BGB Niêm Yết Trên Kraken, Mở Rộng Khả Năng Tiếp Cận Toàn Cầu Được Quy Định Đối Với Cơ Sở Hạ Tầng Thanh Toán Onchain

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-01-30Cập nhật gần nhất vào 2026-01-30

Tóm tắt

BGB, token chính của Bitget, hiện đã được niêm yết trên sàn Kraken - đánh dấu lần đầu tiên được niêm yết trên một sàn giao dịch lớn có quy định tại Hoa Kỳ. Việc niêm yết này mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu đối với BGB, đồng thời nâng cao tính thanh khoản và độ tin cậy thông qua một nền tảng được quản lý. BGB đóng vai trò là token nhiên liệu (gas) và quản trị cho Morph - một lớp thanh toán tập trung vào hỗ trợ hoạt động tài chính trong thế giới thực trên chuỗi. Nó cũng là token tiện ích gốc trong hệ sinh thái Bitget và Bitget Wallet, kết nối hơn 120 triệu người dùng toàn cầu. Việc niêm yết trên Kraken củng cố vị thế của BGB như một tài sản có tiện ích rõ ràng, hỗ trợ các luồng thanh toán và quyết định tài chính thực tế khi cơ sở hạ tầng tài chính ngày càng hoạt động trên chuỗi.

Bitget Token (BGB) hiện đã có sẵn để giao dịch trên Kraken, đánh dấu lần niêm yết chính đầu tiên trên sàn giao dịch được quy định tại Hoa Kỳ và là một bước quan trọng trong việc mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu đối với token. Việc niêm yết này đưa BGB lên một trong những sàn giao dịch lâu đời nhất ngành, cải thiện tính thanh khoản và giúp tài sản này dễ tiếp cận hơn trên các thị trường toàn cầu.

Khi tài chính onchain phát triển, cách đánh giá tài sản crypto đang thay đổi. Trọng tâm đang chuyển sang các token có tiện ích rõ ràng, được sử dụng tích cực và đóng vai trò trực tiếp trong cách thức hoạt động của thanh toán và quyết toán onchain. Việc niêm yết trên Kraken phản ánh sự thay đổi này, định vị BGB cùng với cơ sở hạ tầng được xây dựng để hỗ trợ hoạt động tài chính thực tế.

Mở Rộng Khả Năng Tiếp Cận Thông Qua Các Thị Trường Được Quy Định

Nền tảng toàn cầu của Kraken giới thiệu BGB tới người dùng trên khắp các thị trường quốc tế, những người coi trọng sự rõ ràng về quy định và độ tin cậy hoạt động. Việc tiếp cận thông qua một sàn giao dịch được quy định mở rộng địa điểm và cách thức BGB có thể được sử dụng, hỗ trợ hoạt động trên các hệ sinh thái Morph, Bitget và Bitget Wallet, nơi token này đóng vai trò tích cực trong hoạt động mạng lưới và tài chính onchain.

Khi các địa điểm được quy định tiếp tục định hình cách thức tiếp cận tài sản kỹ thuật số trên toàn cầu, những lần niêm yết như thế này giúp kết nối cơ sở hạ tầng onchain với thực tế của các thị trường tài chính hiện đại.

Được Xây Dựng Cho Tiện Ích Onchain

BGB hoạt động với vai trò token gas và quản trị cho Morph, một lớp quyết toán ưu tiên thanh toán được xây dựng để hỗ trợ hoạt động tài chính trong thế giới thực onchain. Nó cũng đóng vai trò là token tiện ích gốc trên các hệ sinh thái Bitget và Bitget Wallet, cùng nhau kết nối một cơ sở người dùng toàn cầu với hơn 120 triệu người dùng trong giao dịch, thanh toán và các ứng dụng onchain.

Cơ chế hoạt động của nó được gắn trực tiếp với việc sử dụng mạng lưới, liên kết token với hoạt động kinh tế thực tế trên các luồng thanh toán và quyết toán. Điều này đặt BGB vào trung tâm của một ngăn xếp tài chính rộng lớn hơn, hỗ trợ thực thi, quản trị và phối hợp trên nhiều nền tảng.

Hỗ Trợ Thanh Toán Ở Quy Mô Lớn

Khi các luồng thanh toán và hoạt động quyết toán ngày càng chuyển dịch onchain, cơ sở hạ tầng được thiết kế cho độ tin cậy, hiệu quả và khả năng tương thích quy định đang trở nên thiết yếu. Trọng tâm thanh toán của Morph được hỗ trợ thông qua các sáng kiến như Chương trình Tăng tốc Thanh toán 150 triệu USD, giúp các nhóm triển khai các ứng dụng thanh toán và tài chính thực tế onchain, với BGB đóng vai trò trung tâm trong việc hỗ trợ thanh khoản và hoạt động mạng lưới trong môi trường đó.

“BGB được xây dựng để vận hành ở nơi các quyết định tài chính thực tế được đưa ra,” Colin Goltra, CEO của Morph cho biết. “Khi thanh toán và quyết toán chuyển dịch onchain, việc mở rộng khả năng tiếp cận và thanh khoản trở nên thiết yếu. Lần niêm yết này tạo nền tảng để BGB phát triển thành một tài sản mà các hệ thống tài chính toàn cầu có thể mở rộng dựa trên.”

Nhìn Về Phía Trước

Với khả năng tiếp cận rộng hơn và tính thanh khoản được cải thiện, BGB bước vào một giai đoạn mới phù hợp với sự phát triển liên tục của tài chính onchain. Khi cơ sở hạ tầng thanh toán, quyết toán và tài chính ngày càng hoạt động onchain, các token kết hợp tiện ích rõ ràng với phân phối được quy định đang trở nên trung tâm hơn trong cách thức giá trị vận động toàn cầu.

Đối với các hệ sinh thái Morph, Bitget và Bitget Wallet, lần niêm yết này hỗ trợ việc sử dụng trong thế giới thực sâu hơn và thanh khoản, đồng thời đánh dấu một bước tiến khác trong việc mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu được quy định đối với BGB khi thanh toán và quyết toán onchain tiếp tục phát triển.

Tiền bạc với tốc độ của cuộc sống.
Website | X | Discord | Telegram | GitHub

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: TheNewsCrypto không xác nhận bất kỳ nội dung nào trên trang này. Nội dung được mô tả trong Thông cáo Báo chí này không đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. TheNewsCrypto khuyến nghị độc giả của chúng tôi đưa ra quyết định dựa trên nghiên cứu của riêng họ. TheNewsCrypto không chịu trách nhiệm về bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào liên quan đến nội dung, sản phẩm hoặc dịch vụ được nêu trong Thông cáo Báo chí này.

TagsBitget Token (BGB)Thông cáo Báo chí

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.

marsbit52 phút trước

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

marsbit52 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

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow