Morgan Stanley Bổ Nhiệm Amy Oldenburg Điều Phối Chiến Lược Crypto Toàn Tập Đoàn

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-01-28Cập nhật gần nhất vào 2026-01-28

Tóm tắt

Morgan Stanley đã bổ nhiệm Amy Oldenburg vào vai trò mới nhằm điều phối chiến lược tiền mã hóa toàn công ty, đánh dấu bước đẩy mạnh hơn nữa vào lĩnh vực crypto. Theo thông báo nội bộ, bà sẽ phụ trách chiến lược và triển khai trên quy mô toàn tập đoàn. Động thái này diễn ra trong bối cảnh ngân hàng chuyển từ việc cung cấp quyền truy cập vào các sản phẩm crypto sang xây dựng bộ công cụ vững chắc hơn. Gần đây, Morgan Stanley đã nộp hồ sơ đăng ký sơ bộ cho các sản phẩm ETF gắn với Bitcoin và Solana, đồng thời có kế hoạch triển khai giao dịch tiền mã hóa trên nền tảng E-Trade vào đầu năm 2026 với các token ban đầu là BTC, ETH và SOL. Trong lĩnh vực quản lý tài sản, ngân hàng khuyến nghị phân bổ khoảng 2-4% cho crypto dựa trên khẩu vị rủi ro, so sánh Bitcoin với "vàng kỹ thuật số". Vai trò mới của Oldenburg sẽ kết nối các mảng này, tạo ra một điểm liên lạc cấp cao thống nhất để định hình phát triển sản phẩm và chiến lược khi crypto ngày càng thâm nhập thị trường chính thống.

Morgan Stanley đã tạo một vai trò mới để phối hợp tốt hơn chiến lược tài sản kỹ thuật số của mình, bổ nhiệm quan chức kỳ cựu Amy Oldenburg khi ngân hàng đẩy mạnh hoạt động vào crypto.

Bloomberg cũng đưa tin rằng một bản ghi nhớ nội bộ đã được gửi vào ngày 26 tháng 1 bởi hai đồng chủ tịch Andy Saperstein và Dan Simkowitz, đề cập rằng Oldenburg sẽ tham gia vào nỗ lực chiến lược và triển khai toàn tập đoàn.

Việc bổ nhiệm được thực hiện trong bối cảnh ngân hàng chuyển từ việc cung cấp quyền truy cập vào các sản phẩm crypto sang xây dựng bộ công cụ vững chắc hơn. Đầu tháng này, Morgan Stanley Investment Management đã nộp hồ sơ đăng ký sơ bộ cho các sản phẩm giao dịch trao đổi (ETF) liên quan đến Bitcoin và Solana, một dấu hiệu rõ ràng cho thấy họ cần một vị thế lớn hơn trong việc tiếp xúc với crypto được quy định.

Kế Hoạch Mở Rộng Hơn Nữa

Việc nộp hồ sơ này cũng diễn ra khi các quy định của Mỹ xoay quanh thị trường crypto tiếp tục phát triển và bằng cách nào đó đã thu hút nhiều công ty tài chính truyền thống hơn vào lĩnh vực này. Reuters đề cập rằng việc thúc đẩy ETF của Morgan Stanley là một phần của xu hướng rộng lớn hơn khi các ngân hàng nghiêng về tài sản kỹ thuật số dưới thời chính quyền Tổng thống Donald Trump.

Nói về phía môi giới, Morgan Stanley cũng cho biết có kế hoạch cung cấp giao dịch tiền mã hóa trên nền tảng E-Trade của mình trong sáu tháng đầu năm 2026, tận dụng Zerohash cho cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số, với BTC, ETH và SOL nằm trong số các token ban đầu.

Trong phạm vi quản lý tài sản, ngân hàng đã bắt đầu thiết lập các rào chắn xung quanh cách tiếp cận loại tài sản này của khách hàng. Một báo cáo của Ủy ban Đầu tư Toàn cầu đề cập đến tiền mã hóa là rủi ro và khuyến nghị phân bổ khoảng 2% đến 4%, tùy thuộc vào khẩu vị rủi ro, đồng thời so sánh Bitcoin với "vàng kỹ thuật số".

Nhiệm vụ mới của Oldenburg kết nối những mảng này lại với nhau, cung cấp cho Morgan Stanley một điểm liên lạc cấp cao duy nhất để sắp xếp phát triển sản phẩm, hợp tác và triển khai khi crypto tiến sâu hơn vào các thị trường chính thống.

Tin Tức Crypto Nổi Bật Hôm Nay:

Nhật Bản Hành Động Tăng Cường Giám Sát Stablecoin Với Quy Tắc Tài Sản Dự Trữ Mới

TagsCryptoInvestmentMorgan Stanley

Câu hỏi Liên quan

QMorgan Stanley đã bổ nhiệm ai để điều phối chiến lược crypto trên toàn công ty?

AMorgan Stanley đã bổ nhiệm Amy Oldenburg vào vai trò mới để điều phối chiến lược crypto trên toàn công ty.

QTài liệu nội bộ về việc bổ nhiệm được gửi vào ngày nào và bởi ai?

AMột bản ghi nhớ nội bộ đã được gửi vào ngày 26 tháng 1 bởi hai đồng chủ tịch Andy Saperstein và Dan Simkowitz.

QMorgan Stanley có kế hoạch gì cho nền tảng E-Trade vào năm 2026?

AMorgan Stanley có kế hoạch cung cấp giao dịch tiền mã hóa trên nền tảng E-Trade trong sáu tháng đầu năm 2026, với các token ban đầu bao gồm BTC, ETH và SOL.

QỦy ban Đầu tư Toàn cầu của Morgan Stanley khuyến nghị phân bổ bao nhiêu % vào crypto?

AỦy ban Đầu tư Toàn cầu của Morgan Stanley khuyến nghị phân bổ khoảng 2% đến 4% vào tiền mã hóa, tùy thuộc vào khẩu vị rủi ro.

QĐộng thái của Morgan Stanley với các sản phẩm ETF liên quan đến Bitcoin và Solana cho thấy điều gì?

AViệc nộp hồ sơ đăng ký sơ bộ cho các sản phẩm ETF liên quan đến Bitcoin và Solana cho thấy Morgan Stanley đang tìm cách mở rộng sự hiện diện trong lĩnh vực crypto được quản lý.

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.

marsbit8 phút trước

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

marsbit8 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.

marsbit13 phút trước

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

marsbit13 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