Mô hình "Ox Alpha" bí ẩn gây sốt, miễn phí có hạn

marsbitXuất bản vào 2026-08-23Cập nhật gần nhất vào 2026-08-23

Tóm tắt

Vào tháng 8, cộng đồng mô hình lớn (LLM) xuất hiện một trò chơi đoán tên đầy thú vị. Một mô hình ẩn danh tên "Ox Alpha" (được người dùng Trung Quốc gọi vui là "Ngưu Lai" - "Trâu đến") đột ngột xuất hiện trên OpenRouter, gây chú ý với khả năng lập trình ấn tượng. Mô hình này sở hữu ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, hỗ trợ đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), có thể gọi công cụ và hiện đang miễn phí. Trong các bài kiểm tra năng lực kỹ thuật phần mềm thực tế DeepSWE, Ox Alpha đạt tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ từ 63% đến 80%, cho thấy tiềm năng mã hóa tầm xa, sánh ngang các mô hình hàng đầu hiện tại. Nguồn gốc của "Ngưu Lai" hiện vẫn là bí ẩn. Nhiều bằng chứng gián tiếp, như tokenizer văn bản và cách mã hóa video tương đồng, hướng đến khả năng đây là phiên bản GLM-5.3 Flash hoặc phiên bản đa phương thức chưa công bố của công ty Trí Phổ (Zhipu AI). Tuy nhiên, chưa có xác nhận chính thức. Cùng thời điểm, một mô hình ẩn danh khác tên "korrine" xuất hiện trên Code Arena càng khiến bức tranh thêm phần hấp dẫn, với nhiều phỏng đoán liên quan đến Kimi, Qwen hay MiMo. Việc các hãng công nghệ "giấu mặt" khi thử nghiệm mô hình giúp thu thập đánh giá khách quan từ người dùng, thực hiện các bài kiểm tra áp lực trước khi chính thức ra mắt, và đồng thời cũng tạo ra hiệu ứng marketing thu hút sự chú ý và thảo luận từ cộng đồng.

Cộng đồng mô hình lớn đang thịnh hành việc 'đeo mặt nạ' để thử nghiệm.

Mới đây, một mô hình ẩn danh tên Ox Alpha bất ngờ xuất hiện trên OpenRouter. Bản thân Ox có nghĩa là 'con bò', cộng đồng mạng Trung Quốc nhanh chóng đặt cho nó một cái tên dân dã hơn:

Mô hình lớn "Bò đến".

Theo thông tin OpenRouter tiết lộ, Ox Alpha có ngữ cảnh 1 triệu token, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và video, có thể gọi công cụ và hiện đang hoàn toàn miễn phí.

Không lâu sau khi ra mắt, nhà phát triển đã kết nối nó với Agent mã hóa và đưa vào kho mã thực để thử nghiệm.

Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy, mô hình lớn "Bò đến" không rõ nguồn gốc này, năng lực đã tiệm cận với mô hình mã hóa hàng đầu hiện nay.

Đồng thời, có netizen tiết lộ, một mô hình ẩn danh tên korrine đang được thử nghiệm trên Code Arena. Người ta đoán nó là Kimi K3.1, cũng có người chỉ vào Qwen và MiMo, đủ thứ lời đồn đoán.

Giới mô hình lớn tháng 8, đột nhiên biến thành một trò chơi giải đố lớn.

Mô hình lớn "Bò đến" thể hiện nổi bật

Ox Alpha thực sự thu hút sự chú ý, là nhờ năng lực viết mã.

Nhà phát triển Ben Davis lấy 10 nhiệm vụ từ DeepSWE để thử nghiệm, Ox Alpha hoàn thành 8 nhiệm vụ, tỷ lệ vượt qua đạt 80%. Trong kết quả so sánh được công bố, Fable 5 Max là 65%, GLM-5.3 Max và Grok 4.6 xhigh đều là 62%, GPT-5.6 Sol Max là 52%.

DeepSWE kiểm tra năng lực kỹ thuật phần mềm thực tế. Mô hình cần đọc kho mã, xác định vấn đề, sửa mã, chạy kiểm thử, sau đó tiếp tục sửa chữa dựa trên báo lỗi. So với các bài lập trình một vòng, nó gần hơn với công việc thực tế của Agent mã hóa.

Tuy nhiên, mẫu 10 nhiệm vụ là rất nhỏ. Sau đó, các nhà phát triển khác thử nghiệm trên một tập hợp con khác của DeepSWE, cho kết quả khoảng 63%. Phạm vi nhiệm vụ và cấu hình chạy của hai lần thử nghiệm không hoàn toàn giống nhau, tạm thời không thể xác định chính xác thứ hạng của Ox Alpha dựa trên đó.

Nhưng những kết quả này ban đầu cho thấy, mô hình ẩn danh này đã thể hiện tiềm năng mã hóa tầm xa rất mạnh, năng lực tiệm cận với các mô hình hàng đầu hiện tại.

Cuối cùng mô hình lớn "Bò đến" là của nhà nào?

Về thân phận mô hình lớn "Bò đến", hiện tại lời đồn phổ biến nhất là GLM-5.3 Flash chưa phát hành của ZhiPu, hoặc phiên bản đa phương thức của GLM-5.3.

Có người còn chuyên viết blog phân tích:

1. Bằng chứng mạnh nhất đến từ bộ mã hóa video. Trong bốn video có tốc độ khung hình, thời lượng và độ phân giải khác nhau, lượng token hình ảnh mà Ox Alpha tiêu thụ hoàn toàn trùng khớp với GLM-5V-Turbo. MiMo, Qwen và GLM-4.6V đều cho kết quả rõ ràng khác biệt.

2. Bộ tokenizer văn bản cũng khớp cao. Nhà nghiên cứu thử nghiệm 25 nhóm từ gợi ý, số lượng token giữa Ox Alpha và GLM-5.3 luôn duy trì chênh lệch cố định là 75 token.

3. Các đặc điểm khác cũng hướng về ZhiPu. Ox Alpha từ chối xử lý âm thanh, giống với cách định tuyến của GLM-5V; phong cách trả lời, số bước thực thi Agent và giao diện suy luận cũng rất gần với GLM. Trước đây, ZhiPu từng dùng Pony Alpha để kiểm tra ẩn danh GLM-5, có tiền lệ thao tác tương tự.

https://ox-alpha-evidence-production.up.railway.app/

Lại có netizen tìm thấy manh mối từ cuộc đối thoại.

Ben Davis cho rằng 99% xác định đây chính là GLM-5.x.

Những manh mối này làm tăng độ tin cậy của giả thuyết GLM, nhưng vẫn chưa đủ để xác nhận danh tính.

Tính đến thời điểm hiện tại, OpenRouter và ZhiPu đều chưa có phản hồi công khai.

Thân phận korrine còn mù mờ hơn

Thân phận mô hình lớn "Bò đến" còn mù mờ, thì Code Arena lại xuất hiện một mô hình ẩn danh tên korrine.

Ban đầu, không ít người đoán nó là Kimi K3.1, lý do là trước khi Kimi K3 phát hành, từng được cho là đã nhận kiểm tra với mã hiệu kivine. kivine và korrine có cấu trúc gần nhau, vì vậy đã gợi liên tưởng.

Tuy nhiên, người tiết lộ tin tức sớm nhất sau đó bổ sung rằng, mô hình mới của Moonshot đã biết trước đó có thể tương ứng với một mã hiệu khác là adamant-ananke. korrine cũng có thể đến từ Qwen hoặc các đội ngũ Trung Quốc khác.

Trong phần bình luận, cũng có người chỉ nó hướng về MiMo V3.

Tại sao các hãng mô hình lớn thích 'đeo mặt nạ'?

Kiểm tra ẩn danh đang trở thành một khâu quan trọng trước khi mô hình lớn chính thức phát hành.

Ẩn nhà sản xuất và model trong Arena, có thể làm suy yếu sự định kiến do thương hiệu mang lại. Người dùng không thấy được danh tính mô hình, chỉ có thể lựa chọn dựa trên đầu ra thực tế, kết quả đối đầu tích lũy cuối cùng cũng gần hơn với trải nghiệm thực tế của người dùng.

OpenRouter cung cấp một loại môi trường thử nghiệm khác.

Nhà phát triển sẽ kết nối mô hình với các Agent mã hóa khác nhau, đưa nó vào kho mã thực, liên tục gọi công cụ, xử lý các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm kéo dài hàng giờ. Ngữ cảnh có thể duy trì ổn định không, việc gọi công cụ có đáng tin không, mô hình có bị lặp vòng hoặc đi lạc trong nhiệm vụ tầm xa không, đều có thể nhanh chóng lộ ra trong quá trình sử dụng cường độ cao.

Đối với các hãng mô hình, điều này tương đương với một bài kiểm tra áp lực công khai. Đội ngũ có thể quan sát trước các trường hợp thất bại, xác minh khả năng chịu tải của dịch vụ suy luận, cũng có thể tích lũy danh tiếng thực tế trước khi chính thức phát hành.

Ngoài ra, việc 'đoán mô hình' giờ cũng ngày càng trở thành một thủ thuật marketing, sự hồi hộp về danh tính thực sự có thể kéo dài chu kỳ thảo luận.

Cuối cùng trở lại với bản thân mô hình. Nếu Ox Alpha thực sự là một mô hình Flash, năng lực mã hóa của nó đã tiệm cận với trình độ hàng đầu, vậy thì phiên bản đầy đủ với nguồn lực đầu tư cao hơn, năng lực hoàn chỉnh hơn, sẽ đẩy giới hạn lên đến đâu?

Tài liệu tham khảo:

https://x.com/Adidotdev/status/2090833298713096241

https://x.com/davis7/status/2090669483740279155?s=20

https://x.com/davis7/status/2090655207831298095?s=20

https://x.com/MaxForAI/status/2090783750217162788

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "机器之心" (ID: almosthuman2014), tác giả: 关注AI的

Câu hỏi Liên quan

QTên 'Ox Alpha' của mô hình lớn bí ẩn có ý nghĩa gì và cộng đồng mạng Trung Quốc đặt cho nó biệt danh là gì?

A'Ox' trong tiếng Anh có nghĩa là 'con bò', còn 'Alpha' thường chỉ phiên bản đầu tiên hoặc thử nghiệm. Cộng đồng mạng Trung Quốc đã đặt cho nó biệt danh thân thuộc hơn là 'mô hình lớn Niu Lai' (牛来大模型), trong đó 'Niu Lai' có nghĩa là 'Bò đến'.

QTheo bài viết, khả năng lập trình của mô hình Ox Alpha được đánh giá như thế nào qua các bài kiểm tra DeepSWE?

ATrong bài kiểm tra ban đầu với 10 nhiệm vụ DeepSWE, Ox Alpha đã hoàn thành 8 nhiệm vụ, đạt tỷ lệ thành công 80%. Kết quả này vượt trội so với một số mô hình hàng đầu như Fable 5 Max (65%), GLM-5.3 Max (62%), Grok 4.6 xhigh (62%) và GPT-5.6 Sol Max (52%). Một bài kiểm tra khác trên một tập con DeepSWE khác cho kết quả khoảng 63%, cho thấy nó có tiềm năng mã hóa mạnh mẽ, tiệm cận các mô hình đứng đầu.

QNhững bằng chứng chính nào trong bài viết cho thấy Ox Alpha có thể là mô hình chưa phát hành của Zhipu AI (GLM)?

ACó ba bằng chứng chính: 1) Bộ mã hóa video: Số lượng token hình ảnh tiêu thụ cho bốn video khác nhau của Ox Alpha hoàn toàn khớp với GLM-5V-Turbo. 2) Bộ tokenizer văn bản: Số lượng token cho 25 nhóm từ gợi ý luôn chênh lệch cố định 75 token so với GLM-5.3. 3) Các đặc điểm khác: Ox Alpha từ chối xử lý âm thanh giống cách định tuyến của GLM-5V; phong cách trả lời, số bước thực thi Agent và giao diện suy luận cũng tương tự GLM. Zhipu AI trước đây cũng từng dùng tên 'Pony Alpha' để kiểm tra ẩn danh cho GLM-5.

QMô hình ẩn danh 'korrine' trên Code Arena được nghi ngờ là của những công ty nào?

AMô hình 'korrine' được nghi ngờ có thể đến từ nhiều công ty Trung Quốc. Ban đầu, nhiều người cho rằng nó là Kimi K3.1 (của Moonshot AI) vì cấu trúc tên tương tự với mã thử nghiệm trước đó là 'kivine'. Tuy nhiên, sau đó có thông tin cho rằng nó có thể đến từ Qwen (của Alibaba) hoặc thậm chí là MiMo V3.

QTheo bài viết, lý do chính nào khiến các hãng mô hình lớn thích thử nghiệm ẩn danh ('treo áo giả') trước khi phát hành chính thức?

ACó ba lý do chính: 1) Đánh giá khách quan: Ẩn danh loại bỏ định kiến về thương hiệu, người dùng đánh giá dựa trên đầu ra thực tế, kết quả so sánh phản ánh trải nghiệm người dùng thực hơn. 2) Kiểm tra áp lực công khai: Cho phép mô hình hoạt động trong các tác vụ dài và phức tạp (như qua các Agent mã hóa) để phát hiện lỗi, kiểm tra khả năng chịu tải của dịch vụ suy luận và tích lũy phản hồi thực tế. 3) Chiến lược tiếp thị: Việc tạo ra sự bí ẩn về danh tính có thể kéo dài chu kỳ thảo luận và thu hút sự chú ý.

Nội dung Liên quan

Matt Hougan, CIO của Bitwise: Nếu bạn hiện tại có 0% cấu hình crypto, đồng nghĩa với việc chủ động bán khống thị trường

Matt Hougan, Giám đốc đầu tư (CIO) của Bitwise Asset Management, nhận định rằng việc cấu hình danh mục đầu tư 0% tiền mã hóa hiện nay tương đương với việc chủ động kỳ vọng thị trường giảm sâu. Ông chỉ ra rằng trong bối cảnh tổng tài sản toàn cầu là 670 nghìn tỷ USD, với vốn hóa thị trường crypto khoảng 2,5 nghìn tỷ USD, một tỷ trọng trung lập sẽ rơi vào khoảng 2%. Do đó, cấu hình 0% là một lựa chọn cực kỳ bi quan. Hougan nêu bật sự nghịch lý: thị trường crypto đã giảm 50% từ đỉnh, nhưng các tổ chức Phố Wall như BlackRock, Morgan Stanley, Wells Fargo, UBS lại đang tăng cường tham gia. Họ xem đây là một lớp tài sản hình thành trong 10 năm tới, không quan tâm nhiều đến biến động ngắn hạn. Bằng chứng là BlackRock công bố quỹ mã hóa trên Ethereum ngay khi Đạo luật CLARITY bị trì hoãn, còn Morgan Stanley phê duyệt ETF Solana ngay trong đợt suy giảm thị trường. Ông cho rằng thị trường gấu kết thúc trong sự thờ ơ, và Bitcoin hiện không còn phản ứng với tin xấu (như AI stocks lao dốc, Saylor bán BTC hay xác suất thông qua CLARITY giảm). Điều này cho thấy những người muốn bán đã bán xong, số còn lại là những người tin tưởng lâu dài. Sự đi ngang của BTC hiện tại là tích cực, vì độ biến động bị nén và có thể bùng nổ mạnh khi tăng trở lại. Về chiến lược đầu tư, Hougan đề xuất mức cấu hình 5% cho crypto. Ở tỷ trọng này, danh mục nhận được lợi ích đa dạng hóa rõ rệt, cải thiện lợi nhuận mà hầu như không làm tăng thêm rủi ro tổng thể (biến động vẫn chủ yếu do cổ phiếu chi phối). Ông nhấn mạnh rằng con số 5% này dựa trên phân tích lợi nhuận/rủi ro, chứ không phải vì lợi ích kinh doanh của Bitwise. Cuối cùng, Hougan lạc quan về triển vọng dài hạn. Ông dự báo giá ETH có thể đạt 8.000 USD, được thúc đẩy bởi làn sóng mã hóa tài sản thế giới thực (RWA) và stablecoin, đồng thời cho rằng không gian quản lý tài sản trên chuỗi sẽ phát triển mạnh mẽ trong 3-6 tháng tới.

marsbit46 phút trước

Matt Hougan, CIO của Bitwise: Nếu bạn hiện tại có 0% cấu hình crypto, đồng nghĩa với việc chủ động bán khống thị trường

marsbit46 phút trước

Ngay lúc này, trận đấu quần vợt đầu tiên trên thế giới giữa người và máy bắt đầu, robot cứu bóng cực hạn khiến Trịnh Khiết sửng sốt

"Lần đầu tiên trên thế giới: Trận đấu quần vợt người-máy trực tiếp với sự tham gia của robot hình người Trung Quốc Ngày 22/8, tại Đại hội Thể thao Robot hình người Thế giới lần thứ hai, một khoảnh khắc lịch sử đã diễn ra: trận đấu quần vợt đơn đầu tiên trên thế giới giữa huyền thoại quần vợt Trịnh Khiết và robot hình người 'Ngân Hà Tinh Tử' do Ngân Hà Thông Dụng phát triển. Robot đã thể hiện khả năng ấn tượng: di chuyển linh hoạt, thực hiện các cú đánh thuận tay, trái tay, phát bóng với tốc độ trên 100km/h, và thậm chí tự đứng dậy sau khi ngã. Đặc biệt, trong trận đấu đôi hỗn hợp, robot đã phối hợp nhịp nhàng với đối tác con người. Đằng sau màn trình diễn đột phá này là mô hình trí tuệ thể hiện 'Ngân Hà Tinh Não' (AstraBrain). Khác với kiến trúc phân tầng truyền thống (não bộ ra lệnh, tiểu não điều khiển vận động), AstraBrain tích hợp cả tư duy chiến thuật và điều khiển vận động toàn thân vào trong một mô hình thống nhất, giúp giảm thiểu độ trễ và tổn thất thông tin. Mô hình được huấn luyện qua hai giai đoạn chính: đầu tiên học từ dữ liệu chuyển động không hoàn hảo của con người để có hiểu biết cơ bản, sau đó tiến vào thế giới ảo để hàng triệu trí tuệ nhân tạo tự đấu với nhau, tiến hóa và 'tự nảy sinh' các kỹ năng phức tạp như cứu bóng hay đứng dậy sau ngã, trước khi được chuyển giao nguyên vẹn sang robot thật. Trận đấu không đơn thuần là một màn trình diễn thể thao. Nó đánh dấu một bước tiến lớn trong trí tuệ thể hiện, nơi AI không chỉ tư duy trong thế giới số như AlphaGo mà còn có thể hoạt động, ra quyết định và thích nghi trong môi trường vật lý đầy biến động và áp lực thời gian thực. Khoảnh khắc 'AstraTennis' này chứng minh sức mạnh công nghệ của Trung Quốc trong kỷ nguyên mới, nơi carbon và silicon cùng tồn tại."

marsbit1 giờ trước

Ngay lúc này, trận đấu quần vợt đầu tiên trên thế giới giữa người và máy bắt đầu, robot cứu bóng cực hạn khiến Trịnh Khiết sửng sốt

marsbit1 giờ trước

Bất ngờ, DeepSeek thông báo áp dụng giá thấp cả ngày cuối tuần, từ nay làm việc cuối tuần sẽ có lợi hơn?

Sáng nay, DeepSeek thông báo điều chỉnh quy tắc tính phí API theo giờ cao điểm và giờ thấp điểm. Từ 00:00 ngày 23/8 theo giờ Bắc Kinh, các ngày cuối tuần (Thứ Bảy và Chủ Nhật) sẽ không còn phân biệt giờ cao điểm, mà toàn bộ thời gian sẽ được tính theo mức giá thấp điểm. Thông báo này lập tức gây xôn xao trong cộng đồng nhà phát triển. Với các nhà phát triển, đây là tin tốt vì họ có thể yên tâm chạy các tác vụ hàng loạt vào cuối tuần để tiết kiệm chi phí, do giá cao điểm trước đây cao gấp đôi giá thấp điểm. Một số người dùng thậm chí nói rằng họ có thể hoàn thành công việc cả tuần trong hai ngày cuối tuần và hóa đơn giảm một nửa. Tuy nhiên, người lao động bắt đầu lo ngại rằng các công ty có thể điều chỉnh lịch làm việc theo khung giờ tính phí này, chẳng hạn như bố trí làm việc vào cuối tuần và nghỉ bù vào ngày thường. Trên thực tế, xu hướng này đã xuất hiện trong ngành công nghiệp phim ngắn, nơi các nhiệm vụ kết xuất tốn kém thường được lên lịch vào ban đêm để tận dụng giá tính toán rẻ hơn. Gần đây, một lập trình viên đã chia sẻ rằng công ty của họ áp dụng chế độ chấm công mới, yêu cầu làm việc một ngày cuối tuần và điều chỉnh giờ nghỉ trưa theo khung giờ tính phí token, nhằm mục đích tiết kiệm chi phí. Có nhiều suy đoán về lý do điều chỉnh. Một số cho rằng giá cao điểm có thể tương ứng với thời gian DeepSeek huấn luyện mô hình nội bộ, và cuối tuần nhân viên nghỉ làm nên chuyển sang giá thấp điểm. Những người khác nghi ngờ lý do này, cho rằng quá trình huấn luyện mô hình hoàn toàn tự động. Dù nguyên nhân là gì, quy tắc tính phí mới đã chính thức có hiệu lực.

marsbit1 giờ trước

Bất ngờ, DeepSeek thông báo áp dụng giá thấp cả ngày cuối tuần, từ nay làm việc cuối tuần sẽ có lợi hơn?

marsbit1 giờ trước

Con ngựa ô lớn nhất của AI thanh toán, có lẽ là Coinbase đã cho Agent một chiếc ví

Trong lĩnh vực thanh toán AI, mọi người thường chú ý đến các gã khổng lồ như Visa hay OpenAI, nhưng Coinbase đã âm thầm trở thành nền tảng vận hành thực tế lớn nhất cho giao dịch Agent. Dữ liệu cho thấy hơn 90% giao dịch Agent trên chuỗi xảy ra trên Base - mạng lưới Layer 2 của Coinbase, 99% giao dịch thương mại Agent sử dụng USDC và hơn 97% sử dụng giao thức x402. Điểm khác biệt then chốt: Coinbase không chỉ cung cấp giao thức thanh toán, mà tạo ra "ví riêng" cho Agent. Vào tháng 2/2026, họ ra mắt Agentic Wallets - cơ sở hạ tầng ví được thiết kế riêng để Agent có thể tự nắm giữ tài sản, chuyển tiền và thực hiện giao dịch một cách tự chủ dưới sự kiểm soát rủi ro được lập trình. Điều này giải quyết các vấn đề của thanh toán thẻ thông thường trong các giao dịch vi mô, tần suất cao giữa các máy với nhau: phí cao, cần xác nhận thủ công và khó truy vết. Coinbase sở hữu một vòng tròn khép kín hiếm có: ví (Agentic Wallets), chuỗi (Base), giao thức (x402) và tài sản (USDC, cbBTC). Điều này cho phép trải nghiệm thanh toán hoàn chỉnh trong hệ sinh thái của họ. Vị thế dẫn đầu này hình thành một phần do sự chuẩn bị sẵn có từ trước: Base ban đầu được xây dựng để mở rộng hệ sinh thái on-chain, x402 là giao thức thanh toán máy-máy, và chúng tình cờ phù hợp hoàn hảo cho nhu cầu của nền kinh tế Agent khi nó bùng nổ. Bài học rút ra là: việc triển khai thanh toán AI không chỉ phụ thuộc vào tiêu chuẩn nào hợp lý nhất, mà còn vào việc cơ sở hạ tầng nào đã sẵn sàng ngay khi nhu cầu xuất hiện. Coinbase có thể không phải là người chiến thắng cuối cùng, nhưng hiện tại họ là người dẫn đầu nhờ nắm bắt được làn sóng nhu cầu đầu tiên này.

marsbit2 giờ trước

Con ngựa ô lớn nhất của AI thanh toán, có lẽ là Coinbase đã cho Agent một chiếc ví

marsbit2 giờ trước

Dalio cảnh báo về tình trạng mất cân bằng cung cầu trái phiếu Mỹ: Vàng và Bitcoin có thể trở thành tài sản phòng hộ trong cuộc khủng hoảng nợ

Bài viết phân tích cảnh báo của Ray Dalio về tình trạng mất cân bằng cung-cầu trái phiếu Mỹ và nguy cơ khủng hoảng nợ. Dalio so sánh cơ chế nợ chính phủ với hệ tuần hoàn, trong đó gánh nặng trả nợ như mảng bám tích tụ, có thể dẫn đến "cơn đau tim" kinh tế khi nhu cầu thị trường không đáp ứng đủ lượng trái phiếu phát hành. Ông chỉ ra ba dấu hiệu cảnh báo chính: 1) Khoản thanh toán nợ chiếm tỷ lệ lớn trong thu ngân sách; 2) Cung trái phiếu vượt xa cầu thị trường; 3) Ngân hàng trung ương in tiền mua trái phiếu, dẫn đến lạm phát và mất giá tiền tệ. Tình hình Mỹ được mô tả với thâm hụt ngân sách lớn, nợ cao, và áp lực trả lãi khổng lồ. Dalio đề xuất "Giải pháp 3 phần 3%" nhằm giảm thâm hụt thông qua cắt giảm chi tiêu, tăng thuế và giảm lãi suất một cách cân bằng. Cuối cùng, ông khuyến nghị các nhà đầu tư đa dạng hóa, giảm nắm giữ trái phiếu, tăng tỷ trọng vàng và phân bổ một phần nhỏ vào Bitcoin như tài sản phòng ngừa rủi ro khủng hoảng nợ và mất giá tiền tệ.

marsbit2 giờ trước

Dalio cảnh báo về tình trạng mất cân bằng cung cầu trái phiếu Mỹ: Vàng và Bitcoin có thể trở thành tài sản phòng hộ trong cuộc khủng hoảng nợ

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片