TON Đổi Tên Token Gốc Thành Gram, Tái Sinh Tên Trong Sách Trắng Gốc

bitcoinistXuất bản vào 2026-06-03Cập nhật gần nhất vào 2026-06-03

Tóm tắt

Toncoin, mạng lưới blockchain ban đầu được phát triển bởi Telegram với tên gọi Telegram Open Network (TON), đã chính thức đổi tên token gốc của mình thành "Gram". Đây là bước thứ tư trong lộ trình "Make TON Great Again" (MTONGA) do Pavel Durov, đồng sáng lập và CEO của Telegram, khởi xướng. Quá trình chuyển đổi tên dự kiến diễn ra trong khoảng ba tuần. Tên "Gram" là sự trở về với tên gọi nguyên bản được đề cập trong sách trắng đầu tiên của dự án, đi kèm với một logo mới. Durov nhấn mạnh đây là bước đệm quan trọng cho những phát triển tiếp theo của mạng lưới. Mặc dù Telegram đã chấm dứt sự tham gia chính thức vào năm 2020 sau tranh chấp pháp lý với SEC, nhưng mối quan hệ chưa bao giờ bị cắt đứt hoàn toàn. Năm 2023, Telegram tích hợp ví dựa trên TON vào ứng dụng. Gần đây, vào tháng 5, Telegram chính thức tái gia nhập với tư cách lực lượng dẫn dắt chính và trở thành trình xác thực (validator) lớn nhất của mạng lưới, một động thái được Durov cho là sẽ củng cố tính phi tập trung. Lộ trình MTONGA còn ba bước nữa chưa được tiết lộ. Về giá cả, tại thời điểm bài viết, Gram đang được giao dịch quanh mức 2,02 USD, tăng hơn 5% trong tuần qua.

Token gốc của Toncoin đã được đổi tên thương hiệu thành ‘Gram’ như một phần trong bước tiến mới nhất của lộ trình "Make TON Great Again" do Pavel Durov khởi xướng.

Token Gốc Của Toncoin Giờ Được Gọi Là Gram

Trong một bài đăng mới trên Telegram, Pavel Durov đã chia sẻ chi tiết liên quan đến việc đổi tên thương hiệu cho token gốc của mạng lưới Toncoin. Tài sản này sẽ được đổi tên thành Gram, với giai đoạn chuyển đổi dự kiến mất khoảng ba tuần.

Durov là đồng sáng lập và CEO của Telegram, và là một trong những nhà hậu thuẫn lớn nhất của TON. Trong những ngày đầu của blockchain, tên đầy đủ của nó thậm chí còn là Mạng Lưới Mở Telegram (Telegram Open Network), với đội ngũ Telegram phụ trách phát triển. Tuy nhiên, sự tham gia chính thức của Telegram với token này đã kết thúc từ năm 2020 sau một tranh chấp pháp lý với Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC).

Sau khi Telegram rút lui, hệ sinh thái đã tự đổi tên thành The Open Network và việc phát triển được chuyển giao cho những người đóng góp độc lập. Mặc dù gã khổng lồ nhắn tin đã chấm dứt sự tham gia vào dự án, nhưng họ không cắt đứt tất cả mọi liên kết. Năm 2023, Telegram đã tích hợp một ví dựa trên blockchain này vào ứng dụng chính thức của mình.

Bản thân Durov cũng vẫn là người ủng hộ dự án. Năm nay, CEO Telegram đã khởi động sáng kiến "Make TON Great Again" (MTONGA), dự kiến sẽ có tổng cộng bảy bước. Hai bước đầu tiên của lộ trình đã được triển khai vào tháng Tư và cung cấp các nâng cấp về tốc độ giao dịch và phí của mạng lưới.

Bước thứ ba, được công bố vào đầu tháng Năm, chứng kiến Telegram chính thức trở lại sau sáu năm vắng bóng, thay thế TON Foundation trở thành lực lượng dẫn dắt đằng sau hệ sinh thái. Công ty nhắn tin này cũng trở thành trình xác thực lớn nhất của mạng lưới.

“Việc Telegram trở thành trình xác thực lớn nhất của TON sẽ củng cố tính phi tập trung,” Durov cho biết trong một bài đăng trên X một ngày sau khi thông báo về động thái này. “Điều này cho phép các bên lớn khác tham gia vào nhóm trình xác thực mà không làm tập trung hóa mạng lưới — với Telegram đóng vai trò là đối trọng.”

Giờ đây, đồng sáng lập Telegram đã công bố việc đổi tên thương hiệu thành Gram như là điểm kiểm tra thứ tư trong kế hoạch MTONGA. Sự thay đổi này, chỉ áp dụng cho token gốc của blockchain, sẽ khôi phục lại tên gốc của tài sản từ bản sách trắng đầu tiên. Trang web mới cho token cung cấp một cái nhìn sơ lược về logo mới cho loại tiền điện tử này.

Logo và tên mới cho loại tiền điện tử | Nguồn: Gram.org

“Chúng tôi đang quay trở về cội nguồn — và bắt đầu một chương mới,” đồng sáng lập Telegram nhấn mạnh. “Việc đổi tên thương hiệu này sẽ mở đường cho những gì sắp tới.” Vẫn còn ba bước nữa trong lộ trình MTONGA, nhưng chỉ còn chờ xem chúng sẽ mang lại điều gì cho mạng lưới.

Giá Gram

Tại thời điểm viết bài, Gram đang giao dịch quanh mức 2,02 đô la, tăng hơn 5% trong bảy ngày qua.

Xu hướng giá của đồng tiền trong năm ngày qua | Nguồn: TONUSDT trên TradingView

Câu hỏi Liên quan

QPavel Durov đã thông báo về việc thay đổi tên của token gốc mạng Toncoin thành gì?

APavel Durov đã thông báo về việc thay đổi tên token gốc của mạng Toncoin thành 'Gram'.

QTại sao Telegram ngừng phát triển TON vào năm 2020?

ATelegram ngừng phát triển TON vào năm 2020 sau một tranh chấp pháp lý với Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC).

QSáng kiến 'Make TON Great Again' (MTONGA) có tổng cộng bao nhiêu bước?

ASáng kiến 'Make TON Great Again' (MTONGA) có tổng cộng 7 bước.

QViệc thay đổi tên token thành Gram là bước thứ mấy trong lộ trình MTONGA?

AViệc thay đổi tên token thành Gram là bước thứ tư trong lộ trình MTONGA.

QGiá của Gram tại thời điểm bài viết là bao nhiêu?

ATại thời điểm bài viết, giá của Gram đang giao dịch quanh mức 2,02 USD, tăng hơn 5% trong 7 ngày qua.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit3 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit3 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit7 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit7 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit7 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit7 phút trước

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

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.

marsbit1 giờ trước

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

marsbit1 giờ trước

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

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow