Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

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

Tóm tắt

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán với giá 600 tỷ USD cho Elon Musk. Bạn tự hỏi: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hầu hết các nhà sáng lập đều bắt đầu từ đây, nhưng cũng chính tại đây, họ thường bị mắc kẹt. Họ nhìn thấy AI, tiền điện tử, hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã được tài trợ và kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt. Họ từ bỏ. Đây là lý do nhiều ý tưởng thất bại - không phải do năng lực, mà do họ nghĩ trò chơi đã kết thúc. Hãy nhìn Cursor. Năm 2022, trước cả ChatGPT, họ bắt đầu với niềm tin rằng AI sẽ thay đổi công việc tri thức. Họ tập trung vào ba điều: lĩnh vực họ đam mê (AI), trở thành khách hàng của chính sản phẩm, và tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng. Đây không phải là câu chuyện duy nhất. Stripe, Figma, Shopify đều đi theo mô hình tương tự: bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về tương lai, kiên trì xây dựng nhiều năm trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả. Câu hỏi quan trọng: Bạn đang ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ? Nếu tham gia sớm như Coinbase hay Cursor, cơ hội nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên khả dụng cho người dùng nặng. Nếu tham gia ở giai đoạn sau, cơ hội thường là tìm ra "mặt âm" - điểm mù mà thế hệ đầu tiên bỏ sót, giống như Stripe so với PayPal hay Shopify so với Amazon. Vậy bạn làm gì khi chưa có sự hiểu biết sâu sắc? Hãy đắm mình vào thị trường. Dùng mọi sản phẩm trong lĩnh vực. Trở thành người dùng nặng. Nói chuyện với khách hàng. Khi làm điều này đủ lâ...

Tác giả: Imran

Biên dịch: Giai Hoan, ChainCatcher

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán cho Elon Musk với giá 600 tỷ USD. Có lẽ thần tượng của thế hệ trước là Mark Zuckerberg hay Evan Spiegel. Bạn nhìn những nhà sáng lập này và không khỏi so sánh mình với họ. Họ có vẻ cũng chẳng thông minh hơn bạn bao nhiêu. Hồ sơ của họ cũng chẳng nổi bật hơn hồ sơ của bạn.

Vậy nên bạn tự nhiên hỏi chính mình: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hành trình của hầu hết các nhà sáng lập bắt đầu từ đây. Nhưng đây cũng là nơi hầu hết các nhà sáng lập mắc kẹt.

Họ nhìn thấy trí tuệ nhân tạo. Họ nhìn thấy tiền điện tử. Họ nhìn thấy hàng ngàn công ty khởi nghiệp đã gọi vốn thành công. Mọi lĩnh vực dường như đều đông đúc. Mọi ý tưởng hiển nhiên đều đã được thực hiện.

Họ kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt.

Và họ đóng máy tính lại, từ bỏ, rời đi.

Một phần lớn các công ty khởi nghiệp đã chết yểu theo cách này. Không phải vì nhà sáng lập kém năng lực, mà vì họ nghĩ rằng trò chơi đã kết thúc từ lâu.

Hãy lấy Cursor làm ví dụ. Không phải con đường nào cũng là một đường thẳng bằng phẳng.

Ngay từ năm 2022, Cursor đã bắt đầu trải qua những ngày tháng 'cắn kính' đầy khó khăn. Đó là trước cả khi ChatGPT ra đời. Không có kịch bản có sẵn để sao chép. Không có thị trường rõ ràng. Chỉ có một niềm tin: AI sẽ thay đổi căn bản công việc tri thức.

Để giữ chân trên mặt đất, họ tập trung vào ba điều. Đầu tiên, họ chọn một lĩnh vực mà họ thực sự hào hứng: AI. Thứ hai, họ tự làm khách hàng cho sản phẩm của mình. Thứ ba, họ tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng.

Bởi vì nếu bạn có thể chinh phục được người dùng nặng, việc thuyết phục những người khác sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Thành thật mà nói, câu chuyện như vậy không phải là độc quyền của Cursor.

Khi Stripe khởi đầu, vấn đề thanh toán trực tuyến dường như đã được giải quyết, nhưng các nhà sáng lập tin rằng các nhà phát triển sẽ ngày càng trở thành người ra quyết định trong nội bộ công ty, và ai chinh phục được các nhà phát triển, cuối cùng sẽ chinh phục được internet. Họ đã trải nghiệm nỗi đau này, dù PayPal đã chứng minh tính khả thi của thanh toán trực tuyến, Stripe vẫn nhìn thấy cơ hội để xây dựng một tương lai 'ưu tiên nhà phát triển'.

Figma đã dành nhiều năm phát triển trước khi thị trường sẵn sàng, vì họ tin rằng tương lai của thiết kế không nằm ở một công cụ thiết kế đơn lẻ tốt hơn, mà nằm ở việc thiết kế cộng tác, nơi mọi người làm việc cùng nhau trong một file duy nhất. Google Docs đã cho thấy sức mạnh của việc cộng tác thời gian thực với tài liệu. Figma đã mở rộng nhận thức này sang lĩnh vực thiết kế.

Shopify ban đầu chỉ để bán ván trượt tuyết trực tuyến, vì các nhà sáng lập tin rằng, hàng triệu doanh nghiệp nhỏ khao khát có khách hàng, thương hiệu và vận mệnh của riêng mình, thay vì phụ thuộc vào các nền tảng lớn. Amazon đã chứng minh thương mại điện tử tập trung là khả thi. Shopify đã đặt cược rằng các doanh nhân cuối cùng sẽ muốn tự nắm quyền kiểm soát.

Sản phẩm khác nhau. Mô hình giống nhau.

Mỗi nhà sáng lập đều bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về hướng đi của thế giới, và sau đó dành nhiều năm âm thầm xây dựng trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả mọi người. May mắn của họ là đã cưỡi lên những cơn gió mạnh mẽ của thời đại.

Với Stripe, cơn gió đó là niềm tin vững chắc rằng ngày càng nhiều hoạt động thương mại sẽ chuyển lên mạng. Với Figma, đó là niềm tin rằng phần mềm sẽ lấy đám mây làm trọng tâm và mặc định hỗ trợ cộng tác. Với Shopify, đó là hy vọng rằng internet sẽ trao quyền cho hàng triệu doanh nhân xây dựng sự nghiệp độc lập.

Cursor đã đi theo quỹ đạo tương tự. Công ty được xây dựng dựa trên niềm tin rằng AI sẽ định hình lại căn bản công việc tri thức, và các kỹ sư phần mềm sẽ là những người dùng nặng đầu tiên áp dụng nó. Ngày nay, sản phẩm này có vẻ hiển nhiên, nhưng khi họ bắt đầu, không có chỉ dẫn rõ ràng nào. Chỉ có niềm tin.

Sản phẩm khác nhau. Thị trường khác nhau. Logic nền tảng giống nhau.

Xác định sớm sự chuyển dịch xu hướng dài hạn, tìm điểm xâm nhập mà người khác bỏ lỡ, dành nhiều năm thực thi trước khi phần còn lại của thị trường bắt kịp. Ở đâu có dương, ở đó có âm. PayPal đã sinh ra Stripe. Adobe đã sinh ra Figma. Amazon đã sinh ra Shopify.

Sản phẩm thế hệ đầu tiên chứng minh sự tồn tại của thị trường. Sản phẩm thế hệ thứ hai tái cấu trúc nó xung quanh những nhận thức mới, công nghệ mới hoặc hành vi khách hàng thay đổi. Đối với nhà sáng lập, câu hỏi quan trọng là tìm ra mình đang ở giai đoạn nào của chu kỳ. Nếu bạn tham gia sớm, như Coinbase hoặc Cursor, cơ hội của bạn thường nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên thiết thực và dễ sử dụng đối với người dùng nặng.

Coinbase không phát minh ra tiền điện tử. Họ chỉ làm cho việc mua và nắm giữ Bitcoin trở nên cực kỳ dễ dàng, hơn hẳn việc tự quản lý ví hoặc chuyển tiền cho Mt. Gox.

Cursor cũng không phát minh ra lập trình AI. Họ chỉ nhận ra rằng tự động hoàn thành không phải là kết cục, điều các nhà phát triển thực sự khao khát là một cách phát triển phần mềm nguyên bản AI.

Nhưng nếu bạn tham gia vào giai đoạn giữa hoặc cuối của một cuộc biến đổi công nghệ, cơ hội thường mang một hình hài khác. Cơ sở hạ tầng đã tồn tại. Thị trường đã được chứng minh. Công việc của bạn không còn là chứng minh công nghệ có khả thi hay không, mà là tìm ra 'mặt âm' cho 'mặt dương' hiện có, tức là điểm mù mà những người chơi thế hệ đầu tiên đã bỏ qua. Nhiều công ty vĩ đại nhất được sinh ra ở đây.

Bây giờ bạn đã xác định được vị trí của mình trong cuộc biến đổi công nghệ. Bạn có một vài ý tưởng, sẵn sàng lao vào xây dựng, nhưng ngay sau đó bạn nhận ra một điều khó chịu: Bạn thực sự không có quá nhiều hiểu biết độc đáo. Bạn không có hiểu biết sâu sắc về thị trường, về khách hàng, thậm chí về sản phẩm. Và điều đó hoàn toàn bình thường.

Lúc này bạn phải xắn tay áo lên và bắt đầu tích lũy các mối quan hệ, hiểu biết và danh tiếng. May mắn thay, chúng ta sống trong một thời đại có X (Twitter), việc này dễ dàng hơn bao giờ hết. Bạn có thể xây dựng nhóm đối tượng, kết nối với khách hàng, tương tác với người dùng nặng, học hỏi trực tiếp từ những người đang định hình thị trường.

Điều đầu tiên tôi sẽ làm là trải nghiệm mọi sản phẩm trong lĩnh vực đó. Nếu bạn đang khởi nghiệp trong một lĩnh vực mà không phải là người dùng nặng của các sản phẩm tiêu biểu trong đó, bạn sẽ khó có được những hiểu biết độc đáo về hướng đi của thị trường. Lập bản đồ mọi sản phẩm trong hệ sinh thái. Trở thành người dùng nặng của từng sản phẩm đó. Nói chuyện với những người thích chúng, ghét chúng và những người đã từ bỏ chúng. Tìm hiểu lý do tại sao họ ở lại, tại sao họ rời đi, và những tính năng họ mong muốn hiện có nhưng chưa tồn tại.

Cuối cùng bạn sẽ thấy, chiến thắng trên hầu hết các thị trường không phải vì các doanh nghiệp hiện có ngu ngốc. Họ bị thay thế chính xác là vì họ đã trở nên thành công.

Khi công ty phát triển và mở rộng quy mô, họ một cách tự nhiên sẽ ngày càng xa rời người dùng cá nhân. Chu kỳ phản hồi trở nên dài hơn, các nhu cầu ở rìa bị bỏ qua, và xuất hiện một thế hệ người dùng nặng mới không phù hợp với sản phẩm hiện có. Đây là nơi các nhà sáng lập mới nổi tìm thấy cơ hội.

Mục tiêu không phải là ngồi một mình nghĩ ra một ý tưởng. Mục tiêu là đắm mình sâu vào thị trường cho đến khi mảnh ghép còn thiếu trở nên hiển nhiên. Một khi bạn làm điều này đủ lâu, bạn sẽ ngừng tìm kiếm ý tưởng một cách cố ý, mà bắt đầu cảm thấy chúng ở khắp mọi nơi. Đây chính là trạng thái bạn muốn đạt được. Cuối cùng bạn sẽ thấy, có quá nhiều cơ hội đến nỗi bạn không thể thực hiện hết.

Tiếp theo là phần khó: Chọn một trong số đó.

Một khi bạn đã xác định được ý tưởng mà mình cho là đúng, câu hỏi tiếp theo rất đơn giản: Đây là một cải tiến gấp mười lần, hay một nỗi đau nhức nhối đến mức phải giải quyết ngay? Nếu câu trả lời là không, thì đừng phí công sức. Mọi người hiếm khi chuyển đổi sản phẩm vì những cải tiến nhỏ. Họ chỉ chuyển đổi khi một thứ gì đó tốt hơn nhiều, hoặc khi nỗi đau đủ nghiêm trọng đến mức cần phải giải quyết ngay lập tức.

Cách đơn giản nhất để tìm kiếm những nỗi đau nhức nhối là phát hiện ra những người đang tự mình tìm ra các giải pháp tạm thời. Bảng tính, nhóm WhatsApp, quy trình thủ công rườm rà, sao chép dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau - tất cả đều là tín hiệu.

Các nhà sáng lập giỏi nhất đều đang tìm kiếm những nỗi đau, bởi vì khi nỗi đau đủ lớn, khách hàng sẽ không thể chờ đợi để giật sản phẩm từ tay bạn. Và khi nỗi đau không đáng kể, thì bao nhiêu tiếp thị, thủ thuật tăng trưởng hay định vị tinh tế cũng không cứu được bạn.

Bây giờ bạn đã xác nhận ý tưởng, tìm thấy nỗi đau và đang xây dựng MVP (Sản phẩm khả thi tối thiểu).

Với Claude, Codex và các công cụ AI khác, việc xây dựng sản phẩm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Trớ trêu thay, điều này cũng trở thành cái bẫy của chính nó.

Tôi thấy mình liên tục thêm các tính năng chỉ vì 'có thể làm được'. Sản phẩm dần biến thành một thứ lai ghép kỳ quái. Mỗi tính năng đều có lý khi xét riêng lẻ, nhưng khi ghép lại với nhau, chúng khiến sản phẩm trở nên tệ hơn.

Cuối cùng, tôi quay trở lại với các nguyên tắc đầu tiên. Câu hỏi quan trọng nhất không phải là tôi nên phát triển tính năng gì. Mà là tại sao người khác lại từ bỏ công cụ hiện có để chuyển sang sử dụng sản phẩm của bạn?

Mọi công ty khởi nghiệp vĩ đại đều có câu trả lời cho câu hỏi này. Cursor đã có thể phát triển thêm một plugin lập trình nữa. Thay vào đó, họ fork VS Code. Các nhà phát triển vốn đã thích trình soạn thảo này, hiểu cách nó hoạt động và nhúng nó vào quy trình làm việc hàng ngày của họ.

Cursor không yêu cầu người dùng học một thứ gì đó hoàn toàn mới. Nó chỉ để người dùng tiếp tục làm những gì họ đã thích, chỉ là tích hợp AI trực tiếp vào trải nghiệm đó.

Các công ty khởi nghiệp xuất sắc nhất hiếm khi buộc người dùng học những hành vi hoàn toàn mới. Thay vào đó, họ tìm thấy các quy trình quen thuộc, loại bỏ ma sát và cải thiện chúng một cách đáng kể.

Là nhà sáng lập, chúng ta ám ảnh về những gì mình đang xây dựng. Còn khách hàng quan tâm đến những gì họ phải từ bỏ. Chi phí chuyển đổi càng thấp, giá trị tạo ra càng cao, tốc độ áp dụng càng nhanh. Đó là lý do tại sao những MVP tốt nhất không có nhiều tính năng. Chúng cực kỳ tập trung, chỉ để cung cấp cho khách hàng một lý do chuyển đổi không thể từ chối.

Đến bước này, bạn đã phát hiện ra nỗi đau, xây dựng MVP và hy vọng đã cho khách hàng một lý do mạnh mẽ để chọn bạn. Tiếp theo là phần mà hầu hết các nhà sáng lập thường đánh giá thấp: Kênh phân phối.

Tôi đã thấy nhiều nhà sáng lập dành hàng tháng trời vật lộn với sản phẩm, nhưng chỉ dành năm phút suy nghĩ về cách người dùng sẽ phát hiện ra nó. Sự thật là, kênh phân phối thường mới là hào nước bảo vệ.

Airbnb chiến thắng không phải vì trang web của họ tốt hơn. Các nhà sáng lập đã gõ cửa từng nhà, tự chụp ảnh căn hộ, hướng dẫn thủ công chủ nhà tham gia từng thành phố một. Stripe đã tuyển dụng từng nhà phát triển một. Coinbase đã hoạt động trên các diễn đàn Bitcoin từ rất lâu trước khi tiền điện tử trở thành xu hướng chính thống.

Cursor cũng là một ví dụ tuyệt vời. Đội ngũ của họ đã đăng bài sáu lần trên Hacker News. Hầu hết các bài đăng đều chìm nghỉm. Họ đã gửi tin nhắn riêng tư cho hàng nghìn nhà phát triển, lắng nghe phản hồi với sự kiên nhẫn tột độ, và giành được từng người dùng một.

Ngày nay mọi người nói rằng thành công của Cursor là tất yếu. Nhưng trong nhiều năm, họ đã làm những công việc vụng về, không thể mở rộng quy mô.

Các nhà sáng lập thích nói về sự phù hợp sản phẩm-thị trường, nhưng trước khi đạt được điều đó, trước tiên phải giải quyết sự phù hợp giữa kênh phân phối và thị trường. Khách hàng của bạn dành thời gian ở đâu? Họ tin tưởng ai? Họ phát hiện sản phẩm mới như thế nào? Những nhà sáng lập giỏi nhất không chỉ xây dựng sản phẩm. Họ còn xây dựng động cơ phân phối. Bởi vì thị trường không thể yêu thích một sản phẩm mà họ chưa từng thấy.

Giai đoạn cuối cùng của tất cả những điều này là sự kiên trì, khả năng phục hồi và không bao giờ từ bỏ.

Thật không may, tôi không thể dạy bạn những điều này. Không ai có thể dạy. Nó chỉ có thể được cảm nhận thông qua trải nghiệm cá nhân.

Cursor một lần nữa là một trường hợp điển hình tuyệt vời. Họ đã dành nhiều năm phát triển trước khi thị trường chín muồi. Họ đăng bài lặp đi lặp lại, gửi tin nhắn riêng tư cho hàng nghìn người dùng, nhưng bị hầu hết phớt lờ. Nhìn lại thì mọi thứ đều có vẻ hợp lý. Nhưng vào thời điểm đó, tương lai lại mờ mịt.

Cùng một mô hình xuất hiện ở khắp mọi nơi.

Các nhà sáng lập Airbnb liên tục bị từ chối, thậm chí từng phải bán hộp ngũ cốc để duy trì công ty.

Nvidia đã trải qua nhiều lần thử thách cận kề cái chết, cuối cùng mới trở thành một trong những công ty có giá trị nhất thế giới.

Rain, một công ty khởi nghiệp trong lô ươm mầm của chúng tôi, ra đời sau khi FTX sụp đổ, khi hầu hết mọi người cho rằng ngành công nghiệp tiền điện tử đã chết. Khi những người khác bỏ chạy khỏi ngành này, họ vẫn kiên trì xây dựng. Vài năm sau, họ đã huy động được hơn 100 triệu USD với định giá 2 tỷ USD.

Bài học rút ra không phải là những nhà sáng lập này thông minh hơn bạn. Mà là họ đã kiên trì với trò chơi này đủ lâu để những hiểu biết của họ tạo ra lãi kép.

Vì vậy, tôi đã đặt ra toàn bộ khuôn khổ cho bạn.

Tìm kiếm sự thay đổi của chu kỳ công nghệ. Nuôi dưỡng những hiểu biết độc đáo. Ám ảnh về thị trường của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tìm kiếm những nỗi đau nhức nhối. Tạo điểm xâm nhập đơn giản nhất có thể. Chinh phục kênh phân phối của riêng bạn.

Quan trọng nhất, khi mọi thứ trở nên khó khăn, tuyệt đối đừng bỏ cuộc.

Chỉ vậy thôi.

Không có bí mật nào cả. Hầu hết mọi người không thể làm những việc này một cách dài hạn, bền bỉ. Và số ít người làm được cuối cùng đã xây dựng nên những công ty vĩ đại mà thế hệ nhà sáng lập tiếp theo tranh nhau nghiên cứu.

Thế giới là của các bạn.

Hãy đi sáng tạo đi.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QTại sao nhiều nhà sáng lập khởi nghiệp lại từ bỏ ý tưởng của mình ngay từ ban đầu?

AHọ từ bỏ vì họ nhìn thấy các lĩnh vực như AI hay tiền điện tử đã có quá nhiều công ty, cảm thấy cơ hội đã hết. Họ kết luận rằng trò chơi đã kết thúc và mọi ý tưởng hiển nhiên đều đã được thực hiện.

QMô hình chung của những công ty khởi nghiệp thành công như Stripe, Figma, Shopify và Cursor là gì?

AMô hình chung là: Nhận diện sớm một xu hướng chuyển dịch dài hạn, tìm ra góc tiếp cận mà người khác bỏ lỡ, và dành nhiều năm âm thầm xây dựng trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả mọi người. Họ bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về hướng phát triển của thế giới.

QBài viết đề xuất các bước cụ thể nào để một nhà sáng lập có được những hiểu biết sâu sắc và độc đáo về thị trường?

ABài viết đề xuất: Trải nghiệm mọi sản phẩm trong lĩnh vực đó, trở thành người dùng nặng của chúng. Giao tiếp với những người thích, ghét và đã từ bỏ các sản phẩm đó. Xây dựng mạng lưới, hiểu biết và danh tiếng thông qua các nền tảng như X (Twitter). Đắm mình sâu vào thị trường cho đến khi mảnh ghép còn thiếu trở nên rõ ràng.

QTại sao việc tìm kiếm 'nỗi đau như lửa đốt' (hair-on-fire pain) lại quan trọng hơn một cải tiến nhỏ?

AMọi người hiếm khi chuyển đổi sản phẩm chỉ vì một cải tiến nhỏ. Họ chỉ chuyển đổi khi thứ gì đó tốt hơn rất nhiều, hoặc khi nỗi đau/nhu cầu đủ lớn đến mức cần giải quyết ngay lập tức. Khi nỗi đau đủ lớn, khách hàng sẽ tự giác giành lấy sản phẩm từ tay bạn.

QTheo bài viết, điều gì thường là hào rào cạnh tranh (moat) thực sự cho một startup, và tại sao nhiều người sáng lập lại đánh giá thấp nó?

AKênh phân phối (distribution channel) thường mới chính là hào rào cạnh tranh thực sự. Nhiều nhà sáng lập đánh giá thấp nó vì họ dành hàng tháng để xây dựng sản phẩm nhưng chỉ dành vài phút để nghĩ về cách khách hàng sẽ tìm thấy nó. Trước khi đạt được 'sản phẩm phù hợp thị trường' (product-market fit), cần phải đạt được 'kênh phân phối phù hợp thị trường' (distribution-market fit).

Nội dung Liên quan

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit1 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit1 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit1 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit1 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

**Tóm tắt biên tập hàng tuần (13/06-19/06)** Luồng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị chìm trong tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, lọc nhiễu, để lại những hiểu biết sâu sắc. **Bức tranh vĩ mô:** Eo biển Hormuz mở cửa trở lại, thị trường đang đặt cược vào các giao dịch nào? Thị trường đang chuyển từ "cú sốc chiến tranh" sang "phục hồi nguồn cung". **Đầu tư & Khởi nghiệp:** * **Ray Dalio** cảnh báo khi các gã khổng lồ AI thống trị thị trường chứng khoán Mỹ: đừng đặt cược vào một hướng, hãy đa dạng hóa danh mục. * **Chu kỳ Crypto 2029:** Dự đoán đến năm 2029, sản phẩm cốt lõi còn lại của ngành sẽ là thị trường giao dịch tài sản. * **Dữ liệu BTC:** Ba tín hiệu đáy chính cùng sáng, Q4/2024 có thể là cửa sổ bước ngoặt then chốt? * **SpaceX niêm yết** với vốn hóa 2,1 nghìn tỷ USD. Bài viết phân tích sự không phù hợp giữa định giá và doanh thu thực tế, tỷ lệ IPO cho nhà đầu tư nhỏ lẻ lớn, và rủi ro hệ thống tiềm ẩn như "gamma squeeze". * **Robinhood (HOOD)** đang giảm dần sự phụ thuộc vào doanh thu crypto, phát triển các mảng kinh doanh mới. * Các sàn giao dịch Hàn Quốc, do hạn chế quy định, bị đẩy vào việc niêm yết các token "meme" có tính đầu cơ cao để cứu doanh số. **Web3 & AI:** * Cảnh báo về "khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn phiên bản AI": 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng có thể là quả bom hẹn giờ. * Các mô hình AI lớn như ChatGPT, Claude... tham gia dự đoán kết quả World Cup. * Phân tích chuỗi cung ứng đằng sau chi phí 20 USD/tháng cho một gói đăng ký AI. **Thị trường dự đoán:** Robinhood phát triển nền tảng dự đoán riêng (Rothera), báo hiệu cuộc chiến giành kênh phân phối trong ngành. **CeFi & DeFi:** * Cơ chế hợp đồng vĩnh cửu Pre-IPO được thử nghiệm với SpaceX, nổi bật vai trò của trade.xyz. * Token STRC (liên kết với MicroStrategy) mất giá so với mệnh giá, phản ánh lo ngại về mô hình vốn hóa và thanh khoản của công ty. * Quỹ Bitcoin sinh lời BITA của BlackRock ra mắt, nhắm đến các nhà đầu tư ưa thích dòng tiền ổn định. **Ethereum & Mở rộng:** CEO Sharplink nhấn mạnh lợi thế cốt lõi của Ethereum là cộng đồng nhà phát triển lớn nhất và khả năng kết hợp. **Điểm tin tuần:** Mỹ-Iran đạt thỏa thuận, Fed giữ lãi suất, Anthropic hạn chế truy cập mô hình với người nước ngoài, SpaceX mua lại Cursor, cổ phiếu "溜溜梅" (LLM) tăng mạnh nhờ trùng tên viết tắt với AI, cùng các quan điểm từ Arthur Hayes, a16z.

marsbit1 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

marsbit1 giờ trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

Tác giả: Nancy, PANews Các công ty khai thác tiền mã hóa đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn do thị trường tiền mã hóa suy yếu. Để tìm kiếm đường tăng trưởng mới, nhiều công ty đang đẩy nhanh việc chuyển hướng sang lĩnh vực AI, một câu chuyện chuyển đổi nhanh chóng thu hút sự quan tâm của thị trường vốn và đẩy giá cổ phiếu tăng mạnh, thậm chí lập đỉnh lịch sử. Tuy nhiên, dù kinh doanh AI mang lại triển vọng tăng trưởng mới, nhưng nó cũng đồng nghĩa với nhu cầu vốn đầu tư khổng lồ, chi phí vận hành liên tục và chu kỳ hoàn vốn dài, đẩy các công ty vào một cuộc chiến tiêu hao tài chính mới. Biểu hiện cổ phiếu của 11 công ty khai thác trung bình tăng 75,97% từ đầu năm, vượt xa Bitcoin. Các công ty như Bitfarms, Hut 8, Terawulf và Riot Platforms nổi bật nhất. Về vốn hóa thị trường, CoreWeave dẫn đầu với 628,55 tỷ USD, trong khi các công ty khác hình thành các nhóm giá trị khác nhau, 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. Về cơ bản, hầu hết các công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu tư nặng cho chuyển đổi AI. Chi phí vốn lớn cho xây dựng cơ sở hạ tầng khiến nhiều công ty vẫn thua lỗ, nhưng 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. Lợi nhuận khai thác Bitcoin đang thu hẹp, với tỷ suất lợi nhuận của thợ đào giảm mạnh. Áp lực buộc các công ty vừa và nhỏ phải bán Bitcoin để duy trì dòng tiền, dẫn đến sự tập trung nguồn lực vào các công ty hàng đầu. Tuy nhiên, sự bùng nổ nhu cầu về trung tâm dữ liệu AI đang khiến thị trường định giá lại các công ty khai thác, coi các nguồn lực như điện, đất đai và cơ sở hạ tầng là tài sản có giá trị nhất. Theo báo cáo, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI đã công bố vượt 900 tỷ USD. Các công ty khai thác Bitcoin kiểm soát hơn 27GW công suất điện, trở thành địa điểm quan trọng cho việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI. Tuy nhiên, chuyển đổi AI đòi hỏi đầu tư vốn khổng lồ, với khoảng cách tài chính ngắn hạn ước tính khoảng 500 tỷ USD và nhu cầu dài hạn có thể lên tới 2210 tỷ USD. Để giải quyết áp lực tài chính, nhiều công ty đang huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu chuyển đổi, bán Bitcoin dự trữ 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 con đường phát triển đầy hứa hẹn cho các công ty khai thác, nhưng cuộc chuyển đổi này là một cuộc cạnh tranh lâu dài xoay quanh khả năng tài chính, nguồn lực và năng lực thực thi.

链捕手1 giờ trước

Cuộc đặt cược lớn của các công ty khai thác vào AI: Định giá bước vào giai đoạn phân hóa, khó đánh trận quyết định

链捕手1 giờ trước

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

Leopold Aschenbrenner, một trong những nhà đầu tư AI mạo hiểm nhất, đang thực hiện vị thế bán khống danh nghĩa khoảng 9 tỷ USD vào các cổ phiếu như NVIDIA, ASML và Oracle. Đồng thời, ông chuyển hướng vốn sang các lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI cốt lõi hơn như điện lực, bộ nhớ, mạng trung tâm dữ liệu và công ty mô hình AI Anthropic. Động thái này không báo hiệu bong bóng AI vỡ, mà có thể là tín hiệu luân chuyển vốn từ "ưu tiên chip" sang "ưu tiên năng lượng, mạng lưới và xây dựng cơ sở hạ tầng". Logic cốt lõi của Leopold cho rằng giao dịch "bán cuốc xẻng" (như NVIDIA) đã trở nên quá đông đúc. Ông vẫn lạc quan về cơ sở hạ tầng AI, nhưng tin rằng vốn sẽ đổ vào các nút thắt cổ chai thực sự tiếp theo: điện, bộ nhớ và mạng. Việc NVIDIA huy động 25 tỷ USD bằng trái phiếu, dù có dòng tiền mạnh, được cho là để tận dụng nguồn vốn rẻ, phản ánh sự thay đổi trong cách thức tài trợ cho làn sóng AI. Bài viết cũng thảo luận về sự chuyển dịch sang vật liệu như cáp quang thay thế đồng trong truyền dữ liệu khoảng cách xa, và nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lượng như một lĩnh vực đầu tư vững chắc do nhu cầu toàn cầu tất yếu. Vị thế đầu tư riêng lớn của Leopold vào Anthropic (ước tính chiếm 20% quỹ) cho thấy ông muốn đầu tư trực tiếp vào "mỏ vàng" thay vì chỉ "cuốc xẻng".

marsbit2 giờ trước

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

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 879Xuất 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 1.6kXuất 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