Phía Sau Đà Sụt Giảm Hơn 30% Của ZEC: Một Lỗ Hổng ‘In Vô Hạn’ Không Thể Chứng Minh Đã Từng Bị Lợi Dụng

marsbitXuất bản vào 2026-06-05Cập nhật gần nhất vào 2026-06-05

Tóm tắt

Vào ngày 5 tháng 6, Zooko Wilcox, người sáng lập Zcash, tiết lộ một lỗ hổng nghiêm trọng trong giao thức bảo mật Orchard, được phát hiện bởi nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng này cho phép kẻ tấn công tạo ra số lượng ZEC giả mạo không giới hạn và không thể phát hiện bên trong Orchard. Vấn đề nằm ở một lỗi trong mạch bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proof circuit) của Orchard, khiến hệ thống có thể chấp nhận các giao dịch vi phạm nguyên tắc bảo toàn tài sản. Mặc dù lỗ hổng đã được vá khẩn cấp thông qua một đợt hard fork vào ngày 2-3/6, và hiện không có bằng chứng nào cho thấy nó đã bị khai thác, cộng đồng vẫn không thể chứng minh một cách chắc chắn rằng không có ZEC giả nào được tạo ra trong suốt gần 4 năm Orchard hoạt động (từ 5/2022 đến 6/2026). Sự không chắc chắn này đã khiến giá ZEC giảm hơn 30%. Thị trường lo ngại về tính toàn vẹn của tổng nguồn cung ZEC. Để khôi phục niềm tin, Shielded Labs đề xuất một bản nâng cấp mạng lưới, bao gồm việc triển khai một bể giao dịch riêng tư mới và áp dụng cơ chế "Turnstile Accounting" để xác minh rõ ràng tính hợp lệ của mọi tài sản chuyển ra từ Orchard. Đáng chú ý, lỗ hổng này được phát hiện với sự hỗ trợ của mô hình AI Claude Opus 4.8, cho thấy khả năng phát hiện lỗ hổng phức tạp đang trở nên dễ tiếp cận hơn. Hiện tại, câu hỏi then chốt vẫn chưa có lời giải đáp cuối cùng: liệu có bao giờ tồn tại ZEC giả mạo trong Orchard hay không?

Ngày 5 tháng 6, Zooko Wilcox, người sáng lập Zcash, đã công bố một bài báo dài hiếm hoi về phân tích an ninh.

Bài viết tiết lộ, nhà nghiên cứu an ninh Taylor Hornby phát hiện vào ngày 29 tháng 5 rằng nhóm bảo mật Orchard, thế hệ mới nhất của Zcash, tồn tại một lỗ hổng nghiêm trọng giả mạo. Kẻ tấn công có thể tạo ra một giao dịch vốn không nên được xác minh, tạo ra ZEC giả không thể phát hiện và vô hạn trong nhóm Orchard.

Đây không phải là rủi ro chỉ tồn tại ở cấp độ lý thuyết. Taylor đã viết một chương trình khai thác hoàn chỉnh trong môi trường kiểm tra cục bộ và thực sự tạo ra ZEC giả. Nếu chương trình tương tự được triển khai trên mạng chính, về mặt lý thuyết, kẻ tấn công cũng có thể tạo ra một số lượng vô hạn tài sản giả trong ví mạng chính của họ.

Sau khi tin tức được công bố, ZEC đã giảm hơn 30%. Dữ liệu từ CoinMarketCap cho thấy ZEC đã giảm xuống mức thấp nhất là 408,39 USD trong vòng 24 giờ, giảm khoảng một phần ba so với mức cao nhất cùng kỳ là 610,47 USD. Đáng tiếc, đây là một trong số ít chỉ báo trong thị trường tiền điện tử gần đây có hiệu ứng tài sản tuyệt vời, với một câu chuyện hấp dẫn được nhiều đại gia ủng hộ, nhưng nay đã bị phá vỡ hoàn toàn bởi lỗ hổng này.

Nếu chỉ nhìn vào kết quả, dường như đây lại là một sự cố an ninh mã hóa quen thuộc: lỗ hổng được phát hiện, nhà phát triển khẩn trương sửa chữa, thị trường rơi vào hoảng loạn.

Tuy nhiên, điểm phức tạp thực sự của sự kiện Orchard nằm ở chỗ, mặc dù lỗ hổng đã được sửa, cộng đồng Zcash không thể trực tiếp trả lời một câu hỏi nhạy cảm hơn:

Trong bốn năm qua, có ai đã từng lợi dụng lỗ hổng này hay chưa?

Sửa chữa khẩn cấp trong bốn ngày, Orchard tạm ngừng hoạt động

Orchard là giao thức thanh toán bảo mật thế hệ mới của Zcash được ra mắt vào năm 2022 và cũng là một trong những nhóm bảo mật chính được sử dụng hiện tại của Zcash. Người dùng có thể ẩn số dư, số tiền giao dịch và hướng dòng tiền, đồng thời chứng minh với mạng rằng giao dịch tuân thủ quy tắc thông qua bằng chứng không tri thức.

Theo dòng thời gian được Zooko, Shielded Labs và cộng đồng Zcash tiết lộ, Taylor phát hiện ra bất thường vào ngày 29 tháng 5 khi tiến hành xem xét an ninh có mục tiêu cho mạch Orchard, và ngay lập tức báo cáo riêng lỗ hổng cho Zcash Open Development Lab (ZODL). Trong đó, Shielded Labs là một tổ chức độc lập hỗ trợ hệ sinh thái Zcash có trụ sở tại Thụy Sĩ, hoạt động dựa trên quyên góp, tham gia lâu dài vào phát triển giao thức, tính an toàn và xây dựng tính bền vững của mạng Zcash, không thuộc về Zcash Foundation hay ZODL.

Các kỹ sư của ZODL đã xác nhận vấn đề tồn tại thực tế trong vòng vài giờ sau khi nhận được báo cáo và bắt đầu tìm kiếm giải pháp sửa chữa. Do việc công bố trực tiếp bản vá mã có thể tiết lộ nguyên lý của lỗ hổng, đội ngũ trước tiên chọn tạm thời đóng Orchard: cấm tạo đầu ra Orchard mới và cấm chi tiêu tiền đã tồn tại trong Orchard.

Sau khi phối hợp nâng cấp giữa nhà phát triển, thợ đào, nhà điều hành nút, sàn giao dịch và nhà cung cấp dịch vụ hạ tầng, hard fork khẩn cấp có hiệu lực vào ngày 2 tháng 6. Sau đó, Zcash tiếp tục cập nhật khóa xác minh của mạch Orchard thông qua hard fork và khôi phục chức năng Orchard vào ngày 3 tháng 6. Địa chỉ trong suốt và nhóm bảo mật Sapling vẫn có thể tiếp tục hoạt động trong thời gian này.

Từ khi báo cáo lỗ hổng đến khi hoàn thành sửa chữa, toàn bộ quá trình chỉ mất vài ngày. Xét về tốc độ phản ứng khẩn cấp, đây đã là một lần xử lý khá thành công.

Tuy nhiên, thị trường không bình tĩnh trở lại vì việc sửa lỗ hổng đã giải quyết tương lai, chứ không phải quá khứ.

Thị trường lo ngại không phải vì cuộc tấn công vẫn có thể xảy ra, mà vì cuộc tấn công có thể đã xảy ra

Các sự cố an ninh thông thường thường có một quy mô thiệt hại tương đối rõ ràng. Hợp đồng thông minh bị đánh cắp, có thể theo dõi trên chuỗi xem kẻ tấn công đã chuyển bao nhiêu tài sản; cầu nối liên chuỗi xuất hiện lỗ hổng, cũng có thể thống kê dòng tiền và địa chỉ bị ảnh hưởng.

Sự kiện Orchard thì khác.

Theo giải thích của Shielded Labs, lỗ hổng này có thể được sử dụng để tạo ra ZEC giả vô hạn và không thể phát hiện trong nhóm Orchard. Do bản thân Orchard có thuộc tính bảo mật, bên ngoài không thể chỉ thông qua các phương pháp mật mã để chứng minh một cách chắc chắn liệu đã có ai lợi dụng con đường tấn công này trước khi sửa lỗ hổng hay chưa.

Điều này có nghĩa là thị trường đối mặt không phải là một con số thiệt hại đã được xác định, mà là một loại bất ổn không thể định lượng:

Nếu quả thực đã có ai phát hiện và lợi dụng lỗ hổng trong quá khứ, thì trong nhóm Orchard liệu đã tồn tại ZEC giả? Nếu có, quy mô chính xác là bao nhiêu? Những tài sản này có còn ở lại trong nhóm bảo mật không? Đã từng thoát ra thông qua giao dịch bình thường hay chưa?

Quan trọng hơn, cửa sổ rủi ro này không phải bắt đầu xuất hiện từ ngày 29 tháng 5. Shielded Labs cho biết, lỗ hổng này đã tồn tại kể từ khi Orchard được kích hoạt vào tháng 5 năm 2022, cho đến khi hoàn thành sửa chữa khẩn cấp vào tháng 6 năm 2026. Nói cách khác, vấn đề đã tiềm ẩn gần bốn năm.

Điều mà thị trường thực sự lo ngại không phải là những gì xảy ra từ ngày 29 tháng 5 đến ngày 2 tháng 6, mà là liệu đã có sự bất thường không thể quan sát trực tiếp nào xảy ra trong bốn năm qua hay chưa.

Đây cũng là nguyên nhân cốt lõi khiến ZEC sụt giảm hơn 30%.

Thị trường bán ra không chỉ là một lỗ hổng, mà là sự định giá lại về tính tin cậy của nguồn cung.

Một ràng buộc toán học bị bỏ sót, làm thế nào biến thành rủi ro 'in vô hạn'

Nhìn thấy cụm từ 'lỗ hổng in vô hạn', phản ứng đầu tiên của chúng ta là hacker nắm quyền quản trị viên, hoặc đã có được cửa sau nào đó của giao thức.

Tình hình thực tế nằm ở tầng thấp hơn.

An ninh của Orchard phụ thuộc vào một mạch bằng chứng không tri thức (Orchard circuit). Người dùng có thể ẩn nội dung cụ thể của giao dịch, nhưng phải chứng minh với mạng rằng giao dịch của họ tuân thủ các quy tắc của giao thức. Trong đó, quy tắc quan trọng nhất là bảo toàn tài sản: một giao dịch không thể tự tạo ra giá trị mới.

Nói đơn giản, người dùng có thể không công khai mình có bao nhiêu ZEC, cũng có thể không công khai chuyển bao nhiêu ZEC cho ai, nhưng mạng phải có thể xác nhận:

Tài sản chi ra thực sự đến từ đầu vào hợp pháp.

Vấn đề mà Taylor phát hiện ra nằm trong một kiểm tra nhân đường cong elip của mạch Orchard.

Shielded Labs mô tả nó là một 'under-constrained element', tức là phần tử mạch có ràng buộc không đầy đủ. Do quan hệ toán học liên quan không được ràng buộc hoàn toàn, kẻ tấn công có thể nhập dữ liệu sai tùy ý vào quá trình nhân đường cong elip, nhưng quá trình xác minh vẫn có thể trả về kết quả thông qua.

Nói cách khác, kẻ tấn công không cần phá vỡ thuật toán mật mã, cũng không cần kiểm soát nút mạng.

Họ chỉ cần tạo ra một tập dữ liệu lẽ ra không nên thành lập, khiến hệ thống tin sai rằng giao dịch vẫn thỏa mãn bảo toàn tài sản.

Khi bằng chứng sai này được mạng chấp nhận, ZEC vốn không tồn tại có thể được coi là tài sản hợp pháp, tiếp tục tồn tại trong Orchard.

Đây cũng là lý do tại sao Shielded Labs đã sử dụng từ ngữ cực kỳ nghiêm khắc:

ZEC giả không thể phát hiện, vô hạn

Nơi thực sự nguy hiểm không chỉ là 'vô hạn', mà còn là 'không thể phát hiện'.

Giữa hai cách diễn đạt, tồn tại một sự khác biệt quan trọng

Zcash Foundation tuyên bố trong thông báo sau khi hoàn thành nâng cấp rằng hiện tại không có bằng chứng nào cho thấy lỗ hổng đã từng bị lợi dụng, không phát hiện ra sự sáng tạo giá trị trái phép, quỹ và quyền riêng tư của người dùng không bị ảnh hưởng. Thông báo cũng nhấn mạnh, cơ chế Turnstile Accounting ban đầu của Zcash có thể theo dõi dòng chảy giá trị giữa các nhóm quỹ khác nhau và bảo vệ giới hạn tổng cung 21 triệu ZEC.

Đồng thời, Shielded Labs lại khẳng định rõ ràng rằng không thể chỉ dựa vào mật mã để chứng minh rằng ZEC giả chưa từng xuất hiện trong lịch sử của Orchard.

Hai cách nói này thoạt nhìn có vẻ mâu thuẫn, nhưng thực tế tập trung vào hai vấn đề ở các cấp độ khác nhau.

Turnstile Accounting ban đầu của Zcash có thể hiểu là 'cổng' giữa các nhóm quỹ khác nhau. Hệ thống có thể thống kê tổng số tài sản hợp pháp đã vào Orchard và hạn chế quy mô tài sản có thể thoát ra từ Orchard.

Giả sử ban đầu trong Orchard chỉ có 1 triệu ZEC hợp pháp, thì ngay cả khi kẻ tấn công tạo thêm tài sản giả bên trong, hệ thống cũng không cho phép tài sản vượt quá quy mô hợp pháp thoát ra hoàn toàn. Điều này có thể tránh việc giới hạn tổng cung của toàn bộ mạng Zcash bị vượt qua dễ dàng.

Nhưng cơ chế này không thể trực tiếp chứng minh rằng tiền giả chưa từng xuất hiện bên trong Orchard.

Nếu tài sản giả vẫn ở lại trong Orchard, hoặc dần dần thay thế tài sản thật trong phạm vi hạn mức thoát hợp pháp, cơ chế thống kê ban đầu chưa chắc có thể đưa ra kết luận lịch sử triệt để.

Về dự án mã hóa bảo mật lâu đời gần như nhất này, những gì chúng ta có thể biết chỉ là hiện tại không có bằng chứng nào phát hiện phát hành thêm bất thường, nhưng cộng đồng vẫn không thể trực tiếp chứng minh rằng tài sản giả chưa từng tồn tại trong Orchard.

Đây chính là loại rủi ro khó xử lý nhất của thị trường.

Vấn đề không phải là đã phát hiện được bao nhiêu tiền giả, mà là không ai có thể xác nhận triệt để rằng tiền giả chưa từng xuất hiện.

Zcash làm thế nào để chứng minh lại rằng không có tiền giả trong Orchard?

Sửa lỗ hổng chỉ là bước đầu tiên.

Shielded Labs đã cho biết, đang nghiên cứu cùng các nhà phát triển Zcash khác về một đề xuất nâng cấp mạng mới. Phương án bao gồm triển khai một nhóm bảo mật mới và thực thi bắt buộc Turnstile Accounting đối với tất cả tài sản di chuyển ra từ Orchard.

Điều này tương đương với việc thiết lập một cổng di chuyển mới cho Orchard.

Tài sản trong Orchard cũ nếu muốn vào nhóm bảo mật mới, cần hoàn thành di chuyển theo quy tắc có thể xác minh. Hệ thống có thể thống kê lại quy mô tài sản hợp pháp thoát ra và đánh giá xem có tồn tại ZEC bổ sung không thể di chuyển bình thường hay không.

Nếu nâng cấp hoàn thành suôn sẻ, bất kỳ ai cũng có thể xác minh tính toàn vẹn nguồn cung của Zcash và chứng minh thêm rằng không có tài sản giả trong Orchard.

Ý nghĩa của phương án này không chỉ là sửa mã, mà là xây dựng lại niềm tin của thị trường vào Orchard.

Bởi vì trong hệ thống bảo mật, niềm tin không đến từ 'chúng tôi nghĩ rằng cuộc tấn công đã không xảy ra', mà nên đến từ 'bất kỳ ai cũng có thể xác minh rằng cuộc tấn công đã không xảy ra'.

Shielded Labs tự thừa nhận, xác suất bị lợi dụng độc hại trước đó là khá thấp. Lỗ hổng ẩn giấu nhiều năm, độ khó phát hiện cực cao; Taylor lại chủ động tìm kiếm loại vấn đề này trong dự án nghiên cứu an ninh chuyên biệt; sau khi báo cáo lỗ hổng, hệ sinh thái đã nhanh chóng đóng cửa sổ tấn công trong vài ngày.

Nhưng Shielded Labs đồng thời nhấn mạnh, người dùng không nên chỉ dựa vào đánh giá chủ quan của đội ngũ phát triển.

Thị trường cần bằng chứng.

Một lỗ hổng ẩn giấu bốn năm, tại sao lại được phát hiện vào lúc này?

Sự kiện Orchard còn có một chi tiết dễ bị thị trường bỏ qua.

Ngày 28 tháng 5, Anthropic phát hành Claude Opus 4.8.

Một ngày sau, Taylor phát hiện ra lỗ hổng Orchard.

Theo phân tích lại của Zooko và Shielded Labs, Taylor không lâu sau khi Opus 4.8 được phát hành, đã sử dụng nó cho một lần xem xét mạch Orchard có mục tiêu cao và phát hiện ra vấn đề vào ngày 29 tháng 5. Sau đó, với sự hỗ trợ của Opus 4.8, ông đã viết ra chương trình khai thác hoàn chỉnh, tạo ra ZEC giả không thể phát hiện và vô hạn trong môi trường cục bộ.

Chi tiết này đáng chú ý, không phải vì AI đã có thể hoàn thành kiểm toán mật mã độc lập.

Thông tin công khai không hỗ trợ kết luận phóng đại này.

Bản thân Taylor là một nhà nghiên cứu an ninh giàu kinh nghiệm. Shielded Labs cũng đề cập, ông đồng thời sử dụng phương pháp nghiên cứu an ninh truyền thống, khung công cụ AI tùy chỉnh và các từ khóa gợi ý được thiết kế riêng. Opus 4.8 là công cụ quan trọng trong quá trình xem xét, nhưng không phải là yếu tố duy nhất.

Điều đáng chú ý thực sự là, Taylor sử dụng không phải là Claude Mythos Preview chuyên hướng đến bảo mật mạng do Anthropic giới hạn mở, mà là mô hình phổ thông Opus 4.8 vừa được phát hành công khai.

Định vị của Anthropic đối với Mythos Preview là một mô hình tiên tiến có khả năng phát hiện và khai thác lỗ hổng đáng kể. Do rủi ro lạm dụng tiềm ẩn, Anthropic không trực tiếp mở mô hình này cho công chúng, mà cung cấp quyền truy cập thông qua Project Glasswing cho các đối tác hợp tác đã qua sàng lọc.

Ngược lại, Opus 4.8 là mô hình phổ thông mà nhà phát triển thông thường có thể tiếp cận. Anthropic nhấn mạnh trong bản thông báo phát hành rằng nó đã được cải thiện về phân tích mã, thực thi nhiệm vụ phức tạp và nhận diện khiếm khuyết mã.

Điều này khiến sự kiện Orchard phát ra một tín hiệu đáng quan tâm hơn:

Khả năng phát hiện lỗ hổng giá trị cao, đang lan rộng từ mô hình an ninh chuyên dụng ít ỏi sang mô hình phổ thông.

Một mô hình phổ thông mới được phát hành công khai chỉ một ngày, dưới sự hướng dẫn của nhà nghiên cứu chuyên nghiệp, đã có thể tham gia xem xét mạch bằng chứng không tri thức phức tạp và giúp phát hiện ra một lỗ hổng quan trọng ẩn giấu gần bốn năm.

Điều này không có nghĩa là chuyên gia mật mã không còn quan trọng.

Ngược lại, kinh nghiệm của Taylor, lựa chọn mục tiêu xem xét và khả năng xác minh đầu ra mô hình vẫn là cốt lõi của toàn bộ quá trình.

Nhưng sự kết hợp giữa chuyên gia và AI đang làm giảm đáng kể chi phí phát hiện lỗ hổng phức tạp.

Lỗ hổng đã đóng, nhưng thị trường vẫn đang chờ đợi câu trả lời

Đối với Zcash, cửa sổ tấn công cấp bách nhất đã đóng.

Chức năng Orchard đã được khôi phục, mạch xác minh đã được cập nhật và hiện tại cũng không có bằng chứng nào cho thấy lỗ hổng đã từng bị lợi dụng độc hại.

Nhưng việc ZEC giảm hơn 30% cho thấy, điều thị trường quan tâm không chỉ là mã đã được sửa hay chưa.

Thị trường vẫn đang chờ đợi một câu trả lời triệt để hơn:

Trong gần bốn năm qua, trong Orchard rốt cuộc có xuất hiện ZEC giả hay không?

Nếu nhóm bảo mật mới và nâng cấp Turnstile Accounting có thể triển khai suôn sẻ, cộng đồng cuối cùng có cơ hội chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung, xây dựng lại niềm tin thị trường.

Nhưng trước khi hoàn thành chứng minh này, sự kiện Orchard vẫn tồn tại một sự hồi hộp không thể dễ dàng tránh né:

Những ZEC giả về lý thuyết có thể được tạo ra vô hạn đó, rốt cuộc là chưa từng tồn tại, hay đã từng ẩn giấu ở nơi không ai có thể nhìn thấy trực tiếp

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QVấn đề chính được phát hiện trong Zcash là gì và nó ảnh hưởng như thế nào đến mạng lưới?

AVấn đề chính là một lỗ hổng nghiêm trọng trong mạch bảo mật Orchard của Zcash, cho phép kẻ tấn công tạo ra số lượng ZEC giả mạo không giới hạn và không thể phát hiện được trong nhóm giao dịch riêng tư Orchard. Lỗ hổng này đã tồn tại từ khi Orchard được kích hoạt vào năm 2022 cho đến khi được vá khẩn cấp vào tháng 6 năm 2026, làm dấy lên lo ngại về tính toàn vẹn của tổng nguồn cung ZEC và khiến giá ZEC giảm hơn 30%.

QTại sao cộng đồng Zcash không thể chứng minh liệu lỗ hổng đã từng bị khai thác trong quá khứ hay chưa?

ATính chất riêng tư của nhóm Orchard khiến không thể kiểm chứng trực tiếp bằng phương pháp mật mã học liệu có giao dịch giả mạo nào đã từng xảy ra hay không. Mặc dù cơ chế Turnstile Accounting có thể hạn chế dòng chảy tài sản ra ngoài và bảo vệ tổng nguồn cung, nhưng nó không thể chứng minh tuyệt đối rằng chưa từng có ZEC giả nào được tạo ra và tồn tại bên trong Orchard trong suốt 4 năm lỗ hổng tồn tại.

QKế hoạch của Shielded Labs để khôi phục niềm tin cho mạng lưới là gì?

AShielded Labs đang nghiên cứu một đề xuất nâng cấp mạng mới, bao gồm việc triển khai một nhóm giao dịch riêng tư mới và bắt buộc áp dụng cơ chế Turnstile Accounting (kiểm soát dòng chảy) cho mọi tài sản di chuyển từ Orchard cũ sang. Biện pháp này nhằm thiết lập một 'cổng kiểm soát' mới, cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh tính toàn vẹn của nguồn cung và chứng minh rằng không có ZEC giả nào tồn tại trong Orchard.

QAI đóng vai trò gì trong việc phát hiện lỗ hổng này?

ANhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby đã sử dụng mô hình AI Claude Opus 4.8 (một mô hình chung được phát hành công khai) như một công cụ hỗ trợ trong quá trình kiểm tra định hướng mạch Orchard. Sự kết hợp giữa chuyên môn của Taylor, khuôn khổ công cụ AI tùy chỉnh và các hướng dẫn được thiết kế đặc biệt đã giúp phát hiện và sau đó viết được chương trình khai thác lỗ hổng. Điều này cho thấy khả năng phát hiện lỗ hổng phức tạp đang được mở rộng từ các mô hình chuyên dụng sang các mô hình AI chung.

QPhản ứng của thị trường đối với sự cố này khác với các sự cố bảo mật tiền mã hóa thông thường như thế nào?

AKhác với các sự cố thông thường nơi tổn thất có thể định lượng và theo dõi được (ví dụ: tài sản bị đánh cắp từ hợp đồng thông minh), sự cố Orchard tạo ra sự không chắc chắn không thể định lượng. Thị trường lo ngại không phải về một cuộc tấn công trong tương lai đã được vá, mà là về khả năng các ZEC giả mạo có thể đã được tạo ra và tồn tại mà không bị phát hiện trong suốt 4 năm qua. Sự sụt giảm giá mạnh của ZEC phản ánh việc thị trường định giá lại niềm tin vào tính xác thực của nguồn cung, chứ không chỉ đơn thuần là phản ứng với bản thân lỗ hổng.

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.

marsbit14 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

marsbit14 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.

marsbit16 phút trước

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

marsbit16 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.

marsbit20 phút trước

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

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

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.

marsbit24 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

marsbit24 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.

marsbit24 phút trước

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

marsbit24 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 961Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 1.9kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

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 S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片