Khi AI Bắt Đầu Thanh Toán Bằng USDC: Chiến Thắng Của Circle Và Bài Toán Quản Lý Tiền Gửi

比推Xuất bản vào 2026-03-12Cập nhật gần nhất vào 2026-03-12

Tóm tắt

Từ tháng 6/2025 đến tháng 3/2026, các tác nhân AI đã thực hiện 140 triệu giao dịch thanh toán với tổng giá trị 43 triệu USD, 98,6% trong số đó sử dụng USDC của Circle. Với hơn 400.000 AI agent có khả năng thanh toán, nền kinh tế tự trị giữa các máy móc đang hình thành, đánh dấu bước chuyển từ khái niệm sang hoạt động kinh tế thực tế. Circle trở thành nền tảng thanh toán chính nhờ ba lớp: phát hành stablecoin, mạng lưới thanh toán chuỗi khối hiệu quả và kết nối hệ thống tài chính truyền thống. Tuy nhiên, khi AI tích lũy vốn, nhu cầu quản lý tài sản phát sinh. Các agent cần tự động chuyển đổi số dư nhàn rỗi thành tài sản thế chấp như trái phiếu được token hóa (RWA) để tối ưu hiệu quả kinh tế. RWA cần chuẩn hóa dữ liệu, lập trình logic và phân mảnh thanh khoản để phù hợp với giao dịch vi mô của AI. Các ví dụ từ Ondo Finance và JP Morgan chứng minh tính khả thi. Tuy nhiên, thách thức bao gồm rủi ro dữ liệu, mô hình AI, thanh khoản, khác biệt quy định và bảo mật kỹ thuật. Tóm lại, Circle xây dựng "hệ thần kinh thanh toán" cho AI, trong khi RWA cần trở thành "hệ thống lưu trữ năng lượng" để quản lý tài sản tự động. Câu hỏi đặt ra là liệu các sản phẩm RWA hiện tại đã sẵn sàng cho việc đánh giá và giao dịch bởi AI agent hay chưa.

Tác giả: Viện Nghiên cứu RWA

Tiêu đề gốc: 99% Thanh Toán AI Sử Dụng USDC, Circle Lặng Lẽ Trở Thành Người Chiến Thắng Lớn Nhất, Nhưng Tiền Của Đại Lý AI Nên Được Gửi Ở Đâu?


Tháng 3 năm 2026, Peter Schroeder, người đứng đầu thị trường toàn cầu của Circle, đã công bố một tập dữ liệu trên nền tảng X: trong chín tháng qua, các đại lý AI đã hoàn thành 140 triệu giao dịch thanh toán với tổng giá trị giao dịch là 43 triệu USD. Trong đó, 98,6% được thanh toán bằng USDC, trung bình mỗi giao dịch chỉ 0,31 USD. Quan trọng hơn, số lượng đại lý AI có khả năng mua sắm đã vượt quá 400.000.

Tập dữ liệu này nói lên nhiều điều hơn bất kỳ báo cáo tài chính nào: các đại lý AI đang chuyển từ khái niệm sang hoạt động kinh tế thực tế.

400.000 đại lý AI, 140 triệu giao dịch, 43 triệu USD — đây là sự trao đổi giá trị được hoàn thành một cách tự chủ giữa các máy móc. Không có sự can thiệp của con người, không có sự phê duyệt của ngân hàng, không có xác minh thẻ tín dụng. Giữa mã code và mã code, giữa giao thức và giao thức, đã hoàn thành quy trình mà trước đây cần có chữ ký của con người, đối chiếu và thanh toán bù trừ.

Giá cổ phiếu của Circle trong vài phiên giao dịch gần đây đã tăng từ 60 USD lên 105 USD, tăng 75%. Thị trường giải thích mức tăng này là phản ứng tích cực đối với báo cáo tài chính — Quý 4 năm 2025, Circle đạt doanh thu 770 triệu USD, tăng 77% so với cùng kỳ, lợi nhuận ròng 133 triệu USD. Nhưng điều đáng chú ý không phải là những con số này, mà là sự thay đổi cấu trúc đằng sau chúng: khi đại lý AI trở thành chủ thể kinh tế mới, toàn bộ logic của cơ sở hạ tầng tài chính cần được viết lại.

Và trong quá trình viết lại này, một vấn đề sâu xa hơn đang nổi lên: khi các đại lý AI bắt đầu sở hữu số tiền có thể chi tiêu, khi chúng có thể kiếm được USDC thông qua việc hoàn thành nhiệm vụ, chúng sẽ xử lý số tiền này như thế nào? Thanh toán là bước đầu tiên, quản lý tài sản là bước thứ hai. Lĩnh vực RWA (Tài sản Thế giới Thực) cần trả lời chính là bước thứ hai này.

I. Từ Khả Năng Thanh Toán Đến Nắm Giữ Tài Sản

Để hiểu các dịch vụ tài chính mà đại lý AI cần, trước tiên cần hiểu mô hình hoạt động kinh tế của chúng.

Báo cáo "Dự báo Ngành Công nghệ, Truyền thông và Viễn thông 2026" của Deloitte chỉ ra rằng, nếu doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ có thể đạt được sự điều phối hợp tác hiệu quả giữa các tác nhân thông minh, quy mô thị trường AI dạng đại lý toàn cầu có thể đạt 45 tỷ USD vào năm 2030. Đặc điểm cơ bản của mô hình hợp tác đa tác nhân thông minh này là: một nhiệm vụ phức tạp được chia nhỏ thành nhiều bước, do các Agent chuyên môn khác nhau hợp tác hoàn thành, mỗi lần gọi đều kèm theo một khoản thanh toán vi mô.

Lấy việc gọi API làm ví dụ. Một ứng dụng AI có thể cần đồng thời gọi nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, truy cập nhiều cơ sở dữ liệu, sử dụng nhiều tài nguyên tính toán. Mỗi lần gọi là sự cộng dồn của 0,01 USD, 0,05 USD, 0,1 USD. Những khoản thanh toán này cực nhỏ, nhưng tần suất cực cao. Dữ liệu từ Circle cho thấy, 140 triệu giao dịch trong chín tháng qua, trung bình mỗi giao dịch chỉ 0,31 USD — đây chính là đặc điểm điển hình của thị trường thanh toán vi mô.

Nhưng vấn đề là, khi đại lý AI liên tục tạo ra thu nhập — cho dù thông qua việc cung cấp dịch vụ cho người dùng hay tham gia vào mạng lưới tính toán phân tán — thì trong tài khoản của chúng sẽ tích lũy tiền. Số tiền này không thể mãi mãi duy trì trạng thái lưu động. Bất kỳ chủ thể kinh tế hợp lý nào cũng sẽ cân nhắc: xử lý số tiền nhàn rỗi như thế nào?

Đây là điểm khởi đầu logic cho sự chuyển đổi của đại lý AI từ "người thanh toán" sang "người nắm giữ tài sản".

Trong hệ thống tài chính truyền thống, cá nhân và doanh nghiệp sẽ gửi tiền nhàn rỗi ngắn hạn vào ngân hàng, mua quỹ tiền tệ hoặc trái phiếu ngắn hạn để thu lợi nhuận. Đại lý AI cũng cần khả năng như vậy — không phải để đầu cơ, mà để tối ưu hóa mô hình kinh tế của chính mình. Luôn để lại một khoản USDC trong tài khoản để phòng thanh toán là cần thiết, nhưng phần vượt quá ngưỡng nếu chỉ nằm im, đồng nghĩa với việc mất đi chi phí cơ hội. Nếu có thể tự động mua một phần quỹ được token hóa hỗ trợ bởi trái phiếu kho bạc ngắn hạn Hoa Kỳ cho phần tiền dư thừa, và tự động mua lại khi cần thanh toán, thì "hiệu quả hoạt động" của nó đã được nâng cao.

Xa hơn nữa, nếu đại lý AI cần dự trữ giá trị để vận hành lâu dài, hoặc phòng ngừa rủi ro biến động chi phí gas gây ra sự không chắc chắn về chi phí, nó có thể phát sinh nhu cầu phân bổ tài sản với các mức độ rủi ro khác nhau. Lúc này, nó không còn chỉ là một "người thanh toán", mà là một "nhà đầu tư" — mặc dù nhà đầu tư này là một đoạn mã.

Circle giải quyết vấn đề biến đại lý AI thành "người thanh toán". Còn để biến chúng thành "nhà đầu tư", cần một cơ sở hạ tầng khác.

II. RWA Và Đại Lý AI: Một Cuộc "Chạy Đôi Hai Chiều" Đang Diễn Ra

Những gì Circle đã làm trong vài năm qua có thể được tóm tắt là xây dựng ba tầng năng lực.

Tầng thứ nhất là mạng lưới phát hành stablecoin và thanh khoản. Theo tiết lộ chính thức của Circle, tính đến cuối năm 2025, quy mô lưu thông USDC đạt 753 tỷ USD, tăng 72% so với cùng kỳ, tỷ trọng trong khối lượng giao dịch stablecoin gần 50%. Điều này cung cấp phương tiện giá trị có thể sử dụng cho thanh toán AI.

Tầng thứ hai là mạng lưới thanh toán trên chuỗi hiệu quả. Tháng 8 năm 2025, Circle ra mắt chuỗi Arc chuyên dành cho dịch vụ tài chính cấp tổ chức. Tháng 3 năm 2026, Circle giới thiệu hệ thống Nanopayments, tổng hợp hàng nghìn giao dịch thanh toán siêu nhỏ ngoài chuỗi và định kỳ đóng gói lên chuỗi, giảm chi phí giao dịch phía nhà phát triển về 0. Mạng thử nghiệm đã hỗ trợ 12 chuỗi EVM như Arbitrum, Arc, Avalanche, Base, Ethereum. Ở tầng giao thức thanh toán, giao thức x402 cho phép trang web hoặc API trả về yêu cầu và đồng thời phát ra yêu cầu thanh toán HTTP 402, nhúng thanh toán trực tiếp vào yêu cầu internet.

Tầng thứ ba là kết nối với hệ thống tài chính truyền thống. Mạng lưới Thanh toán Circle (CPN) kết nối ngân hàng, nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, tổ chức thanh toán bù trừ xuyên biên giới và khách hàng doanh nghiệp, tính đến tháng 2 năm 2026 đã có 55 tổ chức tài chính tham gia, quy mô giao dịch hàng năm của mạng lưới khoảng 5,7 tỷ USD, tháng 2 năm nay đã bổ sung thêm hệ thống thanh toán thông suốt giữa tiền tệ địa phương và stablecoin ở nhiều khu vực như Châu Á, Trung Đông.

Ba tầng năng lực này tạo thành "Cơ sở hạ tầng Thanh toán" cho nền kinh tế đại lý AI. Nhưng một nền kinh tế hoàn chỉnh còn cần "Cơ sở hạ tầng Quản lý Tài sản" — và đây chính là lĩnh vực mà RWA có thể thâm nhập.

Việc token hóa RWA (Tài sản Thế giới Thực) trong vài năm qua chủ yếu tập trung vào "ánh xạ trên chuỗi" của tài chính truyền thống. Theo dữ liệu từ Defillama, tính đến tháng 6 năm 2025, tổng giá trị bị khóa (TVL) của RWA đạt 12,5 tỷ USD, tăng 124% so với năm 2024. Các ngân hàng hàng đầu toàn cầu như Citibank, Standard Chartered đang khám phá các ứng dụng của RWA trong thanh toán bù trừ, quản lý tài sản và giao dịch xuyên biên giới.

Nhưng để bước vào thế giới kinh tế của đại lý AI, RWA cần hoàn thành một cuộc "cải tạo nguyên bản AI". Đây không đơn giản là đưa tài sản lên chuỗi, mà là làm cho tài sản trở nên "có thể được AI hiểu, có thể được AI giao dịch".

Đầu tiên là chuẩn hóa dữ liệu. Các dự án RWA hàng đầu như Ondo Finance đang thúc đẩy việc biến thông tin về dòng tiền cơ sở, điều khoản pháp lý, xếp hạng rủi ro, v.v. thành định dạng dữ liệu có cấu trúc, máy có thể đọc được. Tháng 7 năm 2025, Ondo Finance, với tư cách là dự án đầu tiên trên thế giới ra mắt trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ được token hóa cho nhà đầu tư toàn cầu, đã được ghi vào báo cáo của Nhà Trắng do Lực lượng Đặc nhiệm Thị trường Tài sản Kỹ thuật số của Tổng thống Hoa Kỳ công bố.

Thứ hai là khả năng lập trình logic. Các quy tắc như chia cổ tức, trả lãi, mua lại, thanh lý được ghi vào hợp đồng thông minh, được thực thi tự động bởi mã code. Tương tác giữa đại lý AI và tài sản mới có thể đạt được "không cần tin tưởng" — không cần tin rằng đối tác sẽ thực hiện nghĩa vụ, chỉ cần tin rằng mã code sẽ chạy theo quy tắc đã định.

Thứ ba là phân mảnh thanh khoản. Sau khi được token hóa, RWA về lý thuyết có thể được chia nhỏ thành các đơn vị cực nhỏ — 0,01 USD trái phiếu kho bạc, 0,1 mét vuông quyền lợi thu nhập bất động sản — điều này rất quan trọng đối với nhu cầu phân bổ vốn nhỏ của đại lý AI. Nanopayments đã chứng minh thanh toán vi mô khả thi về mặt kỹ thuật, logic tương tự có thể mở rộng sang đầu tư vi mô.

Bộ phận Kinexys của J.P. Morgan cung cấp một trường hợp tham khảo. Tháng 5 năm 2025, Kinexys đã hoàn thành giao dịch công khai đầu tiên về trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ được token hóa trên mạng thử nghiệm Ondo Chain, sử dụng quỹ trái phiếu kho bạc Hoa Kỳ được token hóa (OUSG) của Ondo Finance, và thông qua cơ sở hạ tầng chuỗi chéo của Chainlink để thanh toán bù trừ. Giao dịch này tuân theo mô hình "Giao hàng đối ứng Thanh toán" (DvP), đạt được trao đổi đồng thời giữa tài sản và thanh toán. Bộ phận Kinexys của J.P. Morgan hiện xử lý hơn 2 tỷ USD giao dịch mỗi ngày, và kể từ khi thành lập đã thúc đẩy hơn 1,5 nghìn tỷ USD giá trị danh nghĩa giao dịch.

Giá trị của trường hợp này nằm ở chỗ: nó cho thấy sự kết hợp giữa RWA và mạng lưới thanh toán bù trừ cấp tổ chức. Trong nền kinh tế đại lý AI tương lai, chủ thể giao dịch có thể từ J.P. Morgan trở thành một đại lý AI, quy mô giao dịch từ hàng triệu USD trở thành vài USD, nhưng logic cơ bản là thông suốt — chuyển giao giá trị và lưu trữ giá trị cần được kết nối liền mạch.

III. Ngoài Mạng Lưới Thanh Toán, Còn Một Tầng Không Gian Tưởng Tượng

Nếu kết nối các logic trên lại, một vòng khép kín hoàn chỉnh bắt đầu hiện ra:

Một đại lý tạo nội dung AI thông qua việc cung cấp dịch vụ cho nhiều khách hàng, đã tích lũy số dư USDC đáng kể trong tài khoản. Giao thức cơ sở của nó thiết lập quy tắc quản lý vốn: phần vượt quá 1000 USDC, tự động thông qua một bộ tổng hợp RWA, phân bổ đều vào ba quỹ trái phiếu kho bạc ngắn hạn được token hóa và một quỹ năng lượng xanh được token hóa. Khi nhu cầu khách hàng trong một tháng nào đó giảm, cần bổ sung số dư tài khoản, giao thức tự động mua lại một phần cổ phần RWA, đổi lấy USDC để sử dụng cho hoạt động thường ngày.

Trong quá trình này, các hành động đại lý AI hoàn thành bao gồm: giám sát số dư tài khoản, đánh giá đặc điểm rủi ro và lợi nhuận của các tài sản khác nhau, thực hiện mua và mua lại, ghi lại nhật ký giao dịch để kiểm toán sau này. Tất cả hành động đều được mã code hoàn thành tự động, không cần sự can thiệp của con người.

Lấy ví dụ khác, một trợ lý lập kế hoạch du lịch AI sau khi đặt vé máy bay và khách sạn cho người dùng, người dùng chuyển một khoản USDC vào tài khoản của nó làm ngân sách. Trong thời gian chờ chuyến bay, đại lý AI phát hiện một sản phẩm bảo hiểm RWA dựa trên dữ liệu chậm chuyến đang được bán. Nó sử dụng một phần USDC tạm thời nhàn rỗi trong tài khoản để tự động mua một phần vi mô của bảo hiểm này. Vài giờ sau chuyến bay bị hoãn, sản phẩm bảo hiểm RWA theo quy tắc tự động kích hoạt bồi thường, số dư tài khoản của đại lý AI tăng lên.

Mỗi mô-đun công nghệ cấu thành các tình huống này đều đã tồn tại: USDC cung cấp phương tiện giá trị, Nanopayments giải quyết vấn đề chi phí thanh toán vi mô, giao thức x402 cho phép thanh toán được nhúng trực tiếp vào yêu cầu internet, trái phiếu kho bạc được token hóa đã hoạt động trên các nền tảng như Ondo Chain, cơ chế thanh toán bù trừ DvP đã được J.P. Morgan xác minh. Công việc còn lại là tích hợp — kết nối tầng thanh toán, tầng tài sản, tầng giao dịch, cho phép đại lý AI có thể gọi các chức năng tài chính này giống như gọi API.

Ông Lý Minh, Chủ tịch Hiệp hội Tiêu chuẩn hóa Web3.0 Hồng Kông, khi đánh giá sự phát triển của RWA đã chỉ ra, "Chúng tôi hy vọng có thể tìm điểm đột phá tiêu chuẩn hóa cho Web3.0, có thể kết nối thông suốt hệ sinh thái RWA". Đối với nền kinh tế đại lý AI, điểm đột phá này có thể chính là điểm kết nối giữa thanh toán và tài sản.

IV. Vấn Đề Cũ Của Thế Giới Mới: Rủi Ro Và Trách Nhiệm

Tất nhiên, từ thanh toán AI ngày nay đến quản lý tài sản AI ngày mai, ở giữa còn không ít trở ngại cần vượt qua.

Đầu tiên là vấn đề tính xác thực của dữ liệu. Tài sản cơ sở của RWA nằm ngoài chuỗi, thông tin trạng thái, giá trị, rủi ro của nó cần được truyền tải một cách đáng tin cậy lên chuỗi. Nếu đại lý AI dựa vào dữ liệu sai hoặc bị giả mạo, "quyết định đầu tư" của nó sẽ gặp vấn đề. "Báo cáo Nghiên cứu Phát triển Ngành RWA" do Hiệp hội Tiêu chuẩn hóa Web3.0 Hồng Kông và các đơn vị khác cùng công bố chỉ ra rằng, tài sản triển khai thành công trên quy mô lớn cần đáp ứng ba ngưỡng: tính ổn định giá trị, tính rõ ràng về xác nhận quyền sở hữu pháp lý và tính có thể xác minh được của dữ liệu ngoài chuỗi.

Thứ hai là rủi ro mô hình của đại lý AI. Ngay cả khi dữ liệu chính xác, logic ra quyết định đầu tư của đại lý AI cũng có thể sai. Ai sẽ chịu trách nhiệm cho quyết định sai lầm của đại lý AI? Là con người, là giao thức, hay chính đại lý AI? Vấn đề thuộc trách nhiệm này trong pháp lý và giám sát vẫn chưa có câu trả lời.

Thứ ba là rủi ro thanh khoản. Độ sâu giao dịch trên chuỗi của RWA kém xa so với tiền điện tử chủ lưu, một số tài sản có thể có tính thanh khoản kém. Khi một số lượng lớn đại lý AI cùng một lúc cần mua lại cùng một quỹ RWA, liệu có thể giao dịch thành công hay không vẫn còn sự không chắc chắn.

Thứ tư là sự khác biệt về quản lý. Thái độ quản lý đối với RWA của các quốc gia khác nhau, địa vị pháp lý của cùng một tài sản ở các khu vực pháp lý khác nhau có thể khác nhau một trời một vực. Đại lý AI cần có khả năng nhận biết và xử lý sự phức tạp này, điều này đặt ra yêu cầu khá cao đối với năng lực AI hiện tại.

Cuối cùng là an ninh kỹ thuật. Các rủi ro như lỗ hổng hợp đồng thông minh, tấn công cầu nối chuỗi chéo, rò rỉ khóa riêng tư sẽ không biến mất chỉ vì chủ thể giao dịch là AI. Ngược lại, khi đại lý AI thực hiện giao dịch tự động, tốc độ và quy mô bị lợi dụng lỗ hổng có thể vượt xa thao tác thủ công.

Kết Luận

Trở lại với tập dữ liệu mở đầu: 400.000 đại lý AI, 140 triệu giao dịch, 43 triệu USD.

Ý nghĩa của những con số này không nằm ở bản thân quy mô — so với tổng số tiền thanh toán hàng năm hàng nghìn tỷ USD của con người, 43 triệu USD là không đáng kể. Ý nghĩa thực sự của chúng là chỉ ra một hướng đi: máy móc đang trở thành chủ thể kinh tế độc lập, có thu nhập riêng, tài khoản riêng, khả năng thanh toán riêng.

Và khi máy móc có thu nhập, chúng sẽ sớm có nhu cầu quản lý tài sản. Đây không phải là một tưởng tượng xa vời, mà là con đường tiến hóa tự nhiên của nền kinh tế đại lý AI.

Circle đang lát "Hệ thống thần kinh Thanh toán" cho tương lai này — cho phép đại lý AI có thể chuyển giao giá trị một cách hiệu quả, chi phí thấp. Và nhiệm vụ của lĩnh vực RWA cần làm, là trở thành "Hệ thống Tích trữ Năng lượng" của nền kinh tế này — cho phép đại lý AI có thể quản lý tài sản của mình giống như quản lý mã code của chính mình.

Nếu phán đoán này thành lập, thì vấn đề mà những người làm RWA ngày nay cần suy nghĩ là: khi 400.000 đại lý AI bắt đầu tìm kiếm tài sản có thể phân bổ, khi 140 triệu giao dịch thanh toán bắt đầu phát sinh nhu cầu quản lý tài sản, sản phẩm RWA trong tay bạn, đã sẵn sàng để được đại lý AI đánh giá, lựa chọn, nắm giữ và giao dịch chưa?


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Nhóm trao đổi TG của Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Đăng ký TG Bitpush: https://t.me/bitpush

Liên kết gốc:https://www.bitpush.news/articles/7619023

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QDữ liệu nào được Peter Schroeder công bố cho thấy sự phát triển của thanh toán AI?

APeter Schroeder công bố rằng trong 9 tháng qua, các đại lý AI đã hoàn thành 140 triệu giao dịch thanh toán với tổng giá trị 43 triệu USD, trong đó 98,6% được thanh toán bằng USDC, trung bình mỗi giao dịch chỉ 0,31 USD. Số lượng đại lý AI có khả năng mua hàng đã vượt quá 400.000.

QTại sao cổ phiếu của Circle tăng 75% trong vài phiên giao dịch gần đây?

ACổ phiếu Circle tăng 75% do phản ứng tích cực từ báo cáo tài chính - doanh thu quý IV/2025 đạt 770 triệu USD, tăng 77% so với cùng kỳ, lợi nhuận ròng 133 triệu USD, và quan trọng hơn là sự thay đổi cấu trúc khi đại lý AI trở thành chủ thể kinh tế mới.

QBa lớp năng lực mà Circle đã xây dựng cho nền tảng thanh toán AI là gì?

ACircle xây dựng ba lớp năng lực: 1) Phát hành stablecoin và mạng lưới thanh khoản USDC; 2) Mạng lưới thanh toán trên chuỗi hiệu quả với Arc chain và hệ thống Nanopayments; 3) Kết nối với hệ thống tài chính truyền thống thông qua Circle Payments Network (CPN).

QRWA cần những cải tiến nào để phù hợp với nền kinh tế đại lý AI?

ARWA cần cải tiến 'AI native': chuẩn hóa dữ liệu để máy móc có thể đọc được, lập trình logic vào hợp đồng thông minh để tự động hóa, và phân mảnh thanh khoản để cho phép đầu tư vi mô phù hợp với nhu cầu của đại lý AI.

QNhững rủi ro chính khi đại lý AI quản lý tài sản là gì?

ACác rủi ro chính bao gồm: tính xác thực của dữ liệu RWA, rủi ro mô hình trong quyết định đầu tư của AI, rủi ro thanh khoản của tài sản RWA, sự khác biệt về quy định giữa các quốc gia và an ninh kỹ thuật (lỗi hợp đồng thông minh, tấn công cầu nối, rò rỉ khóa riêng tư).

Nội dung Liên quan

Can thiệp Mỹ-Nhật: Khởi đầu của 'Hiệp định Plaza' mới, hệ thống Bretton Woods 2.0 và cái kết của kỷ nguyên Carry Trade Yên Nhật

Tác giả: Diệp Trân, Phố Wall Kiến Văn Mỹ và Nhật Bản đã có hành động phối hợp hiếm có trong nhiều thập kỷ để hỗ trợ đồng yên, khiến thị trường đánh giá lại mô hình dòng vốn toàn cầu vốn phụ thuộc lâu dài vào việc vay vốn với lãi suất thấp bằng đồng yên. Các nhà chiến lược cho rằng nếu xu hướng chính sách này tiếp tục, nó có thể đánh dấu bước ngoặt cho các giao dịch carry trade bằng yên và thúc đẩy những điều chỉnh sâu hơn trong việc phân bổ vốn toàn cầu. Bộ trưởng Tài chính Mỹ Bessent và Tổng thống Trump đã xác nhận sự tham gia tích cực của Mỹ trong việc hỗ trợ đồng yên. Bessent tuyên bố Mỹ sẽ không ngần ngại tham gia các hành động can thiệp chung tiếp theo để điều chỉnh tình trạng định giá thấp nghiêm trọng của đồng yên. Trump nhấn mạnh can thiệp này thể hiện mối quan hệ đồng minh và kỳ vọng Washington sẽ thu được lợi ích tài chính thực chất. Sự phối hợp chính sách hiếm có này ngay lập tức gây ra phản ứng mạnh trên thị trường tài chính. Đồng yên tăng mạnh lên mức 157,40 yên/USD, mức mạnh nhất kể từ đầu tháng 5, nhờ can thiệp trực tiếp, hướng dẫn bằng lời nói của giới chức và hướng dẫn cho các ngân hàng giao dịch. Phân tích thị trường chỉ ra rằng động thái của liên minh Mỹ-Nhật đã vượt ra ngoài phạm vi quản lý tỷ giá thông thường. Việc Nhật Bản có thể bán dự trữ ngoại hối để bảo vệ đồng tiền của mình, cùng với việc định giá lại phần dài hạn của đường cong lợi suất trái phiếu Mỹ liên quan, đang đẩy thị trường vốn toàn cầu vào một trạng thái bình thường mới được định hình bởi việc tái cơ cấu thanh khoản. Sự phục hồi mạnh mẽ của đồng yên không chỉ là kết quả của hoạt động can thiệp mà còn chạm đến logic cơ bản của hệ thống tài chính toàn cầu. Phân tích cho thấy trật tự cũ dựa trên carry trade bằng yên và nới lỏng định lượng của ngân hàng trung ương đang tan rã. Lãi suất thị trường trong tương lai sẽ ngày càng được quyết định bởi chính thị trường vốn. Các nhà phân tích lưu ý rằng nếu Tokyo phải bảo vệ đồng yên, Bộ Tài chính Nhật Bản có thể cần bán trái phiếu Mỹ. Khi chủ nợ nước ngoài lớn nhất của Mỹ trở thành người bán, lợi suất dài hạn của trái phiếu Mỹ chắc chắn phải được định giá lại. Việc tăng lợi suất trái phiếu dài hạn được cho là do quá trình thanh lý dự trữ ngoại hối của Nhật Bản và sự chuyển đổi vai trò vốn của các công ty công nghệ lớn, vốn đang phát hành trái phiếu quy mô lớn để đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, chứ không chỉ đơn thuần là rủi ro lạm phát. Phân tích cho rằng những biến động trên thị trường hối đoái hiện tại không chỉ là một cuộc can thiệp kỹ thuật mà còn mang ý nghĩa của một "Thỏa thuận Plaza" mới và khởi đầu cho Hệ thống Bretton Woods 2.0. Hoa Kỳ đang tìm cách thoát khỏi tình trạng trì trệ lâu dài thông qua kinh tế học phía cung, trong khi Nhật Bản cũng có thể tái cấu trúc vai trò kinh tế và địa chính trị của mình. Dù cuộc can thiệp chung này cuối cùng chỉ là một hành động ổn định tỷ giá ngắn hạn hay là sự khởi đầu của sự phối hợp chính sách quốc tế dài hạn hơn, nó đã buộc thị trường phải xem xét lại mô hình carry trade bằng yên kéo dài hàng thập kỷ và những thay đổi mới có thể xảy ra trong dòng vốn toàn cầu.

marsbit4 phút trước

Can thiệp Mỹ-Nhật: Khởi đầu của 'Hiệp định Plaza' mới, hệ thống Bretton Woods 2.0 và cái kết của kỷ nguyên Carry Trade Yên Nhật

marsbit4 phút trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

Ở San Francisco, một công ty khởi nghiệp robot có tên Tau Robotics đã ra mắt dịch vụ dọn dẹp nhà cửa bằng robot hình người với giá 30 USD/giờ. Tuy nhiên, điểm đáng chú ý là các robot này hiện hoạt động dựa trên điều khiển từ xa (teleoperation) hơn là trí tuệ nhân tạo tự chủ hoàn toàn. Công ty, thành lập năm 2024 với khoảng 10 nhân viên, giới thiệu ba robot "nhân viên": Chelsea chuyên dọn dẹp nhà bếp và phòng tắm, Elon phụ trách dọn dẹp định kỳ và ghi nhớ vị trí đồ đạc, và Tony tập trung vào việc vệ sinh chuyên sâu. Lý do chọn thiết kế hình người, theo bài viết, là để tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều khiển từ xa, vì người vận hành có thể ánh xạ trực quan các cử động của mình lên robot. Cách tiếp cận "gian lận thông minh" này nhằm mục đích thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế để huấn luyện AI trong tương lai, tương tự mô hình "chế độ bóng" trong xe tự lái. Bài viết so sánh với thị trường Trung Quốc, nơi trọng tâm chính của robot hình người vẫn là trong môi trường công nghiệp có kiểm soát, và đề cập đến một công ty Mỹ khác là 1X Neo cũng theo đuổi hướng đi tương tự. Mặc dù hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng việc người tiêu dùng có sẵn sàng trả tiền cho một robot được điều khiển từ xa với camera trong nhà mình hay không vẫn là một câu hỏi mở. Dịch vụ của Tau Robotics hiện đang trong chế độ mời thử nghiệm tại San Francisco.

marsbit29 phút trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

marsbit29 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thị trường lao động. Bằng đại học 4 năm không còn là "tấm vé an toàn", trong khi các nghề kỹ thuật như thợ điện, thợ hàn, thợ sửa ống nước đang có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn chưa từng thấy. Thanh niên từ Mỹ đến Hàn Quốc đang thay đổi quan điểm về giáo dục và nghề nghiệp. Số liệu cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt: doanh thu trường dạy nghề ở Mỹ tăng mạnh 11.4%, trong khi các đợt sa thải nhân viên văn phòng do AI cũng lên mức cao kỷ lục. Áp lực AI thay thế lao động trí thức, cộng với nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu, đang đẩy cung-cầu nghiêng về lao động kỹ thuật. Khảo sát cho thấy 60% thế hệ Z có kế hoạch làm nghề lao động kỹ thuật vào năm 2026, vì tin rằng những nghề này có tính an toàn nghề nghiệp cao hơn trước AI. Nhiều nghề kỹ thuật hiện có mức lương trung bình ngang bằng hoặc vượt các nghề yêu cầu bằng đại học. Mô hình học việc "vừa học vừa làm" hấp dẫn, và công việc này khó bị AI thay thế hoặc gia công ra nước ngoài. Tại Hàn Quốc, học sinh tốt nghiệp trung học bán dẫn có tỷ lệ có việc làm ngay lên tới 96.4%. Tuy nhiên, ngành này đang đối mặt với khoảng trống kép: làn sóng nghỉ hưu ồ ạt và nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng. Dự báo Mỹ sẽ thiếu hụt hàng triệu lao động có kỹ năng. Nhiều tập đoàn lớn như Meta, Lowe's đã đầu tư hàng trăm triệu USD vào các chương trình đào tạo. Dù nhu cầu thị trường rõ ràng, định kiến xã hội coi trọng bằng đại học hơn học nghề vẫn tồn tại. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có những nỗ lực chủ động từ ngành công nghiệp để thu hẹp khoảng cách nhận thức này, thông qua các chương trình trải nghiệm thực tế cho giới trẻ, nhằm giải quyết tận gốc tình trạng thiếu hụt lao động kỹ thuật.

marsbit1 giờ trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

marsbit1 giờ trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

Trong buổi phỏng vấn tại YC Startup School 2026, Jeff Dean chia sẻ tầm nhìn về tương lai của AI. Ông nhấn mạnh rằng cuộc cạnh tranh AI không còn là ai có mô hình lớn hơn, mà là ai có thể tổ chức trí thông minh hiệu quả hơn. Điểm then chốt là sự chuyển dịch từ việc huấn luyện các mô hình đơn thuần sang xây dựng các hệ thống "Agent" có khả năng làm việc lâu dài, tự động thử nghiệm, xác minh và tích lũy kinh nghiệm. Các Agent này cần được trang bị công cụ, bộ nhớ, môi trường thực thi và cơ chế phản hồi rõ ràng. Jeff Dean cho rằng cơ hội cho các startup nằm ở những lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình phổ thông hiện có tỷ lệ thành công rất thấp (gần 0-1%), nhờ vào dữ liệu độc quyền, công cụ đánh giá chuyên môn hoặc mô hình chuyên sâu. Ông cũng dự đoán phần cứng chuyên dụng cho suy luận (inference) với độ trễ thấp và tiêu thụ năng lượng thấp sẽ là chìa khóa. Khi chi phí tạo mã trở nên rẻ hơn, giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng xác định vấn đề đáng giải quyết, thiết kế thông số kỹ thuật rõ ràng và có "khiếu" thẩm định. Tương lai của AI là xây dựng các hệ thống có thể tự động hóa phương pháp khoa học, chạy các vòng lặp thử nghiệm với tốc độ cao để khám phá và cải tiến không ngừng.

marsbit1 giờ trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.2kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 2.2kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片