ánh đèn sân khấu Stockholm, anh chỉ mất 7 năm.

Đến đây, tỷ lệ hoàn vốn của ván cược năm xưa Hassabis đặt, e rằng xếp hạng được trong lịch sử khoa học nhân loại.

Vì vậy hôm nay anh đi, nỗi đau của Google DeepMind, không chỉ đơn giản là mất một Director.

Google rốt cuộc sao vậy?

Tin tức bùng nổ sau đó, bình luận trên X trực tiếp sôi sục.

Netizen Chubby thốt lên: "Đây là tổn thất cực lớn với Google, với Anthropic thì đúng là điên rồ!"

Có netizen cảm thán "Anthropic chào đón một nhà đoạt giải Nobel, nhân tài đang tiếp tục tập trung về OpenAI và Anthropic", còn có người trực tiếp hô lên: "Trước là Karpathy, giờ lại là người đứng sau AlphaFold, Anthropic đang xây dựng Liên minh Báo thù AI à."

Logan Kilpatrick nói đùa mong đợi Jumper "đoạt thêm một giải Nobel nữa". Giọng điệu là trêu đùa, nhưng nghĩ kỹ lại, thực sự không phải nói quá.

Và sau khi chấn động, tất cả mọi người đều hỏi cùng một câu hỏi — Google rốt cuộc sao vậy?

Jumper không nói, Anthropic không nói, Google cũng không nói.

Có lẽ, một bình luận của nhà đầu tư Lior Alexander, là gần với câu trả lời nhất hiện tại —

"Các phòng thí nghiệm AI tiên phong đang rao bán một thứ Google không thể cho: cảm giác một người có thể thay đổi quỹ đạo công ty."

Người mua về với 2,7 tỷ USD, cũng không giữ được

Đúng hai ngày trước khi Jumper thông báo, Noam Shazeer thông báo rời Google, gia nhập OpenAI, giữ chức "Trưởng nghiên cứu kiến trúc".

Bài báo nền tảng của AI hiện đại năm 2017 "Attention Is All You Need", anh là một trong những tác giả cốt lõi. Cơ chế chú ý đa đầu là do anh thiết kế, bản thực thi khả dụng đầu tiên vượt SOTA là do anh gõ từng dòng.

Và Google để mời anh trở về từ Character.AI, đã đập 2,7 tỷ USD.

Sau khi trở về Shazeer giữ chức đồng phụ trách Gemini, trở thành công thần số một trong cuộc phản công mô hình lớn của Google.

Kết quả chưa đầy hai năm, lại đi. Cách hai ngày, Jumper cũng đi.

Họ không phải là người đầu tiên, cũng sẽ không phải là người cuối cùng.

8 năm qua, hơn 20 nhà nghiên cứu đỉnh cao ký tên trên các bài báo cột mốc lần lượt rời khỏi DeepMind/Brain.

Chỉ riêng năm 2025, ít nhất 11 lãnh đạo cấp cao rời đi. Người đồng sáng lập DeepMind Mustafa Suleyman bản thân, cũng trong một vụ acqui-hire trị giá 6,5 tỷ USD bị Microsoft câu về.

Khoa học sự sống, chiến trường tiếp theo của ba gã khổng lồ AI

Quay trở lại phía Anthropic. Từ hơn hai tháng trước, bố cục đã bắt đầu rồi.

Ngày 3/4, Anthropic dùng 400 triệu USD cổ phiếu mua lại công ty công nghệ sinh học Coefficient Bio. Đội ngũ dưới 10 người, nhưng đã làm ra thành quả đỉnh cao ngành trong lĩnh vực thiết kế kháng thể dẫn dắt bởi AI.

Đồng thời, Anthropic cũng đang xây dựng phòng thí nghiệm ướt của riêng mình, tháng 10 năm ngoái ra mắt Claude for Life Sciences giúp nhà nghiên cứu tăng tốc phát hiện thuốc và thiết kế thí nghiệm sinh học, tháng 1 năm nay lại lên sóng Claude for Healthcare hướng đến tổ chức y tế.

Họ nói, mục tiêu là nén chu kỳ nghiên cứu phát triển khoa học sự sống xuống 10 lần. Và bây giờ, một nhà khoa học protein đạt cấp Nobel đến lãnh đạo việc này rồi.

Trên thực tế, không chỉ Anthropic đang đặt cược vào khoa học sự sống.

OpenAI tháng 4 năm nay phát hành mô hình suy luận chuyên hướng sinh y học GPT-Rosalind, tập trung chính vào phát hiện thuốc, phân tích bộ gen và kỹ thuật protein, đã đạt được hợp tác với các hãng dược hàng đầu như Amgen, Moderna, Thermo Fisher.

Quỹ OpenAI còn trực tiếp tuyên bố: Trong năm tới đầu tư vào hướng khoa học sự sống không thấp hơn 1 tỷ USD. Cộng thêm Shazeer vừa câu về đảm nhiệm nghiên cứu kiến trúc, OpenAI trên đường đua này cũng đến rất mạnh mẽ.

Còn phía Google DeepMind, Isomorphic Labs dưới trướng Hassabis năm ngoái huy động 600 triệu USD, ký với Lilly, Novartis các thỏa thuận hợp tác tổng giá trị cột mốc lên tới 3 tỷ USD, nền tảng công nghệ AlphaFold vẫn là tiêu chuẩn ngành.

Ba phòng thí nghiệm, đồng thời đặt cược vào cùng một hướng — dùng AI viết lại khoa học sự sống.

Lựa chọn của Jumper, chỉ là bước đi mới nhất trong ván cờ lớn này.

Tài liệu tham khảo:

https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106

Biên tập: Moses

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QNhà khoa học đoạt giải Nobel nào đã gia nhập Anthropic và lý do tại sao sự kiện này đáng chú ý?

AJohn Jumper, người đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024 nhờ vai trò lãnh đạo phát triển AlphaFold tại Google DeepMind, đã gia nhập Anthropic. Sự kiện này gây chú ý vì ông là một trong những nhà khoa học hàng đầu thế giới về AI trong sinh học, và việc rời khỏi Google DeepMind sau gần 9 năm để chuyển sang một công ty AI cạnh tranh (Anthropic) cho thấy sự dịch chuyển nhân tài lớn trong ngành.

QThành tựu đột phá nào của John Jumper và AlphaFold đã thay đổi ngành sinh học cấu trúc?

AJohn Jumper và nhóm AlphaFold tại DeepMind đã giải quyết 'bài toán gập protein' - một thách thức 50 năm của sinh học. AlphaFold 2 (2020) dự đoán chính xác cấu trúc protein. Đến năm 2021, họ tạo ra cấu trúc 3D cho gần 2 triệu protein từ khoảng 1 triệu loài, tăng số lượng cấu trúc protein đã biết lên gấp 1000 lần so với tổng số công trình thí nghiệm của con người trong nhiều thập kỷ trước đó.

QViệc John Jumper và Noam Shazeer rời Google trong vòng 72 giờ phản ánh điều gì về tình hình nhân sự cấp cao tại công ty này?

AViệc hai nhà nghiên cứu AI hàng đầu là John Jumper (cha đẻ AlphaFold) và Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer) lần lượt rời Google DeepMind/Google trong vòng chưa đầy 72 giờ để gia nhập Anthropic và OpenAI cho thấy Google đang đối mặt với làn sóng chảy máu chất xám nghiêm trọng ở cấp cao. Điều này làm dấy lên câu hỏi về khả năng giữ chân nhân tài đỉnh cao của Google so với các phòng thí nghiệm AI độc lập như OpenAI và Anthropic.

QTại sao các công ty AI lớn như Anthropic, OpenAI và Google DeepMind lại đổ xô đầu tư vào lĩnh vực khoa học sự sống (Life Sciences)?

AAnthropic, OpenAI và Google DeepMind đều đang tập trung nguồn lực lớn vào khoa học sự sống vì đây được coi là chiến trường tiếp theo và có tiềm năng thương mại khổng lồ. Họ kỳ vọng AI có thể cách mạng hóa việc phát hiện thuốc, thiết kế protein, phân tích bộ gen và rút ngắn chu kỳ nghiên cứu & phát triển xuống 10 lần. Sự kiện John Jumper - chuyên gia protein Nobel gia nhập Anthropic là một bước đi chiến lược trong cuộc đua này.

QDemis Hassabis, CEO Google DeepMind, đã có phản ứng như thế nào trước thông tin John Jumper rời đi?

ADemis Hassabis đã phản ứng một cách chuyên nghiệp và trân trọng. Trên mạng xã hội X, ông viết: 'Cảm ơn John vì mối quan hệ đối tác tuyệt vời trong 9 năm qua! Những gì chúng tôi đã đạt được với AlphaFold đã thay đổi thế giới.' Lời chia tay này được cộng đồng công nghệ đánh giá là 'có lẽ là một trong những lời chia tay thanh lịch nhất' vì họ đã hợp tác 9 năm và cùng chia sẻ giải Nobel.

Nội dung Liên quan

Cược lớn vào AI của các doanh nghiệp khai thác tiền mã hóa: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, trận quyết đấu khó thành công

Tác giả: Nancy, PANews Khi thị trường tiền mã hóa suy yếu, các công ty khai thác (miner) đang đối mặt với áp lực sinh tồn ngày càng lớn. Để tìm kiếm động lực tăng trưởng mới, ngày càng nhiều công ty khai thác đẩy nhanh chuyển đổi sang lĩnh vực AI (Trí tuệ nhân tạo). Câu chuyện chuyển đổi này nhanh chóng được thị trường vốn ưa chuộng, đẩy giá cổ phiếu của nhiều công ty lên cao, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Sự chuyển đổi này có lợi thế tự nhiên vì các miner đã sở hữu các tài sản then chốt như nguồn điện, đất đai, khả năng kết nối trạm biến áp và hệ thống làm mát. Họ có thể nâng cấp cơ sở vật chất hiện có để nhanh chóng tham gia thị trường cơ sở hạ tầng AI với chi phí thấp hơn và chu kỳ ngắn hơn. Kể từ năm ngoái, tốc độ chuyển đổi đã tăng nhanh. Một số công ty như CoreWeave, Applied Digital và Bitdeer bắt đầu từ sớm (2022-2023), trong khi những công ty khác như Iris Energy, Terawulf, Hut 8, Riot Platforms, Bitfarms tăng cường đầu tư vào năm 2025, trùng với thời kỳ bùng nổ của ngành AI. Về biểu hiện cổ phiếu, thị trường đánh giá cao câu chuyện chuyển đổi. 11 công ty khai thác có mức tăng trưởng trung bình 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Định giá thị trường cũng bắt đầu phân hóa rõ rệt, với CoreWeave dẫn đầu (628,55 tỷ USD), phản ánh sự định giá khác biệt của thị trường dựa trên lợi thế tiên phong, năng lực thực thi chiến lược AI và tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Mặc dù doanh thu quý gần đây tăng trưởng, nhưng lợi nhuận vẫn chịu áp lực do biến động giá tài sản mã hóa và chi phí vận hành leo cao từ việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI. Điều này cho thấy thị trường hiện tập trung vào không gian tăng trưởng tiềm năng với tư cách là nhà khai thác hạ tầng điện toán mới, hơn là lợi nhuận ngắn hạn. Môi trường kinh doanh truyền thống ngày càng khó khăn khi lợi nhuận khai thác Bitcoin thu hẹp, buộc nhiều công ty phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền. Trong bối cảnh đó, nhu cầu bùng nổ về trung tâm dữ liệu AI đang thúc đẩy đánh giá lại giá trị của các miner. Các tài sản có giá trị nhất của họ - nguồn điện, khả năng tiếp cận lưới điện, đất đai và cơ sở hạ tầng - lại là nguồn lực khan hiếm cốt lõi cho ngành AI. Tuy vậy, hành trình chuyển đổi không hề dễ dàng. Logic định giá trong tương lai sẽ dần chuyển từ "công suất điện" sang "khả năng giao hàng dự án", và cuối cùng quay trở lại các chỉ số cốt lõi như dòng tiền, tỷ suất lợi nhuận vốn và chất lượng khách thuê. Chất lượng khách thuê AI (ví dụ: các gã khổng lồ đám mây so với nhà cung cấp dịch vụ GPU nhỏ) sẽ tác động trực tiếp đến định giá. Thách thức lớn nhất là nhu cầu vốn khổng lồ cho quá trình chuyển đổi, với khoảng trống tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD. Để đối phó, các công ty đang huy động vốn thông qua nhiều hình thức như phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán dự trữ Bitcoin hoặc ký kết các hợp đồng AI/HPC dài hạn để khóa doanh thu tương lai và giảm rủi ro. Tóm lại, AI mở ra một con đường phát triển đầy hứa hẹn hơn nhiều so với hoạt động khai thác truyền thống cho các miner. Tuy nhiên, cuộc chuyển đổi này không đơn giản chỉ là chuyển từ đào coin sang bán sức mạnh tính toán, mà về bản chất là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh vốn, tài nguyên và năng lực thực thi.

marsbit29 phút trước

Cược lớn vào AI của các doanh nghiệp khai thác tiền mã hóa: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, trận quyết đấu khó thành công

marsbit29 phút trước

Ai là người sử dụng Claude Code hiệu quả nhất? Câu trả lời có thể không phải là lập trình viên

Bài viết phân tích dữ liệu từ khoảng 400.000 phiên Claude Code, chỉ ra rằng AI đang định hình lại mối quan hệ giữa con người và mã nguồn. Phát hiện chính: trong lập trình với AI, con người chủ yếu quyết định "làm gì", còn Claude phụ trách "làm như thế nào". Điều này cho thấy AI đang tiếp quản các công việc thực thi như viết mã, sửa lỗi và chạy lệnh, nhưng việc xác định mục tiêu và đánh giá kết quả vẫn phụ thuộc vào con người. Đáng chú ý, hiệu quả sử dụng Claude Code không chỉ phụ thuộc vào việc người dùng có phải là lập trình viên hay không. Trong các nhiệm vụ tạo mã, tỷ lệ thành công của người dùng thuộc các ngành nghề phi kỹ thuật như luật, tài chính, quản lý và nghiên cứu đã gần bằng với kỹ sư phần mềm. Yếu tố then chốt ảnh hưởng đến kết quả là người dùng có thực sự hiểu vấn đề họ cần giải quyết hay không. Điều này có nghĩa là AI làm giảm rào cản thực thi, chứ không phải rào cản phán đoán. Trong tương lai, những người am hiểu nghiệp vụ, nắm rõ ngữ cảnh, có khả năng đưa ra yêu cầu rõ ràng và đánh giá kết quả có thể sẽ sử dụng AI hiệu quả hơn cả những người chỉ giỏi viết mã. AI không tự động thay thế kiến thức chuyên môn mà ngược lại, còn làm gia tăng giá trị của kiến thức đó.

marsbit35 phút trước

Ai là người sử dụng Claude Code hiệu quả nhất? Câu trả lời có thể không phải là lập trình viên

marsbit35 phút trước

Cổ phiếu Ưu đãi STRC Mất Neo 11%, Cỗ Máy Vĩnh Cửu Của Strategy Còn Vận Hành Được Không?

Tác giả: Azuma, Odaily Planet Daily Cổ phiếu ưu đãi STRC của MicroStrategy đang trong tình trạng "thoát neo" kéo dài. Từ ngày 15/5, giá STRC đã dần lệch khỏi mệnh giá mục tiêu 100 USD, mức chiết khấu gần đây còn gia tăng mạnh, có lúc chạm đáy 83,26 USD. Tính đến ngày 12/6, giá đóng cửa là 88,59 USD, "thoát neo" hơn 11% so với mệnh giá mục tiêu. STRC, một công cụ phái sinh tài chính sáng tạo được thiết kế với sự hỗ trợ của AI, có mệnh giá mục tiêu cố định 100 USD và cổ tức tương đối ổn định, đóng vai trò là động cơ chính trong "bánh xe vốn" của MicroStrategy. Công ty có thể huy động vốn liên tục thông qua cơ chế phát hành theo giá thị trường (ATM) mà không làm pha loãng cổ phần của cổ đông phổ thông (MSTR), sau đó dùng tiền để mua Bitcoin, từ đó nâng cao giá trị tài sản ròng và củng cố niềm tin vào STRC. Tuy nhiên, vòng quay vốn này vận hành trơn tru với điều kiện tiên quyết là giá STRC phải duy trì quanh mức 100 USD. Dù MicroStrategy đã tăng cổ tức lên 11.5% và chuyển sang trả nửa tháng một lần, tình trạng thoát neo vẫn chưa được khắc phục. Nguyên nhân được cho là do áp lực bán tháo từ các quỹ arbitrage sử dụng đòn bẩy, cùng với lo ngại sâu xa hơn về thanh khoản của MicroStrategy. Một báo cáo của JPMorgan chỉ ra rằng dự trữ tiền mặt hiện tại của công ty chỉ đủ trang trải cổ tức ưu đãi trong khoảng 6.3 tháng. Dù MicroStrategy tuyên bố lượng Bitcoin dự trữ khổng lồ của họ có thể trang trải cổ tức trong 32 năm, điều này ngụ ý khả năng phải bán Bitcoin để lấy tiền mặt - một động thái trái với tuyên bố "nắm giữ dài hạn" trước đây của công ty và người sáng lập Michael Saylor. Việc bán thử nghiệm 32 Bitcoin đầu tháng 6 đã làm dấy lên mối lo ngại này. Việc STRC thoát neo kéo dài phản ánh thị trường đang định giá lại mức độ rủi ro trong toàn bộ cấu trúc vốn của MicroStrategy. Nếu tình trạng này tiếp diễn, khả năng huy động vốn then chốt của công ty sẽ bị suy yếu. Trong bối cảnh dự trữ tiền mặt có hạn, nỗi lo công ty phải bán Bitcoin để chi trả cổ tức sẽ càng gia tăng. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến STRC mà còn có thể tạo ra áp lực giảm giá đáng kể lên Bitcoin, vì MicroStrategy vốn là một trong những người mua biên quan trọng nhất trên thị trường.

marsbit1 giờ trước

Cổ phiếu Ưu đãi STRC Mất Neo 11%, Cỗ Máy Vĩnh Cửu Của Strategy Còn Vận Hành Được Không?

marsbit1 giờ trước

Việc Giảm Mạnh STRC Của Strategy Cho Thấy Rủi Ro Đằng Sau Các Sản Phẩm Tín Dụng Liên Kết Bitcoin

Việc cổ phiếu ưu đãi STRC của Strategy (công ty mẹ của MicroStrategy) giao dịch giảm mạnh dưới mệnh giá 100 USD đã làm nổi bật rủi ro đằng sau các sản phẩm tín dụng gắn với Bitcoin. Dù CEO Matt Cole mô tả đây là đợt "thanh lọc đòn bẩy" do bán ép chứ không phải sự kiện vỡ nợ cơ bản, sự sụt giảm vẫn cho thấy mức độ nhanh chóng mà đòn bẩy có thể làm lộ ra điểm yếu trong các công cụ liên quan đến chiến lược kho bạc Bitcoin. Sự kiện này nhấn mạnh rằng các sản phẩm tín dụng Bitcoin mang rủi ro khác biệt so với nắm giữ BTC trực tiếp hoặc cổ phiếu phổ thông, đặc biệt khi nhà đầu tư sử dụng vay mượn. Nó cũng phản ánh sự phức tạp ngày càng tăng của thị trường tài chính hóa các kho bạc Bitcoin, nơi sự tương tác giữa cổ phiếu ưu đãi, cam kết cổ tức, đòn bẩy và biến động giá Bitcoin có thể dẫn đến bán ép trong điều kiện thanh khoản căng thẳng. Bài học chính là một lời cảnh báo về rủi ro đòn bẩy và tính dễ tổn thương trong cấu trúc tài chính phức tạp, hơn là bằng chứng về khả năng trả nợ của công ty phát hành.

bitcoinist7 giờ trước

Việc Giảm Mạnh STRC Của Strategy Cho Thấy Rủi Ro Đằng Sau Các Sản Phẩm Tín Dụng Liên Kết Bitcoin

bitcoinist7 giờ trước

Tòa Án Tối Cao Australia Trao Thắng Lợi Lớn Cho ASIC Trong Vụ Án Sản Phẩm Yield Tiền Mã Hóa Block Earner

Tòa án Tối cao Úc đã phán quyết nhất trí ủng hộ Ủy ban Chứng khoán và Đầu tư Úc (ASIC) trong vụ kiện chống lại công ty Block Earner. Tòa án xác định sản phẩm "Earner" cố định lợi suất lịch sử của Block Earner là một sản phẩm tài chính và phái sinh, do đó yêu cầu công ty phải có Giấy phép Dịch vụ Tài chính Úc để cung cấp sản phẩm này. Vụ việc giờ sẽ được chuyển lại cho Tòa án Liên bang Toàn thể để xác định hình phạt. Phán quyết này rất quan trọng vì nó áp dụng luật dịch vụ tài chính truyền thống của Úc vào một sản phẩm tiền mã hóa hứa hẹn lợi suất. Nó thiết lập một tiền lệ rõ ràng rằng các sản phẩm cung cấp lợi nhuận có cấu trúc hoặc có đặc điểm kinh tế giống phái sinh có thể phải đáp ứng các yêu cầu cấp phép, bất kể được gắn nhãn là gì. Mặc dù sản phẩm "Earner" cụ thể này không còn được cung cấp, phán quyết cung cấp cho ASIC cơ sở pháp lý vững chắc cho các hành động tương tự trong tương lai, phù hợp với xu hướng toàn cầu của các cơ quan quản lý trong việc đưa các sản phẩm tiền mã hóa vào khuôn khổ quy định hiện hành. Đối với các công ty tiền mã hóa, bài học là cần xem xét kỹ lưỡng bản chất kinh tế của sản phẩm. Đối với người tiêu dùng, phán quyết nhắc nhở rằng các sản phẩm sinh lợi tiềm ẩn rủi ro và khác biệt so với việc nắm giữ tiền mã hóa thông thường. Phán quyết này vạch ra một ranh giới quy định rõ ràng hơn cho ngành công nghiệp tiền mã hóa tại Úc.

bitcoinist10 giờ trước

Tòa Án Tối Cao Australia Trao Thắng Lợi Lớn Cho ASIC Trong Vụ Án Sản Phẩm Yield Tiền Mã Hóa Block Earner

bitcoinist10 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CORE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua CORE (CORE) 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 CORE (CORE) 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 CORE (CORE) của BạnSau khi mua CORE (CORE), 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 CORE (CORE)Giao dịch CORE (CORE) 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 433Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CORE

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 CORE (CORE) được trình bày dưới đây.

活动图片