Bitget Báo Buổi Sáng Hàng Ngày: Hacker Mt. Gox có thể bán 1.300 BTC trong 7 ngày, số người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp lần đầu tại Mỹ tuần trước là 214.000

深潮Xuất bản vào 2025-12-25Cập nhật gần nhất vào 2025-12-25

Tóm tắt

Báo cáo buổi sáng từ Bitget cung cấp các thông tin chính sau: Về thị trường tiền mã hóa, một thực thể liên quan đến hacker Mt. Gox đã bán 1.300 BTC trong 7 ngày và vẫn nắm giữ 4.100 BTC. Metaplanet lên kế hoạch tăng nắm giữ Bitcoin lên 210.000 BTC vào cuối năm 2027. Biểu đồ thanh khoản Bitget chỉ ra vùng giá $88.500–90.000 có nguy cơ thanh lý lớn. Về kinh tế vĩ mô, số người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp lần đầu tại Mỹ là 214.000, thấp hơn dự báo. Các chiến lược gia tại BlackRock dự báo Cục Dự trữ Liên bang (Fed) sẽ chỉ thực hiện các đợt cắt giảm lãi suất hạn chế vào năm 2026. Các tin tức đáng chú ý khác bao gồm: Nvidia mua tài sản của Groq, Circle ra mắt dịch vụ hoán đổi vàng và bạc được token hóa bằng USDC, và một cá voi lớn đang thực hiện giao dịch đòn bẩy lớn với TST trên Hyperliquid.

Tác giả: Bitget

Dự báo hôm nay

1. Metaplanet dự định tăng nắm giữ lên 210.000 Bitcoin vào cuối năm 2027.

2. Lookonchain theo dõi ngày hôm qua, BlackRock đã gửi 2.292 Bitcoin (199.8 triệu USD) và 9.976 Ethereum (29.23 triệu USD) vào Coinbase Prime.

3. Nhà phân tích Arkham Emmett Gallic: Thực thể liên quan đến hacker Mt. Gox Aleksey Bilyuchenko đã gửi 1.300 BTC (trị giá khoảng 114 triệu USD) vào một sàn giao dịch không xác định trong 7 ngày qua. Chuỗi địa chỉ này vẫn nắm giữ 4.100 BTC (trị giá 360 triệu USD). Tổng cộng họ đã bán 2.300 BTC.

Vĩ mô & Điểm nóng

1. Số người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp lần đầu tại Mỹ tuần trước là 214.000 người, dự báo là 223.500 người, không đạt kỳ vọng thị trường. Số người tiếp tục nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp tại Mỹ tính đến ngày 13 tháng 12 là 1.923.000 người, dự báo 1.900.000 người.

2. Các chiến lược gia của BlackRock, Amanda Lynam và Dominique Bly, chỉ ra trong một báo cáo rằng Cục Dự trữ Liên bang (Fed) dự kiến sẽ chỉ thực hiện các đợt cắt giảm lãi suất với biên độ hạn chế vào năm 2026. Với tổng mức cắt giảm 175 điểm cơ bản trong chu kỳ này, Fed đang tiến gần đến mức lãi suất trung lập. Trừ khi thị trường lao động xấu đi nghiêm trọng, không gian để cắt giảm lãi suất thêm trong năm 2026 là khá hạn chế. Theo dữ liệu từ LSEG, thị trường hiện dự kiến Fed sẽ thực hiện hai lần cắt giảm lãi suất vào năm 2026.

3. Nhà phân tích cấp cao tại Ngân hàng Swissquote, Ipek Ozkardeskaya, chỉ ra rằng giá vàng năm nay đã lập đỉnh lịch sử hơn 50 lần, và các yếu tố cốt lõi thúc đẩy giá vàng tăng hiện vẫn chưa biến mất. Bà nói: "Về lý thuyết, triển vọng dài hạn và trung hạn của vàng vẫn lạc quan."

Diễn biến thị trường

1. Trong 24 giờ qua, thị trường tiền mã hóa đã chứng kiến tổng số tiền bị thanh lý là 167 triệu USD, trong đó các lệnh mua (long) bị thanh lý 102 triệu USD. Số tiền thanh lý BTC khoảng 53 triệu USD, số tiền thanh lý ETH khoảng 38 triệu USD.

2. Chịu ảnh hưởng của kỳ nghỉ Giáng sinh, thị trường chứng khoán Mỹ đã đóng cửa sớm vào thứ Tư, chỉ số Dow Jones tăng sơ bộ 0.6%, S&P 500 tăng 0.32%, Nasdaq tăng 0.22%. Ngoài ra, vàng spot giảm xuống dưới 4.450 USD, giảm 0.78% trong ngày.

3. Bản đồ thanh khoản Bitget BTC/USDT cho thấy: Xung quanh mức giá hiện tại (khoảng 87.700 USD), đòn bẩy mua và bán tập trung cao, biến động ngắn hạn rất dễ kích hoạt thanh lý dây chuyền. Phía trên, trong khoảng 88.500–90.000 USD, các lệnh bán (short) bị thanh lý tập trung dày đặc; phía dưới, quanh mức 86.000 USD, rủi ro cho các lệnh mua (long) khá cao. Xu hướng thị trường có nhiều khả năng bị "đẩy" về phía có tính thanh khoản tập trung hơn.

4. Trong 24 giờ qua, dòng tiền spot BTC vào khoảng 45 triệu USD, dòng ra khoảng 52 triệu USD, dòng ròng ra là 7 triệu USD.

Tin tức sự kiện

1. Nvidia mua tài sản của Groq trị giá 20 tỷ USD, chính thức xác nhận không mua lại toàn bộ công ty.

2. Cựu Chủ tịch tạm quyền CFTC Hoa Kỳ Caroline Pham gia nhập MoonPay với vai trò Giám đốc Pháp chý.

3. OpenAI đang cân nhắc đặt quảng cáo trong ChatGPT.

4. Kho bạc USDC (USDC Treasury) đã hủy 50 triệu USDC trên mạng Ethereum.

5. Circle ra mắt dịch vụ hoán đổi vàng và bạc được token hóa dựa trên USDC.

Tiến triển dự án

1. Nghi ngờ Multicoin mua 60 triệu WLD từ đội ngũ Worldcoin thông qua giao dịch OTC.

2. Brevis công bố mô hình kinh tế token $BREV: Tổng nguồn cung token 1 tỷ, khuyến khích cộng đồng chiếm 32.20%.

3. ETF spot XRP tại Mỹ hôm qua có dòng tiền vào ròng 11.93 triệu USD.

4. Số lượng giao dịch hàng ngày trên L1 Ethereum đạt mức cao nhất năm 2025, với 1.91 triệu giao dịch.

5. Scroll làm rõ sự hiểu lầm về việc đóng cửa DAO, nhấn mạnh cơ cấu quản trị tổ chức lại nhằm cải tiến chứ không chấm dứt.

6. Vốn hóa thị trường stablecoin trên chuỗi Aptos tăng hơn 60% trong năm, đạt mức đỉnh 1.8 tỷ USD.

7. Người sáng lập Aave bị chỉ trích nhằm tăng cường quyền bỏ phiếu quản trị sau khi tích lũy thêm 10 triệu USD token AAVE.

8. West Main Self Storage tăng nắm giữ 0.114 Bitcoin, tổng nắm giữ đạt 2.074 Bitcoin.

9. Dữ liệu: Quy mô cho vay của Aave giảm khoảng 70% kể từ tháng 8, đòn bẩy DeFi đang giảm dần.

10. Một cá voi lớn đã mua (long) 127.4 triệu TST với đòn bẩy 1-2x trên Hyperliquid, nghi ngờ thao túng giá.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Báo cáo này được tạo bởi AI, con người chỉ xác minh thông tin, không đưa ra bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Câu hỏi Liên quan

QTrong 7 ngày qua, tin tặc Mt. Gox đã bán bao nhiêu Bitcoin và giá trị ước tính là bao nhiêu?

ATrong 7 ngày qua, tin tặc liên quan đến Mt. Gox đã bán 1.300 Bitcoin, với giá trị ước tính khoảng 114 triệu USD.

QSố người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp lần đầu của Mỹ trong tuần trước là bao nhiêu và so với dự báo như thế nào?

ASố người nộp đơn xin trợ cấp thất nghiệp lần đầu của Mỹ trong tuần trước là 214.000 người, thấp hơn so với dự báo là 223.500 người.

QCông ty Metaplanet có kế hoạch gì liên quan đến Bitcoin vào cuối năm 2027?

AMetaplanet có kế hoạch tích lũy lên đến 210.000 Bitcoin vào cuối năm 2027.

QBlackRock đã chuyển bao nhiêu Bitcoin và Ethereum vào Coinbase Prime vào ngày hôm trước theo dữ liệu từ Lookonchain?

ATheo Lookonchain, BlackRock đã chuyển 2.292 Bitcoin (trị giá 199,8 triệu USD) và 9.976 Ethereum (trị giá 29,23 triệu USD) vào Coinbase Prime.

QTheo bản đồ thanh khoản của Bitget, khu vực giá nào có nguy cơ thanh lọc cao đối với các vị thế mua (long) và bán (short)?

ATheo bản đồ thanh khoản của Bitget, vùng giá khoảng 88.500–90.000 USD có mật độ thanh lọc các vị thế bán (short) cao, trong khi vùng giá khoảng 86.000 USD có rủi ro cao đối với các vị thế mua (long).

Nội dung Liên quan

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报2 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报2 phút trước

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.

marsbit56 phút trước

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

marsbit56 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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ 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

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua US

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Talus Network (US) 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 Talus Network (US) 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 Talus Network (US) của BạnSau khi mua Talus Network (US), 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 Talus Network (US)Giao dịch Talus Network (US) 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 585Xuất bản vào 2025.12.11Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua US

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 US (US) được trình bày dưới đây.

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow