Vừa qua, AI Trung Quốc lọt vào top 2 lập trình toàn cầu, chỉ còn Claude phía trước

marsbitXuất bản vào 2026-05-27Cập nhật gần nhất vào 2026-05-27

Tóm tắt

Hôm nay, Code Arena công bố bảng xếp hạng mới nhất. Qwen3.7-Max của Alibaba đạt 1541 điểm, lọt vào top 4 toàn cầu, vượt qua các mô hình hàng đầu như GPT-5.5 và Gemini 3.5 Flash. Hiện chỉ có Claude Opus 4.7 và Opus 4.6 xếp trên nó. Điều này giúp Alibaba trở thành công ty Trung Quốc duy nhất trong top đầu, đứng thứ hai thế giới, chỉ sau Anthropic. Qwen3.7-Max được mệnh danh là "mô hình nền tảng cho Agent", được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ tự chủ dài hạn. Trong một thử nghiệm, nó có thể chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ để tối ưu hóa mã, đạt tốc độ tăng trung bình gấp 10 lần. Khả năng lập trình vượt trội của nó được chứng minh qua các thử nghiệm thực tế. Khi được yêu cầu tạo một trò chơi đua xe 3D, Qwen3.7-Max tạo ra một phiên bản có thể chơi được ngay lần đầu, bao gồm giao diện bắt đầu và hiệu ứng âm thanh - những chi tiết mà các mô hình khác như Gemini, Claude hay ChatGPT bỏ sót hoặc cần nhiều lần sửa lỗi. Hai yếu tố then chốt giúp Qwen3.7-Max đạt được thành tích này là: 1) Đào tạo mở rộng môi trường, giúp mô hình học các chiến lược tổng quát thay vì chỉ hoạt động tốt trong một framework cụ thể; 2) Khả năng thực thi tự chủ dài hạn, cho phép nó đưa ra hàng nghìn quyết định liên tục mà không bị suy giảm ngữ cảnh hay rơi vào vòng lặp. Với việc Qwen3.7-Max gia nhập cuộc đua, cuộc cạnh tranh về mô hình lập trình toàn cầu không còn là câu chuyện độc quyền của Thung lũng Silicon.

Ngay hôm nay, bảng xếp hạng mới nhất của Code Arena đã được công bố!

Qwen3.7-Max với 1541 điểm đã lọt vào top 4 toàn cầu, một bước vượt qua hàng loạt mô hình đỉnh cao như GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash.

Đứng trước nó, giờ chỉ còn Claude Opus 4.7 và Opus 4.6.

Nói cách khác, trên đấu trường mô hình lập trình toàn cầu, Alibaba là nhà sản xuất Trung Quốc duy nhất lọt vào bàn chơi này, chỉ đứng sau Anthropic, xếp thứ hai.

Qwen3.7-Max lọt vào top 5 toàn cầu

Mô hình phi Claude duy nhất

Thực ra, trước khi Code Arena công bố bảng xếp hạng, Qwen3.7-Max đã tạo nên tên tuổi trong cộng đồng nhà phát triển nước ngoài.

Atomic Chat đã thực hiện một so sánh trực diện, cho Opus 4.7, GPT-5.5 và Qwen3.7-Max thi đấu trên cùng một sân khấu, nhiệm vụ là viết một AI Tetris có khả năng tự huấn luyện.

Kết quả, Qwen3.7-Max không chỉ vượt qua cả Opus 4.7 và GPT-5.5 với chi phí token chỉ $1.32, mà còn cải thiện hiệu suất lên 56%.

Một nhà phát triển nước ngoài khác đã chọn để Qwen3.7-Max xây dựng một mô hình 3D của vũ trụ, hiệu quả đủ để gây chấn động.

Trong nhiệm vụ tạo mô hình "tháp bảo thu nhỏ phong cách pixel 3D", tốc độ xuất và chất lượng đầu ra của Qwen3.7-Max cũng vượt trội hoàn toàn.

Nhà phát triển Paul Couvert còn ca ngợi rằng, khi Qwen3.7-Max được tích hợp với Hermes Agent và OpenCode, về cơ bản có thể thay thế GPT-5.5 và Opus 4.7.

Lập trình, quá đỉnh

Tuy nhiên, điểm số cao không bằng thực chiến.

Chúng tôi đã sắp xếp cho Qwen3.7-Max một thử thách "trò chơi đua xe" cứng nhân.

Một đoạn Prompt chi tiết được đưa vào, chẳng mấy chốc, Qwen3.7-Max cho ra ngay một file HTML có thể chơi được.

Phiên bản đầu tiên có một lỗi nhỏ, các phím chuyển hướng A/D bị đảo ngược trái phải.

Nhưng sau đợt điều chỉnh đối thoại đơn giản ở vòng thứ hai, một trò chơi đua xe 3D hoàn chỉnh đã chạy được.

Khoảnh khắc mở ra, thật sự, có chút bất ngờ.

4 xe cùng chạy, đua tốc độ trên đường đua vòng tròn 3 vòng, trên đường đua rải rác hơn 100 đồng xu, chạm vào chướng ngại vật sẽ giảm tốc, mất kiểm soát.

Bảng điểm sau cuộc đua, thứ hạng, thời gian, số xu, vòng đơn nhanh nhất, không thiếu mục nào.

Nhưng điều thực sự gây bất ngờ, là hai chi tiết mà chỉ Qwen3.7-Max làm được.

Một là giao diện bắt đầu. Sau khi kiểm tra ngang bốn mô hình, chỉ có nó tạo một trang bắt đầu chính thức cho trò chơi, nhấn "Start" mới vào cuộc đua. Ba nhà còn lại mở ra là chạy ngay, thậm chí không có cả màn hình tiêu đề.

Hai là hiệu ứng âm thanh. Prompt cuối cùng có đính kèm một yêu cầu, thêm hiệu ứng tiếng động cơ gầm rú và tiếng ăn xu. Trong bốn mô hình, cũng chỉ có nó xử lý được bonus này, tiếng động cơ và tiếng đinh đoong của đồng xu đều được sắp xếp.

Hãy xem biểu hiện của các đối thủ khác.

Hình ảnh của Gemini 3.5 Flash rõ ràng mỏng manh hơn một bậc, thiếu đi cảm giác nổi bật ba chiều sắp bật ra.

Bố cục UI cũng có vấn đề, thông tin bảng đồng hồ phân tán ở bốn góc màn hình, tiêu điểm thị giác rời rạc.

Ngược lại, cách xử lý của Qwen3.7-Max là tập trung các chỉ số chính vào trung tâm màn hình, phù hợp hơn với điểm rơi tự nhiên của ánh nhìn người chơi.

Hiệu ứng của Claude Opus 4.6, có chút khó diễn tả.

Không chỉ đồng xu trên đường đua ít đến thảm hại, mà 3 xe đua AI còn di chuyển gần như đồng bộ, không có tính ngẫu nhiên, như được sao chép ra.

Cuối cùng là GPT-5.5.

Có thể thấy, chất lượng hình ảnh thực sự mạnh hơn nhiều so với hai nhà trước, thao tác cũng mượt mà hơn.

Nhưng không hiểu sao, đồng xu lại được làm thành "vòng bánh" màu vàng...

Kiểu dáng chỉ là chuyện nhỏ. Quan trọng là, cả Gemini, Claude, ChatGPT đều phải sửa vài vòng lỗi mới chạy thông được toàn bộ chức năng.

Chỉ có Qwen3.7-Max ở vòng tạo đầu tiên đã cơ bản có thể chơi được.

Điểm số gần nhau, thực chiến không hư, giá chỉ bằng một phần nhỏ. Kết luận còn lại, chờ các nhà phát triển dùng chân để bỏ phiếu.

Mô hình "nền tảng" thời đại Agent

Lý do Qwen3.7-Max có thể thể hiện trình độ như vậy trên võ đài lập trình cạnh tranh nhất, câu trả lời nằm ở định vị sản phẩm của nó.

Vài ngày trước, khi Alibaba ra mắt Qwen3.7-Max, họ đã gắn cho nó một nhãn rất đặc biệt: Mô hình nền tảng Agent.

Nó sinh ra, là mô hình được thiết kế cho việc thực thi nhiệm vụ tự chủ trong thời gian dài.

Dữ liệu thử nghiệm nội bộ cho thấy, trong một nhiệm vụ lập trình tự chủ, Qwen3.7-Max chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ.

Mã nguồn được tạo ra cuối cùng so với bản triển khai tham chiếu Triton, đạt được tốc độ tăng trung bình hình học đáng kinh ngạc là 10 lần.

Ấn tượng hơn nữa là khả năng "chiến đấu dai sức" của nó——

Sau khi quá trình suy luận tiến đến giờ thứ 30, mô hình vẫn giữ được sự nhạy bén, tiếp tục khám phá ra không gian tối ưu hóa mới.

Toàn bộ quá trình không bị thoái hóa ngữ cảnh, không trôi lệch hướng dẫn, không vòng lặp chết!

Phải nói rằng, điểm khó của việc này không nằm ở 1000 lần gọi công cụ. Sau khi giao thức MCP mở rộng, gọi 1000 lần công cụ không có gì lạ.

Điểm khó nằm ở suy luận liên tục trong 35 giờ.

Phần lớn mô hình khi chạy nhiệm vụ dài sẽ sụp đổ: hoặc ngữ cảnh tích tụ càng lúc càng rối, mục tiêu định ở nửa đầu đến sau quên sạch sẽ; hoặc rơi vào vòng lặp chết, lặp lại thử nghiệm cùng một phương án thất bại.

Qwen3.7-Max đã làm ra được việc "liên tục làm đúng".

Tiết lộ công nghệ cốt lõi

Sự nhảy vọt lập trình này của Qwen3.7-Max, chúng tôi hiểu cốt lõi có thể liên quan đến nâng cấp của hai phương pháp huấn luyện.

Thứ nhất là, mở rộng môi trường.

Khi Qwen3.7-Max thực hiện huấn luyện lập trình, mỗi nhiệm vụ được chia thành ba chiều độc lập: bản thân nhiệm vụ, khung thực thi, phương thức xác thực, ba thứ kết hợp tự do.

Cùng một đề bài, đôi khi làm trong khung Claude Code, đôi khi làm trong OpenClaw, đôi khi đổi một phương thức xác thực.

Hiệu quả giống như một thực tập sinh được luân chuyển đến tất cả các nhóm dự án. Thứ nó buộc phải học là chiến lược tổng quát giải quyết vấn đề, không phải "trong một khung cụ thể thì làm sao để lách".

Điều này giải thích một hiện tượng phản trực giác: Qwen3.7-Max biểu hiện đều ổn trong các khung Claude Code, OpenClaw, Qwen Code, không xuất hiện tình trạng "trong khung của mình thì mạnh, đổi cái khác thì tụt dốc".

Nâng cấp thứ hai là, thực thi tự chủ tầm xa.

Trong huấn luyện, nhóm đã đưa vào khung "trò chơi sinh tồn tích lũy động".

Tức là, để mô hình đưa ra quyết định liên tục hơn một nghìn bước trong môi trường mô phỏng thay đổi liên tục, tự xây dựng giả thuyết, điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi, và không được "thoái hóa ngữ cảnh" vì chạy quá lâu.

Ở đây có một dữ liệu trực quan, YC-Bench mô phỏng công ty khởi nghiệp vận hành cả năm, Qwen3.7-Max đạt doanh thu 2,08 triệu USD, gấp đôi thế hệ trước (1,05 triệu).

Quan trọng hơn, nó thể hiện sự tiến hóa chiến lược, khi gặp khủng hoảng ở giai đoạn giữa có thể tự chủ điều chỉnh hướng đi, nhận diện và chặn khách hàng độc hại, cuối cùng hội tụ vào vòng lặp thực thi ổn định.

Đây chính là nền tảng hỗ trợ cho trường hợp tối ưu hóa kernel 35 giờ, cũng là lý do tại sao trên Kernel Bench L3, Qwen3.7-Max có thể khiến 96% tình huống chạy ra hiệu quả tăng tốc.

Mà lập trình mới chỉ là mặt trận đầu tiên. Nền tảng suy luận tầm xa cộng với gọi công cụ này, hướng tới một tham vọng lớn hơn——Nền tảng Agent tổng quát.

Chung kết lập trình, thêm một kẻ gây rối

Từ khi Code Arena ra mắt đến nay, những gì nó kiểm tra luôn là kỹ năng cứng, suy luận đa bước, sắp xếp công cụ, bàn giao dự án hoàn chỉnh, toàn là cạnh tranh thực chiến cấp độ Agent.

Hôm nay, Qwen3.7-Max với thành tích 1541 điểm đã chèn vào vị trí thứ tư, kẹp giữa Opus 4.6 Thinking và Opus 4.6.

Trên đường đua mà Claude thống trị phần lớn nửa năm này, nó đã đưa ra câu trả lời của mình, mô hình Trung Quốc không chỉ là kẻ đuổi theo, mà còn có thể là người định nghĩa.

Cuộc đua mô hình lập trình toàn cầu, không còn là độc diễn của thung lũng Silicon nữa.

Tài liệu tham khảo:

https://arena.ai/leaderboard/code/webdev

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

Câu hỏi Liên quan

QMô hình AI Trung Quốc nào vừa đạt vị trí thứ tư trong bảng xếp hạng Code Arena toàn cầu?

AMô hình Qwen3.7-Max của Alibaba đã đạt 1541 điểm và lọt vào top 4 trên bảng xếp hạng Code Arena.

QTheo bài viết, hiện tại chỉ có mô hình nào vượt trội hơn Qwen3.7-Max về khả năng lập trình?

ATheo bài viết, hiện tại chỉ có các mô hình Claude Opus 4.7 và Claude Opus 4.6 của Anthropic là xếp trên Qwen3.7-Max.

QTrong thử thách phát triển game đua xe 3D, Qwen3.7-Max thể hiện ưu điểm nào so với các đối thủ?

AQwen3.7-Max tạo ra một trò chơi có giao diện bắt đầu (Start page) chính thức và hiệu ứng âm thanh (tiếng động cơ, tiếng ăn xu), trong khi các mô hình khác không làm được. Ngoài ra, nó cũng ít lỗi hơn và tạo ra trò chơi có thể chơi được ngay từ lần tạo đầu tiên.

QBài viết gọi Qwen3.7-Max là mô hình 'Agent基座模型'. Điều này có nghĩa là gì?

A'Agent基座模型' (Mô hình nền tảng cho Agent) có nghĩa là Qwen3.7-Max được thiết kế đặc biệt để thực thi các tác vụ phức tạp một cách tự chủ trong thời gian dài, với khả năng gọi công cụ liên tục và duy trì lập luận ổn định mà không bị suy giảm ngữ cảnh, trôi lệnh hay rơi vào vòng lặp vô hạn.

QHai phương pháp huấn luyện then chốt nào giúp Qwen3.7-Max đạt được khả năng lập trình vượt trội?

AHai phương pháp huấn luyện chính được đề cập là: 1) Mở rộng môi trường (Environment Extension): huấn luyện mô hình trên nhiều tổ hợp khác nhau của nhiệm vụ, khuôn khổ thực thi và phương thức xác minh. 2) Thực thi tự chủ dài hạn (Long-range Autonomous Execution): sử dụng khung 'tồn tại động lũy tích' để mô hình thực hiện hàng nghìn bước quyết định liên tục trong môi trường mô phỏng biến đổi.

Nội dung Liên quan

Bitcoin Lần Đầu Tiên Bị Từ Chối Tại Mức Giá Này Sau 5 Năm, Đây Là Các Mục Tiêu

Giá Bitcoin vừa bị từ chối tại một mức giá đã từng đóng vai trò là hỗ trợ và kháng cự trong 5 năm qua. Theo nhà phân tích 'Chiefy', mức kháng cự vĩ mô này, khoảng 83.000 USD, đã chạm vào một số điểm xoay chuyển quan trọng nhất của Bitcoin kể từ chu kỳ trước. Lần từ chối này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng hơn những gì thị trường hiện đang phản ánh. Sau khi bị bật khỏi vùng 83.000 USD vào ngày 6/5, Bitcoin đã giảm xuống mức thấp nhất là 74.000 USD. Mức kháng cự này trùng hợp với đường trung bình động 200 ngày (200MA), nơi thường xuất hiện các điểm đảo chiều chu kỳ chính trong quá khứ. Nhà phân tích đưa ra ba mục tiêu giảm giá tiềm năng nếu Bitcoin tiếp tục theo mô hình này: 68.000 USD, 61.000 USD và 48.000 USD. Mục tiêu thấp nhất 48.000 USD gần với đường trung bình động 350 tuần. Phản ứng của Bitcoin quanh vùng 74.000 USD hiện rất quan trọng, vì việc phá vỡ dưới mức này có thể mở đường cho đợt giảm xuống 68.000 USD. Dù đã phục hồi lên trên 76.000 USD, tâm lý thị trường đang ở trạng thái "sợ hãi" với Chỉ số Fear & Greed ở mức 39. Diễn biến tiếp theo sẽ xác định tính khả thi của kịch bản giảm giá này.

bitcoinist15 phút trước

Bitcoin Lần Đầu Tiên Bị Từ Chối Tại Mức Giá Này Sau 5 Năm, Đây Là Các Mục Tiêu

bitcoinist15 phút trước

Người sáng lập Bankless: Tại sao tôi bán toàn bộ ETH

Tác giả David Hoffman, đồng sáng lập Bankless, đã giải thích lý do bán toàn bộ ETH của mình, mặc dù ông vẫn rất lạc quan về mạng Ethereum. Lập luận chính là quan điểm "ETH là tiền tệ" - từng là cốt lõi trong phân tích của ông - đã được thị trường định giá đầy đủ và khó có khả năng định giá lại đáng kể trong tương lai. Ông cho rằng để ETH trở thành tiền tệ toàn cầu, toàn bộ hệ sinh thái Ethereum cần vận hành hoàn hảo và chiếm ưu thế áp đảo. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều thách thức: (1) Giá trị L1 gắn chặt với doanh thu phí, mà Ethereum đã nhường thị phần cho các đối thủ. (2) "Phiên bản mạnh" của tiền mã hóa (tập trung vào tài chính phi tập trung) đã không giành được sự chấp nhận rộng rãi và uy tín lâu dài như kỳ vọng. (3) Tiện ích của Ethereum lại thúc đẩy sự phổ biến của các tài sản khác như stablecoin (tiền tệ ổn định) hơn là bản thân ETH. Bản chất của Ethereum là một "tổ chức phi lợi nhuận" tối đa hóa giá trị cho hệ sinh thái (L2, ứng dụng) thay vì tối đa hóa lợi nhuận cho chính giao thức. Lộ trình lấy Rollup làm trung tâm và "lý thuyết ứng dụng béo" có nghĩa là phần lớn giá trị sẽ chảy vào các lớp trên. Vì vậy, mặc dù mạng lưới Ethereum được dự báo sẽ tiếp tục phát triển mạnh, phần lớn thành công đó có thể không được phản ánh vào giá trị của tài sản ETH. Hoffman kết luận rằng ông bán ETH không phải vì bi quan về nó, mà vì cho rằng câu chuyện tăng trưởng chính đã kết thúc và ông muốn chuyển vốn sang những cơ hội đầu tư khác mà ông nhìn thấy tiềm năng định giá lại lớn hơn.

marsbit29 phút trước

Người sáng lập Bankless: Tại sao tôi bán toàn bộ ETH

marsbit29 phút trước

Người sáng lập Bankless: Tại sao tôi đã bán tất cả ETH của mình

Tác giả David Hoffman, người sáng lập Bankless, đã bán toàn bộ ETH của mình, một quyết định khó khăn vì ông gắn bó sâu sắc với Ethereum. Lý do chính là ông cho rằng luận điểm "ETH là tiền tệ" - từng là cốt lõi trong quan điểm của ông - đã được định giá đầy đủ. Ông tin rằng ETH đã đạt được mức vốn hóa thị trường xứng đáng và khó có khả năng được định giá lại đáng kể trong tương lai. Hoffman giải thích rằng để ETH trở thành tiền tệ toàn cầu, mọi khía cạnh của hệ sinh thái Ethereum đều phải vận hành hoàn hảo và chiếm ưu thế áp đảo. Đây là một thách thức phối hợp cực kỳ khó khăn. Trong khi ông vẫn rất lạc quan về mạng lưới Ethereum và tiềm năng phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng, L2, thì bản thân tài sản ETH lại không được thiết kế để thu lợi nhuận tối đa từ sự thành công đó. Ethereum là một "nhà cho đi", cung cấp không gian khối an toàn với chi phí thấp, trong khi lợi nhuận chủ yếu chảy về các lớp ứng dụng và Rollup. Ông chỉ ra ba yếu tố môi trường lớn: 1) Giá trị L1 gắn chặt với doanh thu phí, điều mà ETH không còn chiếm ưu thế lâu dài; 2) Phiên bản "mạnh" của tiền mã hóa (tự cung tự cấp, dân chủ) dường như không ổn định và đã mất đi đà tăng trưởng sau giai đoạn đặc biệt của đại dịch; 3) Tiện ích của Ethereum đang giúp củng cố các loại tiền tệ khác như ổn định tiền USD nhiều hơn là bản thân ETH. Tóm lại, Hoffman bán ETH không phải vì ông bi quan về nó, mà vì ông cho rằng câu chuyện định giá chính đã kết thúc và ông muốn chuyển vốn sang những cơ hội đầu tư khác mà ông nhìn thấy tiềm năng tăng trưởng mới.

链捕手32 phút trước

Người sáng lập Bankless: Tại sao tôi đã bán tất cả ETH của mình

链捕手32 phút trước

Biến số then chốt nào quyết định sự bùng nổ của thị trường AI?

Giá dầu ở mức trên 100 USD/thùng, lạm phát và áp lực lãi suất tăng trở lại, nhưng thị trường chứng khoán Mỹ vẫn lập đỉnh cao mới, với các chuỗi AI tiếp tục thu hút dòng tiền. Báo cáo của Công ty Chứng khoán Quốc Kim cho biết thị trường AI đang ở giai đoạn "sốt sắng duy lý": bong bóng đã xuất hiện nhưng chưa mất kiểm soát. Yếu tố duy lý nằm ở việc AI dạng Agent, từ công cụ hỗ trợ trở thành công cụ tự chủ thực thi, giúp thị trường lần đầu thấy rõ hơn vòng lặp thương mại từ "đốt tiền" sang "kiếm tiền" của AI, thúc đẩy tiêu thụ Token, nhu cầu điện toán suy luận và tăng trưởng ARR của các hãng hàng đầu. Mặt khác, định giá đã phản ánh kỳ vọng tăng trưởng cho năm 2027-2028. Các yếu tố quyết định liệu thị trường AI có tiếp tục tăng hay không được chia thành ba cấp độ: ngắn hạn xem xét cú sốc thanh khoản (giá dầu, lạm phát, lãi suất và việc đóng các giao dịch carry trade bằng JPY); trung hạn xem xét mức độ hiện thực hóa ngành, tức là tốc độ thâm nhập của AI có khớp với định giá hiện tại hay không; dài hạn phải đối mặt với các ràng buộc cứng hơn như năng lượng, lưới điện, việc làm, sức cản xã hội và đột phá công nghệ phần cứng. Rủi ro ngắn hạn lớn nhất là lãi suất tăng nhanh hơn tốc độ điều chỉnh tăng ARR (doanh thu thường niên hàng năm). Nếu lạm phát cứng lại và Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) buộc phải siết chặt chính sách, đồng thời chi phí huy động vốn từ Nhật Bản tăng lên, các tài sản AI có định giá cao sẽ khó tránh khỏi áp lực. Một cuộc kiểm tra trung hạn là sự thích ứng của tổ chức, đào tạo lại lực lượng lao động và sự chấp nhận của xã hội đối với AI có theo kịp tốc độ kỳ vọng hay không. Về lâu dài, sự thiếu hụt điện và hạ tầng lưới điện, tác động đến việc làm và sức mua, cùng với sự chống đối xã hội và đột phá công nghệ phần cứng, đều có thể trở thành điểm nghẽn hạn chế sự phát triển của AI. Tóm lại, triển vọng dài hạn của ngành AI vẫn lạc quan, nhưng định giá thị trường chứng khoán không chỉ là viễn cảnh ngành. Sự tồn tại của thị trường tăng giá này phụ thuộc vào việc liệu ARR, ROI và tốc độ thâm nhập công nghệ mà thị trường đang đặt cược có thể được hiện thực hóa trong bối cảnh giá dầu, lạm phát, lãi suất và các ràng buộc xã hội ngày càng khó khăn hay không.

marsbit40 phút trước

Biến số then chốt nào quyết định sự bùng nổ của thị trường AI?

marsbit40 phút trước

Từ nhà phát hành đến chủ sở hữu cơ sở hạ tầng: Chiến lược Arc của Circle và khoảng trống chí mạng trong đạo luật GENIUS

Circle đã huy động được 222 triệu USD cho Arc, blockchain Layer-1 riêng của họ, đánh dấu sự chuyển đổi từ nhà phát hành stablecoin sang chủ sở hữu cơ sở hạ tầng thanh toán. Điều này tạo ra xung đột lợi ích tiềm ẩn khi một bên phát hành đồng thời kiểm soát "đường ray" mà các đối thủ cạnh tranh phải sử dụng để giải quyết giao dịch. Dự luật GENIUS, tập trung vào quy định dự trữ và phát hành stablecoin, lại không đề cập đến vấn đề cấu trúc thị trường này. Các nhà đầu tư lớn như BlackRock, Apollo và Intercontinental Exchange tham gia tài trợ cho thấy Arc được xây dựng như một hạ tầng tài chính cốt lõi, không chỉ là một dự án token. Trong khi chiến lược tích hợp dọc này có ý nghĩa thương mại đối với Circle để cạnh tranh với Tether và các đối thủ khác, nó đặt ra rủi ro về tính trung lập trong việc sắp xếp giao dịch, định phí và quản trị mạng. Giải pháp cần có các quy tắc cấu trúc thị trường, áp dụng các nghĩa vụ trung lập tiêu chuẩn từ cơ sở hạ tầng tài chính truyền thống vào các blockchain như Arc. Thời điểm tốt nhất để thiết lập các quy tắc này là ngay bây giờ, trước khi Arc chính thức vận hành và tích lũy nhiều giá trị, vì việc thay đổi sau này sẽ rất tốn kém và phức tạp.

marsbit40 phút trước

Từ nhà phát hành đến chủ sở hữu cơ sở hạ tầng: Chiến lược Arc của Circle và khoảng trống chí mạng trong đạo luật GENIUS

marsbit40 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片