'Cơ Hội Cuối Cùng': Chính Sách Tiền Mã Hóa Hoa Kỳ Đến Hạn Chót Quan Trọng, Thượng Nghị Sĩ Tuyên Bố

bitcoinistXuất bản vào 2026-04-12Cập nhật gần nhất vào 2026-04-12

Tóm tắt

Thượng nghị sĩ Mỹ Cynthia Lummis cảnh báo đây là "cơ hội cuối cùng" để thông qua Đạo luật CLARITY - dự luật cấu trúc thị trường tiền mã hóa - trước năm 2030, do lo ngại bầu cử giữa kỳ tháng 11 có thể làm đình trệ tiến trình lập pháp. Giới công nghiệp và nhà quản lý như Chris Dixon (a16z) và Chủ tịch SEC Paul Atkins cùng thúc giục thông qua dự luật nhằm thiết lập quy định rõ ràng, bảo vệ tương lai tài chính Mỹ và thu hút đổi mới. Tuy nhiên, vấn đề tranh cãi về lợi suất stablecoin vẫn là trở ngại then chốt, được Paul Grewal của Coinbase nhấn mạnh có thể ảnh hưởng đến việc thông qua ủy ban. Tổng thống Trump được kỳ vọng sẽ ký thông qua nếu dự luật được Quốc hội phê chuẩn.

Giám đốc pháp lý của Coinbase Paul Grewal cho biết Đạo luật CLARITY có thể sắp được xem xét tại Ủy ban Ngân hàng Thượng viện, nhưng ông gắn tiến triển này với một vấn đề chưa được giải quyết: tranh chấp về lợi suất tiền mã hóa và stablecoin.

Điều này diễn ra khi nỗ lực thúc đẩy dự luật rộng rãi hơn đã nhận được sự khẩn trương mới từ các nhà lập pháp và nhân vật trong ngành, những người lo sợ rằng cơ hội hành động đang đóng lại nhanh chóng.

Áp Lực Hạn Chót Gia Tăng

Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ Cynthia Lummis cho biết đất nước có thể sẽ không có cơ hội nghiêm túc khác cho dự luật này trước năm 2030.

Trong một bài đăng trên X vào thứ Sáu, bà nói rằng đây là "cơ hội cuối cùng" để thông qua Đạo luật CLARITY ít nhất cho đến năm đó và cảnh báo không được để tương lai tài chính của đất nước tuột mất.

Cảnh báo của bà được đưa ra vào một thời điểm nhạy cảm. Các thành viên trong ngành ngày càng lo lắng hơn về triển vọng của dự luật trong năm nay, khi cuộc bầu cử giữa kỳ tháng 11 đe dọa làm thay đổi các ưu tiên của quốc hội và làm chậm công việc lập pháp về tiền mã hóa.

Nhận xét của Lummis đã định hình cuộc chiến này là một cuộc chiến không thể bị trì hoãn thêm nữa.

David Sacks, cựu quan chức phụ trách AI và tiền mã hóa của Nhà Trắng, đã lặp lại quan điểm đó một ngày trước đó. Ông nói rằng Ủy ban Ngân hàng Thượng viện, sau đó là toàn thể Thượng viện, nên thông qua luật về cấu trúc thị trường và nói rằng ông tin rằng Tổng thống Hoa Kỳ Donald Trump sẽ ký thành luật.

Đà Thúc Đẩy Của Ngành Tăng Tốc

Áp lực không chỉ đến từ các nhà lập pháp. Chris Dixon, đối tác quản lý của a16z Crypto, cho biết các quy tắc được xác định rõ ràng sẽ giúp ích cho cả người tiêu dùng và các doanh nhân.

Luận điểm đó đã trở thành một lập luận phổ biến trong ngành, nơi nhiều công ty cho rằng sự giám sát rõ ràng hơn sẽ giúp Hoa Kỳ thu hút nhiều đổi mới và nhu cầu bán lẻ hơn đối với tài sản tiền mã hóa.

Tổng vốn hóa thị trường tiền mã hóa hiện ở mức 2,4 nghìn tỷ USD. Biểu đồ: TradingView

Quan điểm đó đã lan rộng khắp các góc khác nhau của lĩnh vực. Người sáng lập Immutable Robbie Ferguson cho biết vào ngày 3 tháng 4 rằng Đạo luật CLARITY có thể khiến sự tăng trưởng của ngành game trong thập kỷ qua trở nên nhỏ bé so sánh.

Giám đốc điều hành Coinbase Brian Armstrong cũng thay đổi giọng điệu vào thứ Sáu, nói rằng đã đến lúc dự luật phải được tiến hành sau nhiều tháng trì hoãn.

Cuộc Chiến Stablecoin Vẫn Lơ Lửng

Ngay cả với đà đó, một vấn đề then chốt vẫn tồn tại. Grewal cho biết vào ngày 2 tháng 4 rằng dự luật có thể sắp được đánh dấu tại Ủy ban Ngân hàng Thượng viện, nhưng ông cũng nói rằng con đường phía trước phụ thuộc vào thỏa thuận về lợi suất stablecoin.

Vấn đề đó đã ngăn luật di chuyển suôn sẻ, ngay cả khi sự ủng hộ đã được xây dựng giữa các công ty và một số cơ quan quản lý.

Giờ đây, các cơ quan quản lý cũng lên tiếng. Chủ tịch SEC Paul Atkins cho biết đã đến lúc Quốc hội chuyển luật cấu trúc thị trường đến bàn của Trump và bảo vệ hệ thống khỏi những gì ông gọi là các cơ quan quản lý "ngoài vòng pháp luật".

Kể từ đó, Đạo luật CLARITY đã trở thành một phép thử về việc liệu Washington có thể ổn định các quy định về tiền mã hóa trước khi lịch trình chính trị khép lại hay không.

Hình ảnh nổi bật từ Unsplash, biểu đồ từ TradingView

Câu hỏi Liên quan

QThượng nghị sĩ Cynthia Lummis cảnh báo điều gì về Đạo luật CLARITY?

ABà cảnh báo đây là 'cơ hội cuối cùng' để thông qua Đạo luật CLARITY ít nhất cho đến năm 2030, và nếu không, tương lai tài chính của Mỹ có thể bị ảnh hưởng.

QVấn đề nào được Paul Grewal chỉ ra là trở ngại chính cho việc thông qua dự luật?

APaul Grewal cho rằng vấn đề tranh cãi về lợi suất (yield) của tiền mã hóa và stablecoin là trở ngại chính cần được giải quyết để dự luật tiến triển.

QDavid Sacks và Chris Dixon đưa ra lập luận gì để ủng hộ Đạo luật CLARITY?

ADavid Sacks cho rằng đạo luật sẽ thiết lập các quy tắc rõ ràng cho tài sản kỹ thuật số, còn Chris Dixon nói rằng các quy định được xác định rõ ràng sẽ giúp ích cho cả người tiêu dùng và các doanh nhân.

QTại sao thời điểm thông qua dự luật lại được coi là cấp bách?

AThời điểm được coi là cấp bách vì cuộc bầu cử giữa kỳ vào tháng 11 sắp tới có thể làm thay đổi các ưu tiên của Quốc hội và làm chậm tiến độ lập pháp về tiền mã hóa.

QTheo bài viết, ai là người đã ký Đạo luật GENIUS thành luật vào năm ngoái?

ATổng thống Mỹ Donald Trump là người đã ký Đạo luật GENIUS thành luật vào năm ngoái.

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.

marsbit9 phút trước

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

marsbit9 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.

marsbit14 phút trước

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

marsbit14 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

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow