Circle hướng tới stablecoin tập trung vào quyền riêng tư với dự án USDCx

cointelegraphXuất bản vào 2025-12-09Cập nhật gần nhất vào 2025-12-09

Tóm tắt

Circle, nhà phát hành stablecoin, đang phát triển phiên bản tăng cường quyền riêng tư cho stablecoin USDC của mình có tên USDCx, nhằm thúc đẩy việc áp dụng trong các tổ chức tài chính bằng cách cung cấp tính bảo mật cao hơn so với blockchain công khai truyền thống. Được xây dựng với Aleo, một công ty chuyên về blockchain tập trung vào quyền riêng tư, USDCx hướng đến người dùng ngân hàng và doanh nghiệp, cung cấp "quyền riêng tư cấp độ ngân hàng" trong khi vẫn cho phép Circle cung cấp hồ sơ tuân thủ khi có yêu cầu từ cơ quan quản lý. Động thái này giải quyết rào cản lớn đối với các tổ chức tài chính, vốn do dự sử dụng các giải pháp thanh toán dựa trên blockchain vì lo ngại tính minh bạch công khai. Sự phát triển này diễn ra trong bối cảnh các tổ chức lớn như Citigroup, JPMorgan và Bank of America cũng đang thử nghiệm công nghệ stablecoin sau Đạo luật GENIUS của Mỹ, báo hiệu một cuộc đua stablecoin trong giới doanh nghiệp.

Circle, nhà phát hành stablecoin, đang phát triển phiên bản tăng cường quyền riêng tư cho đồng USDC neo giá USD của mình, nhằm thúc đẩy việc áp dụng thể chế bằng cách cung cấp tính bảo mật cao hơn so với các blockchain công khai truyền thống.

Stablecoin mới, có tên USDCx và nhắm mục tiêu đến người dùng ngân hàng và doanh nghiệp, đang được xây dựng với sự hợp tác của công ty blockchain tập trung vào quyền riêng tư Aleo, Fortune đưa tin hôm thứ Ba, trích dẫn Howard Wu, đồng sáng lập Aleo.

Không giống như hầu hết các stablecoin hiện có, có địa chỉ ví và chi tiết giao dịch hiển thị đầy đủ trên chuỗi, USDCx được thiết kế để cung cấp "quyền riêng tư cấp độ ngân hàng". Theo báo cáo, Circle vẫn có thể cung cấp hồ sơ tuân thủ nếu cơ quan thực thi pháp luật hoặc cơ quan quản lý yêu cầu thông tin về các giao dịch cụ thể.

Sáng kiến này nhằm giải quyết một trở ngại chính đối với các tổ chức tài chính lớn, nhiều tổ chức trong số đó đã do dự sử dụng các hệ thống thanh toán dựa trên blockchain vì luồng giao dịch của họ sẽ được công khai.

Aleo từ lâu đã lập luận rằng quyền riêng tư là điều cần thiết cho giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng stablecoin. Trong một bài đăng vào tháng Năm, công ty viết rằng mặc dù tính minh bạch thường được quảng bá là một lợi thế cốt lõi của blockchain, "nó trở thành một gánh nặng khi xử lý dữ liệu thanh toán nhạy cảm, bí mật."

Aleo không phải là công ty duy nhất thúc đẩy quyền riêng tư trong stablecoin. Như Cointelegraph đã đưa tin, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số Taurus đã phát triển một hệ thống hợp đồng thông minh riêng tư cho stablecoin, được thiết kế để cho phép các giao dịch ẩn danh. Cách tiếp cận này nhằm mục đích thúc đẩy việc sử dụng các tài sản ổn định cho các khoản thanh toán nội bộ công ty và biên chế nhân viên.

Liên quan: Nhóm vận động hành lang ngân hàng 'hoảng loạn' về stablecoin sinh lời

Stablecoin chiếm vị trí trung tâm tại Mỹ

Bước đi của Circle vào các tài sản ổn định tập trung vào quyền riêng tư diễn ra khi ngày càng nhiều tổ chức lớn bắt đầu khám phá stablecoin sau Đạo luật GENIUS của Mỹ, khuôn khổ quy định mới quản lý các token neo giá USD.

Như Cointelegraph đã đưa tin, một cuộc đua stablecoin của các tập đoàn đang nổi lên sau GENIUS. Citigroup đã hợp tác với Coinbase để thử nghiệm các hệ thống thanh toán dựa trên stablecoin cho khách hàng của mình, trong khi các công ty Phố Wall khác, bao gồm JPMorgan và Bank of America, được cho là đang trong giai đoạn đầu thử nghiệm các công nghệ tương tự.

Nhà cung cấp dịch vụ chuyển tiền toàn cầu Western Union cũng đang xây dựng hệ thống thanh toán tài sản kỹ thuật số trên Solana, với kế hoạch giới thiệu Token Thanh toán USD như một phần của quá trình cải tổ cơ sở hạ tầng. Trong khi đó, gã khổng lồ thanh toán toàn cầu Visa đã mở rộng các dịch vụ stablecoin của mình giữa sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong lĩnh vực này.

*Nguồn cung stablecoin trung bình theo nhà phát hành. Nguồn:* *Visa Onchain Analytics*

Đồng đô la Mỹ là nền tảng cho phần lớn hoạt động stablecoin toàn cầu. USDC (USDC) và USDt (USDT) của Tether cùng chiếm khoảng 85% thị trường, trong khi các token liên kết với đô la khác, bao gồm đô la tổng hợp và PayPal USD (PYUSD), cũng nằm trong số lớn nhất.

Liên quan: Crypto Biz: Các gã khổng lồ Phố Wall đặt cược vào stablecoin

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.

marsbit56 phút trước

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

marsbit56 phút 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.

marsbit59 phút 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

marsbit59 phút 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