Các Nhà Đầu Tư Cardano Đang Rời Bỏ? Lãi Mở ADA Sụp Đổ Trong Đợt Thiết Lập Lại Phái Sinh Bất Ngờ

bitcoinistXuất bản vào 2026-02-10Cập nhật gần nhất vào 2026-02-10

Tóm tắt

Bài viết phân tích tình hình hiện tại của Cardano (ADA) sau đợt điều chỉnh giá mạnh, khi giá giảm xuống mức thấp $0.22. Một điểm đáng chú ý là sự sụt giảm mạnh về Mở lãi suất (Open Interest - OI) trên thị trường phái sinh, từ khoảng $1.6 tỷ xuống còn $334 triệu, cho thấy các nhà giao dịch đang đóng vị thế do biến động tăng. Đặc biệt, sự thống trị của sàn Binance trong OI của ADA đã giảm từ 80% (năm 2023) xuống chỉ còn 22%, trong khi Gate.io hiện dẫn đầu với 31%. Sự thay đổi này, tương tự xu hướng từng xảy ra với Solana, thường báo hiệu đà tăng của altcoin suy yếu khi đòn bẩy trở nên phân tán. Dù vậy, giá ADA hiện nằm trong vùng tích lũy dài hạn, được một số chuyên gia dự báo có thể tăng lên $2-$3 nếu phá vỡ xu hướng giảm, và thậm chí lên $6-$10 trong kịch bản mùa altcoin mạnh. Cardano vẫn là một trong những blockchain có hoạt động nhà phát triển sôi động nhất, tập trung vào quản trị, mở rộng quy mô và tiện ích thực tế.

Kể từ khi đợt điều chỉnh thị trường tiền điện tử rộng hơn bắt đầu, giá của Cardano (ADA) đã giảm dần, chạm mức thấp nhất là 0,22 đô la. Trong khi giá cả đang trải qua xu hướng giảm ổn định, Cardano bắt đầu chứng kiến sự sụt giảm ở nhiều lĩnh vực quan trọng, chẳng hạn như thị trường phái sinh của nó, khi Lãi Mở giảm.

Phái Sinh Nguội Lạnh Khi Lãi Mở Cardano Giảm Mạnh

Sự suy giảm liên tục của Cardano đã trở nên trầm trọng hơn và bắt đầu phản ánh trên thị trường phái sinh của nó khi Lãi Mở (OI) của nó trải qua một sự sụt giảm mạnh. Lãi mở của nó đã sụp đổ sau một đợt giải tỏa đột ngột các vị thế có đòn bẩy, như được hiển thị trong một báo cáo từ Joao Wedson, một chuyên gia thị trường và là người sáng lập Alphractal.

Sự sụt giảm mạnh ngụ ý rằng các nhà giao dịch đã bị đẩy ra ngoài hoặc đã đóng các vị thế do biến động gia tăng, làm sạch sẽ sự tiếp xúc mang tính đầu cơ. Bằng cách loại bỏ đòn bẩy dư thừa khỏi hệ thống, những lần thiết lập lại này thường báo hiệu một sự dịch chuyển ra khỏi các tình huống quá nóng.

Theo chuyên gia, lãi mở ADA đã giảm từ khoảng 1,6 tỷ đô la xuống còn 334 triệu đô la, nhưng một xu hướng đang dần diễn ra bên dưới. Dữ liệu cho thấy các nhà đầu tư lớn đang tích cực đóng các vị thế ADA của họ. Tuy nhiên, cái nhìn sâu sắc chính ở đây nằm ở hướng mà lãi mở hiện đang tập trung.

Thị trường phái sinh của ADA đang suy yếu | Nguồn: Biểu đồ từ Joao Wedson trên X

Wedson nổi bật rằng Binance, sàn giao dịch tiền điện tử hàng đầu, đã kiểm soát hơn 80% lãi mở của ADA vào năm 2023, với 20% còn lại được kiểm soát chung bởi 17 sàn giao dịch khác. Trong khi đó, vào năm 2026, cấu trúc này đã hoàn toàn đảo ngược.

Như thấy trên biểu đồ, Binance hiện chỉ nắm giữ 22% lãi mở của Cardano, trong khi Gateio đang dẫn đầu với tỷ lệ thống trị khoảng 31%. Mặc dù có vẻ ít bốc đồng hơn, chuyên gia tuyên bố rằng sự thay đổi này quan trọng hơn hầu hết mọi người trong ngành nhận ra.

Điều tương tự cũng được quan sát thấy với Solana khi nó tăng từ mức 20 đô la lên 200 đô la vào cuối năm 2023 và 2024, và tỷ lệ thống trị lãi mở của Binance đã tăng 10%, đạt 52%. Tuy nhiên, sự thống trị của Binance đã giảm trở lại kể từ năm 2024, và động lực giá của Solana rõ ràng đã suy yếu.

Wedson lưu ý rằng mô hình này là nhất quán. Khi lãi mở trở nên phân mảnh và thị phần của Binance giảm, các altcoin thường mất sức mạnh đi lên, và đây chính xác là điều đang xảy ra với Cardano. Binance thường là sàn giao dịch thúc đẩy các đợt tăng mạnh của altcoin, nhưng chỉ khi sự cạnh tranh bị hạn chế và đòn bẩy được tập trung.

ADA Trong Một Phạm Vi Tích Lũy

Sau một đợt giảm mạnh, giá của Cardano đang nằm trong một phạm vi tích lũy dài hạn. Cấu trúc này tương tự như giai đoạn cuối của một pha điều chỉnh và chuẩn bị cho một chu kỳ mới, và một sự phá vỡ khỏi xu hướng giảm dài hạn hỗ trợ một thiết lập tiếp tục tăng giá.

Một khi sự phá vỡ xảy ra, Wolf of Crypto dự đoán một động thái lên 2 đô la và 3 đô la, đánh dấu mục tiêu giữa chu kỳ. Trong khi đó, mục tiêu chu kỳ đầy đủ được đặt ở mức 6 đô la và 10 đô la trong một kịch bản mùa altcoin mạnh.

Hiện tại, Cardano vẫn là một trong những chuỗi hoạt động tốt nhất về hoạt động của nhà phát triển, tập trung vào quản trị, mở rộng quy mô và tiện ích thực tế. Về mặt lịch sử, sau khi Bitcoin chạm đáy, vốn di chuyển vào các Layer 1 beta cao như Cardano, điều này có thể thúc đẩy sự bật lại trong giá của ADA.

ADA giao dịch ở mức 0,26 đô la trên biểu đồ 1D | Nguồn: ADAUSDT trên Tradingview.com

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QLãi suất mở (Open Interest) của Cardano (ADA) đã giảm bao nhiêu theo báo cáo?

ATheo báo cáo từ chuyên gia Joao Wedson, lãi suất mở (Open Interest) của ADA đã giảm mạnh từ khoảng 1,6 tỷ USD xuống còn 334 triệu USD.

QSự thống trị của sàn Binance trên thị trường phái sinh ADA đã thay đổi như thế nào từ năm 2023 đến 2026?

ANăm 2023, Binance kiểm soát hơn 80% lãi suất mở của ADA. Đến năm 2026, cấu trúc này đảo ngược hoàn toàn, Binance chỉ còn nắm giữ 22%, trong khi sàn Gateio dẫn đầu với thị phần khoảng 31%.

QTheo bài viết, điều gì xảy ra với giá của các altcoin khi lãi suất mở trở nên phân mảnh và thị phần của Binance giảm?

ABài viết chỉ ra rằng khi lãi suất mở trở nên phân mảnh và thị phần của Binance giảm, các altcoin thường mất đi sức mạnh tăng giá. Đây là mô hình phù hợp và đang xảy ra với Cardano.

QGiá Cardano (ADA) được dự báo sẽ tăng lên mức nào nếu có một đợt breakout?

ATheo dự báo từ Wolf of Crypto, một khi đợt breakout xảy ra, giá có thể hướng tới mục tiêu giữa chu kỳ là 2-3 USD. Mục tiêu cho cả chu kỳ trong một kịch bản altcoin mùa mạnh được đặt ở mức 6-10 USD.

QBài viết mô tả trạng thái hiện tại của giá Cardano như thế nào?

ABài viết mô tả giá Cardano đang trong một phạm vi tích lũy dài hạn sau một đợt giảm mạnh. Cấu trúc này tương tự như giai đoạn cuối của một pha điều chỉnh và chuẩn bị cho một chu kỳ mới, hỗ trợ một thiết lập tiếp tục tăng giá.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit45 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit45 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit51 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit51 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ADA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Cardano (ADA) 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 Cardano (ADA) 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 Cardano (ADA) của BạnSau khi mua Cardano (ADA), 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 Cardano (ADA)Giao dịch Cardano (ADA) 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 1.4kXuất bản vào 2024.12.10Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ADA

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 ADA (ADA) được trình bày dưới đây.

活动图片