Claude 'đốt' nổ 500 triệu đô, tăng 60 lần chỉ trong một đêm: Hóa đơn Token của bạn còn chịu nổi không?

marsbitXuất bản vào 2026-06-01Cập nhật gần nhất vào 2026-06-01

Tóm tắt

Một doanh nghiệp đã chi tới 500 triệu USD chỉ trong một tháng cho Claude do quên đặt giới hạn ngân sách, trong khi một cá nhân khác nhận hóa đơn 18.000 USD từ Google Cloud vì khóa API bị lạm dụng. Các sự cố này báo hiệu một thực tế: hóa đơn AI có thể "phát nổ" bất ngờ do các tác nhân tự động (AI agent) chạy không kiểm soát, khóa bảo mật bị rò rỉ hoặc thiếu giới hạn sử dụng. Nguyên nhân sâu xa nằm ở việc các nền tảng như OpenAI và GitHub đang chuyển từ tính phí theo tháng sang tính phí theo lượng token tiêu thụ. Sự thay đổi này tác động mạnh tới người dùng nặng, đặc biệt là những người dùng AI agent cho các tác vụ dài, khiến chi phí tăng vọt – có trường hợp từ 28 USD lên 746 USD mỗi tháng. Một vấn đề khác là việc lãng phí token có chủ đích. Tại Amazon, một bảng xếp hạng sử dụng AI nội bộ (KiroRank) đã vô tình khuyến khích nhân viên "token maxxing" – tăng lượng token sử dụng chỉ để nâng thứ hạng, dù không tạo ra giá trị thực. Trong bối cảnh này, các giải pháp tối ưu chi phí đang nổi lên. Các công ty như Glean tập trung cung cấp ngữ cảnh tốt hơn cho AI để giảm lượt xử lý, trong khi các nền tảng định tuyến (như Factory AI) tự động phân công tác vụ cho mô hình phù hợp nhất về chi phí. Nghiên cứu cho thấy việc tiêu thụ token cao hơn không luôn đồng nghĩa với độ chính xác tốt hơn. Đáng chú ý, chi phí AI trong doanh nghiệp đang bắt đầu so sánh được với chi phí nhân sự. Các CEO như Arvind Jain của Glean nhận định đây là lần đầu tiên chi phí công nghệ ngang bằng chi phí con người, ...

1 tháng đốt ra hóa đơn 500 triệu đô la!

Gần đây, giới công nghệ đã lộ ra một vụ nhầm lẫn chấn động. Theo báo cáo của Axios, một doanh nghiệp chỉ trong vòng 1 tháng, đã "quẹt" nổ tới 500 triệu đô la trên Claude!

Nguyên nhân lại buồn cười đến mức khó tin: ban lãnh đạo khi cấp quyền sử dụng tài khoản Claude cho nhân viên, đã quên thiết lập giới hạn mức sử dụng.

Thực tế, không chỉ mỗi công ty này bị "vỡ trận" hóa đơn AI.

Tháng 4 năm nay, một người dùng Google Cloud do API key còn sót lại trong dịch vụ công khai bị lạm dụng, tài khoản chỉ có ngân sách 7 đô la, chỉ sau một đêm đã nhận được hóa đơn 1.8 vạn đô la.

Người dùng xui xẻo này tên là Jesse Davies, một cố vấn AI người Úc, người sáng lập Agentic Labs. Anh ta đã đặt hai lớp bảo vệ cho tài khoản Google Cloud của mình: một cảnh báo ngân sách 10 đô la Úc (khoảng 7 USD), và một giới hạn chi tiêu cứng 1400 USD.

Theo Tom's Hardware, kẻ tấn công phát hiện ra một dịch vụ Cloud Run mà anh ta đã phát hành từ AI Studio vài tháng trước, đã gửi hơn 60 nghìn yêu cầu, cả hai lớp bảo vệ đều không cản được: việc tính toán hóa đơn có độ trễ, đến khi hệ thống phản ứng, số tiền đã tăng vọt lên 1.8 vạn đô la.

Giữa tháng 5, Peter Steinberger, người sáng lập dự án mã nguồn mở OpenClaw, đã đăng một ảnh chụp màn hình lên X: 30 ngày, hóa đơn OpenAI API 1.3 triệu đô la.

Đội ngũ của anh chỉ có ba người, nhưng 100 tác nhân thông minh Codex mà họ chỉ huy đang chạy song song: 30 ngày đốt hết 603 tỷ Token, thực hiện 7.6 triệu yêu cầu. May mắn thay, 1.3 triệu đô la này không phải anh tự bỏ tiền túi.

Steinberger gia nhập OpenAI vào tháng 2 năm nay, 1.3 triệu đô la này được coi như một thí nghiệm nội bộ:

Thử nghiệm xem nếu không tính đến chi phí Token, lập trình AI có thể chạy đến giới hạn nào. Anh bổ sung, đây là kết quả của chế độ "Fast Mode" (tính phí tốc độ cao) của Codex, sau khi tắt đi thì vào khoảng 30 vạn đô la.

Sớm hơn một chút, CTO của Uber, Praveen Neppalli Naga, cũng từng thừa nhận với The Information rằng công ty đã đốt hết ngân sách Claude Code của cả năm vào tháng 4, COO của họ cũng công khai cho biết, chi phí AI ngày càng "khó tự biện minh".

500 triệu, 1.3 triệu, 1.8 vạn, số tiền tuy chênh lệch vài bậc số, nhưng đều chỉ về cùng một sự thật:

Trong thời đại tác nhân thông minh, một khóa bí mật mất kiểm soát, một đội quân tác nhân hoạt động suốt ngày đêm, một tài khoản quên đặt giới hạn: bất kỳ cái nào trong số đó, cũng có thể khiến hóa đơn Token của bạn bị "quẹt" nổ chỉ sau một đêm.

Tại sao hóa đơn AI lại "vỡ trận"?

Câu trả lời chủ yếu nằm ở sự thay đổi trong cách tính phí.

Từ tháng 4 năm nay, cách tính phí theo gói tháng của OpenAI bắt đầu chuyển sang tính theo mức sử dụng Token.

Ngày 2/4, việc tính phí Codex chuyển từ ước tính theo tin nhắn sang căn chỉnh theo mức sử dụng Token: ba loại Token đầu vào, đầu vào cache, đầu ra được tính riêng. Ngày 23/4, quy tắc này được mở rộng sang tất cả các gói Enterprise, Edu, Health, Gov: khoản chiết khấu vô hình trong phí tháng đã bị rút bỏ.

GitHub cũng theo sát ngay sau đó, vừa chính thức thông báo: tất cả các gói Copilot từ ngày 1 tháng 6 năm 2026, chuyển sang tính phí theo mức sử dụng. Logic yêu cầu cao cấp cũ bị hủy bỏ, thay bằng hạn mức AI, căn cứ theo mức tiêu thụ thực tế của Token đầu vào, Token đầu ra, Token cache, đối chiếu với mức phí API của từng mô hình để thanh toán.

GitHub chính thức giải thích lý do làm vậy:

Hiện tại, một câu hỏi chat nhanh, và một nhiệm vụ mã hóa tự chủ chạy vài giờ đồng hồ, người dùng phải trả tiền như nhau. GitHub luôn phải trả thay cho những người dùng chạy nhiệm vụ nặng, nhưng mô hình này đã không thể duy trì được nữa.

Trước khi tác nhân AI trỗi dậy, chi phí chat và hoàn thiện gần như nhau, phí tháng có thể bao trùm.

Sau khi tác nhân AI trỗi dậy, một nhiệm vụ có thể chạy liên tục vài giờ, thay đổi toàn bộ kho mã nguồn, chênh lệch chi phí giữa người dùng nặng và nhẹ có thể lên tới vài bậc số. Chế độ phí tháng đứng trước khoảng cách này, trực tiếp sụp đổ.

Tin tức vừa ra, Reddit và X xôn xao dậy sóng.

Một nhà phát triển có ID là JBusu đăng ảnh chụp hóa đơn, thẳng thắn nói mức giá mới "thật là trò cười". Chi phí trước đây 28.12 USD/tháng, theo chế độ mới phải trả 746.01 USD, anh ta đã quyết định hủy đăng ký, "với giá này, tôi tự thuê máy chủ đám mây còn rẻ hơn".

Một người dùng khác có ảnh chụp còn kinh khủng hơn, chi phí từ 50 USD tăng vọt lên 3000 USD, anh ta nói không ngờ định giá lại kỳ lạ đến vậy, "còn ai tiếp tục đăng ký nữa không?"

Tuy nhiên cũng có người dùng Copilot lâu năm lên tiếng phản bác: những hóa đơn cực đoan này phần lớn là do những "vibe-coder" (người viết code theo cảm giác) không coi việc đốt Token là gì mà đốt ra, chưa chắc đã đại diện cho sử dụng bình thường.

Một người dùng lâu năm bình luận: "Tôi dùng cả ngày, cuối tháng cơ bản không vượt hạn mức, khó tin đây là sự khác biệt về độ phức tạp công việc." Một người khác thì trực tiếp hơn: "Chính là có người muốn chế độ phát triển YOLO tự động hoàn toàn, để AI chạy tùy ý. Loại lãng phí này bị loại bỏ, với người khác ngược lại là việc tốt."

Có một điều phải rõ: GitHub không bãi bỏ phí tháng, giá đăng ký cơ bản không thay đổi. Cái thực sự thay đổi là lượng dùng thêm, nhiệm vụ tác nhân thông minh, gọi mô hình đắt tiền hơn, từ nay bước vào tính phí theo mức sử dụng.

Bị tác động mạnh nhất, là những người dùng tác nhân thông minh nặng dùng Copilot để chạy chuỗi nhiệm vụ dài.

Bảng xếp hạng bị chính người nhà làm hỏng

Phí tháng thất thủ, một mặt là nền tảng đổi quy tắc tính phí, mặt khác là người dùng AI, cũng đang cố gắng đốt.

Tháng 5, Business Insider đưa tin, Amazon đã gỡ xuống một bảng xếp hạng sử dụng AI nội bộ có tên là KiroRank.

Bài báo dẫn lời người trong cuộc cho biết, bảng xếp hạng này đã âm thầm thúc đẩy một cách làm việc kỳ lạ: một số nhân viên để leo lên vài bậc trên bảng xếp hạng, sẽ đi "quẹt" một số lượng tiêu hao Token không giải quyết vấn đề thực tế, chỉ thuần túy vì thứ hạng.

Sự việc lộ ra sau đó, Phó chủ tịch cấp cao Amazon Dave Treadwell trực tiếp gửi thông điệp tới toàn thể nhân viên: "Đừng dùng AI chỉ vì muốn dùng AI. Hãy dùng nó để giải quyết vấn đề của khách hàng, giải quyết vấn đề kinh doanh, để đổi mới."

Việc này tuy hơi phi lý, nhưng chẳng có gì bất ngờ. Khi "đốt Token" có thể lên bảng, nhân viên đương nhiên sẽ đi đốt Token.

Thung lũng Silicon đặt tên riêng cho hiện tượng này: Tokenmaxxing (đốt Token cực hạn), coi mức tiêu hao là năng suất.

Báo cáo của Axios cũng đề cập, có CTO phát hiện nhân viên dùng mô hình AI để tra thời tiết, viết email hàng ngày, những việc đơn giản không thể tả, nhưng lại dùng mô hình tiên phong đắt nhất, hóa đơn có thể tăng vọt trong im lặng.

KiroRank không phải là hệ thống đánh giá chính thức của Amazon, mà là công cụ không chính thức do nhân viên tự xây dựng. Nhưng nó đã phơi bày rõ ràng một quy luật quản lý kinh điển: khi KPI đặt sai, con người sẽ dùng cách thông minh nhất để lách kẽ hở.

Coi "dùng bao nhiêu" tương đương với "làm tốt hay không" — đây chính là nguồn gốc mang tính thể chế của sự lãng phí AI trong đợt này.

Người tính toán sổ sách Token, đã đang kiếm tiền

Mặt khác của nỗi lo hóa đơn Token, có người lặng lẽ biến nó thành việc kinh doanh.

Con đường thứ nhất: Dùng ngữ cảnh nuôi no AI.

Glean chính là công ty của chính Arvind. Nó làm trợ lý công việc AI doanh nghiệp: thông suốt tri thức phân tán khắp nơi trong công ty, để AI của nhân viên trực tiếp nhận được ngữ cảnh, không cần phải lục lọi khắp nơi nữa. AI ít đường vòng, đốt Token tự nhiên ít đi.

Cơ chế này giúp doanh thu hàng năm của Glean trong 15 tháng tăng gấp ba lần, vượt qua 300 triệu đô la, khách hàng bao gồm Databricks, Reddit, Samsung.

Con đường thứ hai: Phân chia công việc cho đúng mô hình.

Công ty khởi nghiệp định tuyến mô hình Factory AI làm chính việc này: tự động phân công mỗi nhiệm vụ cho mô hình phù hợp nhất, nhiệm vụ đơn giản đi dòng rẻ, nhiệm vụ phức tạp đi cấu hình cao nhất. Arvind cũng từng nói: Định tuyến làm đúng, có thể tiết kiệm 10 lần.

Hai con đường này tuy khác nhau nhưng cùng đích: Để AI làm việc, nhưng đừng để nó đốt bừa.

Nghiên cứu của giới học thuật, cũng đang đặt nền móng cho sự chuyển hướng này.

https://arxiv.org/pdf/2604.22750

Một bài báo arXiv tháng 4 năm 2026, lần đầu tiên phân tích có hệ thống xem nhiệm vụ mã hóa của tác nhân thông minh rốt cuộc tiêu hao tiền như thế nào.

Kết luận một: Lượng tiêu hao Token của nhiệm vụ tác nhân thông minh, có thể lên tới hàng nghìn lần so với suy luận mã thông thường và đối thoại mã, nguyên nhân chính đẩy cao chi phí là Token đầu vào.

Kết luận hai: Cùng một nhiệm vụ chạy nhiều lần, lượng tiêu hao Token có thể chênh lệch 30 lần.

Kết luận ba: Lượng tiêu hao Token cao hơn, không nhất thiết mang lại độ chính xác cao hơn. Độ chính xác thường đạt đỉnh ở mức chi phí trung bình — đốt thêm nữa lên trên, tiền tiêu rồi, hiệu quả ngược lại bão hòa.

Bài báo còn phát hiện, mô hình tiên phong ngay cả việc dự đoán mình sẽ đốt bao nhiêu Token cũng không làm được, phổ biến là đánh giá thấp chi phí thực tế.

Bạn tưởng nhiều tiền hơn sẽ làm được nhiều việc hơn. Thực tế là tiền tiêu rồi, việc chưa chắc đã tốt hơn, ngân sách còn tính không chuẩn.

Khi hóa đơn AI bắt đầu đuổi kịp chi phí nhân lực

"Đây là lần đầu tiên trong ký ức của tôi, chi phí công nghệ bắt đầu ngang bằng với chi phí nhân lực."

Ngày 29 tháng 5, CEO Glean Arvind Jain trong cuộc phỏng vấn với phóng viên CNBC Deirdre Bosa đã nói như vậy.

Quan sát của Phó chủ tịch Học sâu Ứng dụng Nvidia Bryan Catanzaro cũng chứng thực điều này.

Trong cuộc phỏng vấn với Axios, ông đề cập: Đối với đội ngũ của ông, chi phí tính toán đã vượt xa lương của nhân viên.

Hiện tượng tương tự đang xuất hiện ở nhiều công ty: từ Glean làm AI doanh nghiệp, đến Nvidia bán sức mạnh tính toán AI, rồi Uber sử dụng AI, đều đang xem xét lại khoản sổ sách này.

Theo quan điểm của Arvind, trong lịch sử, công nghệ chỉ là một phần rất nhỏ trong tổng chi phí của doanh nghiệp, nhưng bây giờ chi phí AI đã có thể đuổi kịp bảng lương rồi, ngân sách AI hàng năm của nhiều doanh nghiệp thường chỉ một đến hai tháng là đốt hết.

Một năm qua, tỷ lệ sử dụng AI là chỉ số được tôn sùng: dùng nhiều là tiên tiến, đốt Token là ôm lấy tương lai. Giờ đây, nhiều doanh nghiệp bắt đầu suy ngẫm lại câu nói mộc mạc đó: những Token bị đốt này, rốt cuộc đổi lại được gì?

Giai đoạn cửa sổ dùng thoải mái theo gói tháng miễn phí, lại đang khép lại đúng lúc này.

Tiếp theo, đặt trước mặt tất cả nhà phát triển là một câu hỏi như thế này: Làm thế nào để tính toán chi li, để mỗi Token phát huy giá trị lớn nhất.

Người chiến thắng thực sự trong tương lai, không nghi ngờ gì sẽ là người học cách tính toán sổ sách Token sớm nhất.

Tài liệu tham khảo:

https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20

https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20

https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Câu hỏi Liên quan

QBài viết đề cập đến sự việc gì khiến một công ty phải trả hóa đơn 5 tỷ USD chỉ trong một tháng trên Claude?

ABài viết đề cập rằng một công ty đã phải trả hóa đơn 5 tỷ USD trên Claude chỉ trong một tháng do quản lý quên thiết lập giới hạn chi tiêu khi cấp quyền tài khoản cho nhân viên.

QViệc chuyển đổi từ tính phí theo gói sang tính phí theo lượng Token sử dụng đã gây ra phản ứng như thế nào trong cộng đồng nhà phát triển?

AViệc chuyển đổi từ tính phí theo gói sang tính phí theo lượng Token sử dụng, đặc biệt là từ GitHub Copilot, đã gây ra nhiều phản ứng tiêu cực trên Reddit và X. Nhiều nhà phát triển phàn nàn về hóa đơn tăng đột biến, có trường hợp từ 28.12 USD lên 746.01 USD/tháng, và một số người đã quyết định hủy đăng ký.

QHiện tượng 'Token maxxing' được đề cập trong bài có nghĩa là gì và nó phản ánh vấn đề gì trong môi trường doanh nghiệp?

A'Token maxxing' là một thuật ngữ chỉ việc cố tình sử dụng tối đa lượng Token chỉ để tăng chỉ số tiêu thụ, thay vì giải quyết vấn đề thực tế. Nó phản ánh vấn đề khi các chỉ số đo lường (KPI) bị đặt sai, nhân viên sẽ tìm cách lợi dụng để đạt thành tích ảo, dẫn đến lãng phí tài nguyên AI.

QTheo bài viết, những giải pháp nào đang được phát triển để giúp doanh nghiệp quản lý và tối ưu chi phí Token hiệu quả?

ABài viết đề cập đến hai giải pháp chính: 1) Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ cho AI (như Glean) để giảm việc AI phải tìm kiếm thông tin, tiết kiệm Token. 2) Sử dụng định tuyến mô hình (model routing, như Factory AI) để tự động phân công nhiệm vụ cho mô hình phù hợp nhất, nhiệm vụ đơn giản dùng mô hình rẻ hơn, từ đó cắt giảm chi phí.

QBài viết đưa ra nhận định nào về mối quan hệ giữa chi phí AI và chi phí nhân lực trong tương lai?

ABài viết trích dẫn ý kiến của Glean CEO Arvind Jain rằng đây là lần đầu tiên chi phí công nghệ (cụ thể là chi phí AI/Token) bắt đầu ngang bằng với chi phí nhân lực. Ông chỉ ra rằng ngân sách AI hàng năm của nhiều công ty thường bị 'đốt cháy' chỉ trong một đến hai tháng, buộc các doanh nghiệp phải xem xét lại giá trị thực sự mà những Token này mang lại.

Nội dung Liên quan

Khủng hoảng tuổi trung niên của các Crypto GP: Không có PMF, không có tấm séc tiếp theo từ LP

**Các GP tiền điện tử đang đối mặt với khủng hoảng trung niên: Không có PMF, không có séc tiếp theo từ LP.** Thị trường gây quỹ crypto đã chuyển từ bán "giấc mơ tương lai" sang bán "sản phẩm cụ thể". LP nay thiếu kiên nhẫn, muốn lợi nhuận rõ ràng và tương đối chắc chắn hơn là câu chuyện về "chu kỳ tiếp theo". Niềm tin đã bị xói mòn sau khi nhiều GP không chứng minh được năng lực phán đoán vượt trội trong chu kỳ vừa qua. Bài viết phân cảnh quan sản phẩm gây quỹ thành ba nhóm chính: **Primary (VC), Liquid và CeFi/DeFi Native Yield**. Phần Primary tập trung vào lý do LP đầu tư vào quỹ VC crypto nay đã suy yếu: 1) Tiếp cận beta ngành dễ dàng hơn qua ETF, ETP; 2) Khả năng tiếp cận deal (accessibility) không còn là độc quyền; 3) Lợi thế phán đoán (judgement) của nhiều GP đã không được chứng minh; 4) Năng lực tổ chức, xoay vòng vốn (攒局能力); 5) Danh tiếng. Những người chơi có thể còn ở bàn Primary là: các quỹ lớn được vốn kiên nhẫn dài hạn (endowment) coi như vé số; các công ty, gia đình giàu tự đầu tư vốn riêng; số ít quỹ đã tạo lợi nhuận vượt trội trong chu kỳ này; và các quỹ có năng lực tổ chức và nguồn lực hệ sinh thái rõ ràng để trao đổi lợi ích với LP. Đối với phần lớn GP khác, con đường phía trước là phải xây dựng lại niềm tin từ đầu, bằng cách chứng minh khả năng tạo lợi nhuận vượt trội trong một thị trường ngách hoặc cung cấp một dịch vụ/giá trị cụ thể.

marsbit41 phút trước

Khủng hoảng tuổi trung niên của các Crypto GP: Không có PMF, không có tấm séc tiếp theo từ LP

marsbit41 phút trước

Khủng hoảng tuổi trung niên của Crypto GP: Không có PMF, sẽ không có tấm séc tiếp theo của LP

Tác giả: Yi.Pineapple **Khủng hoảng tuổi trung niên của Crypto GP: Không có PMF, không có tấm séc tiếp theo từ LP** Bài viết phân tích sự thay đổi trong thị trường gọi vốn crypto, nơi các Quản lý Quỹ (GP) đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn. LP (Nhà đầu tư Góp vốn) không còn mua những giấc mơ hay tầm nhìn xa mà đòi hỏi một sản phẩm đầu tư cụ thể có Khả năng Phù hợp Thị trường (PMF). **Bối cảnh thị trường:** Kỳ vọng về một cuộc "cách mạng công nghiệp" của crypto đã giảm sút, thay vào đó là nhận thức về một cuộc cách mạng cơ sở hạ tầng tài chính. LP đã mất kiên nhẫn, mất niềm tin vào câu chuyện "chu kỳ tiếp theo" và trở nên thận trọng. Việc tiếp cận thị trường crypto giờ đây dễ dàng hơn thông qua ETF, ETP... khiến giá trị của các quỹ VC crypto truyền thống (blind pool) bị thách thức. AI và chi phí nhân sự giảm cũng cho phép LP tự nghiên cứu và đầu tư trực tiếp. **Phân loại sản phẩm gọi vốn Crypto:** Bài viết phân thành ba loại chính: 1. **Primary (Sơ cấp):** Như quỹ VC, chia theo tính minh bạch (blind pool hoặc có pipeline rõ ràng) và thanh khoản (cấp 1 hoặc cấp 1.5). 2. **Liquid (Thanh khoản):** Tập trung vào thị trường thứ cấp, chia theo nguồn lợi nhuận (alpha/beta) và định hướng (theo chu kỳ hoặc trung lập). 3. **CeFi/DeFi Native Yield:** Lợi suất bản địa từ staking, lending, farming điểm/airdrop, khuyến khích giao thức... thường được LP crypto tự tiếp cận hoặc được đóng gói thành sản phẩm cho LP truyền thống. **Phân tích thị trường Primary (Sơ cấp):** Các lý do LP trước đây đầu tư vào crypto VC đang suy yếu: 1. **Nắm bắt lợi nhuận chung ngành (Beta):** Giờ đã có nhiều lựa chọn dễ tiếp cận hơn như ETF. 2. **Tiếp cận deal (Accessibility):** LP giờ có thể tự xây dựng đội ngũ hoặc học hỏi nhanh hơn. 3. **Tin tưởng vào phán đoán của GP (Judgement):** Nhiều GP đã không chứng minh được năng lực phán đoán vượt trội trong chu kỳ vừa qua. 4. **Khả năng tổ chức, xây dựng hệ sinh thái (Deal Syndication):** Vẫn có giá trị nếu GP thực sự có năng lực. 5. **Danh tiếng (Reputation):** Chỉ áp dụng cho một số ít quỹ hàng đầu. **Ai còn ở lại bàn chơi Primary?** Chỉ những nhóm sau có khả năng tiếp tục: - Các quỹ lớn đủ tiêu chuẩn cho vốn nhàn rỗi dài hạn (như endowment), coi đây là "vé số". - Các Family Office, công ty, cá nhân giàu có dùng tiền của chính mình để đầu tư trực tiếp. - Một số ít quỹ đã chứng minh được thành tích vượt trội trong chu kỳ này. - Các quỹ có khả năng tổ chức và nguồn lực hệ sinh thái mạnh để trao đổi giá trị với LP. Đối với phần lớn GP khác, con đường phía trước là phải xây dựng lại niềm tin bằng cách chứng minh năng lực trên một thị trường ngách cụ thể hoặc cung cấp một dịch vụ/giá trị rõ ràng, trước khi mở rộng quy mô.

链捕手1 giờ trước

Khủng hoảng tuổi trung niên của Crypto GP: Không có PMF, sẽ không có tấm séc tiếp theo của LP

链捕手1 giờ trước

Thời đại tách biệt đã đến, Bitcoin không còn là la bàn duy nhất của thị trường tiền điện tử

Tác giả Charlie phân tích rằng thị trường tiền điện tử đang bước vào "thời đại thoái vốn", nơi Bitcoin không còn là la bàn duy nhất. Nền kinh tế tiền điện tử giờ chia thành hai phe: tài sản nội sinh (gắn giá trị với biến động chung của thị trường tiền số) và tài sản ngoại sinh (giá trị ngày càng độc lập với thị trường tiền số). Các dự án như Hyperliquid nằm giữa ranh giới, trong khi Venice hoàn toàn thuộc phe ngoại sinh với mô hình kinh doanh tập trung vào AI tiêu dùng. Công ty Figure sử dụng blockchain như công nghệ hỗ trợ cho nghiệp vụ cho vay cốt lõi. Sự trỗi dậy của các mô hình kinh doanh ngoại sinh, có nhu cầu thực tế và dòng doanh thu ổn định (như Venice, các nhà phát hành stablecoin), cho thấy động lực đầu tư đang chuyển từ câu chuyện thị trường sang cơ bản. Sự tương quan giữa các tài sản nội sinh và Bitcoin vẫn cao, nhưng tài sản ngoại sinh đang dần tách biệt. Việc phân tích chúng đòi hỏi đánh giá cơ bản như doanh nghiệp truyền thống. Các lĩnh vực ngoại sinh tiềm năng bao gồm: sàn giao dịch trên chuỗi, token hóa tài sản thực, AI + tiền điện tử, ngân hàng số mới, cho vay, stablecoin, giải pháp thanh toán, sản phẩm tiêu dùng phi tài chính và nền kinh tế tác nhân AI. Hiện tại, đầu tư vào vốn cổ phần vẫn là phương án chính, với token là ngoại lệ. Xu hướng cốt lõi là động lực thị trường trở nên đa dạng, chuyển trọng tâm nghiên cứu từ biểu đồ Bitcoin sang phân tích cơ bản doanh nghiệp.

marsbit1 giờ trước

Thời đại tách biệt đã đến, Bitcoin không còn là la bàn duy nhất của thị trường tiền điện tử

marsbit1 giờ trước

Năm Loại Tiền Mã Hóa Có Thể Vượt Trội Hơn Bitcoin Trong Chu Kỳ Tiếp Theo Nhờ Tốc Độ Tăng Trưởng Cao Hơn

Bitcoin tiếp tục định hướng thị trường, nhưng khi vốn hóa của nó tăng lên, các chuyên gia nhận định lợi nhuận phần trăm cao nhất trong chu kỳ tới có thể đến từ các tài sản có tốc độ tăng trưởng cao hơn. Dưới đây là năm tài sản được cho là có thể vượt trội hơn Bitcoin về mặt tỷ lệ phần trăm: 1. **Ozak AI ($OZ):** Dự án cơ sở hạ tầng AI đang trong giai đoạn bán trước, với giá mục tiêu niêm yết là 1 USD từ mức 0,014 USD. Dự án xây dựng hệ sinh thái blockchain tập trung vào AI, bao gồm mạng dự báo, phân phối dữ liệu thời gian thực và kho dữ liệu có cấu trúc. 2. **Ethereum (ETH):** Mạng hợp đồng thông minh hàng đầu, được kỳ vọng có động lực tăng trưởng linh hoạt nhờ hoạt động mạng, phí giao dịch và việc áp dụng thể chế. 3. **Solana (SOL):** Được hưởng lợi từ thông lượng cao, phí thấp và hệ sinh thái nhà phát triển mở rộng, thường có khả năng tăng mạnh khi thanh khoản trở lại. 4. **Chainlink (LINK):** Nhà cung cấp oracle hàng đầu, đóng vai trò cơ sở hạ tầng quan trọng cho DeFi và tài sản mã hóa, với nhu cầu tăng cùng sự phát triển của toàn bộ nền kinh tế crypto. 5. **Avalanche (AVAX):** Kiến trúc mạng con và thiết kế thân thiện với doanh nghiệp giúp nó có vị thế độc đáo, hứa hẹn tăng trưởng mạnh nếu vốn quay trở lại các hệ sinh thái Layer-1. Trong đó, Ozak AI được nhấn mạnh là tài sản duy nhất đang trong giai đoai đoạn tích lũy sớm, nơi tiềm năng tăng trưởng theo cấp số nhân là lớn nhất do định giá ban đầu còn thấp. Các chuyên gia cho rằng khi Bitcoin dẫn dắt thị trường đi lên, vốn có thể luân chuyển sang các token cơ sở hạ tầng AI giai đoạn đầu như Ozak AI để tìm kiếm tốc độ tăng trưởng cao hơn.

TheNewsCrypto2 giờ trước

Năm Loại Tiền Mã Hóa Có Thể Vượt Trội Hơn Bitcoin Trong Chu Kỳ Tiếp Theo Nhờ Tốc Độ Tăng Trưởng Cao Hơn

TheNewsCrypto2 giờ trước

Cổ phiếu Strategy giảm hơn 5% trước giờ giao dịch tại Mỹ, công ty đã bán 32 Bitcoin từ ngày 26/5 đến 31/5 với giá trị giao dịch 2,5 triệu USD

Cổ phiếu Strategy giảm hơn 5% trong giao dịch trước giờ mở cửa trên thị trường chứng khoán Mỹ. Lý do được đưa ra là công ty đã bán 32 Bitcoin trong khoảng thời gian từ ngày 26 đến ngày 31 tháng 5, với tổng giá trị giao dịch đạt 2.5 triệu USD.

华尔街日报2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua BILL

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) của BạnSau khi mua Billions Network (BILL), 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 Billions Network (BILL)Giao dịch Billions Network (BILL) 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 194Xuất bản vào 2026.05.07Cập nhật vào 2026.06.01

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 BILL (BILL) được trình bày dưới đây.