Chi 200 USD để mua Star, lừa đảo VC hàng chục triệu USD: Toàn bộ chuỗi sản xuất sao giả trên GitHub bị phơi bày

marsbitXuất bản vào 2026-04-21Cập nhật gần nhất vào 2026-04-21

Tóm tắt

Theo nghiên cứu từ Đại học Carnegie Mellon, GitHub đang tồn tại khoảng 6 triệu sao (Star) giả, liên quan đến 18.600 kho lưu trữ và 301.000 tài khoản, với các dự án AI/LLM là nhóm bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Các trang web như SocialPlug.io công khai bán sao với giá chỉ từ 0,03 USD/sao. Chỉ với 200 USD, một dự án có thể mua đủ 2.850 sao - ngưỡng trung bình để gọi vốn seed theo thống kê từ Redpoint Ventures. Nhiều VC sử dụng số sao làm tiêu chí đánh giá, dẫn đến các startup gian lận để thu hút đầu tư, với tỷ lệ lợi nhuận lên tới 117.000 lần. Dù GitHub có chính sách cấm, việc thực thi không đồng đều khiến nhiều tài khoản gian lận vẫn hoạt động.

Tác giả: Claude, Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Nghiên cứu được bình duyệt từ Đại học Carnegie Mellon (CMU) phát hiện khoảng 6 triệu sao giả trên GitHub, liên quan đến 18.6 nghìn kho lưu trữ và 301 nghìn tài khoản, với các dự án AI/LLM là danh mục tạo sao không độc hại lớn nhất. Giá thị trường sao giả có thể thấp đến 0.03 USD mỗi sao, trong khi dữ liệu từ Redpoint cho thấy số sao trung bình của các dự án vòng hạt giốc do VC tài trợ là 2.850 sao — chỉ cần chi chưa đến 200 USD là có thể "mua" được một mức độ nổi tiếng ảo đạt ngưỡng vòng hạt giống.

GitHub Star (lượt thích) đang trở thành một trò lừa đảo được đóng gói tinh vi.

Theo báo cáo điều tra được Awesome Agents công bố ngày 13 tháng 4, một chuỗi công nghiệp ngầm xoay quanh GitHub Star đã hoạt động công khai: các bài báo học thuật định lượng quy mô vấn đề, hơn chục trang web công khai rao bán Star, còn các tổ chức mạo hiểm (VC) thì trực tiếp đưa số lượng Star vào quyết định sàng lọc dự án.

Nhóm điều tra đã xác minh độc lập 20 kho lưu trữ và phát hiện một số dự án có từ 36% đến 76% số sao đến từ các tài khoản không có người theo dõi, tỷ lệ fork trên star thấp hơn một phần mười so với đường cơ sở của các dự án hữu cơ.

Nền tảng học thuật cốt lõi của báo cáo này đến từ bài báo được bình duyệt đồng cấp, được công bố tại ICSE 2026 (Hội nghị Kỹ thuật Phần mềm Quốc tế) bởi nhóm nghiên cứu hợp tác giữa CMU, Đại học Bang North Carolina và công ty Socket. Công cụ phát hiện StarScout do nhóm nghiên cứu phát triển đã phân tích 20TB siêu dữ liệu GitHub (6.7 tỷ sự kiện, 326 triệu sao, bao phủ từ năm 2019 đến 2024), cuối cùng đánh dấu khoảng 6 triệu sao giả đáng ngờ, 18.6 nghìn kho lưu trữ liên quan và khoảng 301 nghìn tài khoản tham gia.

6 triệu sao giả: Bùng nổ vào năm 2024, dự án AI là điểm nóng

Sao giả không phải là hiện tượng mới, nhưng quy mô của nó đã bùng nổ vào năm 2024. Dữ liệu từ bài báo CMU cho thấy, trước năm 2022, mỗi tháng có không quá 10 kho lưu trữ liên quan đến hoạt động sao giả, nhưng đến tháng 7/2024, con số này đã tăng vọt lên 3.216 kho lưu trữ và 30.779 tài khoản tham gia. Tính đến tháng 7/2024, trong số các kho lưu trữ có trên 50 sao, 16.66% từng tham gia hoạt động sao giả.

Độ chính xác của công cụ phát hiện đã được xác minh gián tiếp bởi hành vi của chính GitHub: 90.42% kho lưu trữ bị StarScout đánh dấu đã bị xóa, và 57.07% tài khoản bị đánh dấu đã bị dọn dẹp.

Trong phân loại mục đích sử dụng sao giả, phần lớn được dùng để quảng bá các kho lưu trữ phần mềm độc hại lừa đảo tồn tại ngắn ngủi. Nhưng trong danh mục không độc hại, các dự án liên quan đến AI và LLM xếp hạng nhất, với tổng số sao giả lên tới 177.000 sao, vượt qua các dự án blockchain/tiền mã hóa. Bài báo chỉ ra rằng, nhiều trong số các dự án này "là kho lưu trữ bài báo học thuật hoặc sản phẩm của các công ty khởi nghiệp liên quan đến LLM". Quan trọng hơn, 78 kho lưu trữ bị phát hiện có hoạt động sao giả từng lên trang GitHub Trending, chứng minh rằng việc mua sao thực sự có thể thao túng thành công thuật toán đề xuất của nền tảng.

Một sao giá thấp nhất 3 cent: Thị trường mua bán sao công khai

Đây không phải là giao dịch trên dark web. Báo cáo điều tra xác nhận, ít nhất hơn chục trang web công khai bán GitHub Star, bao gồm SocialPlug.io, Buy.fans, Boost-Like.store, v.v. Trên Fiverr có 24 dịch vụ tạo sao đang hoạt động, từ gói cơ bản 5 USD đến các gói "quảng bá hữu cơ" trên 25 USD.

Giá được chia thành ba mức: giá rẻ (tài khoản mới dùng một lần) từ 0.03 đến 0.10 USD mỗi sao, mức trung bình từ 0.20 đến 0.50 USD, mức cao cấp (tài khoản nuôi có lịch sử nhiều năm) từ 0.80 đến 0.90 USD. Dịch vụ cao cấp cam kết "sao không mất" và bảo hành bù số lượng trong 30 ngày. SocialPlug tuyên bố đã giao tổng cộng 3.1 triệu sao, phục vụ hơn 53.000 khách hàng, thậm chí cung cấp giao diện API hỗ trợ mua hàng loạt theo chương trình.

Các nền tảng trao đổi sao như GithubStarMate.com và SafeStarExchange.com thì sử dụng chế độ tích điểm trao đổi lẫn nhau, cho phép người dùng trao đổi sao mà không cần tiền. Trên GitHub còn tồn tại ít nhất 7 công cụ mã nguồn mở (như fake-git-history, commit-bot, v.v.), chuyên dùng để giả mạo lịch sử đóng góp. Các tài khoản GitHub được làm sẵn với lịch sử commit 5 năm và huy hiệu Arctic Code Vault được rao bán trên Telegram với giá khoảng 5.000 USD.

Một nghiên cứu năm 2020 của Đại học Thanh Hoa ghi nhận cách hoạt động của các nhóm quảng bá trên QQ và WeChat tại Trung Quốc: các nhóm có hơn 1.020 thành viên xử lý khoảng 20 nhiệm vụ tạo sao mỗi ngày cho các kho lưu trữ, ước tính tạo ra lợi nhuận ngành từ 3.4 đến 4.4 triệu USD mỗi năm.

VC dùng Star để sàng lọc dự án, chỉ 200 USD là có thể "đạt chuẩn" vòng hạt giống

Mối quan hệ giữa Star và gọi vốn không phải là phỏng đoán, mà chính các tổ chức VC đã công khai thừa nhận.

Đối tác Redpoint Ventures Jordan Segall sau khi phân tích 80 công ty công cụ dành cho nhà phát triển đã phát hiện ra rằng, số sao GitHub trung bình tại thời điểm gọi vốn vòng hạt giống là 2.850 sao, và ở vòng A là 4.980 sao. Ông nói rõ: "Nhiều VC viết các chương trình thu thập dữ liệu nội bộ để tìm các dự án GitHub có tốc độ tăng sao nhanh, Star là chỉ số họ thường quan tâm nhất."

Những con số này tương đương với việc cung cấp cho công ty khởi nghiệp một danh sách mua hàng chính xác. Tính theo giá sao rẻ, chỉ cần chi 85 đến 285 USD là có thể tạo ra 2.850 sao để đạt mức trung bình vòng hạt giống; chi 990 đến 4.500 USD có thể đạt ngưỡng vòng A. So với quy mô gọi vốn điển hình của vòng hạt giống từ 1 đến 10 triệu USD, tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí nằm trong khoảng từ 3.500 đến 117.000 lần.

Chỉ số ROSS (Bảng xếp hạng công ty khởi nghiệp mã nguồn mở) do Runa Capital công bố hàng quý càng làm gia tăng động lực này. Theo TechCrunch, 68% công ty lọt vào bảng xếp hạng ROSS Index đã nhận được đầu tư ở giai đoạn vòng hạt giống, với tổng số vốn được theo dõi lên tới 169 triệu USD. Phân tích độc lập của báo cáo điều tra phát hiện, Union Labs đứng đầu bảng xếp hạng ROSS Index Q2/2025 (số sao tăng 54.2 lần, tổng 74.300 sao) có nghi ngờ tạo sao nghiêm trọng: 32.7% số sao đến từ các tài khoản không có kho lưu trữ, 52% từ các tài khoản không có người theo dõi, StarScout đánh dấu 47.4% số sao của họ là đáng ngờ. Một bảng xếp hạng ngành được VC trích dẫn rộng rãi, và dự án đứng đầu có gần một nửa số sao bị nghi ngờ là giả mạo.

Đã có các trường hợp thực tế chứng minh chuỗi chuyển đổi từ Star sang gọi vốn: Lovable (trước đây là GPT Engineer) dựa vào 50.000+ Star để nhận được 7.5 triệu USD vòng pre-seed, định giá 1.8 tỷ USD ở vòng A; Browser-use nhận được 17 triệu USD vòng hạt giống sau khi đạt 50.000 sao trong ba tháng; Pangolin dựa vào 1.000 sao để vào Y Combinator và hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 4.7 triệu USD trong vòng tám tháng.

GitHub thi hành không đối xứng: Xóa kho lưu trữ nhưng để lại tài khoản

Chính sách sử dụng chấp nhận được của GitHub cấm rõ ràng "tương tác giả mạo", "thao túng xếp hạng" và việc thiết lập thị trường thứ cấp cho sao giả, thậm chí đặc biệt cấm hành vi tạo sao với động lực là "airdrop tiền mã hóa".

Nhưng việc thi hành là thụ động và không đối xứng. GitHub đã xóa 90.42% kho lưu trữ bị StarScout đánh dấu, nhưng chỉ dọn dẹp 57.07% số tài khoản thực thi. Phần lớn "lực lượng lao động" của ngành công nghiệp sao giả vẫn còn nguyên vẹn. Sau khi Dagster công bố báo cáo điều tra vào năm 2023, các tài khoản sao giả liên quan đã bị xóa trong vòng 48 giờ — nhưng đây là phản ứng sau khi bị phơi bày công khai, chứ không phải kết quả của việc phát hiện chủ động.

Nhóm nghiên cứu CMU đề nghị GitHub sử dụng chỉ số độ nổi tiếng có trọng số dựa trên tính trung tâm mạng thay thế cho việc đếm sao thô, từ đó phá vỡ cấu trúc nền kinh tế sao giả. GitHub cho đến nay vẫn chưa thực hiện.

Điều này tạo thành một vòng lặp tự củng cố: VC dùng Star làm tín hiệu sàng lọc → Công ty khởi nghiệp tạo sao → VC thấy mức độ nổi tiếng ảo → Nhiều VC hơn sử dụng theo dõi Star → Nhiều công ty khởi nghiệp hơn tạo sao. Các con số chuẩn được Redpoint công bố công khai (2.850 cho hạt giống, 4.980 cho vòng A) tương đương với việc đưa cho các công ty khởi nghiệp một danh sách mua hàng được định giá rõ ràng.

Như một nhà bình luận trong báo cáo điều tra đã nói: "Số lượng sao có thể làm giả, nhưng một thứ giúp người khác tiết kiệm được việc sửa lỗi vào cuối tuần thì không thể làm giả."

Câu hỏi Liên quan

QNghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon (CMU) đã phát hiện bao nhiêu ngôi sao GitHub giả mạo?

ANghiên cứu đã phát hiện khoảng 6 triệu ngôi sao GitHub giả mạo, liên quan đến 186.000 kho lưu trữ và 301.000 tài khoản.

QDự án nào là loại dự án không độc hại lớn nhất sử dụng sao giả theo báo cáo?

ACác dự án AI/LLM (Trí tuệ nhân tạo/Mô hình ngôn ngữ lớn) là loại dự án không độc hại lớn nhất sử dụng sao giả, với tổng số lên tới 177.000 ngôi sao.

QGiá thị trường cho một ngôi sao GitHub giả là bao nhiêu?

AGiá của một ngôi sao giả rất rẻ, có thể thấp đến 0.03 USD cho các tài khoản mới được tạo một lần. Các gói cao cấp hơn với tài khoản lâu năm có giá từ 0.80 đến 0.90 USD mỗi sao.

QTheo dữ liệu từ Redpoint Ventures, số sao GitHub trung bình cho một vòng gọi vốn hạt giống (seed round) là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu từ Redpoint Ventures, số sao GitHub trung bình (median) cho một vòng gọi vốn hạt giống là 2.850 sao.

QGitHub đã phản ứng như thế nào với vấn đề sao giả theo báo cáo?

AGitHub có chính sách cấm rõ ràng các tương tác giả mạo và thao túng xếp hạng. Tuy nhiên, việc thực thi bị cho là thụ động và không đồng đều. Họ đã xóa 90.42% các kho lưu trữ bị đánh dấu là có sao giả, nhưng chỉ xóa 57.07% các tài khoản thực hiện hành vi này.

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit18 phút trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit18 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit26 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit26 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit2 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片