Dự Luật Tiền Mã Hóa Nhận Động Lực Khi Thượng Nghị Sĩ Mỹ Rút Biện Pháp Phí Thẻ

bitcoinistXuất bản vào 2026-01-28Cập nhật gần nhất vào 2026-01-28

Tóm tắt

Thượng nghị sĩ Roger Marshall đề xuất bổ sung sửa đổi về phí giao dịch thẻ vào dự luật cấu trúc thị trường crypto, yêu cầu ngân hàng lớn cho phép ít nhất hai mạng độc lập xử lý giao dịch. Mục tiêu nhằm giảm phí swipe (1.5%-3.5%) bằng cách tăng cạnh tranh, giúp doanh nghiệp nhỏ tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, đề xuất vấp phải lo ngại về rủi ro gian lận và chi phí triển khai từ các ngân hàng. Dù nhận được ủng hộ từ nhà bán lẻ, sửa đổi tạm thời bị hoãn do lo ngại ảnh hưởng đến tiến trình dự luật. Vấn đề này cũng có thể tác động đến mạng lưới thẻ ghi nợ crypto trong tương lai.

Thượng nghị sĩ Roger Marshall đã đề xuất bổ sung quy định về phí quẹ thẻ vào dự luật cấu trúc thị trường tiền mã hóa vào tuần trước, một bước đi tạm thời đưa vấn đề phí thẻ trở lại vào trọng tâm khi các nhà lập pháp cân nhắc cách kiềm chế chi phí gia tăng cho các tiểu thương.

Thay đổi này sẽ thúc đẩy các ngân hàng và mạng lưới thanh toán cho phép nhiều hơn một tuyến đường để xử lý thanh toán bằng thẻ, mang lại cho các thương nhân sự lựa chọn có thể làm giảm phí quẹt thẻ. Một số nhà phân tích cũng cho rằng điều này có thể có tác động đối với các giải pháp thanh toán bằng tiền mã hóa ở Mỹ.

Marshall Nộp Bản Sửa Đổi Phí Quẹt Thẻ

Theo các báo cáo, bản sửa đổi do nhà lập pháp Đảng Cộng hòa nộp sẽ yêu cầu các ngân hàng lớn cho phép ít nhất hai mạng lưới không liên kết xử lý các giao dịch ghi nợ và tín dụng.

Điều đó nhằm mục đích để các thương nhân chọn tuyến đường rẻ nhất. Phí quẹt thẻ, còn được gọi là phí hoán đổi, thường trong khoảng 1,5%-3,5% trên hầu hết các giao dịch mua hàng.

Các cửa hàng nhỏ cho biết những khoản phí này cộng dồn rất nhanh. Các báo cáo nói rằng một số nhà bán lẻ ủng hộ ý tưởng này vì nó có thể giảm chi phí của họ và giúp họ giữ giá ổn định cho người mua sắm. Bản sửa đổi thậm chí có thể ảnh hưởng đến các mạng lưới thẻ ghi nợ tiền mã hóa xử lý thanh toán cho các loại tiền kỹ thuật số.

Thượng nghị sĩ Roger Marshall phát biểu trước ủy ban trong một phiên điều trần vào tháng 1 năm nay. Nguồn: YouTube

Biện Pháp Sẽ Thay Đổi Điều Gì

Kế hoạch này vang vọng một nỗ lực kéo dài được biết đến với tên gọi Đạo luật Cạnh tranh Thẻ Tín dụng. Theo luật đó, mục tiêu là phá vỡ sự độc quyền gần như tuyệt đối mà một vài mạng lưới lớn nắm giữ đối với việc định tuyến giao dịch.

Những người ủng hộ lập luận rằng việc bổ sung cạnh tranh sẽ buộc các mức phí giảm xuống. Các ngân hàng và công ty thẻ cảnh báo rằng thay đổi quy định có thể làm tăng rủi ro gian lận và có thể khiến các quy tắc mới tốn kém để triển khai.

Sự đánh đổi là rõ ràng. Cạnh tranh có thể có nghĩa là tiết kiệm chi phí cho các cửa hàng. Nó cũng có thể có nghĩa là thay đổi cách các ngân hàng bảo vệ khách hàng. Một số nhà lập pháp lo ngại rằng việc ép buộc thay đổi có thể vô tình ảnh hưởng đến các nền tảng tiền mã hóa được tích hợp với các mạng lưới thanh toán truyền thống.

BTCUSD hiện giao dịch ở mức 87,816. Biểu đồ: TradingView

Về Tiền Mã Hóa, Chính Trị Và Phản Đối

Các báo cáo tiết lộ rằng ý tưởng về phí quẹt thẻ đã không được đưa vào chương trình nghị sự cuối cùng tại một phiên đánh dấu ủy ban gần đây. Marshall được cho là đã đồng ý không thúc ép bản sửa đổi ở giai đoạn đó, sau các cuộc thảo luận với các thượng nghị sĩ khác và những lo ngại từ các nhóm khác nhau.

Một số nhà lập pháp tỏ ra thận trọng về việc thêm một cuộc chiến có tính chất quan trọng vào một dự luật mà họ muốn tiếp tục thúc đẩy. Nhà Trắng và một số thượng nghị sĩ được cho là đã không thoải mái khi cuộc chiến về phí quẹt thẻ có thể làm trật bánh các quy tắc thị trường rộng lớn hơn đang được tranh luận. Sự ủng hộ và phản đối vượt qua các ranh giới đảng phái, điều này khiến cho bất kỳ kết quả cuối cùng nào cũng trở nên không chắc chắn.

Ai Là Người Đòi Quyền Lợi

Các thương nhân và nhóm bán lẻ lên tiếng mạnh mẽ. Họ muốn giảm chi phí ngay bây giờ. Các nhà bảo vệ người tiêu dùng ủng hộ các biện pháp nhằm mục đích giảm giá cả hàng ngày.

Mặt khác, các ngân hàng, nhiều hiệp hội tín dụng và mạng lưới thẻ nói rằng hệ thống của họ được điều chỉnh tinh vi để ngăn chặn gian lận và bất kỳ thay đổi bắt buộc nào đều có nguy cơ làm suy yếu các biện pháp bảo vệ đó. Các báo cáo lưu ý rằng các công ty tài chính nhỏ hơn lo ngại về chi phí tuân thủ có thể ảnh hưởng đến khách hàng của họ.

Hình ảnh nổi bật từ Pexels, biểu đồ từ TradingView

Câu hỏi Liên quan

QThượng nghị sĩ Roger Marshall đã đề xuất sửa đổi gì liên quan đến phí giao dịch thẻ?

AÔng đề xuất yêu cầu các ngân hàng lớn phải cho phép ít nhất hai mạng lưới không liên kết xử lý giao dịch ghi nợ và tín dụng, nhằm giúp các thương nhân có thể lựa chọn tuyến đường thanh toán có chi phí thấp nhất.

QMục đích chính của đề xuất sửa đổi phí quẹt thẻ là gì?

AMục đích chính là tăng cường cạnh tranh trong việc xử lý thanh toán bằng thẻ, từ đó giảm phí giao dịch (thường dao động từ 1.5% đến 3.5%) cho các thương nhân, đặc biệt là các cửa hàng nhỏ.

QTại sao đề xuất này lại có thể ảnh hưởng đến thị trường crypto?

ABởi vì sửa đổi này có thể tác động đến các mạng lưới thẻ ghi nợ crypto vốn xử lý thanh toán bằng tiền kỹ thuật số, và một số nhà lập pháp lo ngại nó có thể ảnh hưởng ngoài ý muốn đến các nền tảng crypto tích hợp với mạng lưới thanh toán truyền thống.

QĐề xuất của Thượng nghị sĩ Marshall cuối cùng có được thông qua không?

AKhông, theo báo cáo, ý tưởng về phí quẹt thẻ đã không được đưa vào chương trình nghị sự cuối cùng tại một phiên họp gần đây sau khi thượng nghị sĩ Marshall đồng ý không thúc ép sửa đổi ở giai đoạn đó.

QNhững bên nào ủng hộ và những bên nào phản đối đề xuất này?

ACác thương nhân, nhóm bán lẻ và các nhà vận động người tiêu dùng ủng hộ vì muốn giảm chi phí. Trong khi đó, các ngân hàng, nhiều liên hiệp tín dụng và mạng lưới thẻ phản đối, lập luận rằng thay đổi có thể làm tăng rủi ro gian lận và chi phí tuân thủ.

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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ 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

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片