Chủ tịch MoonPay cảnh báo các ngân hàng: 'Không thể đóng băng tiến bộ' về mã hóa tài sản

ambcryptoXuất bản vào 2025-12-22Cập nhật gần nhất vào 2025-12-22

Tóm tắt

Chủ tịch MoonPay Keith Grossman cảnh báo các ngân hàng rằng lực lượng cản trở của tài chính truyền thống không thể ngăn chặn tiến trình token hóa, khẳng định đây là xu hướng "không thể tránh khỏi". Ông so sánh tác động của token hóa với sự chuyển đổi kỹ thuật số trong ngành truyền thông, nhấn mạnh rằng đổi mới không cần sự cho phép và sẽ buộc các bên phải thích nghi. Thị trường token hóa hiện đạt hơn 700 tỷ USD, dự kiến chạm 1.000 tỷ USD, bao gồm stablecoin (300 tỷ USD). Các tài sản như cổ phiếu, trái phiếu kho bạc Mỹ và khoản vay đang được token hóa ngày càng phổ biến. Dù bị chỉ trích từ các sàn giao dịch truyền thống và kêu gọi quy định, lĩnh vực này vẫn tăng trưởng mạnh, đặc biệt là cổ phiếu token hóa. Grayscale dự báo thị trường token hóa có thể mở rộng gấp 1.000 lần vào năm 2030, với Ethereum, Solana, BNB và Chainlink là những nền tảng hưởng lợi hàng đầu. Các nhà phát hành lớn gồm Ondo Finance, Backed Finance và Securitize.

Theo Chủ tịch MoonPay Keith Grossman, sức mạnh đột phá của tokenization không thể bị ngăn cản bởi sự phản đối từ các định chế tài chính truyền thống, như ngân hàng.

Trong một tuyên bố gần đây, vị lãnh đạo này cảnh báo,

“Bạn không thể đóng băng tiến bộ để bảo vệ các mô hình kinh tế lỗi thời. Đổi mới sáng tạo không xin phép. Nó buộc phải thích nghi.”

Tokenization, hay biểu diễn trên chuỗi của các tài sản trong thế giới thực như bất động sản, cổ phiếu và tín dụng, được đánh giá là hiệu quả cho việc thanh toán và giảm chi phí.

Ngoài ra, nó có thể mở rộng toàn cầu, và các cơ quan quản lý Hoa Kỳ đang thúc đẩy toàn bộ thị trường vốn chuyển lên chuỗi.

Tokenization là 'không thể tránh khỏi'

Tuy nhiên, một số khía cạnh của cuộc đại tu tokenization đã bị chỉ trích và phản đối bởi một số định chế hiện hành.

Ví dụ, vào tháng 8, Liên đoàn các Sở giao dịch Thế giới (WFE), cơ quan đầu ngành cho các sở giao dịch chứng khoán truyền thống, đã chỉ trích “cổ phiếu được token hóa không được quản lý” và cảnh báo rằng những sản phẩm này có thể làm suy yếu tính toàn vẹn của thị trường.

Tương tự, Citadel Securities đã thúc đẩy việc quản lý DeFi trước khi cho phép lĩnh vực này xử lý các thị trường được token hóa. Những người ủng hộ Crypto xem đây là một tuyên bố chiến tranh trước thời kỳ bùng nổ tokenization.

Bất chấp những trở ngại này từ các bên tradFi, Grossman lưu ý rằng xu hướng này là “không thể tránh khỏi,” và so sánh nó với sự chuyển đổi của ngành truyền thông và số hóa.

“Mặc dù ngành công nghiệp truyền thông không biến mất, nhưng gần hai thập kỷ sau, nó đã thay đổi mạnh mẽ. Phân phối, kiếm tiền và động lực quyền lực đều đã thay đổi.”

Grossman nói thêm rằng tài chính cũng sẽ được chuyển đổi, và những ai chấp nhận tokenization sẽ là những người chiến thắng.

“Tokenization sẽ gây ra sự gián đoạn cho ngành tài chính giống như số hóa đã làm với truyền thông; và có lẽ còn nhanh hơn.”

Eli Ben-Sasson, người sáng lập Starknet và Zcash, cũng đồng tình và nhận xét,

“Tóm lại: crypto sẽ 'ăn thịt' cơ sở hạ tầng tradfi. Và không chừa lại một mẩu nào.”

Tài sản được token hóa hướng tới 1 nghìn tỷ USD

Thị trường được token hóa đã vượt quá 700 tỷ USD và dự kiến sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD, bao gồm cả phân khúc stablecoin, vốn có nguồn cung 300 tỷ USD.

Tín dụng hoặc các khoản vay cũng đã chứng kiến sức hút đáng kể trên chuỗi, từ các thỏa thuận mua lại (repo) đến nợ Kho bạc Hoa Kỳ.

Cổ phiếu được token hóa cũng đã trải qua đà tăng trưởng đáng kể trong năm 2025, ghi nhận mức tăng trưởng hai con số trong 30 ngày qua, bất chấp sự trầm lắng của thị trường crypto nói chung.

Các tổ chức phát hành hàng đầu bao gồm Ondo Finance, Backed Finance (xStocks) và Securitize.

Về lớp thanh toán cho cổ phiếu trên chuỗi, Ethereum xếp đầu tiên với 335 triệu USD, tiếp theo là Solana với 164 triệu USD. Algorand và BNB Chain lần lượt xếp thứ ba và thứ tư.

Theo Grayscale, các thị trường được token hóa rộng hơn có thể mở rộng gấp 1000 lần vào năm 2030, với ETH, BNB, SOL và Chainlink [LINK] được kỳ vọng là những người hưởng lợi chính.


Suy nghĩ cuối cùng

  • Theo một chuyên gia điều hành tại MoonPay, tokenization sẽ là 'không thể tránh khỏi' bất chấp sự phản đối hiện tại.
  • Tài sản được token hóa có thể mở rộng gấp 1.000 lần vào năm 2030, theo Grayscale.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QChủ tịch MoonPay, Keith Grossman, đã cảnh báo các ngân hàng điều gì về tokenization?

AÔng cảnh báo rằng lực lượng đột phá của tokenization không thể bị ngăn chặn bởi sự phản đối từ các tổ chức tài chính truyền thống như ngân hàng. Ông tuyên bố: 'Bạn không thể đóng băng tiến bộ để bảo vệ nền kinh tế cũ. Sự đổi mới không xin phép. Nó buộc phải thích ứng.'

QTại sao tokenization được coi là một xu hướng 'không thể tránh khỏi' theo bài viết?

ATokenization được coi là không thể tránh khỏi vì nó mang lại hiệu quả trong thanh toán, giảm chi phí, có khả năng mở rộng toàn cầu và đang được các cơ quan quản lý Hoa Kỳ thúc đẩy. Bài viết so sánh nó với sự chuyển đổi kỹ thuật số trong ngành truyền thông, nơi phân phối, kiếm tiền và động lực quyền lực đều đã thay đổi.

QMột số tổ chức truyền thống nào đã chỉ trích tokenization và lý do là gì?

ALiên đoàn các Sở giao dịch Thế giới (WFE) đã chỉ trích 'cổ phiếu được token hóa không được kiểm soát' và cảnh báo rằng các sản phẩm này có thể làm suy yếu tính toàn vẹn của thị trường. Tương tự, Citadel Securities thúc đẩy việc quản lý DeFi trước khi cho phép lĩnh vực này xử lý các thị trường được token hóa.

QQuy mô của thị trường tokenization được dự báo như thế nào trong tương lai?

AThị trường tokenization đã vượt quá 700 tỷ USD và dự kiến sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD. Theo Grayscale, thị trường tokenization rộng hơn có thể mở rộng gấp 1000 lần vào năm 2030.

QCác tài sản thực tế nào đang được token hóa và những blockchain nào đang dẫn đầu về lớp thanh toán?

ACác tài sản thực tế được token hóa bao gồm bất động sản, cổ phiếu, tín dụng, các thỏa thuận mua lại (repo) và nợ Kho bạc Hoa Kỳ. Về lớp thanh toán cho cổ phiếu on-chain, Ethereum dẫn đầu với 335 triệu USD, tiếp theo là Solana với 164 triệu USD. Algorand và BNB Chain lần lượt xếp thứ ba và thứ tư.

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.

marsbit50 phút trước

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

marsbit50 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

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua T

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Threshold Network Token (T) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Threshold Network Token (T) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Threshold Network Token (T) của BạnSau khi mua Threshold Network Token (T), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Threshold Network Token (T)Giao dịch Threshold Network Token (T) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 634Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua T

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của T (T) được trình bày dưới đây.

活动图片