Vương quốc Anh Triển Khai Chương Trình Thí Điểm Blockchain Cho Trái Phiếu Chính Phủ Kỹ Thuật Số

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-12Cập nhật gần nhất vào 2026-02-12

Tóm tắt

Kho bạc Anh đã chọn hệ thống dựa trên blockchain của HSBC để triển khai chương trình thí điểm phát hành trái phiếu chính phủ kỹ thuật số có tên "DIGIT". Hệ thống Orion của HSBC sẽ được sử dụng để quản lý việc phát hành, quản lý và thanh toán các chứng khoán này trong môi trường sandbox kỹ thuật số của Ngân hàng Anh. Chính phủ kỳ vọng phương pháp này sẽ tăng tốc độ thanh toán, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả thị trường vốn. Orion hỗ trợ thanh toán nguyên tử, giảm rủi ro và tuân thủ quy định. Đây là một phần trong chiến lược của Anh nhằm áp dụng fintech để hiện đại hóa thị trường vốn toàn cầu.

Bộ Tài chính Vương quốc Anh đã chọn hệ thống dựa trên blockchain của HSBC Holdings để phát triển và triển khai chương trình thí điểm phát hành trái phiếu chính phủ kỹ thuật số có nhãn "DIGIT". HSBC Holdings sẽ sử dụng hệ thống Orion của riêng mình để kiểm soát việc phát hành, quản lý và thanh toán các chứng khoán này. Chương trình này sẽ diễn ra trong môi trường "sandbox kỹ thuật số" được cung cấp bởi môi trường được quy định của Ngân hàng Anh. Bộ Tài chính Vương quốc Anh tin rằng kết quả của hệ thống này sẽ tiếp tục nâng cao cấu trúc của thị trường vốn nợ của Vương quốc Anh. Phương pháp phát hành trái phiếu này có thể đẩy nhanh việc thanh toán bất kỳ chứng khoán chưa thanh toán nào.

Theo báo cáo từ Financial Times, chính phủ Vương quốc Anh đã đưa ra một gói thầu vào tháng 10 để tìm kiếm một đối tác blockchain cho chương trình thí điểm. Nền tảng của HSBC đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát hành hơn 3,5 tỷ USD trái phiếu kỹ thuật số trên toàn cầu. Những trái phiếu này bao gồm trái phiếu kỹ thuật số được định giá bằng bảng Anh của Ngân hàng Đầu tư Châu Âu và một trái phiếu xanh lớn ở Hồng Kông. Các cơ quan chức năng dự đoán nó sẽ thu hút đầu tư và hỗ trợ đảm bảo hoạt động trơn tru của thị trường trái phiếu.

Hiện Đại Hóa Thị Trường Vốn Với Công Nghệ Sổ Cái Phân Tán

Mặt khác, trái phiếu chính phủ kỹ thuật số bao gồm các chứng khoán nợ chính phủ được thể hiện dưới dạng token trên một hệ thống sổ cái phân tán, tương tự như công nghệ blockchain. Hệ thống này khác với các hệ thống nắm giữ trái phiếu truyền thống cho trái phiếu chính phủ được phát hành trên giấy hoặc nền tảng kỹ thuật số. Hơn nữa, hệ thống có tiềm năng kiểm tra xem liệu có thể cắt giảm chi phí cho người dùng với quy trình làm việc được nâng cao hay không.

Theo các chuyên gia trong ngành, công nghệ blockchain của Ethereum cho phép thực hiện các hợp đồng thông minh để phát hành token. Một hệ thống khác, HSBC, sử dụng nền tảng có tên Orion để cho phép thanh toán nguyên tử, có nghĩa là các giao dịch được thanh toán cùng một lúc. Hệ thống này có thể giảm thiểu rủi ro thanh toán. Sẽ không có bất kỳ lần ra mắt công khai nào của trái phiếu thí điểm. Có sự tuân thủ các quy định do Cơ quan Quản lý Tài chính (Financial Conduct Authority) đặt ra.

Giới Thiệu Chiến Lược Về Orion

"Việc Phát Hành Trái Phiếu Kỹ Thuật Số là một phần của chiến lược rộng lớn hơn của Vương quốc Anh nhằm nắm lấy đổi mới fintech để trở nên cạnh tranh trên thị trường vốn toàn cầu," các chuyên gia nói. "Một môi trường quản lý phù hợp được coi là chìa khóa cho việc áp dụng rộng rãi trái phiếu kỹ thuật số sau này," theo các chuyên gia. Chương trình thí điểm là một phần của "bối cảnh Công cụ Tài chính Được Mã hóa (Tokenized Financial Instruments)" đang phát triển.

Việc Bộ Tài chính Vương quốc Anh lựa chọn nền tảng blockchain Orion của HSBC để hỗ trợ chương trình thí điểm trái phiếu chính phủ kỹ thuật số đánh dấu một bước đi quan trọng hướng tới việc khám phá trái phiếu chính phủ được mã hóa. Động thái này nhằm mục đích hưởng lợi từ tốc độ thanh toán được cải thiện, các thị trường hiện đại hóa và một khuôn khổ có thể hỗ trợ sự phát triển của các sản phẩm tài chính kỹ thuật số mới.

Tin Tức Tiền Điện Tử Nổi Bật:

Bộ Tư pháp Mỹ (DOJ) Phạt Paxful 4 Triệu USD Vì Chuyển Tiền Bất Hợp Pháp

Tags#blockchainBlockchainCryptocurrencyDigital asset holdingHSBCUKUK CRYPTO

Câu hỏi Liên quan

QKho bạc Anh đã chọn hệ thống nào để phát triển chương trình thí điểm trái phiếu chính phủ kỹ thuật số DIGIT?

AKho bạc Anh đã chọn hệ thống dựa trên blockchain của HSBC Holdings để phát triển và triển khai chương trình thí điểm này.

QHệ thống Orion của HSBC sẽ được sử dụng để làm gì trong chương trình thí điểm?

AHệ thống Orion của HSBC sẽ được sử dụng để kiểm soát việc phát hành, quản lý và thanh toán các trái phiếu kỹ thuật số DIGIT.

QMục tiêu của việc phát hành trái phiếu kỹ thuật số này là gì?

AMục tiêu là nhằm đẩy nhanh tốc độ thanh toán, hiện đại hóa thị trường, tăng cường cấu trúc thị trường vốn nợ của Vương quốc Anh và tạo ra một khuôn khổ hỗ trợ phát triển các sản phẩm tài chính kỹ thuật số mới.

QTrái phiếu kỹ thuật số (digital gilts) khác với trái phiếu truyền thống như thế nào?

ATrái phiếu kỹ thuật số là chứng khoán nợ của chính phủ được biểu thị dưới dạng token trên một hệ thống sổ cái phân tán (distributed ledger), khác với hệ thống nắm giữ trái phiếu truyền thống được phát hành trên giấy hoặc nền tảng kỹ thuật số thông thường.

QChương trình thí điểm này sẽ diễn ra trong môi trường nào?

AChương trình thí điểm sẽ diễn ra bên trong môi trường "digital sandbox" (khung thử nghiệm kỹ thuật số) do Ngân hàng Trung ương Anh (Bank of England) cung cấp, một môi trường được quy định chặt chẽ.

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.

marsbit9 phút trước

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

marsbit9 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.

marsbit14 phút trước

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

marsbit14 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.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 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.

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit1 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow