Fortune độc quyền: Quy mô quản lý quỹ mã hóa a16z giảm mạnh 40%, Multicoin giảm một nửa, các VC mã hóa hàng đầu đồng loạt thu hẹp

marsbitXuất bản vào 2026-04-17Cập nhật gần nhất vào 2026-04-17

Tóm tắt

Fortune đã công bố dữ liệu độc quyền từ SEC cho thấy quy mô tài sản quản lý (AUM) của các quỹ VC crypto hàng đầu như a16z crypto, Multicoin, Paradigm và Pantera đều sụt giảm mạnh vào năm 2025. Cụ thể, AUM của a16z crypto giảm gần 40% xuống 9,5 tỷ USD, chủ yếu do chủ động hoàn vốn cho các nhà đầu tư (LP) ở đỉnh thị trường, với quỹ đầu tiên đạt DPI 5,4 lần. Multicoin chứng kiến AUM giảm hơn một nửa xuống 2,7 tỷ USD, phản ánh mức độ biến động mạnh của thị trường crypto. Pantera cũng ghi nhận sự sụt giảm nhưng một phần là do 5 công ty trong danh mục đã IPO thành công. Đáng chú ý, Haun Ventures là ngoại lệ duy nhất với mức tăng AUM hơn 30% nhờ đầu tư vào BVNK - công ty được Mastercard mua lại với giá 1,8 tỷ USD. Dù AUM sụt giảm, các quỹ này vẫn đang gây quỹ mới, cho thấy sự tin tưởng vào chu kỳ phục hồi tiếp theo của thị trường.

Tác giả: Ben Weiss

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Deep Tide gợi mở: Phóng viên Fortune đã nhận được một loạt tài liệu tiết lộ tài chính chưa được công bố của các VC mã hóa từ SEC, dữ liệu cho thấy quy mô tài sản quản lý (AUM) của các tổ chức hàng đầu như Paradigm, Pantera, a16z crypto, Multicoin đã giảm trên toàn diện vào năm 2025. Nhưng việc thu hẹp không hoàn toàn là xấu — a16z crypto đã trả lại tiền cho các LP tại đỉnh cao thị trường, DPI của quỹ đầu tiên đạt 5,4 lần. Haun Ventures là tổ chức duy nhất tăng trưởng ngược chiều, nhờ vào việc BVNK được Mastercard mua lại đã đặt cược đúng vào phân khúc stablecoin.

Các nhà chơi VC mã hóa hàng đầu đã không thể thoát khỏi sự sụp đổ thị trường năm 2025.

Phóng viên Fortune Ben Weiss đã nhận được một loạt tài liệu tiết lộ tài chính cố vấn đầu tư chưa từng được công bố trước đây từ Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC). Dữ liệu rất trực tiếp: AUM của các tổ chức hàng đầu như Paradigm, Pantera Capital đã thu hẹp tập thể vào năm 2025.

Chú thích hình: Biến động quy mô tài sản quản lý (AUM) của các VC mã hóa hàng đầu từ 2021-2025

Đồ họa: Ben Weiss / Fortune

Nhưng trước khi bắt đầu liệt kê các con số, có một điều kiện tiên quyết cần làm rõ: AUM không phải là một chỉ số tốt để đo lường sự thành bại của VC. Nó không phản ánh vòng gọi vốn mới, phân bổ thoái vốn LP, cũng không phản ánh các yêu cầu gọi vốn. Bản thân giá tài sản mã hóa đã biến động mạnh — một người đàn ông không ổn định về cảm xúc chỉ cần đăng một dòng tweet là có thể khiến giá coin lên xuống như tàu lượn (Elon Musk, Donald Trump, Changpeng Zhao, tùy chọn một người). Các VC mã hóa kỳ cựu đã trải qua thời kỳ tài sản bùng nổ trong cơn sốt NFT năm 2021, và cũng chứng kiến sự sụp đổ của danh mục đầu tư trong "mùa đông tiền mã hóa" sau đó.

Tác giả Ben Weiss cũng nhấn mạnh: Nhà đầu tư hàng đầu thực sự, cuối cùng là phải trả lại tiền cho các LP. Biến động AUM ngắn hạn không đồng nghĩa với hiệu suất tốt hay xấu.

Nắm rõ tiền đề này, hãy xem dữ liệu cụ thể.

a16z crypto: AUM thu hẹp gần 40%, nhưng tiền đã được trả lại cho LP

Tổng AUM của bốn quỹ mã hóa thuộc a16z crypto đã giảm gần 40% từ năm 2024, xuống còn 95 tỷ USD. Trong cùng thời kỳ, quy mô quản lý tài sản của công ty mẹ Andreessen Horowitz đã tăng lên trên 1000 tỷ USD.

Lý do cho sự thu hẹp, một phần là do tổ chức này bắt đầu phân phối lợi nhuận từ ba quỹ đầu tiên lại cho các LP. Theo nguồn tin thân cận, a16z crypto đã chủ động chọn thời điểm phân phối tại đỉnh cao thị trường mã hóa năm 2025.

Hiệu quả thế nào? Theo dữ liệu từ Newcomer, DPI ròng (Tỷ lệ phân phối trên vốn đã góp) của quỹ mã hóa đầu tiên của a16z đạt 5,4 lần. So với các quỹ VC khác được huy động cùng kỳ năm 2018 trên nền tảng Carta, tỷ suất lợi nhuận này khá ấn tượng.

Nói cách khác, việc AUM thu hẹp ở a16z crypto, phần nhiều là kết quả của "kiếm được tiền, trả lại cho LP", hơn là kết quả của "danh mục đầu tư sụp đổ".

Multicoin: AUM bị cắt giảm một nửa xuống còn 27 tỷ USD

Số phận của Multicoin Capital gắn chặt với độ sâu của thị trường mã hóa. Trong thời kỳ bùng nổ mã hóa năm 2021, AUM của nó tăng gần gấp ba lần chỉ trong một năm, tiến sát 90 tỷ USD. Sau khi FTX sụp đổ, nó lao dốc thẳng, và sau đó hai năm lại dần phục hồi.

Nhưng đợt giảm này vào năm 2025 lại đẩy nó trở lại. Từ năm 2024 đến 2025, AUM của Multicoin thu hẹp hơn một nửa, xuống còn khoảng 27 tỷ USD. Kể từ tháng 10 năm 2025 khi BTC bắt đầu lao dốc, tài sản mã hóa giảm giá trên diện rộng, cấu trúc vận hành đồng thời quỹ phòng hộ và quỹ VC như Multicoin chịu tác động đầu tiên.

Bổ sung thêm bối cảnh: Đồng sáng lập Multicoin Kyle Samani đã rời công ty vào tháng 2 năm nay, chuyển hướng sang đầu tư vào các lĩnh vực công nghệ khác.

Pantera: Năm công ty trong danh mục IPO, vốn chảy về lại LP

AUM của Pantera Capital cũng thu hẹp, nhưng tương tự a16z, một phần nguyên nhân là do chủ động phân phối thoái vốn cho LP.

Theo nguồn tin thân cận, Pantera có năm công ty trong danh mục lên sàn vào năm 2025, bao gồm Circle và BitGo. Những lần thoái vốn này đã mang lại dòng tiền mặt đáng kể.

Haun Ventures: Tăng trưởng ngược chiều duy nhất, AUM tăng hơn 30%

Giữa một rừng số liệu thu hẹp, Haun Ventures là ngoại lệ duy nhất.

Tổ chức do cựu đối tác a16z crypto Katie Haun thành lập này, AUM tăng hơn 30% so với cùng kỳ, tiến sát 25 tỷ USD. Một mặt là do đặt cược đúng phân khúc — công ty stablecoin BVNK mà họ đầu tư đã được Mastercard mua lại với giá tối đa 18 tỷ USD. Mặt khác, chính Haun Ventures cũng đã huy động quỹ mới 10 tỷ USD vào năm 2025.

Đợt gọi vốn mới đã khởi động

Mặc dù AUM thu hẹp, nhưng các tổ chức hàng đầu không dừng bước:

Paradigm đang huy động quỹ mới tối đa 15 tỷ USD. a16z crypto đang huy động tối đa 20 tỷ USD. Dragonfly vừa đóng quỹ thứ tư trị giá 6,5 tỷ USD. Bài viết đăng tải sau Fortune bổ sung chỉnh sửa: Người phát ngôn của Dragonfly thực tế đã phản hồi, xác nhận dữ liệu "chính xác" và cho biết "chúng tôi đang tích cực triển khai vốn".

Người phát ngôn của Paradigm, Pantera, a16z crypto, Multicoin, Haun Ventures đều từ chối bình luận.

Số phận chu kỳ của VC mã hóa

Nguyên văn đến đây là kết thúc, nhưng có một vài bối cảnh đáng lưu ý.

VC mã hóa và VC công nghệ truyền thống có sự khác biệt cơ bản. VC truyền thống đầu tư vào cổ phần, thoái vốn dựa vào IPO hoặc M&A. Nhiều công ty khởi nghiệp mã hóa có token riêng, danh mục nắm giữ của VC trực tiếp phơi nhiễm trước biến động giá token.

Multicoin là trường hợp cực đoan nhất: Theo báo cáo trước đây của Fortune, từ năm 2017 đến 2021 tài sản của nó tăng 20.287%, năm 2022 lại rút lui 90%. Mức độ này là không thể tưởng tượng được trong lĩnh vực VC truyền thống.

Theo báo cáo triển vọng đầu năm của Pantera Capital, tổng vốn hóa thị trường mã hóa không phải BTC (loại trừ ETH và stablecoin) đã giảm khoảng 44% từ đỉnh cao cuối năm 2024. Nhưng theo quy luật lịch sử, thị trường gấu cũng là cơ hội để mua vào đáy. Một số tổ chức hàng đầu lúc này đang gọi vốn dồn dập, đặt cược vào chu kỳ tiếp theo.

Theo báo cáo độc quyền trước đây của Fortune, quỹ thứ năm của a16z crypto dự kiến hoàn thành huy động vốn vào nửa đầu năm 2026, do Chris Dixon dẫn đầu, sẽ tiếp tục dồn toàn lực đặt cược vào hướng blockchain. Quỹ mới của Paradigm theo tờ Wall Street Journal báo cáo sẽ mở rộng sang lĩnh vực AI và công nghệ robot. Sự phân hóa giữa hai chiến lược khá rõ ràng: a16z tiếp tục all-in crypto, Paradigm lựa chọn phòng hộ đa phân khúc.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao quy mô quản lý tài sản (AUM) của các quỹ VC tiền mã hóa hàng đầu như a16z crypto và Multicoin lại giảm mạnh vào năm 2025?

AAUM của các quỹ VC tiền mã hóa hàng đầu sụt giảm chủ yếu do hai nguyên nhân: sự sụt giảm giá trị tài sản tiền mã hóa trong thị trường gấu và việc các quỹ chủ động hoàn vốn cho các nhà đầu tư (LP) sau các đợt thoái vốn thành công, như trường hợp của a16z crypto và Pantera.

QQuỹ nào là ngoại lệ duy nhất tăng trưởng AUM trong bối cảnh thị trường đi xuống và tại sao?

AHaun Ventures là quỹ duy nhất tăng trưởng AUM, với mức tăng hơn 30%, nhờ vào khoản đầu tư thành công vào công ty stablecoin BVNK (được Mastercard mua lại với giá lên tới 1,8 tỷ USD) và việc huy động thành công quỹ mới trị giá 10 tỷ USD.

Qa16z crypto đã đạt được thành tích gì đáng chú ý bất chấp việc AUM giảm?

AMặc dù AUM giảm gần 40%, a16z crypto đã hoàn vốn cho các nhà đầu tư (LP) từ ba quỹ đầu tiên vào thời điểm thị trường đỉnh năm 2025. Quỹ đầu tiên của họ đạt hệ số DPI (tỷ lệ phân phối trên vốn đã góp) rất ấn tượng, lên tới 5,4 lần.

QCó những quỹ VC lớn nào đang trong quá trình gọi vốn mới không?

ACó, một số quỹ VC hàng đầu vẫn đang tích cực gọi vốn cho các quỹ mới. Paradigm đang kêu gọi tối đa 1,5 tỷ USD, a16z crypto đang nhắm đến 2 tỷ USD, và Dragonfly vừa đóng quỹ thứ tư trị giá 6,5 tỷ USD.

QSự khác biệt cốt lõi giữa VC truyền thống và VC tiền mã hóa là gì?

ASự khác biệt cốt lõi nằm ở tài sản đầu tư và cơ chế thoái vốn. VC truyền thống đầu tư vào cổ phần công ty và thoái vốn thông qua IPO hoặc M&A. Trong khi đó, VC tiền mã hóa thường nắm giữ token, giá trị danh mục đầu tư của họ biến động mạnh và trực tiếp theo giá token, dẫn đến mức độ rủi ro và biến động AUM cao hơn rất nhiều, như minh họa qua trường hợp của Multicoin.

Nội dung Liên quan

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.

marsbit7 phút trước

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

marsbit7 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit12 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit12 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit1 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow