Will AI Really Cause an Economic Collapse in 2028? New Metrics Reveal Another Possibility

比推Xuất bản vào 2026-02-25Cập nhật gần nhất vào 2026-02-25

Tóm tắt

A response to Citrini Research's "2028 Global Intelligence Crisis" paper argues against its prediction of an AI-induced economic collapse. The author posits that while AI will destroy the income side of the economy (wages, jobs), it will simultaneously and more rapidly destroy the cost side, leading to a "deflationary prosperity." Traditional economic metrics like GDP and unemployment rates are becoming obsolete in this new "post-human economy." The key measure of future prosperity will be "intelligence output per unit energy," which is exponentially increasing. This transition, though potentially turbulent, is not a crisis but a radical evolution. AI and automation are also seen as necessary to fill a looming demographic gap from a declining global workforce. The new economy will shift value creation towards uniquely human traits like empathy, creativity, and connection, which are not captured by traditional indicators.

Author: David Mattin

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Original title: Refuting the '2028 Economic Collapse Theory': AI Takes Your Job, But Also Makes Everything Almost Free


Deep Tide Introduction: While the entire industry is panicking over the '2028 AI-induced global economic collapse' depicted by Citrini Research, tech thinker David Mattin steps forward with a completely different interpretation. He believes we are in the midst of a 'global intelligence transition,' where old economic indicators (such as GDP and unemployment rates) are becoming obsolete. This article delves into what happens when intelligence becomes as cheap and abundant as air: while the income side may suffer, the cost side will collapse even faster, ushering in a new era driven by 'intelligence output per unit of energy.' This is not just a crisis but a radical evolution towards a 'post-human economy.'

Full text as follows:

Everyone is talking about Citrini Research's paper, 'The 2028 Global Intelligence Crisis.' It's a great thought experiment: a speculative report from June 2028 envisioning a scenario where artificial intelligence (AI) triggers a chain-reaction economic collapse.

The following content serves as a response to that article. You can view it as a creative work in the same spirit as Citrini's original: a speculative 'reverse scenario.' It is an exploration of new ways of observing, rather than a claim to have all the answers (no one does). This article draws on years of research and analysis published by Raoul Pal and me at Global Macro Investor, as well as our jointly operated tech-focused research service, 'The Exponentialist.'

Citrini Research's paper has garnered significant attention, and for good reason. It is a brilliantly conceived thought experiment: a speculative briefing from June 2028, previewing an AI-induced chain-reaction economic meltdown. The S&P 500 drops 38%. The unemployment rate reaches 10.2%. Prime mortgages crack. The private credit complex collapses through a series of correlated bets on white-collar productivity growth.

This scenario is logically consistent, its financial mechanisms are meticulously researched, and its core argument—that an extreme abundance of intelligence destroys the consumer economy it was supposed to enhance—is highly provocative. Parts of it will likely prove prescient. There is real turbulence ahead, possibly even extreme hardship. The transition to an age of intelligence abundance will by no means be smooth.

For over five years, I have been immersed in this kind of thinking. I have been building frameworks to understand what happens when intelligence becomes abundant, the AI-energy flywheel begins to spin, and we transition from a human-centric economy to something utterly new. In related articles I've written, I have described this as a shift towards a fundamentally new type of economic system: a form of 'Post-human Economics.' From the perspective of this work, I want to offer a considered response to Citrini's argument—based on my years of analysis—that leads to a starkly different conclusion.

Citrini's argument is that abundant intelligence destroys the income side of the economy—wages, jobs, consumer spending—triggering a financial crisis. My argument is that abundant intelligence is also destroying the cost side of the economy, and potentially faster. When the prices of goods and services collapse along with wages, you are not facing a crisis. You are in the midst of a transition to a radically new system; a system in which all the old norms, rules, and metrics become incoherent.

So, what is the core error in Citrini's article? Their article is using the instruments of the 'human economy' to measure the 'post-human economy.' Then, it mistakes the instrument's erratic readings for the system's collapse.

No one has a crystal ball; no one has all the answers. We are all piecing together a seven-dimensional puzzle that no one fully understands. But I believe Citrini's article, though sophisticated, may be making a profound and instructive error. And my own work is pointing directly to it.

My timeframe is also longer than Citrini's. Their scenario unfolds over two years. I am looking at a ten to twenty-year span. I acknowledge there could be serious turbulence ahead: a 'Fourth Turning'-style moment of chaos, social unrest, and institutional collapse. Some version of what they describe might indeed come to pass. But my argument is that AI and the broader forces of the 'Exponential Age' can ultimately take us into a new kind of economy. One that actually functions. One that is, in many ways, better than anything we have known.

The Wrong Metrics

This is the core argument I want to make; if I'm right, it reframes everything.

Every data point used in Citrini's article to build its argument—the 10.2% unemployment rate, the 38% drop in the S&P 500, the surge in San Francisco mortgage delinquencies, the stagnation of money velocity—is all denominated in the old system. Every metric is native to the economy we have been living in. The one built around human labor input, conditions of material scarcity, and GDP as the scorecard.

It's understandable that the authors look at these readings and see disaster. But what if these indicators are not recording the death of the economy? What if they are recording the death of an 'economic measurement framework' that can no longer describe the reality is becoming?

Think of it another way. At the heart of Citrini's article is a powerful concept: 'Ghost GDP.' Output that appears in the national accounts but never circulates in the real economy. They present it as evidence of dysfunction. But I would flip this entirely. Ghost GDP is not a bug; it's a signal. It's telling us that GDP itself is breaking down as a meaningful indicator of the state of things. The instrument is failing, and Citrini is mistaking the failing instrument's readings for the true condition of the patient.

In my research on post-human economics, I have argued that as we transition to an economy built on automated inputs and extreme abundance, GDP becomes incoherent. It cannot capture an economy where the cost of many goods and services is trending towards zero—unevenly, across different domains, but surely. It cannot capture the massive uplift in human well-being when intelligence is hyper-abundant and nearly free. It certainly cannot capture the emergence of 'Autonomous Economic Activity'—where AIs transact with other AIs—which has no substantive link to human labor markets at all.

In the post-human economy, GDP is not a coherent measure of anything. So, what metrics should we watch?

Intelligence Output Per Unit Energy

This is my answer; this idea is at the core of my thinking about the future post-human economy.

In the coming economy, the most coherent measure of prosperity will be intelligence output per unit of energy. How efficiently is our civilization converting energy into useful intelligence?

This is the metric that resolves the paradox at the heart of the Citrini scenario. Because at the very moment their scenario shows GDP shrinking, the S&P plummeting, and unemployment soaring, intelligence output per unit of energy is going vertical.

Think about what is driving the crisis Citrini predicts. AI models are getting more powerful, compute costs are falling, and inference costs are crashing through the floor. Energy systems managed by AI are becoming more efficient. Each of these forces—the very ones destroying the old economic metrics—is simultaneously sending 'intelligence output per unit energy' soaring into the stratosphere.

This is the key insight: there are two lines on the chart. One line—GDP, employment, consumer spending—is going down; the other line—intelligence output per unit energy—is going up exponentially. Citrini's article stares only at the descending line and concludes we are in crisis. My contention is that the ascending line is the real signal, and the descending signal is just the noise of the old system dying.

In a world where intelligence becomes hyper-abundant, everything is downstream of better, more abundant intelligence. Scientific breakthroughs, new materials, advanced medicine, cheaper energy, better infrastructure, more efficient manufacturing—all of it flows from the same source: our relentlessly increasing ability to convert energy into intelligence.

Citrini's article looks at a GPU cluster in North Dakota and says: that machine just destroyed 10,000 white-collar jobs in Manhattan. I look at the same GPU cluster and say: that machine just collapsed the cost of drug discovery, materials science, legal services, education, energy management, and software development. Both observations are true, but that article stares only at the income side of the ledger and barely glances at the expenditure side.

And this is the deeper error.

Radical Prosperity

Yes, output is decoupling from the labor market. Citrini is right about that. But the same force that is destroying wages is also destroying costs. When AI pushes the price of legal services towards near-zero, you no longer need a $180,000 annual salary to afford a lawyer; when AI collapses the cost of medical diagnosis, you don't need expensive health insurance to get a diagnosis. When coding agents make software nearly free, the $500,000 annual SaaS renewal fees that Citrini frets about are not just a problem for the vendor—they are a massive saving for the buyer.

Viewed through the lens of GDP, this looks like the collapse of the consumer economy;但从另一个角度看, this is the birth of Deflationary Prosperity. It is wealth through abundance. Even as nominal incomes fall, real purchasing power explodes. The obtaining power of the average person surges in ways traditional metrics cannot capture.

If a person earns $50,000 but lives in a world where AI has pushed the cost of healthcare, education, legal advice, financial planning, software, entertainment, and creative services to near-zero, are they richer or poorer than the person earning $180,000 in 2024?

Citrini's paper never considers this. It tracks the fall in wages but not the synchronous fall in the 'cost of living.'

I can hear some readers screaming at me. I am not naive. There are important goods and services whose costs will not fall quickly, or perhaps at all, like housing, physical food, and (for a time at least) energy. This process will be wildly uneven. Some areas will see cost collapses within years, others may take a decade or more. This transition will be painful for many, a key social reality we must address, the depth of which is beyond this article, but I have written about it. I have written about the 'hairpin turn' ahead and warned that a 'Fourth Turning' moment is highly likely. There will be social and political turmoil, I do not disagree.

The Foundation Layer Flywheel: The Real Braking Mechanism

But Citrini's scenario paints this transition as a one-way spiral to ruin. They say there is no natural brake here, no bottom to the displacement loop.

I disagree. The braking mechanism is abundance itself.

This brings me to the engine I call the Foundation Layer Flywheel.

Back in 2023, I wrote about the deep symbiosis between AI and clean energy. AI needs vast amounts of energy, but AI is also the only technology that can manage the kind of incredibly complex, distributed energy systems we are building. More AI unlocks more energy, more energy powers more AI. Round and round it goes.

This flywheel is the foundation of the entire Exponential Age. It underpins everything that happens above it. This is also why there is a natural brake on Citrini's displacement spiral—and their model fails to account for it.

As intelligence output per unit energy increases, the flywheel spins faster. Cheaper, more abundant AI makes the energy system smarter; smarter energy systems provide cheaper energy; cheaper energy makes AI cheaper. Cheaper AI then permeates downstream into everything: cheaper materials science, cheaper manufacturing, cheaper healthcare, cheaper infrastructure.

Citrini's article imagines a negative feedback loop: AI destroys jobs -> unemployed workers consume less -> companies buy more AI -> repeat, with no natural brake.

But running in parallel is a positive feedback loop, and it is at least as powerful: AI gets smarter -> energy gets cheaper -> intelligence output per unit energy rises -> the cost of everything downstream of intelligence falls -> material conditions of life improve even as nominal GDP shrinks.

Which loop will dominate? That is the question. In my view, the positive loop has the laws of physics on its side. It is driven by the exponential improvement in converting energy to intelligence—a curve that has been steepening for years and shows no sign of slowing. The negative loop, by contrast, is driven by institutional and political inertia: slow-moving mortgage markets, fiscal policy, and labor market adjustments. These are real and will cause real pain, but they are not immutable laws of nature. They are human constructs, and humans can change them.

AI and Robotics Are Part of Demographics

There is another point, completely missed by Citrini's article, that is one of the most important macro forces of our time.

Demographics.

Developed nations are running out of workers. The working-age population is shrinking sharply in the US, Europe, Japan, South Korea, and China. This is the demographic doom loop I often write about. Fewer babies, longer lives, inverted population pyramids—nothing like this has existed in human history before.

As Raoul has long made clear, the golden rule is: GDP growth = population growth + productivity growth + debt growth. Population growth has vanished. It's been gone for a while. That means the only way to keep the GDP game going is to add debt. We borrow from tomorrow to keep today's party going.

Now think about what happens when AI and humanoid robots enter this environment. Citrini's article frames the arrival of machine intelligence as an invasion of a healthy labor market. AI crashes through the gates, and millions of workers are cast aside.

But that's not the reality. AI is entering a world that desperately needs it. We are running out of people. The working-age population in the Global North is shrinking fast, and without AI and robotics, GDP growth would be headed for structural decline anyway.

Kevin Kelly calls what's coming 'The Handover.' As the human population peaks and declines, billions of AI agents and tens of millions of humanoids come online to fill the gap. We are handing the economy over to non-human actors.

This doesn't erase the pain of individual transitions. Real people losing real jobs face real difficulties, and we need to face that. But at the macro level, AI and robotics are not replacing workers; they are filling a demographic hole that was about to swallow the entire economy.

Citrini's scenario imagines a world where AI destroys the job market and no one can find work. But what if by 2028 reality looks more like this: AI and humanoids fill millions of positions left vacant by labor shortages, and humans displaced from knowledge jobs—painfully, but with support—migrate into the emerging economy I'm about to describe?

The Human Residue

Because this is what Citrini's article never considers. As the old economy contracts, a new economy is self-organizing from the ground up.

I've written about the rise of the independent industrialist. Sam Altman talks about the one-person billion-dollar company. In some fields, AI tools and agents allow a single highly productive individual to output what required hundreds of employees before. We will see millions of these new economic actors—independent operators and micro-teams managing vast arrays of AI agents—creating enormous value in ways the old economic framework could not foresee.

Anthropic's research into how people use Claude reveals the contours of this future. Software development. Consulting. Financial services. Marketing. Content creation. In every field, high-capability individuals armed with AI are becoming one-person enterprises. This is new economic activity. And much of it will happen outside the structures monitored by Citrini's work.

But a deeper shift is underway. As machine intelligence takes over all the mental work—coding, legal documents, financial analysis, data processing—economic value migrates up the Maslow hierarchy to levels only humans can provide.

I call this 'The Human Residue.' The parts of value creation that require being human. The attention, empathy, and recognition from another person who truly sees you. It is art and narrative from a real, lived experience. It is the counselor who guides you through a stressful move, the guide who helps you navigate a life crisis, the community builder who creates a place you feel you belong.

When AI does all the paperwork, what becomes scarce? Feeling. Connection. Meaning. A vast new economy will form around these irreducible human outputs. It will command enormous value. But it won't be captured in GDP, nor tracked by the metrics in Citrini's article.

This is the economy emerging on the other side of the singularity. Not a dead zone of mass unemployment. But an old economy being composted to nourish something new, strange, and in many ways richer.

System Transition

Let's put this all together.

Citrini's article asks a core question: what happens when a scarce input (intelligence) becomes abundant?

This is exactly the right question. Throughout modern economic history, human intelligence has been that scarce, premium-priced input. They argue that premium is dissipating, and that is true. In more and more tasks, machine intelligence is becoming a competent and rapidly evolving substitute for human intelligence. On this, we agree.

But Citrini concludes that the dissipation of the human intelligence premium is a 'crisis.' I believe it is precisely the 'transition.' They are staring at the dissolving caterpillar and screaming that the creature is dying. In a sense, they are right—the caterpillar is dying. But inside the chrysalis, something else is forming.

What is forming is a Post-human Economy. An economy where intelligence is no longer scarce but abundant like air. An economy where the cost of knowledge work and eventually much physical production will trend towards zero—not overnight, not evenly across domains, but relentlessly. An economy where the fundamental measure of prosperity is no longer how much nominal economic output we produce, but how efficiently we convert energy into intelligence. An economy where the value humans exchange with each other migrates to a deeper place: empathy, meaning, connection, creativity, and the sheer experience of being alive with other conscious beings.

We are not heading for a 'Global Intelligence Crisis'; we are stepping into a 'Global Intelligence Transition.' We are entering a completely new economic system, one we are all struggling to understand. Yes, the transition will be bumpy, perhaps even violently turbulent. There will be chaos, pain, and political shock. A 'Fourth Turning' is likely real. Some of what Citrini describes—job losses, SaaS industry collapse, friction going to zero—is probably coming, and faster than most think.

But viewed from the longer timeframe I'm observing—ten to twenty years, not a mere two—their conclusion begins to look untenable. A Great Recession rivaling the GFC with a 57% drop and no natural brake? That conclusion depends entirely on an assumption: that those old metrics still reflect the truth of the system.

I don't think they do. There will be real pain, but that pain is characteristic of the transition process, not evidence that the destination is inevitably disaster.

There are two lines on the chart:

  • GDP is going down.

  • Intelligence output per unit energy is going up.

One of these lines is the real signal, and the other is just the noise of a dying measurement system.

If we want to understand what is happening around us now, we need to make sure we are watching both lines.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Bitpush TG Discussion Group:https://t.me/BitPushCommunity

Bitpush TG Subscription: https://t.me/bitpush

Original link:https://www.bitpush.news/articles/7614423

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core argument of Citrini Research's paper 'The 2028 Global Intelligence Crisis'?

ACitrini Research argues that an abundance of AI-driven intelligence will destroy the income side of the economy (wages, jobs, consumer spending), triggering a chain reaction of financial collapse, including a 38% drop in the S&P 500 and 10.2% unemployment, with no natural braking mechanism to stop the downward spiral.

QAccording to David Mattin, what is the fundamental flaw in Citrini's analysis?

AMattin argues that Citrini's analysis uses outdated economic indicators from the 'human economy' (like GDP, unemployment rates) to measure the emerging 'post-human economy,' mistaking the breakdown of these old measurement tools for the breakdown of the entire economic system itself.

QWhat new metric does David Mattin propose as a more coherent measure of prosperity in a post-human economy?

AMattin proposes 'Intelligence output per unit energy' as the key metric, which measures how efficiently our civilization converts energy into useful intelligence. He argues this metric is soaring exponentially even as traditional indicators like GDP fall.

QHow does Mattin's 'Foundation Layer Flywheel' concept act as a natural brake on the economic collapse Citrini predicts?

AThe Foundation Layer Flywheel describes the symbiotic relationship between AI and energy: cheaper, more abundant AI makes energy systems more efficient, and cheaper energy makes AI even cheaper and more powerful. This creates a powerful positive feedback loop that drives down the cost of nearly everything downstream, acting as a deflationary brake and creating prosperity that offsets income destruction.

QWhat does Mattin mean by the 'human residue' in the future economy?

A'Human residue' refers to the economic value that migrates to uniquely human traits—such as empathy, connection, meaning, creativity, and the experience of conscious existence—once AI handles all intellectual and analytical tasks. A new economy will form around these irreducibly human outputs, creating value that traditional metrics cannot capture.

Nội dung Liên quan

Chỉ số Sáng tạo 50 tăng mạnh 10,73%, Vì sao thị trường A-share diễn ra 'Đảo chiều hình chữ V'?

Sau nhiều phiên điều chỉnh liên tiếp, thị trường chứng khoán Trung Quốc đã có một ngày tăng điểm mạnh mẽ vào ngày 21/7 với mô hình phục hồi hình chữ V. Chỉ số Kechuang 50 (Sci-Tech Innovation Board 50) dẫn đầu với mức tăng kỷ lục 10,73% trong gần một năm, trong khi ba chỉ số chính của Thượng Hải và Thâm Quyến cũng đồng loạt tăng. Khối lượng giao dịch đạt 2.970 tỷ nhân dân tệ, với hơn 3.100 cổ phiếu tăng giá. Lực lượng dẫn dắt đợt phục hồi là toàn bộ chuỗi ngành bán dẫn, bao gồm thiết bị, bộ nhớ, wafer và HBM. Các quỹ ETF chủ đề bán dẫn liên quan cũng tăng mạnh, nhiều quỹ tăng trên 10%. Sự bật tăng mạnh này được cho là nhờ sự cộng hưởng của ba yếu tố chính: 1. **Dòng tiền đổ vào:** Tín hiệu tích cực từ việc các "đội quân quốc gia", công ty bảo hiểm, công ty niêm yết và các quỹ công/tư tăng mua vào, giúp nâng đỡ thanh khoản và lòng tin thị trường. Các ETF chỉ số rộng đã chứng kiến dòng tiền ròng lớn. 2. **Hỗ trợ từ chính sách:** Các cam kết từ Ủy ban Giám sát Chứng khoán Trung Quốc (CSRC) về việc duy trì thị trường ổn định đã tạo tâm lý tích cực. 3. **Môi trường bên ngoài ổn định:** Sự phục hồi của thị trường chứng khoán toàn cầu, đặc biệt là ở Hàn Quốc, đã tạo điều kiện thuận lợi cho đợt bật lại của cổ phiếu công nghệ Trung Quốc. Các tổ chức phân tích nhận định rằng giai đoạn hoảng loạn nhất của ngành công nghệ nhiều khả năng đã qua đi sau đợt điều chỉnh sâu. Mặc dù thị trường ngắn hạn vẫn có thể biến động, nhưng xu hướng công nghiệp dài hạn như nhu cầu AI, bán dẫn thay thế trong nước vẫn nguyên vẹn. Các nhà đầu tư được khuyến nghị tập trung vào các phân khúc then chốt với nguồn cung vẫn còn hạn chế trong chuỗi AI, đồng thời theo dõi kết quả báo cáo tài chính và động thái của các nhà đầu tư tổ chức.

marsbit16 phút trước

Chỉ số Sáng tạo 50 tăng mạnh 10,73%, Vì sao thị trường A-share diễn ra 'Đảo chiều hình chữ V'?

marsbit16 phút trước

Cổ Phiếu Công Nghệ Có Động Lực Mạnh Tại Mỹ Ghi Nhận Phiên Tăng Mạnh Nhất Lịch Sử, Nhưng Đợt Sụt Giảm Đã Kết Thúc?

Bài viết phân tích đợt bật tăng mạnh mẽ của cổ phiếu công nghệ theo đà tăng trưởng (momentum) trên thị trường chứng khoán Mỹ vào ngày 21/7. Dù các chỉ số như yếu tố động lượng TMT của Morgan Stanley và chỉ số động lượng beta cao của Goldman Sachs ghi nhận mức tăng mạnh kỷ lục, đặc biệt là ở lĩnh vực bán dẫn với sự đóng góp của các mã như Micron và Intel, bối cảnh tổng thể vẫn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Đợt phục hồi này được cho là xuất phát từ việc các nhà đầu tư bán khống bị buộc phải mua lại cổ phiếu (short squeeze) sau khi nhóm cổ phiếu này đã lao dốc tới 33%. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia tỏ ra thận trọng. BTIG cảnh báo đây có thể chỉ là đợt bật tăng kỹ thuật trong bối cảnh thị trường có độ rộng yếu (số cổ phiếu giảm giá nhiều hơn tăng giá) và khối lượng giao dịch thấp, khuyến nghị nhà đầu tư nên bán ra khi giá lên cao. Trong khi đó, Goldman Sachs và UBS lạc quan hơn, cho rằng đợt bán tháo đã gần kết thúc và đây là cơ hội để mua vào từng bước, đặc biệt là các cổ phiếu AI, mặc dù khuyến cáo nên sử dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro. Triển vọng tiếp theo của thị trường phụ thuộc lớn vào mùa báo cáo tài chính, với trọng tâm là kết quả của Alphabet và định hướng chi tiêu vốn cho AI. Đồng thời, thị trường trái phiếu cũng đang cảnh báo khi lợi suất trái phiếu dài hạn tăng lên, cùng với giá dầu leo thang do căng thẳng địa chính trị, có thể gây áp lực lên cổ phiếu trong thời gian tới.

marsbit22 phút trước

Cổ Phiếu Công Nghệ Có Động Lực Mạnh Tại Mỹ Ghi Nhận Phiên Tăng Mạnh Nhất Lịch Sử, Nhưng Đợt Sụt Giảm Đã Kết Thúc?

marsbit22 phút trước

Cổ phiếu 'Động lượng Công nghệ' Mỹ ghi nhận mức tăng trong ngày lớn nhất lịch sử, nhưng đã kết thúc đợt sụt giảm mạnh chưa?

Cổ phiếu động lực công nghệ Mỹ đã bật tăng mạnh nhất trong lịch sử vào ngày 21/7, với chỉ số yếu tố động lượng TMT của Morgan Stanley tăng hơn 12%. Đợt phục hồi này diễn ra sau ba phiên giảm liên tiếp và mức sụt giảm tích lũy 33% từ mức đỉnh, được thúc đẩy chủ yếu bởi lĩnh vực bán dẫn và hiện tượng "bán tháo ép" (short squeeze) khi các nhà đầu tư bán khống phải đóng vị thế. Tuy nhiên, sức mạnh của đợt bật tăng bị nghi ngờ do khối lượng giao dịch thấp hơn mức trung bình và sự phân hóa rộng rãi trên thị trường - chỉ số chính tăng nhưng số cổ phiếu giảm giá lại nhiều hơn số tăng giá. Các quan điểm chiến lược trái ngược nhau: BTIG khuyến nghị "bán ra khi giá lên" vì lực cản kỹ thuật mạnh, trong khi Goldman Sachs và UBS cho rằng đợt bán tháo đã gần kết thúc và đề xuất mua vào từng phần. Mùa báo cáo kết quả kinh doanh, đặc biệt là từ Alphabet, cùng với diễn biến lợi suất trái phiếu kho bạc tăng cao và giá dầu leo thang do căng thẳng địa chính trị, sẽ là những yếu tố then chốt quyết định tính bền vững của đợt phục hồi này.

链捕手25 phút trước

Cổ phiếu 'Động lượng Công nghệ' Mỹ ghi nhận mức tăng trong ngày lớn nhất lịch sử, nhưng đã kết thúc đợt sụt giảm mạnh chưa?

链捕手25 phút trước

Bitcoin xuất hiện 3 tín hiệu đáy vĩ mô – Nhưng liệu BTC có thể đạt 70.000 USD?

Thị trường đang dần chuyển hướng nhận định từ "đáy cục bộ" sang "đáy vĩ mô" đối với Bitcoin. Từ góc độ kỹ thuật, việc BTC vượt ngưỡng 66.000 USD đã thổi bùng tâm lý lạc quan. Nhà phân tích Ali Martinez chỉ ra rằng Bitcoin một lần nữa xuất hiện ba tín hiệu kỹ thuật trùng khớp với các đáy chu kỳ vĩ mô trong lịch sử: RSI hàng tháng giảm xuống ~43.65, Chande Momentum Oscillator (CMO) đạt ~-71 và giá giao dịch quanh đường trung bình động 50 tháng. Mô hình tương tự từng xuất hiện vào các năm 2015, 2019 và 2022, thường báo hiệu giai đoạn tích lũy mạnh trước những đợt tăng giá lớn. Tuy nhiên, tính bền vững của đà tăng vẫn phụ thuộc vào thanh khoản. Dữ liệu on-chain cho thấy một nghịch lý: giá phá vỡ nhưng dòng tiền không theo kịp. Vốn hóa thị trường stablecoin đã giảm hơn 10 tỷ USD trong tháng qua, và stablecoin tiếp tục rời khỏi các sàn giao dịch trong 35 ngày liên tiếp, trong khi hoạt động tích lũy Bitcoin trên thị trường giao ngay chưa có dấu hiệu tăng mạnh. Do đó, dù tín hiệu kỹ thuật lạc quan, việc chuyển dịch sang đáy vĩ mô và một đợt bứt phá quyết định lên vùng 70.000 USD vẫn cần được xác nhận thêm bởi dòng thanh khoản mới.

ambcrypto29 phút trước

Bitcoin xuất hiện 3 tín hiệu đáy vĩ mô – Nhưng liệu BTC có thể đạt 70.000 USD?

ambcrypto29 phút trước

Hợp lâu tất phân, phân lâu tất hợp: Khi L1 trở thành Rollup của chính nó, cục diện cuối cùng của Ethereum là gì?

Từ lâu, cộng đồng Ethereum đã lo lắng về việc L2 làm suy yếu giá trị và tính kết hợp toàn cầu của L1. Bài viết thảo luận về sự tiến hóa trong mối quan hệ giữa L1 và L2, nhấn mạnh rằng lộ trình mở rộng quy mô của Ethereum đang thay đổi. Trọng tâm trước đây của L2 là cung cấp không gian giao dịch rẻ hơn, nhưng khi L1 tự nâng cao khả năng xử lý thông qua tăng Gas Limit, statelessness và zkEVM, vai trò của L2 đang được định vị lại. Trong tương lai, L2 sẽ cần cung cấp các giá trị khác biệt như tối ưu hóa ứng dụng cụ thể, tính riêng tư và mô hình quản trị linh hoạt, thay vì chỉ là không gian thực thi chi phí thấp. L1 sẽ đóng vai trò là trung tâm toàn cầu mạnh mẽ cho việc giải quyết, trạng thái chia sẻ và thanh khoản. Một thách thức lớn là sự phân mảnh do nhiều L2 gây ra, cắt nhỏ tính thanh khoản và trải nghiệm người dùng. Giải pháp nằm ở việc cải thiện khả năng tương tác, chẳng hạn thông qua các khung Intent mở (như Open Intents Framework) và Lớp Tương tác Ethereum (EIL), nhằm tạo trải nghiệm xuyên chuỗi liền mạch. Rút ngắn thời gian xác nhận cuối cùng (finality) của L1 từ cấp phút xuống cấp giây cũng rất quan trọng để tăng tốc các tương tác xuyên chuỗi. Một quan điểm thú vị được đưa ra bởi nhà nghiên cứu Barnabé Monnot: với sự phát triển của hệ thống chứng minh (như zkEVM), bản thân L1 cuối cùng có thể trở thành một dạng "Rollup của chính nó". Điều này không có nghĩa là L1 bị "hạ cấp", mà mô tả một kiến trúc nơi việc xác thực bằng chứng mật mã có thể thay thế việc thực thi lại toàn bộ giao dịch bởi mọi node, từ đó làm mờ ranh giới truyền thống giữa L1 và L2. Các Native Rollup trong tương lai có thể kế thừa khả năng xác minh một cách nguyên bản hơn từ L1. Tóm lại, tương lai của Ethereum không phải là L1 thay thế L2 hay ngược lại, mà là sự hình thành của một hệ sinh thái gồm nhiều môi trường thực thi đa dạng (L2) với các chức năng và mô hình khác nhau, nhưng cùng chia sẻ nền tảng bảo mật, thanh khoản và trạng thái từ một L1 vững chắc. Thách thức lớn nhất là kết nối lại những thứ đã bị phân mảnh do mở rộng quy mô, để Ethereum một lần nữa cảm thận như một chuỗi thống nhất cho người dùng.

链捕手39 phút trước

Hợp lâu tất phân, phân lâu tất hợp: Khi L1 trở thành Rollup của chính nó, cục diện cuối cùng của Ethereum là gì?

链捕手39 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片