Từ thất bại thành lập quỹ phòng hộ trước khủng hoảng tài chính đến quản lý tài sản nghìn tỷ, CIO trái tức toàn cầu của BlackRock chia sẻ tâm pháp đầu tư

marsbitXuất bản vào 2026-04-12Cập nhật gần nhất vào 2026-04-12

Tóm tắt

Nguồn: Podcast "Hard Lessons" của Morgan Stanley Rick Rieder, Giám đốc Đầu tư Toàn cầu về Thu nhập Cố định tại BlackRock, chia sẻ những bài học từ sự nghiệp quản lý quỹ khổng lồ 2,7 nghìn tỷ USD. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có quan điểm khác biệt với thị trường, kỷ luật quản lý rủi ro và khả năng thích ứng. Rieder kể lại bài học xương máu từ cuộc khủng hoảng tài chính, khi quỹ phòng hộ ông thành lập ngay trước đó suýt sụp đổ. Ông học được rằng tính thanh khoản và đòn bẩy là yếu tố sống còn, và luôn phải có "kế hoạch thoát hiểm" cho mọi danh mục. Với tư duy phản biện, ông tin thị trường thường sai lầm và cơ hội lớn nằm ở những nơi ít người chú ý. Ông ví đầu tư như vận hành sòng bạc: chỉ cần đúng 60-70% số lần là đủ, quan trọng là quản lý quy mô vị thế để sai lầm không thể hủy hoại sự nghiệp. Rieder cũng chia sẻ niềm đam mê công nghệ giúp ông nhìn nhận xu hướng sớm, như điện tử hay xe điện, nhưng nhấn mạnh yếu tố then chốt là năng lực đội ngũ lãnh đạo doanh nghiệp. Ông kết luận rằng áp lực là phần tất yếu của nghề, và việc ra quyết định cần kết hợp giữa phân tích sâu và hiểu biết tâm lý thị trường.

Nguồn: Podcast 《Hard Lessons》

Biên tập: Felix, PANews

Rick Rieder, Giám đốc Đầu tư Trái tức Toàn cầu của BlackRock gần đây đã tham gia chương trình podcast 《Hard Lessons》 của Morgan Stanley, chia sẻ kinh nghiệm về đầu tư, tính thanh khoản và kỷ luật. Tại BlackRock, Rick Rieder hỗ trợ quản lý khối tài sản lên tới 2,7 nghìn tỷ USD trên thị trường trái phiếu và đa tài sản toàn cầu, đồng thời giữ chức Chủ tịch Hội đồng Đầu tư Rộng (Wide Investment Council) của công ty con BlackRock.

Trong cuộc trò chuyện, Rick Rieder giải thích các yếu tố thúc đẩy lợi nhuận dài hạn và lý do tại sao việc tìm kiếm quan điểm khác biệt với sự đồng thuận của thị trường là rất quan trọng. PANews đã tổng hợp những tinh hoa của cuộc đối thoại.

Người dẫn chương trình: Anh đã làm việc tại BlackRock được 17 năm, đó là một khoảng thời gian dài. Hành trình tại BlackRock này cảm thấy thế nào?

Rieder: Tôi nhớ vào năm 2009, khi tôi đang điều hành một quỹ phòng hộ, tất cả các đối tác của tôi đều thảo luận liệu chúng tôi có nên gia nhập BlackRock hay không. Tôi nhớ mình đã nói rằng, nơi đây có thể trở thành trung tâm của tài chính, nhưng tôi hoàn toàn không ngờ rằng quy mô công ty lại phát triển đến mức ngày nay. Chúng tôi vừa kịp gia nhập ngay trước khi mua lại BGI và iShares, vụ mua lại đó phần nào đã thay đổi cục diện ngành ETF. Hãy nghĩ mà xem, bây giờ quản lý hơn 14 nghìn tỷ USD tài sản, mà khi tôi mới gia nhập, chúng tôi chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong đó. Nó đã trở thành một nơi rất đáng kinh ngạc, vì vậy trải nghiệm này rất thú vị.

Người dẫn chương trình: Anh vừa đề cập đến từ "trung tâm", tôi nghĩ từ đó rất phù hợp, bởi vì khi quản lý tài sản chỉ mới vài chục tỷ USD, anh có bao giờ nghĩ mình một ngày nào đó sẽ nói về việc quản lý hàng nghìn tỷ USD tài sản không?

Rieder: Tôi là Chủ tịch Hội đồng quản trị của một trường charter ở Newark, New Jersey, có lần tôi đã có một bài phát biểu về quy mô tiền chúng tôi quản lý. Tôi hỏi mọi người "Có ai biết một nghìn tỷ có bao nhiêu số 0 không?" Rồi có người trả lời, và lúc đó thực ra tôi cũng không rõ. Tôi phải dừng lại và thực sự đếm xem có bao nhiêu số không trong đầu. Điều đó khá buồn cười, nhưng khi bạn nghĩ về một quy mô lớn như vậy, nó thực sự rất khó tin. Tất nhiên, trong danh mục đầu tư tôi quản lý, chúng tôi có những yêu cầu gần như điên rồ về độ chính xác của từng chi tiết. Do đó, việc quản lý ở quy mô như vậy không cảm thấy mất kiểm soát, mà ngược lại cảm thấy rất có thể kiểm soát.

Người dẫn chương trình: Anh có cho rằng lợi thế thuần túy về quy mô là một trong những bí quyết thành công của các anh không? Chính xác thì bí quyết thành công là gì?

Rieder: Quy mô thực sự mang lại một số lợi ích, chẳng hạn như chúng tôi có thể thấy các dòng tiền khổng lồ xuyên suốt các loại tài sản khác nhau, thấy hàng nghìn tình huống khác nhau. Về mặt thống kê, việc có thể thấy nhiều thứ khác nhau như vậy, tỷ lệ thắng tự nhiên sẽ cao hơn. Nhân tiện nói luôn, không phải là tất cả quyết định của tôi đều đúng, hoặc nhiều quyết định là đúng, trọng điểm nằm ở khả năng quan sát và phán đoán rằng: "Được, điều này có lý", và có thể nhìn thấy giá trị tương đối ở những nơi thậm chí anh không ngờ tới. Nó giống như có thể ghép tất cả các mảnh ghép lại với nhau. Nó cho anh khả năng thực sự cố gắng và ghép bức tranh này một cách hiệu quả.

Người dẫn chương trình: Vậy tôi muốn chuyển chủ đề một chút, cố gắng thu thập một chút trí tuệ từ anh, và phân tích một chút quá trình anh đã trải qua khi nhìn lại sự nghiệp của mình. Có những thời điểm quan điểm của anh trái ngược với sự đồng thuận, nhưng kết quả chứng minh anh đã đúng.

Rieder: Có lẽ tôi phải làm rõ trước về cái mà anh gọi là "trí tuệ". Tôi thực sự không nghĩ mình nên được mô tả là có trí tuệ, bởi vì tôi cảm thấy mọi thứ đều phụ thuộc vào việc anh phải làm rất nhiều việc. Ít nhất là đối với tôi, không có kỹ năng độc đáo bẩm sinh nào. Tôi chỉ cố gắng ghép tất cả các mảnh ghép lại với nhau, và sau đó giữ vững niềm tin vào điều đó. Một số người nếu người khác không tin, họ sẽ rất tự tin và tăng gấp đôi, nhưng tôi không giỏi điều đó lắm. Tuy nhiên, tôi nghĩ mình làm khá tốt ở việc quan sát những thứ như công nghệ. Về công nghệ, tôi là một tay cực kỳ đam mê. Mỗi khi có công nghệ mới ra mắt, tôi phải xếp hàng đầu tiên. Vợ tôi luôn cười tôi, tôi phải chạy ra cửa hàng, phải xếp hàng, phải ở cùng với mọi người, tôi phải hiểu đó là cái gì. Tôi đơn giản là yêu công nghệ. Tôi sẽ không bao giờ quên thời điểm xe điện mới ra mắt. Lúc đó nhiều người nói "Cái này không được đâu, pin quá đắt, không thể cạnh tranh, ngành xe truyền thống có quá nhiều gã khổng lồ ngành ăn sâu, điều này tuyệt đối không thể được". Tôi nhớ mình đã làm tất cả nghiên cứu và phát hiện ra đây thực ra không phải là kinh doanh ô tô, mà là một ngành kinh doanh năng lượng. Anh phải xem xét liệu nó có hiệu quả không? Anh có thể tạo ra hiệu ứng quy mô thực sự xung quanh nó không? Tôi nhớ mình ngồi một mình trong phòng họp, giống như kẻ ngốc duy nhất. Nhân tiện nói luôn, rất nhiều lần tôi không ngại bày tỏ niềm tin kiên định của mình, nhưng tôi nói cho anh biết, việc tham gia sớm vào những việc này là rất quan trọng. Tôi nhớ lần lái thử đầu tiên, cảm giác của tôi là "Trời ạ, nó nhanh, sạch, yên tĩnh, đây là một sản phẩm tốt hơn". Tôi có cảm giác này với rất nhiều thứ mới, như khi Mac và AirPod đầu tiên ra mắt, tôi nghĩ "Cái này dùng tốt, rất khác biệt". Nhưng đối với tôi, tiếp theo anh phải hiểu: Tổng thị trường tiềm năng (TAM) của thị trường này là bao lớn? Quy mô thị trường thế nào? Làm thế nào để giảm chi phí theo thời gian? Dòng tiền mặt ở hậu kỳ sẽ như thế nào?

Người dẫn chương trình: Anh vừa mô tả một quá trình rất kỷ luật và khiêm tốn. Nhưng đôi khi chiến đấu đơn độc cũng là một quá trình cô đơn. Khi tất cả những người khác nói anh có thể điên rồ. Trong những khoảnh khắc đó anh đã làm thế nào?

Rieder: Tôi muốn nói, 99% thời gian, điều này đều nhờ vào làm việc nhóm, bởi vì mọi người đều có xu hướng thuận theo sự đồng thuận, bản thân tôi cũng không ngoại lệ. Khi có một số người cũng có quan điểm không đồng thuận, khác biệt với anh, anh sẽ thường xuyên kiểm tra chéo với họ, tự hỏi "Chúng ta đã bỏ lỡ điều gì? Chúng ta đã sai ở đâu?" Sau đó tôi thích đọc rất nhiều phân tích của những người có quan điểm khác, muốn xem tại sao họ cho rằng điều này vô nghĩa. Vì vậy tôi có xu hướng giao tiếp với những người có quan điểm giống mình, nhưng đối với những người không đồng quan điểm, tôi sẽ nỗ lực nghiên cứu, sau đó cố gắng xây dựng sự tự tin cho bản thân.

Nhưng như tôi đã nói trước đây, theo thời gian, tôi học được rằng chúng ta không làm kinh doanh "phải đúng", chúng ta đang tạo ra lợi nhuận cho khách hàng. Tình hình thực tế là, nhận thức của thị trường có thể sai trong một thời gian dài hơn. Tôi nhớ chúng ta đều học "Giả thuyết thị trường hiệu quả" ở trường, tôi thực ra nghĩ họ nên vứt bỏ lý thuyết đó đi, bởi vì nó hoàn toàn xa rời thực tế. Tôi nghĩ thị trường thường xuyên sai, nhưng anh phải tồn tại, bởi vì trên lý thuyết khi thị trường cuối cùng đi đến đúng, thì vốn của anh có thể đã cạn kiệt từ lâu. Vì vậy tôi nỗ lực kiên trì ở lại thị trường. Khi mọi người phản đối tôi, tôi không giỏi tăng gấp đôi cược, bởi vì sự tự tin sẽ bị tổn thương, nhưng tôi cố gắng giữ vững vị thế mình đã có, sau đó cố gắng suy diễn ý tưởng của mình sâu hơn. Giống như tự nói với bản thân: Nhất định sẽ thành công.

Người dẫn chương trình: Tôi nghĩ ít nhất là Keynes đã nói: "Thị trường có thể duy trì phi lý trí lâu hơn thời gian anh duy trì được tính thanh khoản". Là một nhà phân tích bên bán, hỏi câu này có thể hơi vị kỷ, nhưng anh cảm thấy, việc đọc những bài viết của người có quan điểm đại thể giống mình để xác nhận ý tưởng của anh có ích hơn, hay tìm kiếm những người không đồng ý với anh, tiến hành kiểm tra áp lực và tìm ra chỗ anh có thể sai có ích hơn?

Rieder: Câu trả lời chín chắn nhất nên là: Dùng người có quan điểm khác để thách thức bản thân, nhưng tôi thực sự làm chưa đủ. Có một số người tôi tôn trọng và tin tưởng, dù họ đúng hay sai, tôi đều thích xem phân tích của họ. Nhưng khi tình hình rất trái với sự đồng thuận, tôi sẽ thử đọc rất nhiều suy nghĩ của những người có quan điểm nhất trí.

Mọi người đều có xu hướng hành động cùng nhau. Tôi nghĩ mạng xã hội làm hiện tượng này trở nên mạnh mẽ hơn. Mọi người đều đi cùng một hướng, khi anh lớn

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QRick Rieder đã chia sẻ những bài học quan trọng nào từ cuộc khủng hoảng tài chính?

AÔng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý thanh khoản, đòn bẩy và rủi ro đuôi. Khủng hoảng dạy ông luôn suy nghĩ về kế hoạch thoát hiểm cho mọi tài sản và danh mục đầu tư, đồng thời phải chấp nhận áp lực như một phần của ngành đầu tư.

QTheo Rick Rieder, yếu tố nào là chìa khóa để đạt được thành công trong đầu tư?

AÔng cho rằng không có kỹ năng bẩm sinh nào, mà thành công đến từ việc làm việc chăm chỉ, ghép nối các mảnh thông tin lại với nhau, và có niềm tin vững chắc vào phân tích của mình. Quy mô lớn của BlackRock cũng giúp tăng lợi thế thống kê.

QRick Rieder xử lý các giao dịch thất bại như thế nào?

AÔng học cách quản lý rủi ro và quy mô vị thế, không để một giao dịch xấu phá hủy sự nghiệp. Ông tin vào việc cắt lỗ sớm và đa dạng hóa danh mục. Chỉ cần đúng khoảng 60-70% số lần là đủ, giống như cách vận hành một sòng bạc.

QTại sao Rick Rieder cho rằng việc có quan điểm khác biệt với thị trường lại quan trọng?

AÔng tin rằng thị trường thường sai lầm và duy trì trạng thái phi lý trí lâu hơn khả năng thanh khoản của nhà đầu tư. Việc đi ngược lại xu hướng đám đông, đặc biệt khi mọi người đổ xô về một phía, có thể mang lại lợi nhuận phong phú.

QRick Rieder đánh giá như thế nào về tầm quan trọng của ban lãnh đạo công ty?

AÔng nhấn mạnh rằng đội ngũ lãnh đạo là yếu tố cực kỳ quan trọng. Khả năng của CEO trong việc hiểu dữ liệu, vận hành kinh doanh tốt, và dẫn dắt công ty thích ứng với các thay đổi công nghệ và thị trường là chìa khóa thành công.

Nội dung Liên quan

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

Ở San Francisco, một công ty khởi nghiệp robot có tên Tau Robotics đã ra mắt dịch vụ dọn dẹp nhà cửa bằng robot hình người với giá 30 USD/giờ. Tuy nhiên, điểm đáng chú ý là các robot này hiện hoạt động dựa trên điều khiển từ xa (teleoperation) hơn là trí tuệ nhân tạo tự chủ hoàn toàn. Công ty, thành lập năm 2024 với khoảng 10 nhân viên, giới thiệu ba robot "nhân viên": Chelsea chuyên dọn dẹp nhà bếp và phòng tắm, Elon phụ trách dọn dẹp định kỳ và ghi nhớ vị trí đồ đạc, và Tony tập trung vào việc vệ sinh chuyên sâu. Lý do chọn thiết kế hình người, theo bài viết, là để tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều khiển từ xa, vì người vận hành có thể ánh xạ trực quan các cử động của mình lên robot. Cách tiếp cận "gian lận thông minh" này nhằm mục đích thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế để huấn luyện AI trong tương lai, tương tự mô hình "chế độ bóng" trong xe tự lái. Bài viết so sánh với thị trường Trung Quốc, nơi trọng tâm chính của robot hình người vẫn là trong môi trường công nghiệp có kiểm soát, và đề cập đến một công ty Mỹ khác là 1X Neo cũng theo đuổi hướng đi tương tự. Mặc dù hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng việc người tiêu dùng có sẵn sàng trả tiền cho một robot được điều khiển từ xa với camera trong nhà mình hay không vẫn là một câu hỏi mở. Dịch vụ của Tau Robotics hiện đang trong chế độ mời thử nghiệm tại San Francisco.

marsbit3 phút trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

marsbit3 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thị trường lao động. Bằng đại học 4 năm không còn là "tấm vé an toàn", trong khi các nghề kỹ thuật như thợ điện, thợ hàn, thợ sửa ống nước đang có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn chưa từng thấy. Thanh niên từ Mỹ đến Hàn Quốc đang thay đổi quan điểm về giáo dục và nghề nghiệp. Số liệu cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt: doanh thu trường dạy nghề ở Mỹ tăng mạnh 11.4%, trong khi các đợt sa thải nhân viên văn phòng do AI cũng lên mức cao kỷ lục. Áp lực AI thay thế lao động trí thức, cộng với nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu, đang đẩy cung-cầu nghiêng về lao động kỹ thuật. Khảo sát cho thấy 60% thế hệ Z có kế hoạch làm nghề lao động kỹ thuật vào năm 2026, vì tin rằng những nghề này có tính an toàn nghề nghiệp cao hơn trước AI. Nhiều nghề kỹ thuật hiện có mức lương trung bình ngang bằng hoặc vượt các nghề yêu cầu bằng đại học. Mô hình học việc "vừa học vừa làm" hấp dẫn, và công việc này khó bị AI thay thế hoặc gia công ra nước ngoài. Tại Hàn Quốc, học sinh tốt nghiệp trung học bán dẫn có tỷ lệ có việc làm ngay lên tới 96.4%. Tuy nhiên, ngành này đang đối mặt với khoảng trống kép: làn sóng nghỉ hưu ồ ạt và nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng. Dự báo Mỹ sẽ thiếu hụt hàng triệu lao động có kỹ năng. Nhiều tập đoàn lớn như Meta, Lowe's đã đầu tư hàng trăm triệu USD vào các chương trình đào tạo. Dù nhu cầu thị trường rõ ràng, định kiến xã hội coi trọng bằng đại học hơn học nghề vẫn tồn tại. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có những nỗ lực chủ động từ ngành công nghiệp để thu hẹp khoảng cách nhận thức này, thông qua các chương trình trải nghiệm thực tế cho giới trẻ, nhằm giải quyết tận gốc tình trạng thiếu hụt lao động kỹ thuật.

marsbit47 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

marsbit47 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

Trong buổi phỏng vấn tại YC Startup School 2026, Jeff Dean chia sẻ tầm nhìn về tương lai của AI. Ông nhấn mạnh rằng cuộc cạnh tranh AI không còn là ai có mô hình lớn hơn, mà là ai có thể tổ chức trí thông minh hiệu quả hơn. Điểm then chốt là sự chuyển dịch từ việc huấn luyện các mô hình đơn thuần sang xây dựng các hệ thống "Agent" có khả năng làm việc lâu dài, tự động thử nghiệm, xác minh và tích lũy kinh nghiệm. Các Agent này cần được trang bị công cụ, bộ nhớ, môi trường thực thi và cơ chế phản hồi rõ ràng. Jeff Dean cho rằng cơ hội cho các startup nằm ở những lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình phổ thông hiện có tỷ lệ thành công rất thấp (gần 0-1%), nhờ vào dữ liệu độc quyền, công cụ đánh giá chuyên môn hoặc mô hình chuyên sâu. Ông cũng dự đoán phần cứng chuyên dụng cho suy luận (inference) với độ trễ thấp và tiêu thụ năng lượng thấp sẽ là chìa khóa. Khi chi phí tạo mã trở nên rẻ hơn, giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng xác định vấn đề đáng giải quyết, thiết kế thông số kỹ thuật rõ ràng và có "khiếu" thẩm định. Tương lai của AI là xây dựng các hệ thống có thể tự động hóa phương pháp khoa học, chạy các vòng lặp thử nghiệm với tốc độ cao để khám phá và cải tiến không ngừng.

marsbit49 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

marsbit49 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

Qualcomm (QCOM.O) công bố báo cáo tài chính quý III năm tài chính 2026 (kết thúc tháng 6/2026) với doanh thu 9,95 tỷ USD, giảm 4% so với cùng kỳ, vượt kỳ vọng thị trường. Tuy nhiên, lợi nhuận gộp giảm 2,5 điểm phần trăm xuống 53,1% do chi phí sản xuất và lưu trữ tăng. Mảng kinh doanh bán dẫn (QCT) chịu ảnh hưởng nặng từ smartphone, doanh thu giảm 19,6% xuống 5,09 tỷ USD. Nguyên nhân do sản lượng điện thoại Android (trừ Apple) giảm 11% và xu hướng các hãng sử dụng nền tảng cũ để tiết kiệm chi phí. Trong khi đó, mảng ô tô tăng trưởng mạnh 61% lên 1,59 tỷ USD nhờ Snapdragon Digital Chassis, và IoT tăng 9% lên 1,83 tỷ USD. Lợi nhuận hoạt động cốt lõi giảm 41% do áp lực biên lợi nhuận và chi phí hoạt động tăng. Dự báo quý tới, doanh thu dự kiến 9,7-10,5 tỷ USD, phù hợp với kỳ vọng, nhưng EPS (Non-GAAP) dự báo thấp hơn. Trong bối cảnh thị trường điện thoại trì trệ, Qualcomm đang tìm kiếm tăng trưởng từ AI, bao gồm AI trên thiết bị (AI Phone, AI PC) và đặc biệt là trung tâm dữ liệu AI với bốn hướng: bộ tăng tốc AI, CPU thương mại, chip tùy chỉnh và sản phẩm kết nối. Công ty đặt mục tiêu doanh thu 15 tỷ USD cho mảng trung tâm dữ liệu vào năm tài chính 2029, nhưng hiện tại thị trường vẫn đang thận trọng. Giá cổ phiếu đã giảm từ đỉnh 250 USD xuống dưới 160 USD, phản ánh lo ngại về chi tiêu AI và hiệu suất cơ bản hiện tại.

marsbit51 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

marsbit51 phút trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

Sự kiện khai thác lỗ hổng trên ví cứng Coldcard đã dẫn đến việc mất khoảng 90 triệu USD Bitcoin, khiến nhiều nhà đầu tư nhỏ chuyển tiền gấp sang các sàn tập trung. Dữ liệu cho thấy khối lượng giao dịch Bitcoin dưới 1 BTC đạt mức cao nhất hàng ngày kể từ năm 2022. Trong bối cảnh đó, ngành công nghiệp tiền mã hóa được cho là đang bước vào giai đoạn củng cố lớn nhất, với doanh thu ngày càng tập trung vào một số ít giao thức hàng đầu như Hyperliquid và Pump.fun. Nhà phân tích Lorenzo Valente của ARK Invest nhận định xu hướng này là "cực kỳ tích cực" cho không gian crypto, dù nó có thể đi kèm với nhiều vụ sáp nhập, phá sản và đóng cửa dự án. Mặt khác, báo cáo thu nhập quý II của các công ty lớn như Coinbase và MicroStrategy cho thấy kết quả ảm đạm, với thua lỗ gia tăng. Đồng thời, những bất ổn về mặt pháp lý vẫn tiếp diễn, như sự bế tắc của Dự luật Clarity Act tại Mỹ hay các cáo buộc nhắm vào nhà sáng lập Telegram Pavel Durov từ Nga và Australia. Cuối tuần, thị trường chung đi xuống, với Bitcoin giảm 3%. Grayscale đưa ra dự báo lạc quan rằng Bitcoin có thể đã chạm đáy sớm hơn chu kỳ truyền thống, mặc dù nhiều tín hiệu tương tự trước đó vẫn chưa ứng nghiệm.

cointelegraph1 giờ trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

cointelegraph1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.2kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 2.2kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

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 S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片