Hàng nghìn người trên toàn cầu đang bán danh tính của mình để huấn luyện AI, nhưng cái giá phải trả là gì?

marsbitXuất bản vào 2026-03-23Cập nhật gần nhất vào 2026-03-23

Tóm tắt

Trên toàn cầu, hàng nghìn người đang bán dữ liệu cá nhân như giọng nói, khuôn mặt, cuộc trò chuyện và video đời thường để huấn luyện AI, kiếm được vài USD đến hàng trăm USD. Các ứng dụng như Kled AI, Silencio và Neon Mobile trả tiền cho người dùng ở nhiều nước, từ Nam Phi đến Ấn Độ và Mỹ, để thu thập dữ liệu chất lượng cao. Tuy nhiên, việc này tiềm ẩn rủi ro lớn: dữ liệu có thể bị sử dụng cho deepfake, mạo danh hoặc các mục đích khác mà người đóng góp không lường trước. Các điều khoản sử dụng thường cho phép nền tảng toàn quyền sử dụng dữ liệu vĩnh viễn, không thể thu hồi. Dù mang lại lợi ích tài chính trước mắt, especially ở các nước có thu nhập thấp, các chuyên gia cảnh báo đây là công việc không ổn định, không có tương lai và chỉ có lợi cho các công ty công nghệ. Một diễn viên ở New York đã hối hận khi thấy hình ảnh AI của mình quảng cáo sản phẩm y tế không rõ nguồn gốc.

Tác giả: The Guardian

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Lời dẫn của Deep Tide: Bài điều tra này tiết lộ một ngành công nghiệp xám đang phát triển nhanh chóng: hàng nghìn người trên toàn cầu kiếm tiền phí huấn luyện AI bằng cách bán giọng nói, khuôn mặt, lịch sử cuộc gọi và video đời thường của mình.

Đây không phải là một cuộc thảo luận chung chung về tranh cãi quyền riêng tư, mà là một cuộc điều tra với những con người thật, số tiền thật, hậu quả thật — một diễn viên đã bán khuôn mặt của mình, sau đó thấy "chính mình" trên Instagram đang quảng cáo cho một sản phẩm y tế không rõ nguồn gốc, và phần bình luận có người đang đánh giá "ngoại hình" của anh ta.

Khi cơn khát dữ liệu của các công ty AI kết hợp với sự chênh lệch kinh tế toàn cầu, đang tạo ra một giao dịch không cân sức.

Toàn văn như sau:

Vào một buổi sáng năm ngoái, Jacobus Louw sống ở Cape Town, Nam Phi, như thường lệ ra ngoài đi dạo và cho chim mòng biển ăn trên đường. Nhưng lần này anh ấy quay vài đoạn video — ghi lại những bước chân và tầm nhìn của mình khi đi trên vỉa hè. Đoạn video này đã giúp anh kiếm được 14 đô la, gấp khoảng 10 lần mức lương tối thiểu của quốc gia này và tương đương với chi phí thực phẩm cho nửa tuần của chàng trai 27 tuổi này.

Đây là một nhiệm vụ "dẫn đường trong thành phố" mà Louw đã hoàn thành trên Kled AI. Kled AI là một ứng dụng trả tiền cho người dùng để tải lên ảnh, video và các dữ liệu khác nhằm huấn luyện mô hình AI. Chỉ trong vài tuần, Louw đã kiếm được 50 đô la bằng cách tải lên ảnh và video từ cuộc sống hàng ngày.

Cách đó hàng nghìn dặm, ở Ranchi, Ấn Độ, Sahil Tigga, 22 tuổi, một sinh viên, thường xuyên kiếm tiền nhờ Silencio — ứng dụng này thu thập dữ liệu âm thanh đám đông để huấn luyện AI, truy cập micro điện thoại của anh để thu âm thanh môi trường như bên trong nhà hàng hoặc ngã tư đông đúc. Anh cũng tải lên các bản ghi âm giọng nói của chính mình. Sahil sẽ đặc biệt đến những địa điểm độc đáo, chẳng hạn như sảnh khách sạn chưa được ghi lại trên bản đồ của Silencio. Anh kiếm được hơn 100 đô la mỗi tháng từ việc này, đủ để trang trải toàn bộ chi phí ăn uống.

Ở Chicago, Ramelio Hill, 18 tuổi, một thợ hàn học việc, đã bán lịch sử trò chuyện điện thoại riêng tư của mình với bạn bè và gia đình cho Neon Mobile — một nền tảng huấn luyện AI đàm thoại, trả 0.50 đô la mỗi phút — và kiếm được vài trăm đô la. Đối với Hill, phép tính này rất đơn giản: anh cho rằng các công ty công nghệ vốn đã nắm giữ rất nhiều dữ liệu cá nhân của mình, nên chi bằng tự mình cũng kiếm một phần từ đó.

Những "công việc tự do huấn luyện AI" này — tải lên cảnh vật xung quanh, ảnh, video và âm thanh của chính mình — đang đứng ở tuyến đầu của một cơn sốt dữ liệu toàn cầu mới. Khi cơn khát dữ liệu chất lượng cao của thung lũng Silicon vượt quá phạm vi có thể thu thập được từ internet mở, một ngành công nghiệp thị trường dữ liệu phát triển mạnh mẽ đã xuất hiện để lấp đầy khoảng trống này. Từ Cape Town đến Chicago, hàng nghìn người đang vi mô ủy quyền danh tính sinh trắc học và dữ liệu riêng tư của mình cho thế hệ AI tiếp theo.

Nhưng nền kinh tế tự do mới này đi kèm với một cái giá. Đằng sau vài đô la kiếm được, những người huấn luyện này đang cung cấp nhiên liệu cho một ngành công nghiệp cuối cùng có thể khiến kỹ năng của họ trở nên lỗi thời, đồng thời tự đặt mình vào những rủi ro tương lai về làm giả sâu (deepfake), đánh cắp danh tính và bóc lột kỹ thuật số — mà họ chỉ mới bắt đầu nhận ra.

Giữ cho bánh răng AI tiếp tục quay

Các mô hình AI ngôn ngữ như ChatGPT và Gemini cần một lượng lớn tài liệu học tập để không ngừng cải thiện, nhưng chúng đang đối mặt với tình trạng khan hiếm dữ liệu. Các nguồn dữ liệu huấn luyện được sử dụng phổ biến nhất — C4, RefinedWeb và Dolma — chiếm một phần tư tập dữ liệu chất lượng cao nhất trên web, hiện đang hạn chế các công ty AI generative sử dụng dữ liệu của họ để huấn luyện mô hình. Các nhà nghiên cứu ước tính, các công ty AI sẽ cạn kiệt nguồn văn bản chất lượng cao mới có sẵn sớm nhất là vào năm 2026. Mặc dù một số phòng thí nghiệm đã bắt đầu sử dụng dữ liệu tổng hợp do chính AI tạo ra để huấn luyện phản hồi, nhưng quá trình đệ quy này khiến đầu ra của mô hình tràn ngập "rác" sai sót, từ đó dẫn đến sụp đổ.

Ứng dụng như Kled AI và Silencio xuất hiện ngay tại đây. Trong các thị trường dữ liệu này, hàng triệu người đang bán dữ liệu danh tính của chính mình để nuôi dưỡng và huấn luyện AI. Ngoài Kled AI, Silencio và Neon Mobile, những người huấn luyện AI còn có nhiều lựa chọn khác: Luel AI được ủng hộ bởi vườn ươm nổi tiếng Y-Combinator, thu thập tư liệu hội thoại đa ngôn ngữ với giá khoảng 0.15 đô la mỗi phút; ElevenLabs cho phép bạn sao chép kỹ thuật số giọng nói của chính mình và cho người khác sử dụng với mức giá cơ bản 0.02 đô la mỗi phút.

Giáo sư kinh tế Bouke Klein Teeselink từ Đại học King's College London cho biết, công việc tự do huấn luyện AI là một loại hình công việc mới nổi và sẽ tăng trưởng mạnh.

Các công ty AI biết rằng việc trả phí ủy quyền dữ liệu cho mọi người giúp tránh được các tranh chấp bản quyền có thể phát sinh khi hoàn toàn phụ thuộc vào việc thu thập nội dung từ web, Teeselink nói. Nhà nghiên cứu AI Veniamin Veselovsky cho biết, các công ty này cũng cần dữ liệu chất lượng cao để mô hình hóa hành vi mới, được cải tiến cho hệ thống. "Ở thời điểm hiện tại, dữ liệu con người là tiêu chuẩn vàng để lấy mẫu từ bên ngoài phân phối của mô hình," Veselovsky bổ sung.

Những con người — đặc biệt là những người ở các quốc gia đang phát triển — vận hành những cỗ máy này thường cần số tiền này và hầu như không có lựa chọn nào khác. Đối với nhiều người làm công việc tự do huấn luyện AI, tham gia vào công việc này là một phản ứng thực tế trước khoảng cách kinh tế. Ở những quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp cao, đồng tiền bản địa mất giá, việc kiếm đô la thường ổn định và có lợi hơn so với công việc địa phương. Một số người khó tìm được công việc ở cấp độ đầu vào, vì kế sinh nhai mà buộc phải làm công việc huấn luyện AI. Ngay cả ở các quốc gia giàu có hơn, chi phí sinh hoạt tăng cao cũng khiến việc bán thân trở thành một lựa chọn tài chính hợp lý.

Louw, người huấn luyện AI ở Cape Town, biết rõ cái giá về quyền riêng tư này. Mặc dù thu nhập không ổn định và không đủ trang trải toàn bộ chi phí hàng tháng của anh, nhưng anh sẵn sàng chấp nhận những điều kiện này để kiếm tiền. Anh nhiều năm chịu đựng chứng bệnh thần kinh, không thể tìm được việc làm, nhưng số tiền kiếm được từ thị trường dữ liệu AI (bao gồm Kled AI) đã giúp anh tiết kiệm đủ 500 đô la để đăng ký một khóa đào tạo spa và trở thành một chuyên viên massage.

"Là người Nam Phi, việc nhận đô la có giá trị hơn những gì người khác nghĩ," Louw nói.

Giáo sư địa lý internet tại Đại học Oxford, Mark Graham, tác giả cuốn "Feeding the Machine" (Nuôi cỗ máy), thừa nhận rằng đối với cá nhân ở các nước đang phát triển, số tiền này trong ngắn hạn có thể có ý nghĩa thực tế, nhưng ông cảnh báo, "về mặt cấu trúc, công việc này không ổn định, không có cơ hội thăng tiến và thực chất là một ngõ cụt".

Graham bổ sung rằng, thị trường dữ liệu AI dựa vào "việc chạy đua giảm lương" và "nhu cầu tạm thời đối với dữ liệu con người". Một khi nhu cầu đó chuyển dịch, "người lao động sẽ không có bất kỳ sự đảm bảo nào, không có kỹ năng có thể chuyển đổi, và không có mạng lưới an toàn".

Graham nói, người chiến thắng duy nhất là "các nền tảng ở Bán cầu Bắc, nơi thu giữ tất cả giá trị lâu dài".

Ủy quyền toàn quyền

Hill, người huấn luyện AI từ Chicago, có tâm trạng phức tạp về việc bán các cuộc gọi điện thoại riêng tư cho Neon Mobile. Khoảng 11 giờ nội dung cuộc gọi đã mang lại cho anh 200 đô la, nhưng anh nói ứng dụng này thường xuyên ngừng hoạt động và chậm trễ trong việc thanh toán. "Neon trong mắt tôi luôn đáng ngờ, nhưng tôi vẫn tiếp tục sử dụng, chỉ để kiếm thêm tiền tiêu vặt trả hóa đơn," Hill nói.

Bây giờ anh bắt đầu xem xét lại liệu số tiền đó có thực sự dễ dàng như vậy không. Vào tháng 9 năm ngoái, Neon Mobile đã ngừng hoạt động chỉ vài tuần sau khi ra mắt, sau khi TechCrunch phát hiện một lỗ hổng bảo mật cho phép bất kỳ ai cũng có thể truy cập số điện thoại, bản ghi âm cuộc gọi và bản ghi chữ của người dùng. Hill nói Neon Mobile chưa bao giờ thông báo cho anh về tình huống này, và bây giờ anh rất lo lắng giọng nói của mình sẽ bị lạm dụng trên mạng.

Nhà nghiên cứu quyền riêng tư dữ liệu Jennifer King từ Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Lấy con người làm trung tâm của Đại học Stanford lo ngại rằng, thị trường dữ liệu AI không làm rõ dữ liệu người dùng sẽ được sử dụng như thế nào và ở đâu. Bà bổ sung rằng, trong khi không hiểu biết về quyền lợi của mình và không thể đàm phán về điều đó, "người tiêu dùng phải đối mặt với rủi ro dữ liệu được tái sử dụng theo cách họ không thích, không hiểu hoặc không lường trước được, và khi đó hầu như không có biện pháp khắc phục nào".

Khi những người huấn luyện AI chia sẻ dữ liệu trên Neon Mobile và Kled AI, họ cấp một giấy ủy quyền toàn quyền (phạm vi toàn cầu, độc quyền, không thể hủy ngang, có thể chuyển nhượng và miễn phí bản quyền), cho phép nền tảng bán, sử dụng, hiển thị công khai và lưu trữ hình ảnh của họ, thậm chí tạo ra các tác phẩm phái sinh dựa trên đó.

Người sáng lập Kled AI, Avi Patel, cho biết thỏa thuận dữ liệu của công ty ông giới hạn việc sử dụng vào mục đích huấn luyện và nghiên cứu AI. "Toàn bộ mô hình kinh doanh phụ thuộc vào sự tin tưởng của người dùng. Nếu người đóng góp nghĩ rằng dữ liệu của họ có thể bị lạm dụng, nền tảng sẽ không thể vận hành." Ông cho biết công ty sẽ xem xét người mua trước khi bán tập dữ liệu, tránh hợp tác với các tổ chức "có ý đồ đáng ngờ", chẳng hạn như ngành công nghiệp khiêu dâm, và "cơ quan chính phủ" mà họ cho rằng có thể sử dụng dữ liệu theo cách trái với sự tin tưởng đó.

Neon Mobile không phản hồi yêu cầu bình luận.

Giáo sư luật Enrico Bonadio từ Đại học Thành phố London (City, University of London) chỉ ra rằng, các điều khoản thỏa thuận này cho phép nền tảng và khách hàng của họ "thực hiện hầu hết mọi điều với tài liệu đó, vĩnh viễn, mà không cần trả thêm tiền, và người đóng góp không có cách thức thực tế nào để rút lại sự đồng ý hoặc đàm phán lại".

Những rủi ro đáng lo ngại hơn bao gồm: dữ liệu của người huấn luyện được sử dụng để tạo deepfake và mạo danh danh tính. Mặc dù thị trường dữ liệu tuyên bố sẽ xóa thông tin nhận dạng (như tên và vị trí) khỏi dữ liệu trước khi bán, nhưng về bản chất, các đặc điểm sinh trắc học rất khó để ẩn danh hóa một cách có ý nghĩa, Bonadio bổ sung.

Hối hận của người bán

Ngay cả khi những người huấn luyện AI có thể đàm phán các điều khoản bảo vệ chi tiết hơn về cách sử dụng dữ liệu, họ vẫn có thể hối hận. Năm 2024, diễn viên Adam Coy đến từ New York đã bán hình ảnh của mình với giá 1000 đô la cho Captions — một phần mềm chỉnh sửa video AI, nay đã đổi tên thành Mirage. Thỏa thuận của anh quy định, danh tính của anh sẽ không được sử dụng cho bất kỳ mục đích chính trị nào, không để quảng cáo rượu, thuốc lá hoặc nội dung khiêu dâm, và thời hạn ủy quyền là một năm.

Captions không phản hồi yêu cầu bình luận.

Không lâu sau đó, bạn bè của Adam bắt đầu chuyển tiếp những video họ tìm thấy trên mạng, những video đó sử dụng khuôn mặt và giọng nói của anh, với hàng triệu lượt xem. Trong một video trên Instagram, bản sao AI của Adam tự xưng là "bác sĩ phụ khoa", quảng cáo các thực phẩm chức năng y tế chưa được chứng minh cho phụ nữ mang thai và sau sinh.

"Thật xấu hổ khi phải giải thích điều này với người khác," Coy nói.

"Phần bình luận thật kỳ lạ, vì họ đang đánh giá ngoại hình của tôi, nhưng đó hoàn toàn không phải là tôi," Coy bổ sung. "Quyết định (bán hình ảnh) đó vào thời điểm đó của tôi là, hầu hết các mô hình đều sẽ thu thập dữ liệu và hình ảnh trên mạng, nên chi bằng được trả tiền."

Coy nói, anh sau đó không nhận thêm bất kỳ công việc tự do dữ liệu AI nào. Anh nói, chỉ khi một công ty nào đó trả thù lao đáng kể, anh mới cân nhắc làm lại.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao hàng ngàn người trên toàn cầu đang bán dữ liệu cá nhân của mình để huấn luyện AI?

AHọ làm điều này để kiếm thu nhập, đặc biệt là ở các quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp cao và đồng tiền mất giá. Kiếm được USD thường ổn định và có giá trị hơn so với công việc địa phương. Một số người khó tìm được việc làm đầu vào và buộc phải làm công việc này để kiếm sống.

QNhững rủi ro tiềm ẩn khi bán dữ liệu sinh trắc học và cuộc trò chuyện riêng tư là gì?

ARủi ro bao gồm deepfake, đánh cắp danh tính và bóc lột kỹ thuật số. Dữ liệu sinh trắc học rất khó để ẩn danh một cách có ý nghĩa. Người dùng có thể thấy dữ liệu của họ bị sử dụng theo những cách họ không thích, không hiểu hoặc không ngờ tới, chẳng hạn như quảng cáo cho các sản phẩm y tế không rõ nguồn gốc mà không có sự đồng ý của họ.

QCác công ty AI sử dụng dữ liệu này để làm gì và tại sao họ cần nó?

ACác công ty AI như ChatGPT và Gemini cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để cải thiện và đào tạo mô hình ngôn ngữ của họ. Họ đang đối mặt với tình trạng khan hiếm dữ liệu vì các nguồn dữ liệu chất lượng cao trên web đang hạn chế việc sử dụng. Dữ liệu do con người tạo ra được coi là 'tiêu chuẩn vàng' để lấy mẫu ngoài phân phối mô hình và giúp tránh các tranh chấp bản quyền.

QĐiều khoản sử dụng dữ liệu trên các nền tảng như Kled AI và Neon Mobile như thế nào?

AKhi người dùng chia sẻ dữ liệu, họ cấp cho nền tảng một giấy phép toàn quyền (phạm vi toàn cầu, độc quyền, không thể thu hồi, có thể chuyển nhượng và miễn phí bản quyền). Điều này cho phép nền tảng bán, sử dụng, hiển thị công khai và lưu trữ hình ảnh của họ, thậm chí tạo ra các tác phẩm phái sinh. Mặc dù một số nền tảng tuyên bố hạn chế mục đích sử dụng vào đào tạo AI và nghiên cứu, nhưng người dùng hầu như không có cách nào thực tế để rút lại sự đồng ý hoặc đàm phán lại.

QCó ví dụ cụ thể nào về hậu quả của việc bán dữ liệu cá nhân không?

ACó, diễn viên Adam Coy từ New York đã bán hình ảnh của mình với giá 1000 USD. Sau đó, anh phát hiện một bản sao AI khuôn mặt và giọng nói của mình được sử dụng trong video quảng cáo Instagram với số lượng xem lên đến hàng triệu, quảng cáo cho các chất bổ sung y tế chưa được chứng minh mà tự xưng là 'bác sĩ phụ khoa'. Anh cảm thấy xấu hổ và không thể giải thích với người khác, và nhận ra rằng khán giả đang bình luận về ngoại hình của một người thực ra không phải là anh.

Nội dung Liên quan

NEAR sắp phân phối 333 nghìn token airdrop, đặt cược TVL đạt 70 triệu USD

Ngày 11 tháng 6, NEAR Protocol đã chính thức ra mắt chương trình khuyến khích cột mốc Near@3.33. Chương trình này nhắm vào người dùng tính năng Confidential Intents (Ý định bảo mật) - một lớp thực thi riêng tư cho giao thức NEAR Intents, cho phép thực hiện giao dịch xuyên chuỗi với tính bảo mật cao. Khi tổng TVL của Confidential Intents đạt 70 triệu USD, một snapshot sẽ được chụp để phân phối 333.333 token cột mốc trong đợt đầu tiên cho các tài khoản đủ điều kiện. Điều kiện bao gồm: đã thực hiện giao dịch Confidential trên near.com, số dư Confidential trên 100 USD (bất kỳ tài sản nào). Hoạt động và số dư vượt ngưỡng sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ phân bổ, với mức tối đa là 2% tổng pool cho một ví. Token cột mốc nhận được sẽ bị khóa, chỉ có thể chuyển đổi 1:1 sang token NEAR khi giá VWAP của NEAR duy trì ở mức 3,33 USD trở lên trong ba phiên giao dịch liên tiếp. Các đợt khuyến khích tiếp theo sẽ được công bố sau. Hiện tại, TVL của Confidential Intents đã vượt 20 triệu USD. Tính năng này giải quyết các vấn đề như MEV, giao dịch trước, rò rỉ chiến lược trong DeFi bằng cách xây dựng tính bảo mật trực tiếp vào môi trường thực thi thông qua công nghệ TEE. Nhu cầu thực tế cùng với các đợt khuyến khích như trên có thể thúc đẩy TVL đạt mục tiêu 70 triệu USD trong bối cảnh câu chuyện về AI và quyền riêng tư vẫn đang phát triển.

Foresight News31 phút trước

NEAR sắp phân phối 333 nghìn token airdrop, đặt cược TVL đạt 70 triệu USD

Foresight News31 phút trước

Các nhà tạo lập thị trường tiền mã hóa đồng loạt thay đổi, kiếm tiền ngày càng khó khăn hơn

Năm nay, các nhà tạo lập thị trường tiền mã hóa hàng đầu như GSR đang có nhiều động thái chuyển đổi. GSR đã mua lại công ty môi giới Equilibrium Capital Services để lấy giấy phép broker-dealer tại Mỹ, đồng thời mua lại hai công ty tư vấn token và đầu tư vào nền tảng token hóa Libeara. Chiến lược của họ là phát triển từ một nhà tạo lập thị trường thuần túy thành một "ngân hàng đầu tư Web3", tích hợp toàn bộ chuỗi dịch vụ từ thiết kế token, tư vấn, phát hành, tạo lập thị trường đến quản lý tài sản và sản phẩm ETF. Không chỉ GSR, các công ty khác như Keyrock, B2C2, Wintermute và DWF Labs cũng đang theo đuổi xu hướng tương tự: tăng cường tuân thủ quy định, mở rộng sang các thị trường thể chế, và mở rộng dịch vụ sang lĩnh vực quản lý tài sản, token hóa tài sản thực (RWA) và các sản phẩm phức tạp hơn. Động lực đằng sau sự thay đổi này là môi trường kinh doanh ngày càng khó khăn. Ngân sách tạo lập thị trường từ các dự án giảm, sự cạnh tranh gia tăng, và biên lợi nhuận bị thu hẹp. Đồng thời, các yêu cầu về quy định và quản lý rủi ro ngày càng khắt khe sau các sự kiện thị trường khắc nghiệt. Ngành công nghiệp này đang chuyển dần từ một lĩnh vực dựa trên chênh lệch thông tin và biến động, sang một ngành được thể chế hóa với cấu trúc khách hàng và loại hình tài sản đa dạng hơn.

链捕手41 phút trước

Các nhà tạo lập thị trường tiền mã hóa đồng loạt thay đổi, kiếm tiền ngày càng khó khăn hơn

链捕手41 phút trước

Thị trường điều chỉnh sau đợt huy động vốn 84,7 tỷ USD của Google, định giá AI bắt đầu nhìn vào tốc độ hoàn vốn

TL;DR Những năm gần đây, câu hỏi cốt lõi với các giao dịch AI là: Liệu AI có thay đổi thế giới? Chỉ cần câu trả lời là "Có", thị trường sẵn sàng định giá cao hơn cho các công ty chip, điện toán đám mây, phần mềm và mô hình AI. Gần đây, ngôn ngữ thị trường bắt đầu thay đổi. Một số công ty bán dẫn và phần mềm AI định giá cao đã điều chỉnh giảm. Các nhà đầu tư bắt đầu chuyển sự ưa thích sang các hướng có đơn đặt hàng rõ ràng hơn và dòng tiền ổn định hơn. Đồng thời, Alphabet thông báo đợt huy động vốn cổ phần quy mô lớn và trước đó đã điều chỉnh tăng dự báo chi tiêu vốn (capex) cho năm 2026 trong báo cáo tài chính Q1. Hai sự kiện này không đơn giản là "huy động vốn gây ra sự sụt giảm". Bối cảnh chính xác hơn là: thị trường đang định giá lại AI từ một câu chuyện tăng trưởng kiểu phần mềm, thành một chu kỳ cơ sở hạ tầng nặng về tài sản. Từ khóa ở đây là chi tiêu vốn. AI không phải là việc kinh doanh chỉ cần vài dòng mã để mở rộng; nó cần chip, trung tâm dữ liệu, mạng lưới, điện và đất đai. Chi tiêu vốn càng lớn, nhà đầu tư càng đặt ra ba câu hỏi: Tiền từ đâu ra, chi phí vốn đắt thế nào, và mất bao lâu để thu hồi vốn. Việc Alphabet huy động vốn khiến thị trường tính toán lại bài toán tài chính. Nhu cầu vốn cho cơ sở hạ tầng AI không chỉ nằm ở các gã khổng lồ như Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta. Có ba nhóm chủ thể chính cùng tranh giành nguồn vốn: các công ty mô hình tiên phong (OpenAI, Anthropic, xAI), các công ty trung tâm dữ liệu (Data Center REITs), và các công ty điện lực, tiện ích. Logic định giá đã chuyển sang tốc độ hoàn vốn. Các câu hỏi trước đây về câu chuyện AI mạnh nhất hay tăng trưởng doanh thu nhanh nhất giờ chuyển thành: Ai có thể chuyển đổi vốn đầu tư thành dòng tiền? Đơn đặt hàng của ai đủ chắc chắn? Ai có thể huy động vốn với chi phí thấp? Điều này giải thích sự phân hóa trong ngành AI. Các công ty phần mềm AI định giá cao dễ chịu áp lực hơn, trong khi các tài sản như phần cứng, thiết bị mạng, trung tâm dữ liệu, điện có thể nhận được sự hỗ trợ tương đối vì nhu cầu thực tế trong chu kỳ xây dựng. Bước tiếp theo cần theo dõi là liệu dự báo chi tiêu vốn trong các báo cáo tài chính sắp tới có tiếp tục tăng hay không, doanh thu từ AI có được hiện thực hóa nhanh hơn không, và liệu thị trường công chúng có còn hấp thụ trơn tru các đợt phát hành vốn cổ phần và nợ quy mô lớn hay không. Ngôn ngữ định giá AI khó có thể quay lại giai đoạn chỉ nhìn vào không gian tưởng tượng.

marsbit43 phút trước

Thị trường điều chỉnh sau đợt huy động vốn 84,7 tỷ USD của Google, định giá AI bắt đầu nhìn vào tốc độ hoàn vốn

marsbit43 phút trước

Orbs Triển Khai Cơ Sở Hạ Tầng Giao Dịch DeFi Cho Tổ Chức

Hôm nay, Orbs, cơ sở hạ tầng blockchain Lớp 3 phi tập trung chuyên về giao dịch trên chuỗi phức tạp, đã ra mắt Orbs Institutional. Đây là dịch vụ mới cung cấp cho các bàn giao dịch, công ty OTC, kho bạc, đơn vị giám sát và nền tảng tài chính quyền truy cập trực tiếp vào cơ sở hạ tầng thực thi trên chuỗi của họ. Giải pháp này mở rộng dựa trên công nghệ đã xử lý hơn 2,5 tỷ USD khối lượng giao dịch giao ngay từ năm 2023, qua hơn 10 mạng blockchain và 30 tích hợp sàn giao dịch phi tập trung. Trước đây chỉ khả dụng qua các nền tảng như PancakeSwap hay SushiSwap, giờ đây cơ sở hạ tầng này được cung cấp trực tiếp cho các tổ chức. Trọng tâm của Orbs Institutional là Liquidity Hub, giao thức tổng hợp thanh khoản kết nối với các nhà tạo lập thị trường chuyên nghiệp và sàn DEX thông qua một lớp RFQ riêng tư, nhằm cải thiện chất lượng thực thi và giảm thiểu rủi ro MEV. Nền tảng cũng cung cấp các công cụ thực thi như dTWAP, dLIMIT và dSLTP cho các tổ chức. Tài sản luôn nằm dưới sự kiểm soát của khách hàng trong suốt vòng đời giao dịch, với các đơn hàng được ký bằng cơ sở hạ tầng giám sát hoặc MPC hiện có tuân thủ chuẩn EIP-712. Hợp đồng thông minh đã được kiểm toán và không cần khóa quản trị. Orbs Institutional cung cấp hai cách thức tích hợp chính: khách hàng tổ chức có thể kết nối trực tiếp qua API, trong khi các ví, sàn giao dịch hay nhà môi giới có thể tích hợp khả năng thực thi vào sản phẩm của họ dưới dạng white-label. Với sự tham gia ngày càng tăng của tổ chức vào thị trường tài sản số, Orbs kỳ vọng nhu cầu về cơ sở hạ tầng thực thi tự động, minh bạch và tự lưu ký sẽ tăng lên, mở ra giai đoạn phát triển tiếp theo cho DeFi.

TheNewsCrypto53 phút trước

Orbs Triển Khai Cơ Sở Hạ Tầng Giao Dịch DeFi Cho Tổ Chức

TheNewsCrypto53 phút trước

Quản lý công ty định giá gần nghìn tỷ đô, nhưng CEO Anthropic chỉ có một cấp dưới trực tiếp

Bloomberg phỏng vấn CEO Anthropic Dario Amodei và tiết lộ một chi tiết thú vị: dù lãnh đạo một công ty định giá gần 1 nghìn tỷ USD, ông chỉ có một cấp dưới trực tiếp duy nhất - trợ lý Avital Balwit. Toàn bộ đội ngũ lãnh đạo cấp cao (CFO, CCO...) không báo cáo với ông, mà báo cáo với chị gái ông, Chủ tịch Daniela Amodei, người phụ trách hoạt động hàng ngày và chịu trách nhiệm trước Hội đồng quản trị. Điều này trái ngược với xu hướng "phẳng hóa" và mở rộng phạm vi quản lý trực tiếp của CEO trong ngành công nghệ. Lý do là xuất thân từ nghiên cứu học thuật, Dario tin rằng giá trị lớn nhất của CEO nằm ở những việc "zoom out": định hướng chiến lược, đánh giá nghiên cứu, văn hóa tổ chức và suy nghĩ về tác động của AI. Việc quản lý hàng ngày ("zoom in") sẽ chia nhỏ thời gian, cản trở suy nghĩ chiến lược. Vì vậy, ông giao toàn bộ phần sau cho Daniela. Ông dành khoảng một nửa thời gian để củng cố văn hóa công ty, thông qua các cuộc họp toàn công ty hai tuần một lần, lo ngại rằng sự tăng trưởng nhanh và nhân viên mới từ các tập đoàn công nghệ lớn sẽ làm loãng văn hóa độc đáo của Anthropic. Thời gian còn lại dành cho định hướng nghiên cứu, chiến lược và viết các bài luận công khai. Sự phân công này dựa trên nền tảng bổ sung của hai chị em: Dario thuần túy về nghiên cứu, còn Daniela có kinh nghiệm vận hành và quản lý con người. Giáo sư Harvard Raffaella Sadun giải thích rằng phạm vi quản lý của CEO phản ánh bản chất công việc của tổ chức. Đối với những công ty như Anthropic, liên tục đối mặt với các vấn đề mới, rủi ro cao cần phán đoán cấp cao, CEO cần phạm vi quản lý hẹp hơn để tập trung thời gian quý giá vào những vấn đề then chốt. Thiết kế tổ chức là để bảo vệ nguồn lực khan hiếm nhất: thời gian của nhà lãnh đạo.

marsbit1 giờ trước

Quản lý công ty định giá gần nghìn tỷ đô, nhưng CEO Anthropic chỉ có một cấp dưới trực tiếp

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) của BạnSau khi mua ConstitutionDAO (PEOPLE), 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 ConstitutionDAO (PEOPLE)Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 697Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua PEOPLE

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 PEOPLE (PEOPLE) được trình bày dưới đây.

活动图片