Lực lượng Đặc nhiệm Trung tâm Lừa đảo Hoa Kỳ thu giữ 580 triệu USD tiền mã hóa chỉ trong ba tháng

ambcryptoXuất bản vào 2026-02-27Cập nhật gần nhất vào 2026-02-27

Tóm tắt

Trong vòng chưa đầy ba tháng, lực lượng đặc nhiệm Mỹ đã thu giữ hơn 580 triệu USD tiền điện tử từ các tổ chức tội phạm Trung Quốc hoạt động tại Đông Nam Á. Nhóm Scam Center Strike Force - sáng kiến liên ngành thành lập cuối 2025 - nhắm vào các vụ lừa đảo đầu tư tiền mã hóa quy mô lớn, đặc biệt hình thức "giết lợn" (pig-butchering) nơi nạn nhân bị dẫn dụ chuyển tiền vào nền tảng giả mạo. Công tố viên Jeanine Pirro nhấn mạnh tốc độ thu giữ cho thấy nỗ lực ngăn chặn dòng tiền bất hợp pháp trước khi bị rửa sạch. Ước tính các vụ lừa đảo tiền điện tử khiến người Mỹ thiệt hại gần 10 tỷ USD/năm. Lực lượng đặc nhiệm tập trung không chỉ thu giữ ví mà còn truy bắt tổ chức, nhà cung cấp hạ tầng tại Myanmar, Campuchia và Lào. Dữ liệu Arkham cho thấy chính phủ Mỹ hiện nắm giữ hơn 21,5 tỷ USD Bitcoin từ các vụ thu giữ. Mục tiêu cốt lõi là hoàn trả tài sản bị đánh cắp cho nạn nhân ở mức tối đa, đồng thời gửi thông điệp rằng không gian crypto không còn là nơi trú ẩn an toàn cho tội phạm.

Cơ quan chức năng Hoa Kỳ đã đóng băng và thu giữ hơn 580 triệu USD tiền mã hóa trong chưa đầy ba tháng.

Đây được coi là một trong những hành động thực thi pháp luật mạnh mẽ nhất từ trước đến nay nhằm vào các mạng lưới gian lận sử dụng tiền mã hóa, theo Văn phòng Công tố Quận Columbia của Hoa Kỳ.

Các vụ thu giữ được thực hiện bởi Lực lượng Đặc nhiệm Trung tâm Lừa đảo. Đây là một sáng kiến đa cơ quan được triển khai vào cuối năm 2025 nhằm nhắm vào các vụ lừa đảo đầu tư tiền mã hóa quy mô lớn và các chiêu thức lừa đảo (confidence scams) có liên quan đến các tổ chức tội phạm xuyên quốc gia Trung Quốc hoạt động khắp Đông Nam Á.

Các công tố viên cho biết số tiền này đã bị đánh cắp từ các nạn nhân ở Mỹ thông qua các chiêu thức thường được gọi là "giết lợn" (pig-butchering), nơi những kẻ lừa đảo xây dựng lòng tin lâu dài trước khi hướng dẫn nạn nhân vào các nền tảng tiền mã hóa giả mạo.

Sự leo thang nhanh chóng trong công tác thực thi pháp luật với tiền mã hóa

Công bố cột mốc này, Jeanine Pirro, Công tố viên Hoa Kỳ cho Quận Columbia, cho biết tốc độ thu giữ nhấn mạnh mức độ mạnh mẽ mà các cơ quan liên bang hiện đang hành động để ngăn chặn các dòng tiền mã hóa bất hợp pháp trước khi chúng bị rửa sạch hoặc phân tán hoàn toàn.

Các quan chức ước tính rằng các vụ lừa đảo liên quan đến tiền mã hóa rút gần 10 tỷ USD mỗi năm từ người Mỹ. Điều này thường thông qua mạng xã hội, ứng dụng nhắn tin và các cổng đầu tư giả mạo.

Trong nhiều trường hợp, nạn nhân bị thuyết phục chuyển các tài sản tiền mã hóa hợp pháp, chỉ để thấy chúng được chuyển vào các ví do các mạng lưới tội phạm kiểm soát.

Lực lượng Đặc nhiệm tập hợp các công tố viên và điều tra viên từ Bộ phận Hình sự của Bộ Tư pháp, FBI, Cơ quan Mật vụ Hoa Kỳ và đơn vị Điều tra Hình sự IRS, cùng những cơ quan khác.

Ngoài ra, chính quyền cho biết trọng tâm của họ mở rộng ra ngoài việc thu giữ ví. Họ xác định các nhà tổ chức, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và các đối tượng vận hành tại chỗ có liên quan đến các khu phức hợp lừa đảo ở Myanmar, Campuchia và Lào.

Những gì chính phủ Hoa Kỳ nắm giữ hiện nay

Dữ liệu từ Arkham cho thấy chính phủ Hoa Kỳ đã tích lũy được một danh mục tiền mã hóa trên chuỗi (on-chain) đáng kể thông qua các hành động thực thi pháp luật. Dữ liệu chỉ ra rằng Bitcoin chiếm ưu thế trong danh mục tiền mã hóa của chính phủ Hoa Kỳ, chiếm hơn 21,5 tỷ USD.

Mặc dù các quan chức nhấn mạnh rằng tài sản bị thu giữ vẫn phải chịu các thủ tục tịch thu, các công tố viên cho biết việc trả lại số tiền thu hồi được cho nạn nhân "ở mức tối đa có thể" là mục tiêu cốt lõi của chương trình.

Tín hiệu cho thị trường tiền mã hóa

Kết quả ban đầu của Lực lượng Đặc nhiệm cho thấy việc gian lận tiền mã hóa quy mô lớn đang chuyển dịch khỏi hình thức cảnh sát phản ứng (reactive policing) sang hình thức thực thi tập trung và bền vững.


Tóm tắt cuối cùng

  • Cột mốc thu giữ 580 triệu USD làm nổi bật tốc độ mở rộng quy mô thực thi pháp luật tập trung vào tiền mã hóa của các cơ quan chức năng Hoa Kỳ.
  • Khi tính minh bạch của blockchain được cải thiện và sự phối hợp liên cơ quan được thắt chặt, tiền mã hóa đang trở thành nơi ẩn náu ít an toàn hơn cho những kẻ lừa đảo.

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