Một bài viết để hiểu rõ nhóm lợi nhuận và cấu trúc ngành của hệ thống lưu trữ AI

marsbitXuất bản vào 2026-05-14Cập nhật gần nhất vào 2026-05-14

Tóm tắt

Tác giả: Godot Hệ thống lưu trữ AI được chia thành 6 tầng: SRAM trên chip, HBM, DRAM bo mạch chủ, lớp tổng hợp CXL, SSD doanh nghiệp, NAS và lưu trữ đám mây dạng đối tượng. Các tầng càng xa đơn vị tính toán thì dung lượng càng lớn. Tổng quy mô thị trường năm 2025 đạt khoảng 2290 tỷ USD, trong đó DRAM chiếm một nửa, HBM 15%, SSD 11%. Các hồ lợi nhuận được chia thành ba loại: 1) Hồ độc quyền biên lợi nhuận cao ở tầng silicon (HBM, SRAM nhúng, SSD QLC); 2) Hồ mới nổi biên lợi nhuận cao ở tầng kết nối (CXL); 3) Hồ lợi suất theo quy mô ở tầng dịch vụ (NAS, lưu trữ đám mây). **Tầng chính và động lực tăng trưởng:** * **L0 SRAM trên chip:** Lợi nhuận chủ yếu thuộc về TSMC do nhu cầu wafer cho chip AI. * **L1 HBM:** Hồ lợi nhuận lớn nhất thời AI, tăng trưởng mạnh (CAGR ~40%), dẫn đầu bởi SK Hynix (57-62%), Samsung và Micron. Lợi nhuận cực cao (vd: SK Hynix đạt 72% trong Q1/2026) nhờ công nghệ TSV, đóng gói tiên tiến và cung khan hiếm. * **L2 DRAM bo mạch chủ:** Thị trường lớn nhất (1218.3 tỷ USD năm 2025), vẫn do bộ ba Samsung, SK Hynix, Micron thống trị. Lợi nhuận được hỗ trợ bởi việc chuyển hướng sản lượng sang HBM. * **L3 Lớp tổng hợp CXL:** Thị trường mới nổi với tốc độ tăng trưởng nhanh (CAGR 37%), cho phép chia sẻ bộ nhớ trong cả tủ rack. Các nhà cung cấp chính vẫn là bộ ba DRAM, với Astera Labs chi phối thị trường retimer CXL (55% thị phần, lợi nhuận cao). * **L4 SSD doanh nghiệp:** Hưởng lợi từ AI suy luận, đặc biệt là SSD QLC dung lượng lớn. Thị trường tăng trưởng...

Tác giả: Cát Đa Godot

Lưu trữ AI có thể được chia thành sáu tầng,

1) SRAM trên chip

2) HBM

3) DRAM trên bo mạch chủ

4) Tầng hợp nhất CXL

5) Ổ cứng SSD cấp doanh nghiệp

6) NAS và lưu trữ đối tượng đám mây

Cấp độ này được phân chia dựa trên vị trí của bộ nhớ, càng xuống dưới càng xa khối xử lý tính toán và dung lượng lưu trữ càng lớn.

Năm 2025, tổng quy mô của sáu tầng này (SRAM nằm trên chip xử lý, cần loại trừ giá trị nhúng) vào khoảng 2290 tỷ USD, trong đó DRAM chiếm một nửa, HBM chiếm 15%, SSD chiếm 11%.

Về tình hình lợi nhuận, mỗi tầng đều cực kỳ tập trung vào một số ít đơn vị thống lĩnh, ba tầng đầu phổ biến có thị phần trên 90%.

Có thể chia các nhóm lợi nhuận này thành ba loại,

1) Nhóm lợi nhuận cao độc quyền ở tầng wafer (HBM, SRAM nhúng, SSD QLC)

2) Nhóm lợi nhuận cao mới nổi ở tầng kết nối (CXL)

3) Nhóm lợi nhuận kép từ quy mô ở tầng dịch vụ (NAS, lưu trữ đối tượng đám mây)

Ba loại nhóm có tính chất khác nhau, tốc độ tăng trưởng khác nhau và hào rào bảo vệ cũng khác nhau.

Tại sao lưu trữ lại phân tầng?

Bởi vì trên chip CPU phụ trách điều khiển và chip GPU phụ trách tính toán, chỉ có bộ nhớ đệm tạm thời, tức là bộ nhớ cache SRAM trên chip. Không gian bộ nhớ cache này quá nhỏ, chỉ có thể chứa một số tham số tạm thời, không đủ cho các mô hình lớn.

Bên ngoài hai chip này, cần phải kết nối thêm bộ nhớ lớn hơn để lưu trữ mô hình lớn, cũng như ngữ cảnh suy luận.

Tính toán rất nhanh, việc di chuyển dữ liệu giữa các tầng lưu trữ khác nhau có độ trễ và tiêu hao năng lượng, đây mới là vấn đề lớn nhất.

Vì vậy, hiện có ba hướng phát triển,

1) Tích lũy HBM, đặt bộ nhớ gần GPU hơn để rút ngắn khoảng cách di chuyển

2) CXL hợp nhất bộ nhớ ở cấp giá đỡ để chia sẻ dung lượng

3) Hàn tính toán và lưu trữ trên cùng một wafer, tích hợp tính toán và lưu trữ

Ba hướng này sẽ quyết định hình dạng của từng nhóm lợi nhuận trong năm năm tới.

Dưới đây là chi tiết từng tầng,

L0 SRAM trên chip: Nhóm lợi nhuận độc quyền của TSMC

SRAM (Static Random-access Memory, Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên tĩnh) là bộ nhớ cache bên trong CPU/GPU, được nhúng trong mỗi chip, không được giao dịch riêng lẻ.

Thị trường wafer SRAM độc lập chỉ có quy mô 10–17 tỷ USD, dẫn đầu là Infineon (khoảng 15%), Renesas (khoảng 13%), ISSI (khoảng 10%), thị trường nhỏ.

Nhóm lợi nhuận này thuộc về TSMC, vì mỗi thế hệ chip AI cần thêm SRAM, buộc phải mua nhiều wafer hơn.

Trong khi hơn 70% wafer công nghệ tiên tiến toàn cầu nằm trong tay TSMC. Diện tích SRAM trên mỗi chip H100, B200, TPU v5, v.v., cuối cùng đều trở thành doanh thu của TSMC.

L1 HBM: Nhóm lợi nhuận lớn nhất trong thời đại AI

HBM (High Bandwidth Memory, Bộ nhớ băng thông cao) là quy trình xếp chồng DRAM (Dynamic Random-access Memory, Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động) theo chiều dọc bằng công nghệ TSV (Through-Silicon Via), sau đó dán cạnh GPU thông qua đóng gói CoWoS để tạo thành bộ nhớ băng thông cao.

HBM gần như một mình quyết định kích thước mô hình mà bộ tăng tốc AI có thể chạy. SK Hynix, Micron, Samsung chiếm thị phần gần như 100%.

Tính đến Quý I năm 2026, cấu trúc thị phần mới nhất là: SK Hynix 57% đến 62%, Samsung 22%, Micron 21%. SK Hynix đã giành được phần lớn hợp đồng mua hàng từ NVIDIA và các doanh nghiệp khác, trở thành nhà cung cấp chiếm ưu thế hiện tại.

Cuộc họp báo cáo tài chính Quý I năm tài chính 2026 của Micron đề cập rằng TAM (Thị trường tiềm năng tổng) của HBM sẽ tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 40%, từ khoảng 350 tỷ USD năm 2025 lên 1000 tỷ USD vào năm 2028, mốc thời gian đạt 1000 tỷ USD sớm hơn hai năm so với dự báo trước đó.

Lợi thế cốt lõi của HBM nằm ở tỷ suất lợi nhuận cực cao. Quý I năm 2026, tỷ suất lợi nhuận hoạt động của SK Hynix đạt mức kỷ lục 72%.

Lý do lợi nhuận cao,

1) Quy trình sản xuất TSV sẽ hy sinh một phần công suất DRAM truyền thống, khiến HBM duy trì trạng thái cung không đủ cầu;

2) Tỷ lệ sản phẩm tốt của đóng gói tiên tiến khó cải thiện, thị phần của Samsung trước đây giảm từ 40% xuống 22% cũng chịu ảnh hưởng từ điều này;

3) Các nhà cung cấp chính mở rộng sản xuất thận trọng, và đạt được mức tăng giá bình quân (ASP) của DRAM trên 60% so với quý trước trong Quý I năm 2026, thể hiện vị thế rõ ràng của thị trường người bán.

Trong ba gã khổng lồ, SK Hynix được thúc đẩy mạnh mẽ bởi HBM, lợi nhuận hoạt động cả năm 2025 đạt 47.21 nghìn tỷ Won, lần đầu tiên trong lịch sử vượt qua Samsung Electronics, và trong Quý I năm 2026 với tỷ suất lợi nhuận hoạt động 72%, thậm chí vượt qua mức lợi nhuận của TSMC (58.1%) và NVIDIA (65%).

Micron có kỳ vọng tăng trưởng rất cao, Ngân hàng Mỹ (BofA) vào tháng 5 năm 2026 đã điều chỉnh mạnh mục tiêu giá của nó lên 950 USD. Samsung, với việc sản xuất hàng loạt HBM4 liên tục được thúc đẩy, có không gian phục hồi thị phần lớn nhất.

L2 DRAM trên bo mạch chủ

Tầng này là thanh RAM thông thường mà chúng ta thường nói.

DRAM trên bo mạch chủ bao gồm các sản phẩm bộ nhớ thông thường như DDR5, LPDDR, GDDR, MR-DIMM, hiện là phần chiếm tỷ trọng doanh số thị trường cao nhất trong hệ thống lưu trữ AI, tổng quy mô thị trường DRAM toàn cầu năm 2025 đạt khoảng 1218.3 tỷ USD.

Samsung, SK Hynix, Micron ba công ty vẫn chiếm phần lớn thị trường. Theo dữ liệu mới nhất Quý IV năm 2025, Samsung đứng đầu với thị phần 36.6%, SK Hynix xếp thứ hai với 32.9%, Micron xếp thứ ba với 22.9%.

Hiện tại, việc chuyển hướng công suất sang HBM có lợi nhuận cao hơn đã giúp bộ nhớ duy trì lợi nhuận cao và quyền định giá. Mặc dù tỷ suất lợi nhuận của sản phẩm đơn lẻ DRAM thông thường trên bo mạch chủ không bằng HBM, nhưng tổng quy mô thị trường của nó là lớn nhất.

L3 Tầng hợp nhất CXL

CXL (Compute Express Link) cho phép hợp nhất DRAM từ bo mạch chủ của một máy chủ đơn lẻ thành toàn bộ giá đỡ.

Sau CXL 3.x, trong tương lai tất cả bộ nhớ trong một tủ máy có thể được chia sẻ và điều phối bởi nhiều GPU, phân bổ theo nhu cầu. Giải quyết vấn đề KV cache, cơ sở dữ liệu vector, chỉ số RAG không đủ chứa và khó di chuyển trong suy luận AI.

Mô-đun bộ nhớ CXL năm 2024 chỉ có 16 tỷ USD, dự kiến 237 tỷ USD vào năm 2033. Có vẻ như vẫn là cấu trúc độc quyền của Samsung, SK Hynix, Micron.

Ở tầng này, Astera Labs làm bộ định thời lại (Retimer) và bộ điều khiển bộ nhớ thông minh giữa CXL và PCIe, chiếm khoảng 55% thị phần của phân khúc thị trường này. Doanh thu quý mới nhất là 3.08 tỷ USD, tăng +93% so với cùng kỳ, biên lợi nhuận phi GAAP là 76.4%, lợi nhuận ròng tăng +85% so với cùng kỳ. Có thể nói là cực kỳ lợi nhuận cao.

L4 SSD cấp doanh nghiệp: Người hưởng lợi lớn nhất trong thời đại suy luận

SSD NVMe cấp doanh nghiệp là chiến trường chính cho checkpoint huấn luyện AI, chỉ số RAG, offload KV cache, cache trọng số mô hình. SSD dung lượng lớn QLC đã hoàn toàn đẩy HDD ra khỏi hồ dữ liệu AI.

Thị trường SSD cấp doanh nghiệp năm 2025 vào khoảng 261 tỷ USD, CAGR 24%, dự kiến 760 tỷ USD vào năm 2030.

Cấu trúc thị trường ư? Đúng vậy, vẫn do ba gã khổng lồ nắm giữ.

Thị phần tính theo doanh thu Quý IV năm 2025, Samsung 36.9%, SK Hynix (bao gồm Solidigm) 32.9%, Micron 14.0%, Kioxia 11.7%, SanDisk 4.4%. Năm công ty đầu tiên chiếm tổng cộng khoảng 90%.

Thay đổi lớn nhất ở tầng này là sự bùng nổ của SSD QLC trong các kịch bản suy luận AI. Công ty con của SK Hynix là Solidigm và Kioxia đã sản xuất sản phẩm có dung lượng đĩa đơn 122 TB, KV cache và chỉ số RAG trong suy luận AI đang chuyển dần từ HBM sang SSD.

Từ góc độ nhóm lợi nhuận, SSD cấp doanh nghiệp không có biên lợi nhuận cực cao như HBM, nhưng được hưởng lợi kép từ việc được thúc đẩy bởi dung lượng và sự mở rộng của suy luận.

SK Hynix và Kioxia là các công ty tương đối thuần túy trong lĩnh vực này. Samsung và SK Hynix đồng thời hưởng lợi ba tầng HBM + DRAM + NAND, là các công ty nền tảng lưu trữ AI toàn diện hơn.

L5 NAS và lưu trữ đối tượng đám mây: Nhóm lợi nhuận kép từ lực hút dữ liệu

NAS và lưu trữ đối tượng đám mây là lớp ngoài cùng của hồ dữ liệu AI, ngữ liệu huấn luyện, sao lưu lưu trữ, hợp tác xuyên nhóm. Năm 2025, NAS khoảng 396 tỷ USD (CAGR 17%), lưu trữ đối tượng đám mây khoảng 91 tỷ USD (CAGR 16%).

Các nhà sản xuất chính về lưu trữ tệp cấp doanh nghiệp là NetApp, Dell, HPE, Huawei; cho doanh nghiệp vừa và nhỏ thì có Synology, QNAP. Lưu trữ đối tượng đám mây được ước tính dựa trên thị phần IaaS, AWS khoảng 31–32%, Azure khoảng 23–24%, Google Cloud khoảng 11–12%, ba công ty chiếm tổng cộng khoảng 65–70%.

Lợi nhuận của tầng này chủ yếu đến từ việc lưu trữ dài hạn + xuất dữ liệu khỏi mạng + khóa chặt hệ sinh thái.

Tóm tắt lại,

1) DRAM có quy mô lớn nhất nhưng biên lợi nhuận thấp nhất 30–40%; HBM có quy mô chỉ bằng một phần ba DRAM nhưng biên lợi nhuận gấp đôi 60%+; bộ định thời lại CXL có quy mô nhỏ nhất nhưng biên lợi nhuận cao nhất 76%+. Các tầng càng gần tính toán càng khan hiếm và có lợi nhuận cao.

2) Sự gia tăng của nhóm lợi nhuận chủ yếu đến từ ba nơi, HBM (CAGR 28%), SSD cấp doanh nghiệp (CAGR 24%), hợp nhất hóa CXL (CAGR 37%).

3) Mỗi tầng có các rào cản kinh doanh khác nhau, HBM dựa vào rào cản công nghệ, TSV, CoWoS, leo dốc tỷ lệ sản phẩm tốt; các sản phẩm CXL dựa vào IP và chứng nhận, chuỗi cung ứng đơn lẻ cho bộ định thời lại; dịch vụ dựa vào chi phí chuyển đổi.

Câu hỏi Liên quan

QBài viết mô tả AI lưu trữ có bao nhiêu tầng và tiêu chí phân tầng là gì?

ABài viết mô tả AI lưu trữ có 6 tầng, được phân chia dựa trên vị trí lưu trữ so với đơn vị tính toán. Các tầng gồm: 1) SRAM trên chip, 2) HBM, 3) DRAM trên bo mạch chủ, 4) Tầng gộp CXL, 5) SSD cấp doanh nghiệp, 6) Lưu trữ NAS và đối tượng đám mây. Càng xuống tầng dưới, dung lượng lưu trữ càng lớn nhưng càng xa đơn vị tính toán.

QLớp lưu trữ nào có quy mô thị trường lớn nhất trong năm 2025 và lợi nhuận cao nhất dựa trên bài viết?

ATrong năm 2025, DRAM trên bo mạch chủ có quy mô thị trường lớn nhất, khoảng 1218,3 tỷ USD, chiếm khoảng một nửa tổng doanh số 2290 tỷ USD của các tầng lưu trữ AI (đã loại trừ giá trị nhúng của SRAM). Tuy nhiên, lớp có biên lợi nhuận (gross margin) cao nhất là HBM, với lợi nhuận hoạt động của SK Hynix đạt 72% vào quý 1 năm 2026, cao hơn cả TSMC và NVIDIA. Các công cụ định thời lại (retimer) CXL của Astera Labs cũng có biên lợi nhuận rất cao, khoảng 76,4%.

QBa xu hướng chính để giải quyết vấn đề độ trễ và tiêu thụ năng lượng khi di chuyển dữ liệu giữa các tầng lưu trữ là gì?

ABa xu hướng chính được đề cập để giải quyết vấn đề độ trễ và tiêu thụ năng lượng khi di chuyển dữ liệu là: 1) Tăng cường sử dụng HBM, tức đặt bộ nhớ gần GPU hơn để rút ngắn khoảng cách di chuyển. 2) Sử dụng CXL để gộp chung (pool) bộ nhớ ở cấp độ giá đỡ (rack-level), cho phép chia sẻ dung lượng. 3) Phát triển kiến trúc 'Tính toán trong bộ nhớ' (Computing-in-Memory), nơi tính toán và lưu trữ được tích hợp trên cùng một wafer bán dẫn.

QTại sao lợi nhuận của HBM lại cao như vậy theo phân tích trong bài?

ALợi nhuận của HBM cực kỳ cao do ba lý do chính: 1) Quy trình sản xuất TSV (Through-Silicon Via) làm giảm một phần sản lượng DRAM truyền thống, khiến HBM luôn trong tình trạng cung không đủ cầu. 2) Việc nâng cao tỷ lệ sản xuất thành phẩm (yield) cho đóng gói tiên tiến rất khó khăn (ví dụ Samsung từng giảm thị phần vì vấn đề này). 3) Các nhà cung cấp chính mở rộng sản xuất thận trọng, duy trì quyền định giá mạnh, thể hiện qua việc giá bán trung bình (ASP) của DRAM tăng hơn 60% so với quý trước vào quý 1/2026.

QBài viết phân loại các 'hồ lợi nhuận' (profit pool) trong AI lưu trữ thành ba loại chính nào và đặc điểm của chúng?

ABài viết phân loại các hồ lợi nhuận trong AI lưu trữ thành ba loại: 1) Hồ lợi nhuận độc quyền với biên lợi nhuận cao ở tầng wafer silicon: bao gồm HBM, SRAM nhúng và SSD QLC. 2) Hồ lợi nhuận mới nổi với biên lợi nhuận cao ở tầng kết nối: chủ yếu là CXL. 3) Hồ lợi nhuận từ dịch vụ với lợi tức theo quy mô (scale): bao gồm NAS và lưu trữ đối tượng đám mây. Ba loại hồ này có bản chất, tốc độ tăng trưởng và 'hào bảo vệ' (moat) cạnh tranh khác nhau.

Nội dung Liên quan

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

Tác giả phân tích sự phân phối giá trị trong ngành stablecoin, chia thành 4 tầng: 1. **Lớp phát hành** (như Tether, Circle): Đúc stablecoin, nắm tài sản dự trữ, hưởng chênh lệch lãi suất. 2. **Lớp cơ sở hạ tầng** (như Bridge, BVNK): Kết nối stablecoin với hệ thống tài chính thực - xử lý nạp/rút tiền pháp định, đối ngân hàng, tuân thủ, quản lý tài sản. Đây là công việc phức tạp, tạo ra rào cản cạnh tranh. 3. **Lớp thu nhận/phân phối** (như Stripe, Coinbase): Tích hợp stablecoin vào hệ thống doanh nghiệp, quản lý thanh toán. 4. **Lớp ứng dụng**: Người dùng và doanh nghiệp cuối cùng. Lớp phát hành thu lợi nhuận lớn nhất. Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng tiềm năng của **lớp cơ sở hạ tầng**. Khó khăn thực sự không nằm ở chuyển tiền trên blockchain, mà ở việc kết nối nó với thế giới thực: đối ngân hàng, xử lý quy định, tích hợp vào quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp. Các công ty như Stripe (mua lại Bridge) và Mastercard (mua lại BVNK) đang tranh giành để trở thành cổng kết nối mặc định này. Lớp cơ sở hạ tầng hiện ở giai đoạn đầu, vất vả, cần vốn, và bị kẹt giữa các tầng khác. Nhưng một khi stablecoin trở thành phương thức tài chính phổ biến, những công ty đã xây dựng được mạng lưới kết nối rộng khắp và sâu vào hệ thống doanh nghiệp sẽ có vị thế mạnh và quyền định giá.

marsbit5 giờ trước

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

marsbit5 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

Tóm tắt: Mặc dù có dòng tiền tự do mạnh mẽ (khoảng 486 tỷ USD trong quý gần nhất) và không thiếu tiền mặt, NVIDIA vẫn có kế hoạch phát hành ít nhất 20 tỷ USD trái phiếu (hối phiếu cao cấp) với kỳ hạn lên đến 30 năm. Động thái này không phải vì thiếu vốn, mà là một chiến lược quản lý vốn chủ động, tận dụng xếp hạng tín dụng AA vừa được nâng cấp để huy động vốn dài hạn với chi phí thấp. Mục đích của việc vay nợ bao gồm tái cấp vốn, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu AI, nghiên cứu & phát triển, thanh toán trước cho chuỗi cung ứng và các khoản đầu tư chiến lược. So với việc phát hành thêm cổ phiếu (làm loãng lợi ích của cổ đông hiện tại), việc phát hành trái phiếu được coi là có lợi hơn cho cổ đông khi NVIDIA có thể vừa duy trì các chương trình mua lại cổ phiếu và cổ tức lớn, vừa tài trợ cho sự mở rộng dài hạn. Hành động của NVIDIA phản ánh một xu hướng rộng hơn trong ngành công nghệ, nơi các gã khổng lồ như Alphabet, Meta và Amazon cũng đang sử dụng vốn vay để tài trợ cho chu kỳ chi tiêu vốn nặng về AI. Điều này cho thấy câu chuyện đầu tư AI đang chuyển sang một giai đoạn mới, đòi hỏi nguồn vốn dài hạn và quy mô lớn cho cơ sở hạ tầng. Thách thức chính trong tương lai là khả năng sinh lời từ các khoản đầu tư AI này phải đủ cao và đúng hạn để biện minh cho kỳ vọng và cấu trúc vốn mới.

marsbit6 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

marsbit6 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

Theo một nghị quyết chính thức được công bố, Quốc hội Liberland - một dự án vi quốc gia - đã bỏ phiếu bãi nhiệm Bộ trưởng Công nghệ Dorian Stern Vukotić. Ông bị cáo buộc thực hiện một loạt hành động nhằm giành quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng kỹ thuật của dự án, bao gồm việc gỡ bỏ bảo vệ đa chữ ký (multisig) trên tài khoản quản trị Sudo, cố gắng chiếm quyền điều khiển tên miền Liberland.org, chặn quyền bỏ phiếu của Tổng thống Vít Jedlička và phát hành token trái phép. Sự việc này nêu bật những rủi ro quản trị thực tế trong không gian crypto, vượt ra ngoài các lỗ hổng hợp đồng thông minh đơn thuần. Nó liên quan đến quyền kiểm soát các điểm then chốt ngoài chuỗi như tài khoản quản trị, tên miền website, quyền truy cập biểu quyết và thiết kế đa chữ ký. Tranh chấp tại Liberland trở thành một nghiên cứu điển hình về cách thức các dự án phụ thuộc vào sự pha trộn giữa quản trị on-chain và các cơ chế kiểm soát off-chain. Bài học chính cho người dùng crypto là những tuyên bố về phi tập trung cần được kiểm chứng với thực tế vận hành. Nếu chỉ một số ít người có thể kiểm soát các chức năng quản trị hoặc quyền truy cập then chốt, thì hệ thống quản trị vẫn có thể dễ bị tổn thương. Sự kiện này phản ánh xu hướng rộng hơn trong thị trường crypto, nơi cơ sở hạ tầng, bảo mật và quản trị ngày càng trở nên quan trọng ngang bằng với biến động giá.

bitcoinist7 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

bitcoinist7 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

Chưa ai thực sự dạy bạn cách làm nghiên cứu. Hầu hết mọi người chỉ học cách "trông giống" một nhà nghiên cứu, trong khi năng lực thực sự là sự tích lũy các kỹ năng có thể rèn luyện có chủ ý. **Chọn vấn đề của riêng bạn:** Đừng chỉ tiếp nhận vấn đề từ người khác. Hãy bắt đầu từ một kết quả bạn thực sự muốn đạt được và suy ngược để thiết kế thí nghiệm. Điều này tạo ra tính độc đáo. "Khiếu thẩm mỹ" trong nghiên cứu giống như một cơ bắp, có thể phát triển thông qua việc dự đoán kết quả thí nghiệm và kiểm tra lại các dự đoán đó. **Nâng cấp đầu vào:** Đừng chỉ đọc các xu hướng mới nhất. Tài liệu cũ (như bài phát biểu của Claude Shannon năm 1952) và các lĩnh vực rộng (thần kinh học, thống kê, kiến ​​trúc máy tính) thường mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị. Hãy đọc chính bài báo gốc, đặc biệt là phần phụ lục và hạn chế. **Viết mọi thứ xuống:** Viết lách là cơ chế phòng thủ rẻ nhất chống lại sự tự lừa dối. Nó phơi bày những lỗ hổng trong suy nghĩ. Giữ một cuốn nhật ký ghi lại giả thuyết, cài đặt, dự đoán, kết quả và bài học. Xem lại nó sẽ dạy bạn sự khiêm tốn. Tóm lại, nghiên cứu hiệu quả dựa trên việc chủ động chọn vấn đề, mở rộng nguồn tri thức và ghi chép trung thực để rèn giũa tư duy.

marsbit8 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

marsbit8 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

Backpack (BP), token của sàn giao dịch cùng tên, đã tăng hơn 150% trong nửa tháng, đạt mức cao 0,48 USD. Động lực chính đến từ việc ra mắt nền tảng Backpack Securities vào đầu tháng 6, cung cấp dịch vụ môi giới cổ phiếu Mỹ được quy định và hỗ trợ token hóa tài sản truyền thống. Sự kiện đáng chú ý là việc phát hành token SPCX, được neo 1:1 với cổ phiếu SpaceX thật, trên Solana vào ngày 12/6. Sản phẩm này cho phép giao dịch trên chuỗi 24/7 và có thể đổi ngược về tài khoản chứng khoán truyền thống, tạo cầu nối giữa thị trường vốn truyền thống và DeFi. BP có tổng cung 10 tỷ token với cơ chế phân phối độc đáo: 25% đầu tiên được airdrop cho cộng đồng, 37.5% tiếp theo sẽ mở khóa theo các cột mốc phát triển sản phẩm, và 37.5% cuối cùng sẽ được khóa cho đến sau IPO. Đội ngũ phát triển không nhận token ngay từ đầu. Người dùng có thể stake BP để nhận quyền chuyển đổi token thành cổ phần công ty khi công ty IPO, cùng các đặc quyền khác. Hiện khoảng 66% lượng token lưu hành đang được stake. Mặc dù từng có tranh cãi về cơ chế airdrop, sự chú ý của thị trường hiện đang dồn vào sự mở rộng thực tế của nền tảng và tiềm năng lâu dài của token BP trong hệ sinh thái mới kết hợp chứng khoán và tài sản token hóa.

marsbit8 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

marsbit8 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ONE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Harmony (ONE) 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 Harmony (ONE) 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 Harmony (ONE) của BạnSau khi mua Harmony (ONE), 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 Harmony (ONE)Giao dịch Harmony (ONE) 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 554Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ONE

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 ONE (ONE) được trình bày dưới đây.

活动图片