Làn Sóng Tội Phạm Stablecoin? 141 Tỷ Đô La Hoạt Động Bất Hợp Pháp Được Báo Cáo Trong Năm Nay

bitcoinistXuất bản vào 2026-02-20Cập nhật gần nhất vào 2026-02-20

Tóm tắt

Năm 2025, khoảng 141 tỷ USD stablecoin đã rơi vào tay các tổ chức tội phạm, chủ yếu thông qua một số mạng lưới ưa chuộng stablecoin nhờ giá trị ổn định và giao dịch nhanh. Theo TRM Labs, 86% giao dịch bất hợp pháp liên quan đến các mạng bị trừng phạt, với 72 tỷ USD từ token gắn với rúp Nga. Các stablecoin cũng được sử dụng trong các sàn giao dịch bảo đảm và buôn người do tính thanh khoản cao. Tội phạm mạng thường chuyển Bitcoin hoặc thành stablecoin để rửa tiền. Thị trường stablecoin toàn cầu đạt 270 tỷ USD, do Tether (USDT) và Circle (USDC) thống trị với hơn 90% thị phần.

Vào năm 2025, khoảng 141 tỷ đô la stablecoin được báo cáo là đã rơi vào tay các đối tượng bất hợp pháp. Phần lớn hoạt động này được chuyển qua một số mạng lưới ưa chuộng stablecoin nhờ giá trị ổn định và chuyển khoản nhanh chóng.

Phần lớn sự di chuyển này liên quan đến một số ít mạng lưới sử dụng stablecoin vì tốc độ và sự ổn định giá. Điều này không có nghĩa là việc sử dụng cho mục đích tội phạm tràn lan trên tất cả các stablecoin. Nó chỉ ra các kênh tập trung nơi các token này đáp ứng một nhu cầu cụ thể: di chuyển giá trị một cách đáng tin cậy bên ngoài hệ thống ngân hàng thông thường.

Các Mạng Lưới Liên Quan Đến Lệnh Trừng Phạt Thúc Đẩy Phần Lớn Dòng Tiền

Theo TRM Labs, các luồng liên quan đến lệnh trừng phạt chiếm khoảng 86% số giao dịch crypto bất hợp pháp được phát hiện vào năm ngoái. Khoảng 72 tỷ đô la trong tổng số stablecoin có thể truy ra từ một token được neo theo đồng rúp có liên quan đến các mạng lưới của Nga.

Những mạng lưới này không bị cô lập. Các báo cáo ghi nhận sự trùng lặp với các thực thể liên quan đến Trung Quốc, Iran, Triều Tiên và Venezuela, điều này cho thấy stablecoin có thể hoạt động như cầu nối giữa các hệ thống bị trừng phạt khác nhau.

Cơ chế rất đơn giản: sự ổn định giá quan trọng khi bạn cần sự thanh toán có thể dự đoán và rủi ro biến động thấp. Stablecoin cung cấp điều đó.

Chợ Bảo Đảm Và Buôn Người Phụ Thuộc Vào Stablecoins

Khối lượng giao dịch trên một số thị trường nhất định đã tăng vọt, chủ yếu bằng stablecoin. Một số trang web ký quỹ và bảo đảm - hoạt động như trung gian cho các giao dịch chuyển tiền giá trị cao - đã chứng kiến hàng chục tỷ đô la chảy qua hệ thống của họ.

Báo cáo lưu ý rằng các địa điểm này hầu như chỉ định giá bằng stablecoin, điều này làm dấy lên cảnh báo về vai trò của chúng trong việc chuyển tiền liên quan đến thương mại bất hợp pháp. Chainalysis và những tổ chức khác cũng chỉ ra sự gia tăng mạnh các luồng tiền đến các mạng lưới có liên quan đến buôn người và dịch vụ mại dâm, và các hoạt động đó phụ thuộc rất nhiều vào stablecoin để thanh toán.

Trong những trường hợp này, sự chắc chắn về thanh toán và tính thanh khoản quan trọng hơn đối với người mua và người bán so với cơ hội kiếm lời.

Các Loại Hình Tội Phạm Khác Nhau Sử Dụng Các Con Đường Khác Nhau

Lừa đảo, mã độc tống tiền và trộm cắp thường bắt đầu bằng Bitcoin hoặc Ether và sau đó chuyển sang stablecoin ở giai đoạn sau trong chuỗi rửa tiền. Mô hình đó phổ biến vì kẻ tấn công muốn một tài sản giữ được giá trị trong khi chúng di chuyển nó qua ít tay người hơn.

BTCUSD hiện giao dịch ở mức 67.833 đô la. Biểu đồ: TradingView

Vốn Hóa Thị Trường

Trong khi đó, thị trường stablecoin toàn cầu đã phát triển thành một lĩnh vực trị giá hàng trăm tỷ đô la, với tổng vốn hóa thị trường đạt khoảng 270 tỷ đô la vào đầu năm 2026.

Theo trang theo dõi dữ liệu Stablecoin.com, giá trị kết hợp của tất cả các stablecoin lớn liên tục ở trên mức hàng trăm tỷ, với các đồng tiền được hỗ trợ bằng fiat chiếm phần lớn trong tổng số đó.

Hai nhà phát hành thống trị lĩnh vực này. USDT của Tether dẫn đầu với khoảng cách khá xa, với vốn hóa thị trường thường được báo cáo ở mức khoảng 180 tỷ đô la hoặc hơn, và đại diện cho hơn hai phần ba tổng thị trường stablecoin.

Nguồn: Stablecoin.com

USD Coin (USDC) của Circle đứng ở vị trí thứ hai với vốn hóa thị trường thường trên 70 tỷ đô la, cùng với USDT nắm giữ hơn 90% vốn hóa stablecoin khi kết hợp lại.

Các stablecoin nhỏ hơn như Ethena USDe, DAI và PayPal USD chiếm phần nhỏ hơn nhiều trên thị trường nhưng báo hiệu sự đa dạng hóa đang diễn ra giữa các nhà cung cấp, theo trình theo dõi dữ liệu.

Hình ảnh nổi bật từ Unsplash, biểu đồ từ TradingView

Câu hỏi Liên quan

QNăm 2025, tổng giá trị stablecoin rơi vào tay các tổ chức tội phạm là bao nhiêu?

AKhoảng 141 tỷ USD stablecoin đã rơi vào tay các tổ chức tội phạm vào năm 2025.

QPhần lớn các dòng tiền bất hợp pháp này có liên quan đến yếu tố nào?

ATheo TRM Labs, khoảng 86% các giao dịch crypto bất hợp pháp được phát hiện có liên quan đến các lệnh trừng phát, với khoảng 72 tỷ USD stablecoin có thể truy ngược về một token gắn với đồng rúp của Nga.

QStablecoins được sử dụng phổ biến trong những loại tội phạm nào?

AStablecoins được sử dụng phổ biến trong các hoạt động liên quan đến lệnh trừng phạt, các chợ đen bảo kê (guarantee marketplaces), buôn người, dịch vụ mại dâm, cũng như trong các giai đoạn sau của quá trình rửa tiền từ các vụ lừa đảo, tống tiền và trộm cắp.

QHai tổ chức phát hành stablecoin nào thống trị thị trường?

AHai tổ chức phát hành thống trị thị trường stablecoin là Tether (USDT) với vốn hóa thị trường khoảng 180 tỷ USD và Circle (USDC) với vốn hóa thị trường thường trên 70 tỷ USD, cùng nắm giữ hơn 90% thị phần.

QTổng vốn hóa thị trường stablecoin toàn cầu là bao nhiêu vào đầu năm 2026?

AVào đầu năm 2026, tổng vốn hóa thị trường stablecoin toàn cầu đã đạt khoảng 270 tỷ USD.

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.

marsbit17 phút trước

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

marsbit17 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.

marsbit25 phút trước

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

marsbit25 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