Circle mua lại đội ngũ Interop Labs và tài sản trí tuệ trong khi Axelar vẫn độc lập

cointelegraphXuất bản vào 2025-12-15Cập nhật gần nhất vào 2025-12-15

Tóm tắt

Circle đã ký thỏa thuận mua lại đội ngũ Interop Labs và công nghệ độc quyền của họ, nhằm tích hợp công nghệ mạng lưới chuyển đổi chuỗi chéo Axelar vào nền tảng Arc và giao thức CCTP của mình. Thương vụ dự kiến hoàn thành vào đầu năm 2026, trong khi mạng Axelar, quỹ foundation và token AXL sẽ tiếp tục hoạt động độc lập. Việc mua lại này nhằm tăng tốc khả năng tương tác đa chuỗi, cải thiện công cụ cho nhà phát triển và hỗ trợ các sản phẩm mới của Circle. Đây là một phần xu hướng mở rộng của các công ty phát hành stablecoin, như Circle (USDC), Paxos và Tether, thông qua các thương vụ M&A trong năm 2025 để củng cố cơ sở hạ tầng và đa dạng hóa danh mục đầu tư.

Circle, tổ chức phát hành stablecoin, đã ký thỏa thuận mua lại đội ngũ Interop Labs và công nghệ độc quyền của họ, đưa một nhà đóng góp cốt lõi cho Mạng lưới Axelar vào hoạt động cơ sở hạ tầng của mình.

Thương vụ dự kiến hoàn tất vào đầu năm 2026, bao gồm nhân sự của Interop Labs và tài sản trí tuệ độc quyền, trong khi Mạng lưới Axelar, quỹ hỗ trợ của nó và token AXL sẽ vẫn độc lập và được quản lý bởi cộng đồng.

Interop Labs là nhà phát triển ban đầu của Mạng lưới Axelar, một mạng lưới tương tác phi tập trung hỗ trợ nhắn tin xuyên chuỗi và chuyển tài sản giữa các blockchain. Circle cho biết công nghệ của đội ngũ này sẽ được tích hợp vào blockchain Arc của Circle và Giao thức Chuyển Tiếp Xuyên Chuỗi (CCTP).

Một nhà đóng góp khác cho Axelar, Common Prefix, sẽ tiếp quản các trách nhiệm phát triển trước đây của Interop Labs để duy trì tính liên tục trên mạng nguồn mở.

Theo Circle, việc mua lại dự kiến sẽ đẩy nhanh khả năng tương tác cho các tài sản được phát hành trên Arc, nâng cao công cụ dành cho nhà phát triển ứng dụng đa chuỗi và hỗ trợ phát triển các sản phẩm do Circle xây dựng. Các điều khoản của thương vụ không được tiết lộ.

Circle phát hành USDC (USDC), stablecoin lớn thứ hai theo vốn hóa thị trường, chiếm khoảng 25% thị trường stablecoin toàn cầu trị giá 310 tỷ USD, theo dữ liệu từ DefiLlama.

*Vốn hóa thị trường USDC và các blockchain. Nguồn:* *DefiLlama*

Vào tháng 1, Circle đã mua lại Hashnote, tổ chức phát hành quỹ thị trường tiền tệ được token hóa US Yield Coin, đưa một trong những sản phẩm tài sản thế giới thực mang lại lợi suất lớn nhất vào hoạt động stablecoin và cơ sở hạ tầng của mình.

Liên quan: Paxos, Ripple, Circle và những công ty khác đảm bảo được sự chấp thuận từ các ngân hàng tín thác Hoa Kỳ

Các tổ chức phát hành stablecoin thực hiện các vụ mua lại vào năm 2025

Năm 2025, các tổ chức phát hành stablecoin ngày càng sử dụng các vụ mua lại để mở rộng hoạt động kinh doanh.

Vào tháng 11, Paxos đã mua lại nhà cung cấp ví tiền mã hóa thể chế Fordefi trong một thương vụ trị giá hơn 100 triệu USD, theo Fortune. Paxos, tổ chức phát hành stablecoin Pax Dollar (USDP) và PayPal USD (PYUSD), cho biết việc mua lại này củng cố cơ sở hạ tầng lưu ký và giao dịch cho việc phát hành stablecoin, token hóa tài sản và thanh toán trên chuỗi.

*Vốn hóa thị trường stablecoin. Nguồn:* *DefiLlama*

Tether, tổ chức phát hành stablecoin chiếm ưu thế đứng sau token USDt (USDT), đã sử dụng bảng cân đối kế toán của mình để mua lại cổ phần thiểu số và các vị thế chiến lược trên khắp các doanh nghiệp tài sản truyền thống.

Vào tháng 6, họ đã mua lại khoảng 32% cổ phần tại công ty tiền bản quyền vàng niêm yết ở Canada Elemental Altus Royalties với giá khoảng 89 triệu USD. Vào tháng 11, Tether Investments đã mua lại một cổ phần thiểu số trong công ty kim loại quý Versamet Royalties, mua khoảng 11,8 triệu cổ phiếu phổ thông thông qua một thỏa thuận riêng với một cổ đông hiện có.

Tether đã cố gắng vươn ra ngoài lĩnh vực tài chính để tiến vào thể thao, đệ trình một đề nghị mua lại ràng buộc toàn bộ bằng tiền mặt vào ngày 12/12 để mua lại 65,4% cổ phần chi phối của Exor trong Câu lạc bộ Bóng đá Juventus của Ý, một đề nghị mà sau này công ty nắm giữ của gia đình Agnelli cho biết hội đồng quản trị của họ đã bác bỏ một cách nhất trí.

Tạp chí: Gặp gỡ các thám tử tiền mã hóa trên chuỗi chống tội phạm giỏi hơn cả cảnh sát

Câu hỏi Liên quan

QCircle đã ký thỏa thuận mua lại công ty nào và thỏa thuận này bao gồm những gì?

ACircle đã ký thỏa thuận mua lại đội ngũ Interop Labs và công nghệ độc quyền của họ. Thỏa thuận dự kiến hoàn tất vào đầu năm 2026, bao gồm nhân sự và tài sản trí tuệ sở hữu độc quyền của Interop Labs.

QMạng Axelar và token AXL sẽ như thế nào sau thương vụ mua lại?

ASau thương vụ mua lại, Mạng Axelar, quỹ foundation của nó và token AXL sẽ vẫn độc lập và tiếp tục được quản lý bởi cộng đồng.

QCông nghệ của Interop Labs sẽ được Circle tích hợp vào đâu?

ACông nghệ của đội ngũ Interop Labs sẽ được tích hợp vào blockchain Arc và Giao thức Chuyển Tiền Đa Chuỗi Cross-Chain Transfer Protocol - CCTP) của Circle.

QVì sao Circle cho rằng việc mua lại này có lợi?

ACircle kỳ vọng việc mua lại sẽ đẩy nhanh khả năng tương tác cho các tài sản được phát hành trên Arc, nâng cao công cụ dành cho nhà phát triển ứng dụng đa chuỗi và hỗ trợ phát triển các sản phẩm do Circle xây dựng.

QNgoài Circle, có những nhà phát hành stablecoin nào khác cũng thực hiện các thương vụ mua lại trong năm 2025?

ACó. Paxos đã mua lại nhà cung cấp ví tiền mã hóa cho tổ chức Fordefi, và Tether đã mua lại cổ phần thiểu số trong các công ty kinh doanh tài sản truyền thống như Elemental Altus Royalties và Versamet Royalties.

Nội dung Liên quan

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

Hyperliquid, một nền tảng giao dịch phái sinh phi tập trung, hiện đang chặn truy cập từ thị trường Mỹ do mâu thuẫn giữa cơ sở hạ tầng blockchain không cần cấp phép của nó với các quy định pháp lý về cấu trúc thị trường Mỹ. Để giải quyết vấn đề này, Hyperliquid Policy Center (HPC) đang vận động CFTC và SEC hiện đại hóa khung pháp lý, đề xuất cho phép các tổ chức được cấp phép xây dựng sản phẩm trên HyperCore (lớp giao dịch và thanh toán cốt lõi) trong khi vẫn tuân thủ các nghĩa vụ quy định. Bài viết giải thích kiến trúc mô-đun của Hyperliquid, tách biệt vai trò của sàn giao dịch (DCM), tổ chức thanh toán bù trừ (DCO) và công ty môi giới (FCM) giống như truyền thống, nhưng được tái tạo và thực thi bằng mã trên chuỗi. Các xung đột chính với quy định Mỹ bao gồm yêu cầu về giám sát thị trường, tính toán ký quỹ và ký quỹ tách biệt mà cơ sở hạ tầng phi tập trung, tự giám sát của Hyperliquid không đáp ứng. Hướng tiếp cận của HPC không phải là mở hoàn toàn mà là định vị Hyperliquid như một cơ sở hạ tầng trung lập. Các thực thể được cấp phép (như nhà triển khai HIP-3 có kiểm soát truy cập) có thể sử dụng nó để cung cấp dịch vụ cho người dùng đã qua KYC. Các bản cập nhật trên testnet cho thấy khả năng tạo các thị trường chỉ dành cho người dùng trong danh sách trắng, cho phép thanh khoản liền mạch giữa các sổ lệnh trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ. Tóm lại, Hyperliquid đang theo đuổi con đường "onshoring" thông qua một phiên bản có kiểm soát truy cập (HIP-3), cho phép các nhà môi giới và tổ chức Mỹ xây dựng sản phẩm tuân thủ trên HyperCore, trong khi giao thức cốt lõi vẫn giữ nguyên tính chất không cần cấp phép và trung lập.

marsbit4 phút trước

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

marsbit4 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

Công ty Trí tuệ Nhân tạo Phân tích Nhân quả Công nghiệp Trung Quốc Zhongshu Ruizhi (Zhongshu Ruizhi) gần đây đã hoàn thành một vòng gọi vốn chiến lược trị giá hài tỷ nhân dân tệ, với sự tham gia của Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc, Quỹ An sinh Xã hội Quốc gia Tô Châu, cùng các nhà đầu tư khác. Đây là vòng gọi vốn lớn thứ hai trong vòng ba tháng, cho thấy sự công nhận mạnh mẽ của thị trường vốn. Công ty, được mệnh danh là "Palantir phiên bản Trung Quốc", được thành lập bởi Tiến sĩ Hán Hàm, một nữ tiến sĩ từ Đại học Thanh Hoa. Công ty tập trung vào lĩnh vực AI công nghiệp có độ tin cậy cao và khả năng ra quyết định mạnh mẽ, với sứ mệnh đưa AI từ thế giới số sang thế giới vật lý. Công nghệ cốt lõi của Zhongshu Ruizhi dựa trên ba nền tảng sáng tạo: Lý thuyết nhận thức nguyên nhân-kết quả (meta-causal), mô hình nhân quả và động cơ bản thể động (dynamic ontology engine). Các công nghệ này nhằm giải quyết các điểm yếu của mô hình ngôn ngữ lớm (LLM) như "ảo giác AI", khả năng suy luận hạn chế và thiếu logic thời gian, cung cấp khả năng ra quyết định thông minh đáng tin cậy, có thể giải thích và thực thi được trong các ngành công nghiệp then chốt như năng lượng và sản xuất. Về mặt thương mại, Zhongshu Ruizhi đã phục vụ hơn 50 khách hàng là doanh nghiệp nhà nước trung ương và tập đoàn công nghiệp trong các lĩnh vực như điện lực, dầu khí và hàng không vũ trụ, triển khai hơn 800 kịch bản sản xuất phức tạp. Công ty đã đạt được tăng trưởng doanh thu gấp đôi vào năm 2025, thể hiện khả năng tạo ra dòng tiền mạnh mẽ. Số tiền gọi vốn lần này sẽ được sử dụng để tiếp tục đổi mới lý thuyết nền tảng, mở rộng thị trường và thu hút nhân tài cao cấp. Các nhà đầu tư như Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc tin rằng trí tuệ nhân quả cấp ngành là một phần quan trọng trong việc xây dựng nền tảng số hóa cho sự hiện đại hóa của Trung Quốc và thúc đẩy lực lượng sản xuất mới.

marsbit15 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

marsbit15 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?

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?

marsbit25 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?

marsbit25 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.

marsbit40 phút trước

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

marsbit40 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.

marsbit50 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