IMF Đánh Giá Lĩnh Vực Token Hóa: Kêu Gọi Lộ Trình Ứng Phó Với Những Thay Đổi Hệ Thống

bitcoinistXuất bản vào 2026-04-03Cập nhật gần nhất vào 2026-04-03

Tóm tắt

IMF đánh giá lĩnh vực token hóa, dự báo sự mở rộng nhanh chóng của các tài sản tài chính được biểu diễn trên chuỗi khối, đồng thời cảnh báo nó có thể định hình lại hệ thống tài chính toàn cầu và tạo ra các lỗ hổng hệ thống mới. Tổ chức này nhấn mạnh các công cụ quản lý khủng hoảng truyền thống trở nên kém hiệu quả trong môi trường xuyên biên giới, hoạt động với tốc độ cao của token hóa. IMF đề xuất một lộ trình 5 điểm để giải quyết các rủi ro, bao gồm: sử dụng tiền an toàn để thanh toán, áp dụng tiêu chuẩn toàn cầu, đảm bảo chắc chắn về mặt pháp lý, thiết lập các tiêu chuẩn chung và điều chỉnh khung quản lý thanh khoản cho môi trường tự động 24/7.

Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) vừa đưa ra một đánh giá mới về lĩnh vực token hóa, dự báo sự mở rộng nhanh chóng của việc thể hiện các khoản nợ tài chính trên chuỗi trong khi cảnh báo rằng sự thay đổi này có thể định hình lại hệ thống tài chính toàn cầu và tạo ra những lỗ hổng hệ thống mới.

IMF Chỉ Ra Giới Hạn Của Các Công Cụ Xử Lý Truyền Thống

Trong một bản ghi chú được IMF công bố vào thứ Tư, token hóa được mô tả không chỉ là một đổi mới công nghệ: nó đại diện cho một sự chuyển đổi thể chế.

Bằng cách chuyển đổi tiền tệ, chứng khoán và các công cụ phái sinh thành các token kỹ thuật số có thể lập trình được ghi lại trên sổ cái chia sẻ, token hóa thay đổi cách các khoản nợ được tạo ra, di chuyển và thanh toán, IMF tuyên bố.

Sự thay đổi đó, bản ghi chú nói, mang lại cả tiềm năng tăng hiệu quả và rủi ro gián đoạn đáng kể đối với các khuôn khổ quản lý và xử lý khủng hoảng đã được thiết lập.

Một mối quan tâm trung tâm của Quỹ là tài chính token hóa không phù hợp gọn gàng trong các cấu trúc pháp lý và giám sát mang tính lãnh thổ, quốc gia vốn là nền tảng của các chế độ xử lý hiện tại.

Các công cụ quản lý khủng hoảng truyền thống dựa vào kiểm soát pháp lý đối với các tổ chức, cơ sở hạ tầng và tài sản. Ngược lại, IMF mô tả các hệ thống token hóa có khả năng thực hiện giao dịch xuyên biên giới nhiều khu vực pháp lý ở "tốc độ máy móc".

IMF cảnh báo rằng điều này có thể khiến các cơ quan chức năng chỉ có những đòn bẩy hạn chế để kiềm chế áp lực khi các điểm kiểm soát quan trọng trong môi trường token hóa có thể nằm ở các khóa quản trị, cơ chế đồng thuận, hoặc logic của hợp đồng thông minh thay vì trong các thực thể có trụ sở trong nước.

Lộ Trình Năm Điểm Để Kiểm Soát 'Rủi Ro Token Hóa'

Để giải quyết những thách thức token hóa được cho là này, IMF đưa ra cái mà họ gọi là "lộ trình chính sách mạch lạc" được xây dựng dựa trên năm trụ cột nhằm ứng phó với sự phân bổ mới về niềm tin và rủi ro do cơ sở hạ tầng token hóa tạo ra.

Thứ nhất, Quỹ tuyên bố việc thanh toán nên được neo giữ bằng các hình thức tiền an toàn: các giao dịch token hóa quan trọng mang tính hệ thống cuối cùng phải được thanh toán bằng các tài sản giảm thiểu rủi ro tín dụng và thanh khoản.

Thứ hai, IMF thúc giục việc áp dụng các tiêu chuẩn và khuyến nghị toàn cầu cho thị trường crypto phù hợp với nguyên tắc "cùng hoạt động, cùng rủi ro, cùng kết quả quản lý", vang vọng công việc trước đây của IMF và Hội đồng Ổn định Tài chính.

Thứ ba, Quỹ kêu gọi sự chắc chắn về mặt pháp lý: họ nói rằng các nhà lập pháp và tòa án nên làm rõ tình trạng pháp lý của lĩnh vực token hóa, cách thiết lập hồ sơ quyền sở hữu và khi nào việc thanh toán trở nên cuối cùng, đảm bảo rằng các khuôn khổ pháp lý phát triển song song với việc triển khai kỹ thuật.

Thứ tư, IMF khuyến nghị các tiêu chuẩn chung cho kỳ vọng thanh toán và tính cuối cùng, và các sắp xếp giám sát hợp tác để ngăn chặn sự phân mảnh và quản lý rủi ro xuyên biên giới.

Thứ năm, các khuôn khổ quản lý thanh khoản và khủng hoảng phải được điều chỉnh cho một môi trường tự động liên tục 24/7; các ngân hàng trung ương và các cơ quan chức năng khác có thể cần phát triển các công cụ mới hoặc vận hành trực tiếp trong cơ sở hạ tầng token hóa để giữ cho các công cụ chính sách của họ hiệu quả.

Tổng hợp lại, IMF lập luận, những biện pháp này sẽ tạo thành xương sống của một hệ thống tài chính token hóa ổn định và hiệu quả. Việc triển khai lộ trình sẽ đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ và bền vững giữa các cơ quan công quyền và các thành viên khu vực tư nhân xuyên suốt các khu vực pháp lý, Quỹ lưu ý.

Biểu đồ hàng ngày cho thấy tổng vốn hóa thị trường crypto giảm xuống dưới 2,3 nghìn tỷ USD vào thứ Năm. Nguồn: TOTAL trên TradingView.com

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

Câu hỏi Liên quan

QIMF đánh giá như thế nào về lĩnh vực tokenization trong báo cáo mới nhất của họ?

AIMF dự báo lĩnh vực tokenization sẽ mở rộng nhanh chóng, nhưng cảnh báo rằng sự thay đổi này có thể định hình lại hệ thống tài chính toàn cầu và tạo ra những lỗ hổng hệ thống mới. Họ mô tả tokenization không chỉ là một đổi mới công nghệ mà còn là một sự chuyển đổi thể chế.

QMối quan tâm chính của IMF về tài chính tokenization là gì?

AMối quan tâm chính là tài chính tokenization không phù hợp gọn gàng trong các cấu trúc pháp lý và giám sát có ranh giới lãnh thổ quốc gia, vốn là nền tảng của các chế độ giải quyết khủng hoảng truyền thống. Các công cụ quản lý khủng hoảng truyền thống dựa vào kiểm soát thẩm quyền, trong khi các hệ thống tokenized có thể thực hiện giao dịch xuyên biên giới với tốc độ máy.

QIMF đề xuất lộ trình nào để giải quyết các rủi ro từ tokenization?

AIMF đề xuất một lộ trình chính sách 5 trụ cột: 1) Thanh toán bù trừ phải được neo giữ bằng các hình thức tiền an toàn. 2) Áp dụng các tiêu chuẩn toàn cầu phù hợp với nguyên tắc 'cùng hoạt động, cùng rủi ro, cùng kết quả quy định'. 3) Đảm bảo chắc chắn về mặt pháp lý. 4) Thiết lập các tiêu chuẩn chung về kỳ vọng thanh toán và tính cuối cùng. 5) Thích ứng các khuôn khổ thanh khoản và quản lý khủng hoảng cho môi trường tự động 24/7.

QTại sao IMF cho rằng các công cụ giải quyết khủng hoảng truyền thống có thể không hiệu quả với tài chính tokenization?

ABởi vì các công cụ truyền thống dựa vào việc kiểm soát theo thẩm quyền đối với các tổ chức, cơ sở hạ tầng và tài sản. Trong khi đó, các điểm kiểm soát quan trọng trong môi trường tokenized có thể nằm trong khóa quản trị, cơ chế đồng thuận hoặc logic của hợp đồng thông minh, thay vì trong các thực thể có trụ sở quốc gia, khiến các cơ quan chức năng có ít đòn bẩy để ngăn chặn áp lực.

QTheo IMF, điều kiện tiên quyết để xây dựng một hệ thống tài chính tokenized ổn định là gì?

AĐiều kiện tiên quyết là sự hợp tác chặt chẽ và bền vững giữa các cơ quan công quyền và các thành viên khu vực tư nhân trên nhiều khu vực pháp lý để thực hiện lộ trình chính sách 5 điểm, từ đó hình thành xương sống cho một hệ thống tài chính tokenized ổn định và hiệu quả.

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.

marsbit45 phút trước

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

marsbit45 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.

marsbit51 phút trước

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

marsbit51 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