Gemini Mất Ba Nhà Lãnh Đạo Cấp Cao Trong Những Cuộc Ra Đi Đột Ngột Của Ban Điều Hành

bitcoinistXuất bản vào 2026-02-18Cập nhật gần nhất vào 2026-02-18

Tóm tắt

Sàn giao dịch tiền mã hóa Gemini (GEMI) đang trải qua một giai đoạn biến động lớn khi ba giám đốc điều hành cấp cao gồm Giám đốc Vận hành (COO), Giám đốc Tài chính (CFO) và Giám đốc Pháp lý (CLO) đột ngột rời đi chỉ vài tháng sau khi công ty lên sàn chứng khoán New York (IPO). Công ty cho biết không có bất đồng nào dẫn đến việc này và sẽ không thay thế COO ngay lập tức. Chủ tịch Cameron Winklevoss sẽ đảm nhận một số trách nhiệm của COO. Những thay đổi nhân sự này diễn ra sau thông báo cắt giảm 25% lực lượng lao động và ngừng hoạt động tại Anh, EU và Úc. Về mặt tài chính, Gemini dự báo lỗ trước thuế điều chỉnh từ 257-267 triệu USD trong năm 2025, với chi phí hoạt động tăng mạnh. Kể từ khi IPO, cổ phiếu GEMI đã giảm mạnh, có lúc lao dốc gần 15% xuống mức thấp kỷ lục.

Sàn giao dịch tiền điện tử Gemini (GEMI) đang đối mặt với một giai đoạn biến động đáng kể, khi ba giám đốc điều hành hàng đầu rời công ty chỉ vài tháng sau đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) tại New York.

COO, CFO Và CLO Của Gemini Rời Sàn Giao Dịch

Vào thứ Ba, công ty — được sáng lập và dẫn dắt bởi cặp song sinh tỷ phú Tyler và Cameron Winklevoss — đã tiết lộ trong một hồ sơ quy định rằng Giám đốc Vận hành Marshall Beard, Giám đốc Tài chính Dan Chen và Giám đốc Pháp lý Tyler Meade sẽ rời đi có hiệu lực ngay lập tức.

Beard cũng đã từ chức khỏi hội đồng quản trị của Gemini. Công ty tuyên bố trong hồ sơ rằng việc từ chức của Beard không phải là kết quả của bất kỳ bất đồng nào với công ty.

Trong một ghi chú nghiên cứu được Bloomberg báo cáo, nhà phân tích Matthew Coad từ Truist Securities cảnh báo rằng những cuộc ra đi này "có thể khiến nhiều nhà đầu tư lo ngại hơn về khả năng thanh toán của Gemini."

Gemini cho biết họ không có kế hoạch thay thế Beard vào lúc này. Thay vào đó, Chủ tịch Cameron Winklevoss sẽ đảm nhận một số trách nhiệm của cựu COO. Công ty đã bổ nhiệm Giám đốc Kế toán Danijela Stojanovic làm giám đốc tài chính tạm thời, trong khi Kate Freedman sẽ đảm nhận vai trò cố vấn pháp lý tổng hợp tạm thời.

Cuộc cải tổ ban lãnh đạo diễn ra sau một thông báo lớn khác vào đầu tháng này, khi Gemini tiết lộ kế hoạch cắt giảm tới 25% lực lượng lao động và chấm dứt hoạt động tại Vương quốc Anh, Liên minh Châu Âu và Úc.

Khó Khăn Sau IPO Tiếp Tục Gia Tăng

Về mặt tài chính, công ty cũng đang chịu áp lực. Cùng với tin tức về lãnh đạo, Gemini đã công bố hướng dẫn sơ bộ cho kết quả năm 2025 của mình. Họ dự kiến báo cáo khoản lỗ trước thuế điều chỉnh trong khoảng từ 267 triệu đến 257 triệu đô la.

Doanh thu thuần dự kiến đạt từ 165 triệu đến 175 triệu đô la, với khoảng 600.000 người dùng giao dịch hàng tháng tính đến ngày 31 tháng 12. Chi phí hoạt động dự báo sẽ đạt từ 520 triệu đến 530 triệu đô la, một mức tăng đáng kể so với 308 triệu đô la một năm trước đó.

Gemini cho biết mức tăng này chủ yếu là do chi phí liên quan đến nhân sự cao hơn và các khoản đầu tư tiếp tục vào công nghệ, chức năng hành chính và nỗ lực tiếp thị. Công ty vẫn chưa công bố ngày chính thức để công bố kết quả thu nhập đầy đủ.

Gemini đã lên sàn chứng khoán vào giữa tháng 9 năm ngoái, và cổ phiếu của công ty đã tăng vọt lên mức cao kỷ lục 45,89 đô la vào ngày sau khi giao dịch bắt đầu. Tuy nhiên, cổ phiếu đã giảm đều kể từ khi ra mắt, phản ánh sự sụt giảm chung của thị trường tiền điện tử do Bitcoin (BTC) dẫn đầu.

Cổ phiếu của sàn giao dịch được giao dịch dưới mã chứng khoán GEMI đã giảm mạnh vào thứ Ba, giảm gần 15% xuống mức thấp nhất trong ngày kể từ khi lên sàn. Tính đến thời điểm viết bài, cổ phiếu đã giảm tới 14% xuống 6,64 đô la, đánh dấu mức giảm một ngày mạnh nhất kể từ tháng 11.

Biểu đồ hàng ngày cho thấy xu hướng giảm của GEMI kể từ khi công ty ra mắt thị trường chứng khoán vào năm ngoái. Nguồn: GEMI trên TradingView.com

Hình ảnh nổi bật từ OpenArt, biểu đồ từ TradingView.com

Câu hỏi Liên quan

QBa nhà lãnh đạo cấp cao nào của Gemini đã đột ngột rời đi?

ABa nhà lãnh đạo cấp cao rời đi là Giám đốc điều hành (COO) Marshall Beard, Giám đốc tài chính (CFO) Dan Chen và Giám đốc pháp lý (CLO) Tyler Meade.

QTại sao việc các giám đốc điều hành rời đi lại gây lo ngại cho các nhà đầu tư?

ATheo phân tích của Truist Securities, việc này 'có thể khiến nhiều nhà đầu tư lo ngại hơn về khả năng thanh toán của Gemini'.

QCông ty đã có những hành động nào để ứng phó với việc các lãnh đạo cấp cao rời đi?

AGemini không có kế hoạch thay thế COO ngay lập tức. Chủ tịch Cameron Winklevoss sẽ đảm nhận một số trách nhiệm của COO. Công ty đã bổ nhiệm Giám đốc kế toán Danijela Stojanovic làm CFO tạm thời và Kate Freedman làm cố vấn pháp lý tổng hợp tạm thời.

QTình hình tài chính của Gemini sau khi lên sàn (IPO) như thế nào?

ACông ty dự kiến báo cáo khoản lỗ trước thuế điều chỉnh từ 267 triệu đến 257 triệu USD vào năm 2025. Doanh thu ròng dự kiến từ 165 đến 175 triệu USD, trong khi chi phí hoạt động dự báo tăng mạnh lên 520-530 triệu USD.

QGiá cổ phiếu của Gemini (GEMI) đã biến động ra sao kể từ khi lên sàn?

ACổ phiếu đạt mức cao kỷ lục 45,89 USD vào ngày sau khi giao dịch bắt đầu nhưng đã giảm liên tục kể từ đó. Vào thời điểm bài báo, cổ phiếu giảm tới 14%, xuống mức 6,64 USD, mức thấp kỷ lục trong ngày và là mức giảm một ngày mạnh nhất kể từ tháng 11.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit3 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit3 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit7 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit7 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit8 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit8 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片