‘Hồ sơ Circle USDC’: ZachXBT Phát Hiện 420 Triệu USD Giao Dịch Đáng Ngờ, Giám Sát Lỏng Lẻo

bitcoinistXuất bản vào 2026-04-04Cập nhật gần nhất vào 2026-04-04

Tóm tắt

Nhà điều tra on-chain ZachXBT đã công bố báo cáo "The Circle USDC Files", cáo buộc Circle có hơn 420 triệu USD liên quan đến các lỗi tuân thủ với stablecoin USDC kể từ năm 2022. Báo cáo nêu chi tiết nhiều vụ trộm cắp tiền điện tử lớn, trong đó Circle bị cáo buộc không sử dụng khả năng đóng băng và đưa vào danh sách đen để chặn dòng tiền bị đánh cắp, mặc dù có các điều khoản và công cụ kỹ thuật để làm điều đó. Các trường hợp đáng chú ý bao gồm vụ khai thác Drift Protocol (280 triệu USD) và SwapNet (16 triệu USD), nơi Circle bị cáo buộc không hành động theo yêu cầu của cơ quan thực thi pháp luật. Báo cáo cũng cho biết Circle phản ứng chậm hơn đáng kể so với các nhà phát hành stablecoin khác. Tổng tổn thất ước tính hơn 420 triệu USD, và con số thực tế có thể còn cao hơn.

Nhà điều tra on-chain ZachXBT đã công bố một báo cáo mới, có tiêu đề "Hồ sơ Circle USDC", cáo buộc hơn 420 triệu USD các lỗi tuân thủ liên quan đến stablecoin USDC của công ty kể từ năm 2022.

Phân tích được công bố trên nền tảng truyền thông xã hội X vào thứ Sáu, ghi lại nhiều vụ khai thác tài chính phi tập trung (DeFi) nổi tiếng trong đó Circle bị cáo buộc đã sử dụng khả năng đóng băng và blacklist on-chain để ngăn chặn dòng tiền bị đánh cắp.

Cáo Buộc Không Hành Động Của Circle

Hợp đồng token của Circle bao gồm một chức năng đóng băng/blacklist rõ ràng, và các điều khoản dịch vụ của công ty dành quyền hạn chế quyền truy cập cho các đối tượng bị nghi ngờ bất hợp pháp "theo quyết định riêng của mình".

Tuy nhiên, báo cáo của ZachXBT tuyên bố rằng trong nhiều vụ trộm cắp và tấn công được báo cáo rộng rãi, nhà phát hành này đã hoặc là hành động chậm trễ hoặc hoàn toàn không đóng băng tiền, cho phép kẻ tấn công di chuyển số tiền lớn xuyên chuỗi khối và chuyển đổi chúng thành các tài sản khác.

Báo cáo mở đầu với vụ khai thác Drift Protocol ngày 1 tháng 4 năm 2026, trong đó kẻ tấn công đã rút khoảng 280 triệu USD. Theo ZachXBT, kẻ trộm đã sử dụng Giao thức Chuyển Tiền Đa Chuỗi (CCTP) của Circle để bridge hơn 232 triệu USDC từ Solana (SOL) sang Ethereum (ETH) trong hơn 100 giao dịch.

Sự việc đã có tác động lan tỏa khắp hệ sinh thái Solana, gián tiếp ảnh hưởng đến hơn 10 dự án DeFi. Mặc dù số tiền di chuyển qua cầu bridge gốc của Circle trong nhiều giờ, báo cáo cho biết không có USDC nào bị đóng băng trong quá trình rửa tiền.

ZachXBT cũng chi tiết một cuộc tấn công vào SwapNet ngày 25 tháng 1 năm 2026 dẫn đến 16 triệu USD bị đánh cắp. Khoảng 3 triệu USD USDC vẫn nằm trong địa chỉ của kẻ khai thác trong hai ngày. Cả cơ quan thực thi pháp luật và các nhà phân tích khu vực tư nhân được báo cáo là đã gửi yêu cầu đóng băng tạm thời tới Circle cho địa chỉ đó, nhưng Circle đã không hành động.

Tổn Thất Hàng Trăm Triệu USD Trong Các Vụ Hack Tiền Điện Tử

Trong số một số trường hợp khác được trích dẫn trong báo cáo, ZachXBT cũng chỉ ra các mô hình rộng hơn, diễn ra lâu dài. Vào tháng 4 năm 2024, ông đã công bố một cuộc điều tra riêng về việc rửa tiền của Nhóm Lazarus, truy ra số tiền từ hơn hai chục vụ hack được chuyển đổi thành tiền pháp định.

Cơ quan thực thi pháp luật đã yêu cầu đóng băng từ bốn nhà phát hành stablecoin — Circle, Tether, Paxos và Techteryx — cho hai địa chỉ liên quan đến cuộc điều tra đó. Báo cáo tuyên bố ba nhà phát hành còn lại hành động nhanh chóng, trong khi Circle mất khoảng 4,5 tháng để đóng băng các địa chỉ tương tự.

Tổng hợp lại, ZachXBT nói rằng những trường hợp này — nhiều trường hợp trong số đó là công khai và có giá trị cao — cộng lại lên đến tổn thất chín con số cho hệ sinh thái tiền điện tử do hành động không hành động lặp đi lặp lại trong nhiều năm.

Ông nhấn mạnh rằng con số hơn 420 triệu USD chỉ bao gồm các sự cố công khai lớn và tổng số thực tế có thể cao hơn đáng kể. Luận điểm bao trùm là Circle sở hữu các công cụ hợp đồng và kỹ thuật để can thiệp, nhưng đã không sử dụng chúng một cách nhất quán hoặc kịp thời, gây ra thiệt hại cụ thể cho các nạn nhân và cộng đồng rộng hơn.

"Họ có mọi công cụ và nguồn lực sẵn có để làm tốt hơn. Chỉ là họ đã không làm," ông viết, kết thúc báo cáo của mình bằng một câu hỏi nhấn mạnh: chính xác thì Circle đang phục vụ ai?

Biểu đồ hàng ngày cho thấy định giá CRCL vào khoảng 90 USD tại thời điểm viết bài. Nguồn: CRCL trên TradingView.com

Hình ảnh nổi bật từ OpenArt, biểu đồ từ TradingView.com

Câu hỏi Liên quan

QBáo cáo 'The Circle USDC Files' của ZachXBT cáo buộc Circle có những thất bại tuân thủ nào liên quan đến stablecoin USDC?

ABáo cáo cáo buộc Circle có hơn 420 triệu đô la thất bại trong việc tuân thủ từ năm 2022, khi công ty này không sử dụng khả năng đóng băng và đưa vào danh sách đen trên chuỗi để ngăn chặn dòng tiền bị đánh cắp từ nhiều vụ khai thác DeFi.

QTrong vụ tấn công Drift Protocol ngày 1 tháng 4 năm 2026, kẻ tấn công đã sử dụng công nghệ gì của Circle để chuyển USDC?

AKẻ tấn công đã sử dụng Giao thức Chuyển Đổi Chuỗi Chéo (CCTP) của Circle để chuyển hơn 232 triệu USDC từ Solana (SOL) sang Ethereum (ETH) thông qua hơn 100 giao dịch.

QZachXBT đưa ra ví dụ nào về việc Circle không phản hồi yêu cầu đóng băng từ cơ quan thực thi pháp luật?

ATrong vụ tấn công SwapNet vào ngày 25 tháng 1 năm 2026, cả cơ quan thực thi pháp luật và các nhà phân tích khu vực tư nhân đều gửi yêu cầu đóng băng tạm thời cho một địa chỉ chứa 3 triệu USDC, nhưng Circle đã không hành động.

QBáo cáo so sánh phản ứng của Circle với các nhà phát hành stablecoin khác như thế nào trong cuộc điều tra nhóm Lazarus?

AKhi cơ quan thực thi pháp luật yêu cầu đóng băng các địa chỉ liên quan đến nhóm Lazarus, ba nhà phát hành stablecoin khác (Tether, Paxos và Techteryx) đã hành động nhanh chóng, trong khi Circle mất thêm khoảng 4,5 tháng để đóng băng cùng các địa chỉ đó.

QTheo ZachXBT, con số thiệt hại 420 triệu đô la phản ánh điều gì về phạm vi vấn đề?

ACon số hơn 420 triệu đô la chỉ bao gồm các sự cố công khai lớn, và tổng số thiệt hại thực tế có thể cao hơn đáng kể, cho thấy sự thiếu hành động nhất quán và kịp thời của Circle mặc dù họ có đầy đủ công cụ hợp đồng và kỹ thuật để can thiệp.

Nội dung Liên quan

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.

marsbit47 phút trước

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

marsbit47 phút 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.

marsbit53 phút trước

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

marsbit53 phút 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
活动图片