CEO của Circle gọi mối lo ngại của ngân hàng về lãi suất stablecoin là 'hoàn toàn vô lý'

bitcoinistXuất bản vào 2026-01-23Cập nhật gần nhất vào 2026-01-23

Tóm tắt

CEO của Circle, Jeremy Allaire, đã bác bỏ những lo ngại của ngành ngân hàng về việc stablecoin trả lãi, gọi chúng là "hoàn toàn vô lý". Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, ông lập luận rằng các phần thưởng stablecoin là quan trọng để thu hút khách hàng và không phải là mối đe dọa cho hệ thống tài chính, tương tự như các sản phẩm tài chính mới khác từng xuất hiện. Allaire chỉ ra rằng cho vay đang chuyển dần sang lĩnh vực tín dụng tư nhân và thị trường vốn, không phụ thuộc vào tiền gửi ngân hàng. Ông kết luận rằng stablecoin nên là một công cụ tiền mặt an toàn, được giám sát chặt chẽ, và các mô hình cho vay có thể được xây dựng trên nền tảng này.

CEO của nhà phát hành stablecoin Circle đã lên tiếng về tầm quan trọng của phần thưởng stablecoin và lý do ông cho rằng mối quan ngại của ngành ngân hàng về việc trả lãi cho các tài sản này là "vô lý".

CEO Circle bác bỏ lo ngại về Stablecoin từ các ngân hàng

Phát biểu tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ở Davos, CEO của Circle, Jeremy Allaire, đã thảo luận về mối quan ngại ngày càng tăng của các ngân hàng rằng việc trả lãi trên stablecoin là mối đe dọa đối với ngành, gọi luận điểm về dòng tiền gửi chảy ra là "hoàn toàn vô lý".

Lĩnh vực ngân hàng đã bày tỏ lo ngại về phần thưởng stablecoin, cho rằng việc trả lãi sẽ làm biến dạng động thái thị trường và ảnh hưởng đến việc tạo ra tín dụng. Tại Mỹ, các ngân hàng đã chỉ trích nặng nề Đạo luật GENIUS, cho rằng nó có các kẽ hở có thể gây rủi ro cho hệ thống tài chính.

Vị lãnh đạo này đã bác bỏ các lập luận chung của ngành, viện dẫn các lý do lịch sử và thực tiễn. Ông khẳng định rằng lập luận chính xác này đã từng được sử dụng trong lịch sử khi các sản phẩm tài chính mới, chẳng hạn như quỹ thị trường tiền tệ của chính phủ, xuất hiện.

Đáng chú ý, CEO của Bank of America, Brian Moynihan, gần đây đã so sánh các tài sản kỹ thuật số với các quỹ tương hỗ thị trường tiền tệ, vốn yêu cầu dự trữ phải được nắm giữ trong các công cụ ngắn hạn, chẳng hạn như Kho bạc Hoa Kỳ, làm giảm năng lực cho vay trong hệ thống.

Vị lãnh đạo này đãy nói với các nhà đầu tư rằng lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, có thể phải đối mặt với những thách thức đáng kể nếu Quốc hội Hoa Kỳ không cấm stablecoin trả lãi, vì tới 6 nghìn tỷ USD tiền gửi, tương đương 30% đến 35% tổng số tiền gửi ngân hàng thương mại Hoa Kỳ, có thể chảy ra khỏi hệ thống ngân hàng và vào lĩnh vực stablecoin.

Tuy nhiên, Allaire chỉ ra rằng, bất chấp việc các tổ chức tuyên bố rằng các sản phẩm tài chính sẽ "rút toàn bộ cơ sở tiền gửi", sự tăng trưởng của chúng đã không "ngăn cản khả năng cho vay xảy ra".

Tầm quan trọng của phần thưởng

CEO của Circle cũng lập luận rằng stablecoin không nên bị đơn phương chỉ trích khi phần thưởng cho các sản phẩm tài chính khác vẫn tồn tại và đóng góp cho hệ thống. "Những phần thưởng đó (...) tồn tại trong mọi số dư mà bạn có với thẻ tín dụng mà bạn sử dụng. Chúng tồn tại xung quanh rất nhiều sản phẩm và dịch vụ tài chính khác mà chúng ta có," ông nói chi tiết.

"Những phần thưởng này thực sự rất quan trọng," Allaire tiếp tục. "Chúng giúp tăng tính kết dính, chúng giúp thu hút khách hàng. Bản thân chúng không phải là những công cụ giảm xóc chính sách tiền tệ khổng lồ."

Quan trọng nhất, ông chỉ ra rằng hoạt động cho vay đang dịch chuyển khỏi việc chấp nhận rủi ro của các ngân hàng, với "một lượng cho vay khổng lồ đang chuyển hướng sang tín dụng tư nhân".

Ông dẫn ra một hội thảo của WEF vào thứ Tư, trong đó một người tham gia thị trường vốn đã nêu bật việc phần lớn tăng trưởng GDP của Hoa Kỳ đã "được hình thành bởi sự hình thành thị trường vốn xung quanh trái phiếu rác".

"Vì vậy, tín dụng tư nhân phát hành trái phiếu rác, vốn hóa việc xây dựng những tiến bộ công nghệ của Mỹ, không phải là tín dụng ngân hàng," vị lãnh đạo bổ sung.

Trước đây, Coinbase Institute đã chia sẻ một lập luận tương tự, khẳng định rằng "tín dụng đang phát triển, không thu hẹp. Hoạt động cho vay đang chuyển sang tín dụng tư nhân, fintech và các kênh DeFi không phụ thuộc vào tiền gửi. Thanh khoản di chuyển - nó không biến mất."

Allaire kết luận rằng "chúng ta muốn tiền stablecoin là tiền công cụ tiền mặt, được giám sát một cách thận trọng, là loại tiền rất, rất an toàn. Và sau đó tôi nghĩ điều chúng ta muốn làm là chúng ta muốn xây dựng các mô hình cho vay dựa trên stablecoin."

Tổng vốn hóa thị trường crypto là 2,98 nghìn tỷ USD trên biểu đồ một tuần. Nguồn: TOTAL trên TradingView

Câu hỏi Liên quan

QGiám đốc điều hành của Circle đã mô tả như thế nào về mối quan tâm của ngành ngân hàng đối với việc trả lãi stablecoin?

AJeremy Allaire, CEO của Circle, đã gọi các lo ngại về việc trả lãi stablecoin là 'hoàn toàn vô lý' và so sánh với phản ứng lịch sử trước các sản phẩm tài chính mới như quỹ thị trường tiền tệ của chính phủ.

QNgành ngân hàng Mỹ lo ngại điều gì sẽ xảy ra nếu Quốc hội không cấm stablecoin trả lãi?

ACác ngân hàng lo ngại rằng khoảng 6 nghìn tỷ USD tiền gửi, tương đương 30% đến 35% tổng tiền gửi ngân hàng thương mại Mỹ, có thể chảy ra khỏi hệ thống ngân hàng và vào lĩnh vực stablecoin, gây thách thức lớn cho đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

QTheo Allaire, tại sao phần thưởng (rewards) từ stablecoin lại quan trọng?

AAllaire lập luận rằng phần thưởng giúp tăng tính gắn kết và thu hút khách hàng, đồng thời chúng không phải là những 'cản trở lớn về chính sách tiền tệ'. Ông cũng chỉ ra rằng các phần thưởng tương tự đã tồn tại trong nhiều sản phẩm tài chính khác như thẻ tín dụng.

QXu hướng cho vay đang thay đổi như thế nào theo quan điểm của CEO Circle?

AAllaire chỉ ra rằng hoạt động cho vay đang dịch chuyển khỏi việc chấp nhận rủi ro của các ngân hàng, và 'một lượng lớn cho vay đang chuyển hướng sang tín dụng tư nhân (private credit)', chứ không phải dựa vào tín dụng ngân hàng truyền thống.

QCoinbase Institute đã đưa ra lập luận tương tự Circle về tín dụng như thế nào?

ACoinbase Institute khẳng định rằng 'tín dụng đang phát triển, không thu hẹp. Hoạt động cho vay đang chuyển sang kênh tín dụng tư nhân, fintech và DeFi, những kênh không phụ thuộc vào tiền gửi. Thanh khoản di chuyển - nó không biến mất.'

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.

marsbit9 phút trước

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

marsbit9 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.

marsbit14 phút trước

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

marsbit14 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.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片