ECX - Fork của Bitcoin, do Paul Sztorc tạo ra, đã vượt qua mốc 25,000 khối chỉ trong 13 giờ

cryptonews.ruXuất bản vào 2026-08-23Cập nhật gần nhất vào 2026-08-23

Tóm tắt

Hard fork Bitcoin ECX do Paul Sztorc sáng lập đã đạt hơn 25.000 block chỉ trong 13 giờ. Mạng này, ra mắt ở block Bitcoin 963648, bắt đầu với độ khó khai thác là 1, tương tự Bitcoin năm 2009, dẫn đến tốc độ tạo block cực nhanh. Tính đến sáng 23/8/2026, độ khó của ECX đã tăng lên khoảng 16,78 triệu với tổng hash rate đạt 3,53 PH/s, tương đương khoảng 36 máy Antminer S19 hoạt động. Khác với sự kiện BIP-110 thất bại trước đó, ECX nhận được sự hỗ trợ thực tế từ các thợ đào. Nhiều mining pool như Ecashpool-alpha, Kikko... đang cung cấp hash rate cho mạng. Tuy nhiên, đồng ECX hiện chưa được niêm yết trên bất kỳ sàn giao dịch nào và chưa có giá trị thị trường. Giai đoạn chính thức của mạng dự kiến bắt đầu vào ngày 31/10/2026. Thách thức chính của ECX là duy trì sự quan tâm và hash rate ổn định sau đợt tăng ban đầu, nhất là khi phần thưởng block giảm và giá trị giao dịch chưa hình thành. Sự thành công lâu dài sẽ phụ thuộc vào việc thu hút được cơ sở hạ tầng như ví và sàn giao dịch.

Fork mới nhất của Bitcoin đã bắt đầu giai đoạn alpha: mạng lưới ECX, được tạo ra bởi Paul Sztorz, nhà phát triển Drivechain, đã đi vào hoạt động tại block height 963648. Tính đến 9 giờ sáng Chủ Nhật, ngày 23 tháng 8, mạng mới đã vượt qua hơn 25,000 khối chỉ trong vòng 13 giờ. Khoảng thời gian giữa các khối cực kỳ ngắn vì độ khó của mạng bắt đầu từ 1 — giống hệt như Bitcoin khi ra mắt vào năm 2009.

Tính đến 9 giờ sáng giờ EDT, sau một loạt các điều chỉnh độ khó sau mỗi 2,016 khối, độ khó của ECX đã tăng vọt lên 16,78 triệu. Theo dữ liệu hiện tại, các thợ đào đang xử lý 3,53 petahashes mỗi giây (PH/s) trên chuỗi ECX. Nếu mỗi thợ đào sử dụng model gốc Bitmain Antminer S19 (không phải Pro), cung cấp công suất 95 terahashes mỗi giây (TH/s), thì điều này tương đương với gần 36 máy Antminer S19 đang hoạt động cho fork của Sztorc.

Nguồn ảnh: Explorer.alpha.ecash.ninja/mining lúc 9:00 EDT ngày 23 tháng 8 năm 2026. Ảnh chụp phiên bản alpha được thực hiện tại khối Bitcoin ~963648 (22 tháng 8). Các đồng xu dùng cho mục đích học tập sau này có thể được đốt để đổi lấy một phần ECX chính thức, sẽ ra mắt mainnet vào khoảng ngày 31 tháng 10. Độ khó sẽ tiếp tục tăng khi có thêm hash rate gia nhập, vì vậy hiện tại là thời điểm thích hợp nhất.

Tuy nhiên, các thợ đào rõ ràng có thể sử dụng hầu hết bất kỳ máy Antminer cũ nào, kể cả S9 cổ điển, cùng với các thương hiệu như Sealminers, Whatsminers, Bitaxes, Nerdaxes hoặc thậm chí những máy có hash rate yếu nhất, để nhận phần thưởng từ Alpha. Điều ngay lập tức phân biệt fork này với thất bại BIP-110 hồi đầu tháng này là sự hỗ trợ khai thác. ECX rõ ràng thu hút nhiều thợ đào hơn, sẵn sàng hỗ trợ chuỗi với hash rate thực sự.

Thợ đào chuyển hash rate thực sự vào fork của Sztorc

Hash rate 3,53 PH/s được phân phối giữa một số mining pool, với Ecashpool-alpha dẫn đầu. Phần còn lại bao gồm Kikko, L2L Pool, Nurserypool, Ckpool, Solo, Guilastuce, BIP300.xyz, Layertree và Avonpool. Vì độ khó của mạng ECX vẫn còn thấp, các khối được tạo ra với tốc độ khiến khoảng thời gian mười phút thông thường của Bitcoin trông giống như băng hà. Nhưng dù ECX đã có thợ đào và một số ít ví, tài sản crypto ecash (ECX) vẫn chưa có giá trị thị trường được thiết lập.

Các mining pool đang chuyển công suất hash SHA-256 đến blockchain ECX, tính đến 9:00 sáng EDT Chủ Nhật, ngày 23 tháng 8 năm 2026. Nguồn ảnh: Explorer.alpha.ecash.ninja/mining.

ECX hiện chưa được niêm yết trên các sàn giao dịch tiền mã hóa, dẫn đến việc nó không có giá cụ thể hoặc thị trường giao dịch thực sự, và tình hình có thể không thay đổi cho đến giai đoạn phát triển thứ ba và cuối cùng của mạng, được lên kế hoạch vào dịp kỷ niệm 18 năm ngày ra mắt sách trắng Bitcoin — ngày 31 tháng 10 năm 2026. Tuy nhiên, so sánh fork của Sztorc với sự kiện BIP-110 cho thấy sự tương phản rõ rệt: một bên có sự hỗ trợ hữu hình từ thợ đào, trong khi BIP-110 thì không.

ECX đối mặt với thử thách lớn nhất sau 'đợt tăng cường khai thác' ban đầu

Tuy nhiên, đợt tăng cường ban đầu chứng minh tính khả thi về mặt kỹ thuật, chứ không phải tính bền vững về kinh tế. Khi độ khó ổn định và phần thưởng khối giảm, sự nhiệt tình của thợ đào có thể tan biến nếu không có giá giao dịch. Thời gian chờ đợi dài cho đến tháng 10 năm 2026 là một ngôi mộ cho động lực tăng trưởng, vì cơn sốt sẽ nhanh chóng nguội lạnh. Mặt khác, đợt tăng cường sớm này có thể báo hiệu sự ủng hộ thực sự, động lực tăng trưởng có thể mạnh lên, và các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng như ví và sàn giao dịch tập trung có thể thấy đủ hoạt động để bắt đầu niêm yết ECX.

Thời gian sẽ trả lời.

end-content

Câu hỏi Liên quan

QMạng ECX, được tạo bởi Paul Sztorc, đã đạt được bao nhiêu khối trong vòng 13 giờ đầu tiên?

AMạng ECX đã đạt hơn 25.000 khối chỉ trong 13 giờ.

QTại sao các khoảng thời gian giữa các khối trên mạng ECX ban đầu lại rất ngắn?

ACác khoảng thời gian giữa các khối ban đầu rất ngắn vì độ khó của mạng bắt đầu từ 1, giống như Bitcoin khi mới ra mắt vào năm 2009.

QHashrate ban đầu được báo cáo trên mạng ECX là bao nhiêu và nó tương đương với bao nhiêu máy đào Antminer S19?

AHashrate ban đầu được báo cáo là 3.53 petahash mỗi giây (PH/s). Nếu mỗi thợ đào sử dụng máy đào Bitmain Antminer S19 (95 TH/s), thì con số này tương đương với gần 36 máy Antminer S19.

QĐiều gì làm cho fork ECX của Paul Sztorc khác biệt với sự kiện BIP-110 đã thất bại trước đó?

AĐiểm khác biệt chính là ECX có sự hỗ trợ thực tế từ các thợ đào với hashrate đáng kể, trong khi BIP-110 gần như không có sự hỗ trợ như vậy.

QKhi nào mạng ECX dự kiến sẽ chuyển sang giai đoạn chính thức (mainnet) và đồng tiền ECX có thể bắt đầu được giao dịch?

AMạng chính thức (mainnet) của ECX dự kiến ra mắt vào ngày 31 tháng 10 năm 2026, nhân kỷ niệm 18 năm sách trắng Bitcoin. Đồng ECX có thể sẽ bắt đầu được giao dịch trên các sàn sau thời điểm đó.

Nội dung Liên quan

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

Gần đây, The Economist đã đăng một bài viết gây tranh cãi, cho rằng những đột phá của Trung Quốc trong lĩnh vực robot, AI, năng lượng mới và sản xuất cao cấp chưa giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhu cầu trong tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bên dưới nhận xét này là một vấn đề toàn cầu sâu sắc hơn: Khi máy móc ngày càng thông minh, làm thế nào để con người chia sẻ được giá trị do chúng tạo ra? Trong hơn 200 năm, tăng trưởng năng suất luôn dẫn đến tăng việc làm và thu nhập. Nhưng AI, với khả năng thay thế lao động nhận thức, đang thay đổi logic cơ bản này. Nếu AGI xuất hiện, nền kinh tế có thể tiếp tục phát triển với ít người tham gia trực tiếp hơn, đặt ra thách thức lớn về phân phối của cải. Vấn đề then chốt không phải là thất nghiệp mà là làm sao để sức mua của người tiêu dùng theo kịp năng lực sản xuất ngày càng tăng của máy móc. Thực tế tại Trung Quốc và toàn cầu cho thấy sự đứt gãy trong chuỗi "đổi mới công nghệ - lợi nhuận doanh nghiệp - thu nhập người dân - tăng trưởng tiêu dùng". Các gã khổng lồ công nghệ tạo ra khối tài sản khổng lồ, nhưng tỷ trọng thu nhập từ lao động trong GDP lại giảm, của cải tập trung vào số ít. AI làm chiếc bánh kinh tế to hơn, nhưng số người chia bánh lại ít đi. Tương lai có thể có ba con đường: con đường tư bản truyền thống (lợi nhuận thuộc về cổ đông), con đường tư bản nhà nước (nhà nước tham gia đầu tư), và con đường sáng tạo hơn như quỹ chủ quyền số, cơ chế sở hữu cổ phần toàn dân hoặc hệ thống thu nhập cơ bản mới để chia sẻ trực tiếp lợi ích từ nền kinh tế thông minh. Đối với Trung Quốc, đây là một cơ hội chiến lược. Ưu thế không chỉ nằm ở thị trường, chuỗi cung ứng và công nghệ, mà còn ở khả năng phối hợp chính sách để chuyển hóa của cải do robot tạo ra thành thu nhập, sức mua và an sinh xã hội. Trọng tâm chính sách cần song hành hỗ trợ phát triển công nghệ với cải cách phân phối thu nhập và thử nghiệm cơ chế chia sẻ lợi ích AI. Cuộc cạnh tranh trong hai thập kỷ tới không chỉ là về AI mạnh nhất hay nhiều robot nhất, mà quan trọng hơn là về việc xây dựng được hệ thống phân phối mới phù hợp với thời đại kinh tế thông minh. Câu hỏi lớn nhất của thời đại AI là: Khi máy móc làm việc, con người kiếm thu nhập từ đâu? Khi AI tạo ra giá trị, làm sao con người sở hữu được giá trị đó? Làm thế nào để thành quả tăng trưởng chuyển thành phúc lợi xã hội rộng rãi hơn?

marsbit5 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

marsbit5 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit21 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit21 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit30 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit30 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

Claude đột nhiên trở nên "ngu ngốc", cộng đồng phát hiện lỗi gây tranh cãi. Nhà phát triển argofowl phát hiện từ phiên bản Claude Code 2.1.237, tùy chọn mức độ suy luận "high" thực tế chỉ tương ứng giá trị 10/100, trùng khớp với mức "low" cũ. Sự cố này xuất phát từ một thử nghiệm A/B của Anthropic nhằm điều chỉnh thang đo giá trị "effort", nhưng không được thông báo trong nhật ký cập nhật, khiến nhiều nhà phát triển mất thời gian gỡ lỗi nhầm. Kỹ sư Claude Code Thariq Shihipar nhanh chóng thừa nhận sự cố, giải thích rằng con số 10 chỉ là cách ánh xạ giá trị mới và khẳng định nó không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình sau khi đánh giá kỹ lưỡng. Tuy nhiên, làn sóng chỉ trích mở rộng khi người dùng báo cáo mô hình Opus 5 cũng có biểu hiện suy giảm chất lượng rõ rệt: trả lời qua loa, mắc lỗi cơ bản và phản hồi máy móc. Thariq thừa nhận Opus 5 là một mô hình "không ổn định" và cho biết đội ngũ đang ưu tiên cao nhất để khắc phục. Sự việc làm lộ ra nghịch lý trong ngành AI: điểm số benchmark liên tục tăng nhưng trải nghiệm người dùng lại giảm sút. Việc cập nhật mô hình lớn thường thiếu minh bạch, với các thay đổi phía máy chủ như thử nghiệm A/B, định tuyến hay điều chỉnh tài nguyên mà không có thông báo rõ ràng, khiến người dùng chỉ có thể dựa vào cảm nhận chủ quan. Sự kiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính ổn định và sự tin cậy khi mô hình AI trở thành hạ tầng then chốt.

marsbit31 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

marsbit31 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

Công ty AI Anthropic đang chuẩn bị ra mắt hai mô hình mới có mã là "Marshmallow" (kẹo bông) và "Melon" (dưa). Theo đánh giá ban đầu, Marshmallow có khả năng vượt trội, trong khi Melon có hiệu suất thấp hơn. Cả hai được dự đoán là bản nâng cấp của Opus và Sonnet, dự kiến ra mắt trong tuần tới. Sự xuất hiện của các mô hình mới này diễn ra trong bối cảnh mô hình cao cấp nhất của Anthropic, Fable 5, đang gặp phải sự thờ ơ bất ngờ từ thị trường. Ra mắt hai tháng trước, Fable 5 chỉ chiếm khoảng 11% lượng token được các doanh nghiệp sử dụng trên nền tảng Anthropic, một con số rất thấp so với đối thủ cạnh tranh trực tiếp là GPT-5.6 Sol của OpenAI (25%). Nguyên nhân chính được cho là do giá thành quá cao của Fable 5 (gấp đôi Opus 4.8) trong khi lợi ích mang lại không tương xứng. Ngay cả mô hình Opus 5 ra mắt sau đó, với giá bằng một nửa, cũng cho thấy hiệu suất tương đương trong nhiều bài kiểm tra, khiến các doanh nghiệp ưa chuộng Opus 5 hơn. Áp lực càng gia tăng khi các mô hình AI mã nguồn mở ngày càng phổ biến, chiếm tới 62% lượng token được sử dụng nhưng chỉ tiêu tốn chưa đến 4% ngân sách của doanh nghiệp. Do đó, việc Anthropic nhanh chóng chuẩn bị các mô hình mới như Marshmallow và Melon được xem là một nước đi chiến lược nhằm lấp đầy khoảng trống trên thị trường: cung cấp những mô hình đủ mạnh nhưng có mức giá phải chăng hơn, có khả năng thu hút người dùng doanh nghiệp sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn.

marsbit50 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

marsbit50 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow