Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbitXuất bản vào 2026-07-22Cập nhật gần nhất vào 2026-07-22

Tóm tắt

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

Bản gốc | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Tác giả | Golem (@web3_golem)

Gần đây, Nhà Trắng Mỹ lại vướng vào một vụ bê bối giao dịch nội gián.

Một nhân viên Nhà Trắng đã kiếm lời hàng chục nghìn USD trên thị trường dự đoán nhờ thông tin nội bộ. Thân phận thực sự của nhân vật nội gián này chỉ là một kỹ thuật viên lâu năm phụ trách máy nhắc từ trong các bài phát biểu của ông Trump. Nhân viên này hiện đã bị đình chỉ công tác và tạm ngừng trả lương.

Kỹ thuật viên nhắc từ này đã trở thành nhân vật nội gián thứ ba được cơ quan tư pháp Mỹ công bố, sau một binh sĩ đặc công tham gia chiến dịch bắt giữ Maduro và một kỹ sư an ninh của Google, những người đã thu lợi lớn trên thị trường dự đoán bằng thông tin nội bộ.(Bài đọc liên quan: «Trải qua 4 tháng, Polymarket đã giúp Trump bắt được kẻ rò rỉ hành động quân sự, nhưng cái giá phải trả là...» «Xem đáp án trước rồi mới nộp bài? Kỹ sư Google sa lầy vào vụ giao dịch nội gián trên Polymarket»)

Bị Kalshi tố cáo chủ động, tài khoản bị đóng băng, nhưng cuối cùng không phải chịu trách nhiệm hình sự

Nhân vật chính tên là Gabriel Perez, người từ năm 2016 đến nay vẫn phụ trách vận hành máy nhắc từ trong các bài phát biểu của Trump. Hành trình Perez có được công việc này cũng khá kịch tính. Năm 2016, đội vận động tranh cử của Trump cần gấp một kỹ thuật viên vận hành máy nhắc từ, vì vậy họ đã tìm kiếm trên Google từ khóa "máy nhắc từ" và tìm thấy công ty của Perez. Perez cứ thế được nhóm của Trump tuyển dụng.

Gabriel Perez

Mặc dù Perez được tuyển dụng một cách tình cờ, nhưng trong 10 năm qua, anh ta dần trở thành một trong những trợ lý thân cận nhất của Trump. Tờ Politico của Mỹ thậm chí còn cho rằng "Perez đã trở thành người duy nhất được Trump tin tưởng", anh ta thường xuyên nhận được những chỉnh sửa cuối cùng từ chính Trump cho các bài phát biểu công khai.

Do đó, Perez trở thành một trong số ít người có thể nhận được bản thảo bài phát biểu đầy đủ của Trump trước, và gần như có quyền quyết định cuối cùng đối với tất cả các bài phát biểu đã được chuẩn bị của Trump. Quyền lực này không hề nhỏ. Chức vụ chính thức của Perez tại Nhà Trắng là Trợ lý Phó Tổng thống kiêm Cố vấn Kỹ thuật, với mức lương hàng năm là 175.000 USD, chỉ thấp hơn 20.000 USD so với các nhân viên cấp cao như Chánh Văn phòng Susie Wiles và Thư ký Báo chí Caroline Levitt.

Mức đãi ngộ lương bổng như vậy ở Mỹ đã thuộc nhóm thu nhập cao, nhưng lòng tham của Perez vẫn chưa thỏa mãn.

Khi thị trường dự đoán trở nên phổ biến, vô số người chơi bắt đầu đặt cược vào việc Trump sẽ "đề cập" đến những từ cụ thể nào trong một bài phát biểu nào đó, Perez phát hiện ra rằng "đặc quyền" mình nắm giữ còn có thể mang lại cho bản thân nhiều của cải hơn.

Các nhà điều tra của CFTC phát hiện, Perez đã đặt cược vào hơn chục bài phát biểu của Trump trong khoảng thời gian ba tháng, tổng lợi nhuận thu về vượt quá 100.000 USD. Trong đó bao gồm bài phát biểu vào giờ vàng của Trump vào tháng 12 năm ngoái, bài phát biểu tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos, Thụy Sĩ vào tháng 1 năm nay, Thông điệp Liên bang vào tháng 2 và bài phát biểu của Trump tại lễ trao Huân chương Danh dự vào tháng 3.

Lương hàng năm theo luật định của Tổng thống Mỹ là 400.000 USD, cộng thêm các khoản phụ cấp, tổng thống có thể nhận được khoảng 569.000 USD mỗi năm. Nếu Perez không bị bắt, với tốc độ kiếm 100.000 USD trong 3 tháng của anh ta, dù quyền lực không bằng tổng thống, nhưng thu nhập hàng năm sẽ vượt quá lương của tổng thống.

Tuy nhiên, ngay cả khi biết trước nội dung bài phát biểu, Perez cũng không thể lần nào cũng dự đoán thành công Trump sẽ đề cập đến những từ nào trong bài phát biểu, bởi vì Trump thường xuyên rời khỏi bản thảo và "ứng khẩu". Khi Trump bỏ qua một từ mà Perez đã đặt cược trong bài phát biểu, anh ta sẽ lập tức bán ra để cắt lỗ. Trump cũng thừa nhận trong bài phát biểu tại Câu lạc bộ Kinh tế Detroit vào tháng 1 rằng, bản thân có 80% thời gian không nhìn vào máy nhắc từ.

Giống như số phận của người lính đặc công và kỹ sư an ninh Google, việc Perez bị phát hiện cũng bắt nguồn từ việc tố cáo chủ động của nền tảng thị trường dự đoán. Perez thường sử dụng Kalshi để thực hiện giao dịch nội gián. Bắt đầu từ tháng 3 năm nay, hệ thống giám sát của Kalshi phát hiện một số giao dịch bất thường liên quan đến việc đề cập các từ cụ thể trong bài phát biểu của Trump, và từ đó đã chú ý đến Perez.

Sau khi kết thúc điều tra nội bộ, Kalshi nhanh chóng đóng băng hơn 90.000 USD trong tài khoản của Perez và chuyển giao cho Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Hoa Kỳ (CFTC). Sau khi biết chuyện, Trump nhận xét rằng "đây là điều đáng khinh", và tự mình quyết định cho Perez tạm đình chỉ công tác, đồng thời không trả lương trong thời gian đình chỉ.

Cuối cùng, vì lòng tham, Perez vừa mất vợ vừa mất quân, không chỉ không lấy lại được lợi nhuận trên thị trường dự đoán mà công việc cũ cũng không giữ được. Nhưng so với người lính đặc công và kỹ sư an ninh Google, Perez lại là người may mắn, bởi vì cơ quan tư pháp Mỹ đã không truy tố anh ta về mặt hình sự, Perez không phải ngồi tù.

Trong quá trình điều tra, CFTC đã thông báo cho công tố liên bang Manhattan, nhưng công tố viên đã từ chối mở cuộc điều tra hình sự. Theo nguồn tin thạo tin, các nhà quản lý của CFTC đã bày tỏ sẵn sàng đạt được thỏa thuận hòa giải với Perez, và đã thảo luận với anh ta về các điều khoản liên quan. Kết quả là yêu cầu Perez hoàn trả lợi nhuận, và sau đó ngừng thực hiện các giao dịch tương tự.

Perez chỉ là khởi đầu cho việc thanh trừng những kẻ nội gián trên thị trường "đề cập"

Lý do Perez không phải ngồi tù là vì công tố viên cho rằng Perez không cấu thành tội hình sự, vừa không tiết lộ trước thông tin quan trọng của chính phủ, cũng không gây nguy hại cho an ninh quốc gia. Như Trump đã nói "điều này chỉ đáng khinh", làm hỏng hình ảnh liêm chính của công chức chính phủ.

Vào tháng 3 năm nay, Nhà Trắng đã cảnh báo nhân viên không được sử dụng thông tin không công khai để đặt cược trên thị trường dự đoán. Người phát ngôn Nhà Trắng Davis Ingle tuyên bố: "Nhà Trắng có quy tắc đạo đức nghiêm ngặt, chúng tôi mong muốn tất cả nhân viên và quan chức đều tuân thủ các quy tắc này."

Nhưng Perez tuyệt đối không phải là nhân viên duy nhất tại Nhà Trắng sử dụng thông tin nội bộ để kiếm lời, ngay cả Trump - người công khai mở nhóm thu phí cho bản thân - càng không có tư cách bình luận về kỹ thuật viên máy nhắc từ này(Bài đọc liên quan:100.000 USD một tháng, Trump bắt đầu bán "Alpha" rồi).

Cũng không trách Perez không cưỡng lại được sự cám dỗ, thị trường "đề cập" trong thị trường dự đoán thực sự là loại hình dự đoán dễ bị thao túng nhân tạo nhất.Khi chi phí tham gia của người nội gián bị đè xuống cực thấp, trong khi lợi nhuận tiềm năng lại cực cao, thì đó không còn là vấn đề đạo đức nữa, mà là vấn đề thiết kế cơ chế. Trước lợi ích, ngay cả những chính khách bề ngoài thể diện, lập trường chính nghĩa cũng không thể đảm bảo bản thân sẽ không bao giờ vượt qua ranh giới đó.

Cách chơi của thị trường "đề cập" là người dùng đặt cược trên thị trường vào các từ, cụm từ hoặc chủ đề cụ thể sẽ được đề cập trong một bài phát biểu công khai. So với các sự kiện khác (như bầu cử chính trị, sự kiện thể thao...), chi phí gian lận trên thị trường "đề cập" cực kỳ thấp. Không chỉ giới hạn ở những người như Perez có thể biết trước nội dung bài phát biểu, đối với chính người phát biểu, gian lận chỉ là một câu nói, biến "một chữ nghìn vàng" thành hiện thực.

Tại lễ trao giải Grammy vào tháng 2 năm nay, sau khi người dẫn chương trình Trevor Noah nói "Chào mừng trở lại với Grammy", anh ta đột nhiên hô lên một câu "Potato" (khoai tây). Trong khi mọi người đều bối rối, Trevor Noah tiếp tục nói "Nếu bạn đã đặt cược trên Polymarket rằng tôi sẽ nói từ này, thì bạn đã phát tài rồi", và chúc mừng người dùng "Noah 22". Nhưng thực tế, trên Polymarket, trong dự đoán "Điều gì sẽ được đề cập tại lễ trao giải Grammy" thậm chí không có lựa chọn "potato" nào, và người dùng "noah-22" cũng hoàn toàn là hư cấu.

Người dẫn chương trình Grammy hô lên "potato" tại lễ trao giải

Sau sự việc, một số phân tích cho rằng đây là hoạt động tiếp thị của Polymarket, nhưng cũng đã thể hiện khả năng thao túng thị trường "đề cập" của người trong cuộc.

Còn một ví dụ trực tiếp hơn. Vào tháng 10 năm 2025, Coinbase tổ chức cuộc gọi họp báo cáo tài chính quý III. Ngay trước khi cuộc họp kết thúc, CEO Brian Armstrong nói rằng anh ta phát hiện nhiều người trên thị trường dự đoán đang đặt cược vào việc anh ta sẽ đề cập đến điều gì trong cuộc gọi này, vì vậy anh ta mở Polymarket ra, đọc theo tất cả các lựa chọn, cuối cùng dẫn đến kết quả thắng của tất cả các lựa chọn trên thị trường này đều là 100%, kết thúc với tỷ lệ hòa.

Trên đây chỉ là hai ví dụ cho thấy khả năng kiểm soát thị trường "đề cập" của người trong cuộc, tất nhiên chắc chắn còn nhiều người thực sự kiếm lời bằng cách này đang ẩn mình dưới nước. Tuy nhiên, với sự giám sát ngày càng sâu trên thị trường dự đoán, trong tương lai có lẽ tất cả những kẻ nội gián trên thị trường "đề cập" cũng sẽ bị thanh trừng, Perez chỉ là khởi đầu.

Tháng trước, Kalshi vừa cập nhật chính sách, yêu cầu người dùng tiết lộ đơn vị công tác của họ. Bobby DeNault, Giám đốc thực thi của Kalshi, giải thích lý do cho động thái này là "Nếu bạn nắm giữ một số thông tin nhất định do công việc hoặc mối quan hệ lao động, và bạn có trách nhiệm pháp lý liên quan, thì bạn có nghĩa vụ không sử dụng những thông tin đó cho lợi ích cá nhân hoặc sử dụng chúng vào mục đích tư lợi." Polymarket tạm thời chưa đưa ra yêu cầu tiết lộ nghiêm ngặt như vậy đối với người dùng, nhưng trong cuộc đua thị trường dự đoán ngày càng nội bộ hóa và tuân thủ, tin rằng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hơn của Polymarket cũng sắp đến.

Từ người lính đặc công, kỹ sư Google đến kỹ thuật viên máy nhắc từ của Nhà Trắng, thị trường dự đoán đang từng bước thanh trừng giao dịch nội gián. Đồng thời, thị trường cũng đang trải qua một quá trình "giải ảo" đối với thị trường dự đoán, vốn tưởng rằng nơi đây phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế chỉ là máy rút tiền của một số ít kẻ nội gián.

Mặc dù việc thanh trừng giao dịch nội gián sẽ làm cho thị trường dự đoán tuân thủ hơn, nhưng cũng khiến chúng ngày càng xa rời sự thật, và ngày càng gần hơn với một sòng bạc thuần túy.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

Câu hỏi Liên quan

QNhân viên Nhà Trắng nào đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch trên thị trường dự đoán?

AĐó là Gabriel Perez, một người vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump.

QGabriel Perez đã kiếm được bao nhiêu tiền lợi nhuận từ các giao dịch nội gián?

AAnh ta đã kiếm được tổng cộng hơn 100.000 USD lợi nhuận trong khoảng ba tháng.

QNền tảng thị trường dự đoán nào đã chủ động báo cáo các giao dịch bất thường của Perez?

ANền tảng Kalshi đã phát hiện và báo cáo các giao dịch bất thường, sau đó đóng băng tài khoản của Perez và chuyển vụ việc cho CFTC.

QHậu quả pháp lý đối với Gabriel Perez là gì?

APerez không phải đối mặt với truy tố hình sự. Anh ta bị đình chỉ công việc, không được trả lương trong thời gian đình chỉ, và phải thỏa thuận với CFTC để hoàn trả lợi nhuận bất hợp pháp và ngừng các giao dịch tương tự.

QBài báo đề cập đến những ví dụ nào khác về việc thao túng thị trường dự đoán 'đề cập' (mention markets)?

ABài báo đưa ra hai ví dụ: Một là Trevor Noah, người dẫn chương trình Grammy, đột ngột nói từ 'potato' trong buổi lễ, được cho là một chiến dịch marketing. Hai là CEO của Coinbase, Brian Armstrong, trong một cuộc họp báo cáo tài chính đã đọc toàn bộ các từ có trên thị trường dự đoán Polymarket, khiến tất cả các lựa chọn đều thắng.

Nội dung Liên quan

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Morpho Ra Mắt Sản Phẩm Lãi Suất Cố Định Midnight: Người Vay Và Cho Vay Tự Định Giá, Chấm Dứt Thời Đại Mô Hình Lãi Suất

Morpho đã ra mắt sản phẩm lãi suất cố định Midnight, cho phép người cho vay và đi vay tự định giá, tự đặt lãi suất và kỳ hạn, thay vì phụ thuộc vào các mô hình thuật toán lãi suất thả nổi. Bài viết cho rằng thiếu lãi suất cố định và ngày đáo hạn là điểm nghẽn chính hạn chế sự tăng trưởng của thị trường cho vay trên chuỗi, đặc biệt đối với các tổ chức cần sự dự đoán được. Midnight được xây dựng như một nguyên thủy độc lập trên lớp cốt lõi, kế thừa hệ sinh thái từ Morpho Blue - một trong những nền tảng có cơ sở người dùng hoạt động lớn nhất DeFi. Nó giải quyết những hạn chế của các nỗ lực trước đây bằng cách không xây dựng trên các pool lãi suất thả nổi và tận dụng cơ sở người dùng sẵn có để đảm bảo tính thanh khoản. Sản phẩm mang lại giá trị khác nhau cho từng nhóm người tham gia: các tổ chức có được cấu trúc kỳ hạn dự đoán được và toàn quyền kiểm soát; các công ty fintech có thể cung cấp sản phẩm tín dụng được tùy chỉnh; người dùng cá nhân được hưởng lợi từ tính dự đoán và hiệu quả; trong khi các curator có thêm chiều kích mới (kỳ hạn) để phân biệt hóa. Mạng lưới Morpho giờ đây sẽ tồn tại song song hai cấu trúc thị trường: Morpho Blue cho lãi suất thả nổi (linh hoạt) và Morpho Midnight cho lãi suất cố định (dự đoán được), bổ trợ cho nhau. Kế hoạch ra mắt được thực hiện từng bước, bắt đầu với các hợp đồng cốt lõi trên mạng Base với một cặp giao dịch giới hạn (cbBTC/USDC) để đảm bảo an toàn và cho phép thị trường thích nghi.

marsbit1 giờ trước

Morpho Ra Mắt Sản Phẩm Lãi Suất Cố Định Midnight: Người Vay Và Cho Vay Tự Định Giá, Chấm Dứt Thời Đại Mô Hình Lãi Suất

marsbit1 giờ trước

Thanh toán bằng tiền mã hóa cho peptide thị trường xám tăng 700% trong một năm – Chi tiết

Theo tiết lộ gần đây, Hoa Kỳ đang chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng tiền điện tử, chủ yếu là Bitcoin (BTC) và stablecoin, để mua các peptide thị trường xám. Các peptide này thường được quảng cáo với công dụng chống lão hóa, tăng cơ, giảm cân và kéo dài tuổi thọ, nhưng tồn tại trong khu vực pháp lý mờ ám. Do các ngân hàng và mạng lưới thẻ tín dụng siết chặt hạn chế giao dịch, nhiều nhà cung cấp, đặc biệt từ Trung Quốc, đã chuyển sang chỉ chấp nhận thanh toán bằng tiền điện tử. Điều này thu hút cả những người tiêu dùng chính thống quan tâm đến sức khỏe, vì giá rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, dù họ có thể chưa từng sở hữu Bitcoin trước đây. Số liệu từ Chainalysis cho thấy, trong quý I/2026, các nhà bán lẻ peptide thị trường xám đã nhận được 32 triệu USD tiền điện tử, tăng 700% so với năm trước và đưa thị trường này vào quỹ đạo hơn 100 triệu USD mỗi năm. TRM Labs cũng ghi nhận xu hướng tương tự, với dòng tiền điện tử vào các nhà sản xuất hóa chất Trung Quốc bán peptide đạt 41,4 triệu USD trong năm 2025. Các chuyên gia nhận định đây là thị trường có nhiều người mua lần đầu sử dụng tiền điện tử, khác với thời kỳ chợ đen Silk Road. Sự bùng nổ này diễn ra song song với việc tổng khối lượng giao dịch tiền điện tử toàn cầu trong quý I/2026 giảm 23% so với quý trước, cho thấy một xu hướng sử dụng cụ thể đang nổi lên bên cạnh hoạt động đầu tư tổng thể.

ambcrypto1 giờ trước

Thanh toán bằng tiền mã hóa cho peptide thị trường xám tăng 700% trong một năm – Chi tiết

ambcrypto1 giờ trước

human.tech Ra Mắt Clean SDK Cho Ứng Dụng Web3 Ưu Tiên Quyền Riêng Tư

human.tech đã ra mắt Clean SDK, một bộ công cụ phát triển phần mềm cho phép các nhà phát triển xây dựng ứng dụng Web3 ưu tiên quyền riêng tư mặc định và có tính minh bạch, trách nhiệm giải trình. Bộ SDK này cung cấp các thành phần cơ bản để tích hợp xác minh danh tính bằng zero-knowledge (Bằng chứng Bàn tay Sạch), sàng lọc trừng phạt (Bằng chứng Vô tội) và xác minh con người (Bằng chứng Nhân thân) vào ứng dụng, mà không cần xử lý dữ liệu người dùng nhạy cảm. Shield, ứng dụng đầu tiên được xây dựng trên nền tảng này, là một cầu nối riêng tư đến Aztec, cho phép người dùng chuyển tài sản một cách ẩn danh trong khi vẫn chứng minh được tính hợp pháp và đã vượt qua kiểm tra trừng phạt. Clean SDK giải quyết thách thức lâu nay của Web3: cân bằng giữa quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình, loại bỏ sự lựa chọn sai lầm giữa hai yếu tố này. Bộ công cụ hướng đến việc hỗ trợ một hệ sinh thái rộng lớn hơn các ứng dụng tài chính, tác nhân tự trị và dịch vụ phi tập trung, phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về cơ sở hạ tầng cân bằng được tính minh bạch với quyền riêng tư.

TheNewsCrypto2 giờ trước

human.tech Ra Mắt Clean SDK Cho Ứng Dụng Web3 Ưu Tiên Quyền Riêng Tư

TheNewsCrypto2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

Để giúp bạn nắm bắt bản chất của Conflux, HTX Learn đã ra mắt chiến dịch Tìm hiểu & Kiếm tiền này.

Tổng lượt xem 1.1kXuất bản vào 2024.12.23Cập nhật vào 2024.12.23

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 961Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) 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 Sonic (S) 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 Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), 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 Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) 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 1.9kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

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 S (S) được trình bày dưới đây.