Quan điểm: Phần lớn tài sản token hóa vẫn là 'bao bì trên chuỗi' của tài chính truyền thống

marsbitXuất bản vào 2026-05-25Cập nhật gần nhất vào 2026-05-25

Tóm tắt

**Tác giả:** Yaroslav Writtle **Biên dịch:** Deep Tide TechFlow Phần lớn tài sản được mã hóa (tokenized) hiện nay vẫn chỉ là "giấy gói trên chuỗi" – token tồn tại trên blockchain, nhưng việc phát hành, mua lại, quản lý và các quy trình khác vẫn diễn ra ngoài chuỗi. Một nghiên cứu thị trường năm 2026 cho thấy 77.6% trong số 593 tài sản được mã hóa được xếp vào loại "đóng gói". Chỉ 11.1% là loại "lai" (bắt đầu đưa một số quy trình như logic chuyển tiền, thanh toán lên chuỗi), và rất ít (2.7%) đạt trạng thái "gốc" thực sự hoạt động hoàn toàn trên chuỗi. Sự tăng trưởng thị trường chủ yếu đến từ việc cải thiện phân phối, chứ không phải cơ sở hạ tầng. Điều này giải thích tại sao stablecoin lại có cảm giác tiến bộ hơn so với các RWA (Tài sản Thực tế được Mã hóa) khác – chúng gần hơn với các nguyên thủy tài chính trên chuỗi thực sự. Câu hỏi quan trọng tiếp theo không phải là liệu tài sản có thể được mã hóa hay không, mà là những phần nào trong vòng đời của chúng thực sự được chuyển lên blockchain. Sự phân hóa thực sự sẽ diễn ra giữa các tài sản chỉ được phân phối trên chuỗi và những tài sản bắt đầu vận hành trên chuỗi.

Tác giả: Yaroslav Writtle

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Phân khúc RWA đã được nói đến từ lâu, nhưng 77.6% tài sản token hóa vẫn chỉ là 'bao bì trên chuỗi' – token trên chuỗi, còn phát hành, mua lại, lưu ký đều nằm ngoài chuỗi. Đáng chú ý thực sự là 11.1% tài sản 'lai' – chúng đang bắt đầu chuyển một phần vòng đời lên chuỗi. Điều này giải thích tại sao stablecoin lại có cảm giác vượt trội hơn các RWA khác: Chúng là những nguyên thủy tài chính thực sự trên chuỗi, chứ không phải là vỏ bọc kỹ thuật số cho quy trình truyền thống.

Quy mô thị trường tăng trưởng nhanh hơn độ trưởng thành thị trường

Cách hiệu quả để hiểu thị trường này không phải là xem nó đã được token hóa hay chưa.

Mà là xem:

  • Loại bao bì
  • Loại lai
  • Loại gốc

Một cuộc khảo sát thị trường năm 2026 bao gồm 593 loại tài sản token hóa cho thấy 460 tài sản hoặc 77.6% vẫn được phân loại là loại bao bì. Chỉ 66 tài sản hoặc 11.1% thuộc loại lai, và chỉ có 16 tài sản hoặc 2.7% đạt trạng thái gốc.

Đây mới là hình thái thực sự của thị trường.

Loại bao bì vẫn là hình thức mặc định

Phần lớn tài sản token hóa cải thiện khâu phân phối, chứ không phải cơ sở hạ tầng.

Token tồn tại trên chuỗi.

Nhưng phần lớn vòng đời của nó thì không.

Phát hành, mua lại, lưu ký, quyền chuyển nhượng, định giá và điều kiện đầu tư vẫn phụ thuộc nặng nề vào hệ thống ngoài chuỗi.

Vì vậy, sự tăng trưởng bề ngoài có thể là thật, nhưng tính tự chủ trên chuỗi vẫn rất thấp.

Loại lai mới là nơi sự chuyển đổi thực sự bắt đầu

Loại lai là phần đáng chú ý của thị trường.

Đây là nơi một số khâu trong vòng đời bắt đầu được chuyển lên chuỗi:

  • Logic chuyển tiền
  • Quy trình thanh toán
  • Tích lũy lợi suất
  • Một phần kiểm soát tuân thủ hoặc truy cập

Không phải hoàn toàn là gốc.

Nhưng cũng không còn chỉ là bao bì nữa.

Danh mục trung gian này vẫn còn nhỏ, đó là lý do tại sao thị trường có cảm giác tiến triển nhanh hơn thực tế.

Loại gốc hiếm vì có lý do

Tài sản gốc hiếm vì ngưỡng rất cao.

Để đạt đến cấp độ đó, không chỉ đơn giản là token phải trên chuỗi.

Mô hình vận hành cũng phải trên chuỗi.

Điều này bao gồm:

  • Phát hành và mua lại
  • Thực thi chuyển tiền
  • Giả định lưu ký
  • Khả năng kết hợp với các hệ thống khác

Ngày nay, chỉ có một số ít tài sản thực sự đạt tiêu chuẩn này.

Stablecoin vẫn có vẻ dẫn đầu các tài sản khác

Điều này cũng giúp giải thích tại sao stablecoin về mặt cấu trúc vẫn cảm thấy dẫn đầu hầu hết các RWA.

Chúng gần với các nguyên thủy tài chính thực sự trên chuỗi hơn.

Nhiều tài sản token hóa khác vẫn giống như bao bì kỹ thuật số cho quy trình truyền thống, hơn là tài sản thực sự vận hành trong hệ thống tài chính trên chuỗi.

Điều gì quan trọng tiếp theo

Thị trường không cần thêm bằng chứng rằng tài sản có thể lên chuỗi.

Câu hỏi hữu ích hơn bây giờ là: những phần nào trong vòng đời thực sự đã di chuyển theo.

Đây mới là nơi sự phân hóa tiếp theo diễn ra.

Không phải giữa token hóa và không token hóa.

Mà là giữa các tài sản vẫn chỉ phân phối trên chuỗi và các tài sản bắt đầu vận hành trên chuỗi.

Câu hỏi Liên quan

QTheo bài viết, phần lớn tài sản token hóa hiện nay thuộc loại nào?

ATheo bài viết, 77.6% (460/593) tài sản token hóa vẫn thuộc loại 'đóng gói' (Packaged), có nghĩa là token tồn tại trên chuỗi nhưng các quy trình phát hành, mua lại, lưu ký và kiểm soát truy cập vẫn diễn ra chủ yếu ngoài chuỗi.

QTại sao tài sản 'lai' (Hybrid) được coi là nơi chuyển đổi thực sự bắt đầu?

ATài sản 'lai' (Hybrid) đánh dấu sự chuyển đổi thực sự vì chúng bắt đầu di chuyển một số phần của vòng đời sang môi trường on-chain, chẳng hạn như logic chuyển khoản, quy trình thanh toán, tích lũy lợi suất hoặc một phần kiểm soát tuân thủ. Chúng không còn chỉ là 'lớp giấy bọc' kỹ thuật số nữa.

QBài viết đưa ra lý do gì để giải thích cho việc tài sản 'gốc' (Native) vẫn còn hiếm?

ATài sản 'gốc' (Native) vẫn hiếm vì yêu cầu ngưỡng rất cao. Không chỉ token tồn tại trên chuỗi, mà toàn bộ mô hình vận hành – bao gồm phát hành/mua lại, thực thi giao dịch, giả định về lưu ký và khả năng kết hợp với các hệ thống khác – cũng phải được xây dựng trên chuỗi.

QTheo bài viết, tại sao stablecoin lại có cảm giác tiến bộ hơn về mặt cấu trúc so với hầu hết các RWA khác?

AStablecoin được coi là tiến bộ hơn về cấu trúc so với hầu hết RWA vì chúng gần hơn với các nguyên thủy tài chính (financial primitives) thực sự trên chuỗi. Trong khi nhiều tài sản token hóa khác vẫn giống như 'lớp giấy bọc' kỹ thuật số cho các quy trình truyền thống, stablecoin được thiết kế để hoạt động thực sự bên trong hệ thống tài chính on-chain.

QCâu hỏi hữu ích nhất cho sự phát triển tiếp theo của thị trường token hóa là gì, theo bài viết?

ATheo bài viết, câu hỏi hữu ích nhất cho sự phát triển tiếp theo không phải là chứng minh tài sản có thể được token hóa, mà là: 'Những phần nào trong vòng đời của tài sản thực sự đã được di chuyển lên chuỗi?'. Sự phân hóa tiếp theo sẽ xảy ra giữa những tài sản vẫn chỉ được phân phối trên chuỗi và những tài sản bắt đầu được vận hành trên chuỗi.

Nội dung Liên quan

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

Tác giả: Zen, PANews Trước tình cảnh cổ phiếu Circle (CRCL) giảm 70% so với đỉnh và bị hạ xếp hạng, Chủ tịch Heath Tarbert - cựu Chủ tịch CFTC - trong một cuộc phỏng vấn ngày 14/7 đã kêu gọi các nhà đầu tư kiên nhẫn và tập trung vào tầm nhìn dài hạn của công ty. Tuy nhiên, hành động của ông lại trái ngược hoàn toàn. Kể từ khi Circle IPO, Tarbert đã không ngừng bán cổ phiếu CRCL thông qua kế hoạch giao dịch 10b5-1 được lập trước, thu về tổng cộng khoảng 30 triệu USD. Ông chưa từng mua lại cổ phiếu trên thị trường mở, ngay cả khi giá cổ phiếu lao dốc. Bài viết nêu bật sự mâu thuẫn giữa lời nói "chủ nghĩa dài hạn" và hành động "thoái vốn" mạnh tay của Tarbert. Sự nghiệp của ông được mô tả là điển hình của "cánh cửa xoay" chính trị-thương mại Mỹ: từ các vị trí cấp cao tại Bộ Tài chính và CFTC, ông nghỉ hưu chỉ 27 ngày trước khi gia nhập Citadel Securities - một nhà tạo lập thị trường lớn - vào thời điểm công ty này đang đối mặt với cuộc điều tra của Quốc hội sau sự kiện GameStop. Sau đó, ông chuyển sang Circle, nơi ông được cho là đã sử dụng kinh nghiệm và quan hệ quản lý để giúp công ty vượt qua các rào cản pháp lý và niêm yết thành công. Bài báo đặt câu hỏi liệu Tarbert có thực sự tin vào tương lai dài hạn của Circle hay không, khi mà ông liên tục chốt lời trong khi lại khuyên các cổ đông nhỏ lẻ giữ vị thế. Nó gợi ý rằng mô hình của ông là tận dụng tối đa kiến thức về chu kỳ chính sách và cơ hội thị trường để biến các nguồn lực và uy tín tích lũy được thành lợi thế nghề nghiệp và tài chính cá nhân, trong khi rủi ro dài hạn được chuyển sang cho các nhà đầu tư tin tưởng vào những tường thuật công khai của ông.

marsbit12 phút trước

Chủ tịch CFTC cũ, Chủ tịch Circle Tarbert: Một mặt khuyên bạn chủ nghĩa dài hạn, mặt kia tự mình thoái vốn 30 triệu USD

marsbit12 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

Gate Research Institute: Sự hòa hợp hay cạnh tranh trong làn sóng "phố Wall hóa" các sản phẩm tài chính tiền mã hóa? Từ tầm nhìn ban đầu về một hệ thống tài chính phi tập trung, loại bỏ trung gian của Bitcoin, thị trường tiền mã hóa đang chứng kiến sự hội tụ mạnh mẽ với tài chính truyền thống (TradFi). Các quỹ ETF Bitcoin, tài sản thế giới thực được mã hóa (RWA) và trái phiếu chính phủ trên chuỗi cho thấy các tổ chức như BlackRock, Fidelity đang đưa tài sản mã hóa vào hệ thống phát hành, định giá, lưu ký và phân phối truyền thống. Tuy nhiên, đây không phải là một trò chơi tổng bằng không. Xu hướng này thể hiện sự bổ sung lẫn nhau: TradFi cung cấp khung pháp lý, mạng lưới phân phối rộng và sự tin cậy, trong khi Crypto mang lại tính mở, thanh khoản toàn cầu 24/7 và khả năng thanh toán lập trình được. Hai hướng đi tiêu biểu minh chứng cho sự hội tụ hai chiều: các sàn giao dịch tiền mã hóa (CEX) như Gate mở rộng sang giao dịch cổ phiếu thực, ETF thông qua cơ sở hạ tầng môi giới truyền thống; trong khi các công ty môi giới truyền thống như Robinhood tích hợp tài sản mã hóa và phát triển tài sản mã hóa (như cổ phiếu mã hóa) để thu hút người dùng. Mục tiêu chung của cả hai hướng là tranh giành "tài khoản tài chính tổng hợp" thế hệ tiếp theo - một điểm vào duy nhất nơi người dùng có thể giao dịch đa dạng tài sản từ cổ phiếu, tiền mã hóa đến RWA. Sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường RWA, đặc biệt là cổ phiếu mã hóa, bất chấp xu hướng thị trường giảm, cho thấy đây là một xu hướng cấu trúc thực sự. Kết luận, "phố Wall hóa" không có nghĩa là thị trường tiền mã hóa bị TradFi thôn tính. Thay vào đó, đây là một sự chuyển đổi hai chiều, nơi cả hai hệ thống đang cùng nhau định hình lại thị trường vốn thành một cấu trúc hỗn hợp hiệu quả và toàn cầu hơn, với trải nghiệm người dùng liền mạch cho nhiều loại tài sản khác nhau.

marsbit14 phút trước

Gate Research: Làn sóng "phố Wall hóa" trong các sản phẩm tài chính tiền điện tử - Cạnh tranh hay Hội tụ?

marsbit14 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit17 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit17 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit21 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit21 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit22 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit22 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片