Liquid staking dưới ống kính sau khi Nasdaq nộp đơn thay đổi quy tắc ETF JitoSOL – Chi tiết

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

Tóm tắt

Nasdaq đã nộp đơn lên SEC đề xuất niêm yết Quỹ ETF Vaneck JitoSOL - quỹ ETF Solana đầu tiên được hỗ trợ 100% bởi tài sản staking lỏng (LST). Quỹ này theo dõi giá của JitoSOL, tài sản phát hành khi staking SOL, cho phép giao dịch trong khi vẫn nhận phần thưởng. Nasdaq dẫn dữ liệu tương quan giá cao (~0.998) giữa JitoSOL và SOL để chứng minh hai tài sản tương đương về kinh tế, không tạo rủi ro định giá mới so với ETF Solana thông thường. SEC có 45-90 ngày để xem xét. Nếu được chấp thuận, phần thưởng staking sẽ phản ánh trong giá trị tài sản ròng của quỹ thay vì phân phối riêng.

Nasdaq đã nộp hồ sơ lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC), đề xuất thay đổi quy tắc để niêm yết Quỹ ETF Vaneck JitoSOL. Quỹ này được công bố vào ngày 22 tháng 8 năm 2025 với tư cách là Quỹ ETF Solana [SOL] Spot đầu tiên được hỗ trợ 100% bởi một token staking thanh khoản (LST). Mục tiêu của nó là theo dõi giá của JitoSOL, điều mà nó đạt được bằng cách sử dụng Chỉ số Đóng VWAP JitoSol của MarketVector.

Trong staking thanh khoản, người dùng nhận được một tài sản có thể giao dịch để đổi lấy việc staking tiền điện tử. Người dùng staking SOL sẽ nhận lại JitoSOL. Những token này có thể được giao dịch trong khi vẫn kiếm được phần thưởng trên chuỗi từ số SOL đã stake. Những người dùng này không cần phải vận hành trình xác thực (validator) hoặc quản lý staking trên chuỗi của họ.

Dữ liệu tương quan được trích dẫn để cho thấy JitoSOL tương tự như SOL

Mục tiêu của hồ sơ nộp lên Nasdaq là cho phép niêm yết và giao dịch Quỹ ETF Vaneck JitoSOL, quỹ này sẽ nắm giữ trực tiếp JitoSOL. Họ đã gửi đề xuất theo Quy tắc Nasdaq 5711(d), "quy định việc niêm yết và giao dịch Cổ phiếu Ủy thác Dựa trên Hàng hóa trên Sàn giao dịch."

Sàn giao dịch dựa vào "các tiêu chuẩn niêm yết chung" mà SEC đã phê duyệt vào tháng 9. Bằng cách chứng minh mức độ liên kết giá cao và tương quan giữa JitoSOL và SOL, với hệ số tương quan giá theo giờ xấp xỉ 0.9979 trên OKX và 0.9985 trên Coinbase, họ lập luận rằng JitoSOL có thể so sánh được về mặt kinh tế với SOL.

Do đó, Quỹ ETF JitoSOL không mang lại rủi ro định giá mới nào mà chưa tồn tại trong thị trường ETF Solana đã được phê duyệt.

Quy trình xem xét của SEC cho cơ quan này 45 ngày để phê duyệt hoặc từ chối đề xuất này. Thời hạn này có thể được gia hạn đến 90 ngày.

Theo chủ tịch Quỹ Jito, Brian Smith, phần thưởng staking sẽ không được phân phối riêng biệt nếu quỹ được phê duyệt. Thay vào đó, phần thưởng sẽ phản ánh vào giá trị tài sản ròng (NAV) của quỹ.

Vào tháng 8, JitoSOL đã tiết lộ rằng việc nộp hồ sơ ETF của Vaneck là kết quả của nhiều tháng nỗ lực vận động chính sách hợp tác với SEC. Hồ sơ này vẫn đang trong giai đoạn xem xét trao đổi của SEC. Hiện không có quỹ token staking thanh khoản nào đang được giao dịch tại Hoa Kỳ.

Tuy nhiên, vẫn tồn tại các sản phẩm khác cho phép tiếp cận với spot và phần thưởng staking. Quỹ ETF REX-Osprey Solana + Staking (SSK) đã bắt đầu giao dịch vào đầu tháng 7. Quỹ ETF REX-Osprey ETH + Staking (ESK) đã được ra mắt vào tháng 9.

Grayscale cũng đã giới thiệu tính năng staking cho các quỹ ETF Ethereum và Solana của mình vào tháng 10.

Tóm tắt cuối cùng

Việc Nasdaq nộp hồ sơ lên SEC nhằm mục đích cho phép niêm yết và giao dịch Quỹ Vaneck JitoSOL.
Mức độ liên kết giá cao giữa JitoSOL và SOL có nghĩa là hai tài sản này có thể so sánh được về mặt kinh tế.

Câu hỏi Liên quan

QNasdaq đã nộp hồ sơ gì cho Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC)?

ANasdaq đã nộp hồ sơ lên SEC, đề xuất thay đổi quy định để niêm yết Quỹ ETF Vaneck JitoSOL, một quỹ ETF Solana Spot đầu tiên được hỗ trợ 100% bởi một token staking thanh khoản (LST).

QStaking thanh khoản (liquid staking) là gì theo bài viết?

ATrong staking thanh khoản, người dùng nhận được một tài sản có thể giao dịch (như JitoSOL) để đổi lấy việc staking tiền mã hóa (như SOL). Họ có thể giao dịch tài sản này trong khi vẫn nhận được phần thưởng từ số tiền đã staked trên chuỗi mà không cần tự vận hành các trình xác thực.

QTại sao Nasdaq cho rằng JitoSOL ETF không mang lại rủi ro định giá mới?

ANasdaq dựa vào dữ liệu tương quan giá cao giữa JitoSOL và SOL, với hệ số tương quan theo giờ là khoảng 0.9979 trên OKX và 0.9985 trên Coinbase, để lập luận rằng JitoSOL có thể so sánh được về mặt kinh tế với SOL, do đó không tạo ra rủi ro định giá mới so với thị trường ETF Solana đã được phê duyệt.

QPhần thưởng staking sẽ được xử lý như thế nào nếu quỹ ETF được chấp thuận?

ATheo chủ tịch Quỹ Jito Brian Smith, nếu quỹ được chấp thuận, phần thưởng staking sẽ không được phân phối riêng lẻ mà sẽ phản ánh vào giá trị tài sản ròng (NAV) của quỹ.

QHiện đã có quỹ ETF nào dựa trên token staking thanh khoản được giao dịch tại Hoa Kỳ chưa?

ATheo bài viết, chưa có quỹ ETF nào dựa trên token staking thanh khoản (LST) nào được giao dịch tại Hoa Kỳ. Tuy nhiên, có các sản phẩm khác như REX-Osprey Solana + Staking ETF (SSK) và REX-Osprey ETH + Staking ETF (ESK) cung cấp tiếp cận với spot và phần thưởng staking.

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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ trước

CEO Intel Anrrit Patel lần đầu phỏng vấn podcast: Mục tiêu của chúng tôi là '10 lần trong 5-10 năm', đặt cược vào đóng gói tiên tiến, bản nền bằng kính và kim cương nhân tạo

Giám đốc điều hành Intel, Lip-Bu Tan, đặt mục tiêu tạo ra lợi nhuận gấp 10 lần trong 5-10 năm. Chiến lược tập trung vào ba lĩnh vực then chốt: đóng gói tiên tiến (như công nghệ EMIB), vật liệu bán dẫn mới (GaN, SiC, InP, kim cương nhân tạo) và công nghệ nền tảng thế hệ tiếp theo (như nền thủy tinh). Ông nhấn mạnh nhu cầu CPU mạnh mẽ từ AI thông minh và suy luận, đồng thời cam kết xây dựng lại doanh nghiệp sản xuất của Intel với trọng tâm là tỷ lệ phần trăm hoàn hảo, độ tin cậy và thời gian chu kỳ để giành lấy niềm tin của khách hàng. Tan cũng tiết lộ hợp tác Terafab với Elon Musk để giải quyết tình trạng thiếu hụt cơ sở hạ tầng bán dẫn. Ông xem giai đoạn hiện tại là "bò" và dự đoán tiềm năng thực sự của Intel, vượt ra ngoài PC để đến với điện toán biên và AI vật lý, sẽ được công nhận đầy đủ sau năm 2030.

marsbit1 giờ trước

CEO Intel Anrrit Patel lần đầu phỏng vấn podcast: Mục tiêu của chúng tôi là '10 lần trong 5-10 năm', đặt cược vào đóng gói tiên tiến, bản nền bằng kính và kim cương nhân tạo

marsbit1 giờ 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