Giá Bitcoin đóng băng quanh mức 91 nghìn USD. Nhà đầu tư đang chờ đợi điều gì?

RBK-cryptoXuất bản vào 2026-01-09Cập nhật gần nhất vào 2026-01-09

Tóm tắt

Giá Bitcoin hiện đang ở mức khoảng 91.000 USD, gần như không thay đổi trong 24 giờ qua, trong khi Ethereum giao dịch quanh mức 3.100 USD. Thị trường tiền mã hóa tổng thể duy trì ở mức vốn hóa 3,11 nghìn tỷ USD, với hầu hết các loại tiền mã hóa lớn biến động trong phạm vi dưới 4%. Sự ổn định tạm thời này có thể liên quan đến việc các nhà đầu tư đang chờ đợi quyết định của Tòa án Tối cao Hoa Kỳ về thuế quan thương mại của cựu Tổng thống Donald Trump, dự kiến công bố vào ngày 10 tháng 1. Chỉ số Fear and Greed của thị trường tiền mã hóa vẫn ở vùng "sợ hãi" ở mức 27 điểm, cho thấy tâm lý bán tháo tiềm ẩn. Đáng chú ý, các quỹ ETF Bitcoin tại Mỹ ghi nhận dòng tiền ròng rút ra gần 400 triệu USD trong phiên giao dịch ngày 8 tháng 1, đánh dấu phiên thứ ba liên tiếp có dòng tiền ra. Các quỹ ETF Ethereum cũng chứng kiến dòng tiền ròng âm 160 triệu USD, là phiên thứ hai liên tiếp có dòng tiền ra.

"RBC-Crypto" không đưa ra lời khuyên đầu tư, tài liệu được công bố chỉ với mục đích thông tin. Tiền điện tử là một tài sản biến động có thể dẫn đến tổn thất tài chính.

Vào lúc 10:30 ngày 9 tháng 1 theo giờ Moscow, giá của Bitcoin (BTC) và hầu hết các loại tiền điện tử lớn khác vẫn nằm trong một phạm vi hẹp. Giá của đồng tiền điện tử đầu tiên ở mức khoảng 91 nghìn USD, hầu như không thay đổi so với 24 giờ trước. Ethereum (ETH) được giao dịch quanh mức 3,1 nghìn USD, và vốn hóa thị trường tiền điện tử ở mức 3,11 nghìn tỷ USD.

Biến động giá của 97 loại tiền điện tử trong danh sách 100 loại có vốn hóa lớn nhất trong 24 giờ qua, theo Coinmarketcap, nằm trong phạm vi lên đến 4%. Ngoại lệ là Polygon (POL), JasmyCoin (JASMY), Maple Finance (SYRUP), giá của chúng đã tăng lần lượt 15%, 8% và 6%.

Sự yên tĩnh tạm thời trên thị trường tiền điện tử có thể liên quan đến kỳ vọng về phán quyết của Tòa án Tối cao Hoa Kỳ về thuế quan thương mại của cựu Tổng thống Donald Trump, dự kiến có thể được công bố vào ngày 10 tháng 1. Theo Coindesk dẫn lời nhà kinh tế học của Interactive Brokers, Jose Torres, nếu tòa án chặn hoặc hạn chế quyền hạn của Trump trong việc áp đặt thuế quan, sự bất ổn định tài khóa có thể gia tăng.

Chỉ số Sợ hãi và Tham lam trên thị trường tiền điện tử từ giữa tháng 12 đã ở trong vùng "Sợ hãi" - theo dữ liệu tính đến ngày 8 tháng 1, nó duy trì ở mức 27 điểm trên thang 100. Xu hướng của chỉ báo này cho thấy những người tham gia thị trường đang có xu hướng bán tháo tiền điện tử trong hoảng loạn.

Kết thúc phiên giao dịch ngày 8 tháng 1, các quỹ giao dịch trao đổi (ETF) Bitcoin dạng spot tại Hoa Kỳ đã ghi nhận dòng vốn ròng chảy ra gần 400 triệu USD, theo thông tin từ SoSoValue. Đây là phiên giao dịch thứ ba liên tiếp có dòng vốn ròng chảy ra từ các quỹ Bitcoin. Các ETF dựa trên Ethereum đã ghi nhận phiên thứ hai liên tiếp với dòng tiền vào âm - tính đến ngày 8 tháng 1, tổng dòng chảy ra là 160 triệu USD.

Giá của đồng tiền điện tử Zcash lao dốc 20% trong vài giờ. Tại sao lại như vậy

Độ khó khai thác Bitcoin giảm lần thứ tư trong hai tháng

Điều gì sẽ xảy ra với việc quản lý thị trường tiền điện tử ở Nga vào năm 2026

Câu hỏi Liên quan

QTại sao giá Bitcoin lại đứng yên quanh mức 91.000 USD?

AGiá Bitcoin duy trì quanh mức 91.000 USD do thị trường đang trong trạng thái ổn định tạm thời, với hầu hết các tiền điện tử lớn biến động trong biên độ hẹp dưới 4%. Sự bình lặng này có thể liên quan đến việc các nhà đầu tư đang chờ đợi quyết định của Tòa án Tối cao Mỹ về thuế quan thương mại của cựu Tổng thống Donald Trump, dự kiến công bố vào ngày 10 tháng 1.

QChỉ số sợ hãi và tham lam trên thị trường tiền điện tử hiện tại là bao nhiêu và có ý nghĩa gì?

AChỉ số sợ hãi và tham lam trên thị trường tiền điện tử đang ở mức 27 điểm trên 100, thuộc vùng 'sợ hãi' kể từ giữa tháng 12. Điều này cho thấy tâm lý hoảng loạn và xu hướng bán tháo trong giới đầu tư.

QTình hình dòng tiền ra vào các quỹ ETF Bitcoin tại Mỹ diễn biến như thế nào?

ACác quỹ ETF Bitcoin tại Mỹ ghi nhận dòng tiền ròng rút ra gần 400 triệu USD trong phiên giao dịch ngày 8 tháng 1, đánh dấu phiên thứ ba liên tiếp có dòng tiền ròng. Đối với ETF Ethereum, đây là phiên thứ hai liên tiếp có dòng tiền âm, với tổng cộng 160 triệu USD bị rút ra.

QNhững tiền điện tử nào có biến động giá mạnh nhất trong 24 giờ qua?

APolygon (POL), JasmyCoin (JASMY) và Maple Finance (SYRUP) là những tiền điện tử có biến động mạnh nhất, với mức tăng lần lượt là 15%, 8% và 6%. Trong khi đó, Zcash ghi nhận mức giảm 20% chỉ trong vài giờ.

QĐộ khó khai thác Bitcoin (mining difficulty) thay đổi ra sao trong hai tháng qua?

AĐộ khó khai thác Bitcoin đã giảm lần thứ tư trong vòng hai tháng, phản ánh sự điều chỉnh của mạng lưới nhằm cân bằng lượng công suất khai thác và duy trì ổn định hệ thống.

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit1 giờ trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit1 giờ trước

CEO Intel Anrrit Patel lần đầu phỏng vấn podcast: Mục tiêu của chúng tôi là '10 lần trong 5-10 năm', đặt cược vào đóng gói tiên tiến, bản nền bằng kính và kim cương nhân tạo

Giám đốc điều hành Intel, Lip-Bu Tan, đặt mục tiêu tạo ra lợi nhuận gấp 10 lần trong 5-10 năm. Chiến lược tập trung vào ba lĩnh vực then chốt: đóng gói tiên tiến (như công nghệ EMIB), vật liệu bán dẫn mới (GaN, SiC, InP, kim cương nhân tạo) và công nghệ nền tảng thế hệ tiếp theo (như nền thủy tinh). Ông nhấn mạnh nhu cầu CPU mạnh mẽ từ AI thông minh và suy luận, đồng thời cam kết xây dựng lại doanh nghiệp sản xuất của Intel với trọng tâm là tỷ lệ phần trăm hoàn hảo, độ tin cậy và thời gian chu kỳ để giành lấy niềm tin của khách hàng. Tan cũng tiết lộ hợp tác Terafab với Elon Musk để giải quyết tình trạng thiếu hụt cơ sở hạ tầng bán dẫn. Ông xem giai đoạn hiện tại là "bò" và dự đoán tiềm năng thực sự của Intel, vượt ra ngoài PC để đến với điện toán biên và AI vật lý, sẽ được công nhận đầy đủ sau năm 2030.

marsbit1 giờ trước

CEO Intel Anrrit Patel lần đầu phỏng vấn podcast: Mục tiêu của chúng tôi là '10 lần trong 5-10 năm', đặt cược vào đóng gói tiên tiến, bản nền bằng kính và kim cương nhân tạo

marsbit1 giờ trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit1 giờ trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit1 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit3 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit3 giờ trước