Kamirai Thách Thị Trường Gấu: Đợt Presale Tăng Vọt Lên Giai Đoạn 3 Sau Khi Phân Bổ 150 Tỷ Token Đột Phá

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-27Cập nhật gần nhất vào 2026-02-27

Tóm tắt

Trong bối cảnh thị trường tiền điện tử suy thoái, Kamirai nổi bật với đợt presale cực kỳ thành công, đã chuyển sang Giai đoạn 3 sau khi phân bổ 150 tỷ token. Dự án được xây dựng trên mô hình siêu giảm phát, với cơ chế đốt token được thiết kế để giảm nguồn cung từ 888 tỷ token ban đầu xuống chỉ còn tối đa 1 tỷ token. Điều này nhằm tạo ra sự khan hiếm tuyệt đối, bảo toàn giá trị và khen thưởng cho những người tham gia sớm. Thành tích vượt trội của đợt presale cho thấy sự tin tưởng mạnh mẽ của thị trường vào kiến trúc kinh tế của dự án. Nhóm phát triển đang tập trung vào việc mở rộng tiện ích và hoàn thiện chiến lược niêm yết sàn giao dịch. Kamirai được coi là một sự thay đổi mô hình trong cách các nền kinh tế kỹ thuật số được định giá.

Giữa đà suy giảm kinh tế vĩ mô rộng và tâm lý giảm giá lan tràn trên khắp thị trường tài sản kỹ thuật số, nhà đổi mới Web3 Kamirai đang nổi lên như một điểm sáng ngoại lệ. Vạch ra quỹ đạo giống như một ngôi sao mới nổi trên nền thị trường u ám, dự án đã chính thức bước vào Giai đoạn 3 của đợt presale được mong đợi, phá vỡ mọi kỳ vọng ban đầu từ các tổ chức và nhà đầu tư cá nhân.

Kamirai đã phân bổ thành công 150 tỷ token trong tổng nguồn cung ban đầu là 888 tỷ token, báo hiệu dòng vốn đầu tư sớm khổng lồ và sự tin tưởng sâu sắc của thị trường vào kiến trúc nền tảng của nó.

Trong khi cả thị trường truyền thống và phi tập trung đều đối mặt với biến động cực độ, hiệu suất presale tăng tốc của Kamirai nhấn mạnh xu hướng tìm đến chất lượng rõ rệt giữa các nhà đầu tư tài sản kỹ thuật số. Thành công của dự án phần lớn nhờ vào mô hình kinh tế được thiết kế tỉ mỉ, ưu tiên sự khan hiếm lâu dài và tạo ra giá trị bền vững.

Cốt lõi sức hấp dẫn thị trường của Kamirai là một cơ chế giảm phát mạnh mẽ và chặt chẽ về mặt toán học. Giao thức thực thi một cơ chế đốt token có hệ thống, được cấu trúc rõ ràng để giảm tổng nguồn cung ban đầu từ 888 tỷ token xuống còn tối đa tuyệt đối 1 tỷ token. Cách tiếp cận siêu giảm phát này đảm bảo rằng khi hệ sinh thái trưởng thành và tính hữu dụng mở rộng, nguồn cung lưu thông sẽ thu hẹp tích cực, từ đó khen thưởng cấu trúc cho những người tham gia sớm và giữ vững trước các áp lực lạm phát.

"Những gì chúng ta đang chứng kiến với Kamirai là một sự thay đổi mô hình cơ bản trong cách các nền kinh tế kỹ thuật số được vốn hóa trong thời kỳ thị trường co lại," Kenjiro Matsuda, nhà bình luận hàng đầu và nhà phân tích chiến lược cho dự án, tuyên bố. "Trong khi phần lớn ngành công nghiệp thu hẹp, Kamirai đang di chuyển với đà tăng không thể phủ nhận. Thị trường ngay lập tức nhận ra sức mạnh kinh tế thuần túy của kiến trúc đốt token mạnh mẽ của chúng tôi. Việc giảm nguồn cung từ 888 tỷ xuống mức giới hạn cứng 1 tỷ không chỉ là một cơ chế; đó là một cam kết sâu sắc cho sự khan hiếm tuyệt đối và bảo toàn giá trị ưu tú."

Việc bán hết nhanh chóng các giai đoạn presale trước đó xác nhận lộ trình chiến lược của dự án và nhu cầu ngày càng tăng đối với các tài sản có tính giảm phát cao. Khi Kamirai chuyển tiếp qua Giai đoạn 3, đội ngũ phát triển vẫn tập trung tích cực vào việc mở rộng tiện ích nền tảng và hoàn thiện các chiến lược niêm yết sàn giao dịch chủ chốt để đảm bảo tính thanh khoản cao khi ra mắt công chúng.

Lĩnh vực tài sản kỹ thuật số đang theo dõi sát sao các giai đoạn tiếp theo của Kamirai, vì sự kết hợp độc đáo của nó giữa tokenomics mạnh mẽ, đà tăng thị trường vững chắc và sự nén phía cung tích cực, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các đợt phát hành token trong môi trường kinh tế vĩ mô hạn chế.

Về Kamirai

Kamirai là một giao thức phi tập trung thế hệ tiếp theo được xây dựng dựa trên tokenomics siêu giảm phát và các nguyên tắc thị trường chặt chẽ. Bằng cách tích hợp một cơ chế đốt năng động được thiết kế để loại bỏ hơn 99,8% nguồn cung ban đầu, Kamirai cung cấp một tài sản kỹ thuật số có cấu trúc vững chắc, tập trung vào sự khan hiếm cực độ, khả năng phục hồi và tiện ích lâu dài trong nền kinh tế phi tập trung.

Liên hệ Truyền thông:

  • Văn phòng Kenjiro Matsuda
  • Email: Kami@kamirai.io
  • Trang web: www.kamirai.io

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: TheNewsCrypto không xác nhận bất kỳ nội dung nào trên trang này. Nội dung được mô tả trong Thông cáo Báo chí này không đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. TheNewsCrypto khuyến nghị độc giả của chúng tôi đưa ra quyết định dựa trên nghiên cứu của riêng họ. TheNewsCrypto không chịu trách nhiệm về bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào liên quan đến nội dung, sản phẩm hoặc dịch vụ được nêu trong Thông cáo Báo chí này.

ThẻKamiraiThông cáo Báo chí

Câu hỏi Liên quan

QKamirai đã đạt được điều gì đáng chú ý trong thị trường gấu?

AKamirai đã chính thức bước vào Giai đoạn 3 của đợt presale và phân bổ thành công 150 tỷ token từ tổng nguồn cung ban đầu 888 tỷ, thể hiện dòng vốn đầu tư lớn và sự tự tin của thị trường.

QCơ chế giảm phát của Kamirai hoạt động như thế nào?

AGiao thức Kamirai thực hiện cơ chế đốt token có hệ thống, được thiết kế để giảm nguồn cung ban đầu từ 888 tỷ token xuống còn tối đa 1 tỷ token, nhằm tạo ra sự khan hiếm tuyệt đối và bảo toàn giá trị.

QAi là người bình luận chính về dự án Kamirai được nhắc đến trong bài?

AKenjiro Matsuda, nhà bình luận hàng đầu và là nhà phân tích chiến lược của dự án, đã nhận xét về sự thay đổi mô hình trong việc vốn hóa các nền kinh tế kỹ thuật số.

QTại sao Kamirai được coi là một tài sản giảm phát mạnh?

AKamirai được coi là tài sản giảm phát mạnh vì nó tích hợp cơ chế đốt token động, loại bỏ hơn 99,8% nguồn cung ban đầu, tập trung vào sự khan hiếm và giá trị lâu dài.

QLàm thế nào để liên hệ với đội ngũ Kamirai?

ACó thể liên hệ với Văn phòng của Kenjiro Matsuda qua email Kami@kamirai.io hoặc truy cập trang web chính thức www.kamirai.io.

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit57 phút trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit57 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit1 giờ trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit1 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit3 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片