Sequoia Capital: Công ty nghìn tỷ tiếp theo không bán phần mềm, mà bán trực tiếp kết quả

marsbitXuất bản vào 2026-03-11Cập nhật gần nhất vào 2026-03-11

Tóm tắt

Bài viết của đối tác Sequoia Capital Julien Bek dự đoán: công ty nghìn tỷ USD tiếp theo sẽ không bán phần mềm mà bán trực tiếp kết quả công việc. Khi AI giảm chi phí "làm việc" gần về 0, cơ hội thực sự nằm ở Autopilot (tự động hoàn thành công việc) thay vì Copilot (công cụ hỗ trợ). Bài viết phân tích cơ hội tự động hóa trong các ngành dịch vụ như bảo hiểm, kế toán, y tế, pháp lý, IT, tuyển dụng, tư vấn. Mỗi USD chi cho phần mềm, doanh nghiệp chi 6 USD cho dịch vụ. Autopilot nên bắt đầu từ các nhiệm vụ thuê ngoài, tập trung vào trí tuệ (intelligence) thay vì phán đoán (judgement), sau đó mở rộng sang công việc nội bộ. Các công ty như Crosby (pháp lý), WithCoverage (bảo hiểm), Rillet (kế toán) là những ví dụ tiên phong.

Tác giả: Julien Bek

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Deep Tide TechFlow: Đối tác Sequoia Capital Julien Bek đã viết một bài viết với khuôn khổ rõ ràng, luận điểm cốt lõi là: Công ty nghìn tỷ tiếp theo sẽ không bán công cụ phần mềm, mà bán trực tiếp kết quả công việc. Cứ mỗi 1 đô la chi cho phần mềm, doanh nghiệp lại chi 6 đô la cho dịch vụ. Khi AI khiến chi phí "làm việc" tiệm cận bằng không, cơ hội thực sự không nằm ở Copilot (công cụ hỗ trợ), mà ở Autopilot (tự động hoàn thành công việc).

Ông lần lượt phân tích cơ hội tự động hóa trong các ngành dịch vụ như bảo hiểm, kế toán, y tế, pháp lý, CNTT, mua sắm, tuyển dụng, tư vấn, kèm theo một biểu đồ ma trận cơ hội được vẽ theo hai chiều "Trí tuệ vs Phán đoán" và "Thuê ngoài vs Nội bộ". Có giá trị tham khảo cho cả các nhà khởi nghiệp và nhà đầu tư AI.

Toàn văn như sau:

Công ty nghìn tỷ đô la tiếp theo, sẽ là một công ty phần mềm cải trang thành công ty dịch vụ.

Mỗi nhà sáng lập công cụ AI đều đang hỏi cùng một câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra nếu phiên bản Claude tiếp theo biến sản phẩm của tôi thành một tính năng? Mối lo ngại này là có cơ sở. Nếu bạn bán công cụ, bạn đang chạy đua với mô hình. Nhưng nếu bạn bán chính công việc, mỗi bước tiến của mô hình đều khiến dịch vụ của bạn nhanh hơn, rẻ hơn và khó cạnh tranh hơn. Một công ty có thể chi 10.000 đô la mua QuickBooks mỗi năm, và thêm 120.000 đô la thuê kế toán để khóa sổ. Công ty huyền thoại tiếp theo sẽ trực tiếp giúp bạn khóa sổ sách.

Trí tuệ vs Phán đoán

Viết mã chủ yếu là "trí tuệ" (intelligence). Biết việc gì cần làm tiếp theo là "phán đoán" (judgement).

Dịch một tài liệu yêu cầu thành mã, kiểm thử, gỡ lỗi: quy tắc rất phức tạp, nhưng cuối cùng vẫn là quy tắc. Phán đoán thì khác. Nó cần kinh nghiệm và sự tinh tế, cần trực giác tích lũy qua nhiều năm thực hành. Quyết định tính năng tiếp theo cần làm, có nên mắc nợ kỹ thuật hay không, khi nào nên phát hành khi chưa sẵn sàng.

Một năm trước, hầu hết người dùng Cursor sử dụng AI như một công cụ tự động hoàn thành. Ngày nay, các tác vụ do Agent khởi xướng nhiều hơn do con người khởi xướng. Kỹ thuật phần mềm chiếm hơn một nửa việc sử dụng công cụ AI trong tất cả các ngành nghề, tất cả các danh mục khác vẫn dừng ở con số một chữ số. Lý do là kỹ thuật phần mềm chủ yếu là công việc trí tuệ. AI đã vượt qua ranh giới đó - nó có thể tự động hoàn thành phần lớn công việc trí tuệ, để phần phán đoán lại cho con người. Kỹ thuật phần mềm đến đó đầu tiên, nhưng nó sẽ lan rộng ra mọi nghề nghiệp.

Chú thích ảnh: Tỷ lệ sử dụng công cụ AI theo ngành nghề, kỹ thuật phần mềm vượt xa các danh mục khác

Copilot và Autopilot

Copilot bán công cụ. Autopilot bán công việc.

Cho đến gần đây, các mô hình AI vẫn đang phát triển cả về trí tuệ và phán đoán, vì vậy con đường đúng đắn là làm Copilot trước: đưa AI vào tay các chuyên gia, để họ quyết định cách sử dụng. Harvey bán cho các công ty luật, Rogo bán cho các ngân hàng đầu tư. Các chuyên gia là khách hàng, công cụ giúp họ hiệu quả hơn, và họ chịu trách nhiệm về đầu ra.

Ngày nay, mô hình đã đủ thông minh, trong một số danh mục, điểm khởi đầu tốt nhất là làm Autopilot trực tiếp. Crosby bán cho các công ty cần soạn thảo NDA, thay vì bán cho cố vấn pháp lý bên ngoài. WithCoverage bán cho các CFO cần bảo hiểm, thay vì bán cho môi giới bảo hiểm. Khách hàng mua trực tiếp là kết quả. Trong bất kỳ ngành nghề nào, ngân sách cho công việc đều lớn hơn nhiều so với ngân sách cho công cụ, và Autopilot ngay từ ngày đầu đã có thể chiếm được ngân sách công việc.

Tỷ lệ trí tuệ trong một lĩnh vực càng cao, Autopilot càng nhanh thắng.

Sự hội tụ

Phán đoán của hôm nay sẽ trở thành trí tuệ của ngày mai. Khi các hệ thống AI tích lũy dữ liệu độc quyền về "phán đoán tốt trông như thế nào" trong lĩnh vực của chúng, ranh giới sẽ dịch chuyển. Copilot và Autopilot sẽ hội tụ. Quá trình chuyển đổi từ Copilot sang Autopilot đã bắt đầu ở một số danh mục. Nhưng vị trí xuất phát rất quan trọng, vì nó quyết định nơi Autopilot hiện có thể thu hút khách hàng và bắt đầu tích lũy những dữ liệu cuối cùng sẽ giúp nó xử lý cả các công việc đòi hỏi phán đoán.

Chiến lược Autopilot: Thuê ngoài là điểm vào

Cứ mỗi 1 đô la chi cho phần mềm, thì có 6 đô la chi cho dịch vụ.

TAM (Tổng thị trường khả dụng) của Autopilot là toàn bộ chi phí lao động trong một danh mục, bao gồm cả nội bộ và thuê ngoài. Nhưng điểm khởi đầu đúng đắn là nơi mà việc thuê ngoài đã tồn tại.

Nếu một nhiệm vụ đã được thuê ngoài, nó cho bạn biết ba điều. Thứ nhất, công ty đã chấp nhận rằng công việc này có thể được thực hiện bên ngoài. Thứ hai, có một hạng mục ngân sách sẵn có có thể được thay thế một cách sạch sẽ. Thứ ba, bên mua đã đang mua kết quả. Thay thế một nhà cung cấp dịch vụ thuê ngoài bằng một nhà cung cấp dịch vụ gốc AI là thay đổi nhà cung cấp. Thay thế nhân viên nội bộ là tái cơ cấu tổ chức.

Chiến lược là: Bắt đầu từ các nhiệm vụ được thuê ngoài, tập trung vào trí tuệ. Giải quyết phân phối. Khi AI tích lũy dữ liệu, mở rộng sang các công việc nội bộ, đòi hỏi phán đoán. Các nhiệm vụ thuê ngoài là cái nêm, công việc nội bộ là TAM dài hạn.

Crosby bắt đầu từ NDA: một nhiệm vụ được xác định rõ ràng, chủ yếu là công việc trí tuệ, hầu hết các công ty vốn đã thuê ngoài cho luật sư bên ngoài. Ngân sách có sẵn, phạm vi rõ ràng, ROI tức thì, thay thế không ma sát.

Bản đồ cơ hội

Vẽ mỗi lĩnh vực dịch vụ theo phổ "Từ trí tuệ đến phán đoán" và tỷ lệ "Từ thuê ngoài đến nội bộ", bạn sẽ có được một bản đồ ưu tiên, với TAM lao động trong ngoặc đơn. Danh sách dưới đây không phải là đầy đủ.

Chú thích ảnh: Ma trận cơ hội Autopilot theo các lĩnh vực dịch vụ (phân bố theo tỷ lệ Trí tuệ/Phán đoán và Thuê ngoài/Nội bộ)

Môi giới bảo hiểm (140-200 tỷ USD).

Thị trường lớn nhất trong danh sách này. Bảo hiểm thương mại tiêu chuẩn được tiêu chuẩn hóa cao: giá trị gia tăng của người môi giới về bản chất là so sánh giá và điền biểu mẫu giữa các nhà bảo hiểm khác nhau, hoàn toàn là công việc trí tuệ. Tầng phân phối cực kỳ phân mảnh, hàng ngàn nhà môi giới nhỏ lẻ chạy cùng một quy trình, không có công ty nào kiểm soát mối quan hệ khách hàng. WithCoverage và Harper là những người mới tham gia thú vị.

Kế toán và Kiểm toán (Chỉ phần thuê ngoài ở Mỹ đã là 50-80 tỷ USD).

Nước Mỹ đã mất khoảng 340.000 kế toán viên trong năm năm qua, trong khi nhu cầu lại tăng. 75% CPA (Kế toán viên công chứng) gần nghỉ hưu, lộ trình cấp phép dài, mức lương khởi điểm tụt lại so với ngành công nghệ và tài chính. Sự thiếu hụt cấu trúc này đang thúc đẩy các công ty kế toán chấp nhận AI nhanh hơn hầu hết các ngành nghề khác. Rillet đang xây dựng ERP gốc AI để trực tiếp khóa sổ. Basis bắt đầu từ Copilot cho kế toán.

Quản lý chu kỳ doanh thu y tế (Phần thuê ngoài ở Mỹ: 50-80 tỷ USD).

Nghe "y tế" mọi người nghĩ là tập trung vào phán đoán, nhưng tầng hóa đơn gần như là công việc thuần trí tuệ. Mã hóa y tế là dịch ghi chú lâm sàng thành khoảng 70.000 mã ICD-10 tiêu chuẩn hóa. Quy tắc phức tạp nhưng cuối cùng vẫn là quy tắc. Thuê ngoài đã trưởng thành và tính phí dựa trên kết quả. Autopilot chỉ cần làm điều tương tự với chi phí thấp hơn. Anterior đang đi xa nhất.

Định giá bồi thường (Bao gồm TPA là 50-80 tỷ USD).

Ở phía bên kia của hợp đồng bảo hiểm, định giá bồi thường là một kịch bản Autopilot riêng biệt khác. Việc giải quyết khiếu nại cho các loại bảo hiểm tiêu chuẩn được quyết định dựa trên ngôn ngữ hợp đồng so với danh sách thiệt hại, sử dụng bảng tính toán để đặt ra khoản dự phòng. Lực lượng định giá đang già đi, không có người thay thế. Thị trường thuê ngoài rất nhiều cho các nhà định giá độc lập và các TPA như Crawford, Sedgwick. Một ngành, ít nhất hai cơ hội Autopilot khác nhau. Pace đang làm Autopilot xử lý khiếu nại, Strala đang làm TPA gốc AI.

Tư vấn thuế (30-35 tỷ USD).

Chế độ cấp phép CPA tạo ra hào rào pháp lý, nhưng 80%-90% công việc cơ bản là công việc trí tuệ. Autopilot về thuế càng bao phủ thêm một khu vực pháp lý, hào rào dữ liệu càng sâu. Sự phức tạp đa khu vực pháp lý chính là lý do các doanh nghiệp vừa và nhỏ thuê ngoài, vì không kế toán nội bộ nào có thể bao phủ tất cả. TaxGPT là người tham gia sớm, châu Âu có Skalar và Ravical.

Công việc sự vụ pháp lý (20-25 tỷ USD).

Soạn thảo hợp đồng, NDA, đăng ký quy định: Tỷ lệ trí tuệ cao, thường xuyên thuê ngoài. Đầu ra công việc đủ tiêu chuẩn hóa, chất lượng có thể kiểm chứng, nên bên mua có thể tin tưởng vào đầu ra AI mà không cần chuyên môn pháp lý sâu. Harvey là nhà lãnh đạo đang trỗi dậy, đang nhanh chóng chuyển sang Autopilot; Crosby và Lawhive là những người mới tham gia gốc Autopilot.

Dịch vụ CNTT được quản lý (Trên 100 tỷ USD).

Mọi doanh nghiệp vừa và nhỏ đều thuê ngoài CNTT. Cập nhật bản vá, giám sát, cấu hình người dùng, phân luồng cảnh báo: Công việc trí tuệ chạy lặp đi lặp lại trong hàng ngàn môi trường giống nhau. Lớp phần mềm hiện có (ConnectWise, Datto) bán công cụ cho MSP. Chưa có ai trực tiếp bán "CNTT của bạn đang chạy" như một kết quả cho công ty. Edra đang tự động hóa quy trình CNTT, Serval đang tự động hóa hỗ trợ CNTT.

Chuỗi cung ứng và Mua sắm (Trên 200 tỷ USD).

Hầu hết doanh nghiệp chỉ đàm phán nghiêm túc với 20% nhà cung cấp hàng đầu. Các nhà cung cấp dài đuôi hoàn toàn không được quản lý, vì không hiệu quả khi để con người làm việc đó. Rò rỉ hợp đồng chiếm 2%-5% tổng chi tiêu mua sắm. Điểm vào là công việc bị bỏ rơi: không có hạng mục ngân sách nào cần biện minh, không có đương kim cần thay thế, chỉ có tiền nhặt được. Magentic đang làm AI cho mua sắm trực tiếp, AskLio làm mua sắm gián tiếp. Tacto đang xây dựng hệ thống ghi chép và Copilot đồng thời cho thị trường trung bình.

Tuyển dụng và Cung ứng nhân lực (Trên 200 tỷ USD).

Thị trường dịch vụ lớn nhất trong danh sách này. Đỉnh phễu tuyển dụng (sàng lọc, kết nối, tiếp cận) là công việc thuần trí tuệ, nhưng chốt đơn và đánh giá phù hợp văn hóa là dựa trên phán đoán tích lũy từ nhận diện mẫu qua nhiều năm. Điểm vào của Autopilot là ở các vị trí khối lượng cao, ít phán đoán, nơi việc kết nối được tiêu chuẩn hóa. Juicebox, Mercor, Jack & Jill là những nhà lãnh đạo mới nổi đang xây dựng trên toàn phổ.

Tư vấn quản lý (300-400 tỷ USD).

Thị trường khổng lồ, nhưng công việc chủ yếu là phán đoán. Câu hỏi thú vị là liệu AI có thể phân rã tư vấn thành các thành phần trí tuệ (thu thập dữ liệu, phân tích benchmark) và thành phần phán đoán (đề xuất chiến lược), lớp trí tuệ được tự động hóa, lớp phán đoán để lại cho con người. Ứng cử viên tốt nhất vẫn đang chờ xác định.

Công ty AI phát triển nhanh nhất năm 2025 là Copilot. Năm 2026, nhiều công ty sẽ cố gắng trở thành Autopilot. Họ có sản phẩm và nhận thức khách hàng. Nhưng họ cũng đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan của nhà đổi mới: bán công việc đồng nghĩa với việc đá khách hàng của mình ra khỏi công việc. Đó chính là cơ hội cho các công ty Autopilot thuần túy.

Câu hỏi Liên quan

QTheo đối tác của Sequoia Capital Julien Bek, công ty nghìn tỷ đô la tiếp theo sẽ không bán gì?

ACông ty nghìn tỷ đô la tiếp theo sẽ không bán phần mềm công cụ (software tools), mà sẽ bán trực tiếp kết quả công việc (sell outcomes). Nó sẽ là một công ty phần mềm ngụy trang dưới dạng một công ty dịch vụ.

QSự khác biệt chính giữa 'Trí tuệ' (Intelligence) và 'Phán đoán' (Judgement) trong công việc là gì theo bài viết?

A'Trí tuệ' (Intelligence) là việc áp dụng các quy tắc phức tạp để thực hiện công việc, như dịch yêu cầu thành code, kiểm thử, gỡ lỗi. 'Phán đoán' (Judgement) đòi hỏi kinh nghiệm, sự tinh tế và trực giác tích lũy qua nhiều năm thực hành, như quyết định tính năng tiếp theo, có nên mắc nợ kỹ thuật hay không, hoặc khi nào nên phát hành sản phẩm.

QChiến lược 'Autopilot' được khuyến nghị nên bắt đầu từ đâu và tại sao?

AChiến lược Autopilot nên bắt đầu từ những nhiệm vụ đã được thuê ngoài (outsourced). Lý do là: công ty đã chấp nhận việc này có thể do bên ngoài thực hiện, đã có sẵn một khoản ngân sách để thay thế trực tiếp, và người mua đã quen với việc mua kết quả. Việc thay thế một hợp đồng thuê ngoài bằng nhà cung cấp dịch vụ AI ít ma sát hơn so với tái cơ cấu tổ chức để thay thế nhân viên nội bộ.

QBài viết liệt kê những lĩnh vực dịch vụ nào có cơ hội lớn cho Autopilot? Hãy kể tên 3 lĩnh vực.

ABài viết liệt kê nhiều lĩnh vực, trong đó có: 1. Môi giới bảo hiểm (Insurance brokerage - 1400-2000 tỷ USD), 2. Kế toán và Kiểm toán (Accounting and audit - 500-800 tỷ USD phần thuê ngoài ở Mỹ), 3. Quản lý chu kỳ doanh thu y tế (Medical revenue cycle management - 500-800 tỷ USD phần thuê ngoài ở Mỹ).

QSự khác biệt cốt lõi giữa mô hình 'Copilot' và 'Autopilot' là gì?

ACopilot bán công cụ (sell tools) cho các chuyên gia để họ sử dụng và chịu trách nhiệm về kết quả. Autopilot bán công việc/công việc hoàn thành (sell the work/outcomes), khách hàng trực tiếp mua kết quả cuối cùng mà không cần can thiệp thủ công.

Nội dung Liên quan

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

**Tóm tắt: Làm thế nào để trở nên không thể bị thay thế bởi AI** Bài viết phản đối việc than vãn về AI và thay vào đó đề xuất một giải pháp căn cơ: trở thành một "siêu cá nhân" không thể bị thuê mướn. Mối đe dọa thực sự không phải là AI, mà là tình trạng "nô lệ lương thưởng" – phụ thuộc hoàn toàn vào người khác để sinh tồn, làm công việc nhàm chán mà không có mục đích. Để thoát khỏi vòng luẩn quẩn này và phát triển mạnh trong kỷ nguyên AI, bạn cần trau dồi 5 yếu tố then chốt: 1. **Tính tự chủ:** Khả năng hành động mà không cần chờ chỉ thị. 2. **Khiếu thẩm mỹ:** Khả năng nhận biết điều gì thực sự có giá trị. 3. **Khả năng thuyết phục:** Thu hút sự chú ý và sự công nhận. 4. **Sự kiên trì:** Không sợ thất bại, xem đó là bài học. 5. **Khả năng lặp:** Điều chỉnh dựa trên phản hồi để tiến tới mục tiêu. Giải pháp là đầu tư vào sự nghiệp của chính mình. Trong khi AI giỏi tạo ra "tài sản" (nội dung, code), nó không thể thay thế được khả năng phân biệt thứ gì đáng để tạo ra, làm cho mọi người quan tâm và kiên trì theo đuổi. Trong hai kỹ năng đòn bẩy mạnh mẽ là **Code (Lập trình)** và **Media (Nội dung)**, bài viết nhấn mạnh **Nội dung** quan trọng hơn. Giá trị của nội dung là chủ quan và đòi hỏi sự am hiểu, trải nghiệm mà AI khó có được, tạo không gian cho các cá nhân sáng tạo thực sự. **Cách bắt đầu (Bài tập 15 phút):** 1. **Khai thác nguyên liệu thô của bạn:** Xác định chủ đề bạn am hiểu sâu, vấn đề bạn tự giải quyết được, hay sở thích đặc biệt từ nhỏ. 2. **Xác định "trục phản biện" của bạn:** Tìm ra quan điểm độc đáo của bạn – những điều bạn tin là đúng nhưng số đông lại sai trong lĩnh vực của mình. 3. **Xuất bản ý tưởng đầu tiên:** Kết hợp câu trả lời từ bước 1 và 2, tạo ra một nội dung (bài đăng, video) và đăng nó lên. Hành động này mang lại phản hồi thực tế, bắt đầu quá trình học hỏi, lặp lại và phát triển kỹ năng thuyết phục. Bằng cách xây dựng một sự nghiệp xoay quanh con người thật, trải nghiệm thật và góc nhìn độc đáo của mình thông qua nội dung, bạn có thể tạo ra giá trị mà AI không thể sao chép, từ đó trở nên không thể thay thế.

marsbit1 giờ trước

Làm thế nào để khiến bản thân trở nên không thể bị thay thế bởi trí tuệ nhân tạo

marsbit1 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

Cảm biến từ cuộc tranh cãi gần đây xung quanh lỗ hổng trong ví phần cứng Coldcard, bài viết thảo luận về phương pháp tạo seed (cụm từ khôi phục) cho ví Bitcoin bằng cách xúc xắc vật lý. Mỗi lần xúc xắc công bằng cung cấp khoảng 2,6 bit entropy (thước đo tính ngẫu nhiên). Để đạt mức entropy an toàn cho một seed 12 từ (128 bit), cần khoảng 50 lần xúc xắc; Coldcard khuyến nghị 99 lần để đạt mức bảo mật cao hơn. Lợi thế chính của phương pháp này là tách biệt hoàn toàn với bất kỳ lỗi phần cứng hoặc phần mềm nào trong trình tạo số ngẫu nhiên của thiết bị, từ đó bảo vệ seed chính của ví. Tuy nhiên, bài viết cảnh báo rằng trong sự cố Coldcard, các chức năng phụ khác của thiết bị (như tạo ví giấy, khóa đa chữ ký, mật mã phiên USB) vẫn có thể bị ảnh hưởng nếu chúng dựa vào trình tạo số lỗi, ngay cả khi seed chính được tạo an toàn bằng xúc xắc. Nhược điểm lớn của việc dùng xúc xắc là quá trình thủ công, dễ xảy ra sai sót, tốn thời gian và không thực tế cho đa số người dùng mới. Người dùng có thể ghi chép sai, sử dụng xúc xắc gian lận, hoặc để lộ chuỗi kết quả. Do đó, mặc dù có nền tảng toán học vững chắc, phương pháp này đòi hỏi sự tỉ mỉ cao và không phải là giải pháp khả thi cho việc áp dụng Bitcoin rộng rãi. Bài viết kết luận rằng mục tiêu dài hạn vẫn là phát triển phần cứng/phần mềm tạo số ngẫu nhiên mạnh mẽ và đáng tin cậy, trong khi vẫn giữ phương pháp thủ công như một tùy chọn cho người dùng có kinh nghiệm. Cuối cùng, bài viết đưa ra khuyến nghị cho chủ sở hữu Coldcard: cập nhật firmware, kiểm tra các chức năng phụ đã sử dụng và xem xét các biện pháp bảo mật bổ sung như ví đa chữ ký kết hợp nhiều nhà sản xuất để giảm thiểu rủi ro từ một điểm yếu đơn lẻ.

cryptonews.ru4 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

cryptonews.ru4 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

Michael Saylor tuyên bố rằng về mặt toán học, BIP-110 không thể đạt ngưỡng hỗ trợ 55% từ các tình nguyện viên trong chu kỳ điều chỉnh độ khó khai thác Bitcoin hiện tại. Dữ liệu của ông cho thấy, trong tổng số 946 khối được tạo ra tính đến khối 960.561, chỉ 24 khối chứa tín hiệu ủng hộ BIP-110 trong trường phiên bản tiêu đề khối. Tất cả các tín hiệu này đều đến từ thợ đào DATUM chia sẻ phần thưởng thông qua nhóm khai thác OCEAN, và không có tín hiệu nào từ các thợ đào bên ngoài OCEAN. Saylor nhấn mạnh rằng trong tình huống này, BIP-110 sẽ không đạt được mức hỗ trợ tự nguyện 55% trong chu kỳ xem xét, và các tín hiệu hiện tại không thể được coi là sự đồng thuận chung của các thợ đào. BIP-110 là một đề xuất nhằm gây khó khăn cho việc thêm ảnh, văn bản hoặc các loại dữ liệu lớn khác vào mạng Bitcoin, ngoài giao dịch chuyển tiền. Người ủng hộ cho rằng Bitcoin chỉ nên được dùng để chuyển tiền và không nên làm tắc nghẽn mạng bằng dữ liệu không cần thiết. Tuy nhiên, Michael Saylor phản đối BIP-110. Ông lập luận rằng mạng Bitcoin không nên quyết định giao dịch nào là cần thiết, luật lệ không nên thay đổi theo ý muốn của một số ít người, và tỷ lệ hỗ trợ cao có thể không phản ánh đúng sự ủng hộ thực sự của thợ đào do một phần mềm tự động hóa quá trình báo hiệu.

cryptonews.ru4 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

cryptonews.ru4 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

Công ty phân tích tiền mã hóa Santiment thông báo rằng tình cảm tiêu cực đối với Bitcoin trên mạng xã hội đã đạt mức cao kỷ lục. Tỷ lệ bình luận tích cực/tiêu cực về Bitcoin trên các nền tảng như X, Reddit, Telegram đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ khi công ty triển khai hệ thống giám sát hiện đại. Một lỗ hổng bảo mật trong phần sụn của ví cứng Coldcard được xác định là nguyên nhân chính gây lo ngại, làm dấy lên nghi ngờ về tính an toàn của phương pháp lưu trữ lạnh vốn được coi là an toàn nhất. Santiment lưu ý rằng, khác với các cuộc khủng hoảng lớn trước đây như sự sụp đổ của FTX hay Mt. Gox, cuộc thảo luận lần này tập trung vào rủi ro bảo mật phần cứng và ví lạnh nói chung, thay vì chỉ trích các sàn giao dịch tập trung. Theo dữ liệu, hiện chỉ có 0,58 bình luận tích cực cho mỗi bình luận tiêu cực về Bitcoin, cho thấy "nỗi sợ hãi" đang áp đảo "lòng tham" ở mức đáng kể. Mặc dù dữ liệu chỉ trong một ngày, mức độ hoảng loạn hiện tại được đánh giá là cao hơn cả đỉnh lo ngại về chiến tranh đầu năm và các cuộc khủng hoảng tiền mã hóa lớn trong quá khứ.

cryptonews.ru5 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

cryptonews.ru5 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片