State Street, Galaxy và Ondo tham gia cuộc đua token hóa tiền mặt với quỹ quét 24/7

cointelegraphXuất bản vào 2025-12-11Cập nhật gần nhất vào 2025-12-11

Tóm tắt

State Street Investment Management, Galaxy Asset Management và Ondo Finance hợp tác ra mắt quỹ thanh khoản mã hóa SWEEP, cho phép nhà đầu tư chuyên nghiệp sử dụng stablecoin PYUSD của PayPal để gửi và rút tiền 24/7 trên blockchain. Quỹ dự kiến khởi chạy trên Solana vào đầu năm 2026, sau đó mở rộng sang Stellar và Ethereum, với khoản đầu tư ban đầu 200 triệu USD từ Ondo. Đây là bước tiến trong cuộc đua token hóa tài sản truyền thống, gia nhập thị trường vốn đã có sự tham gia của BlackRock và Franklin Templeton. Giải pháp kết hợp thế mạnh từ ba bên: nền tảng pháp lý từ State Street, cơ sở hạ tầng số từ Galaxy và mạng lưới phân phối RWA từ Ondo.

State Street Investment Management và Galaxy Asset Management đang hợp tác với Ondo Finance trong một quỹ thanh khoản được token hóa, đưa trực tiếp số dư "quét" tiền mặt lên các blockchain công khai, mở ra nguồn thanh khoản trên chuỗi tiềm năng 24/7.

Quỹ State Street Galaxy Onchain Liquidity Sweep Fund (SWEEP) theo kế hoạch được thiết kế để nhận và chi trả stablecoin (PYUSD) của PayPal cho các nhà đầu tư được công nhận, các công ty cho biết hôm thứ Ba.

Ondo dự kiến sẽ góp vốn cho quỹ 200 triệu USD, gắn kết trực tiếp một nhà phát hành tài sản thực (RWA) được token hóa lớn vào hệ thống token hóa của State Street. Quỹ sẽ được vận hành bởi cơ sở hạ tầng của Galaxy Digital, và State Street Bank and Trust Company, một công ty liên kết của State Street Investment Management, sẽ đóng vai trò người giữ tài sản.

SWEEP dự kiến ra mắt trên Solana vào đầu năm 2026, với việc triển khai trên các mạng khác, bao gồm Stellar và Ethereum, sẽ được thực hiện sau, sử dụng Giao thức Khả năng tương tác Đa chuỗi (CCIP) của Chainlink.

Related: Solana và Base của Coinbase kết nối với nhau bằng Chainlink

Cuộc đua định hình tiền mặt trên chuỗi

Động thái này đưa thêm một gã khổng lồ vào cuộc đua ngày càng đông đúc để định hình "tiền mặt trên chuỗi" sẽ như thế nào đối với các tổ chức. BlackRock và Franklin Templeton đã vận hành các phương tiện quản lý tiền mặt được token hóa, bao gồm quỹ thị trường tiền tệ và các quỹ thu nhập cố định ngắn hạn khác, trên các blockchain công khai. Về phần mình, Ondo đã xây dựng một doanh nghiệp xoay quanh việc gói gém trái phiếu Kho bạc và các khoản phơi nhiễm tín dụng khác vào các phương tiện trên chuỗi có thể kết nối với thị trường crypto.

“Bằng cách hợp tác với Galaxy, chúng tôi sẽ cùng nhau đẩy mạnh và thúc đẩy sự phát triển của bối cảnh TradFi trên chuỗi,” bà Kim Hochfeld, Trưởng bộ phận Tiền mặt và Tài sản Kỹ thuật số Toàn cầu của State Street Investment Management cho biết.

“Token hóa đang nhanh chóng trở thành mô liên kết giữa tài chính truyền thống và nền kinh tế trên chuỗi,” ông Ian De Bode, Chủ tịch Ondo Finance nói. “Khoản đầu tư theo kế hoạch của chúng tôi không chỉ neo giữ quỹ sáng tạo này – mà còn hỗ trợ sự tăng trưởng liên tục của quỹ Ondo, quỹ cung cấp cho các nhà đầu tư tổ chức sự tiếp xúc với trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ ngắn hạn với khả năng tạo và mua lại ngay lập tức 24/7.”

Nguồn: Ondo Finance

Related: Thử nghiệm Blockchain trên Mạng Canton kiểm tra việc tái sử dụng tài sản thế chấp với trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ được token hóa

Xây dựng một hệ thống thị trường vốn trên chuỗi

Việc ra mắt diễn ra khi các quỹ được token hóa và cổ phiếu được token hóa đang bắt đầu giống với các thành phần của một hệ thống thị trường vốn trên chuỗi mới nổi hơn là các dự án thí điểm riêng lẻ.

Superstate đã mở ra hoạt động huy động vốn trên chuỗi cho các công ty đại chúng đã đăng ký với Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ thông qua Chương trình Phát hành Trực tiếp của mình trên Ethereum và Solana vào thứ Tư, nhắm mục tiêu vào phần vốn cổ phần của hệ thống đó bằng cách cho phép các tổ chức phát hành bán cổ phiếu mới trực tiếp để lấy stablecoin và giải ngân ngay lập tức vào ví của nhà đầu tư.

Quan hệ đối tác của State Street với Galaxy và Ondo cũng làm nổi bật cách các vai trò đang hình thành khi các công ty tài chính truyền thống và crypto cùng chia sẻ các sản phẩm giống nhau. State Street mang lại sự bảo trợ quản lý và lưu ký của Big Four, Galaxy đóng góp cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số và chuyên môn token hóa, và Ondo cung cấp cả vốn và một mạng lưới phân phối RWA hiện có.

Related: Galaxy mở rộng sang UAE như một phần của chiến dịch tại Trung Đông

Vai trò của Solana trong cuộc đua token hóa

Vai trò của Solana với tư cách là địa điểm ban đầu làm nổi bật một cuộc đua cạnh tranh thứ hai đang diễn ra bên dưới cuộc chạy đua vũ trang sản phẩm. Chuỗi này đã trở thành ngôi nhà ưa thích cho các tài sản được token hóa và giao dịch thông lượng cao, từ cổ phiếu đại chúng được token hóa đến các thử nghiệm trong các quỹ thanh khoản trên chuỗi, khi các tổ chức phát hành tìm kiếm mức phí thấp hơn và giải ngân nhanh chóng.

Nguồn: Solana

Một số tổ chức lớn nhất thế giới đã chọn blockchain Solana cho hoạt động tài sản kỹ thuật số của họ, bao gồm Western Union, xử lý hơn 100 tỷ USD khối lượng chuyển tiền mỗi năm, và Pfizer, xử lý 2 nghìn tỷ USD khối lượng thanh toán của thương nhân hàng năm. Các quỹ ETF trao đổi vật lý được staked (đặt cọc) trên Solana cũng đã đạt gần 1 tỷ USD tài sản được quản lý.

Việc ra mắt đầu tiên trên Solana, với kế hoạch mở rộng sang Stellar và Ethereum, cho phép SWEEP khai thác nhiều hệ sinh thái nơi stablecoin và token RWA đã là một phần của cơ sở hạ tầng.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QQuỹ State Street Galaxy Onchain Liquidity Sweep (SWEEP) được thiết kế để làm gì?

AQuỹ SWEEP được thiết kế để tiếp nhận và thanh toán stablecoin PYUSD của PayPal cho các nhà đầu tư được công nhận, đưa số dư tiền mặt 'sweep' lên các blockchain công khai để cung cấp thanh khoản onchain 24/7.

QAi sẽ cung cấp vốn ban đầu 200 triệu USD cho quỹ SWEEP và ý nghĩa của việc này là gì?

AOndo Finance dự kiến sẽ cung cấp vốn ban đầu 200 triệu USD. Điều này gắn kết một nhà phát hành tài sản thế giới thực được token hóa (RWA) lớn trực tiếp vào hệ thống tokenization của State Street.

QQuỹ SWEEP sẽ được triển khai trên哪些区块链网络 đầu tiên và sử dụng công nghệ gì để mở rộng?

AQuỹ SWEEP dự kiến ra mắt trên Solana vào đầu năm 2026, sau đó sẽ mở rộng sang các mạng khác như Stellar và Ethereum bằng cách sử dụng Giao thức Khả năng tương tác Đa chuỗi (CCIP) của Chainlink.

QSự tham gia của State Street, Galaxy và Ondo trong quỹ này phản ánh xu hướng gì trong lĩnh vực tài chính?

ASự hợp tác này phản ánh xu hướng tokenization đang trở thành 'mô liên kết' giữa tài chính truyền thống (TradFi) và nền kinh tế onchain, nơi các công ty truyền thống và crypto cùng phát triển sản phẩm, kết hợp thế mạnh về quy định, cơ sở hạ tầng và phân phối.

QTại sao Solana được chọn làm nền tảng triển khai ban đầu cho quỹ tokenized này?

ASolana được chọn vì đã trở thành nền tảng ưa thích cho các tài sản được token hóa và giao dịch thông lượng cao, với ưu điểm về phí thấp và tốc độ thanh toán nhanh. Nhiều tổ chức lớn như Western Union và Pfizer cũng đã lựa chọn Solana cho hoạt động tài sản kỹ thuật số của họ.

Nội dung Liên quan

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报10 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报10 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit1 giờ trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ONDO

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua OndoFinance (ONDO) 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 OndoFinance (ONDO) 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 OndoFinance (ONDO) của BạnSau khi mua OndoFinance (ONDO), 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 OndoFinance (ONDO)Giao dịch OndoFinance (ONDO) 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 533Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ONDO

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 ONDO (ONDO) được trình bày dưới đây.

活动图片