Từ FOMO đến Thờ Ơ: Khối Lượng Altcoin Phản Ánh Sự Mệt Mỏi Thị Trường Ngày Càng Sâu Sắc

bitcoinistXuất bản vào 2026-03-21Cập nhật gần nhất vào 2026-03-21

Tóm tắt

Thị trường altcoin đang trải qua giai đoạn mệt mỏi kéo dài với áp lực bán ra liên tục và khối lượng giao dịch sụt giảm nghiêm trọng. Theo phân tích từ CryptoQuant, khối lượng giao dịch altcoin trên Binance hiện chỉ khoảng 7,7 tỷ USD, trong khi tổng khối lượng trên các sàn lớn khác là 18,8 tỷ USD - mức thấp đáng kể so với thời kỳ cao điểm (40-50 tỷ USD trên Binance và 63-91 tỷ USD trên các sàn khác). Bối cảnh thị trường rủi ro toàn cầu và tâm lý thận trọng khiến vốn tập trung vào Bitcoin, khiến altcoin không thể phục hồi. Khối lượng giao dịch sụt giảm phản ánh sự thiếu vắng của nhà đầu tư bán lẻ lẫn tổ chức, đồng thời cho thấy giai đoạn yếu kém có thể kéo dài. Tuy nhiên, lịch sử cho thấy những thời điểm ít quan tâm nhất thường tạo ra cơ hội tốt khi vị thế mua còn thấp.

Thị trường altcoin tiếp tục vật lộn dưới áp lực bán ra kéo dài, với sự yếu kém kéo dài trong nhiều tháng do điều kiện tổng thể vẫn không thuận lợi cho các tài sản rủi ro. Bất chấp những đợt phục hồi ngắn hạn xen kẽ, hầu hết các altcoin đều không thể thiết lập sự phục hồi có ý nghĩa, phản ánh một thị trường vẫn bị chi phối bởi sự thận trọng hơn là niềm tin.

Những thông tin gần đây được chia sẻ bởi nhà phân tích CryptoQuant Darkfost củng cố quan điểm này. Việc phân tích khối lượng giao dịch trên Binance và các sàn giao dịch lớn khác làm nổi bật sự sụt giảm rõ rệt và dai dẳng trong sự quan tâm của nhà đầu tư. Mức độ hoạt động đã giảm đáng kể so với các giai đoạn mở rộng trước đây, báo hiệu sự tham gia giảm từ cả các nhà giao dịch bán lẻ và tổ chức.

Xu hướng này diễn ra trong bối cảnh thị trường gấu tổng thể vẫn đang hiện hữu. Altcoin không chỉ không thể phục hồi mà còn hoạt động kém hơn Bitcoin, vốn tiếp tục hấp thụ phần lớn tính thanh khoản có sẵn. Trong môi trường né tránh rủi ro, vốn thường được củng cố vào các tài sản mạnh hơn, khiến các altcoin có beta cao hơn dễ bị ảnh hưởng hơn bởi đà giảm kéo dài.

Đồng thời, các điều kiện vĩ mô tiếp tục đè nặng lên tâm lý thị trường. Căng thẳng địa chính trị đang diễn ra và sự không chắc chắn của nền kinh tế toàn cầu đang hạn chế khẩu vị rủi ro, làm giảm các vị thế mạnh trong các tài sản đầu cơ. Trong bối cảnh này, thị trường altcoin phản ánh một sự co lại cấu trúc, nơi khối lượng giảm và áp lực bán ra kéo dài cho thấy một giai đoạn yếu kém kéo dài hơn là một sự phục hồi sắp xảy ra.

Khối Lượng Altcoin Sụp Đổ Khi Sự Tham Gia Thị Trường Thu Hẹp

Darkfost tiếp tục đặt sự yếu kém hiện tại vào bối cảnh bằng cách chỉ ra sự sụt giảm mạnh về khối lượng giao dịch altcoin trên các sàn giao dịch lớn. Trên Binance, khối lượng đã giảm xuống khoảng 7,7 tỷ USD, trong khi các nền tảng hàng đầu khác cộng lại chiếm khoảng 18,8 tỷ USD. Những con số này đánh dấu sự thu hẹp đáng kể trong hoạt động, củng cố quan điểm cho rằng sự tham gia của nhà đầu tư đã giảm sút đáng kể.

Khối Lượng Giao Dịch Spot Altcoin | Nguồn: CryptoQuant

Sự tương phản với các giai đoạn thị trường trước đó thật rõ rệt. Trong các thời kỳ hoạt động sôi nổi hơn như tháng 10 và tháng 2 năm 2025, Binance đã ghi nhận từ 40 tỷ đến 50 tỷ USD khối lượng giao dịch altcoin, trong khi các sàn giao dịch khác đạt mức từ 63 tỷ đến 91 tỷ USD. Do đó, môi trường hiện tại phản ánh một sự mất mát đáng kể về thanh khoản và sự tham gia.

Về mặt tương đối, Binance hiện chiếm khoảng 40% tổng khối lượng giao dịch altcoin, nhấn mạnh sự thống trị của nó như là địa điểm chính cho hoạt động. Sự tập trung này cho thấy tính thanh khoản không chỉ thu hẹp mà còn trở nên tập trung hơn.

Điều quan trọng là, các đợt tăng đột biến về khối lượng trước đây trùng khớp với các đỉnh thị trường cục bộ, thường được thúc đẩy bởi FOMO (nỗi sợ bỏ lỡ), nơi những người tham gia muộn cung cấp tính thanh khoản thoát ra cho những người tham gia có chiến lược hơn. Ngược lại, khối lượng trầm lắng ngày nay cho thấy sự thiếu hụt nhu cầu đầu cơ. Tuy nhiên, trong lịch sử, những điều kiện như vậy thường báo trước cơ hội, vì các thiết lập hấp dẫn nhất có xu hướng xuất hiện khi sự quan tâm là tối thiểu và việc nắm giữ vẫn còn nhẹ.

Câu hỏi Liên quan

QThị trường altcoin hiện đang phải đối mặt với tình trạng nào theo bài viết?

AThị trường altcoin đang tiếp tục vật lộn với áp lực bán kéo dài, với sự yếu kém kéo dài trong nhiều tháng do điều kiện thị trường rộng lớn không thuận lợi cho các tài sản rủi ro.

QPhân tích của nhà phân tích Darkfost từ CryptoQuant chỉ ra điều gì về khối lượng giao dịch altcoin?

APhân tích chỉ ra sự sụt giảm rõ rệt và liên tục trong khối lượng giao dịch altcoin trên các sàn giao dịch lớn như Binance, phản ánh sự suy giảm đáng kể trong sự quan tâm và tham gia của các nhà đầu tư.

QTại sao altcoin lại hoạt động kém hơn Bitcoin trong môi trường hiện tại?

ATrong môi trường né tránh rủi ro, vốn thường được tập trung vào các tài sản mạnh hơn như Bitcoin, khiến các altcoin có beta cao hơn dễ bị ảnh hưởng bởi đà giảm kéo dài.

QKhối lượng giao dịch altcoin trên Binance hiện tại là bao nhiêu so với các giai đoạn trước?

AKhối lượng giao dịch altcoin trên Binance hiện chỉ khoảng 7,7 tỷ USD, giảm mạnh so với mức từ 40 đến 50 tỷ USD được ghi nhận trong các giai đoạn tích cực như tháng 10 và tháng 2/2025.

QTheo bài viết, điều kiện nào thường báo hiệu cơ hội đầu tư tiềm năng trong thị trường altcoin?

ATheo bài viết, các điều kiện khi khối lượng giao dịch suy giảm và sự quan tâm đầu cơ ở mức tối thiểu thường là dấu hiệu báo trước cơ hội, vì các thiết lập hấp dẫn nhất thường xuất hiện khi sự quan tâm và định vị thị trường còn thấp.

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.

marsbit8 phút trước

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

marsbit8 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.

marsbit13 phút trước

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

marsbit13 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

Giao dịch

Giao ngay
活动图片