Đối tác của a16z: Ba con đường sống để dự án tiền mã hóa tìm kiếm PMF

marsbitXuất bản vào 2026-06-09Cập nhật gần nhất vào 2026-06-09

Tóm tắt

Bài viết từ đối tác điều hành của a16z Crypto, Jason Rosenthal, trình bày ba con đường thiết thực để các dự án tiền mã hóa đạt được Sự Phù Hợp Sản Phẩm-Thị Trường (PMF), tránh lãng phí nguồn lực vào các chiến thuật tăng trưởng rỗng. 1. **Gắn kết với khách hàng hàng đầu:** Hợp tác chặt chẽ với những khách hàng tiềm năng tinh anh nhất trong lĩnh vực để cùng xây dựng sản phẩm dựa trên nhu cầu thực tế của họ. Việc được các tổ chức tài chính lớn áp dụng là minh chứng PMF mạnh mẽ hơn bất kỳ chỉ số TVL hay sự chú ý nào. 2. **Đón đầu làn sóng tăng trưởng theo cấp số nhân:** Nhận diện và định vị sản phẩm trước các xu hướng thị trường sắp bùng nổ. Ví dụ điển hình là nền kinh tế AI Agent, nơi các tác nhân AI tự chủ thực hiện giao dịch. Các dự án như AgentCash đang xây dựng cơ sở hạ tầng thanh toán thiết yếu cho kỷ nguyên này. 3. **Trở thành khách hàng đầu tiên của chính mình:** Các công ty cơ sở hạ tầng bền vững thường tự xây dựng và sử dụng sản phẩm của mình để chứng minh giá trị trước khi mở ra cho bên thứ ba. Chiến lược này được minh họa qua cách Matter Labs phát triển ZKsync và đồng thời tạo ra ứng dụng chính cho nó là Cari Network, một giải pháp gửi tiền được mã hóa cho các ngân hàng. Tóm lại, lộ trình nhanh nhất đến PMF không phải là thử nghiệm mù quáng, mà là lựa chọn chiến trường phù hợp, hợp tác với khách hàng then chốt, đón đầu xu hướng, hoặc tự mình kiểm chứng giá trị sản phẩm.

Tác giả: Jason Rosenthal

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Hướng dẫn đọc của Deep Tide: Jason Rosenthal, Đối tác vận hành của a16z Crypto, đã tóm tắt ba con đường để các dự án tiền mã hóa hiện nay tìm thấy Product-Market Fit (PMF): gắn kết và cùng xây dựng với khách hàng hàng đầu, nắm bắt đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân của AI Agent, và tự mình trở thành người dùng đầu tiên. Bài viết phân tích các trường hợp như LayerZero, AgentCash, ZKsync, mang lại giá trị tham khảo trực tiếp cho các đội đang pivot hoặc chưa tìm thấy PMF.

Product-Market Fit (PMF) là biến số quyết định quan trọng nhất đến sự sống còn của một công ty. Nếu tìm thấy, bạn mới có cơ hội. Nếu không tìm thấy, không có gì khác có thể cứu bạn.

@jasonrosenthal đã tweet:

Tìm và đạt được Product-Market Fit là điều mạnh mẽ và quan trọng nhất đối với bất kỳ công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu nào. Tôi đã dành phần lớn thời gian trong sự nghiệp của mình cho việc này, trải qua nhiều công ty. Dưới đây là 5 chiến lược để tìm PMF trong Web3.

Chỉ việc đổ thêm tiền vào chỉ là kéo dài đường băng hướng tới một kết cục tồi tệ. Tăng trưởng kiểu “growth hack” và airdrop liên tục không gắn với chiến lược thực, không phải là con đường dẫn đến PMF, mà thay vào đó là che giấu một sự thật: bạn vẫn chưa tìm thấy nó. Một số vũ khí mạnh mẽ nhất trong ngành công nghiệp tiền mã hóa (token và hiệu ứng mạng) thậm chí có thể khiến dự án hiểu sai về PMF.

Tin tốt là, các nhóm dẫn đầu hiện nay tìm thấy PMF nhanh hơn. Các ứng dụng quan trọng như stablecoin đã được chứng minh, tài chính truyền thống và nhóm người tiêu dùng rộng lớn hơn cũng đang tăng tốc gia nhập.

Dưới đây là ba mô hình đang hoạt động hiệu quả. Nếu dự án của bạn vẫn chưa đạt PMF, hoặc đang pivot, hãy xem kỹ.

1. Gắn kết với khách hàng hàng đầu, xây dựng sản phẩm theo nhu cầu của họ

Tìm kiếm những khách hàng tiềm năng sành sỏi nhất trong lĩnh vực của bạn, cùng xây dựng sản phẩm với họ. Nhu cầu của họ chính là bảng thông số kỹ thuật cho sản phẩm của bạn.

Phương pháp này chậm hơn việc tạo ra một sản phẩm tổng quát rồi lặp lại công khai, nhưng nếu khách hàng đầu tiên của bạn mỗi ngày xử lý khối lượng giao dịch hàng nghìn tỷ đô la, thì việc họ áp dụng sản phẩm có giá trị hơn bất kỳ bài báo nào, số liệu TVL hay sự chú ý từ số đông. Bản chất của PMF được định nghĩa là sản phẩm của bạn tạo được tiếng vang với nhiều khách hàng, và những khách hàng hàng đầu này chính là những chỉ báo tốt nhất.

Có thể thấy từ nhiều thông báo hợp tác và ra mắt sản phẩm nổi bật giữa các công ty khởi nghiệp tiền mã hóa và công ty tài chính truyền thống, lộ trình sản phẩm hiện nay đang được viết bởi các khách hàng tổ chức. Blockchain đang bắt đầu trở thành cơ sở hạ tầng cho hệ thống tài chính toàn cầu.

2. Tìm một đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân, và đứng vào vị trí trước

PMF đôi khi đến từ việc phục vụ một thị trường hiện có tốt hơn, đôi khi đến từ việc nhìn thấy hướng đi của thị trường trước khi chính nó nhận ra đầy đủ, và đủ sớm để chiếm vị trí.

Đường cong rõ ràng nhất hiện nay: AI Agent đang trở thành các tác nhân kinh tế. Chúng tự chủ gọi API, triển khai vốn, thực hiện giao dịch với tốc độ máy. Giả định “con người trong vòng lặp” đang sụp đổ nhanh hơn hầu hết mọi người dự đoán.

Lấy ví dụ về thương mại hóa Agent, Samuel Ragsdale và Ryan Sproule tại Merit Systems đã nhìn thấy điều này rất sớm, đang xây dựng AgentCash dựa trên giao thức x402. AgentCash cho phép AI Agent sử dụng tiền mã hóa để thanh toán phí truy cập API, đây là cơ sở hạ tầng để Agent có thể thực hiện giao dịch được lập trình mà không cần quản lý hóa đơn thủ công.

Thanh toán là mắt xích then chốt để biến Agent từ “trợ lý” thành “người tham gia”. Ai xây dựng các đường ray thanh toán này ngay bây giờ, người đó sẽ sở hữu một tầng nền tảng khi nền kinh tế Agent đến.

3. Tự mình trở thành khách hàng đầu tiên và tốt nhất

Các công ty cơ sở hạ tầng bền vững nhất sẽ không ngồi chờ các nhà phát triển bên ngoài xác minh công nghệ của mình. Họ tự xây dựng các ứng dụng trên chính đường ray của mình trước, chứng minh năng lực thông qua vận hành thực tế, sau đó mời người khác sử dụng.

Amazon đã phát huy phương pháp này đến cực điểm. AWS không phải là thứ được bán cho các công ty khởi nghiệp ngay từ đầu. Amazon trước tiên đã xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết cho hoạt động thương mại điện tử của chính mình, chạy thông suốt ở quy mô lớn, sau đó mới dần dần mở ra cho bên ngoài sử dụng.

Alex Gluchowski của Matter Labs đang chạy theo kịch bản tương tự.

Ông ấy không bán Prividium như một sản phẩm doanh nghiệp trừu tượng, mà gắn nó với một ứng dụng cụ thể: tiền gửi được mã hóa. Kết quả là Cari Network. Các ngân hàng khu vực Hoa Kỳ như Huntington Bancshares, First Horizon, M&T Bank, KeyCorp, Old National Bancorp, giờ đây có thể chuyển tiền gửi của khách hàng giữa các ngân hàng theo thời gian thực trên đường ray blockchain, và số tiền này không rời khỏi hệ thống ngân hàng được quản lý. ZKsync không chỉ xây dựng đường ray, mà còn tìm thấy ứng dụng quan trọng chạy trên đó.

Ba mô hình, một logic cốt lõi: Con đường nhanh nhất đến PMF không phải là thử và sai liên tục trong bóng tối, mà là chọn đúng chiến trường, và chiến đấu với niềm tin trước khi mọi người nhảy vào.

Cùng xây dựng với khách hàng mà hiệu ứng xác minh có thể tạo lợi tức kép. Đứng trước đường cong trước khi sự đồng thuận hình thành. Tự mình trở thành khách hàng tốt nhất đầu tiên.

Chọn một mô hình phù hợp với sản phẩm của bạn, và bắt tay vào làm.

Câu hỏi Liên quan

QBài viết đề cập ba con đường nào để tìm kiếm Product-Market Fit (PMF) trong lĩnh vực mã hóa?

ABài viết đề cập ba con đường: (1) Gắn kết với khách hàng hàng đầu và xây dựng sản phẩm theo nhu cầu của họ. (2) Xác định một đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân và chiếm vị trí sớm (ví dụ: nền kinh tế AI Agent). (3) Tự mình trở thành khách hàng đầu tiên và tốt nhất của chính mình.

QTại sao việc "gắn kết với khách hàng hàng đầu" lại được coi là một chiến lược hiệu quả để đạt được PMF?

AChiến lược này hiệu quả vì nhu cầu của những khách hàng tinh anh, có quy mô lớn (ví dụ: xử lý hàng ngàn tỷ đô la giao dịch) trở thành thông số kỹ thuật cho sản phẩm. Sự chấp nhận của họ có giá trị hơn mọi bài báo, chỉ số TVL hay sự chú ý của nhà đầu tư nhỏ lẻ, và họ là chỉ báo tốt nhất cho sự cộng hưởng rộng rãi của sản phẩm trên thị trường.

QVí dụ nào trong bài viết minh họa cho việc "chiếm vị trí sớm trên đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân"?

AVí dụ được đưa ra là nền kinh tế AI Agent. Công ty Merit Systems đã sớm nhìn thấy xu hướng này và đang xây dựng AgentCash dựa trên giao thức x402. AgentCash cho phép AI Agent thanh toán phí truy cập API bằng tiền mã hóa, tạo ra cơ sở hạ tầng để Agent có thể tự động giao dịch mà không cần quản lý hóa đơn thủ công. Ai xây dựng được các đường ray thanh toán này sớm, người đó sẽ sở hữu một lớp nền tảng khi nền kinh tế Agent bùng nổ.

QChiến lược "tự làm khách hàng đầu tiên của chính mình" được thực hiện như thế nào theo ví dụ trong bài?

ATheo ví dụ về Matter Labs và Alex Gluchowski, họ không bán Prividium (một giải pháp ZK) như một sản phẩm doanh nghiệp trừu tượng. Thay vào đó, họ gắn nó với một ứng dụng cụ thể: tiền gửi được token hóa, dẫn đến việc tạo ra Cari Network. Điều này cho phép các ngân hàng khu vực của Mỹ chuyển tiền gửi của khách hàng theo thời gian thực trên blockchain, trong khi tiền vẫn nằm trong hệ thống ngân hàng được kiểm soát. ZKsync không chỉ xây đường ray mà còn tìm thấy ứng dụng quan trọng chạy trên đó.

QÝ chính đằng sau cả ba con đường tìm kiếm PMF được đề cập trong bài viết là gì?

AÝ chính là: Con đường nhanh nhất đến PMF không phải là thử nghiệm liên tục trong bóng tối, mà là chọn đúng chiến trường và hành động quyết đoán với niềm tin trước khi mọi người khác nhảy vào. Đó là cùng xây dựng với khách hàng có hiệu ứng xác nhận có thể nhân rộng, là chiếm vị trí trước đường cong tăng trưởng trước khi sự đồng thuận hình thành, và là tự trở thành khách hàng tốt nhất đầu tiên của chính mình.

Nội dung Liên quan

Humanity bị đánh cắp 31 triệu USD, một khóa riêng tư khiến giá token giảm 90%

Ngày 9/6, dự án danh tính số Humanity Protocol đã bị tấn công an ninh nghiêm trọng do rò rỉ khóa cá nhân của một thành viên quỹ, dẫn đến thiệt hại ước tính hơn 31 triệu USD. Hàng trăm ví chứa token H đã bị xâm phạm. Kẻ tấn công đã đúc thêm 100 triệu token H và bán tháo, khiến giá token H giảm hơn 90%, từ khoảng 0,7 USDT xuống mức thấp nhất là 0,052 USDT. Vốn hóa thị trường của dự án sụt giảm từ 2 tỷ USD xuống còn khoảng 35,7 triệu USD. Người sáng lập Terence Kwok đã xác nhận sự cố và khuyến cáo người dùng tạm thời không tương tác với cầu nối cross-chain hoặc các pool thanh khoản của Humanity. Đội ngũ đang hợp tác với các chuyên gia bảo mật và sàn giao dịch để xử lý. Humanity Protocol, được thành lập năm 2024, hướng tới xây dựng mạng lưới danh tính số phi tập trung sử dụng sinh trắc học lòng bàn tay và zk-proof. Dự án đã huy động được 50 triệu USD từ các quỹ như Pantera Capital và Animoca Brands, đạt định giá kỳ lân. Tuy nhiên, dự án từng vấp phải tranh cãi khi bị phát hiện có tới 88% trong số 9 triệu ID người dùng có thể là robot, và bị nghi ngờ là "dự án Trung Quốc đội lốt" với mã nguồn chứa hình ảnh từ một nhà cung cấp thiết bị kiểm soát ra vào. Đây không phải là thất bại đầu tiên của Kwok. Trước đó, startup Tink Labs của ông đã tiêu tan 170 triệu USD vốn đầu tư và phá sản vào năm 2020. Vụ việc này một lần nữa làm nổi bật vấn đề quản lý khóa cá nhân trong ngành công nghiệp tiền mã hóa, một lỗi bảo mật cơ bản nhưng có thể gây hậu quả thảm khốc, đặc biệt đối với một dự án vốn đã lung lay niềm tin từ cộng đồng.

Foresight News8 phút trước

Humanity bị đánh cắp 31 triệu USD, một khóa riêng tư khiến giá token giảm 90%

Foresight News8 phút trước

Cách thực hiện nghiên cứu sâu với Dynamic Workflows của Claude

Công việc nghiên cứu kỹ thuật chứa đầy cạm bẫy, dễ bị chìm trong biển thông tin và mất tập trung vào mục tiêu ban đầu. Claude mới giới thiệu tính năng **Dynamic Workflows** (Quy trình làm việc động), một bước tiến vượt bậc so với các phương pháp AI truyền thống bằng cách tự động thiết kế và điều phối quy trình tối ưu cho từng nhiệm vụ cụ thể, đặc biệt hiệu quả cho nghiên cứu sâu (**deep-research**). Dynamic Workflows hoạt động dựa trên sáu mẫu điều phối lõi, giải quyết hai vấn đề cốt lõi: **cách chia nhỏ nhiệm vụ** và **cách hợp nhất kết quả**: 1. **Định tuyến (Classify-And-Act)**: Phân loại nhiệm vụ và định tuyến đến chuyên gia phù hợp nhất. 2. **Chia tách & Hợp nhất (Fan-out & Merge)**: Chia thành các nhiệm vụ con chạy song song, sau đó tổng hợp kết quả. 3. **Xác minh đối kháng (Adversarial Verification)**: Sử dụng nhiều agent độc lập để thách thức và biểu quyết cho một kết luận, chống lại thiên kiến xác nhận. 4. **Tạo & Lọc (Generate & Filter)**: Tạo ra nhiều phương án, sau đó lọc để giữ lại những phương án tốt nhất. 5. **Giải đấu (Tournament)**: Các agent cạnh tranh từng cặp qua nhiều vòng để chọn ra giải pháp tối ưu. 6. **Vòng lặp (Loop)**: Lặp lại nhiệm vụ một cách thích ứng cho đến khi đạt tiêu chí hoàn thành. So sánh với hệ thống deep-research tự xây dựng trước đây, Dynamic Workflows của Claude bổ sung các cơ chế then chốt giúp nghiên cứu **định hướng mục tiêu** và **chắc chắn** hơn: * **Phân tách vấn đề**: Phân tích câu hỏi ban đầu thành các khía cạnh phụ trước khi hành động. * **Đánh giá độ tin cậy**: Xếp hạng độ tin cậy của từng nguồn thông tin. * **Hợp nhất chọn lọc**: Sử dụng biểu quyết đa agent để loại bỏ thông tin không đủ ủng hộ, thay vì gộp chung mọi thứ. * **Đầu ra tập trung vào quyết định**: Báo cáo cuối cùng đưa ra đánh giá và khuyến nghị hành động rõ ràng, phục vụ cho việc ra quyết định. Những cải tiến này giải quyết hiệu quả các vấn đề phổ biến của AI trong các nhiệm vụ dài như: **trôi dạt mục tiêu**, **dừng sớm**, **nhiễm ngữ cảnh** và **thiên kiến đầu ra**. Dynamic Workflows không chỉ là một cuộc đối thoại thông minh hơn, mà là **cơ cấu hóa chính quy trình nghiên cứu**, giúp rút ngắn đáng kể số lần tương tác cần thiết (từ hơn chục lần xuống còn 3-4 lần), dù tiêu tốn token nhiều hơn. Tuy vẫn còn một số thách thức như cơ chế xác minh cần khắt khe hơn với dữ kiện thực tế (ví dụ trong blockchain), khả năng tư duy liên ngành sâu cho các lĩnh vực mới, và việc thiết kế-xác thực giải pháp dựa trên ràng buộc thực tế, Dynamic Workflows đã đánh dấu một bước nhảy vọt về **tính linh hoạt và khả năng thích ứng** của AI, chuyển từ việc giải quyết các vấn đề tĩnh sang xử lý các nhiệm vụ mở với quy trình được tối ưu hóa tự động.

marsbit17 phút trước

Cách thực hiện nghiên cứu sâu với Dynamic Workflows của Claude

marsbit17 phút trước

Khi LP dùng Đậu Bếp dạy tôi đầu tư: Lời tự thuật chuyển nghề của một GP quỹ đầu tư tư nhân

Trước sự phổ biến của AI, mối quan hệ giữa các đối tác đầu tư (LP) và các đối tác quản lý quỹ (GP) trong lĩnh vực quỹ đầu tư tư nhân quy mô nhỏ đang thay đổi. Câu chuyện của "Er Gou" - một cựu GP của một quỹ đô la Mỹ nhỏ chuyên về cổ phiếu Mỹ, nay chuyển sang làm việc cho một công ty khởi nghiệp AI - minh họa rõ nét áp lực này. Ông cho biết, các quỹ nhỏ như của ông vốn đã gặp khó khăn trong huy động vốn do cơ cấu quỹ (thường dùng SPC Cayman) kém hấp dẫn hơn so với các cấu trúc tại Hong Kong hay Singapore, và do chiến lược đầu tư chủ quan (subjective strategy) khó thuyết phục hơn so với chiến lược định lượng (quantitative strategy) được AI hỗ trợ. Sự nổi lên của các công cụ AI như Doubao (của Trung Quốc) hay ChatGPT đã trao cho nhiều LP khả năng phân tích và tiếp cận thông tin chưa từng có. Điều này làm xói mòn lợi thế thông tin truyền thống của GP. LP giờ đây có thể tự nghiên cứu, đặt câu hỏi sâu hơn và thậm chí chất vấn các quyết định của GP dựa trên phân tích từ AI. Điều này thường dẫn đến mâu thuẫn, đặc biệt khi LP sử dụng AI để tìm kiếm sự đồng thuận thay vì phân tích khách quan, hoặc trong thị trường bùng nổ khi lợi nhuận cá nhân có thể vượt trội. Tuy nhiên, AI khó có thể thay thế hoàn toàn GP. Bản chất của quản lý tài sản vẫn dựa trên sự tin tưởng và dịch vụ tư vấn. Sự khác biệt nằm ở chỗ AI đang buộc các GP phải thích nghi: nâng cao giá trị bằng cách sử dụng AI như một đòn bẩy để cải thiện chiến lược, đồng thời củng cố vai trò tư vấn và cung cấp giá trị cảm xúc cho LP trong một môi trường đầu tư ngày càng được số hóa.

Odaily星球日报43 phút trước

Khi LP dùng Đậu Bếp dạy tôi đầu tư: Lời tự thuật chuyển nghề của một GP quỹ đầu tư tư nhân

Odaily星球日报43 phút trước

Vì AI sa thải? Nghiên cứu cho thấy AI đắt hơn người nó thay thế

Gần 50.000 nhân viên đã bị sa thải trong năm nay với lý do AI, nhưng các doanh nghiệp ngày càng phát hiện chi phí sử dụng AI thực tế lại **đắt hơn** cả lao động con người mà nó thay thế. Uber đốt hết ngân sách AI cả năm 2026 chỉ trong 4 tháng. Microsoft đang cắt giấy phép Claude Code ở nhiều bộ phận vì lý do chi phí. Một nhân viên tại Anthropic thậm chí đã sử dụng hết 150.000 USD hạn mức API của Claude Code trong một tháng. Các công ty như Meta, Pinterest, Spotify đều ghi nhận chi phí suy luận AI (inference cost) làm giảm tỷ suất lợi nhuận. Khảo sát cho thấy 45% doanh nghiệp năm 2025 chi hơn 100.000 USD/tháng cho AI. Tuy nhiên, dù 79% công ty trong S&P 500 nhắc đến AI, chỉ 8% tiết lộ doanh thu liên quan và một nửa không tự tin đánh giá được lợi tức đầu tư (ROI). Scott Galloway dự đoán: để giảm chi phí, các doanh nghiệp cuối cùng sẽ chuyển sang sử dụng các mô hình AI Trung Quốc, với giá rẻ hơn từ **10 đến 30 lần** so với mô hình Mỹ. Dữ liệu cho thấy thị phần sử dụng trong giới lập trình viên của mô hình Trung Quốc đã tăng từ khoảng 1% (2024) lên hơn 60% (5/2026), và 80% startup AI Mỹ đang sử dụng mô hình nguồn mở Trung Quốc. Xu hướng này được dự báo sẽ buộc chính quyền Trump phải có hành động hạn chế.

marsbit1 giờ trước

Vì AI sa thải? Nghiên cứu cho thấy AI đắt hơn người nó thay thế

marsbit1 giờ trước

Vương Xuyên: Khi Lão Vương Hàng Xóm Kiếm Được Ba Mươi Lần Từ Cổ Phiếu Lưu Trữ, Làm Sao Để Vẫn Không Lo Âu (Phần Bảy) - Vòng Xoay Một Phần Tư Thế Kỷ

Bài viết này phân tích những rủi ro và cạm bẫy tâm lý trong đầu tư, đặc biệt là trong các ngành công nghệ như bán dẫn và lưu trữ, thông qua khái niệm "tính phản thân" (reflexivity). Tác giả chỉ ra rằng trong giai đoạn bong bóng, nhu cầu và giá cổ phiếu thường được đẩy lên bởi các yếu tố tâm lý đám đông và thanh khoản dồi dào, chứ không phải nhu cầu cơ bản bền vững. Các nhà đầu tư theo trào lưu này thường đánh đồng tăng trưởng ngắn hạn với triển vọng dài hạn, và tin rằng kiếm lợi nhuận lớn một cách nhanh chóng là dễ dàng. Tuy nhiên, khi chu kỳ đảo chiều, cả nhu cầu thực tế lẫn dòng vốn đầu cơ đều biến mất nhanh chóng, tạo ra vòng xoáy đi xuống. Ngành phần cứng còn phải đối mặt với "hiệu ứng roi da" trong chuỗi cung ứng, khiến tình trạng dư thừa công suất kéo dài và phục hồi chậm chạp. Ví dụ về các công ty như Intel, Micron và Cisco cho thấy, dù lợi nhuận sau 20 năm có cao hơn, nhưng định giá cổ phiếu đỉnh vẫn thấp hơn thời kỳ bong bóng năm 2000, chứng tỏ "câu chuyện" tăng trưởng thần kỳ đã không còn. Bài viết cảnh báo về sự nguy hiểm của việc hình thành "vết hằn tư duy" sau những thành công ban đầu, khiến nhà đầu tư như "ông hàng xóm Lão Vương" có thể bị xóa sổ nếu sử dụng đòn bẩy, hoặc kiệt quệ vì cố gắng gỡ gạc sau thua lỗ. Cuối cùng, tác giả nhấn mạnh rằng khi màn ảo thuật lặp lại, nó sẽ mất đi sức hấp dẫn và không thể lừa được người xem nữa, ám chỉ bài học từ các chu kỳ bong bóng trong quá khứ.

marsbit1 giờ trước

Vương Xuyên: Khi Lão Vương Hàng Xóm Kiếm Được Ba Mươi Lần Từ Cổ Phiếu Lưu Trữ, Làm Sao Để Vẫn Không Lo Âu (Phần Bảy) - Vòng Xoay Một Phần Tư Thế Kỷ

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片