AVAX tăng 10% khi 2 tỷ USD tài sản thực chuyển sang Avalanche: Tiếp theo là 15 USD?

ambcryptoXuất bản vào 2026-02-26Cập nhật gần nhất vào 2026-02-26

Tóm tắt

AVAX đã lấy lại đà tăng với mức tăng 10% trong bối cảnh hơn 2 tỷ USD tài sản thực (RWA) được chuyển sang hệ sinh thái Avalanche. Sự mở rộng này do Progmat dẫn đầu, với việc ra mắt Avalanche L1 chuyên dụng để tận dụng tính năng bảo mật trên chuỗi. Điều này làm tăng sự tin tưởng của các tổ chức, mở rộng việc áp dụng được quy định và thúc đẩy hoạt động mạng lâu dài. Lợi ích mở (Open Interest) tăng 18% lên 200 triệu, cho thấy nhu cầu thể chế đang bùng nổ. AVAX cũng phá vỡ mô hình hợp nhất wedge, báo hiệu một giai đoạn mở rộng mạnh mẽ. Cụm thanh khoản 3,41 triệu USD gần mức 15 USD hiện là mục tiêu chính cho các nhà đầu tư. Với sự mở rộng RWA thể chế, nhu cầu thể chế tăng và người mua chiếm ưu thế, đà tăng có thể tiếp tục, đưa Avalanche trở thành trung tâm RWA thể chế hàng đầu.

Avalanche [AVAX] đã lấy lại đà tăng trong 24 giờ qua, ghi nhận mức tăng 10%.

Động thái này diễn ra khi hơn 2 tỷ USD tài sản thực (RWAs) chuẩn bị chuyển sang hệ sinh thái Avalanche.

Trọng tâm của sự mở rộng này là Progmat, đang ra mắt Avalanche L1 chuyên dụng để tận dụng tính năng bảo mật trên chuỗi tích hợp. Đây là một bước phát triển thể chế lớn cho mạng lưới.

Áp dụng thể chế được củng cố

Việc giới thiệu cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số tập trung vào Nhật Bản trên Avalanche có thể làm tăng niềm tin thể chế, mở rộng áp dụng được quy định và tăng cường hoạt động mạng lưới dài hạn.

Từ các quan sát trước đây, các triển khai L1 chuyên dụng luôn nâng cao khả năng mở rộng và tính linh hoạt tuân thủ. Điều đó làm cho Avalanche hấp dẫn hơn đối với các tổ chức tài chính truyền thống.

Điều này cũng củng cố các chỉ số áp dụng thể chế dài hạn và đặt AVAX ở vị trí tiên phong trong tích hợp tài chính truyền thống.

Phái sinh xác nhận nhu cầu AVAX

Lãi mở (Open Interest) của mạng Avalanche đã tăng 18% lên 200 triệu trong cùng kỳ. Điều này cho thấy nhu cầu thể chế đang bùng nổ và đợt tăng giá có thể kéo dài hơn khi nhu cầu vẫn vượt quá nguồn cung.

Thông thường, lãi mở tăng cùng với lợi nhuận giá báo hiệu dòng vốn mới đang vào thị trường.

Trên các sàn giao dịch phái sinh, người mua vẫn kiểm soát. Chênh lệch khối lượng tích lũy của Spot taker cũng xác nhận sự thống trị của người mua.

Sự liên kết giữa thị trường Spot và Futures hỗ trợ sự tiếp tục tăng giá.

Cấu trúc kỹ thuật hỗ trợ tiếp tục

AVAX thường hình thành các mô hình hợp nhất hình nêm trước khi có đợt bứt phá mạnh.

Gần đây, token đã thoát khỏi một sự hình thành nêm khác. Theo lịch sử, những đợt bứt phá như vậy đã dẫn đến các giai đoạn mở rộng mạnh mẽ.

Điều gì tiếp theo cho AVAX?

Một cụm thanh khoản 3,41 triệu USD gần mốc 15 USD hiện trở thành mục tiêu chính tiếp theo cho phe mua AVAX và các nhà nắm giữ dài hạn. Các cụm thanh khoản thường hoạt động như nam châm giá trong các thị trường có xu hướng.

Tất cả các yếu tố hiện đã đồng bộ, chỉ ra đà tăng của AVAX. RWA thể chế đang mở rộng, nhu cầu thể chế đang tăng vọt và người mua đang thống trị thị trường Spot.

Nếu đà này được duy trì, vùng thanh khoản 15 USD trở thành mục tiêu ngắn hạn thực tế.

Tác động rộng hơn có thể vượt ra ngoài giá cả—định vị Avalanche như một trung tâm RWA thể chế hàng đầu trong chu kỳ thị trường tiếp theo.


Tóm tắt cuối cùng

  • AVAX lấy lại đà tăng khi hơn 2 tỷ USD RWA chuyển sang Avalanche, củng cố áp dụng thể chế.
  • Lãi mở tăng và cấu trúc phá vỡ nêm đưa cụm thanh khoản 15 USD vào tầm ngắm.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QTại sao AVAX tăng 10% trong 24 giờ qua?

AAVAX tăng 10% do hơn 2 tỷ USD tài sản thực (RWAs) được chuyển sang hệ sinh thái Avalanche, cùng với việc Progmat ra mắt Avalanche L1 riêng để tận dụng quyền riêng tư trên chuỗi, thúc đẩy động lực tăng giá.

QProgmat đóng vai trò gì trong việc mở rộng Avalanche?

AProgmat là trung tâm của việc mở rộng này, ra mắt Avalanche L1 chuyên biệt tập trung vào Nhật Bản để tận dụng khả năng bảo mật trên chuỗi, tăng cường áp dụng có quy định và thu hút các tổ chức tài chính truyền thống.

QChỉ số Open Interest của Avalanche thay đổi thế nào và ý nghĩa là gì?

AOpen Interest của Avalanche tăng 18% lên 200 triệu USD, cho thấy nhu cầu thể chế đang bùng nổ và vốn mới đang vào thị trường, hỗ trợ đà tăng giá kéo dài.

QMô hình kỹ thuật nào cho thấy AVAX có thể tiếp tục tăng giá?

AAVAX vừa phá vỡ mô hình hợp nhất hình nêm, một mô hình thường dẫn đến các giai đoạn tăng giá mạnh mẽ sau khi breakout, cho thấy khả năng tiếp tục xu hướng tăng.

QMục tiêu giá tiếp theo cho AVAX là gì theo bài viết?

ABài viết chỉ ra rằng cụm thanh khoản 3,41 triệu USD gần mức 15 USD là mục tiêu quan trọng tiếp theo cho AVAX, vì các cụm thanh khoản thường hút giá trong thị trường có xu hướng.

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.

marsbit46 phút trước

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

marsbit46 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 MOVE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Movement (MOVE) 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 Movement (MOVE) 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 Movement (MOVE) của BạnSau khi mua Movement (MOVE), 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 Movement (MOVE)Giao dịch Movement (MOVE) 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 870Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua MOVE

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 MOVE (MOVE) được trình bày dưới đây.

活动图片