Fed Mỹ Tiến Tới Chấm Dứt Quy Định 'Rủi Ro Danh Tiếng' Giữa Lo Ngại về Việc Ngừng Dịch Vụ Ngân Hàng cho Crypto

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-24Cập nhật gần nhất vào 2026-02-24

Tóm tắt

Fed Hoa Kỳ đang đề xuất loại bỏ quy tắc "rủi ro danh tiếng" khỏi giám sát ngân hàng, động thái được kỳ vọng chấm dứt tình trạng các tổ chức tài chính từ chối dịch vụ ngân hàng cho doanh nghiệp tiền mã hóa. Quyết định này xuất phát từ những lo ngại về việc giám sát viên ngân hàng lạm dụng lý do rủi ro danh tiếng để gây áp lực đóng tài khoản khách hàng trong các lĩnh vực hợp pháp như crypto, chính trị hoặc tôn giáo. Phó Chủ tịch Giám sát Michelle Bowman nhấn mạnh việc phân biệt đối xử thông qua tổ chức tài chính là bất hợp pháp. Thượng nghị sĩ Lummis và giới chuyên gia crypto như Alex Hoàn toan ủng hộ động thái này, coi đây là bước đi quan trọng nhằm chấm dứt "Chiến dịch Chokepoint 2.0" - thuật ngữ chỉ nỗ lực hạn chế dịch vụ ngân hàng truyền thống cho các công ty tiền số. Dự kiến Fed sẽ nhận phản hồi trong hai tháng trước khi chính thức hóa quy định.

Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đang tìm cách mã hóa một quy định loại bỏ "rủi ro danh tiếng" khỏi giám sát ngân hàng, điều mà một số người đã lên án là nguyên nhân dẫn đến làn sóng ngừng dịch vụ ngân hàng cho crypto trong vài năm qua.

Ban đầu, Fed bắt đầu thực hiện thay đổi vào tháng 6 năm 2025 và công bố rằng họ đã chỉ đạo các giám sát viên của mình ngừng gây áp lực buộc các ngân hàng đóng tài khoản của khách hàng vì lý do rủi ro danh tiếng, nêu rõ các ngân hàng chỉ có thể đưa ra quyết định về khách hàng dựa trên quản lý rủi ro tài chính.

Vào ngày 23 tháng 2, Fed thông báo qua một thông cáo báo chí rằng họ đang yêu cầu phản hồi về một đề xuất biến điều này thành luật. Fed đã đưa ra thời hạn hai tháng để nộp các ý kiến.

Michelle Bowman, phó chủ tịch phụ trách giám sát, đề cập rằng chúng tôi đã nghe những trường hợp đáng lo ngại về việc ngừng dịch vụ ngân hàng, nơi các giám sát viên sử dụng mối quan tâm về rủi ro danh tiếng để gây áp lực lên các tổ chức tài chính, buộc họ ngừng dịch vụ ngân hàng cho khách hàng vì quan điểm chính trị, tín ngưỡng tôn giáo hoặc tham gia vào các ngành kinh doanh hợp pháp nhưng không được ưa chuộng.

Bà tiếp tục nói thêm rằng phân biệt đối xử thông qua các tổ chức tài chính trên cơ sở này là bất hợp pháp và không có vai trò trong cơ cấu giám sát của Cục Dự trữ Liên bang. Cùng ngày, Lummis đã đăng trên X ca ngợi động thái này và nói thêm rằng không phải là vai trò của Fed để vừa làm thẩm phán vừa làm bồi thẩm đoàn cho các công ty tài sản kỹ thuật số ngân hàng.

Bà viết: "Rất vui khi thấy bước đi quan trọng này để loại bỏ vĩnh viễn 'rủi ro danh tiếng' khỏi chính sách của Fed và chấm dứt Chiến dịch Chokepoint 2.0 để nước Mỹ có thể trở thành thủ đô tài sản kỹ thuật số của thế giới."

Alex Thorn, người đứng đầu nghiên cứu toàn công ty của Galaxy Digital, cũng hoan nghênh động thái này, đề cập qua X vào ngày 23 tháng 2 rằng "việc thu hồi chokepoint 2.0 vẫn tiếp tục."

Thuật ngữ 'Chiến dịch Chokepoint 2.0' được nhiều thành viên từ ngành công nghiệp crypto sử dụng để mô tả những gì họ cảm thấy là một nỗ lực phối hợp của chính phủ Mỹ dưới thời Tổng thống Joe Biden và khu vực ngân hàng nhằm ngăn chặn các công ty crypto tận dụng các dịch vụ ngân hàng truyền thống.

Tin Tức Crypto Nổi Bật Hôm Nay:

Crypto.com Đảm Bảo Được Sự Chấp Thuận Có Điều Kiện từ OCC để Ra Mắt Ngân Hàng Ủy Thác Quốc Gia

TagsCryptoFEDUSA

Câu hỏi Liên quan

QCục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đang đề xuất thay đổi quy định nào liên quan đến rủi ro danh tiếng?

AFed đề xuất loại bỏ 'rủi ro danh tiếng' khỏi giám sát ngân hàng, chỉ cho phép các ngân hàng đưa ra quyết định dựa trên quản lý rủi ro tài chính.

QĐộng thái này của Fed nhằm giải quyết vấn đề gì trong ngành công nghiệp crypto?

ANhằm chấm dứt tình trạng 'debanking' - ngừng cung cấp dịch vụ ngân hàng cho các công ty crypto do lo ngại về rủi ro danh tiếng.

QThượng nghị sĩ Lummis đã bày tỏ thái độ như thế nào về đề xuất này?

ABà Lummis hoan nghênh động thái này, coi đó là bước tiến quan trọng để chấm dứt 'Operation Chokepoint 2.0' và giúp Mỹ trở thành thủ đô tài sản số của thế giới.

Q'Operation Chokepoint 2.0' là thuật ngữ ám chỉ điều gì?

AĐây là thuật ngữ được cộng đồng crypto sử dụng để chỉ nỗ lực phối hợp giữa chính phủ Mỹ và ngành ngân hàng nhằm ngăn chặn các công ty crypto tiếp cận dịch vụ ngân hàng truyền thống.

QCơ quan nào vừa cấp phép có điều kiện cho Crypto.com?

AVăn phòng Kiểm soát Tiền tệ (OCC) đã cấp phép có điều kiện cho Crypto.com thành lập ngân hàng ủy thác quốc gia.

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit1 giờ trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit1 giờ trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit1 giờ trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit1 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit3 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit3 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片