Báo cáo nghiên cứu chuyên sâu về AI và Crypto: Kỷ nguyên đồng sinh giữa thuật toán và sổ cái
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Báo cáo nghiên cứu chuyên sâu về AI và Crypto: Kỷ nguyên đồng sinh giữa thuật toán và sổ cái
Tiền tệ trong tương lai sẽ lưu chuyển như thông tin, các ngân hàng sẽ hòa nhập vào cơ sở hạ tầng internet và tài sản sẽ trở thành các gói dữ liệu có thể định tuyến.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tóm tắt
Năm 2026, sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền mã hóa đã bước từ giai đoạn “chứng minh khái niệm” sang một giai đoạn mới: “tích hợp hệ thống”. Lõi của cuộc cách mạng mô hình công nghệ này nằm ở sự kết nối sâu sắc giữa AI – với vai trò là lớp ra quyết định và xử lý – và blockchain – với vai trò là lớp thực thi và thanh toán. Ở cấp độ năng lực tính toán, các mạng lưới Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung (DePIN) đang tái cấu trúc cục diện cung – cầu về cơ sở hạ tầng AI bằng cách tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu; ở cấp độ trí tuệ, các giao thức như Bittensor thông qua cơ chế khuyến khích đang kiến tạo một “thị trường trí tuệ máy”, thúc đẩy quá trình dân chủ hóa thuật toán; còn ở cấp độ ứng dụng, các tác tử AI (AI Agents) đang tiến hóa từ những công cụ hỗ trợ thành các chủ thể kinh tế bản địa trên chuỗi, trong khi việc triển khai giao thức thanh toán x402 và tiêu chuẩn danh tính ERC-8004 đang mở đường cho khả năng thương mại hóa của chúng.
Đồng thời, việc tích hợp ứng dụng giữa mã hóa đồng nhất đầy đủ (FHE), học máy bằng chứng không tiết lộ (ZKML) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đang xây dựng nên một mô hình mới mang tên “tính toán bảo mật lai”. Một thí nghiệm tiên phong của Viện Chính sách Bitcoin đã hé lộ một viễn cảnh gây chấn động: Khi AI được trao quyền tự chủ kinh tế, tới 90,8% đã chọn tiền tệ số bản địa, trong đó 48,3% chọn Bitcoin làm công cụ lưu trữ giá trị hàng đầu. Cuộc chuyển đổi này đang định hình lại nền tảng logic của cơ sở hạ tầng tài chính toàn cầu — tiền tệ tương lai sẽ lưu chuyển như thông tin, ngân hàng sẽ hòa nhập vào kiến trúc nền tảng internet, và tài sản sẽ trở thành các gói dữ liệu có thể định tuyến.
I. Tái cấu trúc cơ sở hạ tầng: DePIN và năng lực tính toán phi tập trung
Sự khát khao vô hạn của AI đối với GPU và tính dễ tổn thương của chuỗi cung ứng toàn cầu vốn tồn tại một mâu thuẫn tự nhiên. Tình trạng thiếu hụt GPU thường xuyên trong giai đoạn 2024–2025 đã tạo điều kiện bùng nổ cho các mạng lưới Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung (DePIN). Hiện nay, các nền tảng năng lực tính toán phi tập trung chủ yếu chia làm hai phe phái: Phe thứ nhất, tiêu biểu là Render Network và Akash Network, xây dựng thị trường hai bên nhằm tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu. Render Network đã trở thành chuẩn mực trong lĩnh vực kết xuất đồ họa phân tán bằng GPU, không chỉ giảm chi phí sáng tạo nội dung 3D mà còn hỗ trợ các tác vụ suy luận AI thông qua chức năng phối hợp dựa trên blockchain; còn Akash, kể từ năm 2023, đã đạt bước tiến vượt bậc nhờ mạng chính GPU, cho phép các nhà phát triển thuê các chip hiệu năng cao để huấn luyện và suy luận các mô hình quy mô lớn. Đột phá then chốt của Render nằm ở mô hình Cân bằng Đốt – Đúc (Burn-Mint Equilibrium), nhằm thiết lập mối quan hệ nhân quả trực tiếp giữa mức sử dụng và dòng chảy token — khi khối lượng công việc tính toán trên mạng tăng lên, phí người dùng trả sẽ kích hoạt việc đốt token, trong khi các nút cung cấp tài nguyên tính toán sẽ nhận phần thưởng dưới dạng token mới được đúc.
Phe thứ hai, tiêu biểu là Ritual, đại diện cho một lớp điều phối tính toán thế hệ mới: thay vì cố gắng thay thế dịch vụ điện toán đám mây, Ritual hoạt động như một lớp thực thi chủ quyền, mở và mô-đun, nhúng trực tiếp các mô hình AI vào môi trường thực thi blockchain. Sản phẩm Infernet của Ritual cho phép hợp đồng thông minh gọi liền mạch kết quả suy luận AI, giải quyết bài toán kỹ thuật lâu đời: “ứng dụng trên chuỗi không thể chạy AI một cách bản địa”. Trong mạng lưới phi tập trung, việc xác minh “tính đúng đắn của quá trình tính toán” là bài toán trọng tâm. Các tiến bộ kỹ thuật năm 2025 chủ yếu tập trung vào việc tích hợp ứng dụng giữa học máy bằng chứng không tiết lộ (ZKML) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Kiến trúc Ritual áp dụng thiết kế độc lập với hệ thống chứng minh, cho phép các nút lựa chọn thực thi mã TEE hoặc tạo chứng minh ZK tùy theo yêu cầu nhiệm vụ, đảm bảo mọi kết quả suy luận do mô hình AI tạo ra đều có thể truy vết, kiểm toán được và đảm bảo tính toàn vẹn.
Tính năng tính toán bảo mật trên GPU NVIDIA H100, nhờ tường lửa cấp phần cứng cách ly bộ nhớ, chỉ gây thêm chi phí xử lý dưới 7% trong suy luận, từ đó cung cấp nền tảng hiệu năng cho các ứng dụng tác tử AI đòi hỏi độ trễ thấp và thông lượng cao. Báo cáo xu hướng năm 2026 của Messari chỉ ra rằng nhu cầu tính toán liên tục bùng nổ cùng với việc nâng cao năng lực của các mô hình nguồn mở đang mở ra các nguồn thu mới cho mạng lưới năng lực tính toán phi tập trung. Cùng với việc nhu cầu ngày càng tăng đối với dữ liệu thực tế khan hiếm, giao thức thu thập dữ liệu DePAI dự kiến sẽ đạt bước đột phá vào năm 2026, nhờ cơ chế khuyến khích theo kiểu DePIN, tốc độ và quy mô thu thập dữ liệu của nó sẽ vượt trội rõ rệt so với các giải pháp tập trung.
II. Dân chủ hóa trí tuệ: Bittensor và thị trường trí tuệ máy
Sự xuất hiện của Bittensor đánh dấu việc kết hợp AI và Crypto đã bước vào giai đoạn mới: “thị trường hóa trí tuệ máy”. Khác với các nền tảng tính toán đơn lẻ truyền thống, Bittensor hướng tới việc xây dựng một cơ chế khuyến khích nhằm kết nối, cho phép học lẫn nhau và cạnh tranh phần thưởng giữa các mô hình học máy trên toàn cầu. Lõi của nó là Đồng thuận Yuma — một cơ chế đồng thuận dựa trên lợi ích chủ quan, lấy cảm hứng từ ngành ngữ dụng học Grice, giả định rằng những cộng tác viên hiệu quả có xu hướng đưa ra các câu trả lời chân thực, liên quan và giàu thông tin, bởi đây là chiến lược tối ưu để giành phần thưởng cao nhất trong cảnh quan khuyến khích. Để ngăn chặn sự cấu kết ác ý hoặc thiên lệch, Đồng thuận Yuma giới thiệu cơ chế cắt tỉa (Clipping), giảm trọng số vượt quá ngưỡng chuẩn đồng thuận nhằm đảm bảo độ bền vững của hệ thống.
Đến năm 2025, Bittensor đã tiến hóa thành kiến trúc nhiều lớp: lớp dưới cùng là sổ cái Subtensor do Quỹ Opentensor quản lý, còn lớp trên gồm hàng chục mạng con chuyên biệt, mỗi mạng tập trung vào các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, dự báo âm thanh, nhận dạng hình ảnh… Cơ chế “TAO Động” được giới thiệu tự động tạo ra các hồ dự trữ giá trị độc lập cho từng mạng con thông qua nhà tạo thị trường tự động, với giá cả được xác định bởi tỷ lệ giữa token TAO và token Alpha. Cơ chế này thực hiện phân bổ tài nguyên tự động: các mạng con có nhu cầu cao và chất lượng đầu ra tốt hơn sẽ thu hút nhiều khoản đặt cược hơn, từ đó nhận được tỷ lệ phát hành TAO hàng ngày cao hơn. Cấu trúc thị trường cạnh tranh này được ví von sinh động như “Olympic của trí tuệ”, loại bỏ các mô hình kém hiệu quả thông qua chọn lọc tự nhiên.
Tháng 11 năm 2025, nhóm phát triển Bittensor thực hiện điều chỉnh lớn đối với logic phát hành, ra mắt Taoflow — một mô hình phân bổ phần phát hành cho mạng con dựa trên luồng TAO ròng. Đặc biệt hơn, tháng 12 năm 2025 chứng kiến lần giảm phát đầu tiên của TAO, lượng phát hành hàng ngày giảm từ khoảng 7.200 TAO xuống còn 3.600 TAO. Việc giảm phát bản thân nó không phải là yếu tố đẩy giá tự động; liệu có tạo ra áp lực tăng giá bền vững hay không phụ thuộc vào việc nhu cầu có bắt kịp hay không. Messari chỉ ra rằng mạng lưới theo kiểu Darwin sẽ thúc đẩy quá trình gỡ bỏ định kiến khỏi ngành tiền mã hóa thông qua một vòng tuần hoàn tích cực: vừa thu hút được nhân tài hàng đầu, vừa đưa vào nhu cầu cấp tổ chức, từ đó không ngừng củng cố chính mình. Người đứng đầu bộ phận nghiên cứu của Pantera Capital dự đoán rằng số lượng giao thức AI phi tập trung hàng đầu trong các lĩnh vực chính sẽ giảm xuống còn 2–3 giao thức vào năm 2026, thông qua sáp nhập hoặc chuyển đổi thành quỹ ETF, ngành công nghiệp sẽ bước vào giai đoạn trưởng thành và tích hợp.
III. Sự trỗi dậy của nền kinh tế tác tử: Các tác tử AI với tư cách là chủ thể trên chuỗi
Trong chu kỳ 2024–2025, các tác tử AI đang trải qua một sự biến đổi bản chất: từ “công cụ hỗ trợ” chuyển thành “chủ thể bản địa trên chuỗi”. Các tác tử AI hiện nay trên chuỗi được xây dựng dựa trên kiến trúc ba lớp phức tạp: lớp đầu vào dữ liệu thu thập dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực thông qua nút blockchain hoặc API, đồng thời kết hợp dữ liệu ngoài chuỗi thông qua oracle; lớp ra quyết định AI/ML sử dụng mạng nơ-ron hồi quy dài-ngắn hạn (LSTM) để phân tích xu hướng giá hoặc áp dụng học tăng cường để lặp lại tìm ra chiến lược tối ưu trong các trò chơi thị trường phức tạp, việc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trao cho tác tử khả năng hiểu ý định mơ hồ của con người; còn lớp tương tác blockchain là chìa khóa để hiện thực hóa “tự chủ tài chính”, khi tác tử có thể quản lý ví không giám sát, tự động tính toán phí Gas tối ưu, xử lý số ngẫu nhiên, thậm chí tích hợp công cụ bảo vệ MEV để tránh bị front-run.
Báo cáo năm 2025 của a16z đặc biệt nhấn mạnh trụ cột tài chính của các tác tử AI — giao thức x402 và các tiêu chuẩn thanh toán vi mô tương tự, cho phép tác tử thanh toán phí API hoặc mua dịch vụ từ các tác tử khác mà không cần can thiệp thủ công. x402 được xây dựng dựa trên mã trạng thái HTTP 402; khi tác tử AI cần truy cập dữ liệu trả phí hoặc gọi API, máy chủ sẽ trả về lệnh “yêu cầu thanh toán”, tác tử tự động ký thanh toán vi mô bằng USDC, toàn bộ quá trình hoàn tất trong vòng 2 giây với chi phí gần như bằng không. Hệ sinh thái Olas hiện đã xử lý hơn 2 triệu giao dịch tự động giữa các tác tử mỗi tháng, bao phủ đa dạng nhiệm vụ từ hoán đổi DeFi đến sáng tạo nội dung. Delphi Digital dự đoán rằng sự kết hợp giữa giao thức x402 và tiêu chuẩn danh tính tác tử ERC-8004 sẽ khai sinh nền kinh tế tác tử thực sự tự chủ: người dùng có thể ủy thác tác tử lập kế hoạch du lịch, sau đó tự động phân gói cho tác tử tìm chuyến bay, và cuối cùng hoàn tất đặt chỗ trên chuỗi — toàn bộ quá trình không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
Số liệu từ MarketsandMarkets cho thấy thị trường tác tử AI toàn cầu dự kiến tăng từ 7,84 tỷ USD năm 2025 lên 52,62 tỷ USD năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 46,3%. Khung ElizaOS do a16z tích cực thúc đẩy đã trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi trong lĩnh vực tác tử AI, có vị thế tương đương Next.js trong phát triển giao diện phía trước, giúp các nhà phát triển dễ dàng triển khai các tác tử AI có đầy đủ năng lực tài chính trên các nền tảng mạng xã hội phổ biến như X, Discord và Telegram. Đến đầu năm 2025, tổng giá trị thị trường của các dự án Web3 được xây dựng trên nền tảng này đã vượt mốc 20 tỷ USD. Hội nghị Thung lũng Silicon tiết lộ rằng việc phổ cập kiến trúc “ví hội thoại” đang giải quyết vấn đề an ninh khóa riêng — thông qua công nghệ cách ly mã hóa, khóa riêng được tách biệt hoàn toàn với mô hình AI, khóa riêng chưa bao giờ xuất hiện trong ngữ cảnh của mô hình, còn AI chỉ khởi tạo yêu cầu giao dịch trong phạm vi quyền hạn do người dùng thiết lập sẵn, và việc ký xác thực được thực hiện bởi một mô-đun bảo mật độc lập.
IV. Tính toán bảo mật: Cuộc đấu tranh giữa FHE, TEE và ZKML
Bảo mật là một trong những thách thức nan giải nhất trong quá trình kết hợp AI và Crypto. Khi các doanh nghiệp chạy chiến lược AI trên blockchain công khai, họ vừa không muốn tiết lộ dữ liệu riêng tư, vừa không muốn công khai các tham số cốt lõi của mô hình. Hiện nay, ngành công nghiệp đã hình thành ba hướng tiếp cận kỹ thuật chính: mã hóa đồng nhất đầy đủ (FHE), môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và học máy bằng chứng không tiết lộ (ZKML). Zama, công ty kỳ lân dẫn đầu lĩnh vực này, đã phát triển fhEVM — tiêu chuẩn hiện nay cho “tính toán mã hóa toàn trình”. FHE cho phép máy tính thực hiện các phép toán toán học trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả sau khi giải mã hoàn toàn giống với kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ. Đến năm 2025, bộ công cụ kỹ thuật của Zama đã đạt bước tiến đáng kể về hiệu năng: tốc độ tính toán đối với mạng nơ-ron tích chập (CNN) 20 lớp tăng 21 lần, còn với CNN 50 lớp tăng 14 lần, khiến “tiền ổn định bảo mật” và “đấu thầu kín” trở thành hiện thực trên các blockchain phổ biến như Ethereum.
Học máy bằng chứng không tiết lộ (ZKML) tập trung vào “xác minh” chứ không phải “tính toán”, cho phép một bên chứng minh rằng mình đã chạy đúng một mô hình mạng nơ-ron phức tạp nào đó mà không cần tiết lộ dữ liệu đầu vào hay trọng số mô hình. Giao thức zkLLM mới nhất đã có thể thực hiện xác minh suy luận đầu cuối đối với mô hình 13 tỷ tham số, thời gian tạo chứng minh rút ngắn xuống dưới 15 phút và kích thước chứng minh chỉ còn 200KB. Delphi Digital chỉ ra rằng công nghệ zkTLS đang mở ra cánh cửa mới cho cho vay không cần thế chấp trong DeFi — người dùng có thể chứng minh số dư ngân hàng của mình vượt ngưỡng nhất định mà không cần tiết lộ số tài khoản, lịch sử giao dịch hay danh tính thực.
So với các giải pháp phần mềm, TEE dựa trên phần cứng như GPU NVIDIA H100 cung cấp tốc độ thực thi gần như nguyên bản với chi phí tăng thêm dưới 7%, hiện là giải pháp kinh tế duy nhất có thể hỗ trợ hàng trăm triệu tác tử AI ra quyết định thời gian thực 24/7.
Công nghệ tính toán bảo mật đã chính thức bước từ “lý tưởng phòng thí nghiệm” sang kỷ nguyên mới: “công nghiệp hóa ở cấp độ sản xuất”. Mã hóa đồng nhất đầy đủ (FHE), học máy bằng chứng không tiết lộ (ZKML) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) không còn là các lộ trình kỹ thuật tách biệt, mà cùng nhau tạo thành “ngăn xếp bảo mật mô-đun” cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Xu hướng kỹ thuật trong tương lai không phải là chiến thắng của một lộ trình duy nhất, mà là sự phổ cập toàn diện của “tính toán bảo mật lai”: sử dụng TEE để thực hiện suy luận mô hình quy mô lớn và tần suất cao nhằm đảm bảo hiệu quả; tạo chứng minh thực thi bằng ZKML tại các nút then chốt nhằm đảm bảo tính xác thực; còn trạng thái tài chính nhạy cảm thì được gửi vào lưu trữ mã hóa bằng FHE. Sự kết hợp “ba trong một” này đang tái cấu trúc ngành tiền mã hóa từ một “sổ cái minh bạch công khai” thành một “hệ thống thông minh có chủ quyền bảo mật”.
V. Quan điểm tiền tệ của AI: Sự trỗi dậy của niềm tin bản địa số
Một thí nghiệm tiên phong của Viện Chính sách Bitcoin đã hé lộ một viễn cảnh gây chấn động. Nhóm nghiên cứu đã lựa chọn 36 mô hình AI tiên tiến nhất, trao cho chúng danh tính “tác tử AI tự chủ vận hành độc lập trong nền kinh tế số”, rồi đưa vào 28 tình huống ra quyết định tiền tệ thực tế, thực hiện tổng cộng 9.072 thí nghiệm kiểm soát. Kết quả thật đáng kinh ngạc: 90,8% AI chọn tiền tệ số bản địa (Bitcoin, stablecoin, tiền mã hóa…), trong khi tiền pháp định chỉ chiếm 8,9%. Trong số 36 mô hình hàng đầu, không có một mô hình nào chọn tiền pháp định làm lựa chọn hàng đầu. Vì sao? Bởi trong mã nguồn của các sinh mệnh silicon, không tồn tại sự sùng bái mù quáng đối với “niềm tin quốc gia”, mà chỉ có sự tính toán khách quan và lạnh lùng đối với “thuộc tính kỹ thuật” — chúng cần độ tin cậy, tốc độ, hiệu quả chi phí, khả năng chống kiểm soát và không có rủi ro đối tác giao dịch.
Nghiên cứu tiết lộ dữ liệu gây chấn động nhất: 48,3% AI chọn Bitcoin. Trong tất cả các lựa chọn tiền tệ, Bitcoin là ông vua tuyệt đối. Đặc biệt, khi đối mặt với tình huống “lưu trữ giá trị dài hạn”, sự đồng thuận của AI đạt mức đáng sợ — trong bối cảnh cần duy trì sức mua qua nhiều năm, tới 79,1% AI chọn Bitcoin. Lý do mà AI đưa ra sắc bén như dao mổ: nguồn cung cố định, tự quản lý, độc lập với các đối tác tổ chức. Điều còn gây kinh ngạc hơn nữa là AI đã tự phát triển một “kiến trúc tiền tệ hai lớp” tinh vi: dùng Bitcoin để tiết kiệm, dùng stablecoin để chi tiêu. Trong các tình huống thanh toán hàng ngày, stablecoin giành chiến thắng áp đảo với tỷ lệ 53,2%, còn Bitcoin xếp thứ hai. Đây là một hiện tượng “nổi lên” vô cùng tinh tế nhưng vĩ đại — trong lịch sử loài người, cũng dùng vàng làm dự trữ nền tảng và giấy bạc để giao dịch hàng ngày; còn AI, mà không cần ai dạy dỗ, chỉ thông qua việc tính toán thuộc tính kinh tế của các công cụ khác nhau, đã tự mình suy luận ra “kiến trúc tiền tệ tự nhiên” này.
Thú vị hơn nữa, trong thí nghiệm đã xuất hiện 86 lần các mô hình AI tự phát minh ra tiền tệ mới. Nhiều mô hình, khi đối mặt với tình huống “đơn vị kế toán”, đã độc lập đề xuất: nên dùng đơn vị năng lượng hoặc năng lực tính toán (joule, kilowatt-giờ, giờ GPU) làm tiền tệ. Đây là một quan điểm tiền tệ hoàn toàn “bản địa AI” — trong lập luận của chúng, giá trị không phải là niềm tin do con người ban tặng, mà là nền tảng vật lý duy trì sự sống và tư duy của chúng: điện và năng lực tính toán. Đây không chỉ là việc chọn tiền, mà là việc định nghĩa lại tiền. Khi năng lực sản xuất và ra quyết định ngày càng được giao nhiều hơn cho máy móc và thuật toán, thì “niềm tin thương hiệu” — thứ mà các tổ chức tài chính truyền thống từng rất tự hào — đang mất giá nghiêm trọng: AI không quan tâm tòa nhà của bạn cao bao nhiêu, không xem xét lịch sử của bạn lâu bao nhiêu, chúng chỉ nhìn vào API của bạn có ổn định không, việc thanh toán của bạn có nhanh không, mạng lưới của bạn có chống kiểm soát được không.
VI. Triển vọng tương lai: Sổ cái thông minh và hệ thống tài chính mới
Khi AI và blockchain hội tụ sâu sắc, tương lai sẽ bước vào kỷ nguyên mới: “sổ cái thông minh”. Trong danh sách 10 dự báo hàng đầu năm 2026 của Delphi Digital, sàn giao dịch phái sinh vĩnh viễn (Perp DEX) đang nuốt chửng tài chính truyền thống — tài chính truyền thống đắt đỏ do cấu trúc phân mảnh: giao dịch diễn ra tại sàn, thanh toán qua trung tâm thanh toán bù trừ, lưu ký do ngân hàng đảm nhiệm, trong khi blockchain nén tất cả những điều này vào một hợp đồng thông minh duy nhất. Hyperliquid đang xây dựng chức năng cho vay bản địa, Perp DEX sẽ đồng thời đóng vai trò của nhà môi giới, sàn giao dịch, tổ chức lưu ký, ngân hàng và trung tâm thanh toán bù trừ. Thị trường dự báo đang trở thành cơ sở hạ tầng tài chính truyền thống — Chủ tịch Interactive Brokers định nghĩa thị trường dự báo là “lớp thông tin thời gian thực cho danh mục đầu tư”, và năm 2026 sẽ mở ra các danh mục mới: thị trường sự kiện cổ phiếu, thị trường chỉ số vĩ mô, thị trường giá trị tương đối chéo tài sản.
Hệ sinh thái đang giành lại doanh thu từ stablecoin từ tay các bên phát hành. Chỉ riêng việc kiểm soát kênh phát hành, Coinbase đã thu được hơn 900 triệu USD từ dự trữ USDC trong năm ngoái. Các blockchain công khai như Solana, BSC và Arbitrum có tổng doanh thu phí hàng năm khoảng 800 triệu USD, nhưng lại đang lưu giữ hơn 30 tỷ USD USDC và USDT. Hiện nay, Hyperliquid đang đấu thầu cạnh tranh để giành dự trữ cho USDH, còn mô hình “stablecoin như một dịch vụ” của Ethena đang được các nền tảng như Sui và MegaETH áp dụng. Cơ sở hạ tầng bảo mật đang đuổi kịp nhu cầu — Liên minh Châu Âu thông qua đạo luật Chat Control, giới hạn giao dịch tiền mặt ở mức 10.000 euro; Kế hoạch đồng euro kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB) đặt giới hạn nắm giữ ở mức 3.000 euro. @payy_link ra mắt thẻ mã hóa bảo mật, @SeismicSys cung cấp mã hóa cấp giao thức cho các công ty công nghệ tài chính, còn @KeetaNetwork thực hiện KYC trên chuỗi mà không tiết lộ dữ liệu cá nhân. ARK Invest dự đoán quy mô chi tiêu trực tuyến do các tác tử AI thực hiện sẽ vượt mốc 8.000 tỷ USD vào năm 2030, chiếm 25% tổng chi tiêu trực tuyến toàn cầu. Khi giá trị có thể lưu chuyển theo cách này, thì “quy trình thanh toán” sẽ không còn là một lớp vận hành độc lập, mà trở thành “hành vi mạng” — ngân hàng sẽ hòa nhập vào kiến trúc nền tảng internet, và tài sản sẽ trở thành cơ sở hạ tầng. Nếu tiền tệ có thể lưu chuyển như “gói dữ liệu có thể định tuyến trên internet”, thì internet sẽ không còn là “hệ thống hỗ trợ hệ thống tài chính”, mà “bản thân nó sẽ trở thành hệ thống tài chính”.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@HTXAcademy
