# Bài viết Liên quan Robot

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Robot", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Ồ? Đây là tay robot sao?

**Tay robot 25 bậc tự do của 1X: "Làn da" cảm nhận lực và sản xuất hàng loạt** Công ty 1X Technologies vừa công bố bàn tay robot tiên tiến với 25 bậc tự do cho người máy hình người NEO. Khác biệt lớn nhất nằm ở cơ chế "trong suốt về lực": sử dụng hệ thống truyền động gân cơ với tỷ số truyền thấp (5:1 đến 15:1), cho phép bàn tay cảm nhận lực một cách chính xác và có thể bị đẩy ngược lại (back-drivable) một cách an toàn. Mỗi khớp đều là một cảm biến, cung cấp phản hồi xúc giác chi tiết ở đầu ngón tay để phát hiện lực, vị trí tiếp xúc và thậm chí cả sự trượt của vật thể. Bàn tay này có thể thực hiện hàng loạt thao tác tinh vi của con người như: vặn bóng đèn, nhặt vít, kéo khóa áo, rót trà, cắm cáp USB-C, xếp hình Lego, nhặt đồng xu từ ví và cả giao tiếp bằng ngôn ngữ ký hiệu. Độ chính xác định vị đạt ±0.2mm, lực kẹp đầu ngón tay lên tới 45N. Tất cả các thành phần, từ động cơ tự thiết kế, hệ thống gân, cảm biến đến "lớp da" xúc giác, đều được 1X phát triển và sản xuất theo chiều dọc. Bàn tay có độ bền cao (khớp cổ tay đã qua thử nghiệm 2 triệu chu kỳ), đạt tiêu chuẩn chống nước IP68 và an toàn khi tiếp xúc. Quan trọng nhất, sản phẩm đã được sản xuất hàng loạt với mục tiêu 10.000 đơn vị trong năm nay. 1X kỳ vọng đôi tay này sẽ mở khóa khả năng thực hiện các công việc hàng ngày cho robot và thu thập dữ liệu quy mô lớn để phát triển trí tuệ thể hiện (embodied AI).

marsbit07/10 08:42

Ồ? Đây là tay robot sao?

marsbit07/10 08:42

Kịch bản mới của Paradigm: Tay trái Crypto, tay phải AI và Robot

Ngày 8/7/2026, quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu Paradigm công bố huy động thành công 1,2 tỷ USD cho quỹ thứ tư. Lần này, phạm vi đầu tư của họ mở rộng ra ngoài lĩnh vực tiền mã hóa thuần túy, chính thức tiến vào các lĩnh vực công nghệ tiên phong như trí tuệ nhân tạo (AI) và robot. Sự thay đổi này đã được báo trước từ tháng 3/2026 khi Paradigm sửa đổi tuyên bố sứ mệnh, từ "một công ty đầu tư tiền mã hóa dựa trên nghiên cứu" thành "xây dựng và đầu tư vào các công ty, ý tưởng định hình tương lai". Bối cảnh thị trường với làn sóng AI hút vốn mạnh mẽ (chiếm 43% tổng vốn startup nửa đầu 2026) khiến các VC hàng đầu như Paradigm phải mở rộng tầm nhìn để theo đuổi tăng trưởng. Paradigm đã bắt đầu rót vốn vào các công ty hard-tech như Zipline (vận chuyển bằng drone tự hành), True Anomaly (an ninh không gian) và SendCutSend (gia công kim loại tự động). Trọng tâm chiến lược AI của họ là sự hội tụ với tiền mã hóa thông qua AI Agent. Họ đầu tư vào các dự án thúc đẩy AI phi tập trung (như Nous Research), xây dựng blockchain thân thiện với AI (như Tempo) và phát triển các công cụ như EVMbench, Centaur. Đồng thời, Paradigm vẫn cam kết mạnh mẽ với lĩnh vực tiền mã hóa, tập trung vào các hạ tầng như sàn phái sinh (Hyperliquid), thị trường dự đoán (Kalshi) và công cụ dành cho nhà phát triển (Reth, Foundry). Sự tiến hóa của Paradigm phản ánh sự dịch chuyển trong tâm điểm kể chuyện của thị trường vốn đầu tư mạo hiểm. Trong khi mở rộng biên giới đầu tư để nắm bắt các làn sóng công nghệ mới, họ vẫn tập trung vào các cơ sở hạ tầng crypto thiết thực, có dòng tiền và khả năng tích hợp với các xu hướng như AI.

Foresight News07/09 09:08

Kịch bản mới của Paradigm: Tay trái Crypto, tay phải AI và Robot

Foresight News07/09 09:08

Trí tuệ cụ thân vượt qua 'kỳ thi đại học' khó đến điên cuồng, con người 100 điểm, mô hình mạnh nhất 12.8

Trí tuệ thể hóa (Embodied AI) đang đối mặt với một “kỳ thi khó” mang tên RoboDojo – một tiêu chuẩn đánh giá toàn diện mới cho khả năng thao tác của robot, được ví như "đỉnh Everest" trong lĩnh vực này. RoboDojo đánh giá trên cả môi trường mô phỏng và thế giới thực, bao gồm 42 nhiệm vụ mô phỏng và 18 nhiệm vụ trên robot thật, kiểm tra 5 khả năng cốt lõi: Khái quát hóa, Trí nhớ, Thao tác chính xác, Thực thi nhiều bước và Hiểu ngữ nghĩa mở. Kết quả cho thấy khoảng cách lớn: Trong mô phỏng, chiến lược robot mạnh nhất hiện nay (Hy-Embodied-0.5-VLA) chỉ đạt tỷ lệ thành công trung bình 8.80%. Trên robot thật, mô hình tốt nhất (π0.5) chỉ đạt 12.8%. Trong khi đó, con người đạt lần lượt 76.03% và 100%. RoboDojo tiết lộ điểm yếu của các mô hình cơ bản hiện nay: thiếu ổn định, khó hoàn thành toàn bộ nhiệm vụ dài và đặc biệt kém trong các nhiệm vụ ngữ nghĩa mở (tỷ lệ thành công chỉ ~1.67%). Dự án cung cấp cơ sở hạ tầng như XPolicyLab để chuẩn hóa việc đánh giá và một bảng xếp hạng công khai, minh bạch, giúp cộng đồng có thước đo chung để tiến bộ hướng tới robot thao tác đa năng thực sự.

marsbit07/08 11:52

Trí tuệ cụ thân vượt qua 'kỳ thi đại học' khó đến điên cuồng, con người 100 điểm, mô hình mạnh nhất 12.8

marsbit07/08 11:52

Đối thoại với Nhất Vĩ Capital, SoundAI Technology, Ling Universe, Zhongbo JV: Cơ hội và thách thức trên thị trường phần cứng thông minh AI

Ngày 28/6/2026, sự kiện "Cơ hội mới cho phần cứng thông minh AI, cuộc chiến giành cổng tương tác bắt đầu" đã diễn ra tại Bắc Kinh. Báo cáo ngành từ IT桔子 chỉ ra làn sóng khởi nghiệp sôi động trong lĩnh vực phần cứng thông minh AI tại Trung Quốc, với 327/431 công ty khởi nghiệp mới thành lập sau năm 2023 đã huy động được vốn. Các xu hướng chính bao gồm: robot thông minh thể hiện (embodied AI) thu hút nhiều vốn nhất; thiết bị đeo như nhẫn thông minh, kính AI tăng trưởng nhanh; Thâm Quyến dẫn đầu về số lượng công ty; và các công ty tập trung vào việc cải tiến nhỏ (micro-innovation) trong các phân khúc cụ thể. Trong phần chia sẻ, bà Hoàng Huân Hạ, Giám đốc Sản phẩm của SoundAI, nhấn mạnh thách thức chung là tìm kiếm sản phẩm khả thi cho công nghệ AI, đồng thời đề xuất sự cân bằng giữa khả năng công nghệ, nhu cầu thị trường và kiểm soát chi phí. Bà cũng chỉ ra rằng tương tác bằng giọng nói vẫn phụ thuộc vào lệnh đánh thức và tương tác chủ động không cần đánh thức là mục tiêu tương lai. Trong phiên đối thoại bàn tròn, các chuyên gia thảo luận về tương lai của cổng tương tác. Quan điểm chung cho rằng trong khi các thiết bị đầu cuối thống nhất vẫn quan trọng, thì các thiết bị chuyên biệt cho từng kịch bản cũng sẽ xuất hiện. Các công ty khởi nghiệp có thể tập trung vào các phân khúc thị trường ngách và đối tượng người dùng dọc để xây dựng lợi thế cạnh tranh, tích lũy dữ liệu và lặp lại sản phẩm. Về mô hình kinh doanh, có thể thử nghiệm mô hình phần cứng không lãi nhưng kiếm tiền từ dịch vụ thuê bao, nhưng cần kiểm soát chặt chẽ cả chi phí phần cứng (BOM) và chi phí suy luận mô hình. Vấn đề tỷ lệ hoàn trả sản phẩm cũng được đề cập, với tai nghe AI có tỷ lệ hoàn trả trung bình khoảng 30-50%. Về tương tác chủ động, các chuyên gia cho rằng công nghệ này vẫn chưa chín muồi do những hạn chế như ảo giác mô hình lớn (hallucination) và thiếu cảm nhận môi trường. Các thiết bị đeo theo dõi sức khỏe là một trong những ứng dụng hạn chế hiện tại. Chìa khóa thành công được tóm tắt là: chọn đúng phân khúc thị trường có triển vọng, xây dựng một vòng lặp khép kín hoàn hảo từ công nghệ, sản phẩm đến thương mại hóa, và cuối cùng là tạo ra một mô hình kinh doanh bền vững.

marsbit07/07 05:13

Đối thoại với Nhất Vĩ Capital, SoundAI Technology, Ling Universe, Zhongbo JV: Cơ hội và thách thức trên thị trường phần cứng thông minh AI

marsbit07/07 05:13

Robot Học Thao Tác Từ Video, Lần Đầu Berkeley Thành Công Triển Khai Đường Link Từ Video Internet Đến Tay Khéo Léo Triển Khai Trên Robot Thật

**UC Berkeley nghiên cứu đột phá: Robot học thao tác từ video Internet và triển khai trên tay máy khéo léo thực tế** Nhóm nghiên cứu UC Berkeley đã giới thiệu "Do as I Do", một quy trình đầu-cuối lần đầu tiên chuyển đổi video RGB đơn sắc về thao tác của con người thành quỹ đạo có thể thực thi trên tay máy khéo léo Sharpa Wave, hoàn thiện con đường từ dữ liệu video đến robot. Vấn đề cốt lõi là ba thách thức: khó khăn trong việc tái tạo ổn định tương tác tay-vật thể từ video, nhiễu trong dữ liệu tham chiếu dẫn đến thất bại khi định hướng lại hành động, và chi phí cao của việc vận hành từ xa. Giải pháp chia làm hai giai đoạn chính: 1. **Theo dõi vật thể ổn định:** Sử dụng mô hình khuếch tán có hướng dẫn để duy trì tính liên tục về thời gian và hình dạng vật thể, vượt trội hơn so với các phương pháp trước đó như FoundationPose trong đánh giá thủ công. 2. **Định hướng lại hành động mạnh mẽ:** Cải tiến khung tối ưu hóa SPIDER/MPPI bằng cách bổ sung chi phí tránh nhiễu, chi phí căn chỉnh lòng bàn tay và cơ chế khởi tạo thông minh, nâng tỷ lệ thành công từ 25% lên 71% khi xử lý quỹ đạo tham chiếu có nhiễu. Kết quả: Hệ thống tạo ra 500 quỹ đạo đã được xác minh cho 20 loại thao tác phức tạp (như đánh trứng, khuấy, đóng đinh). 10 hành động đại diện đã được triển khai thành công trên phần cứng thực gồm hai cánh tay robot UR3e và hai bàn tay khéo léo Sharpa Wave (22 bậc tự do) với tần số điều khiển 50Hz. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng chỉ khoảng 5% video internet là có thể sử dụng trực tiếp, đồng thời đề xuất một quy trình lọc dữ liệu thiết yếu. Công trình này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc khai thác kho dữ liệu video khổng lồ trên internet để huấn luyện robot thực hiện các thao tác khéo léo một cách tự động và có thể mở rộng.

marsbit07/06 07:21

Robot Học Thao Tác Từ Video, Lần Đầu Berkeley Thành Công Triển Khai Đường Link Từ Video Internet Đến Tay Khéo Léo Triển Khai Trên Robot Thật

marsbit07/06 07:21

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

Theo báo cáo từ IT桔子, nửa đầu năm 2026, Trung Quốc chào đón 67 kỳ lân mới với tổng định giá 1829 tỷ USD, đánh dấu sự phục hồi mạnh mẽ sau giai đoạn điều chỉnh. Số lượng này cao nhất trong vòng 5 năm, trung bình mỗi 3 ngày có một kỳ lân ra đời. AI và robot là hai động lực chính, chiếm hơn 53% tổng số, với 17 công ty AI và 19 công ty robot. Trong đó, DeepSeek (615.38 tỷ USD) và Kling AI (180 tỷ USD) dẫn đầu về định giá. Các lĩnh vực bán dẫn, lượng tử cũng có những kỳ lân mới. Về địa lý, các công ty tập trung cao ở Bắc Kinh (19), Thượng Hải (18), Thâm Quyến (9) và Hàng Châu (5), chiếm 76.1%. Mặc dù Hàng Châu chỉ có 5 công ty, nhưng nhờ DeepSeek, tổng định giá của thành phố này lên tới 682 tỷ USD. Cấu trúc định giá có hình kim tự tháp: 77.6% kỳ lân mới có định giá từ 10-20 tỷ USD. Tốc độ phát triển có hai cực: các công ty AI/robot thường thành lập và đạt định giá kỳ lân nhanh (34.3% trong vòng 3 năm), thậm chí có công ty như Bula Ge chỉ mất 1 tháng; trong khi các công ty công nghệ hạt nhân như bán dẫn, dược phẩm sinh học cần thời gian dài hơn (trên 8 năm) để đạt được cột mốc này. Báo cáo chỉ ra xu hướng dịch chuyển từ tiêu dùng internet sang công nghệ cứng. Tuy nhiên, sự tập trung cao vào AI/robot và tốc độ định giá nhanh cũng tiềm ẩn rủi ro về bong bóng và thử thách trong việc hiện thực hóa kỳ vọng thương mại.

marsbit07/06 04:52

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

marsbit07/06 04:52

Star Era huy động 2,5 tỷ USD trong 2 tháng, đội ngũ vốn nhà nước vào sân

Công ty trí tuệ thể thân hàng đầu Trung Quốc XINGDONG ERA đã hoàn thành vòng gọi vốn mới trị giá 1 tỷ nhân dân tệ, nâng tổng số vốn huy động được trong hai tháng lên 2.5 tỷ nhân dân tệ. Vòng này do quỹ vốn nhà nước thuộc Ủy ban Quản lý Tài sản Nhà nước dẫn đầu, với sự tham gia của nhiều tổ chức tài chính và vốn công nghiệp lớn, xây dựng ma trận vốn ba lớp. Xuất thân từ Đại học Thanh Hoa và là công ty trí tuệ thể thân duy nhất do trường này nắm cổ phần, XINGDONG ERA là người tiên phong đề xuất mô hình thế giới (world model) trong ngành. Công ty áp dụng chiến lược phát triển toàn diện "AI Native", tự nghiên cứu toàn bộ chuỗi từ dữ liệu, bộ não AI, điều khiển vận động, bàn tay linh hoạt đến bản thể robot. Bàn tay linh hoạt toàn dẫn động trực tiếp tự nghiên cứu của họ đóng vai trò là cốt lõi để thu thập dữ liệu tương tác vật lý chất lượng cao, cung cấp nền tảng cho việc đào tạo mô hình bộ não mạnh mẽ hơn, tạo thành một vòng lặp phát triển tích cực. Họ sở hữu một trong những bộ dữ liệu thực nghiệm bàn tay linh hoạt lớn nhất ngành. Về mặt thương mại hóa, XINGDONG ERA đã đạt được sự phù hợp sản phẩm-thị trường (PMF) đầu tiên trong ngành tại lĩnh vực hậu cần, với robot triển khai hàng loạt tại các trung tâm phân loại của các tập đoàn như SF Express và China Post, hoạt động 24/7. Họ cũng mở rộng hợp tác trong lĩnh vực sản xuất cao cấp (ví dụ: Samsung, Geely) và dịch vụ thương mại. Khả năng phần cứng cốt lõi của công ty đã được công nhận rộng rãi, với bàn tay linh hoạt và nền tảng robot được các tổ chức nghiên cứu đỉnh cao toàn cầu và 9/10 công ty công nghệ hàng đầu thế giới sử dụng. Năm 2026 được coi là thời điểm then chốt cho ngành, nơi sự khác biệt về năng lực mô hình và khả năng khép kín vòng lặp thương mại sẽ quyết định vị thế cạnh tranh.

marsbit07/06 01:37

Star Era huy động 2,5 tỷ USD trong 2 tháng, đội ngũ vốn nhà nước vào sân

marsbit07/06 01:37

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit07/05 09:27

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit07/05 09:27

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Tác giả Lý Phi Phi đưa ra một phân loại rõ ràng cho khái niệm "mô hình thế giới" (world model) đang bị sử dụng lộn xộn trong AI hiện nay. Dựa trên vòng lặp POMDP cơ bản (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát), bà chia các hệ thống tự xưng là mô hình thế giới thành ba loại chức năng: 1. **Bộ kết xuất (Renderer)**: Đầu ra là quan sát (pixel), tập trung vào độ trung thực thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video như Sora. Hạn chế: hình ảnh đẹp nhưng có thể không đúng vật lý. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator)**: Đầu ra là trạng thái thế giới (mô hình hình học, vật lý, động lực học chính xác). Đây là trung tâm then chốt, có thể phục vụ cả con người (thiết kế, mô phỏng) và máy móc (đào tạo robot, xe tự lái). Ví dụ: NVIDIA Omniverse. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner)**: Đầu ra là hành động. Dựa trên quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình Ngôn ngữ-Thị giác-Hành động (VLA) cho robot. Bài viết nhấn mạnh **bộ mô phỏng là trung tâm bị đánh giá thấp**, vì nó hoạt động ở cấp độ cấu trúc nền tảng (hình học, vật lý), từ đó có thể suy ra đầu ra cho cả bộ kết xuất và bộ lập kế hoạch. Trong khi bộ kết xuất thương mại hóa tốt nhưng có trần vật lý, và bộ lập kế hoạch hứa hẹn nhưng chưa trưởng thành, thì bộ mô phỏng là cầu nối thiết yếu. Xu hướng tương lai là sự hội tụ của ba loại này hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất**, có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch dựa trên cùng một hiểu biết cơ bản về thế giới. Điều này sẽ định hình tương lai của trí thông minh không gian, cho phép máy móc không chỉ nói về thế giới (như mô hình ngôn ngữ) mà thực sự hiểu, tưởng tượng và tương tác với nó.

链捕手07/05 09:15

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

链捕手07/05 09:15

Tuần Lựa Chọn Tinh Túy: Robinhood Ra Mắt L2, 140 Gã Khổng Lồ Tung Ổn Định OUSD, MicroStrategy Phát Hành Kịch Bản Tự Cứu

Tóm tắt nội dung tuần: **AI & Công nghệ:** Meta mở ránh kinh doanh điện toán đám mây bán sức mạnh AI, gây lo ngại về dư thừa năng lực và ảnh hưởng đến các cổ phiếu cơ sở hạ tầng AI. Các công ty như Broadcom và Marvell được chú ý trong kiến trúc trung tâm dữ liệu AI. Hiện tượng "Token không kinh tế" xuất hiện khi công cụ lập trình AI tiêu tốn nhiều token nhưng hiệu suất không cao. Hàn Quốc công bố kế hoạch đầu tư khổng lồ vào bán dẫn và AI. **Thị trường & Chiến lược:** Các bài viết phân tích xu hướng tháng 7, bao gồm dự báo về thị trường lưu trữ, động thái của USD và cổ phiếu châu Á. Các chuyên gia chia sẻ góc nhìn: Bitwise dự đoán thị trường bullrun vào mùa thu, trong khi Primitive cho rằng cơn sốt AI đang hạ nhiệt. a16z nhận định robot là chủ đề chính của chu kỳ AI mới. **Cơ hội & Rủi ro:** Bài viết hướng dẫn cách người bình thường có thể phát hiện cơ hội đầu tư từ thông tin hàng ngày và tham gia vào lĩnh vực robot thông qua ETF. Đồng thời cảnh báo về các mô hình kiếm tiền như "Collector Crypt" và chia sẻ hướng dẫn quản lý danh mục đầu tư. **Tin tức Web3 nổi bật:** 1. **Robinhood Chain** ra mắt mainnet, thu hút nhiều giao thức, trong khi dYdX gây tranh cãi khi ra mắt Arcus. 2. Liên minh **Open Standard (OUSD)** với 140 tập đoàn lớn phát hành stablecoin, thách thức vị thế của USDC và USDT, khiến giá cổ phiếu Circle giảm mạnh. 3. **MicroStrategy** công bố kế hoạch "tự cứu" mới, bao gồm bán 1.25 tỷ USD Bitcoin và mua lại 2 tỷ USD cổ phiếu. 4. Vụ airdrop **Ansem** làm nổi lại hiệu ứng shilling của KOL. 5. Dự án **Venice AI** huy động 65 triệu USD với cấu trúc vốn hỗn hợp (cổ phần + token), gây tranh luận. **Thông tin quan trọng khác:** * ETF Bitcoin ghi nhận dòng tiền ròng sau 10 ngày rút. * Michael Burry báo cáo short cổ phiếu Micron. * Dữ liệu việc làm Mỹ tháng 6 thấp hơn kỳ vọng. * EU bắt đầu sửa đổi MiCA ngay khi nó có hiệu lực. * Hơn 20 công ty bán dẫn đồng loạt tăng giá từ 1/7. * Circle bị loại khỏi chỉ số Russell, giá cổ phiếu giảm 17.55%.

marsbit07/04 01:58

Tuần Lựa Chọn Tinh Túy: Robinhood Ra Mắt L2, 140 Gã Khổng Lồ Tung Ổn Định OUSD, MicroStrategy Phát Hành Kịch Bản Tự Cứu

marsbit07/04 01:58

活动图片

Chiến lược Giao dịchright-arrow