Những Gã Khổng Lồ AI Xếp Hàng IPO, Liệu Có Phải Là ‘Bữa Tiệc Cuối Cùng’ Của Thị Trường Chứng Khoán Mỹ?

marsbitXuất bản vào 2026-05-25Cập nhật gần nhất vào 2026-05-25

Tóm tắt

Cuộc đua IPO chưa từng có của các gã khổng lồ AI đang định hình lại thị trường chứng khoán Mỹ. OpenAI (định giá mục tiêu trên 1.000 tỷ USD, huy động 60 tỷ USD), Anthropic và SpaceX đang chuẩn bị lên sàn. Tổng quy mô của họ có thể tạo ra một cuộc "dịch chuyển vốn thụ động" khổng lồ, buộc các quỹ ETF phải bán cổ phiếu của các công ty công nghệ lớn hiện tại như Nvidia hay Apple để mua vào cổ phiếu mới. Mặc dù có định giá cao ngang nhau, tình hình tài chính của OpenAI và Anthropic lại hoàn toàn trái ngược. Anthropic dự kiến đạt 10,9 tỷ USD doanh thu và lãi hoạt động 559 triệu USD trong quý II, chủ yếu nhờ khách hàng doanh nghiệp. Trong khi đó, OpenAI, với doanh thu phụ thuộc vào người dùng cá nhân của ChatGPT, đang thua lỗ nặng (tỷ suất lợi nhuận hoạt động điều chỉnh âm 122%) và dự kiến chỉ có dòng tiền dương vào năm 2029-2030. Các chuyên gia cảnh báo đợt IPO này có thể là một cuộc "chuyển giao rủi ro" quy mô lớn, nơi các nhà đầu tư tổ chức ban đầu thoái vốn và chuyển rủi ro sang các nhà đầu tư bán lẻ. Câu hỏi đặt ra cho thị trường là: liên tục đầu tư vào một công ty như OpenAI - cần thêm hàng nghìn tỷ USD và nhiều năm để tìm kiếm lợi nhuận - hay ủng hộ mô hình đã sinh lời như Anthropic? Câu trả lời sẽ quyết định liệu đây là khởi đầu của một chu kỳ mới hay chỉ là "điệu nhảy cuối cùng" trước khi bữa tiệc kết thúc.

Tác giả: Đổng Tĩnh

Nguồn: Phố Wall Kiến Văn

Một bữa tiệc IPO sánh ngang đỉnh cao bong bóng internet đang thành hình. Ba gã khổng lồ AI là OpenAI, Anthropic và SpaceX đang đua nhau chạy đua vào thị trường công khai, mỗi công ty đều nhắm tới định giá nghìn tỷ USD, tổng quy mô đủ để định hình lại cục diện thị trường chứng khoán Mỹ. Làn sóng niêm yết chưa từng có tiền lệ này vừa là bài kiểm tra áp lực tối hậu đối với logic đầu tư AI, đồng thời cũng sẽ trở thành biến số lớn nhất định hướng xu hướng tài sản rủi ro trong năm nay.

Ngày 22 tháng 5, theo bài viết trên Phố Wall Kiến Văn, OpenAI đã chuẩn bị nộp hồ sơ IPO bí mật lên cơ quan quản lý, có thể niêm yết sớm nhất vào tháng 9 năm nay, với mục tiêu định giá hơn 1 nghìn tỷ USD, dự kiến huy động khoảng 60 tỷ USD vốn, vượt quá gấp đôi kỷ lục IPO 25,6 tỷ USD của Saudi Aramco năm 2019.

Đồng thời, đối thủ Anthropic cũng đang thúc đẩy kế hoạch niêm yết của mình, và tiết lộ doanh thu quý II dự kiến tăng gấp đôi theo chuỗi lên 10,9 tỷ USD, có khả năng lần đầu tiên đạt lợi nhuận hoạt động hàng quý. Deutsche Bank chỉ ra trong báo cáo nghiên cứu rằng cách thức hai đợt IPO này triển khai "rất có thể sẽ trở thành yếu tố dao động lớn định hướng xu hướng tài sản rủi ro trong năm nay", là chủ đề vĩ mô cần được theo dõi sát sao.

Tuy nhiên, dưới ánh hào quang của định giá, bản chất tài chính của hai công ty hoàn toàn khác biệt. Doanh thu quý I của OpenAI là 5,7 tỷ USD, nhưng biên lợi nhuận hoạt động điều chỉnh là -122%, tức là cứ tạo ra 1 USD doanh thu thì lỗ 1,22 USD, dự kiến sớm nhất phải đến năm 2029-2030 mới có thể đạt dòng tiền dương. Doanh thu cùng kỳ của Anthropic là 4,8 tỷ USD, dự kiến quý II nhảy vọt lên 10,9 tỷ USD, và dự kiến đạt khoảng 559 triệu USD lợi nhuận hoạt động, đã chạm ngưỡng lợi nhuận trước.

Phân tích chỉ ra, hai công ty cạnh tranh trên cùng một sân khấu, nhưng lại thể hiện logic kinh doanh hoàn toàn khác biệt, khiến nhà đầu tư thị trường công khai đối mặt với một câu hỏi lựa chọn hiếm gặp.

IPO Lớn Nhất Lịch Sử: Các Con Số Gây Chấn Động Đến Mức Nào

Deutsche Bank chỉ ra trong báo cáo nghiên cứu rằng, dù là OpenAI hay Anthropic, quy mô một đợt IPO đơn lẻ đều sẽ vượt quá hai lần số tiền huy động được từ đợt IPO của Saudi Aramec năm 2019, ngay cả sau khi điều chỉnh lạm phát, cũng sẽ dễ dàng trở thành đợt IPO lớn nhất lịch sử.

Deutsche Bank trong một báo cáo nghiên cứu khác cho biết, nếu OpenAI đạt mục tiêu định giá hơn 1 nghìn tỷ USD, sẽ trở thành công ty có vốn hóa thị trường lớn thứ 14 toàn cầu, chỉ sau Berkshire Hathaway, vượt qua Eli Lilly.

Trong khi đó, doanh thu năm ngoái của Berkshire vượt 370 tỷ USD, lợi nhuận ròng 67 tỷ USD; doanh thu của Lilly hơn 65 tỷ USD, lợi nhuận 21 tỷ USD. Còn OpenAI hiện chưa có lãi, doanh thu hàng năm hóa khoảng 30 tỷ USD, nhân viên chỉ vài nghìn người.

Xét về sức chứa thị trường, Deutsche Bank cho rằng, tổng vốn hóa thị trường chứng khoán Mỹ hiện tại khoảng 70 nghìn tỷ USD, gấp năm lần thời kỳ đỉnh cao bong bóng internet, khả năng tiêu hóa của thị trường mạnh hơn nhiều so với cuối những năm 1990.

Thời điểm đó trung bình mỗi năm có gần 500 công ty IPO, còn thập kỷ này trung bình chỉ khoảng 120 công ty, và các công ty niêm yết ngày nay phổ biến trưởng thành hơn.

Ngoài ra, quy mô IPO đơn lẻ 60 tỷ USD, chỉ thấp hơn một chút so với tổng số tiền huy động được từ IPO ở Mỹ cả năm 1999 và 2000 (đều khoảng 65 tỷ USD), tương đương một nửa mức kỷ lục 119 tỷ USD năm 2021.

Hiệu Ứng ‘Hút Máu’ Của Những Gã Khổng Lồ Và Cuộc Dịch Chuyển Vốn Thụ Động Lớn

Khi những gã khổng lồ này tiến vào thị trường công khai, tác động hút thanh khoản của chúng đối với thị trường chứng khoán Mỹ đã khiến Phố Wall cảnh giác cao độ.

Việc SpaceX, OpenAI và Anthropic đồng loạt niêm yết, kết hợp với cơ chế "vào chỉ số nhanh" mới được Nasdaq ban hành, đang ấp ủ một cuộc dịch chuyển vốn thụ động chưa từng có tiền lệ, tức là hiệu ứng hút máu của những gã khổng lồ AI.

Theo đề cập trong bài viết trên Phố Wall Kiến Văn, tính toán của JP Morgan cho thấy, nếu SpaceX đạt mục tiêu định giá 2 nghìn tỷ USD và cuối cùng có 50% cổ phần lưu hành, các quỹ thụ động sẽ buộc phải bán khoảng 95 tỷ USD cổ phần nắm giữ của tám cổ phiếu công nghệ lớn hiện tại trên Phố Wall (Nvidia, Apple, Microsoft, Amazon, Google, Broadcom, Meta, Tesla) để bổ sung vị trí, nhường chỗ.

Chuyên gia chiến lược ETF chính tại Strategas Todd Sohn chỉ ra, do tỷ lệ cổ phiếu lưu hành ban đầu của IPO thường chỉ là 5%, trong khi ETF theo dõi tài sản trị giá hàng nghìn tỷ USD, sự mất cân bằng cung cầu cực đoan này sẽ khiến quá trình đưa vào chỉ số "hơi điên cuồng", nhà đầu tư thụ động có thể không còn lựa chọn nào khác ngoài việc mua vào ở mức cao.

Giám đốc giao dịch Syz Group Valérie Noël cho biết, thị trường đã bắt đầu đặt cược vào áp lực giảm của các cổ phiếu vốn hóa lớn hiện có.

Theo thông tin được tiết lộ vào ngày 28 tháng 3 năm nay, việc niêm yết công khai của OpenAI sẽ là một cuộc trưng cầu dân ý thực chất đối với toàn bộ logic đầu tư AI. Thông tin này cho thấy, doanh thu của OpenAI năm 2025 đạt 13,1 tỷ USD, nhưng lỗ ròng dự kiến năm 2026 sẽ là 14 tỷ USD.

Đồng thời, OpenAI đã cam kết đầu tư khoảng 1,4 nghìn tỷ USD cho xây dựng cơ sở hạ tầng trước năm 2033. Nếu S&P Global, FTSE Russell và Nasdaq áp dụng quy tắc đưa vào nhanh, có thể ngay lập tức buộc khoảng 24 đến 48 tỷ USD quỹ thụ động phải mua vào sau khi niêm yết.

Đối mặt với sự tái cấu trúc vốn lớn như vậy, bất kể là nhà đầu tư thông thường chủ động hay không, danh mục đầu tư của họ cũng sẽ được định hình lại một cách thụ động cùng với sự thay đổi của quy tắc.

Deutsche Bank chỉ ra trong báo cáo nghiên cứu rằng, cách thức triển khai các đợt IPO này sẽ là yếu tố dao động lớn định hướng xu hướng tài sản rủi ro trong năm nay. Phân tích của PitchBook còn thẳng thắn hơn:

Thị trường vốn tư nhân đã xuất hiện hiện tượng "đảo ngược chất lượng mang tính hệ thống" - những công ty có định giá cao nhất, lại đạt điểm thấp nhất trên các chỉ tiêu chất lượng kinh doanh thực sự được định giá trên thị trường công khai.

Đối với nhà đầu tư thông thường nắm giữ quỹ chỉ số hoặc ETF, khó có thể đứng ngoài cuộc chơi này: dù chủ động hay không, danh mục đầu tư của họ cũng sẽ được định hình lại một cách thụ động cùng với sự thay đổi của quy tắc chỉ số.

Còn đối với nhà đầu tư chủ động, khi hồ sơ S-1 được công bố, tất cả bí mật tài chính được trải ra dưới ánh sáng, thị trường sẽ đối mặt với một lựa chọn rõ ràng: tin tưởng vào một công ty đã tìm ra mô hình lợi nhuận, hay tin tưởng vào một gã khổng lồ yêu cầu thị trường cho thêm vài năm và hàng nghìn tỷ USD để khám phá khả năng sinh lời?

Câu trả lời, sẽ quyết định liệu bữa tiệc này rốt cuộc là điểm khởi đầu của chu kỳ mới, hay là điệu nhảy cuối cùng trước khi bữa tiệc tàn.

Trạng Thái Trái Ngược: Anthropic Có Lãi Và OpenAI Thua Lỗ Nặng

Mặc dù định giá cùng tăng vọt, nhưng tình hình tài chính của hai doanh nghiệp dẫn đầu AI lại thể hiện hai bức tranh hoàn toàn khác biệt. Anthropic đã bắt đầu có lãi, phá vỡ quan niệm truyền thống rằng chi tiêu khổng lồ của công ty AI sẽ kéo lùi khả năng sinh lời trong thời gian gần.

Theo bài viết trên Phố Wall Kiến Văn viết, vào thứ Tư địa phương, theo Wall Street Journal đưa tin, doanh thu quý II của Anthropic dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi, đạt 10,9 tỷ USD, và đạt khoảng 559 triệu USD lợi nhuận hoạt động.

Biên lợi nhuận gộp của Anthropic đã tăng từ 38% lên hơn 70%. Giám đốc điều hành Dario Amodei từng nói đùa rằng, tăng trưởng doanh thu đã trở nên "quá khó để đối phó".

Thành công của công ty chủ yếu nhờ vào nhu cầu bùng nổ của khách hàng doanh nghiệp đối với các công cụ lập trình của họ, khoảng 85% doanh thu đến từ khách hàng doanh nghiệp và nhà phát triển, mô hình này có ý thức trả phí rõ ràng và chi phí dịch vụ thấp.

Trong khi đó, OpenAI vẫn đang thua lỗ.

Theo đề cập trong bài viết trên Phố Wall Kiến Văn, dữ liệu cho thấy, doanh thu quý I của OpenAI là 5,7 tỷ USD, nhưng biên lợi nhuận hoạt động điều chỉnh là -122%, tức là cứ kiếm được 1 USD thì mất đi 1,22 USD.

Khoảng 85% doanh thu của OpenAI liên quan đến đăng ký người tiêu dùng ChatGPT, mặc dù có 55 triệu người dùng trả phí, nhưng phía sau là hơn 900 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, hồ người dùng miễn phí khổng lồ mang lại lỗ hổng chi phí suy luận khổng lồ.

OpenAI dự kiến đến năm 2029 hoặc 2030 mới có thể đạt dòng tiền dương, Giám đốc điều hành Sam Altman và CEO kinh doanh ứng dụng Fidji Simo đang cố gắng chuyển trọng tâm sang khách hàng thương mại có thể tạo ra doanh thu trực tiếp.

Ở cấp độ câu chuyện IPO, hai công ty kể những câu chuyện hoàn toàn khác biệt. Anthropic nắm trong tay dữ liệu lợi nhuận hàng quý đã được xác minh, câu chuyện của họ có thể so sánh với Salesforce hoặc ServiceNow, là logic của một công ty phần mềm cấp doanh nghiệp.

OpenAI cần thuyết phục thị trường tin rằng, tác nhân AI, tạo hình ảnh và thậm chí cả kinh doanh quảng cáo cuối cùng sẽ biến lượng truy cập người tiêu dùng khổng lồ thành lợi nhuận.

Trong kế hoạch của Sam Altman, đến năm 2030, kinh doanh quảng cáo ChatGPT có thể mang lại khoảng 102 tỷ USD doanh thu, nhưng điều này cần thời gian, mà thời gian chính là nguồn lực khan hiếm nhất của OpenAI khi đang dùng lỗ để đổi lấy tăng trưởng.

Những Gã Khổng Lồ AI Dồn Dập IPO, Bản Chất Là Ném ‘Khoai Nóng’ Cho Nhà Đầu Tư Nhỏ Lẻ?

Theo bài viết trên Phố Wall Kiến Văn viết, làn sóng IPO của các gã khổng lồ AI lần này, trong mắt Joachim Klement, Giám đốc điều hành tại Panmure Liberum, về bản chất là một cuộc "chuyển giao rủi ro", một hành động chốt lời quy mô lớn chuyển rủi ro đầu tư giai đoạn đầu cho nhà đầu tư nhỏ lẻ, quỹ hưu trí và các tổ chức khác.

Ông cho rằng, các công ty như OpenAI, Anthropic chọn tăng tốc niêm yết vào thời điểm tâm lý nhà đầu tư hưng phấn, nhằm thực hiện chốt lời định giá cao trước khi cơn sốt đầu cơ chưa hạ nhiệt. Nhà đầu tư tổ chức giai đoạn đầu có thể thoát thân toàn vẹn trên thị trường công chúng, còn nhà đầu tư nhỏ lẻ và quỹ hưu trí mua vào, sẽ phải đối mặt trực tiếp với rủi ro logic tài chính cuối cùng quay trở về hiện thực.

Ông định tính trực tiếp quá trình này là "hành động chuyển giao quy mô lớn rủi ro đầu tư từ người nắm giữ hiện tại sang những người sẵn sàng trả tiền cho câu chuyện".

Klement viện dẫn lời cảnh báo "sự hưng phấn phi lý trí" của Greenspan năm 1996 làm tham chiếu - thời điểm đó còn ba năm nữa bong bóng mới vỡ. Ông phán đoán cơn sốt AI năm 2026 vẫn có khả năng tiếp tục, khả năng các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây siêu lớn cắt giảm đầu tư không cao; nhưng "phép toán bất khả thi" cuối cùng sẽ trở về hiện thực, "có thể không phải năm 2026, nhưng năm 2027 hoặc 2028 có lẽ sẽ đến".

Câu hỏi Liên quan

QBa công ty khổng lồ AI nào đang chuẩn bị niêm yết công khai và quy mô định giá mục tiêu của họ là gì?

ABa công ty khổng lồ AI đang chuẩn bị niêm yết công khai là OpenAI, Anthropic và SpaceX. OpenAI đặt mục tiêu định giá trên 1 nghìn tỷ USD (và kế hoạch huy động khoảng 60 tỷ USD), Anthropic cũng đang thúc đẩy kế hoạch niêm yết, trong khi SpaceX được nhắc đến với định giá mục tiêu tiềm năng lên tới 2 nghìn tỷ USD.

QTình hình tài chính hiện tại của OpenAI và Anthropic có gì khác biệt đáng kể?

ACó sự khác biệt lớn về tình hình tài chính. Anthropic dự kiến đạt lợi nhuận hoạt động trong quý 2/2026 (khoảng 559 triệu USD) với doanh thu ước tính 109 tỷ USD. Trong khi đó, OpenAI trong quý 1/2026 có doanh thu 57 tỷ USD nhưng tỷ suất lợi nhuận hoạt động điều chỉnh là -122%, nghĩa là đang lỗ nặng và dự kiến chỉ có dòng tiền dương vào khoảng năm 2029-2030.

QHiệu ứng 'hút nước' (虹吸效应) của các công ty khổng lồ AI lên thị trường chứng khoán Mỹ được mô tả như thế nào?

AHiệu ứng 'hút nước' đề cập đến việc các quỹ chỉ số thụ động (ETF, quỹ hoán đổi danh mục) sẽ phải bán đi cổ phiếu của các công ty công nghệ lớn hiện có (như NVIDIA, Apple, Microsoft...) để mua cổ phiếu của các công ty AI mới niêm yết khi chúng được đưa vào chỉ số. Ví dụ, nếu SpaceX niêm yết, ước tính các quỹ thụ động có thể phải bán khoảng 95 tỷ USD cổ phiếu của 8 công ty công nghệ lớn để tái cơ cấu danh mục.

QTheo bài viết, bản chất của làn sóng IPO của các gã khổng lồ AI này có thể được xem là gì?

ATheo Joachim Klement, Giám đốc điều hành tại Panmure Liberum, làn sóng IPO này về bản chất là một hành động 'chuyển giao rủi ro' quy mô lớn. Các nhà đầu tư tổ chức giai đoạn đầu có thể thoái vốn với định giá cao trên thị trường công chúng, trong khi rủi ro tài chính cuối cùng sẽ được chuyển sang cho các nhà đầu tư bán lẻ, quỹ hưu trí và các tổ chức khác khi họ tiếp quản ở mức giá có thể đã được thổi phồng.

QSo với thời kỳ đỉnh điểm bong bóng dot-com, khả năng hấp thụ của thị trường chứng khoán Mỹ hiện tại đối với các đợt IPO quy mô lớn như thế nào?

ATheo Deutsche Bank, thị trường chứng khoán Mỹ hiện tại có khả năng hấp thụ mạnh hơn nhiều so với cuối những năm 1990. Tổng vốn hóa thị trường hiện nay khoảng 70 nghìn tỷ USD, gấp 5 lần thời kỳ đỉnh điểm bong bóng dot-com. Số lượng công ty IPO trung bình hàng năm trong thập kỷ này chỉ khoảng 120, thấp hơn nhiều so với mức gần 500 công ty/năm vào cuối những năm 1990, và các công ty niêm yết ngày nay cũng trưởng thành hơn.

Nội dung Liên quan

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

Tác giả: Zen, PANews Trước tình cảnh cổ phiếu Circle (CRCL) giảm 70% so với đỉnh và bị hạ xếp hạng, Chủ tịch Heath Tarbert - cựu Chủ tịch CFTC - trong một cuộc phỏng vấn ngày 14/7 đã kêu gọi các nhà đầu tư kiên nhẫn và tập trung vào tầm nhìn dài hạn của công ty. Tuy nhiên, hành động của ông lại trái ngược hoàn toàn. Kể từ khi Circle IPO, Tarbert đã không ngừng bán cổ phiếu CRCL thông qua kế hoạch giao dịch 10b5-1 được lập trước, thu về tổng cộng khoảng 30 triệu USD. Ông chưa từng mua lại cổ phiếu trên thị trường mở, ngay cả khi giá cổ phiếu lao dốc. Bài viết nêu bật sự mâu thuẫn giữa lời nói "chủ nghĩa dài hạn" và hành động "thoái vốn" mạnh tay của Tarbert. Sự nghiệp của ông được mô tả là điển hình của "cánh cửa xoay" chính trị-thương mại Mỹ: từ các vị trí cấp cao tại Bộ Tài chính và CFTC, ông nghỉ hưu chỉ 27 ngày trước khi gia nhập Citadel Securities - một nhà tạo lập thị trường lớn - vào thời điểm công ty này đang đối mặt với cuộc điều tra của Quốc hội sau sự kiện GameStop. Sau đó, ông chuyển sang Circle, nơi ông được cho là đã sử dụng kinh nghiệm và quan hệ quản lý để giúp công ty vượt qua các rào cản pháp lý và niêm yết thành công. Bài báo đặt câu hỏi liệu Tarbert có thực sự tin vào tương lai dài hạn của Circle hay không, khi mà ông liên tục chốt lời trong khi lại khuyên các cổ đông nhỏ lẻ giữ vị thế. Nó gợi ý rằng mô hình của ông là tận dụng tối đa kiến thức về chu kỳ chính sách và cơ hội thị trường để biến các nguồn lực và uy tín tích lũy được thành lợi thế nghề nghiệp và tài chính cá nhân, trong khi rủi ro dài hạn được chuyển sang cho các nhà đầu tư tin tưởng vào những tường thuật công khai của ông.

marsbit11 phút trước

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

marsbit11 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

Gate Research Institute: Sự hòa hợp hay cạnh tranh trong làn sóng "phố Wall hóa" các sản phẩm tài chính tiền mã hóa? Từ tầm nhìn ban đầu về một hệ thống tài chính phi tập trung, loại bỏ trung gian của Bitcoin, thị trường tiền mã hóa đang chứng kiến sự hội tụ mạnh mẽ với tài chính truyền thống (TradFi). Các quỹ ETF Bitcoin, tài sản thế giới thực được mã hóa (RWA) và trái phiếu chính phủ trên chuỗi cho thấy các tổ chức như BlackRock, Fidelity đang đưa tài sản mã hóa vào hệ thống phát hành, định giá, lưu ký và phân phối truyền thống. Tuy nhiên, đây không phải là một trò chơi tổng bằng không. Xu hướng này thể hiện sự bổ sung lẫn nhau: TradFi cung cấp khung pháp lý, mạng lưới phân phối rộng và sự tin cậy, trong khi Crypto mang lại tính mở, thanh khoản toàn cầu 24/7 và khả năng thanh toán lập trình được. Hai hướng đi tiêu biểu minh chứng cho sự hội tụ hai chiều: các sàn giao dịch tiền mã hóa (CEX) như Gate mở rộng sang giao dịch cổ phiếu thực, ETF thông qua cơ sở hạ tầng môi giới truyền thống; trong khi các công ty môi giới truyền thống như Robinhood tích hợp tài sản mã hóa và phát triển tài sản mã hóa (như cổ phiếu mã hóa) để thu hút người dùng. Mục tiêu chung của cả hai hướng là tranh giành "tài khoản tài chính tổng hợp" thế hệ tiếp theo - một điểm vào duy nhất nơi người dùng có thể giao dịch đa dạng tài sản từ cổ phiếu, tiền mã hóa đến RWA. Sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường RWA, đặc biệt là cổ phiếu mã hóa, bất chấp xu hướng thị trường giảm, cho thấy đây là một xu hướng cấu trúc thực sự. Kết luận, "phố Wall hóa" không có nghĩa là thị trường tiền mã hóa bị TradFi thôn tính. Thay vào đó, đây là một sự chuyển đổi hai chiều, nơi cả hai hệ thống đang cùng nhau định hình lại thị trường vốn thành một cấu trúc hỗn hợp hiệu quả và toàn cầu hơn, với trải nghiệm người dùng liền mạch cho nhiều loại tài sản khác nhau.

marsbit13 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

marsbit13 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit17 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit17 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit20 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit20 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit21 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit21 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片