Tỷ lệ Chính phủ Mỹ đóng cửa vào ngày 14/2 tăng vọt, Thị trường Crypto phản ứng

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-13Cập nhật gần nhất vào 2026-02-13

Tóm tắt

Khả năng chính phủ Mỹ đóng cửa một phần vào ngày 14 tháng 2 năm 2026 đang biến động mạnh, với thị trường dự đoán Polymarket ghi nhận xác suất tăng vọt lên 97% rồi giảm xuống 29%. Thị trường Kalshi khác cũng cho thấy tỷ lệ này ở mức 88%. Nguyên nhân do Quốc hội chưa thông qua dự luật tài trợ cho Bộ An ninh Nội địa (DHS). Trong đợt đóng cửa kỷ lục 43 ngày hồi cuối 2025, Bitcoin đã giảm từ 125.000 USD xuống dưới 100.000 USD và hiện giao dịch quanh 66.000 USD, giảm hơn 23% từ đầu năm. Ethereum và các altcoin khác cũng suy yếu, vốn hóa thị trường crypto giảm từ 2,32 nghìn tỷ USD xuống dưới 2,28 nghìn tỷ USD. Nếu đóng cửa xảy ra, dữ liệu kinh tế có thể bị trì hoãn, cơ quan quản lý hoạt động hạn chế, và thị trường crypto đối mặt với áp lực bán thêm. Bitcoin có thể kiểm tra vùng hỗ trợ 60.000 USD, trong khi Ethereum có nguy cơ giảm xuống dưới 1.500 USD nếu tâm lý rủi ro gia tăng.

Trong khi thị trường crypto toàn cầu đối mặt với áp lực bán tháo, khả năng chính phủ liên bang Mỹ đóng cửa trước ngày 14 tháng 2 năm 2026 đã biến động mạnh trong những ngày gần đây khi các nhà lập pháp đang làm việc để đạt được thỏa thuận tài trợ.

Đầu ngày hôm nay, thị trường dự đoán Polymarket cho thấy xác suất đóng cửa trước nửa đêm ngày 14/2 đã lên tới 97%. Sau đó, xác suất này giảm xuống còn khoảng 29%, với thị trường ghi nhận khối lượng giao dịch hơn 7 triệu USD.

Tương tự, Kalshi, một thị trường dự đoán được quản lý khác, hiện đặt tỷ lệ đóng cửa gần 88% với khối lượng 9.350.895 USD. Cả hai nguồn đều cho thấy kỳ vọng gia tăng nhưng biến động rằng chính phủ có thể không kịp đảm bảo tài trợ.

Việc đóng cửa xảy ra khi các nhà lập pháp không thông qua các dự luật phân bổ ngân sách trước thời hạn quy định, buộc phải tạm dừng một phần các dịch vụ liên bang không thiết yếu. Nếu không được giải quyết, điều này có thể xảy ra vào cuối năm 2026, lặp lại bế tắc tương tự vào cuối năm 2025 kéo dài hơn 40 ngày.

Hiện tại, dự luật tài trợ cho Bộ An ninh Nội địa (DHS) sẽ hết hạn vào ngày 14 tháng 2. Cuộc bỏ phiếu là 52–47, không đạt 60 phiếu cần thiết để thông qua luật. Do đó, vì không có nguồn tài trợ thay thế nào được phê duyệt, một phần hoạt động của DHS có thể bị đóng cửa khi nguồn tài trợ hết hạn vào nửa đêm ngày 14 tháng 2.

Lần đóng cửa chính phủ Mỹ gần đây nhất bắt đầu vào ngày 1 tháng 10 năm 2025 và kéo dài 43 ngày, kết thúc vào ngày 12 tháng 11 năm 2025, trở thành lần đóng cửa dài nhất trong lịch sử Hoa Kỳ. Việc đóng cửa xảy ra do các nhà lập pháp không thể thống nhất về ngân sách liên bang, khiến hàng nghìn công chức phải tạm nghỉ hoặc làm việc không lương.

Các lần đóng cửa trước đây và Phản ứng của Thị trường Crypto

Trong thời gian đóng cửa từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2025, Bitcoin (BTC) giao dịch quanh mức 125K USD nhưng sau đó giảm xuống dưới ngưỡng tâm lý quan trọng 100K USD. Kể từ đó, BTC đã không thể lấy lại đà tăng và hiện đang giao dịch trong khoảng 66K USD. Tính đến nay, nó đã giảm hơn 23% trong năm, xóa sổ các khoản lãi gần đây giữa lúc bất ổn tài khóa gia tăng.

Các loại tiền mã hóa lớn khác, bao gồm Ethereum (ETH) và XRP, cũng suy yếu tương tự. Với Ethereum gần đây giao dịch thấp hơn ở mức 1,9K USD và các thị trường altcoin cho thấy mức sụt giảm lớn hơn so với Bitcoin.

Trong 24 giờ qua, tổng vốn hóa thị trường tiền mã hóa đã giảm từ 2,32 nghìn tỷ USD xuống dưới 2,28 nghìn tỷ USD, phản ánh lực mua giảm giữa lúc tâm lý e ngại rủi ro lan rộng trên các thị trường tài chính toàn cầu.

Triển vọng Thị trường Nếu Đóng cửa xảy ra vào ngày 14 tháng 2

Nếu một cuộc đóng cửa chính phủ được chính thức công bố trước ngày 14 tháng 2, các nhà phân tích kỳ vọng một số tác động ngắn hạn:

  • Dữ liệu kinh tế như báo cáo việc làm và số liệu lạm phát có thể bị trì hoãn, loại bỏ các điểm tham chiếu quan trọng cho traders và có khả năng làm tăng biến động giá ngắn hạn trên thị trường crypto.
  • Các cơ quan quản lý bao gồm Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch (SEC) sẽ hoạt động với nhân sự giảm, làm chậm quá trình xem xét các hồ sơ đang chờ xử lý có thể ảnh hưởng đến sự tham gia của tổ chức vào thị trường crypto.
  • Bitcoin và các altcoin chính có thể phải chịu thêm áp lực giảm khi khẩu vị rủi ro suy yếu.

Dựa trên các mức giá hiện tại, một cuộc đóng cửa xảy ra đúng hạn chót có thể kiểm tra các vùng hỗ trợ của Bitcoin gần 60.000 USD, trong khi Ethereum có thể đối mặt với áp lực bán thêm dưới 1,5K USD nếu động thái né tránh rủi ro gia tăng. Điều kiện thị trường crypto rộng hơn có thể sẽ đi ngang cho đến khi có sự rõ ràng về nguồn tài trợ.

Tin Tức Crypto Cập Nhật Hàng Đầu

Coinbase Báo cáo Thua lỗ Quý 4 667 Triệu USD khi Mở rộng Ra ngoài Giao dịch Crypto

TagsAltcoinBitcoinThị trường CryptoETHEREUMChính phủ Mỹ

Câu hỏi Liên quan

QKhả năng đóng cửa chính phủ Mỹ vào ngày 14 tháng 2 năm 2026 là bao nhiêu theo thị trường dự đoán Polymarket?

ATrên thị trường dự đoán Polymarket, khả năng này đã từng chạm mức 97% nhưng sau đó giảm xuống khoảng 29%.

QNguyên nhân nào có thể dẫn đến việc đóng cửa một phần chính phủ Mỹ?

ANguyên nhân là do các nhà lập pháp không thông qua các dự luật phân bổ ngân sách trước thời hạn, khiến các dịch vụ liên bang không thiết yếu bị ngừng hoạt động.

QTác động của việc đóng cửa chính phủ năm 2025 lên thị trường crypto như thế nào?

ABitcoin từ mức 125.000 USD đã giảm xuống dưới 100.000 USD và hiện giao dịch quanh 66.000 USD, giảm hơn 23% trong năm.

QNhững ảnh hưởng ngắn hạn nào có thể xảy ra với thị trường crypto nếu chính phủ đóng cửa?

ADữ liệu kinh tế có thể bị trì hoãn, cơ quan quản lý hoạt động với nhân sự hạn chế, và tiền điện tử có thể chịu thêm áp lực giảm giá do giảm cảm giác thèm rủi ro.

QMức hỗ trợ quan trọng nào có thể được kiểm tra nếu đóng cửa chính phủ xảy ra?

ABitcoin có thể kiểm tra vùng hỗ trợ quanh 60.000 USD, trong khi Ethereum có thể đối mặt với áp lực bán dưới 1.500 USD.

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