Arthur Hayes Đặt Cược 100.000 USD Rằng Hyperliquid (HYPE) Sẽ Vượt Trội Hơn Mọi Altcoin Trên 1 Tỷ USD

bitcoinistXuất bản vào 2026-02-09Cập nhật gần nhất vào 2026-02-09

Tóm tắt

Arthur Hayes, nhà sáng lập BitMEX, đã cá cược 100.000 USD rằng đồng HYPE của Hyperliquid sẽ vượt trội hơn mọi altcoin có vốn hóa thị trường trên 1 tỷ USD trong khoảng thời gian từ ngày 10/2/2026 đến ngày 31/7/2026. Vụ cá cược này nổ ra sau khi Kyle Samani, đồng sáng lập Multicoin Capital, chỉ trích Hyperliquid là "đại diện cho mọi điều tồi tệ trong crypto". Bài viết cũng phân tích tiềm năng của Hyperliquid thông qua sản phẩm phái sinh phi tập trung HIP-3, vốn đã mở rộng sang các công cụ phái sinh truyền thống như cổ phiếu và hàng hóa. Dữ liệu cho thấy các công cụ TradFi này hiện chiếm 31% khối lượng giao dịch trên nền tảng, với khối lượng danh nghĩa hàng ngày trên 5 tỷ USD. Một báo cáo so sánh cho thấy Hyperliquid có mức chênh lệch giá thấp hơn so với COMEX trong điều kiện thị trường bình thường, nhưng cũng bộc lộ khoảng cách về khả năng xử lý khối lượng lớn trong các đợt biến động mạnh. Về cốt lõi, vụ cá cược của Hayes chuyển trọng tâm tranh luận từ việc Hyperliquid "tốt hay xấu" sang việc liệu câu chuyện tăng trưởng của nó có giúp token HYPE vượt trội so với các đồng tiền mã hóa vốn hóa lớn khác hay không. Thời điểm đưa tin, HYPE được giao dịch ở mức 32.275 USD.

Arthur Hayes đang biến một cuộc tranh luận kéo dài về Hyperliquid thành một vụ cá cược được định giá bằng tiền, khi đặt cược 100.000 USD rằng HYPE sẽ đánh bại mọi altcoin có vốn hóa thị trường trên 1 tỷ USD trong một khoảng thời gian xác định.

“Vì HYPE là xấu, Kyle Samani, hãy đặt cược nào,” Hayes viết trên X. “Tôi cá rằng từ 00:00 UTC ngày 10 tháng 2 năm 2026 đến 00:00 UTC ngày 31 tháng 7 năm 2026, $HYPE sẽ hoạt động tốt hơn bất kỳ shitcoin nào có vốn hóa >1 tỷ USD trên coingecko tính theo USD. Bạn chọn champion của bạn. Kẻ thua cuộc quyên góp 100.000 USD cho tổ chức từ thiện do người chiến thắng lựa chọn.”

Bài đăng của Hayes xuất hiện sau một bài phê bình chỉ trích từ đồng sáng lập Multicoin Capital Kyle Samani, người đã gọi Hyperliquid là “về hầu hết các mặt, mọi thứ sai trái với crypto”, đồng thời liệt kê các phản đối “Người sáng lập đã thực sự chạy khỏi đất nước của mình để xây dựng, công khai tạo điều kiện cho tội phạm và khủng bố, mã nguồn đóng, được cho phép.”

Tại Sao Hyperliquid Có Thể Vượt Trội

Cuộc tranh luận diễn ra song song với một chuỗi bình luận tích cực khác về việc Hyperliquid thâm nhập vào thị trường phái sinh phi crypto thông qua HIP-3, một dòng sản phẩm đã bắt đầu niêm yết các hợp đồng vĩnh cửu (perpetuals) cổ phiếu và hàng hóa. Nhà phân tích Blockworks Shaunda Devens, người có nghiên cứu được Jon Charbonneau chia sẻ, lập luận rằng HIP-3 đã và đang thu hút hoạt động có ý nghĩa bên ngoài dòng chảy crypto thuần túy.

Trong phân tích của Devens về hợp đồng vĩnh cửu bạc HIP-3 so với hợp đồng tương lai Micro Silver của CME/COMEX, Hyperliquid được định hình ít hơn là một sàn giao dịch theo trào lưu meme (meme-driven) và nhiều hơn là một nỗ lực xây dựng thị trường phái sinh hoạt động 24/7, dựa trên lệnh (order-driven) cho các tài sản cơ sở truyền thống. Báo cáo lưu ý rằng “Các công cụ TradFi hiện [chiếm] 31% khối lượng giao dịch trên sàn” với “giá trị danh nghĩa hàng ngày trên 5 tỷ USD”, định vị hợp đồng bạc như một bài kiểm tra áp lực về việc liệu những thị trường đó có thể trụ vững khi tài sản cơ sở biến động mạnh hay không.

“Trước khi sụp đổ, Hyperliquid có tính cạnh tranh ở mức chênh lệch mua/bán (top-of-book) cho các khối lượng giao dịch chi phối dòng chảy perp,” báo cáo cho biết, trích dẫn mức chênh lệch trung bình (median spread) là 2.4 bps so với 3 bps trên COMEX, và “mức trượt giá trung bình (median slippage) là 0.5 bps so với benchmark.” Nhưng nó cũng nhấn mạnh khoảng cách về năng lực: xấp xỉ “~230.000 USD trong phạm vi ±5 bps trên Hyperliquid so với ~13 triệu USD trên COMEX,” một sự khác biệt có ý nghĩa khi quy mô lệnh (clip sizes) tăng lên.

Sự đánh đổi đó trở nên rõ rệt hơn trong một đợt bán tháo bạc dữ dội, khi báo cáo nói rằng cả hai sàn đều suy giảm chất lượng nhưng Hyperliquid phát triển một đuôi khớp lệnh (execution tail) nặng hơn hẳn. Nó trích dẫn một sự sai lệch ngắn (dislocation) hơn 400 bps so với benchmark trước khi hồi quy trung bình (mean reversion) thông qua funding, và lưu ý rằng “1% giao dịch trên Hyperliquid in ở mức >50 bps so với giá giữa (mid), so với 0% trên COMEX.”

Vụ cá cược của Hayes về cơ bản định hình lại tranh chấp: không phải là liệu Hyperliquid về mặt triết lý là “tốt” hay “xấu”, mà là liệu câu chuyện tăng trưởng của nó, đặc biệt là xung quanh việc tiếp cận rủi ro phi crypto 24/7, có chuyển thành hiệu suất vượt trội của token so với các đồng coin vốn hóa lớn hay không.

Nếu sáu tháng tới xác thực luận điểm được nhúng trong HIP-3: khả năng khớp lệnh chặt chẽ cho dòng chảy hướng đến retail, giao dịch liên tục khi các sàn giao dịch truyền thống đóng cửa, và một lộ trình hướng tới doanh thu ít nhạy cảm hơn với chu kỳ, thì hiệu suất tương đối của HYPE trở thành một bảng điểm đơn giản. Nếu không, vụ cá cược này cung cấp một cách có tầm nhìn cao để các nhà phê bình kiểm tra xem thị trường đang định giá dựa trên bản chất hay đà momentum.

Tại thời điểm biên tập, HYPE được giao dịch ở mức 32,275 USD.

HYPE phải phá vỡ mức Fib 0.382, biểu đồ 1 tuần | Nguồn: HYPEUSDT trên TradingView.com

Câu hỏi Liên quan

QArthur Hayes đã đặt cược bao nhiêu tiền vào việc Hyperliquid (HYPE) vượt trội so với các altcoin khác?

AArthur Hayes đã đặt cược 100.000 USD.

QKhoảng thời gian nào được Arthur Hayes đưa ra cho cuộc cá cược về hiệu suất của HYPE?

AKhoảng thời gian là từ 00:00 UTC ngày 10 tháng 2 năm 2026 đến 00:00 UTC ngày 31 tháng 7 năm 2026.

QKyle Samani, đồng sáng lập Multicoin Capital, đã chỉ trích Hyperliquid về những điểm nào?

AKyle Samani chỉ trích Hyperliquid là 'về hầu hết các mặt, mọi thứ sai trái với crypto', và liệt kê các phản đối: 'Người sáng lập thực sự đã bỏ trốn khỏi đất nước của mình để xây dựng, công khai tạo điều kiện cho tội phạm và khủng bố, mã nguồn đóng, được cho phép'.

QSản phẩm HIP-3 của Hyperliquid nhằm mục đích gì và nó đã thu hút những loại hoạt động nào?

AHIP-3 là một dòng sản phẩm của Hyperliquid nhằm đẩy mạnh vào các công cụ phái sinh không phải tiền mã hóa, bắt đầu niêm yết các hợp đồng vĩnh cửu (perpetuals) cho cổ phiếu và hàng hóa. Báo cáo cho thấy nó đã thu hút được hoạt động đáng kể bên ngoài dòng chảy thuần crypto, với các công cụ TradFi hiện chiếm 31% khối lượng giao dịch trên sàn.

QTheo phân tích được trích dẫn, Hyperliquid so sánh thế nào với COMEX về chênh lệch giá (spread) và khả năng khớp lệnh (slippage) trong điều kiện thị trường bình thường?

ATheo báo cáo, trong điều kiện thị trường bình thường (pre-crash), Hyperliquid có chênh lệch giá trung bình (median spread) là 2.4 bps so với 3 bps trên COMEX, và mức trượt giá trung bình (median slippage) là 0.5 bps so với giá chuẩn.

Nội dung Liên quan

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.

marsbit1 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

marsbit1 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.

marsbit2 phút trước

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

marsbit2 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片