Từ Vàng đến Dầu thô: WEEX Mở rộng dần Token hóa Tài sản Thực tế sang Thị trường Năng lượng

marsbitXuất bản vào 2026-03-14Cập nhật gần nhất vào 2026-03-14

Tóm tắt

Trong hai năm qua, mã hóa tài sản thế giới thực (RWA) đã trở thành một hướng phát triển quan trọng trong ngành công nghiệp tiền mã hóa. Xu hướng này hiện đang mở rộng sang lĩnh vực năng lượng. Kim loại quý, đặc biệt là vàng, là một trong những tài sản truyền thống đầu tiên được mã hóa với các đồng tiền phổ biến như PAX Gold và Tether Gold, mang lại khả năng giao dịch 24/7 và giảm rào cản tham gia. Tiếp theo, tài sản năng lượng, cụ thể là dầu thô, cũng đã bắt đầu được mã hóa. Một ví dụ là XTI, một tài sản kỹ thuật số theo dõi giá spot dầu thô WTI của NYMEX, cho phép người dùng tiếp cận thị trường năng lượng toàn cầu thông qua thị trường tiền mã hóa. Sàn giao dịch tài sản kỹ thuật số WEEX gần đây đã bổ sung XTI vào danh mục hàng hóa của mình, đồng thời tiếp tục hỗ trợ các đồng tiền liên quan đến vàng và bạc. Nền tảng này cũng đã triển khai các chương trình khuyến khích giao dịch để tăng tính thanh khoản. Lộ trình phát triển của RWA đã chuyển từ tài sản tài chính sang hàng hóa vật chất. Ranh giới giữa thị trường tiền mã hóa và thị trường tài sản truyền thống đang ngày càng trở nên mờ nhạt khi ngày càng nhiều tài sản truyền thống được ánh xạ lên blockchain.

Trong hai năm qua, token hóa tài sản thế giới thực (RWA, Real World Assets) dần trở thành hướng phát triển quan trọng trong ngành công nghiệp tiền mã hóa. Từ stablecoin đến trái phiếu kho bạc Mỹ, rồi đến các kim loại quý như vàng, ngày càng nhiều tài sản truyền thống bắt đầu thâm nhập thị trường số thông qua blockchain.

Ngày nay, xu hướng này đang mở rộng hơn nữa — tài sản năng lượng cũng bắt đầu được đưa lên chain.

Kim loại quý tiên phong trong khám phá token hóa

Trong lĩnh vực RWA, kim loại quý là một trong những loại tài sản truyền thống đầu tiên bước vào thị trường tiền mã hóa. Các kim loại quý điển hình như vàng sở hữu hệ thống định giá toàn cầu thống nhất và thị trường tài chính trưởng thành, do đó vốn dĩ đã phù hợp để được token hóa.

Hiện nay, các token vàng tương đối trưởng thành trên thị trường bao gồm

PAX Gold

Tether Gold

Ngoài ra, một số nền tảng cũng bắt đầu ra mắt các token gắn với giá bạc, chẳng hạn như sản phẩm XAG, cho phép tài sản kim loại quý lưu thông dưới dạng số trong thị trường tiền mã hóa.

So với giao dịch kim loại quý truyền thống, loại tài sản được token hóa này có một số đặc điểm mới:

Giao dịch 7×24 giờ

Ngưỡng tham gia tài sản thấp hơn

Tính tương thích tự nhiên với hệ sinh thái tài sản mã hóa

Khi thị trường dần trưởng thành, token kim loại quý đã phát triển từ sản phẩm thử nghiệm ban đầu thành một phân khúc ổn định trong thị trường giao dịch tiền mã hóa.

Token hóa dầu thô trở thành hướng khám phá mới

Sau kim loại quý, một loại hàng hóa đại chúng quan trọng khác cũng bắt đầu lọt vào tầm ngắm token hóa — dầu thô.

Là một trong những tài sản năng lượng quan trọng nhất toàn cầu, dầu thô từ lâu chủ yếu được giao dịch thông qua thị trường tương lai, chẳng hạn như hợp đồng dầu thô WTI của Sàn giao dịch Hàng hóa New York (NYMEX). Nhưng thị trường dầu thô truyền thống thường tồn tại các vấn đề như ngưỡng tài khoản cao, thời gian giao dịch hạn chế.

Trong bối cảnh này, một số nền tảng tài sản số bắt đầu thử nghiệm đưa mức tiếp xúc giá dầu thô vào thông qua phương thức blockchain.

Trong đó, XTI là một tài sản số hóa token giá dầu thô WTI Mỹ. Tài sản này thông qua việc neo giá trị theo thời gian thực với giá giao ngay dầu thô WTI của NYMEX, cho phép người dùng theo dõi trực tiếp biến động giá dầu thô trong thị trường tiền mã hóa, từ đó có được mức tiếp xúc số hóa với thị trường năng lượng toàn cầu.

Mô hình này giúp tài sản dầu thô ở một mức độ nhất định vượt qua ranh giới giao dịch của thị trường truyền thống, đồng thời cũng mang lại một loại tài sản vĩ mô mới cho thị trường tiền mã hóa.

Nền tảng đang mở rộng bản đồ hàng hóa đại chúng trên chain

Khi tài sản kim loại quý và năng lượng dần bước vào thị trường trên chain, một số sàn giao dịch cũng bắt đầu tăng cường bố trí phân khúc tài sản liên quan.

Nền tảng giao dịch tài sản số WEEX gần đây đã đưa token dầu thô XTI vào ma trận tài sản hàng hóa của nền tảng, đồng thời tiếp tục hỗ trợ giao dịch các token liên quan đến vàng và bạc, bao gồm các tài sản như PAXG, XAUT, XAG.

Giới chuyên môn cho rằng, kiểu bố trí này phản ánh việc nền tảng đang tuân theo xu hướng phát triển RWA, thông qua việc giới thiệu thêm nhiều loại tài sản thực tế để làm phong phú cấu trúc tài sản của thị trường tiền mã hóa.

Đồng thời, WEEX gần đây còn đưa ra kế hoạch khuyến khích giao dịch theo giai đoạn dành cho tài sản hàng hóa, bao gồm token kim loại quý, tài sản dầu thô và một số sản phẩm hợp đồng chứng khoán Mỹ, nhằm nâng cao hơn nữa tính thanh khoản và mức độ tham gia của thị trường liên quan.

Lĩnh vực RWA đang đi từ tài sản tài chính đến hàng hóa đại chúng

Xét theo lộ trình phát triển ngành, token hóa tài sản thực tế đã trải qua một số giai đoạn:

Ban đầu là stablecoin giải quyết vấn đề định giá trên chain;

Sau đó là các tài sản tài chính như trái phiếu kho bạc Mỹ bước vào blockchain;

Và bây giờ, các tài sản hàng hóa đại chúng như kim loại quý và năng lượng cũng bắt đầu trở thành một phần quan trọng của RWA.

Khi cơ sở hạ tầng công nghệ không ngừng trưởng thành, trong tương lai có thể sẽ có nhiều tài sản truyền thống khác được ánh xạ vào thế giới blockchain, từ đó hình thành hệ thống tài sản số đa dạng hơn.

Trong xu hướng này, từ vàng, bạc đến dầu thô, hàng hóa đại chúng đang dần hoàn thành biểu đạt số hóa, và ranh giới giữa thị trường tiền mã hóa và thị trường tài sản truyền thống cũng đang ngày càng trở nên mờ nhạt.

Về WEEX

WEEX thành lập năm 2018, là một nền tảng giao dịch tài sản mã hóa hướng đến người dùng toàn cầu, nỗ lực cung cấp dịch vụ giao dịch an toàn, ổn định và dễ sử dụng cho người dùng. Nền tảng hỗ trợ giao dịch giao ngay và hợp đồng tương lai, được trang bị hệ thống quản lý rủi ro đa tầng và cơ chế quỹ bảo hiểm toàn bộ, nhằm đảm bảo an toàn tài sản cho người dùng. WEEX hiện đã đạt được hợp tác thương hiệu khu vực chính thức với LaLiga Giải bóng đá Tây Ban Nha (LALIGA) cho khu vực Hồng Kông và Đài Loan, và đang đẩy mạnh bố trí tuân thủ và địa phương hóa tại nhiều thị trường như Trung Đông, Châu Âu, Mỹ Latinh, Châu Phi và Đông Nam Á. Với chiến lược mở rộng hệ sinh thái Web3 không ngừng, WEEX đang tiếp tục phối hợp phát triển cùng cộng đồng nhà phát triển và người dùng toàn cầu, thúc đẩy giao dịch tài sản số tiến triển theo hướng cởi mở và minh bạch hơn.

Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập: Website | Twitter | Telegram | Linkedin

Câu hỏi Liên quan

QTài sản thế giới thực (RWA) là gì và tại sao nó trở thành xu hướng quan trọng trong ngành công nghiệp tiền mã hóa?

ATài sản thế giới thực (RWA) là các tài sản truyền thống như tiền tệ, trái phiếu, kim loại quý hoặc hàng hóa được mã hóa (tokenized) trên blockchain. Nó trở thành xu hướng quan trọng vì mang lại khả năng giao dịch 24/7, giảm rào cản tham gia và tích hợp dễ dàng với hệ sinh thái tiền mã hóa, mở rộng phạm vi tài sản số.

QNhững kim loại quý nào đã được mã hóa thành công và các đặc điểm nổi bật của chúng là gì?

AVàng và bạc là những kim loại quý đã được mã hóa thành công. Các token phổ biến bao gồm PAX Gold (PAXG), Tether Gold (XAUT) cho vàng và XAG cho bạc. Chúng có các đặc điểm nổi bật như giao dịch 24/7, ngưỡng tham gia thấp hơn và khả năng tương thích tự nhiên với hệ sinh thái tiền mã hóa.

QXTI là gì và nó hoạt động như thế nào để theo dõi giá dầu thô?

AXTI là một tài sản kỹ thuật số được mã hóa (tokenized) để theo dõi giá dầu thô WTI của Mỹ. Nó hoạt động bằng cách neo giá theo thời gian thực với giá giao ngay (spot price) của dầu WTI trên Sàn giao dịch hàng hóa New York (NYMEX), cho phép người dùng tiếp cận và theo dõi biến động giá năng lượng toàn cầu trong thị trường tiền mã hóa.

QSàn giao dịch WEEX đã mở rộng danh mục tài sản hàng hóa trên chuỗi như thế nào?

AWEEX đã mở rộng danh mục bằng cách bổ sung token dầu thô XTI vào ma trận tài sản hàng hóa của mình, đồng thời tiếp tục hỗ trợ giao dịch các token kim loại quý như PAXG, XAUT (vàng) và XAG (bạc). Nền tảng này còn triển khai các chương trình khuyến khích giao dịch theo giai đoạn để tăng tính thanh khoản và mức độ tham gia cho các tài sản này.

QLộ trình phát triển của lĩnh vực RWA đã trải qua những giai đoạn nào và tương lai hướng đến điều gì?

ALộ trình phát triển của RWA bắt đầu với stablecoin để giải quyết vấn đề định giá trên chuỗi, sau đó mở rộng sang các tài sản tài chính như trái phiếu kho bạc Mỹ, và hiện tại là các hàng hóa đại chúng như kim loại quý và năng lượng. Tương lai, với cơ sở hạ tầng công nghệ ngày càng trưởng thành, nhiều tài sản truyền thống hơn sẽ được ánh xạ lên blockchain, tạo ra một hệ thống tài sản kỹ thuật số đa dạng và làm mờ dần ranh giới giữa thị trường tiền mã hóa và thị trường tài sản truyền thống.

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.

marsbit48 phút trước

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

marsbit48 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.

marsbit54 phút trước

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

marsbit54 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.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 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.

marsbit2 giờ trước

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

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片