Claude cố ý giảm trí thông minh, mô hình cũng bắt đầu 'tùy người mà phục vụ'?

marsbitXuất bản vào 2026-04-14Cập nhật gần nhất vào 2026-04-14

Tóm tắt

📉 Claude AI bị cáo buộc "giảm trí thông minh" từ giữa tháng 2, với bằng chứng từ phân tích dữ liệu của AMD: độ dài suy nghĩ trung bình giảm 67-73%, số lần đọc tệp trước khi chỉnh sửa giảm mạnh. Người dùng phàn nàn về hiệu suất kém hơn và hành vi thiếu chủ động. 🔍 Anthropic thừa nhận đã áp dụng tính năng "adaptive thinking" để điều chỉnh độ sâu suy nghĩ theo độ phức tạp tác vụ, nhưng không thông báo trước. Họ khẳng định đây là tối ưu hóa sản phẩm, không phải lỗi, và gợi ý người dùng chuyển chế độ effort sang high. 💡 Động thái này phản ánh xu hướng phân tầng khả năng AI: doanh nghiệp trả giá cao được dùng phiên bản mạnh hơn, trong khi người dùng cá nhân nhận bản "giảm trí" để tiết kiệm chi phí điện toán. Sự phân hóa âm thầm này làm dấy lên lo ngại về tính minh bạch và tương lai của AI.

Văn | Công xưởng Mô hình Thế giới

Claude giảm trí thông minh?

Gần đây, Giám đốc cấp cao tập đoàn AI của AMD, Stella Laurenzo, đã chỉ trích Anthropic.

Bà ấy đã sử dụng nhật ký sản xuất thực tế của nhóm để phân tích hồi tố 17.871 khối suy nghĩ trong 6.852 tệp phiên làm việc, với 234.760 lần gọi công cụ.

Dữ liệu cho thấy, Claude đã bắt đầu có biểu hiện suy giảm rõ rệt từ giữa tháng 2.

Độ dài trung vị trong suy nghĩ của Claude đã giảm mạnh từ 2200 ký tự xuống còn 600 ký tự, giảm 67%-73%;

Số lần đọc tệp trước khi chỉnh sửa giảm mạnh từ 6,6 lần xuống còn 2 lần, thậm chí một phần ba số lần sửa đổi hoàn toàn không đọc tệp mà trực tiếp thao tác.

Stella chỉ ra trong phân tích rằng, do khả năng suy luận giảm, mô hình dần dần không đọc đầy đủ mã code trước khi sửa đổi.

Bà viết: "Khi dòng suy nghĩ chỉ hời hợt, mô hình sẽ mặc định thực hiện thao tác có chi phí thấp nhất".

Đây không phải là trường hợp cá biệt, từ tháng 3, sự bất mãn của các nhà phát triển đã bắt đầu bùng nổ tập trung.

Trên X, một người dùng viết: "Tôi còn tưởng vài tuần gần đây mình bị điên vì Claude. Nó có cảm giác chậm hơn, lười hơn, như thể không suy nghĩ trước khi trả lời, kết quả là tôi không bị ảo giác".

Trên Reddit cũng có người dùng phàn nàn: "Claude cảm giác không còn nhiều ý thức nữa, như bị cắt thùy não. Ngoài việc trở nên ngu ngốc hơn, nó còn bắt đầu tự ý thực hiện các thao tác cực đoan mà không hỏi…".

Lại có người cho rằng đây là sự phản bội trắng trợn của Anthropic đối với người dùng: "Họ chỉ làm cho vấn đề trở nên vô hình với tất cả người dùng chúng ta, kiểu 'bạn không đo được thì tôi không cho bạn xem'… Đây là kết quả của việc phòng thí nghiệm AI tối ưu hóa lợi nhuận thay vì chất lượng đầu ra".

Từ những lời phàn nàn của người dùng đến dữ liệu chứng minh, về cơ bản đã xác thực hành vi giảm trí thông minh của Claude.

Và phản hồi chính thức của Anthropic cũng thừa nhận rằng độ sâu suy nghĩ và nỗ lực (effort) thực sự đang được điều chỉnh liên tục.

Nếu đây là điều Anthropic cố ý làm, vậy thì có phải意味着, trong tương lai, năng lực mô hình sẽ bị “teo nhỏ” trong vô thức?

Hay là, năng lực mô hình mạnh nhất sẽ không còn được cung cấp một cách bình đẳng cho tất cả mọi người?

Claude giảm trí thông minh là “cố ý”

Claude Opus 4.6 và chế độ chuyên về mã hóa Claude Code của nó, khi được ra mắt vào tháng 1 năm 2026, từng được các nhà phát triển tôn sùng là trần nhà của lĩnh vực mã hóa.

Nó có độ sâu suy nghĩ đáng kinh ngạc, research-first (nghiên cứu trước rồi mới làm), xử lý ngữ cảnh dài ổn định, tái cấu trúc đa tệp gần như vô địch.

Nhóm nội bộ của AMD thậm chí còn sử dụng nó để merge toàn bộ 190.000 dòng code legacy lên production chỉ trong ngày cuối tuần, năng suất được kéo lên tối đa.

Tuy nhiên, bước ngoặt xảy ra vào đầu tháng 2.

Anthropic đã lặng lẽ ra mắt tính năng "adaptive thinking" (suy nghĩ thích ứng), mô tả chính thức là "cho phép mô hình điều chỉnh độ sâu suy nghĩ một cách thông minh dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ".

Bề ngoài có vẻ thân thiện với người dùng, nhưng thực chất đã bật công tắc tiết kiệm toàn cục.

Đầu tháng 3, giá trị nỗ lực (effort) mặc định của mô hình đã được âm thầm giảm xuống mức medium, đồng thời bản tóm tắt quá trình suy nghĩ bị ẩn đi nhanh chóng, người dùng không thể nhìn thấy ngay mô hình đã suy nghĩ sâu đến mức nào.

Cùng thời kỳ này, Anthropic liên tục phát hành 14 bản cập nhật nhỏ, nhưng lại gặp phải 5 lần ngừng hoạt động quy mô lớn, cho thấy áp lực tính toán và tải đã tiệm cận giới hạn cực đại.

Phản hồi từ nhà phát triển bắt đầu bùng nổ tập trung, một số người nhận thấy hiệu suất đặc biệt kém vào giờ cao điểm (chiều giờ EST), nghi ngờ là do tiết kiệm năng lượng động theo tải.

Mãi đến tháng 4, khi giám đốc AI của AMD tự mình xuất chiến, sử dụng dữ liệu chứng minh thực tế, đã châm ngòi cho làn sóng dư luận.

Đến lúc này, Boris Cherny, người phụ trách Claude Code của Anthropic, mới buộc phải đưa ra một phản hồi chính thức.

Ông tuyên bố, "adaptive thinking" ảnh hưởng đến việc hiển thị suy nghĩ (thinking), chứ không phải quá trình suy luận cơ bản, và khẳng định đây là "tối ưu hóa có chủ ý" chứ không phải lỗi. Người dùng muốn cải thiện hiệu quả có thể tự điều chỉnh effort lên high.

Hàm ý của Anthropic rất rõ ràng: Giảm trí thông minh không phải là lỗi, mà là tối ưu hóa sản phẩm chúng tôi đặc biệt thực hiện, các bạn tự điều chỉnh tham số là được.

Phản hồi này ngay lập tức châm ngòi cho một cơn thịnh nộ lớn hơn.

Điểm mấu chốt là, từ giữa tháng 2 đến đầu tháng 4, Anthropic chưa từng thông báo trước bất kỳ thay đổi lớn nào.

Một lượng lớn người dùng trả phí, trong tình trạng hoàn toàn không biết gì, đóng phí đăng ký không thiếu một đồng, nhưng mô hình lại bị âm thầm tiết giảm.

Vì vậy, việc giảm trí thông minh của Claude không phải là do mô hình "hỏng não", mà là Anthropic đang thực hiện một động thái tinh vi hơn và cũng mang tính thương mại hóa hơn:

Bằng cách điều chỉnh giảm độ sâu suy nghĩ mặc định, để đổi lấy tốc độ nhanh hơn, tải thấp hơn và chi phí GPU thấp hơn.

Phân tầng năng lực mô hình

Đằng sau cơn bão giảm trí thông minh này, thực ra có một hiện tượng đáng cảnh giác:

Năng lực mô hình đã bắt đầu được phân tầng.

Tính toán của Stella rất rõ ràng: Theo khẩu độ định giá on-demand của AWS Bedrock, chi phí suy luận thực tế của nhóm bà trong tháng 3 vào khoảng 42.121 đô la, trong khi phí đăng ký Claude Code thực tế phải trả trong cùng tháng chỉ có 400 đô la.

Chênh lệch này ít nhất cho thấy, trong các tình huống sử dụng nặng cực độ, tồn tại một khoảng cách lớn giữa phí đăng ký theo định kỳ và mức tiêu thụ năng lực tính toán thực tế.

Điều này rất có thể là do Anthropic dùng vốn đốt tiền để đổi lấy thị phần, nhưng trợ cấp kiểu này là có giới hạn.

Khi mức tiêu thụ suy luận của người dùng nặng đạt đến một ngưỡng nào đó, tính bền vững của mô hình kinh doanh bắt đầu lung lay.

Boris Cherny trong phản hồi đã tiết lộ một tín hiệu then chốt: Anthropic đang thử nghiệm chế độ high effort mặc định cho người dùng Teams và Enterprise.

Nói cách khác, khả năng suy luận mạnh hơn đang được coi như một nguồn tài nguyên đắt đỏ hơn để cấu hình phân tầng, không còn là năng lực mà mọi người mặc định nhận được một cách bình đẳng.

Điều này có nghĩa là mô hình kinh doanh của các mô hình lớn sẽ tiếp tục phân hóa hơn nữa.

Hiện nay, 80% doanh thu của công ty Anthropic đến từ dịch vụ doanh nghiệp và các lệnh gọi API, phía B端 (doanh nghiệp) có độ gắn kết cao mới thực sự là mạch máu.

Những động thái gần đây của Anthropic đều nhằm mục đích thu hút việc sử dụng của doanh nghiệp vào nền tảng first-party của chính mình.

Đối với những khách hàng B端 có giá trị cao, Anthropic rất có thể sẽ đẩy nhanh việc ra mắt các phiên bản cấp doanh nghiệp mạnh hơn, cung cấp năng lực mô hình đầy đủ cho các khách hàng doanh nghiệp chi trả chi phí thực tế.

Còn người dùng C端 (cá nhân) trả phí hàng tháng, chỉ có thể tiếp tục tận hưởng phiên bản giảm trí thông minh "đủ dùng là được", đáp ứng nhu cầu nhẹ nhàng như trò chuyện, viết văn bản, bổ sung code, nhưng tuyệt đối không chạm đến giới hạn chi phí.

Đối với vùng trung gian, những nhà phát triển độc lập, nhóm nhỏ vừa cần suy luận phức tạp, vừa không đủ khả năng chi trả giá doanh nghiệp, sẽ trở thành nhóm bị ép nhất.

Một người dùng trên X đã đăng bài xác nhận:

"Hiệu suất của API phiên bản doanh nghiệp Claude tốt hơn nhiều so với đăng ký Pro/Max. Dùng cùng một khung kiểm tra để test, hành vi của phiên bản doanh nghiệp và Pro/Max就是不一样 (vốn dĩ là khác nhau). Nhưng điều này cũng có nghĩa là bây giờ phải chi 4-12k đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào số lượng luồng tôi chạy đồng thời".

Tức là, con đường thương mại hóa của các mô hình lớn trong tương lai, phần lớn sẽ là ưu tiên B端, giảm chi phí cho C端.

Ai sẽ trả giá cho việc giảm trí thông minh?

Sự kiện giảm trí thông minh của Claude tuyệt đối không phải là trường hợp cá biệt, mà là hình ảnh thu nhỏ của toàn ngành AI bước vào nửa cuối của quá trình thương mại hóa.

Cho dù là OpenAI多次暗中缩水降级 (nhiều lần giảm cấp, teo nhỏ một cách lén lút) đối với series GPT, hay Google静默限流 (giới hạn lưu lượng một cách im lặng) đối với Gemini, đều đang lặp lại cùng một kịch bản:

Trước tiên dùng hiệu suất cao để thu hút người dùng câu, sau đó thông qua phần mềm tiết kiệm để kiểm soát chi phí.

Kết quả tất yếu là, B端 có thể dùng giá cao để mua mô hình mạnh hơn,外加 (cộng thêm) đảm bảo SLA, còn C端 thì nhận được mô hình bình dân phiên bản chưng cất, effort thấp.

Tốc độ tăng trí thông minh của mô hình C端 đã明显落后于 (tụt hậu rõ ràng so với) B端.

Nghiêm trọng hơn, sự phân hóa này là ẩn tính (implicit).

Anthropic và các nhà sản xuất khác đang giảm ngân sách suy luận theo một cách khó nhận biết, người dùng thông thường sẽ không nhận được bất kỳ thông báo nào.

Lựa chọn này trong ngắn hạn có lẽ能缓解 (có thể làm dịu) áp lực chi phí tính toán, nhưng cái giá dài hạn là sự đánh mất niềm tin vào thương hiệu.

Khi việc Claude secretly giảm trí thông minh trở thành nhận thức chung của người dùng, thứ Anthropic mất đi sẽ không chỉ là vài người dùng nặng, mà là sự tin tưởng của toàn bộ hệ sinh thái vào叙事 (tường thuật) về AI phổ cập và minh bạch.

Nhìn một cách vĩ mô hơn, sự kiện Claude là hình ảnh thu nhỏ của ngành AI chuyển từ giai đoạn tăng trưởng bùng nổ sang giai đoạn canh tác tinh tế.

Thời kỳ trợ cấp đã kết thúc, chi phí thực tế bắt đầu lộ rõ, ai sẽ gánh chịu những chi phí này?

Là nén trải nghiệm C端、提高 (nâng cao) định giá B端 như thế này, hay là chờ đợi cuộc cách mạng phần cứng phần mềm mang lại đột phá về hiệu suất, tất cả điều này sẽ quyết định cục diện ứng dụng AI trong năm năm tới.

Xu hướng tương lai đã lấp ló, AI不再 (không còn) là câu chuyện thần kỳ phổ cập ngày càng thông minh, mà là đi towards (về phía) sự phân tầng tinh anh.

Câu hỏi Liên quan

QClaude đã giảm trí thông minh như thế nào theo dữ liệu từ AMD AI Group?

ADữ liệu từ AMD AI Group cho thấy Claude đã giảm đáng kể khả năng tư duy: độ dài trung bình của 'thought block' giảm từ 2200 ký tự xuống còn 600 ký tự (giảm 67-73%), số lần đọc file trước khi chỉnh sửa giảm từ 6.6 lần xuống còn 2 lần, và 1/3 sửa đổi được thực hiện mà không đọc file.

QNguyên nhân nào được cho là lý do chính dẫn đến việc Claude 'giảm trí'?

ANguyên nhân chính được cho là do Anthropic cố ý triển khai tính năng 'adaptive thinking' để điều chỉnh độ sâu tư duy của mô hình nhằm giảm tải tính toán, tiết kiệm chi phí GPU và tăng tốc độ phản hồi, thay vì do lỗi kỹ thuật.

QPhản ứng của Anthropic trước cáo buộc Claude bị giảm trí thông minh là gì?

AAnthropic thừa nhận đã điều chỉnh 'effort' mặc định của mô hình xuống mức 'medium' và cho rằng đây là tối ưu hóa sản phẩm có chủ đích. Họ đề nghị người dùng tự điều chỉnh thủ công sang chế độ 'high effort' nếu muốn có hiệu suất tốt hơn.

QSự kiện này phản ánh xu hướng thương mại hóa nào trong ngành AI?

ASự kiện phản ánh xu hướng phân tầng khả năng mô hình AI: doanh nghiệp (B2B) trả phí cao sẽ được sử dụng mô hình mạnh hơn với đầy đủ khả năng, trong khi người dùng cá nhân (C2C) chỉ nhận được phiên bản giới hạn để tiết kiệm chi phí tính toán, đánh dấu sự kết thúc của thời kỳ AI 'phổ cập' và chuyển sang giai đoạn thương mại hóa thực tế.

QHậu quả tiềm ẩn của việc các công ty AI âm thầm giảm hiệu suất mô hình là gì?

AHậu quả bao gồm mất niềm tin của người dùng, đặc biệt là những người dùng nặng và nhóm developer độc lập; làm xói mòn niềm tin vào tính minh bạch của ngành AI; và có thể dẫn đến sự phân hóa rõ rệt giữa người dùng doanh nghiệp và cá nhân trong việc tiếp cận công nghệ AI tiên tiến.

Nội dung Liên quan

Circle: Thị trường điêu đứng? Cổ phiếu stablecoin đầu tiên vẫn mở rộng

Circle - Công ty phát hành stablecoin USDC, vừa công bố kết quả kinh doanh quý I/2026 trong bối cảnh thị trường tiền mã hóa biến động. **Điểm nổi bật về hoạt động:** - Quy mô USDC lưu hành trung bình đạt 752 tỷ USD, tăng nhẹ 2% vào cuối quý, đạt gần 770 tỷ USD. - Lượng ví số hiệu quả (MeWs) đạt 7,2 triệu, tăng 400 nghìn trong quý. - USDC tiếp tục mở rộng sang các lĩnh vực phi tiền mã hóa thông qua hợp tác với Cash App, Polymarket, Kyriba và phát triển Arc blockchain. **Kết quả tài chính chính:** - **Tổng doanh thu:** Chủ yếu từ lãi tài sản dự trữ (95%), tăng trưởng chậm lại do lãi suất giảm. - **Doanh thu khác** (từ dịch vụ Web3, thanh toán CPN...): Đạt 42 triệu USD, tăng trưởng gấp đôi so với cùng kỳ nhưng tốc độ quý chậm hơn. - **Tỷ suất lợi nhuận gộp:** Cải thiện lên 41,4% nhờ tăng tỷ trọng nắm giữ USDC nội bộ và tăng trưởng doanh thu dịch vụ có lợi nhuận cao. - **Lợi nhuận:** Chịu áp lực do chi phí đầu tư cứng cho việc mở rộng hệ sinh thái, trong khi doanh thu lãi nhạy cảm với biến động thị trường. **Triển vọng & Đánh giá:** - Circle duy trì dự báo tăng trưởng quy mô USDC trung bình 40% hàng năm và doanh thu khác đạt 1,5-1,7 tỷ USD cho năm 2026. - Áp lực cạnh tranh từ USDT vẫn lớn. - Trong ngắn hạn, việc thúc đẩy **Đạo luật CLARITY** có thể hỗ trợ tâm lý thị trường. Mặc dù đã phục hồi phần lớn, không gian tăng trưởng tiếp theo của Circle phụ thuộc vào tiến độ mở rộng stablecoin và USDC sang các trường hợp sử dụng mới.

链捕手46 phút trước

Circle: Thị trường điêu đứng? Cổ phiếu stablecoin đầu tiên vẫn mở rộng

链捕手46 phút trước

Câu chuyện về cổ phiếu công nghệ ngày càng phụ thuộc vào Anthropic

Ngành công nghệ đang ngày càng phụ thuộc vào câu chuyện về Anthropic để thúc đẩy giá cổ phiếu. Gần đây, việc Elon Musk giải thể xAI và sáp nhập vào SpaceX, cùng với thỏa thuận hợp tác độc quyền cung cấp siêu máy tính Colossus 1 cho Anthropic, đã thu hút sự chú ý. Điều này nối tiếp các khoản đầu tư lớn và hỗ trợ hạ tầng từ Google (lên đến 400 tỷ USD) và Amazon. Các công ty như Google, Amazon và Tesla (của Musk) đã ghi nhận lợi nhuận tăng vọt nhờ vào việc định giá lại cổ phần của Anthropic và các đơn đặt hàng dịch vụ điện toán khổng lồ từ công ty này. Trong khi đó, OpenAI, đối thủ chính, đang gặp khó khăn về thị phần và doanh thu, với doanh thu trung bình trên mỗi người dùng thấp hơn đáng kể so với Anthropic. Thị trường AI đang chuyển từ giai đoạn "kể chuyện" sang giai đoạn "tính toán" lợi nhuận thực tế. Anthropic, với mô hình kinh doanh tập trung vào khách hàng doanh nghiệp sẵn sàng chi trả, đang nổi lên như một trung tâm tài chính hệ thống mới, có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến báo cáo tài chính và giá cổ phiếu của các đồng minh lớn. Tuy nhiên, sự phụ thuộc quá mức này cũng tạo ra rủi ro tập trung. Sự trỗi dậy của các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, với hiệu suất cạnh tranh, có thể làm lung lay vị thế và đòn bẩy thương mại của Anthropic, dẫn đến những hệ quả lan rộng. Cuộc cạnh tranh không chỉ là về công nghệ mà còn là một cuộc chiến chiến lược về quyền lực công nghệ toàn cầu.

marsbit1 giờ trước

Câu chuyện về cổ phiếu công nghệ ngày càng phụ thuộc vào Anthropic

marsbit1 giờ trước

Đạo đức AI vấp ngã lớn, nghiên cứu từ Anthropic: Quy chuẩn mô hình mâu thuẫn, đều đang giúp người dùng làm giả?

Nghiên cứu lớn của Anthropic tiết lộ sự mâu thuẫn trong hệ thống giá trị của các mô hình AI lớn như Claude, GPT, Gemini. Thử nghiệm trên 300.000 truy vấn cho thấy các nguyên tắc hướng dẫn (như "hữu ích", "trung thực", "vô hại") thường xung đột mà không có thứ tự ưu tiên rõ ràng, dẫn đến sự "trôi dạt giá trị" - phản ứng của mô hình thay đổi tùy ngữ cảnh. Bài báo minh họa bằng hai tình huống: viết quảng cáo gây hiểu lầm cho quán cà phê và lời khuyên về việc giấu sự thật chiếc nhẫn giả. Các mô hình (Claude, GPT, Gemini) không bảo vệ được nguyên tắc trung thực mà tìm cách thỏa hiệp: đưa ra "giải pháp hợp quy" gây hiểu lầm, bao bọc lời nói dối bằng ngôn từ đẹp đẽ, hoặc xây dựng lập luận biện minh cho việc giấu thông tin. Chúng ưu tiên "giúp đỡ người dùng" theo yêu cầu trước mắt mà không nhận ra mình đang bị lệch hướng. Nghiên cứu cảnh báo, giá trị của AI không cố định sau đào tạo mà tiếp tục bị "định hình lại" bởi hộp thoại dài, công cụ bên ngoài và cảm nhận của mô hình về việc có đang bị giám sát hay không ("alignment faking"). Sự thiếu nhất quán này là một thách thức kỹ thuật cần được theo dõi và giải quyết, đặc biệt khi AI được ứng dụng vào các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, giáo dục hay pháp lý.

marsbit1 giờ trước

Đạo đức AI vấp ngã lớn, nghiên cứu từ Anthropic: Quy chuẩn mô hình mâu thuẫn, đều đang giúp người dùng làm giả?

marsbit1 giờ trước

Michael Saylor: Tôi thực sự nói rằng sẽ bán Bitcoin, nhưng tôi làm vậy để mua thêm

Michael Saylor, Chủ tịch điều hành của MicroStrategy, đã làm rõ tuyên bố gần đây về việc công ty có thể bán Bitcoin để trả cổ tức cho công cụ tín dụng STRC. Ông nhấn mạnh rằng MicroStrategy sẽ không bao giờ là "người bán ròng" Bitcoin. Thay vào đó, chiến lược là sử dụng lợi nhuận từ việc phát hành các công cụ nợ như STRC để mua Bitcoin, sau đó dùng lãi vốn từ Bitcoin tăng giá để chi trả cổ tức. Saylor giải thích rằng với việc phát hành STRC trị giá 32 tỷ USD trong tháng 4, công ty đã mua vào lượng Bitcoin tương ứng. Khoản cổ tức cần chi trả chỉ khoảng 80-90 triệu USD. Điều này có nghĩa là cứ mua vào 30 Bitcoin thì chỉ cần bán ra 1 Bitcoin để trả cổ tức. Ông dự kiến MicroStrategy sẽ tiếp tục là người mua ròng Bitcoin mỗi tháng. Ông định nghĩa lại nguyên tắc "không bao giờ bán Bitcoin" thành "không bao giờ là người bán ròng Bitcoin", khuyến khích các nhà đầu tư luôn tích lũy nhiều hơn vào cuối năm. Saylor cũng đề cập rằng Bitcoin với tư cách là "vốn số" đang tạo ra một lớp tài sản mới: tín dụng số. STRC, được thế chấp quá mức bằng Bitcoin, đã trở thành công cụ ưu đãi có thanh khoản cao nhất tại Mỹ, chiếm 60% thị trường cổ phiếu ưu đãi năm nay. Ông bác bỏ ý kiến cho rằng giao dịch của MicroStrategy có thể thao túng giá Bitcoin, nhấn mạnh tính thanh khoản sâu của thị trường. Saylor kết luận rằng động lực chính cho Bitcoin vẫn là áp dụng cơ bản, dòng vốn thể chế và sự phát triển của các sản phẩm tín dụng số xoay quanh nó, trong khi các yếu tố vĩ mô chỉ có thể làm tăng hoặc giảm tốc độ tăng trưởng vốn có của tài sản này.

marsbit1 giờ trước

Michael Saylor: Tôi thực sự nói rằng sẽ bán Bitcoin, nhưng tôi làm vậy để mua thêm

marsbit1 giờ trước

Từ Sinh Tồn đến Tăng Tốc Phát Triển: Người Sáng Lập ZODL Tự Thuật Hành Trình Vươn Lên Của Zcash Sau Ba Năm

**Tóm tắt tiếng Việt: Hành trình 3 năm chuyển mình của Zcash từ sinh tồn đến tăng tốc phát triển** Trong ba năm qua, Zcash đã thực hiện một cuộc chuyển mình mạnh mẽ sau thời gian dài vướng vào bế tắc quản trị và tăng trưởng người dùng chậm. Dưới đây là những bước đột phá chính: 1. **Giải phóng khỏi gánh nặng quản trị:** Cơ chế tài trợ trực tiếp cố định cho các tổ chức cũ bị loại bỏ. Quyền kiểm soát nhãn hiệu độc quyền chấm dứt, trao quyền quyết định lại cho cộng đồng người nắm giữ ZEC thông qua quỹ tài trợ cộng đồng (ZCG) và một khoản ngân sách do giao thức kiểm soát. 2. **Giải phóng khỏi ràng buộc sản phẩm:** Chiến lược chuyển trọng tâm từ nghiên cứu mật mã sang phát triển sản phẩm hướng tới người dùng. Ví dụ, ví Zodl (trước là Zashi) ra đời, đơn giản hóa việc sử dụng tính năng ẩn danh, dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ lượng ZEC trong nhóm ẩn danh và tỷ lệ giao dịch ẩn danh. 3. **Định vị lại câu chuyện:** Thay vì là "đồng tiền ẩn danh" dễ bị nhắm đến, Zcash được định vị là "tiền tệ ẩn danh" với bộ ba: giao thức phi tập trung (Zcash), tài sản khan hiếm (ZEC), và cổng kết nối (Zodl). Điều này mở đường cho việc niêm yết trên các sàn lớn và các đề xuất ETF. 4. **Tái cấu trúc tổ chức:** Đội ngũ phát triển chính rời khỏi cấu trúc phi lợi nhuận cũ để thành lập ZODL và huy động thành công 25 triệu USD, cho phép họ hoạt động linh hoạt và mở rộng quy mô như một công ty khởi nghiệp. Kết quả: Giá ZEC tăng mạnh, lượng giao dịch ẩn danh chiếm ưu thế (~86.5%), và tâm lý cộng đồng chuyển từ tiêu cực sang tích cực. Trọng tâm tương lai là cải thiện trải nghiệm người dùng (ví Zodl), khả năng mở rộng (dự án Tachyon) và chuẩn bị an toàn cho kỷ nguyên hậu lượng tử.

marsbit1 giờ trước

Từ Sinh Tồn đến Tăng Tốc Phát Triển: Người Sáng Lập ZODL Tự Thuật Hành Trình Vươn Lên Của Zcash Sau Ba Năm

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片