Dự án tiền điện tử Pudgy Penguins xuất hiện trên mái vòm Sphere ở Las Vegas

RBK-cryptoXuất bản vào 2025-12-25Cập nhật gần nhất vào 2025-12-25

Tóm tắt

Dự án NFT Pudgy Penguins đã trở thành dự án tiền mã hóa đầu tiên quảng cáo trên màn hình LED khổng lồ Sphere ở Las Vegas - màn hình hình cầu lớn nhất thế giới. Nhân vật chim cánh cụt của thương hiệu này xuất hiện trong quảng cáo ngoài trời trên nền tảng truyền thông khổng lồ. Ban đầu, Pudgy Penguins bắt đầu như một bộ sưu tập NFT trên Ethereum, nhưng đến năm 2025 đã phát triển thành một thương hiệu bán lẻ toàn cầu với doanh số bán đồ chơi, hợp tác với các nhà bán lẻ như Walmart và Amazon, sản xuất phim hoạt hình và ra mắt token PENGU trên Solana. Dự án này đã tránh tập trung vào mảng tiền mã hóa, thay vào đó nhấn mạnh vào hàng hóa vật lý và nội dung giải trí mà không đề cập đến token hay NFT. Giá sàn hiện tại của một NFT Pudgy Penguins là khoảng 4 ETH (12.000 USD). Token PENGU đã có mức tăng trưởng ấn tượng vào năm 2025 nhưng cũng điều chỉnh giảm hơn 70% từ mức đỉnh tháng 7. Sự phát triển của dự án đi kèm với việc ra mắt trò chơi Pengu Clash trên Telegram, hợp tác với hãng hàng không Lufthansa và NASCAR.

Đội ngũ của dự án NFT phổ biến Pudgy Penguins là những người đầu tiên trong ngành công nghiệp tiền điện tử đạt được việc đặt quảng cáo trên màn hình LED lớn nhất thế giới

Nhân vật thương hiệu Pudgy Penguins đã trở thành một phần của quảng cáo ngoài trời trên màn hình LED khổng lồ Sphere — nền tảng truyền thông hình cầu lớn nhất thế giới, tọa lạc tại Las Vegas.

Hoạt hình trên màn hình LED Sphere ở Las Vegas. Nguồn: pudgypenguins / X

Dự án Pudgy Penguins bắt đầu như một trong những bộ sưu tập NFT hàng đầu trên mạng Ethereum, nhưng đến năm 2025 đã biến thành một thương hiệu bán lẻ với doanh số toàn cầu từ đồ chơi, quan hệ đối tác với các nhà bán lẻ Walmart và Amazon, phát hành phim hoạt hình và ra mắt token PENGU trên mạng Solana.

rbc.group

NFT (non-fungible tokens, token không thể thay thế) — là các đối tượng kỹ thuật số độc nhất với quyền sở hữu được xác nhận trên blockchain. Chúng đã trở thành một phần của cơn sốt tiền điện tử năm 2021–2022, khi các hình ảnh, video và các token sưu tầm khác trên mạng Ethereum hoặc Solana được bán với giá hàng trăm nghìn đô la.

Dự án đã vượt qua lệnh cấm quảng cáo tiền điện tử từ các nhà điều hành Sphere, tập trung vào hàng hóa vật lý — đồ chơi, hàng hóa và nội dung hoạt hình, mà không đề cập đến token hoặc NFT. Trước đó, nỗ lực của cộng đồng meme coin Dogwifhat (WIF) nhằm thực hiện một chiến dịch tương tự đã bị từ chối, bất chấp số tiền 700 nghìn đô la được quyên góp cho việc này.

Giá sàn (floor price) của một hình ảnh NFT từ bộ sưu tập là 4 ETH (khoảng 12 nghìn đô la), theo dữ liệu từ CoinGecko vào ngày 25 tháng 12.

Kênh Telegram "RBC-Crypto" — hãy đăng ký và cập nhật những tin tức quan trọng và mới nhất về tiền điện tử.

Tham gia diễn đàn "RBC-Crypto" trên Telegram để thảo luận về tin tức và xu hướng của thế giới tiền điện tử.

Token PENGU trong năm 2025 đã cho thấy một trong những kết quả tăng trưởng tốt nhất trong số các tài sản tiền điện tử lớn, nhưng đến cuối năm, cùng với phần lớn các altcoin, nó đã điều chỉnh giảm hơn 70% so với mức đỉnh vào tháng Bảy.

Thời điểm tăng trưởng đó đi kèm với việc ra mắt trò chơi Pengu Clash dưới dạng ứng dụng mini trong Telegram, quan hệ đối tác của dự án với hãng hàng không Lufthansa và tổ chức các cuộc đua xe NASCAR. Cùng thời kỳ đó cũng được ghi nhận bởi đợt flashmob hàng loạt, khi hàng chục lãnh đạo và quản lý của các công ty tiền điện tử lớn tạm thời đổi avatar của họ trên mạng xã hội X thành hình ảnh những chú chim cánh cụt Pudgy Penguins.

Tính chu kỳ bị phá vỡ. Giá Bitcoin đã thay đổi như thế nào trong 10 năm vào dịp Giáng sinh

Trí tuệ nhân tạo đã vượt qua con người trong giải đấu giao dịch tiền điện tử. Kết quả của ai như thế nào

"Vốn hóa" của các thợ đào được gọi là yếu tố giảm giá cho Bitcoin. Tại sao

Nội dung Liên quan

WEEX API Fast Connect: Biến Mỗi Lần Đăng Nhập Thành Nhà Giao Dịch Thực Tế Trong Vòng Chưa Đến 10 Giây

WEEX đã ra mắt API Fast Connect, một hệ thống ủy quyền OAuth một cú nhấp chuột, cho phép người dùng liên kết tài khoản WEEX mà không cần tự xử lý khóa API thủ công. Giải pháp mới này, được thiết kế cho các đối tác WEEX Broker, thay thế quy trình tích hợp kỹ thuật truyền thống bằng trải nghiệm liền mạch, nhằm mục đích tăng tốc chuyển đổi người dùng và cải thiện tỷ lệ giữ chân. **Điểm nổi bật:** * **Là gì:** Hệ thống ủy quyền một cú nhấp chuột – giống "Đăng nhập bằng Google" nhưng cho giao dịch tiền mã hóa – loại bỏ việc người dùng phải tự tạo hay quản lý khóa API. * **Giải quyết vấn đề:** Thiết lập khóa API thủ công là điểm mất mát người dùng lớn nhất. Fast Connect loại bỏ hoàn toàn bước này. * **Lợi ích:** Chuyển đổi liền mạch, giảm tỷ lệ rời bỏ, tăng khả năng giữ chân. Người dùng có thể bắt đầu giao dịch thực trong vòng chưa đầy 10 giây sau khi đăng nhập. * **Đối tượng:** Nền tảng tín hiệu AI, công cụ định lượng/chiến lược, bot giao dịch và mọi đối tác WEEX Broker. **Cách hoạt động:** 1. Người dùng nhấp "Đăng nhập với WEEX". 2. Hệ thống chuyển hướng đến trang ủy quyền chính thức của WEEX để xác minh. 3. Người dùng xác nhận phạm vi cấp phép (chỉ đọc và giao dịch, được chọn mặc định). 4. Hệ thống tự động tạo và liên kết khóa API qua kênh mã hóa vào nền tảng đối tác. Người dùng không bao giờ nhìn thấy hoặc xử lý khóa API thô. Fast Connect là một phần trong bộ công cụ dành cho Đối tác WEEX Broker, giúp biến người dùng quan tâm thành người giao dịch ngay lập tức, từ đó thúc đẩy tăng trưởng khối lượng giao dịch.

TheNewsCrypto8 phút trước

WEEX API Fast Connect: Biến Mỗi Lần Đăng Nhập Thành Nhà Giao Dịch Thực Tế Trong Vòng Chưa Đến 10 Giây

TheNewsCrypto8 phút trước

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

Bản phát hành xrpld v3.3.0 sắp tới sẽ tập trung vào năm bản sửa đổi của XRP Ledger, nhằm vào tài sản mã hóa, chi phí trừu tượng, ủy quyền, xử lý theo lô và chức năng MPT linh hoạt hơn. Năm tính năng bao gồm MPT Bảo mật, Xử lý theo lô, Ủy quyền Quyền, Phí & Dự trữ được Tài trợ và MPT Động. Tuy nhiên, việc kích hoạt chúng đòi hỏi phải có sự đồng thuận của 80% trình xác thực, vì vậy chúng không tự động có hiệu lực ngay khi mã được phát hành. Bản nâng cấp này rất quan trọng cho các trường hợp sử dụng nâng cao như tài sản mã hóa thể chế, cải thiện trải nghiệm người dùng và linh hoạt hoạt động. Cơ chế Phí được Tài trợ có thể giảm ma sát khi người dùng mới tham gia, trong khi các tính năng MPT Bảo mật và Động cung cấp cho nhà phát hành nhiều công cụ kiểm soát hơn. Tính năng Xử lý theo lô và Ủy quyền Quyền có thể đơn giản hóa các giao dịch phức tạp và luồng hoạt động. Tác động thực tế sẽ chỉ xảy ra sau khi các trình xác thực chấp thuận các bản sửa đổi. Bản phát hành này củng cố lộ trình phát triển của XRPL, nhưng thử thách tiếp theo là mức độ hỗ trợ từ trình xác thực và việc áp dụng từ các nhà phát triển.

bitcoinist23 phút trước

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

bitcoinist23 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

Báo cáo sáng Wall Street: Thị trường phục hồi hình chữ V vào cuối tháng nhưng Nasdaq ghi nhận tháng 7 tồi tệ nhất trong 12 năm, vốn đổ dồn vào các gã khổng lồ điện toán đám mây. Thị trường chứng khoán Mỹ có một phiên phục hồi hình chữ V vào cuối tuần, nhưng toàn tháng 7, chỉ số Nasdaq đã giảm 3,2%, đây là mức tháng 7 tồi tệ nhất kể từ năm 2004. Dầu thô lao dốc hơn 8% sau khi Tổng thống Trump hủy bỏ cuộc tấn công quân sự vào Iran và OPEC+ đồng ý tăng hạn ngạch sản xuất. Vàng giao dịch quanh mức 4.050 USD/ounce, tăng nhẹ 0,91% trong tháng. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và Nhật Bản đã can thiệp hiếm hoi để hỗ trợ đồng yên. Lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 30 năm đạt mức cao nhất kể từ năm 2007. Bất chấp áp lực giảm vay mua (deleveraging), nhóm cổ phiếu công nghệ đám mây thể hiện sức mạnh đáng chú ý. Chỉ trong tuần trước, vốn hóa thị trường của các gã khổng lồ như Microsoft, Amazon và Google đã tăng tổng cộng gần 1.500 tỷ USD. Amazon bật tăng 15,32% sau báo cáo lợi nhuận AWS mạnh mẽ. Ngược lại, Apple lao dốc 7,35% do lo ngại về hạn chế nguồn cung. Các cổ phiếu bộ nhớ như Micron điều chỉnh giảm, trong khi các cổ phiếu viễn thông quang học như Coherent tăng giá. Palantir và SpaceX là những mã đáng chú ý trong tuần này với lịch công bố báo cáo tài chính và đợt mở bán cổ phiếu hạn chế lớn. Tuần này, thị trường sẽ chú ý đến báo cáo tài chính của Berkshire Hathaway, Palantir, AMD, SpaceX cùng với hội nghị Ai4 2026 và FMS. Dữ liệu việc làm phi nông nghiệp tháng 7 của Mỹ (ngày 7/8) sẽ là chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng nhất.

marsbit46 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

marsbit46 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报1 giờ trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报1 giờ trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit2 giờ trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for